基于超前地质预报数据的围岩智能超前分级方法及系统

1.本发明涉及一种隧道施工前基于超前地质预报数据的围岩定量化智能超前分级方法及系统，属于隧道建设围岩分级领域；具体的涉及结合超前地质预报手段在隧道施工前采用定量化指标确定围岩超前分级的思路和方法。


背景技术：

2.隧道围岩工程级别的确定是最为基础、也是最为重要的内容，准确获取隧道围岩级别是正确设计与施工的基本前提。由于围岩分级是所有岩石工程设计和施工管理的基本依据，围岩级别的变动而变更设计(支护结构参数、施工方法等)不仅延误工期，也大幅度增加施工成本，同时给工程质量也会造成一定影响。
3.中国专利201410474413.3提出一种基于围岩变形监控与数值模拟的隧道超前地质预报方法，将当前段围岩的实际分级情况与通过综合超前地质预报法对当前段围岩前方一段距离的围岩的进行的初步定性分级相结合，对当前段围岩前方一段距离的围岩进行综合定量分析，修正综合超前地质预报法对前方一段距离围岩进行超前预报得出的定性分级数据，减少超前预报中的人为主观性，增加地质预报的客观性；通过采取“通过一段，验证一段，预报一段”的方式，将下一段定性得出的围岩级别与定量得出的当前段围岩级别互相比较，以定量分析得出下一段围岩级别，修正定性分析所获得的下一段围岩级别和围岩参数，可对隧道围岩超前地质预报进行综合评价，大大提高了隧道超前预报的准确性。
4.目前，国内外现有的围岩分级方法常以定性为主。定性分级的做法是，在现场对影响岩体质量的诸因素进行定性描述、鉴别、判断，或对主要因素做出评判、打分，有的还引入部分量化指标进行综合分级。以定性为主的分级方法，如现行的公路、铁路隧道围岩分级等方法经验的成分较大，有一定人为因素和不确定性，在使用中，往往存在不一致，随勘察人员的认识和经验的差别，对同一围岩做出级别不同的判断。采用定性分级的围岩级别，常常出现与实际差别1～2级的情况。并且根据定性分级方法的特点，其针对的是开挖完成后的掌子面信息，开挖前的围岩信息描述则无法实现。
5.由上述背景知识可知，目前隧道围岩分级常采用定性描述的分级方法，该方法下分级是基于开挖完成后对掌子面的描述实现的，但隧道开挖前的超前分级对指导隧道开挖支护更加重要。而在隧道施工前的围岩分级常采用tsp和地质雷达方法进行预判，但由于隧道穿越区域往往地质条件复杂，需要勘察人员利用有限的信息进行分析与推测，超前地质预报结果的读取存在主观性，对操作人员专业性要求很高，不容易达到预期效果，并且不便于被结构设计、工程建设等领域的人员直观认识和有效利用。因此，想要准确指导隧道合理开挖和支护则需要实现隧道开挖前的围岩定量化超前分级方法，减少人为因素的影响。


技术实现要素：

6.本发明首先获取超前地质预报数据，将超前地质预报数据与常规围岩分级指标建立联系，结合钻孔数据、物探数据等多元数据，构建定量化分级指标，实现隧道围岩的超前
定量化分级。
7.本发明的目的在于提供了一种基于超前地质预报数据的围岩智能化分级方法，具体的是一种基于超前地质钻孔、地震波发射法(tsp)、地质雷达法、红外探水法和多元数据综合运用的隧道围岩定量化超前分级方法。通过将超前地质预报数据与围岩分级常规评价指标建立联系，将每项常规评价指标转化成易获取的超前地质预报数据，以常规评价指标定量化分级为依据，对超前地质预报数据进行定量化分级，分别对超前地质预报数据指标进行参数敏感性分析，确定各指标在围岩分级中的权重占比，建立定量化分级标准，结合多项分级指标构建综合评价模型，实现隧道施工前围岩的智能分级。该方法属于隧道建设围岩分级领域，具体的可用于指导围岩施工前的智能超前分级。
8.本发明采用的技术方案为一种基于超前地质预报数据的围岩智能化分级方法，具体的是一种基于多元数据融合的隧道围岩定量化超前分级方法。确定隧道开挖后常规围岩分级评价指标，通过将超前地质预报数据与围岩分级常规评价指标建立联系，将每项常规评价指标转化成超前地质预报数据，以常规评价指标定量化分级为依据，对超前地质预报数据进行定量化分级，分别对超前地质预报数据指标进行参数敏感性分析，确定各指标在围岩分级中的权重占比，建立定量化分级标准，结合多项分级指标构建综合评价模型，实现隧道施工前围岩的智能分级。
9.所述的隧道围岩定量化超前分级方法主要实现的技术手段包括基于超前地质钻孔、地震波发射法tsp、地质雷达法、红外探水法和多元数据综合运用。
10.具体实现方法如下：
11.步骤(1)建立岩石强度与钻孔数据对应关系；主要是通过凿岩钻孔台车获取的地质钻孔数据，基于地质钻孔数据建立钻孔参数与岩石强度关系，将岩石强度指标转换为超前钻孔参数。
12.步骤(2)建立岩体中节理、裂隙结构面的发育程度与地质雷达数据对应关系，采用地质雷达数据来表征节理发育程度，建立定量化指标确定节理发育等级。
13.步骤(3)建立结构面的性质和状态与地震波发射超前地质预报数据对应关系，结构面的性质指抗剪强度和抗拉强度。所述的结构面的状态表示结构面的延展性、连续性、是否含有充填物以及充填物的类型和厚度。
14.步骤(4)建立岩体的风化程度与波速测试数据对应关系，岩石的风化程度结合钻孔数据和波速测试结果综合评价，从而建立定量化指标。
15.步骤(5)建立地下水与红外探水数据对应关系，建立基于红外探水数据的定量化指标确定地下水含量，进行地下水含量分级。
16.步骤(6)建立结构面产状对稳定性的影响定量化分级指标，结构面对围岩稳定性影响以及考虑结构面产状影响，判断对隧道施工不利的结构面。
17.步骤(7)分别对上述(1)-(6)中确立的指标进行参数敏感性分析，确定各指标在围岩分级中的权重占比，建立定量化分级标准，实现隧道施工前围岩级别的智能判识。采用该方法将每项指标转化成易获取的超前地质预报数据，进行围岩的超前分级为后续施工方法提供帮助。对比其他围岩分级方法对该方法进行检验验证，并做修正，最终实现隧道开挖前的围岩超前定量化分级。
18.进一步地，步骤(3)中是采用地震波发射超前地质预报方法获取掌子面前方结构
面状态，并反演出结构面性质。将结构面性质和状态转换成地震波发射超前地质预报数据实现结构面的定量化评价。
19.进一步地，步骤(6)中是根据地震波发射结果获取岩体物理力学参数，采用数值模拟方法建立含不同结构面产状的三维数值模型，结合数值模拟结果揭示不同结构面产状对围岩变形影响规律，构建结构面对稳定性影响等级，建立定量化参数评价影响等级。
20.进一步地，围岩分级常规评价指标包括岩石强度、节理及裂隙发育程度、结构面性质和状态、风化程度、结构面产状、地下水；将围岩分级常规评价指标转化为超前地质预报数据，超前地质预报数据包括钻孔数据、地质雷达、tsp超前地质预报数据、钻孔数据波速测试、数值模拟确定影响等级、红外探水。将获得的超前地质预报数据进行参数敏感性分析，确定指标权重，并与常规分级方法进行对比验证，进行地质判断，如果符合确定围岩级别，如果不符合进行指标权重占比修正，然后重新进行参数敏感性分析确定指标权重再进行对比验证以及地质判断。
21.实现上述方法的系统包括用户层、展现层、应用层、支撑层和基础层；所述展现层为用户层与应用层之间的交互式界面平台，用以实现围岩分级原始数据的输入；支撑层是超前地质预报数据与常规分级评价指标对应；支撑层为采集围岩分级的钻孔参数、tsp数据、地质雷达数据、红外探水数据等超前地质预报数据；所述的基础层为围岩分级的相关设备参数采集端，包括tsp在线监测系统、地质雷达数据、红外探水仪数据、凿岩台车运行数据。
22.与已有技术方案相比，本发明具有以下明显优点：
23.本发明提出了将围岩分级常规评价指标转换为超前地质预报数据的思想，在该思想下可实现隧道开挖前的围岩超前分级。针对常规评价指标定性化的特点，对转换后的超前地质预报数据进行定量化表征，建立围岩定量化分级标准，对施工人员要求较低，有利于普遍推广。
24.超前地质预报方法采用tsp和地质雷达进行围岩分级时通过人为分析预报结果，对操作人员技术要求较高，且受人为主观能动性影响较大，不同的技术人员可能会预判出不同结果。此外，超前地质预报常采用tsp和地质雷达两种预报手段确定围岩级别，手段较为单一，与常规多指标围岩分级方法相比具有明显缺陷。而对于常规多指标分级方法则必须等隧道开挖完成揭露出掌子面后通过对掌子面进行分析进而确定围岩级别，而此时就不能实现超前围岩分级。因此，针对目前的不足，本发明提出超前、定量化分级方法，考虑多指标分级因素，将个指标因素与超前地质预报参数建立联系，充分利用超前地质预报数据，通过结合常规隧道分级方法与超前地质预报手段，融合两者的优势，实现围岩超前定量化分级，有效规避了人为因素的影响，更具有普适性。
附图说明
25.图1是基于超前地质预报数据的围岩智能超前分级方法流程图。
26.图2是系统架构图。
具体实施方式
27.以下结合附图和实施例对本发明进行详细说明。
28.所述围岩定量化超前分级主要依据附图1流程图来实现。
29.具体实现流程如下，围岩分级常规评价指标包括岩石强度、节理及裂隙发与程度、结构面性质和状态、风化程度、结构面产状、地下水；将围岩分级常规评价指标转化为超前地质预报数据，超前地质预报数据包括钻孔数据、地质雷达、tsp超前地质预报数据、钻孔数据波速测试、数值模拟确定影响等级、红外探水。将获得的超前地质预报数据进行参数敏感性分析，确定指标权重，并与常规分级方法进行对比验证，进行地质判断，如果符合确定围岩级别，如果不符合进行指标权重占比修正，然后重新进行参数敏感性分析确定指标权重再进行对比验证以及地质判断。
30.首先，确定隧道开挖后常规围岩分级评价指标，该评价指标对围岩信息的描述具有直观性、科学性，分别采用超前地质预报数据对常规评价指标进行匹配比对，确定常规评价指标在超前地质预报数据中的表示方法。具体实现方法为：
31.(1)建立岩石强度与钻孔数据对应关系：
32.由于钻孔台车里的钻孔数据为施工必要数据，并且钻孔数据直接反映了岩石的强度值，通过凿岩钻孔台车获取的地质钻孔数据(钻孔速度、扭矩等参数)，建立钻孔参数与岩石强度关系，将岩石强度指标转换为超前钻孔参数，提高工作效率，降低成本。
33.(2)建立岩体中节理、裂隙等结构面的发育程度与地质雷达数据对应关系：
34.目前通常采用节理间距、结构面组数、单位体积岩体中含有的结构面数量等量化指标来表示结构面的发育程度。但岩体中节理面分布复杂，统计节理数据费时费力，而地质雷达可较为准确确定短距离内掌子面中裂隙分布情况，因此采用地质雷达数据来表征节理发育程度具有较好应用前景，并且易于建立定量化指标确定节理发育等级。采用地质雷达数据来表征节理发育程度，建立定量化指标确定节理发育等级。
35.(3)建立结构面的性质和状态与tsp超前地质预报数据对应关系：
36.结构面的性质主要指它的抗剪强度和抗拉强度。结构面的状态表示结构面的延展性、连续性、是否含有充填物以及充填物的类型和厚度。采用tsp超前地质预报方法可获取掌子面前方结构面状态，并可反演出结构面性质。因此，将结构面性质和状态转换成tsp超前地质预报数据可实现结构面的定量化评价。
37.(4)建立岩体的风化程度与波速测试数据对应关系：
38.新鲜未风化的岩体强度远远大于强风化岩体的强度，风化程度对岩体强度的影响十分明显。而岩石的风化程度可结合钻孔数据和波速测试结果综合评价，从而建立定量化指标。
39.(5)建立地下水与红外探水数据对应关系：
40.水对岩体性质有较大影响，甚至可直接决定岩石的稳定性。根据水的固有特征，红外探水可较好探测地下水分布，因此，建立基于红外探水数据的定量化指标确定地下水含量，进行地下水含量分级。
41.(6)建立结构面产状对稳定性的影响定量化分级指标：
42.主要结构面对围岩稳定性的影响主要考虑结构面产状(倾向和倾角与隧道轴线之间的关系)的影响，以判断对隧道施工不利的结构面。根据tsp结果获取岩体物理力学参数，采用数值模拟方法建立含不同结构面产状的三维数值模型，结合数值模拟结果揭示不同结构面产状对围岩变形影响规律，构建结构面对稳定性影响等级，建立定量化参数评价影响
等级。
43.分别对上述6项指标进行参数敏感性分析，确定各指标在围岩分级中的权重占比，建立定量化分级标准，实现隧道施工前围岩级别的智能判识。采用该方法将每项指标转化成易获取的超前地质预报数据，可进行围岩的超前分级为后续施工方法提供帮助。同时，对比其他围岩分级方法对该方法进行检验验证，并做进一步的修正，最终实现隧道开挖前的围岩超前定量化分级。
44.本发明提供了一种将围岩分级常规评价指标转换为超前地质预报数据的思想，可实现隧道开挖前的超前分级。结合超前地质预报数据采用多元数据融合方法，实现了隧道围岩分级指标的定量化标准。本发明填补了隧道施工前围岩超前定量化分级的技术空白。
45.实施例
46.基于超前地质预报数据的围岩智能超前分级方法，具体包括如下步骤：
47.(1)建立岩石强度与钻孔数据对应关系；主要是通过凿岩钻孔台车获取的地质钻孔数据，基于地质钻孔数据建立钻孔参数与岩石强度关系，将岩石强度指标转换为超前钻孔参数。通过目前研究表明钻孔参数与岩石强度有直接对应关系。钻头在钻进岩石时，分为两种运动，即直线运动与旋转运动，所消耗的能量也分为钻头直线运动所消耗的能量与旋转运动所消耗的能量。而通过破碎单位体积岩石消耗的能量可来评价岩石破碎的难易程度。而这种能量则可通过钻进岩石时的推力、推进速度、扭矩和旋转速度等钻进参数来确定，因此就建立起钻孔参数与岩石强度的关联性。这种钻孔参数是易获取的，可不受人为经验的限制，适用性更广，且直观的数值显示更有利于定量化。
48.(2)建立岩体中节理、裂隙结构面的发育程度与地质雷达数据对应关系，采用地质雷达数据来表征节理发育程度，建立定量化指标确定节理发育等级。使用地质雷达向岩体内部发射高频的脉冲电磁波，当电磁波遇到介电常数和电导率发生变化的裂隙时将产生反射的电磁波并被雷达主机中的接收天线所接收。对接收到的电磁波信号进行识别、处理和解译，可达到探测岩体内部裂隙的目的。雷达的频率、振幅和电场强度均可反映裂隙发育程度，而这些参数可以定量化形式展现，从而实现。
49.(3)建立结构面的性质和状态与地震波发射超前地质预报数据对应关系，结构面的性质指抗剪强度和抗拉强度。所述的结构面的状态表示结构面的延展性、连续性、是否含有充填物以及充填物的类型和厚度。
50.(4)建立岩体的风化程度与波速测试数据对应关系，岩石的风化程度结合钻孔数据和波速测试结果综合评价，从而建立定量化指标。
51.波速测试是在钻孔中测量地震波在不同深度的岩层中传播的时间，求得纵波、横波在各测试段内的传播速度。对于同一岩性的岩块，激发的纵波在传播路径上遇到节理、裂隙、孔隙度、软硬程度等因素的影响会发生一定程度的绕射、反射、能量衰减等现象，增大了纵波的传播路径，使得测试得到的波速偏低。此外，由上述描述可知钻孔数据与岩石强度的关系，而岩石的风化程度直接影响其强度，所以钻孔数据可间接表征岩石风化程度。将钻孔数据与波速测试相结合可更准确获取岩石风化程度。研究表明不同风化程度岩体的声波速度分布范围不同，微风化一般分布在4000m/s以上、中等风化主要分布在2000～4000m/s区间。根据风化程度在波速上的表现差异特征将风化程度从以往的人工描述转化为波速数值，从而实现定量化。
52.(5)建立地下水与红外探水数据对应关系，建立基于红外探水数据的定量化指标确定地下水含量，进行地下水含量分级。针对地下水对围岩的影响目前主要分为：无水、稍湿润、渗水、滴水和流水几种情况，根据含水特征进行评价分级，但这种方法也是人为确定含水量，人为经验因素影响较大，不能定量化表征。针对水体本身的热导性质，水的热导率比所有岩石的热导率低，而比热却比岩石高，所以水体能够最大限度地储存冷温和热温，因此水体的存在必然导致温差的存在。而介质所辐射的红外波段的能量和被测目标温度之间有极大相关性。而红外辐射场的场强值作为定量化指标可较好反映地下水情况，因此可将人为描述的水流量转化为红外辐射场的场强值，从而实现定量化。
53.(6)建立结构面产状对稳定性的影响定量化分级指标，结构面对围岩稳定性影响以及考虑结构面产状影响，判断对隧道施工不利的结构面。
54.(8)分别对上述(1)-(6)中确立的指标进行参数敏感性分析，确定各指标在围岩分级中的权重占比，建立定量化分级标准，实现隧道施工前围岩级别的智能判识。采用该方法将每项指标转化成易获取的超前地质预报数据，进行围岩的超前分级为后续施工方法提供帮助。对比其他围岩分级方法对该方法进行检验验证，并做修正，最终实现隧道开挖前的围岩超前定量化分级。
55.采用地震波发射超前地质预报方法获取掌子面前方结构面状态，并反演出结构面性质。将结构面性质和状态转换成地震波发射超前地质预报数据实现结构面的定量化评价。
56.根据地震波发射结果获取岩体物理力学参数，采用数值模拟方法建立含不同结构面产状的三维数值模型，结合数值模拟结果揭示不同结构面产状对围岩变形影响规律，构建结构面对稳定性影响等级，建立定量化参数评价影响等级。
57.通过将超前地质预报数据与围岩分级常规评价指标建立联系，将每项常规评价指标转化成超前地质预报数据，以常规评价指标定量化分级为依据，对超前地质预报数据进行定量化分级，分别对超前地质预报数据指标进行参数敏感性分析，确定各指标在围岩分级中的权重占比，建立定量化分级标准，结合多项分级指标构建综合评价模型，实现隧道施工前围岩的智能分级。本方法基于超前地质钻孔、地震波发射法tsp、地质雷达法、红外探水法和多元数据综合运用的隧道围岩定量化超前分级。围岩分级常规评价指标包括岩石强度、节理及裂隙发育程度、结构面性质和状态、风化程度、结构面产状、地下水；将围岩分级常规评价指标转化为超前地质预报数据，超前地质预报数据包括钻孔数据、地质雷达、tsp超前地质预报数据、钻孔数据波速测试、数值模拟确定影响等级、红外探水。将获得的超前地质预报数据进行参数敏感性分析，确定指标权重，并与常规分级方法进行对比验证，进行地质判断，如果符合确定围岩级别，如果不符合进行指标权重占比修正，然后重新进行参数敏感性分析确定指标权重再进行对比验证以及地质判断。
58.实现上述方法系统包括指标转化模块、分级分析模块和智能分级模块；指标转化模块通过分级分析模块与智能分级模块连接。
59.所述的指标转化模块，用于将围岩分级常规评价指标转化为超前地质预报数据，将每项常规评价指标转化成易获取的超前地质预报数据。
60.所述的分级分析模块，以常规评价指标定量化分级为依据，对超前地质预报数据进行定量化分级，分别对超前地质预报数据指标进行参数敏感性分析。
61.所述的智能分级模块，用于确定各指标在围岩分级中的权重占比，建立定量化分级标准为依据，对超前预报数据进行定量化分级；通过确定各指标在围岩分级中的权重占比，建立定量化分级标准，结合多项分级指标构建综合评价模型，实现隧道施工前围岩的智能分级。
62.实现上述方法的操作系统中，包括用户层、展现层、应用层、支撑层和基础层；所述展现层为用户层与应用层之间的交互式界面平台，用以实现围岩分级原始数据的输入；支撑层是超前地质预报数据与常规分级评价指标对应；支撑层为采集围岩分级的钻孔参数、tsp数据、地质雷达数据、红外探水数据等超前地质预报数据；所述的基础层为围岩分级的相关设备参数采集端，包括tsp在线监测系统、地质雷达数据、红外探水仪数据、凿岩台车运行数据。