高铁智能预警方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种高铁智能预警方法、装置及系统，该高铁智能预警方法包括：将高铁作为移动的炮点，基于初始速度模型，利用采集到的地震信号进行弹性波全波形反演，得到P波速度模型和S波速度模型，所述初始速度模型为基于重磁电方法得到的地质勘察目标区域的速度模型；利用所述P波速度模型和S波速度模型进行弹性波多分量逆时偏移，得到成像结果，所述成像结果包括：P波X分量、P波Z分量、S波X分量、S波Z分量、弹性波X分量及弹性波Z分量；根据各个时间段的所述成像结果进行识别不良地质体的位置及空间分布，以进行实时监控预警。利用本发明专利技术，可以在路轨断裂的一定距离外，对高铁提前预警，使其及时制动刹车，避免人员和财产损失。

【技术实现步骤摘要】
高铁智能预警方法、装置及系统
本专利技术是关于高铁预警技术，特别是关于一种高铁智能预警方法、装置及系统。
技术介绍
高速铁路具有速度高、客流量大等特点，随着高速铁路的规模和覆盖范围不断扩大，高铁线路穿过地质地理复杂多变且自然灾害频发的区域增多，由于地质灾害具有随机突发性，使高铁运营存在多种较大风险。为了预防地质灾害，保证高铁安全运营，需要加强对高铁沿线灾害易发区域地下不良地质体的实时监控，在高铁运行至灾害已发生区域之前，及时预警。目前，超前探测预警方法主要应用在隧道施工中对不良地质体的探测。在隧道超前探测预报方法中，主要利用地震波反射法。因为，相对于其他地球物理探测方法，该方法具有较高的精度。上世纪70年代末，德、英两国首先用地震勘探中的槽波技术来超前探测巷道前方的地质构造；1987年，我国从德国引进并国产化该技术，在此基础上，利用层析成像技术，提高了勘探精度。1991年，我国首次成功研制出利用瑞雷波勘探的仪器瞬态震源MRD-1仪，该仪器可以较准确地判断地层中的含水和导水构造，该仪器广泛应用在隧道以及矿井巷的超前探测。上世纪90年代初期，钟世航基于连续单点反射的小偏移距剖面，提出了陆地声纳法。同时期，西南铁道科学研究院研发出水平地震剖面法(HSP)，该方法将炮点和检波点分别规则布置在隧道的两侧，处理分析接收到的掌子面前方的反射信号，利用偏移成像，确定前方不良地质体的位置。何振起(2000)等人在曾昭璜等(1994)隧道地震反射波法超前预报研究的基础上，提出了负视速度法，利用在记录图像上，当反射波与直达波呈现负视速度关系时,反射界面的位置由反射波与直达波延长线交点确定。1996年，瑞士Amberg公司在Dickimann理论的指导下，基于地震反射波方法，研制出一种针对隧道超前预测的地震预报系统－TSP(TunnelSeismicPrediction)，该系统与负视速度法的观测方式基本相同，但在资料处理方法上有本质的不同。TSP技术的最大特点是资料处理采用了地震偏移成像技术，直观性好，操作方便，强弱反射震相都参予成像计算，适合复杂地质条件，实用性较好；但TSP方法的观测方式呈一字型，设计过于简单，不利于波速确定和分析扫描，导致反射面的定位精度不够；另外横波分离依赖于泊松比的选取，如何正确选取泊松比缺乏科学依据。Nishimastu在将TSP系统成功应用于日本多条隧道超前预测的基础上，他将TSP系统改进为C-TSP(ContinuousTSP)，充分利用隧道施工过程中的所有爆破(激发震源)对掌子面前方地质情况进行分析，相较于传统的TSP系统，该系统具有实时性和连续性等特点。Richardetc(2002)介绍了美国NSA工程公司开发出的地震反射层析成像预报技术TRT(TrueReflectionTomography)，该技术在观测系统的布置和数据资料的处理方面有明显的改进，相较于传统的TSP系统，该系统可以显著提高提高不良地质体的定位精度，不需要读取走时进行反演，并且TRT方法对围岩中反射界面位置和岩体波速的确定都有较高的精度，应该说较其它地震反射法都有较大的提高和改进。1999年，由德国GFZ公司和基尔大学联合开发出综合地震成像系统ISIS，该系统首次利用TBM作为震源来激发地震波,然后按照一定距离，间隔放置相互垂直3个检波器在隧道墙面上接收地震信号，将采集到的信号利用菲涅尔体偏移处理，不仅可以预测掌子面前方的地质构造，还可以对其顶部的地质构造情况进行预测。以上所有基于地震反射波理论的超前探测方法，为了得到较为准确的预测结果，在偏移成像之前，都需要先求取地质结构的速度。目前应用较广泛的是层析成像法和速度扫描法，但得到的速度结果并不是很准确，精度较低，因此成像结果与实际构造会有较大误差；并且，这些超前预测系统的成像方法采用传统的深度偏移方法，传统的偏移方法在原理上就存在某些缺陷，不能准确的刻画局部陡峭的构造。1.2现有技术方案1996年，瑞士Amberg公司开发研制出隧道超前预测系统TSP，该系统首次采用偏移成像技术；上世纪末，美国NSA工程公司对在观测方式上进行改进，开发出TRT地震反射层析成像预报技术，该技术利用空间观测，提高了波速分析和不良地质体定位的精度，并且数据处理也有了较大改进，提高了偏移成像精度。1999年,德国GFZ公司与基尔大学联合开发了综合地震成像系统ISIS，该系统利用TBM作为震源激发地震波,釆用菲涅尔体方法对地震记录进行偏移处理。TSP系统的观测方式非常简单，不利于波速确定和分析扫描，因而影响到反射面的定位精度不够；ISIS系统相较于TSP系统观测方式有所改进，但仍较为简单；TRT系统采用空间多点激发和接收，充分获得空间波场信息；虽然TRT系统改进了观测方式，但是速度扫描方法得到速度精度较差，并且传统的深度偏移方法具有缺陷，因此成像精度还有待提高。以上超前预测技术方案，基本应用在隧道掌子面前方不良地质体超前预测。目前，对于高铁沿线由不良地质体造成的突发地质灾害，还没有一种方案可以实现及时预警功能。
技术实现思路
为解决现有技术中的上述问题，本申请的一个目的在于提出一种高铁智能预警方法、装置及系统，在路轨断裂的一定距离外，对高铁提前预警，使其及时制动刹车，避免人员和财产损失。为了实现上述目的，本专利技术实施例提出的高铁智能预警方法包括：将高铁作为移动的炮点，基于初始速度模型，利用采集到的地震信号进行弹性波全波形反演，得到P波速度模型和S波速度模型，所述初始速度模型为基于重磁电方法得到的地质勘察目标区域的速度模型；利用所述P波速度模型和S波速度模型进行弹性波多分量逆时偏移，得到成像结果，所述成像结果包括：P波X分量、P波Z分量、S波X分量、S波Z分量、弹性波X分量及弹性波Z分量；根据各个时间段的所述成像结果进行识别不良地质体的位置及空间分布，以进行实时监控预警。为了实现上述目的，本专利技术实施例提出的高铁智能预警装置包括：反演单元，用于将高铁作为移动的炮点，基于初始速度模型，利用采集到的地震信号进行弹性波全波形反演，得到P波速度模型和S波速度模型，所述初始速度模型为基于重磁电方法得到的地质勘察目标区域的速度模型；逆时偏移单元，用于利用所述P波速度模型和S波速度模型进行弹性波多分量逆时偏移，得到成像结果，所述成像结果包括：P波X分量、P波Z分量、S波X分量、S波Z分量、弹性波X分量及弹性波Z分量；预警单元，用于根据各个时间段的所述成像结果进行识别不良地质体的位置及空间分布，以进行实时监控预警。为了实现上述目的，本专利技术实施例提出的高铁智能预警系统包括：存储器和处理器，所述存储器中存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现以下功能：将高铁作为移动的炮点，基于初始速度模型，利用采集到的地震信号进行弹性波全波形反演，得到P波速度模型和S波速度模型，所述初始速度模型为基于重磁电方法得到的地质勘察目标区域的速度模型；利用所述P波速度模型和S波速度模型进行弹性波多分量逆时偏移，得到成像结果，所述成像结果包括：P波X分量、P波Z分量、S波X分量、S波Z分量、弹性波X分量及弹性波Z分量；根据各个时间段的所述成像结果进行识别不良地质体的位置及空间分布，以进行实时监控预警。由以上本专利技术实施例提供的技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高铁智能预警方法，其特征在于，包括：将高铁作为移动的炮点，基于初始速度模型，利用采集到的地震信号进行弹性波全波形反演，得到P波速度模型和S波速度模型，所述初始速度模型为基于重磁电方法得到的地质勘察目标区域的速度模型；利用所述P波速度模型和S波速度模型进行弹性波多分量逆时偏移，得到成像结果，所述成像结果包括：P波X分量、P波Z分量、S波X分量、S波Z分量、弹性波X分量及弹性波Z分量；根据各个时间段的所述成像结果进行识别不良地质体的位置及空间分布，以进行实时监控预警。

【技术特征摘要】
1.一种高铁智能预警方法，其特征在于，包括：将高铁作为移动的炮点，基于初始速度模型，利用采集到的地震信号进行弹性波全波形反演，得到P波速度模型和S波速度模型，所述初始速度模型为基于重磁电方法得到的地质勘察目标区域的速度模型；利用所述P波速度模型和S波速度模型进行弹性波多分量逆时偏移，得到成像结果，所述成像结果包括：P波X分量、P波Z分量、S波X分量、S波Z分量、弹性波X分量及弹性波Z分量；根据各个时间段的所述成像结果进行识别不良地质体的位置及空间分布，以进行实时监控预警。2.根据权利要求1所述的高铁智能预警方法，其特征在于，将高铁作为移动的炮点，基于初始速度模型，利用采集到的地震信号进行弹性波全波形反演，得到P波速度模型和S波速度模型，包括：步骤1：基于Sirgue的频率优选策略，以为等比选取反演频率，按照频率组或者单频进行迭代循环；步骤2：进行当前反演频率的迭代次数循环；步骤3：对单炮进行随机组合，形成组合炮集，进行组合炮集循环；步骤4：在GPU显存中对速度场进行正演模拟，接收模拟波场，利用离散傅里叶变换抽取对应的反演频率的频率域正传波场；步骤5：将模拟炮记录和实际炮记录做残差，利用离散傅里叶变换抽取频率域残差波场；步骤6：利用时间域传播算子对残差波场进行反传，利用离散傅里叶变换抽取当前反演频率的频率域波场；步骤7：计算当前组合炮集在当前反演频率或频率组下对应的梯度场；步骤8：对其他组合炮集，重复步骤4至步骤7，对组合炮集的梯度场进行累加，直到所有组合炮集循环完毕；步骤9：选取梯度场最大值，利用步长衰减法求取优化步长；步骤10：由优化步长和梯度场计算模型参数更新量，并对当前GPU显存中的速度场进行更新；步骤11：判断是否满足迭代终止条件或者达到最大迭代次数，如果达到，则进行下个频率或频率组的反演；否则，继续重复进行步骤2至步骤10；步骤12：所有的频率组或频率反演完毕后，将最终更新的速度场由GPU显存复制到内存，并输出反演结果，完成反演过程。3.根据权利要求1所述的高铁智能预警方法，其特征在于，利用所述P波速度模型和S波速度模型进行弹性波多分量逆时偏移，得到成像结果，包括：将震源波场正传，利用所述P波速度模型和S波速度模型计算正传速度场分离的P波X分量、P波Z分量、S波X分量、S波Z分量，得到弹性波正传速度场的X分量及Z分量；将检波点波场反传，利用所述P波速度模型和S波速度模型计算反传速度场分离的P波X分量、P波Z分量、S波X分量、S波Z分量，得到弹性波反传速度场的X分量及Z分量；根据所述弹性波正传速度场的X分量及Z分量以及所述弹性波反传速度场的X分量及Z分量计算所述成像结果。4.根据权利要求1所述的高铁智能预警方法，其特征在于，根据各个时间段的所述成像结果进行识别不良地质体的位置及空间分布，以进行实时监控预警，包括：根据所述成像结果识别灾害易发生区域的不良地质体；对各个时间段的成像结果进行不良地质体监控，判断所述不良地质体是否发生移动或错断是否大于轨道变形的阈值；如果是，进行预警操作。5.根据权利要求1所述的高铁智能预警方法，其特征在于，弹性波多分量逆时偏移过程中，利用Laplace滤波方法消除低频噪音。6.一种高铁智能预警装置，其特征在于，包括：反演单元，将高铁作为移动的炮点，基于初始速度模型，利用采集到的地震信号进行弹性波全波形反演，得到P波速度模型和S波速度模型，所述初始速度模型为基于重磁电方法得到的地质勘察目标区域的速度模型；逆时偏移单元，用于利用所述P波速度模型和S波速度模型进行弹性波多分量逆时偏移，得到成像结果，所述成像结果包括：P波X分量、P波Z分量、S波X分量、S波Z分量、弹性波X分量及弹性波Z分量；预警单元，用于根据各个时间段的所述成像结果进行识别不良地质体的位置及空间分布，以进行实时监控预警。7.根据权利要求6所述的高铁智能预警装置，其特征在于，所述逆时偏移单元包括：正传速度场分解模块，用于将震源波场正传，利用所述P波速度模型和S波速度模型计算正传速度场分离的...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯海新，孙军，刘洪，刘志伟，桂生，
申请(专利权)人：中国科学院地质与地球物理研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11