【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及隧道施工中的地质风险监测与预警，具体涉及一种基于深度学习的岩溶隧道风险智能预警方法、装置及设备。
技术介绍
1、岩溶隧道因地质结构的复杂性，存在溶洞、暗河和渗漏水等高风险因素，给隧道施工带来极大的安全隐患。岩溶隧道中岩溶发育的形态及分布具有显著的随机性和不均匀性，准确探测和评估这些风险区域的发育程度，是保障施工安全的重要技术需求。
2、传统的地质探测方法主要依赖人工经验和单一设备的探测数据，例如探地雷达（gpr）、隧道地震波探测仪（tsp）和隧道电阻率探测仪（ert）。这些方法通常缺乏多源数据的综合分析能力，难以在复杂地质条件下全面揭示岩溶发育的空间分布与动态变化。此外，这些方法受限于设备分辨率和探测手段，难以精确表征岩溶发育程度以及进行实时动态监测，往往需要依赖后续的数据分析和专家判断，具有较大的主观性和局限性。
3、现有技术中，一些方法尝试通过多源数据融合提升探测精度，但多源数据的空间与时间异构性使得传统方法难以有效处理。此外，如何通过高效的算法动态捕捉风险变化趋势并触发实时预警信号，仍然是岩溶...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的岩溶隧道风险智能预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的岩溶隧道风险智能预警方法，其特征在于，原始多源融合数据，其中，为雷达信号反射强度，为弹性波振幅，为空间中电阻率值；
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的岩溶隧道风险智能预警方法，其特征在于，高精度三维模型的获得方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的岩溶隧道风险智能预警方法，其特征在于，计算岩溶发育程度综合指数的方法包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的岩溶隧道风险智能预警方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的岩溶隧道风险智能预警方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的岩溶隧道风险智能预警方法，其特征在于，原始多源融合数据，其中，为雷达信号反射强度，为弹性波振幅，为空间中电阻率值；
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的岩溶隧道风险智能预警方法，其特征在于，高精度三维模型的获得方法包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的岩溶隧道风险智能预警方法，其特征在于，计算岩溶发育程度综合指数的方法包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的岩溶隧道风险智能预警方法，其特征在于，深度确定性策略梯度算法的训练方法包括：
6.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的岩溶隧...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁松，王峥峥，王希宝，闫肃，黎良仆，邹华，赵大权，强尕文，周科，
申请(专利权)人：四川省交通勘察设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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