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大跨度隧道上软下硬地层的动态爆破参数设计系统及方法技术方案

技术编号:42355212 阅读:22 留言:0更新日期:2024-08-16 14:41
本发明专利技术公开了大跨度隧道上软下硬地层的动态爆破参数设计系统及方法,包括动态爆破参数设计系统,动态爆破参数设计系统包括数据收集模块、数据预处理模块、数据分析模块和数据存储模块,数据收集模块、数据预处理模块和数据分析模块均与数据存储模块连接;数据分析模块对收集到经过处理后进行数据分析且获取最优爆破参数,本发明专利技术通过输送收集模块引入多源数据来提高区域划分的准确性,进而提高了动态爆破参数设计的准确性,通过数据分析模块通过采用机器学习算法自动生成最优爆破参数,提高了数据分析过程的智能化,也进一步提高了爆破参数的准确性,通过对最优爆破参数进行模拟验证,以此确保了最终爆破参数的可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及隧道工程,具体为大跨度隧道上软下硬地层的动态爆破参数设计系统及方法


技术介绍

1、上软下硬地层是一种非常特殊的地质,它同时具有软岩地层稳定性差的特点和硬岩地层强度高的特点,近年来,随着隧道及地下工程的迅猛发展,大跨度隧道在施工中经常遇到上软下硬的地质条件,这类地段的围岩软硬不均,开挖爆破时产生的振动极易相互干扰,给施工安全带来巨大隐患,甚至可能引发拱顶坍塌事故,因此,对爆破参数进行动态设计显得尤为关键,目前,已有技术采用基于随钻参数进行爆破参数动态设计的隧道施工方法,在这一过程中,爆破设计人员会依据钻孔过程中随岩质变化的随钻参数,对隧道断面按岩质等级进行区域划分,并针对不同区域设计与之相匹配的爆破参数,同时,还会通过比较本次循环断面钻孔的随钻参数与上一循环的数据,动态调整当前循环的围岩等级和区域划分,并据此调整装药和联网设计参数。

2、但是,传统的隧道施工方法存在以下缺点:

3、(1)传统的隧道施工方法内数据来源过于单一,随钻参数虽然能提供实时的钻孔信息,但岩石的复杂性和多变性远非这些数据所能完全反映,因此,仅依赖随本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.大跨度隧道上软下硬地层的动态爆破参数设计系统,包括动态爆破参数设计系统,其特征在于:所述动态爆破参数设计系统包括数据收集模块、数据预处理模块、数据分析模块和数据存储模块,所述数据收集模块、数据预处理模块和数据分析模块均与数据存储模块连接;

2.根据权利要求1所述的大跨度隧道上软下硬地层的动态爆破参数设计系统,其特征在于:所述数据收集模块包括收集记录单元、集合初筛单元、相似度计算单元、集合次筛单元和整合单元,所述收集记录单元逐条记录收集数据,所述集合初筛单元基于数据库设立目标图像选出目标图像相关的数据,所述相似度计算单元每个被收集数据与目标图像之间进行余弦相似度计算,余弦相...

【技术特征摘要】

1.大跨度隧道上软下硬地层的动态爆破参数设计系统,包括动态爆破参数设计系统,其特征在于:所述动态爆破参数设计系统包括数据收集模块、数据预处理模块、数据分析模块和数据存储模块,所述数据收集模块、数据预处理模块和数据分析模块均与数据存储模块连接;

2.根据权利要求1所述的大跨度隧道上软下硬地层的动态爆破参数设计系统,其特征在于:所述数据收集模块包括收集记录单元、集合初筛单元、相似度计算单元、集合次筛单元和整合单元,所述收集记录单元逐条记录收集数据,所述集合初筛单元基于数据库设立目标图像选出目标图像相关的数据,所述相似度计算单元每个被收集数据与目标图像之间进行余弦相似度计算,余弦相似度计算公式为:余弦相似度=两个向量点积/(向量a的模长*向量b的模长),其中,向量a和向量b表示要比较相似度的两个向量,点积表示两个向量的点乘,模长表示向量的长度所述集合次筛单元基于余弦相似度计算结果对收集数据进行删改,所述整合单元将收集的数据与目标图像共同建立多模态数据收集库。

3.根据权利要求1所述的大跨度隧道上软下硬地层的动态爆破参数设计系统,其特征在于:所述数据预处理模块包括数据清洗单元、数据去噪单元、格式转换单元和标准化处理单元,所述数据清洗单元对收集的数据进行缺失值、异常值和重复值清洗,所述数据去噪单元分别通过中值滤波器、wiener滤波器和kalman滤波器对数据进行去噪,所述格式转换单元使用数据转换库或者数据转换工具对数据格式进行转换,所述标准化处理单元通过其计算公式公式的具体含义为新数据=原数据-均值/标准差,以此对收集数据进行标准化处理。

4.根据权利要求1所述的大跨度隧道上软下硬地层的动态爆破参数设计系统,其特征在于:所述数据分析模块包括区域划分子模块、参数设计子模块、参数验证子模块和参数优化子模块,所述区域划分子模块从预处理后的随钻参数信息和地质勘察信息中提取影响岩质等级的特征数据,并进行特征融合,将融合后的特征数据输入训练好的随机森林模型,输出隧道断面的区域划分结果,所述参数设计子模块采用机器学习算法生成初始爆破参数,所述参数验证子模块采用数值模拟技术验证爆破参数,所述参数优化子模块采用粒子群算法获取最优爆破参数,所述...

【专利技术属性】
技术研发人员:王建望邵科邱明明高俊义杨虎城
申请(专利权)人:延安大学
类型:发明
国别省市:

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