本发明专利技术属于隧道工程领域，具体公开了一种隧道围岩多模态智能精细分级方法及系统，包括步骤：一、构建样本库，该样本库包括掌子面的随钻参数、数码图像以及对应的掌子面围岩级别；二、构建随钻参数精细化分级特征体系；三、构建多模态数据融合的围岩智能分级模型；四、根据隧道轮廓和炮孔分布特点，将掌子面前方岩体划分为若干个三维空间单元体；五、基于围岩智能分级模型，精细化智能判识掌子面围岩级别。本发明专利技术构建了根据多模态数据融合理论的围岩智能分级模型和实现了掌子面围岩级别的精细化智能判识，提升了模型的围岩级别精细化智能判识的精度和鲁棒性，提高了施工阶段围岩分级水平，为后续施工方案提供更加全面的参考，指导了隧道智能建造。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及隧道智能施工，具体涉及一种隧道围岩多模态智能精细分级方法及系统。
技术介绍
1、在隧道施工中，围岩级别的准确判识对施工安全和进度具有重要意义。传统的围岩分级主要依赖人工经验和现场勘测，存在主观性强、精度不高的问题，难以适应复杂地质条件下的精细化施工需求。随着隧道掘进技术的发展，大量的掌子面随钻参数和数码图像能够实时获取，通过深度学习、机器学习等人工智能技术智能判识围岩级别，避免了人为误差，能够更高效地处理和解析复杂的施工环境数据。
2、同时，围岩结构复杂多变，局部差异显著，对围岩级别的判识应达到精细化的标准，以便制定更精准的施工措施，降低施工风险。因此，单一模态和整体分级往往不足以全面反映掌子面前方岩体的真实情况。围岩多模态智能精细化分级结合随钻参数和掌子面图像信息，综合考虑各模态数据的特征，实现更全面、准确的围岩级别判识，同时有效避免了整体判识的粗略性，能够识别局部围岩级别的变化。因此，隧道围岩多模态智能精细化分级能够有效提高隧道施工的智能化水平和安全性，助力施工过程中的科学决策，减少工程风险。
/>技术本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：所述步骤S1中样本库的掌子面原始随钻参数包括智能型凿岩台车自动化采集进给速度、冲击压力、推进压力以及回转压力；掌子面数码图像采集于台车的机载式工业相机；掌子面围岩级别通过规范方法确定，包括II级、III级、IV级和V级。
3.根据权利要求1所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：所述步骤S2中构建随钻参数精细化分级特征体系，具体包括如下：
4.根据权利要求3所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：在...
【技术特征摘要】
1.一种隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：所述步骤s1中样本库的掌子面原始随钻参数包括智能型凿岩台车自动化采集进给速度、冲击压力、推进压力以及回转压力；掌子面数码图像采集于台车的机载式工业相机；掌子面围岩级别通过规范方法确定，包括ii级、iii级、iv级和v级。
3.根据权利要求1所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：所述步骤s2中构建随钻参数精细化分级特征体系，具体包括如下：
4.根据权利要求3所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：在步骤s21中，5项岩石可钻性指标以及推进力ff、冲击力fh和回转扭矩mr的计算公式为：
5.根据权利要求1所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：所述步骤s3中构建多模态数据融合的围岩智能分级模型,具体包括如下：
6.根据权利要求1所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：所述步骤s4中根据隧道轮廓和炮孔分布特点，将掌子面前方岩体划分为若干个三维空间单元体具体包括如下：
7.根据权利要求6所述的隧道围岩多模态...
【专利技术属性】
技术研发人员：王明年，沈红霖，易文豪，钟浩，黄丙旭，夏覃永，彭鑫，林鹏，孙鸿强，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。