CN116485225B - 基于钻进参数的施工阶段围岩bq值自动获取方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法及系统，具体包括步骤：基于钻进参数分别构建BQ值、单轴饱和抗压强度Rc及岩体完整性指数Kv回归预测模型；基于Rc、Kv模型预测结果计算BQ值，构建BQ预测指标计算模型；基于BQ回归预测模型和BQ预测指标计算模型，构建BQ集成学习模型；基于构建的BQ集成学习模型，获取掌子面的BQ值，利用插值技术生成BQ值云图。本发明基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法实现了施工阶段自动获取掌子面BQ值，为隧道施工提供精细化指导，加深隧道建设智能化程度。

Description

基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法及系统
技术领域
本发明涉及隧道工程技术领域，具体涉及一种基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法及系统。
背景技术
隧道工程逐渐向大跨度、大断面方向发展，对隧道施工技术提出了新的要求。在这种形势下，机械化、智能化是隧道工程必然的发展方向。结合机器学习、深度学习等人工智能技术实现隧道围岩信息特征自动获取与识别的方法能够大幅降低工程成本，加快工程速度。在众多围岩岩石指标中，围岩基本质量指标BQ值对于施工具有重大指导意义，为隧道支护提供参考。
传统的BQ值获取需要获取单轴饱和抗压强度Rc及岩体完整性指数Kv等指标，这些指标获取耗费成本大，时间跨度大，不能在施工阶段及时获得BQ值，不能满足现场施工需求。因此，亟需一种能在施工阶段快速自动获取围岩质量指标BQ值的方法。
发明内容
为解决现有技术中存在的问题，本发明提供了一种基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法及系统，能快速自动获取围岩质量指标BQ值，为隧道施工提供精细化指导，解决了上述背景技术中提到的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法，包括如下步骤：
S1、基于钻进参数分别构建BQ值、单轴饱和抗压强度Rc及岩体完整性指数Kv回归预测模型；
S2、基于Rc、Kv模型预测结果计算BQ值，构建BQ预测指标计算模型；
S3、基于BQ回归预测模型和BQ预测指标计算模型，构建BQ集成学习模型；
S4、基于构建的BQ集成学习模型，获取掌子面的BQ值，利用插值技术生成BQ值云图。
优选的，所述步骤S1具体包括：
采用进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数及对应BQ值的数据集对BQ回归预测模型进行训练，得到输入进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数，自动输出对应区域的BQ值的BQ回归预测模型；
采用进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数及对应单轴饱和抗压强度Rc的数据集对Rc回归预测模型进行训练，得到输入进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数，自动输出对应区域的Rc值的单轴饱和抗压强度Rc回归预测模型；
采用进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数及对应岩体完整性指数Kv的数据集对Kv回归预测模型进行训练，得到输入进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数，自动输出对应区域的Kv值的岩体完整性指数Kv回归预测模型。
优选的，所述步骤S2中基于Rc、Kv模型预测结果计算BQ值，计算公式如下：
BQ＝100+3Rc+250Kv:
计算时，满足下列条件：
当Rc>90Kv+30时，以Rc＝90Kv+30和Kv带入计算BQ值；
当Kv>0.04Rc+0.4时，以Kv＝0.04Rc+0.4和Rc代入计算BQ值；
所述BQ预测指标计算模型以钻进参数为输入，自动获得单轴饱和抗压强度Rc和岩体完整性指数Kv，计算得到对应的围岩BQ值。
优选的，所述步骤S3具体包括：
根据BQ回归预测模型和BQ预测指标计算模型评价指标，计算两个模型的权重，最终BQ集成学习模型预测结果按公式计算如下：
BQ＝BQ1*w1+BQ2*w2；
式中：BQ1为BQ回归预测模型所得到的BQ值；BQ2为BQ预测指标计算模型得到的BQ值；w1为BQ回归预测模型权重；w2为BQ预测指标计算模型权重。
优选的，所述步骤S4中基于构建的BQ集成学习模型，获取掌子面的BQ值，利用插值技术生成BQ值云图，具体包括：
1)基于BQ集成学习模型，输入钻孔过程中采集到的钻进参数，得到每一个钻孔区域对应的BQ值；
2)利用插值技术，将分布不均匀的BQ值转换为均匀分布平面云图；
3)利用射线法，修剪去除隧道开挖轮廓外的BQ值，得到隧道开挖轮廓内的BQ值云图。
优选的，所述的插值技术包括最邻近插值法。
另外，为实现上述目的，本发明还提供了如下技术方案：一种基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取系统，所述系统包括：
BQ值、Rc及Kv回归预测模型构建模块：基于钻进参数分别构建BQ值、单轴饱和抗压强度Rc及岩体完整性指数Kv回归预测模型；
BQ预测指标计算模型构建模块：基于Rc、Kv模型预测结果计算BQ值，构建BQ预测指标计算模型；
BQ集成学习模型构建模块：基于BQ回归预测模型和BQ预测指标计算模型，构建BQ集成学习模型；
BQ值云图生成模块：基于构建的BQ集成学习模型，获取掌子面的BQ值，利用插值技术生成BQ值云图。
本发明的有益效果是：本发明提供的围岩BQ值自动获取方法基于施工工程中钻孔时采集的钻进参数，构建围岩BQ值集成学习模型，实现了施工阶段自动获取掌子面BQ值，为隧道施工提供精细化指导，加深隧道建设智能化程度。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法的步骤流程图；
图2是本发明实施例提供的BQ集成学习模型构建流程示意图；
图3是本发明实施例提供的插值前的掌子面炮孔BQ值示意图；
图4是本发明实施例提供的最邻近插值法的示意图；
图5是本发明实施例提供的完成插值的掌子面云图；
图6是本发明实施例提供的完成修剪的掌子面云图；
图7为本发明实施例提供的系统模块组成示意图。
图中，110-BQ值、Rc及Kv回归预测模型构建模块；120-BQ预测指标计算模型构建模块；130-BQ集成学习模型构建模块；140-BQ值云图生成模块。
具体实施方式
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做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。
实施例
隧道工程逐渐向大跨度、大断面方向发展，对隧道施工技术提出了新的要求。在这种形势下，机械化、智能化是隧道工程必然的发展方向。结合机器学习、深度学习等人工智能技术实现隧道围岩信息特征自动获取与识别的方法能够大幅降低工程成本，加快工程速度。在众多围岩岩石指标中，围岩基本质量指标BQ值对于施工具有重大指导意义，为隧道支护提供参考。
传统的BQ值获取需要获取单轴饱和抗压强度Rc及岩体完整性指数Kv等指标，这些指标获取耗费成本大，时间跨度大，不能在施工阶段及时获得BQ值，不能满足现场施工需求。
为此，本发明人经过长期的研究，提供了一种基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法，旨在快速获取围岩质量指标BQ值，为隧道施工提供精细化指导。
本发明提供一种技术方案：一种基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法，步骤流程如图1所示，具体包括如下步骤：
S1：基于钻进参数构建BQ值、单轴饱和抗压强度Rc及岩体完整性指数Kv回归预测模型；
1)以包括进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数及对应BQ值的数据集训练BQ值回归预测模型，得到输入进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数，自动输出对应区域的BQ值的BQ值回归预测模型。
2)以包括进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数及对应单轴饱和抗压强度Rc的数据集训练Rc回归预测模型，得到输入进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数，自动输出对应区域的Rc的单轴饱和抗压强度Rc回归预测模型。
3)以包括进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数及对应岩体完整性指数Kv的数据集训练Kv回归预测模型，得到输入进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数，自动输出对应区域的Kv的岩体完整性指数Kv回归预测模型。
在一种具体的实施方案中，通过地质素描法得到掌子面的BQ值、单轴饱和抗压强度Rc及岩体完整性指数Kv。
在一种具体的实施方案中，通过地质素描法得到围岩级别、岩石坚硬程度及岩体完整程度，根据《铁路隧道设计规范TB 10003-2016》，估计对应BQ值、单轴饱和抗压强度Rc及岩体完整性指数Kv，估计依据表1、表2和表3。
表1围岩基本分级对应BQ值
级别 围岩基本质量指标BQ
I >550
II 550～451
III 450～351
IV 350～251
V ≤250
VI ——
表2岩石坚硬程度对应Rc
表3岩体完整程度对应Kv
S2：基于Rc、Kv模型预测结果计算BQ值，构建BQ预测指标计算模型；
在一种具体的实施方案中，基于Rc、Kv模型预测结果计算BQ值，构建BQ预测指标计算模型，包括：
根据《铁路隧道设计规范TB 10003-2016》围岩基本质量指标BQ值，应根据岩石坚硬程度、岩体完整程度分级因素的定量指标Rc的兆帕数值和Kv，按式(1)计算:
BQ＝100+3Rc+250Kv (I)
使用式(1)计算时，应符合下列规定：
1)当Rc>90Kv+30时，应以Rc＝90Kv+30和Kv带入计算BQ值。
2)当Kv>0.04Rc+0.4时，应以Kv＝0.04Rc+0.4和Rc代入计算BQ值。
BQ预测指标计算模型以钻进参数为输入，自动获得单轴饱和抗压强度Rc和岩体完整性指数Kv，计算得到BQ值。
S3：基于BQ回归预测模型和BQ预测指标计算模型，构建BQ集成学习模型。
根据BQ回归预测模型和BQ预测指标计算模型评价指标，计算两个模型的权重，最终BQ集成学习模型预测结果按公式计算如下：
BQ＝BQ1*w1+BQ2*w2 (2)
式中：BQ1为BQ回归预测模型所得到的BQ值；BQ2为BQ预测指标计算模型得到的BQ值；w1为BQ回归预测模型权重；w2为BQ预测指标计算模型权重。
在一种具体的实施方案中，使用机器学习算法构建回归预测模型；在一种具体的实施方案中，选择平均绝对误差(Mean Absolute Error，MAE)作为模型的评价指标，BQ回归预测模型和BQ预测指标计算模型的MAE及对应的权重w1和w2如下表所示。
表4模型评价指标以对应权重取值
模型 BQ回归预测模型 BQ预测指标计算模型
平均绝对误差 23.01 32.44
权重 0.58 0.42
图2示出了BQ集成学习模型的构建流程，请参阅图2。
S4：基于构建的BQ集成学习模型，获取掌子面的BQ值，利用插值技术生成BQ值云图。
1)基于BQ集成学习模型，输入钻孔过程中采集到的钻进参数，得到每一个钻孔区域对应的BQ值；
在一种具体的实施方案中，插值前的掌子面炮孔BQ值示意图如图3所示，请参阅图3。
2)利用插值技术，将分布不均匀的BQ值转换为均匀分布平面云图。
在一种具体的实施方案中，利用最邻近插值法对BQ值进行插值。最邻近插值法是最简单的一种插值方法，其核心思想是寻找离待插入点最近的点，将这个点的值赋给待插入点完成插值。图4示出了最邻近插值法的示意图，请参阅图4。如图4所示，A、B、C、D四点为已知点，P点为待插入点。P点的最近点为A点，则插入的P点的值即为A点的值(x1，y1)。
在一种具体的实施方案中，完成插值的掌子面云图如图5所示，请参阅图5。
3)利用射线法，修剪去除隧道开挖轮廓外的BQ值，得到隧道开挖轮廓内的BQ值云图。
在一种具体的实施方案中，完成修剪的掌子面云图如图6所示，请参阅图6。
本发明提供的围岩BQ值自动获取方法基于施工工程中钻孔时采集的钻进参数，构建围岩BQ值集成学习模型，实现了施工阶段自动获取掌子面BQ值，为隧道施工提供精细化指导，加深隧道建设智能化程度。
在一种具体的实施方案中，本发明还提供了一种基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取系统，如图7所示，所述系统包括：
BQ值、Rc及Kv回归预测模型构建模块110：基于钻进参数分别构建BQ值、单轴饱和抗压强度Rc及岩体完整性指数Kv回归预测模型；
BQ预测指标计算模型构建模块120：基于Rc、Kv模型预测结果计算BQ值，构建BQ预测指标计算模型；
BQ集成学习模型构建模块130：基于BQ回归预测模型和BQ预测指标计算模型，构建BQ集成学习模型；
BQ值云图生成模块140：基于构建的BQ集成学习模型，获取掌子面的BQ值，利用插值技术生成BQ值云图。
本发明提供的基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法构建BQ回归预测模型和BQ预测指标计算模型，从钻进参数中获取BQ值信息与Rc、Kv信息，以权重的形式综合二者得到最终的BQ值，提高了BQ值预测的准确率，结合BQ云图，能够为隧道工程施工支护提供及时的数据支持。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、基于钻进参数分别构建BQ值、单轴饱和抗压强度Rc及岩体完整性指数Kv回归预测模型；
采用进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数及对应BQ值的数据集对BQ回归预测模型进行训练，得到输入进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数，自动输出对应区域的BQ值的BQ回归预测模型；
S2、基于Rc、Kv模型预测结果计算BQ值，构建BQ预测指标计算模型；
基于Rc、Kv模型预测结果计算BQ值，计算公式如下：
BQ＝100+3Rc+250Kv；
计算时，满足下列条件：
当Rc>90Kv+30时，以Rc＝90Kv+30和Kv带入计算BQ值；
当Kv>0.04Rc+0.4时，以Kv＝0.04Rc+0.4和Rc代入计算BQ值；
所述BQ预测指标计算模型以钻进参数为输入，自动获得单轴饱和抗压强度Rc和岩体完整性指数Kv，计算得到对应的围岩BQ值；
S3、基于BQ回归预测模型和BQ预测指标计算模型，构建BQ集成学习模型；
根据BQ回归预测模型和BQ预测指标计算模型评价指标，计算两个模型的权重，最终BQ集成学习模型预测结果按公式计算如下：
BQ＝BQ1*w1+BQ2*w2；
式中：BQ1为BQ回归预测模型所得到的BQ值；BQ2为BQ预测指标计算模型得到的BQ值；w1为BQ回归预测模型权重；w2为BQ预测指标计算模型权重；
S4、基于构建的BQ集成学习模型，获取掌子面的BQ值，利用插值技术生成BQ值云图。
2.根据权利要求1所述的基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法，其特征在于：所述步骤S1具体还包括：
采用进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数及对应单轴饱和抗压强度Rc的数据集对Rc回归预测模型进行训练，得到输入进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数，自动输出对应区域的Rc值的单轴饱和抗压强度Rc回归预测模型；
采用进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数及对应岩体完整性指数Kv的数据集对Kv回归预测模型进行训练，得到输入进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数，自动输出对应区域的Kv值的岩体完整性指数Kv回归预测模型。
3.根据权利要求1所述的基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法，其特征在于：所述步骤S4中基于构建的BQ集成学习模型，获取掌子面的BQ值，利用插值技术生成BQ值云图，具体包括：
1)基于BQ集成学习模型，输入钻孔过程中采集到的钻进参数，得到每一个钻孔区域对应的BQ值；
2)利用插值技术，将分布不均匀的BQ值转换为均匀分布平面云图；
3)利用射线法，修剪去除隧道开挖轮廓外的BQ值，得到隧道开挖轮廓内的BQ值云图。
4.根据权利要求3所述的基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法，其特征在于：所述的插值技术包括最邻近插值法。
5.一种基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取系统，其特征在于：所述系统包括：
BQ值、Rc及Kv回归预测模型构建模块(110)：基于钻进参数分别构建BQ值、单轴饱和抗压强度Rc及岩体完整性指数Kv回归预测模型；
采用进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数及对应BQ值的数据集对BQ回归预测模型进行训练，得到输入进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数，自动输出对应区域的BQ值的BQ回归预测模型；
BQ预测指标计算模型构建模块(120)：基于Rc、Kv模型预测结果计算BQ值，构建BQ预测指标计算模型；
基于Rc、Kv模型预测结果计算BQ值，计算公式如下：
BQ＝100+3Rc+250Kv；
计算时，满足下列条件：
当Rc>90Kv+30时，以Rc＝90Kv+30和Kv带入计算BQ值；
当Kv>0.04Rc+0.4时，以Kv＝0.04Rc+0.4和Rc代入计算BQ值；
所述BQ预测指标计算模型以钻进参数为输入，自动获得单轴饱和抗压强度Rc和岩体完整性指数Kv，计算得到对应的围岩BQ值；
BQ集成学习模型构建模块(130)：基于BQ回归预测模型和BQ预测指标计算模型，构建BQ集成学习模型；
根据BQ回归预测模型和BQ预测指标计算模型评价指标，计算两个模型的权重，最终BQ集成学习模型预测结果按公式计算如下：
BQ＝BQ1*w1+BQ2*w2；
式中：BQ1为BQ回归预测模型所得到的BQ值；BQ2为BQ预测指标计算模型得到的BQ值；w1为BQ回归预测模型权重；w2为BQ预测指标计算模型权重；
BQ值云图生成模块(140)：基于构建的BQ集成学习模型，获取掌子面的BQ值，利用插值技术生成BQ值云图。
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