[發明專利]一種基于空地井綜合勘探資料的隧道圍巖分級方法及設備

有效

• 申請號: 202211296560.7
• 申請日: 2022-10-21
• 公開（公告）號: CN115511001B
• 公開（公告）日: 2023-07-18
• 發明（設計）人: 張廣澤;趙思為;羅威;尹小康;馮濤;徐正宣;魏棟華;王哲威;宋章;林之恒
• 申請（專利權）人: 中鐵二院工程集團有限責任公司
• 主分類號: G06F18/25
• 分類號: G06F18/25;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/048;G06N3/047;G06N3/08;G01V3/26;G01V3/38
• 代理公司: 四川力久律師事務所 51221
• 代理人: 曹露

1.一種基于空地井綜合勘探資料的隧道圍巖分級方法，其特征在于，包括：

預先建立航空物探圍巖分級神經網絡模型與大地電磁圍巖分級神經模型模型；

獲取目標隧道圍巖區域的航空物探數據、地面大地電磁數據以及鉆探數據；

將獲取到的航空物探數據與地面大地電磁數據分別輸入至所述航空物探圍巖分級模型與所述大地電磁圍巖分級模型，得到第一分級結果與第二分級結果；基于所述鉆探數據數據生成第三分級結果；

基于數據融合算法對所述第一分級結果與第二分級結果、第三分級結果進行融合，得到目標隧道圍巖區域對應的最終圍巖分級結果。

2.根據權利要求1所述的基于空地井綜合勘探資料的隧道圍巖分級方法，其特征在于，基于改進型卷積神經網絡模型預先建立所述航空物探圍巖分級神經網絡模型與大地電磁圍巖分級神經模型模型；

其中，所述改進型卷積神經網絡模型為：殘差塊采用兩路并行卷積層的卷積神經網絡。

3.根據權利要求2所述的一種方法，其特征在于，所述兩路并行的卷積層的濾波器形狀尺寸分別為2×8和4×4。

4.根據權利要求2所述的基于空地井綜合勘探資料的隧道圍巖分級方法，其特征在于，所述基于改進型卷積神經網絡模型預先建立所述航空物探圍巖分級神經網絡模型與大地電磁圍巖分級神經模型模型，包括：

獲取不少于預設數量的航空物探樣本數據與大地電磁樣本數據，

基于改進型卷積神經網絡模型構建兩個初始網絡，分別利用航空物探樣本數據與大地電磁樣本數據對兩個初始網絡進行訓練，得到訓練完成的航空物探圍巖分級神經網絡模型與大地電磁圍巖分級神經模型模型。

5.根據權利要求4所述的基于空地井綜合勘探資料的隧道圍巖分級方法，其特征在于，所述預設數量為1000。

6.根據權利要求1～5任一所述的基于空地井綜合勘探資料的隧道圍巖分級方法，其特征在于，基于數據融合算法對所述第一分級結果與第二分級結果、第三分級結果進行融合，包括：

構建數據融合模型，

設置所述第一分級結果與第二分級結果、第三分級結果的初始權重，其中，所述第三分級結果的初始權重大于第一分級結果的權重大于第二分級結果的權重；

將第一分級結果與第二分級結果、第三分級結果及其初始權重輸入至所述數據融合模型，得到分級融合結果。

7.根據權利要求6所述的基于空地井綜合勘探資料的隧道圍巖分級方法，其特征在于，所述數據融合算法采用改進型D-S證據理論模型，

其中，所述改進型D-S證據理論模型為支持模糊支持度加權的D-S證據理論模型。

8.一種電子設備，其特征在于，包括至少一個處理器，以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行權利要求1至7中任一項所述的基于空地井綜合勘探資料的隧道圍巖分級方法。