基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法及系统

本公开涉及地下工程注浆预控分析，具体涉及基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、地下工程的迅速发展带来了对地下空间的更广泛利用，然而，地下地质环境的复杂性给工程建设带来了新的挑战。与地上空间相比，地下存在更为多样化和复杂的地质特征，而目前的地下工程注浆预控方法在处理多源异构数据和数字化地质建模方面仍然存在一系列问题。尤其当面临来自多个维度和不同类型的海量多源异构数据。当前数字化展示方式往往只能呈现单一属性，而多属性模型的构建则受制于数据量不足和耗时耗力等问题。这限制了地下工程预控分析方案的准确性和全面性。

3、在复杂的地下环境中进行施工，尤其是在穿越富水破碎带、活断层和软弱围岩等不良地质时，地下工程面临着涌水突泥、塌方等灾害的威胁。注浆作为一种常用的地质灾害防控方法，虽然可以有效应对各类地下工程灾害，但是目前存在一些问题。注浆过程具有极高的隐蔽性，难以可视化浆液的扩散过程以及准确判断注浆参数对防控效果的影响，现有注浆方案的选择通常依赖于人工经验，缺乏智能化的注浆参数优化方案。

4、目前的三维地质建模方法需要对各类地质数据进行统一处理，但对于数字化地质建模、实际注浆过程以及隧道风险评估的有效融合缺乏深入研究。现有的研究手段对于考虑实际工程的注浆模拟往往采取概化处理，无法准确模拟实际工程注浆效果。

技术实现思路

1、本公开为了解决上述问题，提出了基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法及系统，通过对地质体结构模型的数字化表征，实现对实际地下工程模型的真实计算并进行注浆参数方案的优化以及对实际工程监测中的注浆数据进行预控分析。

2、根据一些实施例，本公开采用如下技术方案：

3、基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法，包括：

4、获取地下钻孔数据以及地质编录数据，提取地层中的裂隙面并进行网格划分，进行裂隙分形维度计算，对不连续裂隙面进行共面性检验，构建地质结构模型；

5、提取围岩图像以及钻孔数据中的多源属性数据值，将地质结构模型划分空间方格单元，将多源属性数据值赋予地质结构模型，得到多源地质体属性模型；

6、构建地下工程风险评估模型，对每个空间方格单元进行多因素灾害风险区域评估，预测灾害高风险区域；

7、对灾害高风险区域采用多相流计算方法进行注浆模拟优化求解，获取优化后的注浆参数进行实际工程注浆；基于实际工程注浆数据，采用控制变量法，调整注浆参数值，得到实际工程中变系数的多因素扩散范围，利用神经网络学习并捕捉不同参数之间的复杂映射关系，对整个注浆过程进行监控优化。

8、根据一些实施例，本公开采用如下技术方案：

9、基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析系统，包括：

10、数据获取模块，用于获取地下钻孔数据以及地质编录数据；

11、地质构造建模模块，用于提取地层中的裂隙面并进行网格划分，进行裂隙分形维度计算，对不连续裂隙面进行共面性检验，构建地质结构模型；

12、多源地质体属性建模模块，用于提取围岩图像以及钻孔数据中的多源属性数据值，将地质结构模型划分空间方格单元，将多源属性数据值赋予地质结构模型，得到多源地质体属性模型；

13、隧道风险评估模块，用于构建地下工程风险评估模型，对每个空间方格单元进行多因素灾害风险区域评估，预测灾害高风险区域；

14、注浆模拟模块，用于对灾害高风险区域采用多相流计算方法进行注浆模拟优化求解；

15、实际工程监测模块，用于利用优化后的注浆参数进行实际工程注浆；

16、多模态注浆分析模块，基于实际工程注浆数据，采用控制变量法，调整注浆参数值，得到实际工程中变系数的多因素扩散范围，利用神经网络学习并捕捉不同参数之间的复杂映射关系，对整个注浆过程进行预控分析。

17、根据一些实施例，本公开采用如下技术方案：

18、一种终端设备，其包括处理器和存储器，处理器用于实现指令；存储器用于存储多条指令，其特征在于，所述指令适于由处理器加载并执行所述的基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法。

19、根据一些实施例，本公开采用如下技术方案：

20、一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法。

21、与现有技术相比，本公开的有益效果为：

22、本公开的一种基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法及系统，充分利用地质、钻探和物探等多层次多属性数据，构建高度精确的三维动态地质模型，从而实现对地下工程风险的全面评估与三维可视化建模。将地层体和不连续裂隙面作为构建地质体的关键要素，通过整合多源属性作为边界条件，实现注浆过程预先智能模拟，为地下工程提供了更精准的地质信息，同时为注浆过程中的决策提供了科学依据。

23、本公开的这种基于数字化地质模型的注浆预控分析方法不仅提高了注浆过程的效率，还降低了工程风险，为工程决策提供了有力支持，同时该系统也具备直观的三维可视化功能，使工程人员能够更全面地理解地下情况，为地下工程提供了一种全新的、更智能的解决方案，推动了注浆技术的发展与应用。

技术特征：

1.基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法，其特征在于，利用地下钻孔数据，通过岩心分析、地层厚度和孔隙结构关键参数的整合，使用插值方法将离散的钻孔数据转化为连续的地下岩土体模型，利用编录数据进行图像生成，利用图像处理和地理信息系统技术，将地质编录中的岩性、构造特征和地层变化信息进行深度解析，生成地层剖面图，采用三维建模将地层剖面图和地下岩土体模型还原成地质体结构。

3.如权利要求1所述的基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法，其特征在于，提取地层中的不连续裂隙面，并进行裂隙分形维度计算，首先基于机器视觉技术对钻孔图像进行识别，进行图像处理和分形维数计算，利用分形几何的原理，采用分形维数的计算方法测量裂隙的不连续裂隙面的复杂度，对提取的不连续裂隙面进行网格划分，对不连续裂隙面进行共面性检验，结合共面性检验结果构建地质结构模型。

4.如权利要求3所述的基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法，其特征在于，提取地层中的不连续裂隙面，包括：基于地下钻孔数据以及地质编录数据，获取各个钻孔图像以及点云信息，利用机器视觉分割模型进行裂隙识别，获取迹线裂隙，对迹线裂隙拟合得到裂隙分形维度数据。

5.如权利要求1所述的基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法，其特征在于，不同钻孔的裂隙的不连续裂隙面具有空间关联性，两个不相连的钻孔不连续裂隙面区域可能与同一个平面方程兼容，利用得到的裂隙分形维度数据的不连续裂隙面，对不同的不连续裂隙面进行共面性检验，判断不同的不连续裂隙面是否属于同一个空间平面数据集。

6.如权利要求1所述的基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法，其特征在于，地质体结构包括均质地质体和不良地质体，利用现有的拟合方法获取地质勘查以及物探数据中的均质地层体以及不良地层体，将不良地质体嵌入均值地层体中，结合获取的不连续裂隙面构建形成地质体结构模型。

7.如权利要求1所述的基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法，其特征在于，基于围岩图像、随钻感知以及原位测试数据，获取多种的多源属性信息，并对多源属性信息进行数据分析，判断是否为连续型数据，根据判断结果，利用不同的模拟方法获取多源属性数据值；将地质结构模型划分空间方格单元，将多源属性数据值赋予地质结构模型，得到多源地质体属性模型。

8.如权利要求1所述的基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法，其特征在于，基于注浆工程的实际存储数据，将多源地质体属性模型划分为多个空间方格单元，构建地下工程风险评估模型，对每个空间方格单元进行多因素灾害风险区域评估，包括：围岩等级评估、地应力评估、突水突泥评估以及需注浆区域评估，预测灾害高风险区域，并对灾害高风险区域进行注浆模拟。

9.如权利要求1所述的基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法，其特征在于，注浆模拟以地质体结构模型为地质体结构，多源属性信息作为边界条件，进行注浆模拟的初始化设置，对需要计算的地质体结构模型进行计算网格划分，网格尺寸大小设置为与单元体尺寸的整数倍关系，网格划分数量和服务器计算节点保持设定网格数量对应一个计算节点的方式，根据网格数量确定所需要的计算节点。

10.如权利要求1所述的基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法，其特征在于，使用多相流计算方法进行模拟求解，包括：建立动量方程和连续性方程，描述注浆过程中的浆液黏度变化，构建传输时间计算模型，建立的边界条件设置为速度、压力的变化，更改计算模型注浆入口的位置、大小形状和数量以达到挤密注浆、帷幕注浆不同注浆方式效果，模拟不同施工工艺情况下注浆浆液扩散情况；对于浆液增加不同黏度时变函数，模拟不同浆液选型在时空双变条件下的注浆浆液扩散情况；进行计算模型的分段注浆，设置每一段的注浆其他参数。

11.如权利要求10所述的基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法，其特征在于，采用数值模拟分别模拟计算多组不同注浆参数组合，通过改变注浆系统中注浆参数与多源地质体属性模型中的不同属性值，在不同参数组合中始终保持一个注浆参数的变化，其他注浆参数不变。

12.如权利要求11所述的基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法，其特征在于，依据注浆效果值计算各注浆参数对于该效果的优化加分值，表示为矩阵方程并进行求解，选取多组数值模拟注浆方案的数据进行矩阵方程求解，得到多组注浆参数的优化加分值，将各注浆参数多组的优化加分值进行平均值计算得出最终的注浆参数优化加分值。

13.如权利要求12所述的基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法，其特征在于，采用粒子群算法进行方案优化，将已模拟的各个注浆方案参数视为粒子作为初始化数据，其附带的属性是当前的注浆参数配置和所达到的注浆效果，进行迭代计算，设置迭代步数循环上述迭代计算，直至最终步输出全局最优解。

14.如权利要求1所述的基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法，其特征在于，建立注浆模拟与多源地质体属性模型中多参数的映射关系，构建多层卷积神经网络处理注浆和多源地质体属性模型中的参数空间域，学习并捕捉不同参数之间的复杂映射关系，引入循环神经网络处理扩散范围的时间域，以考虑参数在时间上的演变。

15.如权利要求14所述的基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法，其特征在于，将多层神经网络和循环神经网络进行结合，构建多模态映射模型，考虑参数空间域和时间域的复杂关联性，引入生成对抗网络优化模型的生成能力，将学习不同参数之间的映射关系，并通过gan网络进行反馈，优化生成地下地质结构的能力。

16.基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析系统，其特征在于，包括：

17.一种终端设备，其包括处理器和存储器，处理器用于实现指令；存储器用于存储多条指令，其特征在于，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-15任一项所述的基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法。

18.一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，其特征在于，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-15任一项所述的基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法。

技术总结
本公开提供了基于数字化地质模型的多模态注浆预控分析方法及系统，涉及地下工程注浆预控分析技术领域，提取地质结构中的不连续裂隙面，构建地质体结构模型；再构建多源地质体属性模型，对灾害高风险区域采用多相流计算方法进行注浆模拟优化求解，采用控制变量法，通过调整注浆模拟和属性数据结构模型中的参数值，得到变系数的多因素扩散范围，利用神经网络学习并捕捉不同参数之间的复杂映射关系，优化注浆过程，对整个注浆过程进行预控分析。

技术研发人员：李术才,许振浩,潘东东,李轶惠,卜泽华,赵晟喆,张一驰
受保护的技术使用者：山东大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/17