一种隧道围岩风化程度的智能评估方法技术

本发明专利技术涉及隧道施工技术领域，公开了一种隧道围岩风化程度的智能评估方法，包括：获取掌子面高清图像；建立隧道工作面风化围岩图像集；利用改进后的Swin‑Transformer模型实现对隧道工作面的软弱夹层、地下水和裂隙图像的识别和分割；建立多源工作面围岩风化程度数据集；利用练改进后的GBRT模型实现围岩风化程度的智能评估将工作面风化程度划分至：未风化、轻微风化、中等风化、强烈风化和完全风化，五个相应等级之一。该方法旨在解决目前隧道围岩风化识别过程中数据获取不平衡不充分的问题，同时保证较高的隧道工作面弱夹层、渗漏水和裂隙等微小病害特征识别准确率，为隧道工程施工过程的安全保障问题提供数据支撑。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及隧道施工，特别涉及一种隧道围岩风化程度的智能评估方法。

技术介绍

1、隧道开挖面风化程度的精确预测对地下工程施工和稳定性评估至关重要，岩石风化程度直接影响隧道的安全性和施工成本，因此，准确评估和预测岩石风化程度是当前地下工程研究领域的一项紧迫任务。

2、由于隧道开挖面地质环境的复杂性和多样性，现有的风化程度测定方法仍存在一些不足：一些确定岩石风化程度的定量方法需要在隧道工作面的前侧进行岩石速度测量和强度测量等试验，使测量人员直接暴露在活动岩石区域，危及人员安全。另一些确定岩石风化程度的定性方法需要在隧道工作面的前侧进行锤击、钻孔和触觉评估等测试，严重依赖测量人员的经验，缺乏客观性和准确性。此外，目前的一些方法只考虑单一参数，缺乏全面性，阻碍了岩石风化程度评估精度的提高；例如，风化系数法只考虑岩石的单轴抗压强度，速度法只考虑岩体的弹性波速，挖掘法只考虑围岩的可挖掘等级。

3、由于隧道病害未及时发现，误判或错判将会引发隧道安全事故；因此，亟需一种快速精准评估隧道围岩风化程度的技术，实现科学、有效的隧道病害检测方案。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种隧道围岩风化程度的智能评估方法，其特征在于：该隧道围岩风化程度的智能评估方法的智能分割基于结合U-Net改进的Swin-Transformer模型，智能评估基于利用TPE算法进行超参数优化的GBRT模型，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的隧道围岩风化程度的智能评估方法，其特征在于：步骤一中，获取掌子面高清图像的设备为成像系统，成像系统包括佳能数码相机、三脚架、可调光源、钢卷尺、照度计、激光测距仪和Thermo湿度计，获取的掌子面高清图像为若干张6000×4000像素分辨率的高清图像。

3.根据权利要求1所述的隧道围岩风化程度的智能评估方法，其特征在于...

【技术特征摘要】

1.一种隧道围岩风化程度的智能评估方法，其特征在于：该隧道围岩风化程度的智能评估方法的智能分割基于结合u-net改进的swin-transformer模型，智能评估基于利用tpe算法进行超参数优化的gbrt模型，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的隧道围岩风化程度的智能评估方法，其特征在于：步骤一中，获取掌子面高清图像的设备为成像系统，成像系统包括佳能数码相机、三脚架、可调光源、钢卷尺、照度计、激光测距仪和thermo湿度计，获取的掌子面高清图像为若干张6000×4000像素分辨率的高清图像。

3.根据权利要求1所述的隧道围岩风化程度的智能评估方法，其特征在于：步骤三中，改进swin-transformer模型包括窗口变换器模块和移位窗口变换器模块；同时，改进swin-transformer模型还应用了空间交互模块和特征压缩模块。

4.根据权利要求1所述的隧道围岩风化程度的智能评估方法，其特征在于：步骤三中，利用隧道工作面风化围岩图像集训练改进后的swin-transformer模型，包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的隧道围岩风化程度的智能评...

【专利技术属性】
技术研发人员：仝跃，周鸣亮，张伟，吴晨，郑欣，方育智，张东明，陈俊武，黄宏伟，段晓彬，朱子越，王昱博，
申请(专利权)人：云南省交通规划设计研究院股份有限公司，
类型：发明
国别省市：