基于地质勘探的地质裂缝检测方法

本发明涉及地质裂缝，尤其涉及基于地质勘探的地质裂缝检测方法。

背景技术：

1、在地质勘探领域，特别是关于地质裂缝的检测与分析方面，存在几个主要的技术难题，首先，传统的地下探测方法，如单一频率的地面穿透雷达(gpr)或基本的地震测量技术，常常受限于其深度分辨率和探测精度，特别是在识别深层和微小裂缝方面，这限制了对地下裂缝全面特征的理解，增加了误判的风险。

2、其次，现有技术往往缺乏有效整合和分析多源数据的能力，由于地质裂缝的特性通常需要从多个角度和维度进行分析，单一数据源往往无法提供足够的信息以作出全面判断，因此，存在一种对于综合使用多种地质勘探技术和数据的需求，以获得更加准确和全面的裂缝特征描述。

3、此外，缺乏一种有效的方法来预测裂缝的发展趋势和评估其对周围环境的潜在风险，现有的技术通常只能提供关于裂缝当前状态的信息，而无法有效预测其未来的变化，这在规划长期监控和预防措施方面构成了重大挑战。

4、最后，在传达复杂地质数据和分析结果方面，缺乏一种高效且易于理解的方法，这对于非专业人士，特别是决策者来说，理解和采取适当行动变得更加困难。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了基于地质勘探的地质裂缝检测方法。

2、基于地质勘探的地质裂缝检测方法，包括以下步骤：

3、s1：使用多波长地面穿透雷达gpr对目标区域进行扫描，以收集表层下不同深度的地质数据；

4、s2：利用实时数据处理软件分析雷达数据，以初步识别潜在的裂缝区域；

5、s3：在初步识别的区域内部署微地震传感网络，对地质裂缝进行定位和深度测量；

6、s4：将gpr数据和微地震数据融合，使用预设算法对裂缝的大小、形状和方向进行三维重建；

7、s5：通过机器学习模型分析裂缝发展趋势，评估其对周围环境和结构的潜在风险；

8、s6：结合历史地质数据和当前分析结果，构建裂缝发展的预测模型，以预测未来的变化趋势；

9、s7：自动生成详细的裂缝检测和风险评估报告，提供给相关利益方和决策者。

10、进一步的，所述s1具体包括：

11、s11：在目标区域内安装多个不同频率的天线，该天线覆盖从高频到低频的频率范围，预设频率为fi；

12、s12：根据地质特性和目标探测深度，预设不同频率的扫描计划包括扫描路径和天线间隔，并预设探测深度为d；

13、s13：在预设路径上移动gpr设备，同时记录多频率下的反射信号，以获取不同深度的地质信息；

14、s14：使用傅里叶变换对收集到的数据进行频谱分析，所述傅里叶变换的公式为：其中，f(t)是时间域信号，f(ω)是频域信号，ω是角频率，t是时间；

15、s15：应用radon变换来确定反射信号的来源深度和强度，所述radon变换的公式为：其中，θ是投影角度，s是探测器位置，f(s，t)是探测到的信号，δ是狄拉克函数；

16、s16：将不同频率下的数据进行融合，使用加权平均法进行数据融合，该数据融合的公式为：其中，xi是每个频率下的数据值，wi是对应的权重，n是频率的数量；

17、s17：最后，利用融合后的数据，通过体元模型构建目标区域的地质三维模型。

18、进一步的，所述s2中初步识别潜在的裂缝区域具体步骤为：

19、s21：采用数字滤波器对gpr数据进行去噪处理，具体的，使用带通滤波器公式为：其中，fl和fh分别是滤波器的下限和上限频率；

20、s22：对去噪后-的数据进行增强，以提高裂缝信号的可识别度，具体采用直方图均衡化增强算法，该增强算法公式为：其中，pr(rk)是累积分布函数，pr(rj)是输入图像的概率密度函数；

21、s23：通过边缘检测算法来识别裂缝的边界，该边缘检测算法的公式具体为：其中，gx和gy分别是图像在水平和垂直方向上的梯度；

22、s24：通过支持向量机的模式识别技术，来区分裂缝和非裂缝模式，该识别技术的具体公式为：其中，αi是拉格朗日乘子，yi是训练样本标签，xi和x是特征向量，b是偏置项；

23、s25：结合增强后的图像数据和模式识别结果，初步识别潜在的裂缝区域。

24、进一步的，所述s3中对地质裂缝进行定位和深度测量具体包括：

25、s31：进行传感器布置，在初步识别的裂缝区域周围均匀布置直径不超过50米的六边形网格，每个网格节点放置一个微地震传感器，所述传感器的频率响应范围为0.1hz至100hz；

26、s32：进行传感器校准，其中每个传感器将通过预先录制的地震波信号进行校准，保证传感器的灵敏度和响应一致；

27、s33：对所有传感器通过gps进行时间同步，确保数据时间标记的精度至少达到微秒级；

28、s34：在区域中心及其周边的四个方向分别激发地震波，使用的地震震源能量控制在2至5千焦耳之间；

29、s35：记录每个传感器捕捉到的地震波信号，包括初至波，设为s波和次至波设为p波；

30、s36：计算p波和s波的到达时间差，该时间差计算公式为：δt＝ts-tp，其中，ts和tp分别为s波和p波的到达时间，使用地震波计算速度差：vs-vp，其中，vs和vp分别是s波和p波的速度，根据计算结果来估算裂缝位置；

31、s37：进行裂缝的深度计算，该深度测算公式为：其中d是裂缝深度。

32、进一步的，所述s4具体包括：

33、s41：进行数据同步与对齐，对gpr数据和微地震数据进行时间同步，使用时间戳和地理标记确保两者在时间和空间上的对齐；

34、s42：应用数学模型进行数据融合，具体采用线性加权方法，该融合公式为：f(x，y，z)＝α×g(x，y，z)+β×m(x，y，z)，其中，f(x，y，z)是融合数据，g(x，y，z)和m(x，y，z)分别是gpr和微地震数据，α和β是权重系数；

35、s43：使用体素化方法对融合数据进行三维重建，将探测区域划分为等大小的体积元素，并根据融合数据中的强度为每个体积元素赋值；

36、s44：在三维模型中应用形态学算法来确定裂缝的边界；

37、s45：采用主成分分析pca确定裂缝的主要方向，具体计算公式为：

38、pca(d)＝evd(cov(d))，其中，d是裂缝边界点的数据集，cov(d)是数据集的协方差矩阵，evd是特征值分解；

39、s46：通过计算裂缝边界内部体素的数量来估算裂缝的大小，通过正交变换将一组相关的变量转换为一组值的线性无关变量，该变量称为主成分，所述主成分是用于确定裂缝的方向的，大小s由公式计算，其中，vi是裂缝内第i个体素的体积，n是裂缝内体素的总数；

40、所述方向计算的步骤包括：

41、a.收集裂缝边界点的数据集d，该数据包括每个点的坐标；

42、b.计算数据集的协方差矩阵cov(d)；

43、c.对协方差矩阵进行特征值分解evd；

44、d.选取具有最大特征值的特征向量，该特征向量代表数据变化最大的方向，即裂缝的主要方向。

45、进一步的，所述s5具体包括：

46、s51：收集并整理裂缝相关的数据，包括但长度、宽度、深度、位置和历史活动记录；

47、s52：从数据中提取关键特征，包括裂缝的几何参数、变化速度、周围地质条件；

48、s53：选择预设的支持向量机学习模型，支持向量机模型通过解决以下优化问题来训练：其中，w是特征空间中的分割平面法向量，b是偏置项，c是正则化参数，ξi是松弛变量；

49、s54：使用已知的裂缝数据来训练模型，调整模型参数以最小化预测误差；

50、s55：输入当前裂缝特征到训练好的模型中，得到裂缝未来发展的预测；

51、s56：根据模型预测的裂缝发展趋势，评估其对地面建筑物、地下设施以及公共安全的潜在风险。

52、进一步的，所述s6具体包括：

53、s61：收集历史地质数据，包括历史裂缝的位置、大小、形状、深度和发展速度；

54、s62：处理当前从gpr和微地震传感器获得的数据，提取裂缝的最新特征，包括当前大小、形状和位置；

55、s63：将历史数据和当前数据融合，使用数据分析技术为主成分分析(pca)筛选出对裂缝发展趋势影响最大的特征；

56、s64：采用神经网络模型的预测模型进行重构，该循环神经网络用于处理时间序列数据，模型构建公式表示为：t＝fw(t-1，xt)，其中，t是时间步t的隐藏状态，xt是时间步t的输入，fw是以参数w定义的函数；

57、s65：使用历史数据训练模型，调整参数以优化预测性能，通过验证集或交叉验证方法评估模型的准确度和可靠性；

58、s66：将当前裂缝数据输入到训练好的模型中，预测裂缝未来的变化趋势，该趋势包括扩展速度、方向和将要达到的最大尺寸。

59、进一步的，所述s7具体包括：

60、s71：收集汇总裂缝检测的所有相关数据，包括裂缝的位置、大小、形状、深度、发展趋势以及预测结果；

61、s72：整合裂缝发展趋势的预测结果，对地下、地面环境以及结构的潜在风险评估，包括对公共安全、建筑物稳定性和地下设施的影响；

62、s73：设计一个包括有关键信息的报告模板，该模板包括标题、概述、详细数据分析、图表、风险评估和结论；

63、s74：使用报告生成软件自动填充模板，将汇总和整合的数据以及分析结果格式化为一个完整的报告；

64、s75：将报告以电子格式自动发送给相关利益方和决策者，或通过在线平台提供报告的访问和下载权限。

65、本发明的有益效果：

66、本发明，通过结合多波长地面穿透雷达(gpr)和微地震传感网络，显著提高了地质裂缝检测的精度和深度分辨率，这种综合方法使得检测可以覆盖更广的深度范围，并以更高的精确度识别裂缝，从而大幅减少误判风险，为地质安全评估提供了更可靠的基础。

67、本发明，通过利用先进的数据处理算法和机器学习技术，能够有效地融合并分析来自不同检测技术的数据，不仅提供了关于裂缝特征的全面视角，还增强了对裂缝形成原因和发展趋势的预测，此外，该方法的预测模型为未来裂缝行为的预测提供了科学依据，助力于风险管理和预防措施的制定。

68、本发明，能够自动生成详细且易于理解的裂缝检测和风险评估报告，这种报告将复杂的数据和分析结果转化为直观的格式，使非专业人士，包括相关利益方和决策者，能够轻松理解裂缝的潜在风险和影响，从而有助于快速有效的决策过程。