CN117992848B 隧道掌子面前方岩体裂隙识别方法、装置、介质及产品 （北京交通大学）

11.tunnelsviacomputervisiontechnol隧道掌子面前方岩体裂隙识别方法、装置、本发明公开了一种隧道掌子面前方岩体裂随钻参数以及所述目标比能量输入至包括训练2获取数据集；所述数据集包括隧道钻孔作业的多个相邻钻对于每一所述相邻钻孔对，根据所述相邻钻孔对中各钻孔的钻孔采用目标损失函数训练所述特征提取模型，得到训练好的特征获取目标隧道施工作业的隧道几何参数、隧道施工参数、隧前方的岩体裂隙类型；所述训练好的岩体裂隙识别模型由所述训练好的编码器构建得到；i组相邻钻孔对中第二钻孔的标签比能量；为第i组相邻钻孔对中第二钻孔的预测比能3对所述隧道几何参数、所述隧道施工参数、所述隧道支护参数所述识别模块，用于对所述融合展平特征进行识别，得到目标隧理器执行时实现权利要求1_7中任一项所述一种隧道掌子面前方岩体裂隙识别方法的步时实现权利要求1_7中任一项所述一种隧道掌子面前方4掌子面前方岩体的信息密切相关，对该信息的解译可实现对掌子面前方岩体的精细化识[0004]基于隧道中凿岩台车的随钻参数对掌子面前方的地质进行识别具有较好的价一方面充分利用当时隧道施工阶段的数据，不需要阻断施工进行现场的超前地质预报工5经网络和支持向量机等建立不同的随钻数据与岩土体参数之间的映射关系，实现参数反用无标签数据提升基于随钻数据的隧道掌子面前方岩体裂隙识别准确所述相邻钻孔对的随钻参数包括两个相邻钻孔6[0032]图10为本发明实施例1提供的训练好的岩体裂隙识别模型采用训练集的准确率示7[0033]图11为本发明实施例1提供的训练好的岩体裂隙识别模型采用测试集的准确率示[0039]如图1所示，本实施例中的一种隧道掌子面前方岩体裂隙识别方法，包括如下步性以及采取必要的措施来应对潜在的问题。随钻数据通常通过各种传感器和测量设备收8建得到。有标签分为标记数据和无标签数据。(3)将无标签数据输入到第一部分特征提取模型进行记的结果放入到第二部分中的岩体裂隙识别模型训练，岩体裂隙识别模型里关于MSE数据和输出的MSE匹配度越高。模型训练过程就是不断地纠正提取到的特征(Denseblock3输出9MSE曲线的误差来纠正模型提取的特征，训练中用到了所提的Loss函数就是(Loss_1)、第一过渡层(TransitionLayer1)、第二密集块(DenseBlock2)、第二过渡层3)、第三过渡层(TransitionLayer3)、第四密集块(DenseBlock4)、第四过渡层接的批标准化层(BatchNormalization，BN)、ReLU激活函数、卷积层(Conv)和上采样[0053]此类自编码网络模型(特征提取模型)进行特征提取训练中的提取的特征是无明参数)计算得到的比能量MSE来反映凿岩机参数在凿岩过程中对岩体的响应。比能量MSE遵从如公式(1)所示的计算法则。A1为导向梁推进油缸的横截2P3w为水流bn3°。[0058]基于上述公式(1)可计算得到数据集中每一相邻钻孔对中各钻孔的标签比能量，的值来使预测结果更接近实际观测值。本实施例中目标损失函数遵从如公式(2)所示的计[0059];(2)。据)用到DNNblock进行数据特征的提取，随钻参数的记录距离为每2cm记录一次，每次取隧道支护参数和随钻参数)，每一组训练数据的标签采用每一次钻孔成像确定的岩体裂隙[0064]本实施例构建的岩体裂隙识别模型的结构如图4所示，岩体裂隙识别模型包括依提取单元和所述第二特征提取单元为LSTM模型(即图4中的LSTMblock)。在进行隧道掌子[0065]所述第三特征提取单元和所述识别模块可为DNN模型(即图4中的DNNblock)。第[0067]上述第一部分和第二组成部分形成了基于凿岩台车随钻参数地质特征提取的隧实施例中的训练好的岩体裂隙识别模型采用训练集和测试集的准确率分别如图10和图11钻孔的随钻参数以及所述目标比能量输入至训练好的岩体裂隙识别模型中之前，还包括：开挖岩体的裂隙信息识别。为充分利用炮孔数据，引[0077]本实施例提出了一种由无标签数据采用非监督学习训练的随钻数据岩体裂隙特与岩体裂隙相关的特征。将训练好的特征提计算机程序，处理器执行计算机程序以实现实施例1中的隧道掌子面前方岩体裂隙识别方和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储待处理事务。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read_(ReRAM)、磁变存储器(MagnetoresistiveRandomAccessMemory，MRAM)、铁电存储器(FerroelectricRandomAccessMemory，FRAM)、相变存储器(PhaseChangeMemory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(RandomAccessMemory，取存储器(StaticRandomAccessMemory，SRAM)或动态随机存取存储器(DynamicRandom库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，