一种岩溶隧道大规模溶洞处理方法与流程

本发明涉及建筑施工，具体为一种岩溶隧道大规模溶洞处理方法。

背景技术：

1、隧道修建是一项对地质条件依赖性很强的工程，当其穿越岩溶地区时，各种大小、形态的溶洞及其位置、填充状况、填充物性质等都会对隧道建设产生较大的影响。地下工程修建过程中，溶洞使围岩力学效应变得更为复杂，隧道掘进遇到溶洞时，容易造成围岩局部应力集中，特别是当溶洞形状不规则且靠近掌子面时，在溶洞尖角处往往是应力集中程度较高区，进而使隧道变形量增加，甚至发生掉块、坍塌等地质现象。

2、经过广大隧道建设者的多年努力，我国在应对异常复杂岩溶地质隧道施工技术方面积累了丰富经验，达到了世界先进水平。采用超前探测、帷幕注浆、管棚预支护、高压富水溶腔释能降压，迂回绕行、桥梁跨越、防灾预警、救援逃生系统等“探”“堵”“排”“迂”，“跨”“防”等综合施工技术手段和措施，极大增强了隧道施工过程中安全处理大规模岩溶的能力。根据“多源协调原理”，选择一套有效的超前地质预测预报技术，探明隧道开挖面前方隐伏断层及岩溶的规模大小、准确位置、充填性与连通性等，采取针对性地处理方案，不仅可以避免隧道塌方、突泥突水等灾害的发生，还可显著加快隧道施工进度，节约工程施工成本，提高项目的经济效益与社会效益。

3、然而传统的溶洞处理方法往往采用手绘图纸，无法提供溶洞的实时三维模型，施工团队在面对地下溶洞时难以准确了解其位置、尺寸和属性，导致施工规划的不精确性，容易导致施工过程中出现意外情况，增加了工程风险，此外传统的溶洞处理方法无法及时发现地表沉降、地下水位和注浆效果异常，增加了工程的安全隐患，未及时采取措施可能导致隧道工程的事故和损坏，要额外的人力和时间来处理意外情况，导致工程效率低下和成本增加，因此亟须一种可以对溶洞进行自动识别和分类以及异常警报的岩溶隧道大规模溶洞处理方法来解决此类问题。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种岩溶隧道大规模溶洞处理方法，解决现有技术中存在的无法提供溶洞的实时三维模型，无法及时发现地表沉降、地下水位和注浆效果异常的问题。

3、(二)技术方案

4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现，本发明提供了一种岩溶隧道大规模溶洞处理方法，包括：

5、地质勘察和超前探测，进行地质勘察，获取隧道区域的地质数据，包括溶洞的位置、尺寸和分布，使用超前探测机器人在盾构机内进行高精度的探测，识别记录溶洞的位置和属性；

6、溶洞三维模型识别，将地质勘察和超前探测数据导入数据分析平台，采用计算机视觉和机器学习算法，自动识别和分类溶洞，并生成溶洞的三维模型；

7、注浆路径规划，采用自动化注浆装置，根据超前探测数据和人工智能分类结果生成注浆路径，自动化注浆装置在盾构机前方进行精确注浆，并根据实时监测数据进行调整；

8、注浆监控，基于实时监测系统，通过传感器监测地表沉降、地下水位和注浆效果，并将监测数据集成到控制中心，实现远程监控和实时反馈。

9、本发明进一步地设置为：所述地质勘察和超前探测中：

10、首先确定隧道建设区域，并收集现有的地质和地貌数据，包括地层类型、地下水位、地质地貌图、地下洞穴的已知位置信息；

11、分析已有数据，确定岩溶地质特征，包括溶洞类型和分布情况；

12、所述已有数据包括地质特征，包括岩层类型、颜色、质地；

13、对收集到的数据进行可视化分析，制作地质地图和地层剖面图；

14、本发明进一步地设置为：所述溶洞三维模型识别步骤中：

15、将地质勘察和超前探测数据从原始格式转换为数据分析平台处理格式并进行数据预处理；

16、将预处理后的地质数据和超前探测数据导入平台中的数据存储库；

17、基于计算机视觉和机器学习算法，对溶洞进行自动识别和分类；

18、基于已识别和分类的溶洞数据，采用计算机图技术生成溶洞的三维模型，将地下洞穴的坐标和属性映射到三维空间中；

19、渲染三维模型，对溶洞的形状、分布和属性进行可视化展示；

20、本发明进一步地设置为：对溶洞进行自动识别和分类步骤具体包括：

21、将地质勘察和超前探测所获取的地质数据和超前探测数据，转化为数值特征向量，并进行标准化处理；

22、将数据划分为训练集和测试集；

23、采用支持向量机svm和卷积神经网络cnn，进行训练，使模型从输入数据中学习溶洞的特征并进行分类；

24、训练过程的最小化损失函数定义为：

25、

26、其中lθ为损失函数，θ为模型参数，n是地质勘察训练样本数量，yi为实际勘测数据，为输出预测模型；

27、本发明进一步地设置为：对溶洞进行自动识别和分类步骤还包括使用测试集对训练好的模型进行评估：

28、基于机器学习模型对新的地质数据和探测数据进行预测，模型为每个数据点分配一个类别标签，表示是否为溶洞；

29、类别分类基于softmax函数将模型的输出转化为概率分布，选最高概率的类别，具体为：

30、

31、其中p(yi＝j|x)表示在给定输入x的情况下，数据点i属于类别j的概率，ezik是模型的输出，表示数据点i属于类别j的分数，k是类别的总数；

32、本发明进一步地设置为：所述生成溶洞的三维模型方法为：

33、基于自动识别和分类步骤获取的已识别和分类的溶洞数据，建立三维坐标系；

34、将每个溶洞的坐标信息映射到三维坐标系中，设每个溶洞的坐标为(xi,yi,zi)，则其中xi、yi和zi分别表示溶洞的位置坐标；

35、基于图形学技术创建三维模型，根据每个溶洞的坐标信息在三维模型中创建相应的几何体；

36、将已分类的溶洞属性映射到三维模型中，使用不同的颜色、纹理、标记表示不同类别的溶洞；

37、本发明进一步地设置为：注浆路径生成方法为：

38、初始化路径规划参数，包括起点(xs.t,ts.t)和目标点(xt.t,tt.t)；

39、创建空的开放列表o和关闭列表c用于存储待探索和已探索的节点，将起点添加到开放列表o，并设置其初始代价为0；

40、进入循环，直到开放列表o达到终点，具体为：

41、从开放列表o中选择具有最低代价的节点作为当前节点；

42、如果当前节点(xs.t,ts.t)是终点，路径规划完成，退出循环；

43、将当前节点(xs.t,ts.t)从开放列表o移到关闭列表c；

44、对当前节点(xs.t,ts.t)的邻居节点进行遍历；

45、从终点开始，沿着每个节点的父节点反向追溯，直到到达起点，形成路径；

46、本发明进一步地设置为：所述传感器包括全站仪、激光扫描仪、水位监测传感器、注浆效果监测传感器，用于实时测量地表沉降的变化，传感器均匀安装在隧道附近地表；

47、地下水位监测传感器安装在隧道井中用于监测地下水位的变化，以及注浆时的地下水位变化；

48、注浆效果监测传感器安装在注浆装置的喷射口附近，用于实时监测注浆材料的流速、流量；

49、本发明进一步地设置为：所述传感器通过无线连接在中央实时监测系统，用于实时接收并记录传感器的数据；

50、监测系统中设置警报阈值，在地表沉降、地下水位和注浆效果超出安全范围时发出警报；

51、本发明还提供一种岩溶隧道大规模溶洞处理系统，其特征在于，包括：

52、数据分析平台，基于计算机视觉和机器学习算法对溶洞的形状、分布和属性进行分析并进行可视化展示；

53、实时监测系统，内置全站仪、激光扫描仪、水位监测传感器、注浆效果监测传感器，用于实时监控地表沉降、地下水位和注浆效果；

54、控制中心，基于监测数据和内置阈值，在地表沉降、地下水位和注浆效果超出安全范围时发出警报。

55、(三)有益效果

56、本发明提供了一种岩溶隧道大规模溶洞处理方法。具备以下有益效果：

57、针对岩溶地质条件下的隧道工程，实现地质勘察的高精度化，通过超前探测机器人获取地下溶洞的精确位置和属性数据，提高数据的可靠性，使工程团队能够更好地了解地下情况，降低风险，采用人工智能算法和数据分析平台，对溶洞进行自动识别和分类，并生成溶洞的三维模型，从而提高处理溶洞的效率和准确性，减少了人力和时间成本，将溶洞的位置、尺寸和属性以可视化的方式呈现，使施工团队能够准确了解隧道建设区域地地下情况，提供了精确的施工规划基础。

58、此外自动化注浆装置和智能路径规划使注浆工程更加精确和可控，注浆策略可以实时调整，以适应地质条件和溶洞分布的变化，最大程度地减少浪费，提高资源利用率。

59、同时通过安装全站仪、激光扫描仪、水位监测传感器和注浆效果监测传感器，实时监测地表沉降、地下水位和注浆效果，传感器通过无线连接到中央实时监测系统，在发生异常时立即发出警报，实时监测和反馈机制有助于及时发现问题并采取必要的措施，从而提高工程的安全性。

60、最后，实时监测系统和传感器使工程监控和反馈更加全面和及时，提高工程的安全性和可控性，减少了事故发生的风险，为工程团队提供实时数据，能够更及时地应对问题和调整策略。

61、解决了现有技术中存在的无法提供溶洞的实时三维模型，无法及时发现地表沉降、地下水位和注浆效果异常的问题。