隧道突涌水灾害预测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种隧道突涌水灾害预测方法，包括S1、雷达遥感反演土壤水信息：S2、综合物探解译隧道区断层和节理信息：S3、GIS提取地形起伏度和地表洼地信息：S4、基于钻孔数据的三维地质建模获取岩性、倾角、褶皱、水头等信息：S5、构建多因素评价标准，对各影响因子进行赋值评分：S6、采用AHP方法确定评价因子权重：S7、建立GIS评价模型进行突涌水灾害预测。本发明专利技术所述的隧道突涌水灾害预测方法建立科学、全面、可视化的隧道突涌水灾害模型，为隧道突涌水预测提供新技术和新方法。水预测提供新技术和新方法。水预测提供新技术和新方法。

【技术实现步骤摘要】
隧道突涌水灾害预测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术属于隧道突涌水灾害预测
，尤其是涉及一种隧道突涌水灾害预测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]隧道突涌水是影响隧道施工的最主要灾害，不但影响工程进度，增加建设成本，还易造成隧道塌方等事故，影响建设安全。对隧道突涌水位置进行危险性分析对于隧道勘察设计、建设和运营具有重要意义。目前，常规预测隧道涌水量的方法有地下水动力学法、水文地质比拟法及数值法等。对于地质构造复杂隧道，尤其是西南地区岩溶隧道，其地下水循环复杂多变，地下暗河发育，常规方法很难全面掌握隧道深部的水文地质环境特征，更不能有效提取影响隧道突涌水灾害的因子，隧道突涌水灾害超前预报准确率低，全局性差。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术旨在提出一种隧道突涌水灾害预测方法、装置、电子设备及存储介质，以解决利用现有的预测方法造成隧道突涌水灾害预报准确率低，全局性差的问题。
[0004]为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种隧道突涌水灾害预测方法，利用雷达遥感反演地表土壤水信息、利用综合物探手段识别断层和节理信息、基于GIS平台提取地形起伏度和地表洼地信息、基于钻孔数据的三维地质建模获取岩性、倾角、褶皱、水头信息，用于获取隧道突涌水灾害影响因子信息；对影响因子进行赋值评分和加权融合处理，建立隧道突涌水灾害模型，用以进行隧道突涌水灾害预测。
[0006]进一步的，利用雷达遥感反演地表土壤水信息，方法为：
[0007]获取多极化合成孔径雷达卫星高分辨率SAR影像，进行雷达遥感影像处理，建立土壤的微波介电常数与其后向散射特征关系，形成土壤含水量反演图。
[0008]进一步的，利用综合物探手段识别断层和节理信息，方法为：
[0009]基于磁、电、井的综合物探技术，对隧道区岩层的磁场、电阻、声波和孔内摄影信息进行综合判释，获取深部复杂断层和节理特征。
[0010]进一步的，基于钻孔数据的三维地质建模获取岩性、倾角、褶皱、水头信息，方法为：
[0011]通过钻孔数据进行Kriging插值，建立三维地质模型，提取隧道地层信息，绘制岩层倾角、褶皱和水位，并进行分类统计。
[0012]进一步的，对影响因子进行赋值评分和加权融合处理的方法，包括：
[0013]构建多因素评价标准，对各影响因子进行赋值评分；
[0014]计算各影响因子权重。
[0015]进一步的，对各影响因子进行赋值评分的方法为：
[0016]按对隧道突涌水灾害的影响程度，对获取的影响因子构建评分标准，进行分级评
分；
[0017]计算各影响因子权重的方法为：
[0018]按地质、地形、构造和水源信息的一级指标，及获取的影响因子组成的二级指标分别进行相对重要性排序，通过AHP方法计算各影响因子的权重。
[0019]进一步的，建立隧道突涌水灾害模型进行隧道突涌水灾害预测的方法为：
[0020]将影响因子在GIS平台进行矢量数据栅格化处理；
[0021]结合各影响因子的赋值评分，对各影响因子进行栅格重分类；
[0022]基于各影响因子的权重，建立多项式评价模型，模型综合考虑不同影响因子的评分以及权重进行叠加计算，得到可视化的突涌水灾害预测分区图。
[0023]第二方面，本专利技术实施例提供一种隧道突涌水灾害预测装置，包括：
[0024]信息采集模块，用于获取隧道突涌水灾害影响因子信息；包括，利用雷达遥感反演地表土壤水信息、利用综合物探手段识别断层和节理信息、基于GIS平台提取地形起伏度和地表洼地信息、基于钻孔数据的三维地质建模获取岩性、倾角、褶皱、水头信息；
[0025]赋值评分模块；用于根据对隧道突涌水灾害的影响程度，对各影响因子构建评分标准，进行分级评分；
[0026]权重计算模块；用于按地质、地形、构造和水源信息的一级指标，及获取的影响因子组成的二级指标分别进行相对重要性排序，通过AHP方法计算各影响因子的权重；
[0027]模型创建模块；用于建立隧道突涌水灾害模型，进行隧道突涌水灾害预测。
[0028]第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括
[0029]存储器，用于存储计算机程序；
[0030]处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的隧道突涌水灾害预测方法。
[0031]第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读取存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的隧道突涌水灾害预测方法。
[0032]相对于现有技术，本专利技术所述的隧道突涌水灾害预测方法、装置、电子设备及存储介质具有以下优势：
[0033]本专利技术所述的隧道突涌水灾害预测方法、装置、电子设备及存储介质通过雷达遥感进行地表土壤水反演，采用综合物探手段识别断层和节理信息，基于GIS平台提取地形起伏度和地表洼地信息，基于钻孔数据的三维地质建模获取岩性、倾角、褶皱、水头等信息，再通过AHP与GIS进行赋值评分和加权融合，建立科学、全面、可视化的隧道突涌水灾害模型，为隧道突涌水预测提供新技术和新方法。
附图说明
[0034]构成本专利技术的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0035]图1为本专利技术实施例所述的隧道突涌水灾害预测方法的流程图；
[0036]图2为本专利技术实施例所述的层次分析法建立的隧道突涌水灾害评价体系图。
具体实施方式
[0037]需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0038]下面将参考附图并结合实施例来详细说明本专利技术。
[0039]本实施例提供一种隧道突涌水灾害预测方法做进一步说明。
[0040]如图1所示，本专利技术所述的隧道突涌水灾害预测方法，技术步骤包括：S1、雷达遥感反演地表水信息；S2、综合物探解译隧道区断层和节理信息；S3、GIS提取地形起伏度和地表洼地信息；S4、基于钻孔数据的三维地质建模获取岩性、倾角、褶皱、水头等信息；S5、构建多因素评价标准，对各影响因子进行赋值评分；S6、采用AHP方法确定评价因子权重；S7、建立GIS评价模型并进行突涌水灾害预测。具体实施方式如下：
[0041]S1、雷达遥感反演地表水信息
[0042]①
雷达遥感图像处理
[0043]获取分辨率为1m的C频段多极化合成孔径雷达高分三号卫星数据，地表土壤穿透深度为5cm左右，在隧道研究区范围内选取敏感点进行雷达遥感光谱采集，通过重复测量、降噪和滤波的方式消除反射光谱的误差，保证数据精度。采集条件要求天气晴朗，无云，视野开阔。
[0044]对雷达卫星采集的SAR图像进行辐射定标、复数转强度/幅度、多视处理，通本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.隧道突涌水灾害预测方法，其特征在于：利用雷达遥感反演地表土壤水信息、利用综合物探手段识别断层和节理信息、基于GIS平台提取地形起伏度和地表洼地信息、基于钻孔数据的三维地质建模获取岩性、倾角、褶皱、水头信息，用于获取隧道突涌水灾害影响因子信息；对影响因子进行赋值评分和加权融合处理，建立隧道突涌水灾害模型，用以进行隧道突涌水灾害预测。2.根据权利要求1所述的隧道突涌水灾害预测方法，其特征在于，利用雷达遥感反演地表土壤水信息，方法为：获取多极化合成孔径雷达卫星高分辨率SAR影像，进行雷达遥感影像处理，建立土壤的微波介电常数与其后向散射特征关系，形成土壤含水量反演图。3.根据权利要求1所述的隧道突涌水灾害预测方法，其特征在于，利用综合物探手段识别断层和节理信息，方法为：基于磁、电、井的综合物探技术，对隧道区岩层的磁场、电阻、声波和孔内摄影信息进行综合判释，获取深部复杂断层和节理特征。4.根据权利要求1所述的隧道突涌水灾害预测方法，其特征在于，基于钻孔数据的三维地质建模获取岩性、倾角、褶皱、水头信息，方法为：通过钻孔数据进行Kriging插值，建立三维地质模型，提取隧道地层信息，绘制岩层倾角、褶皱和水位，并进行分类统计。5.根据权利要求1所述的隧道突涌水灾害预测方法，其特征在于，对影响因子进行赋值评分和加权融合处理的方法，包括：构建多因素评价标准，对各影响因子进行赋值评分；计算各影响因子权重。6.根据权利要求5所述的隧道突涌水灾害预测方法，其特征在于：对各影响因子进行赋值评分的方法为：按对隧道突涌水灾害的影响程度，对获取的影响因子构建评分标准，进行分级评分；计算各影响因...

【专利技术属性】
技术研发人员：王飞，刘桂卫，陈则连，崔庆国，王衍汇，尚海敏，
申请(专利权)人：中国国家铁路集团有限公司，
类型：发明
国别省市：