数字智慧方案5328丨基于自动采集与数字孪生模型的岩体隧道智能设计服务同济大学

基于自动采集与数字孪生模型的

岩体隧道智能设计服务

武威

等同济大学一、研究背景与工程需求植被厚、地形限制钻探设备运输、耗时长低阻异常点961.8m275.1m25.2m540.6m125.3m203.8m有限且昂贵的地表钻孔等信息，难以全面描述复杂地质条件勘察设计阶段：地质调查、物探、钻探（大于3km时，

3000-4000元/m）；隧道长、埋深大、地表某隧道长11km，最大埋深1150m；基于地质调绘和物探分析设7个钻孔，其中4号孔深961.8m，单孔费用207万低阻异常点高阻区1.1研究背景人工隧道支护动态设计流程川藏铁路等复杂高难度隧道工程，须进行动态支护设计与施工掌子面地质素描记录表（人工绘图与判断填写）人工传递数据施作支护人工测量

人工记录岩体隧道实践中支护设计-施工极，难以一体化动态设计-施工调研国内10余家隧道设计单位发现

，一个设计代表同时负责10-50多个隧道开挖面的设计变更1.1研究背景主要问题③判断结果难准④方案调整繁琐⑤人力成本极高①数据获取困难②信息传递缓慢较差条件围岩：现有动态设计体系难以有效保障安全较好条件围岩：现有动态设计体系中支护结构和人力被大量浪费支护施工过程中的破坏事故，工时增加，极工期延误现有支护设计技术难以全面支撑复杂地质条件隧道建设的安全、经济和工期要求安全经济工期隧道工程现状1.2工程需求钻爆法隧道施工，单个循环初次出渣、排险与二次出渣约占用时间2-3个小时。掌子面完全暴露、施作支护之前，只有至多约1小时进行采集、分析与设计1小时动态设计施工

循环5个切入点，3个要求，2个手段，1个目标钻爆法隧道支护“一小时”动态设计技术突破方向与研究目标提取建模稳定分析地质采集远程反馈数字孪生手段高效少人精细目标要求动态设计

智能化切入点二、技术介绍人脸特征有规律隧道行业现状•支护设计施工•难以快速诊断与反馈•缺乏精确化分析理论隧道开挖面千变万化，规律性不明显如何实现快速、精确的“隧道脸”识别?2.1隧道开挖面三维地质信息自动识别物理实体与其数字虚体之间精确映射的孪生关系具有孪生关系的物理实体、数字虚体分别称作物理孪生体、数字孪生体将真实围岩地质体作为物理孪生体

，

自动化精确映射建立数字孪生模型，

通过对数字孪生模型的分析

，提取所需地质或工程信息

，服务工程隧道开挖面物理孪生体隧道开挖面数字孪生体2.1隧道开挖面三维地质信息自动识别隧道工程

数字孪生数字孪生数字孪生

精确映射

操作繁琐耗时扰2、双目数字照相(8分钟)3、三维激光扫描(15分钟)1、人工量测

(20分钟)

不准确

危险性高

耗时开

挖

面

地

质

信

息

采

集

传

统

方

法2.1隧道开挖面三维地质信息自动识别开挖面暴露→支护施工只有约1小时存在问题存在问题开挖面掉块基于三焦点解相机矩阵基于光束平差法求解稀疏三维点云创新提出基于手机虚拟多目智能算法的开挖面三维重构方法

，攻克隧道开挖掌子面暴露后数字孪生模型快速重构的难题2.1隧道开挖面三维地质信息自动识别基于手机拍照的智能多目成像多目智能成像原理极线校正点云三维

坐标稠密匹配获

取视差图特征点

检测特征点匹配获取左

右图像隧道掌子面数字孪生模型三维重构与分析流程2.1隧道开挖面三维地质信息自动识别2.1隧道开挖面三维地质信息自动识别手机拍照虚拟多目三维重构数字孪生模型8照片以上，

可以超过专业相机

照片的重构精度现场手机采集只需0.5分钟

，较传统方法效率提高15倍以上选择照片距离

，

使关键区域完全

被照片覆盖

基于RGB的三维点云重建

开挖面照片选择开挖面关键区域提出基于邻域点分配的适应性法向量算法和基于改进密度峰值的快速最优化聚类算法，

降低噪点干扰，提高产状聚类精度，自动实现产状的识别与最优化分组。岩体结构面三维信息自动提取算法2.1隧道开挖面三维地质信息自动识别基于改进密度峰值的快速最优化聚类算法（CFSFDP）邻域点平面拟合法向量三角面片模型

法向量传统聚类方法改进算法改进算法提出基于特征点收缩算法的三维迹线提取和基于k-means++轮廓算法的三维产状提取算法，直接从数字孪生模型自动提取结构面三维信息（2分钟内完成，相较其他算法效率提高120倍以上）室内3D打印试样的测试精度99%以上，

现场测试精度92%以上岩体结构面三维信息自动提取算法2.1隧道开挖面三维地质信息自动识别基于3D打印标准试样的精度测试特征点收缩算法求解三维迹线粗糙度产状迹线数字孪生模型结构面产状自动提取2.1隧道开挖面三维地质信息自动识别2.1隧道开挖面三维地质信息自动识别基于纵向断面数据的前方三维地质信息预测隧道地质信息透明化三维地质信息预测原理修正回弹值-单轴抗压强度关系*a,b,c,d与岩石类型有关基于现场动力试验的岩体力学参数快速获取2.1隧道开挖面三维地质信息自动识别施密特回弹仪结构根据冲击能量分为L-型

(0.735Nm);

N-型

(2.207Nm)单轴抗压强度

弹性模量风化程度

粗糙度…按国际岩石力学学会最新推荐方法RN=1.0646RL+6.3673(r=0.99)修正回弹值回弹值-修正回弹值关系回弹值施密特回弹仪L-型与N-型回弹值关系直接间接隧道内三模自组网数字无线传输设备节点

提供超大数据量实时快速传输与WiFi覆盖标准协议：无线：

IEEE802.11a/n有线：

IEEE802.3abAP定向天线无线网桥

蓄电池2.2隧道开挖面自动分级数据平台与传输系统远程实时无线传输系统搭建微波频段：5.5/2.4GHZ无线设定：MESH模式数据云端数据库

和分析模块2.2隧道开挖面自动分级数据平台与传输系统隧道远程智慧工程云平台手机微信端界面

（微信小程序）电脑端数据界面数据支持国家规范以及国际分级指标自动计算2.2隧道开挖面自动分级数据平台与传输系统2.3隧道支护精细化动态设计方法提出并实现了基于数字孪生模型的钻爆法隧道支护智能动态设计方法，

较人工设计效率提高数十倍以智能手机为采集核

心，依托云计算技术：

采集、传输、重构、提取、分级、反馈3.云平台岩体开挖面数字孪生模型自动重构4.云平台上岩体结面三维信息自动提取2.基于智能手机的隧道内数据无线传输1.开挖面信息手机智能采集.

从手机拍照开始

，到支护设计图纸自动反馈至现场施工人员

，

20分钟内完成2.3隧道支护精细化动态设计方法5.云平台数据传回手机端后自动计算围岩质量分级6.智能手机端根据分级结果智能匹配支护设计7.施工人员在智能手机端查看图纸并施作支护2.4基于三维精细化模拟方法的灾害预测

三维等效连续分析方法:非线性三维破坏准则

τoct

+

τoct

−

mbσ

,2

=

sσc1/am,GZZ强度准则：国际岩石力学学会(ISRM)建议方法之一(2012)在常规三轴压缩(σ2

=σ3)或常规三轴拉

伸(σ1

=σ2)的条件下，可以得到GZZ与

HB强度准则相同的强度值Zhang-Zhu准则(GZZ)(2007,

2008)可直接使用试验和工程经验积累的HB

强度准则的参数

(σ1

+

σ3

)

2τoct

=

'σ

m,2

=VolumetricdiscontinuityfrequencySurface

condition

rating现场采集获取GSI3DGZZ

参数2.4基于三维精细化模拟方法的灾害预测2.4基于三维精细化模拟方法的灾害预测

三维非连续动力学精细分析与数字照相集成(1)三维数字照相及重构(3)三维非连续分析(2)三维非连续建模三、工程应用案例峨眉至汉源高速公路，起于峨眉山市南侧，止于止于雅安市汉源县北侧，路线全长约123.468公里，全线桥隧比约80%，仅隧道就占总长比60%多，总投资超过220亿元汉

源峨眉3.1工程背景

大峡谷特长隧道，占路线总长度的约十分之一，是制约峨汉高速按时完工的关键瓶颈3.1工程背景大峡谷特长隧道最大埋深1944米，是世界目前埋深最大的公路隧道3.1工程背景围岩条件非常差，近水平层状节理白云岩，含软弱夹层3.1工程背景塌方频发3.1工程背景岩体破碎程度高，地应力水平较高，掉块、岩爆频发2020年12月6日，课题组在峨汉高速大峡谷隧道左洞（桩号：

+78710），进行了围岩等级自动判别及数字化动态支护设计示范，全过程在12分钟内完成（1）地质信息自动化快速采集（1人即可完成）3.2隧道围岩等级自动判别及数字化动态支护设计手机虚拟多目数字照相（1min）掌子面动力回弹测试（2min）3.2隧道围岩等级自动判别及数字化动态支护设计（2）手机端数据上传与云端三维点云模型重构云计算重构三维点云数字孪生模型通过手机微信小程序上传数据3.2隧道围岩等级自动判别及数字化动态支护设计（3）云端自动从数字孪生模型提取岩体结构面三维信息三维节构面自动分组三维节构面产状提取3.2隧道围岩等级自动判别及数字化动态支护设计（3）云端自动从数字孪生模型提取岩体结构面三维信息三维粗糙度自动提取三维迹线自动提取3.2隧道围岩等级自动判别及数字化动态支护设计（4）云端自动计算岩体质量评价指标修正BQ值自动计算RMR评价指标计算GSI评价指标计算3.2隧道围岩等级自动判别及数字化动态支护设计（5）自动匹配支护设计图纸并反馈到现场手机端现场施工人员通过手机查看支护设计图根据修正BQ值自动匹配出图3.2隧道围岩等级自动判别及数字化动态支护设计（5）自动匹配支护设计图纸和施工参数3.3基于智能某著名企业终端和三维非连续分析的塌方精细化预测10.31日14：40大峡谷隧道2-6标段右洞桩号：

K78+062.8三维激光扫描（14min）手机拍照（25s）3.3基于智能某著名企业终端和三维非连续分析的塌方精细化预测原始掌子面排险前排险后3.3基于智能某著名企业终端和三维非连续分析的塌方精细化预测透明化掌子面三维地质数字孪生模型3.3基于智能某著名企业终端和三维非连续分析的塌方精细化预测数字孪生模型及地质信息智能提取3.3基于智能某著名企业终端和三维非连续分析的塌