一种利用盾构掘进数据库的地质动态反演方法

技术领域

本发明属于盾构智能化掘进技术领域，具体涉及一种利用盾构掘进数据库的地质动态反演方法。

背景技术

盾构以施工速度快、安全性好的显著优势被广泛应用在公路、铁路、地铁的修建中，但在盾构施工中由于地勘资料准确性不够，给盾构施工带来极大困扰，尤其大直径盾构开挖面地层复杂、水下隧道勘察较难、上软下硬地层分界面起伏不定，由于地勘资料的准确性不够，通过项目的地勘资料、隧道纵断面图等不能准确反映真实的地勘情况，直接制约盾构施工效率、质量、安全的提升。

如何在现有技术的基础上，通过多元异构数据的融合，利用盾构掘进中的数据实施对地质的动态反演，进而实现盾构边掘进、隧道纵断面地质信息边更新的动态反演方法，对于盾构施工质量和效率提升意义重大，是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种利用盾构掘进数据库的地质动态反演方法，解决现有盾构施工地勘资料不准确制约施工效率、安全提升的问题。

为了解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

本发明的一种利用盾构掘进数据库的地质动态反演方法，包括以下具体步骤：

S1、在盾构滚刀和软土刀具中配置载荷传感器及数据采集传输系统，对盾构刀具载荷进行测量、传输与存储；在盾构出渣处，配置视频监控设备进行渣土图形采集，利用卷积神经网络深度学习算法对渣土进行识别分类；

S2、利用工程项目的地勘资料及地质纵断面信息形成数据并生成电子地图，该电子地图显示工程线路地质纵断面图，包含对应里程的地层信息、地层的基本物理力参数，电子地图根据数据可实时更新；

S3、进行盾构掘进，同步采集盾构滚刀和软土刀具载荷数据、渣土图像及分类信息、盾构掘进中装备的推力、扭矩、掘进速度、刀盘转速数据；

S4、对滚刀和软土刀具载荷数据进行分析，取载荷平均值绘制刀具在开挖面不同位置载荷变化曲线，通过分析不同里程处不同刀具在开挖面不同位置处载荷大小，再通过盾构出渣位置处的土层信息并结合原始的影像信息，对掘进中地层信息进行再次判识，对电子地图进行更新修正；

S5、收集掘进中推力、扭矩、掘进速度、刀盘转速的机器数据，以及刀具载荷信息、开挖面的地层种类、对应种类地层在开挖面的比例、对应种类地层的强度数据信息，形成数据库用于模型训练；

S6、将数据库随机分为两部分，一部分样本作为训练集，一部分样本作为验证集，利用多种机器学习算法对训练集数据样本进行模型训练，比较不同算法的效果，选择预测的精度和准确度高的机器学习算法并形成学习模型，建立掘进数据与地层匹配的关系；

S7、利用盾构掘进实时的数据，通过已训练的掘进数据、地层匹配学习模型，输出开挖面地层种类、开挖面地层比例的地层信息，实现在盾构掘进中对地层的反演；

S8、利用反演的地层信息生成更新的电子地图，为施工提供指导。

本发明的技术方案与现有技术相比具有下列优点：

针对大直径盾构开挖面地层复杂、水下隧道岩土勘察难、软硬不均地层分界探明难，提出以盾构掘进数据库为基础的地质动态反演方法，能够及时更新隧道纵断面地层信息，即基于机器学习通过盾构实时数据驱动生产隧道纵断面地层信息，指导盾构施工，对于隧道智能建造、盾构的智能化掘进具有积极的意义。

附图说明

图1为本发明的一种利用盾构掘进数据库的地质动态反演方法的流程图。

具体实施方式

以下结合附图和实施例对本发明的技术方案进行详细说明，以期本领域技术人员能够更清楚地理解该技术方案的那日。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。

一种利用盾构掘进数据库的地质动态反演方法，包括以下步骤：

s1、配置传感器与数据采集传输系统：在盾构滚刀和软土刀具中配置载荷传感器及数据采集传输系统，对盾构刀具载荷进行测量、传输与存储。在盾构出渣处，配置视频监控设备进行渣土图形采集，利用卷积神经网络等深度学习算法对渣土进行识别分类。

s2、录入项目地勘信息为电子地图：利用工程项目的地勘资料及地质纵断面信息形成数据并生成电子地图，该电子地图显示工程线路地质纵断面图，包含对应里程的地层信息、地层的基本物理力参数，电子地图根据数据可实时更新；

s3、盾构施工，采集掘进数据：进行盾构掘进，同步采集盾构滚刀和软土刀具载荷数据、渣土图像及分类信息，盾构掘进中装备的推力、扭矩、掘进速度、刀盘转速等数据。

s4、分析数据对电子地图进行修正更新：对滚刀和软土刀具载荷数据进行分析，取载荷平均值绘制刀具在开挖面不同位置载荷变化曲线，通过分析不同里程处不同刀具在开挖面不同位置处载荷大小，再通过盾构出渣位置处的土层信息并结合原始的影像信息，对掘进中地层信息进行再次判识，对电子地图进行更新修正；

s5、形成训练样本数据库：收集掘进中推力、扭矩、掘进速度、刀盘转速的机器数据，以及刀具载荷信息、开挖面的地层种类、对应种类地层在开挖面的比例、对应种类地层的强度数据信息，形成数据库用于模型训练；

s6、形成机器学习模型，建立掘进数据与地层匹配关系：将数据库随机分为两部分，一部分样本作为训练集，一部分样本作为验证集，利用多种机器学习算法对训练集数据样本进行模型训练，比较不同算法的效果，选择预测的精度和准确度高的机器学习算法并形成学习模型，建立掘进数据与地层匹配的关系；

s7、利用实时掘进数据对地层信息进行反演：利用盾构掘进实时的数据，通过已训练的掘进数据、地层匹配学习模型，输出开挖面地层种类、开挖面地层比例的地层信息，实现在盾构掘进中对地层的反演；

s8、生成动态电子地图：利用反演的地层信息生成更新的电子地图，为施工提供指导。

上述地质动态反演方法能够及时更新隧道纵断面地层信息，形成数据驱动的地层反演，在盾构掘进中不断生成新的电子地图指导盾构施工等的开展，对于隧道的智能建造具有促进作用。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。