CN116402959A - 基于预警模型的隧道支护设计构建方法、系统及存储介质 - Google Patents
基于预警模型的隧道支护设计构建方法、系统及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116402959A CN116402959A CN202310163362.1A CN202310163362A CN116402959A CN 116402959 A CN116402959 A CN 116402959A CN 202310163362 A CN202310163362 A CN 202310163362A CN 116402959 A CN116402959 A CN 116402959A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- tunnel
- construction area
- information
- rock
- early warning
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000010276 construction Methods 0.000 title claims abstract description 239
- 238000013461 design Methods 0.000 title claims abstract description 68
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims abstract description 113
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 54
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims abstract description 53
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 87
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 35
- 230000035882 stress Effects 0.000 claims description 25
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 15
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 12
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 11
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 11
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 8
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 7
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 6
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 6
- 239000003673 groundwater Substances 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 5
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 5
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 4
- 230000032683 aging Effects 0.000 claims description 3
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims description 3
- 238000003064 k means clustering Methods 0.000 claims description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 abstract description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 6
- 206010057175 Mass conditions Diseases 0.000 abstract description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 238000009412 basement excavation Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000004451 qualitative analysis Methods 0.000 description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 1
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 description 1
- 230000008094 contradictory effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 238000003707 image sharpening Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 230000003014 reinforcing effect Effects 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 238000012876 topography Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/05—Geographic models
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/13—Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/08—Learning methods
- G06N3/084—Backpropagation, e.g. using gradient descent
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
Abstract
本发明公开了一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法、系统及存储介质，包括采集隧道预施工区域图像信息，同时记录隧道预施工区域的全部信息。本发明通过对施工区域进行图像采集、同时对施工区域的主要岩土体要素进行数据分析，利用对施工区域的图像信息进行初步构建施工区域的三维模型，同时结合岩土体数据分析结果最终构建成反映施工区域实际的三维模型；继而根据施工区域实际的三维模型进行初步支护设计，同时让初步支护设计结合施工区域的实际情况进行修正，让支护设计能够更好的满足实际需求。实现上述能够根据隧道施工区域的岩体实际情况对围岩进行支护的设计符合实际施工要求的目的，同时保证支护设计的科学、安全和稳定效果。
Description
技术领域
本发明涉及隧道支护技术领域，尤其涉及一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法、系统及存储介质。
背景技术
随着我国交通建设的不断推进，对于山区高速公路而言，隧道占比越来越高，隧道的设计理论与施工工艺已经有了较为成熟的经验，但隧道工程在机械化、智能化这一块的进展还比较滞后。
由于地质体多相性、不连续性的特点导致了隧道前期勘察阶段难以完全揭露出地质体的岩体结构特征，因此在隧道施工期间，动态设计就尤为必要。若出现设计围岩级别与实际揭露情况不符或按既定支护参数施工后出现变形的情况，需要由设计方派出相关人员赶赴现场予以复核、判断，在必要的情况下，需提出解决方案，而不同工程师对于地质体的认识程度是存在一定差异的，这样的局面不仅不利于项目的建设效率，还易造成工程变更过于保守或偏于冒进，给工程的施工与运营带来安全挑战，易造成国家资源的浪费。因此，急需设计一种根据岩体的实际情况对围岩进行支护的方案，以实现对岩体支护的安全、科学便捷，满足实际支护施工要求。
发明内容
本发明的目的是为了实现能够根据岩体的实际情况对围岩进行支护，而提出的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法、系统及存储介质。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
本发明第一方面提供了一种基于预警模型的隧道支护设计构建
方法，所述构建方法包括：
采集隧道预施工区域图像信息，同时记录隧道预施工区域的全部信息；
其中，所述全部信息包括：隧道预施工区域的掌子面围岩地质要素的几何空间形态、坐标、影像特征信息；
根据隧道预施工区域图像信息进行三维建模，获取隧道预施工区域的三维空间模型；
将隧道预施工区域的全部信息写入至隧道预施工区域的三维空间模型，构建隧道预施工区域的岩土体初步监测预警模型，同时对隧道预施工区域进行围岩初步分级；
根据隧道预施工区域的围岩初步分级结果、岩土体初步监测预警模型，构建隧道预施工区域初步支护模型；
根据对隧道预施工区域初步支护模型及未支护岩土体进行位移监测，同时在不同时段对隧道已施工区域的洞壁围岩变形进行监测，获得监测修正参数信息；
根据监测修正参数信息，对隧道预施工区域初步支护模型进行修正，获得修正后的隧道预施工区域支护模型。
在一些可行的实施例中，获取隧道预施工区域的三维空间模型的方法包括：
步骤A1：采用Photoshop对隧道预施工区域图像信息进行图像预处理，得到预处理图像信息；
步骤A2：通过对预处理图像信息进行边缘检测，识别出隧道预施工区域图像信息中的结构面边界，得到隧道预施工区域图像信息的结构面边界信息；
步骤A3：通过霍夫变换实现对隧道预施工区域图像信息中的直线段的检测，获得隧道预施工区域图像信息的直线段信息；
步骤A4：根据隧道预施工区域图像信息的结构面边界信息和所述直线段信息，进行节理裂隙计算、统计，获得隧道预施工区域图像信息中的节理裂隙识别信息；
步骤A5：根据隧道预施工区域的全部信息，进行手动绘线、删改，对隧道预施工区域图像信息中的节理裂隙识别信息进行修正；
步骤A6：根据隧道预施工区域图像信息、隧道预施工区域图像信息中的节理裂隙识别信息，基于FAST-SLAM算法进行三维点云建模，通过对点云数据进行提取，识别出隧道预施工区域中关键点的三维空间坐标，从而构建隧道预施工区域的三维空间模型。
在一些可行的实施例中，获取隧道预施工区域的三维空间模型的方法还包括：
步骤A7：根据隧道预施工区域中关键点的三维空间坐标，获取建立隧道预施工区域结构面特征法向量信息；
步骤A8：根据隧道预施工区域结构面特征法向量信息，识别出隧道预施工区域结构面产状；
步骤A9：通过对隧道预施工区域结构面产状的测算、统计，采用K均值聚类算法进行特征组归类，剔除隧道预施工区域结构面中的多余结构面。
在一些可行的实施例中，构建隧道预施工区域初步支护模型的方法包括：
步骤B1：根据隧道预施工区域的三维空间模型、隧道预施工区域全部信息，提取隧道预施工区域的软弱结构面产状影响因子与体积节理数；
步骤B2：通过体积节理数，提取完整性指标；
步骤B3：通过工程经验、室内试验获取的岩体强度参数并结合现场观测获取的地应力指标、地下水影响系数，实现对隧道预施工区域的三维空间模型中隧道围岩分级[BQ]的标定，并输出围岩初步分级结果；
步骤B4：根据隧道预施工区域的全部信息，获取得到隧道预施工区域的主要岩体强度、软弱结构面、完整性指标、地下水影响修正系数等，提出综合预警判据，构建岩土体初步监测预警模型；
步骤B5：根据隧道预施工区域的围岩初步分级结果与岩土体初步监测预警模型，在支护参数数据库中调取支护措施，进行构建隧道预施工区域初步支护模型。
在一些可行的实施例中，对隧道预施工区域初步支护模型进行修正的方法还包括：
步骤B6：对隧道已开挖段的岩土体区域进行实时应力、位移监测并记录，并对监测数据采用算数平均滤波法滤波，并进行分析；
步骤B7：根据岩土体初步监测预警模型与所述监测数据，对岩土体初步监测预警模型中的综合预警判据的临界阈值进行修正调整，获取岩土体的修正监测预警模型；
步骤B8：同时对岩土体的修正监测预警模型的动态调整过程进行神经网络学习，提高正确阈值的权重，将阈值与所测围岩段的岩土体结构进行匹配。
在一些可行的实施例中，在B7中还包括：
获取不同时段内隧道已施工区域的洞壁围岩检测数据信息；
通过对检测数据信息进行非连续数值计算，输出岩土体变形破坏特征、变形-时步曲线、屈服情况等信息，提取出岩体变形、变形速率、位移切线角预警判据信息；
根据提取获得的预警判据信息，对岩土体变形阶段进行分段，获取变形-时程分布曲线；
根据变形-时程分布曲线中的变形速率的角度，将岩体变形阶段划分为等速变形阶段、加速变形阶段、加加速变形阶段，通过划分阈值，构建出隧道围岩结构变形的综合预警判据。
在一些可行的实施例中，在B8中还包括：
获取对隧道支护结构及未支护岩体的位移监测数据，同时获取不同时段对隧道洞壁围岩变形监测数据；
对位移监测数据、变形监测数据进行无量纲化处理，分别建立位移、应力~时间曲线；
对任一时刻的位移、应力~时间曲线做切线，通过对切线斜率进行分类，并根据不同的切线角度大小将其依次定义：为蓝色（切线角＜a）、黄色（a≤切线角＜b）、橙色（b≤切线角＜c）、红色警示级别（c≤切线角），不同的警示级别对应不同的变形阶段，实现对围岩时效变形阶段的划分；
其中，c>b>a，且c≠b≠a。
本发明第二方面提供了一种基于预警模型的隧道支护设计构建系统，采用第一方面中任一项所述的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法，所述构建系统还包括：
数据信息采集组，所述数据信息采集组用于采集隧道预施工区域的数据数据、以及已施工区域的数据信息；
数据处理设备，所述数据处理设备用于根据所述采集隧道预施工区域的数据数据、以及已施工区域的数据信息进行构建支护设计；
数据传输设备，所述数据传输设备用于将构建支护设计的信息进行传输反馈；
数据输出终端，所述数据输出终端用于输出反馈构建支护设计结果。
在一些可行的实施例中，所述数据信息采集组包括：
图像采集设备，所述图像采集设备用于采集隧道预施工区域的全部图像信息；
应力位移状态采集设备，所述应力位移状态采集设备用于对隧道预施工区域和已施工区域的状态进行监测采集。
本发明第三方面提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如第一方面中任一所述的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法。
本发明的有益效果为：
本发明在实施例中通过对施工区域进行图像采集、同时对施工区域的主要岩土体要素进行数据分析，利用对施工区域的图像信息进行初步构建施工区域的三维模型，同时结合岩土体数据分析结果最终构建成反映施工区域实际的三维模型；继而根据施工区域实际的三维模型进行初步支护设计，同时让初步支护设计结合施工区域的实际情况进行修正，让支护设计能够更好的满足实际需求。实现上述能够根据隧道施工区域的岩体实际情况对围岩进行支护的设计符合实际施工要求的目的，同时保证支护设计的科学、安全和稳定效果。
附图说明
图1为本发明实施例中提供的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法的整体流程示意图；
图2为本发明实施例中提供的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法中的工程地质模型示意图；
图3为本发明实施例中提供的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法中的临界阈值曲线图；
图4为本发明实施例中提供的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法中的综合预警判据表；
图5为本发明实施例中提供的一种基于预警模型的隧道支护设计构建系统的控制示意图。
实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明，本发明实施例中所有方向性指示（诸如上、下、左、右、前、后……）仅用于解释在某一特定姿态（如附图所示）下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“连接”、“固定”等应做广义理解，例如，“固定”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
另外，若本发明实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，全文中出现的“和/或”的含义，包括三个并列的方案，以“A和/或B”为例，包括A方案、或B方案、或A和B同时满足的方案。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
为了实现上述能够根据隧道施工区域的岩体实际情况对围岩进行支护的设计符合实际施工要求的目的，同时保证支护设计的科学、安全和稳定效果。本发明通过对施工区域进行图像采集、同时对施工区域的主要岩土体要素进行数据分析，利用对施工区域的图像信息进行初步构建施工区域的三维模型，同时结合岩土体数据分析结果最终构建成反映施工区域实际的三维模型；继而根据施工区域实际的三维模型进行初步支护设计，同时让初步支护设计结合施工区域的实际情况进行修正，让支护设计能够更好的满足实际需求。实现上述能够根据隧道施工区域的岩体实际情况对围岩进行支护的设计符合实际施工要求的目的，同时保证支护设计的科学、安全和稳定效果。
具体的，参照图1-5，本发明第一方面提供了一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法，所述构建方法包括：
采集隧道预施工区域图像信息，同时记录隧道预施工区域的全部信息；其中，所述全部信息包括：隧道预施工区域的掌子面围岩地质要素的几何空间形态、坐标、影像特征信息。在一种可行的实施例中，所述隧道预施工区域图像的采集操作可为：在隧道预施工区域的掌子面前方放置布设照明设备，在距离掌子面10~20m位置，布设图像采集设备（如：工业取景相机），对围岩掌子面按照从上到下，从左到右的顺序依次进行扫描，旁向重叠率以保证70%~80%为宜，摄向重叠率以保证75~85%为宜。
根据隧道预施工区域图像信息进行三维建模，获取隧道预施工区域的三维空间模型；即根据采集到的隧道预施工区域的图像信息进行分析并进行三维建模，获取隧道预施工区域的基础三维模型。
将隧道预施工区域的全部信息写入至隧道预施工区域的三维空间模型，构建隧道预施工区域的岩土体初步监测预警模型，同时对隧道预施工区域进行围岩初步分级；即通过将隧道施工区域的实际岩土体的数据分析结果写入隧道预施工区域的基础三维模型中，最终构建成反映施工区域实际的三维模型，保证了最终构成的实际三维模型符合隧道施工区域的实际地形与地质条件，以确保后续工作的准确性；而后在反映施工区域实际的三维模型结合岩土体数据建立预警模型和对围岩初步分级。
根据隧道预施工区域的围岩初步分级结果、岩土体初步监测预警模型，构建隧道预施工区域初步支护模型；即根据建立的监测预警模型和对围岩初步分级结果进行分析，判断出针对于施工区域的初步支护体系。
根据对隧道预施工区域初步支护模型及未支护岩土体进行位移监测，同时在不同时段对隧道已施工区域的洞壁围岩变形进行监测，获得监测修正参数信息；即根据实际监测数据和对比分析，获得施工区域的初步支护体系的修正参数，保证最终的支护体系能够满足实际要求，使得支护体系的科学、安全和稳定效果。
根据监测修正参数信息，对隧道预施工区域初步支护模型进行修正，获得修正后的隧道预施工区域支护模型。继而一方面使得修正后的隧道预施工区域的支护模型能够满足实际要求，另一方面也使得支护模型具备科学、安全和稳定的效果。
在一些可行的实施例中，获取隧道预施工区域的三维空间模型的方法包括：
步骤A1：采用Photoshop对隧道预施工区域图像信息进行图像预处理，得到预处理图像信息；在本实施例中，对所述图像预处理方法包括：直方图变换、图像锐化及灰度变换对图像的一种或多种组合。
步骤A2：通过对预处理图像信息进行边缘检测，识别出隧道预施工区域图像信息中的结构面边界，得到隧道预施工区域图像信息的结构面边界信息；
步骤A3：通过霍夫变换实现对隧道预施工区域图像信息中的直线段的检测，获得隧道预施工区域图像信息的直线段信息；
步骤A4：根据隧道预施工区域图像信息的结构面边界信息和所述直线段信息，进行节理裂隙计算、统计，获得隧道预施工区域图像信息中的节理裂隙识别信息；
步骤A5：根据隧道预施工区域的全部信息，进行手动绘线、删改，对隧道预施工区域图像信息中的节理裂隙识别信息进行修正；以减少钢筋或电线在隧道预施工区域图像信息中的影响，保证对隧道预施工区域图像信息中的节理裂隙识别的准确性。
步骤A6：根据隧道预施工区域图像信息、隧道预施工区域图像信息中的节理裂隙识别信息，基于FAST-SLAM算法进行三维点云建模，通过对点云数据进行提取，识别出隧道预施工区域中关键点的三维空间坐标，从而构建隧道预施工区域的三维空间模型。
在一些可行的实施例中，为了减少隧道预施工区域图像信息中相互重合的取景区域干扰，获取隧道预施工区域的三维空间模型的方法还包括：
步骤A7：根据隧道预施工区域中关键点的三维空间坐标，获取建立隧道预施工区域结构面特征法向量信息；
步骤A8：根据隧道预施工区域结构面特征法向量信息，识别出隧道预施工区域结构面产状；
步骤A9：通过对隧道预施工区域结构面产状的测算、统计，采用K均值聚类算法进行特征组归类，剔除隧道预施工区域结构面中的多余结构面。
在一些可行的实施例中，构建隧道预施工区域初步支护模型的方法包括：
步骤B1：根据隧道预施工区域的三维空间模型、隧道预施工区域全部信息，提取隧道预施工区域的软弱结构面产状影响因子与体积节理数。
在本实施例中，本发明所述的产状识别通过下式计算得到：
层面或结构面方程：
（式1），
走向与N夹角：
（式2），
倾向：
（式3），
倾角：
（式4）。
步骤B2：通过体积节理数，提取完整性指标；
步骤B3：通过工程经验、室内试验获取的岩体强度参数并结合现场观测获取的地应力指标、地下水影响系数，实现对隧道预施工区域的三维空间模型中隧道围岩分级[BQ]的标定，并输出围岩初步分级结果；即根据工程经验、室内试验和实际监测的数据对隧道预施工区域的三维空间模型中隧道围岩进行初步分级并进行修正。
步骤B4：根据隧道预施工区域的全部信息，获取得到隧道预施工区域的主要岩体强度、软弱结构面、完整性指标、地下水影响修正系数等，提出综合预警判据，构建岩土体初步监测预警模型。即依据处理所得的隧道预施工区域的三维空间模型的主要结构面的产状、临空面法向量等数据，绘制赤平投影图，对岩体结构切割情况、软弱结构面与临空面的交互情况进行分析，完成围岩块体稳定性定性分析。通过非连续数值分析单元进行岩体潜在变形破坏模式定量计算，首先计算初始应力场，收敛后对初始应力场位移、清零，随后结合隧道开挖工法、工序对岩体进行模拟计算，对施工期围岩潜在变形破坏模式、收敛情况、塑性区进行计算分析，为隧道洞壁的软岩大变形、不稳定块体稳定性进行定量计算，并与定性分析结果进行比对，若结论基本一致，则输出稳定性判定结果，若定量计算与定性分析结论基本不一致，则将计算结果输出至数据输出终端，由人工审核并输出结论，完成稳定性综合评价。即本发明所述的监测预警模型主要包含了工程地质模型、变形破坏模式、临界阈值等信息。即本发明所述的工程地质模型是一种针对具体施工工况，具体工程地质条件建立的一种包含了主要地质要素的模型，地质要素包含有地层岩性、开挖轮廓线、体积节理数、结构面性质、结构面空间分布规律、地下水性质、岩体力学性质、地质构造特征、充填情况等信息。也即所述隧道预施工区域的全部信息包括但不限于：地层岩性、开挖轮廓线、体积节理数、结构面性质、结构面空间分布规律、地下水性质、岩体力学性质、地质构造特征、充填情况等信息。本发明所述的变形破坏模式通过工程类比与非连续数值分析综合获取，通过对地质要素的识别，在非连续数值分析中构建数值模型，通过计算掌握岩体在隧道开挖后的变形破坏规律，对工程类比分析结论进行验证，并提供定量分析基础。本发明所述的临界阈值通过非连续数值计算获取。
步骤B5：根据隧道预施工区域的围岩初步分级结果与岩土体初步监测预警模型，在支护参数数据库中调取支护措施，进行构建隧道预施工区域初步支护模型。即通过非连续数值计算分析输出岩土体变形破坏特征、变形-时步曲线、屈服情况等信息，提取出岩体变形、变形速率、位移切线角等预警指标，提取出预警指标后，对岩体变形阶段进行分段，获取变形-时程分布曲线，从变形速率的角度将岩体变形阶段划分为等速变形阶段、加速变形阶段、加加速变形阶段，通过划分阈值，构建出隧道围岩结构变形的综合预警判据，完成监测预警模型的初次构建。最终根据前期分级结果与初步监测预警模型通过数据传输设备将支护措施输出至数据输出终端。
在一些可行的实施例中，为了让隧道预施工区域的初步支护模型能够满足实际施工要求和支护设计的准确稳定，对隧道预施工区域初步支护模型进行修正的方法还包括：
步骤B6：对隧道已开挖段的岩土体区域进行实时应力、位移监测并记录，并对监测数据采用算数平均滤波法滤波，并进行分析；
步骤B7：根据岩土体初步监测预警模型与所述监测数据，对岩土体初步监测预警模型中的综合预警判据的临界阈值进行修正调整，获取岩土体的修正监测预警模型；
步骤B8：同时对岩土体的修正监测预警模型的动态调整过程进行神经网络学习，提高正确阈值的权重，将阈值与所测围岩段的岩土体结构进行匹配。
在一些可行的实施例中，在B7中还包括：
获取不同时段内隧道已施工区域的洞壁围岩检测数据信息；
通过对检测数据信息进行非连续数值计算，输出岩土体变形破坏特征、变形-时步曲线、屈服情况等信息，提取出岩体变形、变形速率、位移切线角预警判据信息；
根据提取获得的预警判据信息，对岩土体变形阶段进行分段，获取变形-时程分布曲线；
根据变形-时程分布曲线中的变形速率的角度，将岩体变形阶段划分为等速变形阶段、加速变形阶段、加加速变形阶段，通过划分阈值，构建出隧道围岩结构变形的综合预警判据。
在本实施例中，本发明构建监测预警模型的综合预警判据中划分阈值获取通过以下办法：
1）、非连续数值分析单元运行过程，对围岩各点进行监测，输出位移-时间曲线，沿位移—时间曲线做切线，根据切线斜率k，将围岩变形阶段划分为：等速变形阶段、匀加速变形阶段、加速变形阶段、加加速变形阶段、收敛阶段等四个阶段，变形阶段划分完成后，通过对各阶段转折点做切线，并计算其与水平线夹角，该夹角为变形切线角判据。过各阶段转折点做水平线，与位移轴线相交，读取各阶段位移，并作为各阶段位移监测阈值。在计算结果文件中，读取各转折点对应的应力状态，该值作为应力监测阈值，数据读取完成后，将临界值输出至阈值库。
2）、临界阈值提取完成后，初步提出综合预警判据，如下表：
本发明所述的位移—时间曲线，y轴为位移，单位刻度为0.2m，x轴为时间，单位刻度为12h。
本发明所述的变形阶段划分依据如下：
| 阶段 | 收敛阶段 | 等速变形阶段 | 匀加速变形阶段 | 加速变形阶段 | 加加速变形阶段 |
| 曲线特征 | k=0 | k=R，且不为0 | k’=0 | 0＜k’≤5 | 5＜k’ |
本发明所述的监测数据主要包含变形量、应力、切线角、变形速率等数据。
在一些可行的实施例中，在B8中还包括：
获取对隧道支护结构及未支护岩体的位移监测数据，同时获取不同时段对隧道洞壁围岩变形监测数据；
对位移监测数据、变形监测数据进行无量纲化处理，分别建立位移、应力~时间曲线；
对任一时刻的位移、应力~时间曲线做切线，通过对切线斜率进行分类，并根据不同的切线角度大小将其依次定义：为蓝色（切线角＜a）、黄色（a≤切线角＜b）、橙色（b≤切线角＜c）、红色警示级别（c≤切线角），不同的警示级别对应不同的变形阶段，实现对围岩时效变形阶段的划分，其中，c>b>a，且c≠b≠a。即将监测情况与已初步建立的监测预警模型进行比对，临界阈值以实际监测情况为主，修改临界阈值，实现对监测预警模型的修正，该过程采用BP神经网络通过不断分配权重进行训练，不断提高训练集的精度。也即本发明所述的监测预警级别按紧急程度从低到高依次分为蓝色预警、黄色预警、橙色预警、红色预警等四个级别，各预警级别对应不同的变形量、应力、切线角、变形速率临界阈值。在本实施例中，对本发明所述的监测预警模型调整是基于现场监测结果进行，通过监测数据构建出位移-时间模型、应力-几何空间信息模型，利用该曲线、应力云图并结合岩体实际变形情况，与前期通过二维非连续块体离散单元法初步构建的监测预警模型进行比对，临界阈值以实际监测情况为主，修改临界阈值，实现对监测预警模型的修正，该过程采用BP神经网络通过不断分配权重进行训练，不断提高训练集的精度，最终达到在既定岩性条件下，实现监测预警模型智能化构建的目的。
在本实施例中，为了便于理解所述监测预警模型如何进行监测工作，在此作出如下举例：
将a=15°、b=30°、c=45°，则：蓝色（切线角＜15°）、黄色（15°≤切线角＜30°）、橙色（30°≤切线角＜45°）；
此时：
步骤B9：若围岩变形处于正常范围，则系统正常运行，若围岩变形处于蓝色及以上的预警级别，则根据其所属预警级别提出对应的支护参数；
步骤B10：将新的支护参数输出至设计方进行审核，若审核通过，则按此方案施工，若审核未通过，则由设计方输出新的支护参数，并进行施工；
步骤B11：对支护参数变更段落进行监测，若围岩变形处于正常范围，则系统正常运行，并对该过程采用神经网络算法进行学习，提高该支护参数的权重，若围岩变形处于蓝色及以上预警级别，则重复步骤B9的操作直至监测数据显示围岩变形处于正常状态为止；
步骤B12：掌子面持续开挖，若前方围岩岩性在已开挖段已揭露，且开挖工法一致，则输出围岩变形预测值，并输出支护参数。若前方围岩为未揭露过的岩性，则从步骤B1进行操作。
另外，本发明所述的支护参数，在岩土体处于蓝色预警级别以下的情况下，默认当前支护参数可行，若处于蓝色预警级别及以上，首先由现场人员校核是否是由于仪器错误而造成异常，若是，则立即予以修正，系统继续正常运行，若否，则分别在当前设计参数的基础上进行加强，蓝色预警提高1级，黄色预警提高2级，橙色预警提高3级，红色预警提高4级，设计参数推送至设计方审核，若审核通过，则对神经网络结构的输入端赋予更高的权值（以10%~50%为宜），获取更高的加权值，同时输出变更设计方案，若未审核通过，则由设计方手动输入并输出至输出端，该过程采用神经网络进行学习，不断提高智能化设计精度。
本发明中根据监测预警模型进行支护设计，是由数据库、设计程序组成，采用C#将不同围岩亚级所对应的支护参数进行程序化编译。
本发明所述的数据库包含了设计文件中针对各级围岩所设计的支护参数。
本发明所述的设计文件数据库采用SQL数据库。
本发明所述的设计程序采用C#语言编译。
本发明所述的设计程序结合监测预警级别实施调整。
本发明所述的监测预警级别分别对应不同的支护设计参数。
参照图5，本发明第二方面提供了一种基于预警模型的隧道支护设计构建系统，采用第一方面中任一项所述的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法，所述构建系统还包括：
数据信息采集组，所述数据信息采集组用于采集隧道预施工区域的数据数据、以及已施工区域的数据信息；
数据处理设备，所述数据处理设备用于根据所述采集隧道预施工区域的数据数据、以及已施工区域的数据信息进行构建支护设计；
数据传输设备，所述数据传输设备用于将构建支护设计的信息进行传输反馈；本发明所述数据传输设备装置包括洞口中继设备和洞内中继设备，采用大功率无线网桥，通过定向高增益天线，将网桥与图像采集设备相连，通过交换机传输至NVR，最终实现数据的无线传输。洞内中继设备采用点对多点连接，组成局域网，与洞外中继设备以广域网的形式连接。洞口、洞内中继设备，所述各中继设备组成局域网络，并通过广域网与图像识别模块连接。
数据输出终端，所述数据输出终端用于输出反馈构建支护设计结果。本发明所述的数据传输设备，分别连接数据信息采集组、数据处理设备、数据输出终端，用于传输数据。本发明所述的数据输出终端，用于接收系统处理所得的数据；本发明所述的数据输出终端可为手机或电脑。
在一些可行的实施例中，所述数据信息采集组包括：
图像采集设备，所述图像采集设备用于采集隧道预施工区域的全部图像信息；在本实施例中，所述图像采集设备可通过图像采集，记录隧道施工区域的掌子面围岩主要地质要素的几何空间形态、坐标、影像特征等信息；
应力位移状态采集设备，所述应力位移状态采集设备用于对隧道预施工区域和已施工区域的状态进行监测采集。在本实施例中，所述应力位移状态采集设备可通过位移计、应力计测定施工期围岩位移、应力状态，通过数据传输设备传输至数据输出终端。
本发明第三方面提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如第一方面中任一所述的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法。
需要说明的是，本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。
本发明第四方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法。
在一些实施方式中，所述构建系统或构建方法可以利用诸如HTTP（Hyper TextTransfer Protocol，超文本传输协议）之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信（例如，通信网络）互连。通信网络的示例包括局域网（“LAN”），广域网（“WAN”），网际网（例如，互联网）以及端对端网络（例如，ad hoc端对端网络），以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（LAN）或广域网（WAN）——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、片上系统（SOC）、复杂可编程逻辑设备（CPLD）等等。
本发明第五方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如第一方面所述的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法。
以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
Claims (10)
1.一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法，其特征在于，所述构建方法包括：
采集隧道预施工区域图像信息，同时记录隧道预施工区域的全部信息；
其中，所述全部信息包括：隧道预施工区域的掌子面围岩地质要素的几何空间形态、坐标、影像特征信息；
根据隧道预施工区域图像信息进行三维建模，获取隧道预施工区域的三维空间模型；
将隧道预施工区域的全部信息写入至隧道预施工区域的三维空间模型，构建隧道预施工区域的岩土体初步监测预警模型，同时对隧道预施工区域进行围岩初步分级；
根据隧道预施工区域的围岩初步分级结果、岩土体初步监测预警模型，构建隧道预施工区域初步支护模型；
根据对隧道预施工区域初步支护模型及未支护岩土体进行位移监测，同时在不同时段对隧道已施工区域的洞壁围岩变形进行监测，获得监测修正参数信息；
根据监测修正参数信息，对隧道预施工区域初步支护模型进行修正，获得修正后的隧道预施工区域支护模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法，其特征在于，获取隧道预施工区域的三维空间模型的方法包括：
步骤A1：采用Photoshop对隧道预施工区域图像信息进行图像预处理，得到预处理图像信息；
步骤A2：通过对预处理图像信息进行边缘检测，识别出隧道预施工区域图像信息中的结构面边界，得到隧道预施工区域图像信息的结构面边界信息；
步骤A3：通过霍夫变换实现对隧道预施工区域图像信息中的直线段的检测，获得隧道预施工区域图像信息的直线段信息；
步骤A4：根据隧道预施工区域图像信息的结构面边界信息和所述直线段信息，进行节理裂隙计算、统计，获得隧道预施工区域图像信息中的节理裂隙识别信息；
步骤A5：根据隧道预施工区域的全部信息，进行手动绘线、删改，对隧道预施工区域图像信息中的节理裂隙识别信息进行修正；
步骤A6：根据隧道预施工区域图像信息、隧道预施工区域图像信息中的节理裂隙识别信息，基于FAST-SLAM算法进行三维点云建模，通过对点云数据进行提取，识别出隧道预施工区域中关键点的三维空间坐标，从而构建隧道预施工区域的三维空间模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法，其特征在于，获取隧道预施工区域的三维空间模型的方法还包括：
步骤A7：根据隧道预施工区域中关键点的三维空间坐标，获取建立隧道预施工区域结构面特征法向量信息；
步骤A8：根据隧道预施工区域结构面特征法向量信息，识别出隧道预施工区域结构面产状；
步骤A9：通过对隧道预施工区域结构面产状的测算、统计，采用K均值聚类算法进行特征组归类，剔除隧道预施工区域结构面中的多余结构面。
4.根据权利要求3所述的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法，其特征在于，构建隧道预施工区域初步支护模型的方法包括：
步骤B1：根据隧道预施工区域的三维空间模型、隧道预施工区域全部信息，提取隧道预施工区域的软弱结构面产状影响因子与体积节理数；
步骤B2：通过体积节理数，提取完整性指标；
步骤B3：通过工程经验、室内试验获取的岩体强度参数并结合现场观测获取的地应力指标、地下水影响系数，实现对隧道预施工区域的三维空间模型中隧道围岩分级[BQ]的标定，并输出围岩初步分级结果；
步骤B4：根据隧道预施工区域的全部信息，获取得到隧道预施工区域的主要岩体强度、软弱结构面、完整性指标、地下水影响修正系数等，提出综合预警判据，构建岩土体初步监测预警模型；
步骤B5：根据隧道预施工区域的围岩初步分级结果与岩土体初步监测预警模型，在支护参数数据库中调取支护措施，进行构建隧道预施工区域初步支护模型。
5.根据权利要求4所述的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法，其特征在于，对隧道预施工区域初步支护模型进行修正的方法还包括：
步骤B6：对隧道已开挖段的岩土体区域进行实时应力、位移监测并记录，并对监测数据采用算数平均滤波法滤波，并进行分析；
步骤B7：根据岩土体初步监测预警模型与所述监测数据，对岩土体初步监测预警模型中的综合预警判据的临界阈值进行修正调整，获取岩土体的修正监测预警模型；
步骤B8：同时对岩土体的修正监测预警模型的动态调整过程进行神经网络学习，提高正确阈值的权重，将阈值与所测围岩段的岩土体结构进行匹配。
6.根据权利要求5所述的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法，其特征在于，在B7中还包括：
获取不同时段内隧道已施工区域的洞壁围岩检测数据信息；
通过对检测数据信息进行非连续数值计算，输出岩土体变形破坏特征、变形-时步曲线、屈服情况等信息，提取出岩体变形、变形速率、位移切线角预警判据信息；
根据提取获得的预警判据信息，对岩土体变形阶段进行分段，获取变形-时程分布曲线；
根据变形-时程分布曲线中的变形速率的角度，将岩体变形阶段划分为等速变形阶段、加速变形阶段、加加速变形阶段，通过划分阈值，构建出隧道围岩结构变形的综合预警判据。
7.根据权利要求6所述的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法，其特征在于，在B8中还包括：
获取对隧道支护结构及未支护岩体的位移监测数据，同时获取不同时段对隧道洞壁围岩变形监测数据；
对位移监测数据、变形监测数据进行无量纲化处理，分别建立位移、应力~时间曲线；
对任一时刻的位移、应力~时间曲线做切线，通过对切线斜率进行分类，并根据不同的切线角度大小将其依次定义：为蓝色（切线角＜a）、黄色（a≤切线角＜b）、橙色（b≤切线角＜c）、红色警示级别（c≤切线角），不同的警示级别对应不同的变形阶段，实现对围岩时效变形阶段的划分；
其中，c>b>a，且c≠b≠a。
8.一种基于预警模型的隧道支护设计构建系统，其特征在于，采用权利要求1-7中任一项所述的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法，所述构建系统还包括：
数据信息采集组，所述数据信息采集组用于采集隧道预施工区域的数据数据、以及已施工区域的数据信息；
数据处理设备，所述数据处理设备用于根据所述采集隧道预施工区域的数据数据、以及已施工区域的数据信息进行构建支护设计；
数据传输设备，所述数据传输设备用于将构建支护设计的信息进行传输反馈；
数据输出终端，所述数据输出终端用于输出反馈构建支护设计结果。
9.根据权利要求8中所述的一种基于预警模型的隧道支护设计构建系统，其特征在于，所述数据信息采集组包括：
图像采集设备，所述图像采集设备用于采集隧道预施工区域的全部图像信息；
应力位移状态采集设备，所述应力位移状态采集设备用于对隧道预施工区域和已施工区域的状态进行监测采集。
10.一种计算机可读介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一所述的一种基于预警模型的隧道支护设计构建方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310163362.1A CN116402959A (zh) | 2023-02-24 | 2023-02-24 | 基于预警模型的隧道支护设计构建方法、系统及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310163362.1A CN116402959A (zh) | 2023-02-24 | 2023-02-24 | 基于预警模型的隧道支护设计构建方法、系统及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116402959A true CN116402959A (zh) | 2023-07-07 |
Family
ID=87016792
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310163362.1A Pending CN116402959A (zh) | 2023-02-24 | 2023-02-24 | 基于预警模型的隧道支护设计构建方法、系统及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116402959A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117365658B (zh) * | 2023-12-05 | 2024-03-12 | 中国科学院武汉岩土力学研究所 | 一种用于隧道围岩的多源异构信息融合的异常预警系统 |
-
2023
- 2023-02-24 CN CN202310163362.1A patent/CN116402959A/zh active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117365658B (zh) * | 2023-12-05 | 2024-03-12 | 中国科学院武汉岩土力学研究所 | 一种用于隧道围岩的多源异构信息融合的异常预警系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11634987B2 (en) | Safety early warning method and device for full-section tunneling of tunnel featuring dynamic water and weak surrounding rock | |
| CN108710732B (zh) | 一种盾构刀具服役期磨损的评估和预测方法 | |
| CN102434210B (zh) | 地下工程画像信息与监测信息安全监控的方法与系统 | |
| CN109740800B (zh) | 适用于隧道tbm掘进岩爆风险分级及预测方法与系统 | |
| CN106407493B (zh) | 一种基于多维高斯云模型的岩爆等级评价方法 | |
| CN111042143B (zh) | 一种基于大量监测数据分析的基坑工程预警方法和系统 | |
| CN107393006B (zh) | 一种衡量隧道整体变形的方法 | |
| CN111382472A (zh) | 随机森林融合svm预测盾构引起近接结构变形方法及装置 | |
| CN116402959A (zh) | 基于预警模型的隧道支护设计构建方法、系统及存储介质 | |
| CN103205972A (zh) | 一种分析基坑变形与坑外地面沉降关系的方法 | |
| CN111259335A (zh) | 一种隧道下穿道路施工风险分析系统及方法 | |
| CN112926110A (zh) | 一种地铁车站施工过程风险实时可视化预警方法 | |
| CN112907130A (zh) | 基于盾构施工参数的施工风险等级确定方法、装置及介质 | |
| CN109557284B (zh) | 一种隧道围岩级别智能快速判定系统及方法 | |
| CN105222885A (zh) | 一种光纤振动检测方法及装置 | |
| CN112859183A (zh) | 一种城市地下管线的深度测量系统及方法 | |
| CN211123324U (zh) | 一种基于bim+gis的隧道施工超前地质预报信息系统 | |
| Li et al. | A Multilevel Point Cloud Classification Method for Underground Tunnels Based on Three-Dimensional Moving LiDAR Measurements | |
| CN116378123A (zh) | 一种基于bim的基坑健康监测系统 | |
| CN114782847B (zh) | 一种基于无人机的矿山产能监测方法及装置 | |
| Zheng et al. | Simulation of bench stepping and optimization of bolt parameters based on multiple geological information fusion | |
| CN112668865A (zh) | 一种城市地铁风险动态分析方法 | |
| Li et al. | Evaluation and Application of Surrounding Rock Stability Based on the Improved Weighting Multidimensional Cloud Model | |
| CN103874102B (zh) | 移动通信传输模型校正测试数据地理平均方法及系统 | |
| CN117787753B (zh) | 城市复杂条件下钻探安全和质量的数字化管控方法及装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication |