一种岩溶隧道大规模溶洞处理方法技术

本发明专利技术公开了一种岩溶隧道大规模溶洞处理方法，涉及建筑施工技术领域，本发明专利技术通过超前探测机器人获取地下溶洞的精确位置和属性数据，采用人工智能算法和数据分析平台，对溶洞进行自动识别和分类，生成溶洞的三维模型，提高处理溶洞的效率和准确性，减少了人力和时间成本，将溶洞的位置

【技术实现步骤摘要】
一种岩溶隧道大规模溶洞处理方法


[0001]本专利技术涉及建筑施工
，具体为一种岩溶隧道大规模溶洞处理方法
。

技术介绍

[0002]隧道修建是一项对地质条件依赖性很强的工程，当其穿越岩溶地区时，各种大小
、
形态的溶洞及其位置
、
填充状况
、
填充物性质等都会对隧道建设产生较大的影响
。
地下工程修建过程中，溶洞使围岩力学效应变得更为复杂，隧道掘进遇到溶洞时，容易造成围岩局部应力集中，特别是当溶洞形状不规则且靠近掌子面时，在溶洞尖角处往往是应力集中程度较高区，进而使隧道变形量增加，甚至发生掉块
、
坍塌等地质现象
。
[0003]经过广大隧道建设者的多年努力，我国在应对异常复杂岩溶地质隧道施工技术方面积累了丰富经验，达到了世界先进水平
。
采用超前探测
、
帷幕注浆
、
管棚预支护
、
高压富水溶腔释能降压，迂回绕行
、
桥梁跨越
、
防灾预警
、
救援逃生系统等“探”“堵”“排”“迂”，“跨”“防”等综合施工技术手段和措施，极大增强了隧道施工过程中安全处理大规模岩溶的能力
。
根据“多源协调原理”，选择一套有效的超前地质预测预报技术，探明隧道开挖面前方隐伏断层及岩溶的规模大小
、
准确位置
、
充填性与连通性等，采取针对性地处理方案，不仅可以避免隧道塌方
、
突泥突水等灾害的发生，还可显著加快隧道施工进度，节约工程施工成本，提高项目的经济效益与社会效益
。
[0004]然而传统的溶洞处理方法往往采用手绘图纸，无法提供溶洞的实时三维模型，施工团队在面对地下溶洞时难以准确了解其位置
、
尺寸和属性，导致施工规划的不精确性，容易导致施工过程中出现意外情况，增加了工程风险，此外传统的溶洞处理方法无法及时发现地表沉降
、
地下水位和注浆效果异常，增加了工程的安全隐患，未及时采取措施可能导致隧道工程的事故和损坏，要额外的人力和时间来处理意外情况，导致工程效率低下和成本增加，因此亟须一种可以对溶洞进行自动识别和分类以及异常警报的岩溶隧道大规模溶洞处理方法来解决此类问题
。

技术实现思路

[0005](
一
)
解决的技术问题
[0006]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种岩溶隧道大规模溶洞处理方法，解决现有技术中存在的无法提供溶洞的实时三维模型，无法及时发现地表沉降
、
地下水位和注浆效果异常的问题
。
[0007](
二
)
技术方案
[0008]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现，本专利技术提供了一种岩溶隧道大规模溶洞处理方法，包括：
[0009]地质勘察和超前探测，进行地质勘察，获取隧道区域的地质数据，包括溶洞的位置
、
尺寸和分布，使用超前探测机器人在盾构机内进行高精度的探测，识别记录溶洞的位置和属性；
[0010]溶洞三维模型识别，将地质勘察和超前探测数据导入数据分析平台，采用计算机视觉和机器学习算法，自动识别和分类溶洞，并生成溶洞的三维模型；
[0011]注浆路径规划，采用自动化注浆装置，根据超前探测数据和人工智能分类结果生成注浆路径，自动化注浆装置在盾构机前方进行精确注浆，并根据实时监测数据进行调整；
[0012]注浆监控，基于实时监测系统，通过传感器监测地表沉降
、
地下水位和注浆效果，并将监测数据集成到控制中心，实现远程监控和实时反馈
。
[0013]本专利技术进一步地设置为：所述地质勘察和超前探测中：
[0014]首先确定隧道建设区域，并收集现有的地质和地貌数据，包括地层类型
、
地下水位
、
地质地貌图
、
地下洞穴的已知位置信息；
[0015]分析已有数据，确定岩溶地质特征，包括溶洞类型和分布情况；
[0016]所述已有数据包括地质特征，包括岩层类型
、
颜色
、
质地；
[0017]对收集到的数据进行可视化分析，制作地质地图和地层剖面图；
[0018]本专利技术进一步地设置为：所述溶洞三维模型识别步骤中：
[0019]将地质勘察和超前探测数据从原始格式转换为数据分析平台处理格式并进行数据预处理；
[0020]将预处理后的地质数据和超前探测数据导入平台中的数据存储库；
[0021]基于计算机视觉和机器学习算法，对溶洞进行自动识别和分类；
[0022]基于已识别和分类的溶洞数据，采用计算机图技术生成溶洞的三维模型，将地下洞穴的坐标和属性映射到三维空间中；
[0023]渲染三维模型，对溶洞的形状
、
分布和属性进行可视化展示；
[0024]本专利技术进一步地设置为：对溶洞进行自动识别和分类步骤具体包括：
[0025]将地质勘察和超前探测所获取的地质数据和超前探测数据，转化为数值特征向量，并进行标准化处理；
[0026]将数据划分为训练集和测试集；
[0027]采用支持向量机
SVM
和卷积神经网络
CNN
，进行训练，使模型从输入数据中学习溶洞的特征并进行分类；
[0028]训练过程的最小化损失函数定义为：
[0029][0030]其中
L
θ
为损失函数，
θ
为模型参数，
N
是地质勘察训练样本数量，
y
i
为实际勘测数据，为输出预测模型；
[0031]本专利技术进一步地设置为：对溶洞进行自动识别和分类步骤还包括使用测试集对训练好的模型进行评估：
[0032]基于机器学习模型对新的地质数据和探测数据进行预测，模型为每个数据点分配一个类别标签，表示是否为溶洞；
[0033]类别分类基于
softmax
函数将模型的输出转化为概率分布，选最高概率的类别，具体为：
[0034][0035]其中
P(y
i
＝
j|x)
表示在给定输入
x
的情况下，数据点
i
属于类别
j
的概率，
e
z
ik
是模型的输出，表示数据点
i
属于类别
j
的分数，
K
是类别的总数；
[0036]本专利技术进一步地设置为：所述生成溶洞的三维模型方法为：
[0037]基于自动识别和分类步骤获取的已识别和分类的溶洞数据，建立三维坐标系；
[0038]将每个溶洞的坐标信息映射到三维本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种岩溶隧道大规模溶洞处理方法，其特征在于，包括：地质勘察和超前探测，进行地质勘察，获取隧道区域的地质数据，包括溶洞的位置
、
尺寸和分布，使用超前探测机器人在盾构机内进行高精度的探测，识别记录溶洞的位置和属性；溶洞三维模型识别，将地质勘察和超前探测数据导入数据分析平台，采用计算机视觉和机器学习算法，自动识别和分类溶洞，并生成溶洞的三维模型；注浆路径规划，采用自动化注浆装置，根据超前探测数据和人工智能分类结果生成注浆路径，自动化注浆装置在盾构机前方进行精确注浆，并根据实时监测数据进行调整；注浆监控，基于实时监测系统，通过传感器监测地表沉降
、
地下水位和注浆效果，并将监测数据集成到控制中心，实现远程监控和实时反馈
。2.
根据权利要求1所述的一种岩溶隧道大规模溶洞处理方法，其特征在于，所述地质勘察和超前探测中：首先确定隧道建设区域，并收集现有的地质和地貌数据，包括地层类型
、
地下水位
、
地质地貌图
、
地下洞穴的已知位置信息；分析已有数据，确定岩溶地质特征，包括溶洞类型和分布情况；所述已有数据包括地质特征，包括岩层类型
、
颜色
、
质地；对收集到的数据进行可视化分析，制作地质地图和地层剖面图
。3.
根据权利要求1所述的一种岩溶隧道大规模溶洞处理方法，其特征在于，所述溶洞三维模型识别步骤中：将地质勘察和超前探测数据从原始格式转换为数据分析平台处理格式并进行数据预处理；将预处理后的地质数据和超前探测数据导入平台中的数据存储库；基于计算机视觉和机器学习算法，对溶洞进行自动识别和分类；基于已识别和分类的溶洞数据，采用计算机图技术生成溶洞的三维模型，将地下洞穴的坐标和属性映射到三维空间中；渲染三维模型，对溶洞的形状
、
分布和属性进行可视化展示
。4.
根据权利要求3所述的一种岩溶隧道大规模溶洞处理方法，其特征在于，对溶洞进行自动识别和分类步骤具体包括：将地质勘察和超前探测所获取的地质数据和超前探测数据，转化为数值特征向量，并进行标准化处理；将数据划分为训练集和测试集；采用支持向量机
SVM
和卷积神经网络
CNN
，进行训练，使模型从输入数据中学习溶洞的特征并进行分类；训练过程的最小化损失函数定义为：其中
L
θ
为损失函数，
θ
为模型参数，
N
是地质勘察训练样本数量，
y
i
为实际勘测数据，为输出预测模型
。5.
根据权利要求3所述的一种岩溶隧道大规模溶洞处理方法，其特征在于，对溶洞进行
自动识别和分类步骤还包括使用测试集对训练好的模型进行评估：基于机器学习模型对新的地质数据和探测数据进行预测，模型为每个数据点分配一个类别标签，表示是否为溶洞；类别分类基于
softmax
函数将模型的输出转化为概率分布，选最高概率的类别，具体为：其中
P(y
i
＝
j|x)
表示在给定输入
x
的情况下，数据点
i
属于类别
j
的概率，
e
z
ik
是模型的输出，表示数据点
i
属于类别
j
的分数，
K
是类别的总数
。6.
根据权利要求3所述的一种岩溶隧道大规模溶洞处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓意如，黄伟，王儒峥，黄新斌，邵仁宗，顾慧佳，
申请(专利权)人：中煤江南建设发展集团有限公司，
类型：发明
国别省市：