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公开(公告)号：CN117011759A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310775388.1
申请日：2023-06-28
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06T17/05 , G01N21/84 , G01N25/00
摘要： 本发明涉及钻爆法隧道掌子面围岩多元地质信息解析方法及系统，包括：通过无人机按照特定空间位置顺序拍摄隧道掌子面高清照片和红外热成像视频；根据获得的隧道掌子面高清照片为基础，重建掌子面高密度点云，根据掌子面围岩岩性判识模型和掌子面围岩风化程度判识模型判别掌子面高清照片中围岩的岩性和风化程度；解析高密度点云获得掌子面围岩的结构面参数，根据掌子面围岩出水状态检测模型检测掌子面红外热成像视频中围岩的出水状态；基于多元地质信息的解析结果对掌子面围岩稳定性进行综合分析。本发明能智能解析掌子面岩性、掌子面结构面参数、掌子面出水状态。克服了传统勘察中人员主观因素影响、安全性低、采样不足、效率低下的缺点。
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公开(公告)号：CN116628492A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310491085.7
申请日：2023-05-04
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/08 , G06Q50/08
摘要： 本发明涉及隧道工程领域，具体公开了一种钻爆法隧道施工阶段岩爆等级精细化预测方法及系统，包括以下步骤：构建基础样本库；基于能量法建立钻进参数与第一主应力、第二主应力、第三主应力、弹性模量和泊松比等围岩力学参数的映射关系；根据映射关系在基础样本库的基础上，构建拓展样本库；构建基于深度学习的岩爆等级智能预测模型，将拓展样本库带入所述的岩爆等级智能预测模型进行训练；根据构建的岩爆等级智能预测模型，精细化预测掌子面前方围岩岩爆等级。本发明根据钻爆法隧道掌子面钻孔过程中产生的钻进参数精细化预测掌子面前方岩爆等级，可有效减少施工人员的投入，防止岩爆对施工人员安全造成的影响，指导了隧道智能建造。
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公开(公告)号：CN116484457A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310252355.9
申请日：2023-03-15
申请人： 西南交通大学
摘要： 本发明公开了一种钻爆法隧道掌子面围岩三维精细化分级方法、装置及介质，包括如下步骤：基于现场采集的钻进参数样本，运用机器学习算法构建掌子面智能分级模型；利用凿岩台车定位系统及坐标系转换关系确定各炮孔钻进参数对应的三维坐标，利用插值技术构建钻进参数三维数据空间；结合隧道工程实际，将钻进参数三维数据空间纵向分段、横向分块‑分层‑分区；基于构建好的掌子面智能分级模型，实现不同层次各尺度三维精细化分级。本发明方法可实现各尺度三维精细化分级，并为围岩三维稳定性分析奠定基础以及为施工方案制定、动态调整提供建议。
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公开(公告)号：CN116452511B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202310265884.2
申请日：2023-03-17
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/25
摘要： 本发明公开了一种钻爆法隧道掌子面围岩级别智能判识方法、装置及介质，包括如下：构建掌子面围岩照片初始数据集；运用非盲去卷积方法修复数据集中的模糊照片；运用R‑CNN裁掉照片初始数据集中掌子面被遮挡的区域；采用SSR模型对数据集进行去除光照影响的处理；运用图像数据增广技术对数据集进行增强处理，得到新的训练数据集；利用新的全连接层和掌子面围岩级别输出层替代在ImageNet开源数据集预训练的Inception‑V3模型的原始全连接层和输出层，得到已固定部分模型训练参数的新的掌子面围岩级别智能判识网络模型；最终完成基于图像的钻爆法隧道掌子面围岩级别智能判识。本发明方法排除了主观因素的影响，克服了传统判识方法耗时耗力的技术问题。
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公开(公告)号：CN117152344A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310775367.X
申请日：2023-06-28
申请人： 西南交通大学
摘要： 本发明公开了一种基于照片重建点云的隧道围岩结构面解析方法及系统，包括如下步骤：基于SFM‑BA‑MVS技术重建隧道高密度点云；运用PointNet++点云深度神经网络对隧道高密度点云分割出隧道掌子面高密度点云；利用基于点云曲率和法向量的自动阈值滤波和自动平滑滤波技术对掌子面高密度点云进行降噪；运用八叉树算法分割掌子面高密度点云，从而得到数据空间分布特征，再利用RANSAC算法拟合；运用基于轮廓系数评价的Kmeans++算法对方程组聚类分析得到不同的结构面集，再运用HDBSCAN算法分割；根据掌子面围岩结构面单位法向量计算掌子面围岩结构面的产状和间距。本发明能消除传统钻爆法隧道中测量掌子面围岩结构面的人员主观因素的影响，提升了采样密度的同时提高了测量效率和安全性。
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公开(公告)号：CN117112999A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310911008.2
申请日：2023-07-24
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G06F18/10 , E21B49/00 , G06F18/2431
摘要： 本发明属于隧道工程领域，具体公开了一种基于动态线性分段表示的钻进参数标准化清洗方法及装置，包括如下步骤：结合贝叶斯置信区间检验去除钻进参数离散值；通过动态线性表达方法确定钻进参数分段深度区间，得到分段时间点和分段深度点；利用滤波方法处理去除离散值后的数据集，降低数据波动程度；基于滤波后数据，计算各分段深度区间范围内的钻进参数均值作为钻进参数围岩分级特征值。本发明方法通过对钻进参数清洗，形成的标准化数据特征，可降低因工作模式、机器振动等非地质因素带来的钻进参数数据波动性、随机性特征对围岩分级任务精度的影响。
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公开(公告)号：CN117077027A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310911009.7
申请日：2023-07-24
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F30/13 , G06F30/27 , G16C60/00 , G06N7/01
摘要： 本发明公开了一种基于智能分级模型分级概率的围岩亚级分级方法及装置，方法具体包括如下步骤：构建围岩级别智能分级模型，模型输入为地质信息、输出为分级概率和围岩级别；基于模型输出分级概率判定相邻次优围岩级别，确定输出围岩级别和相邻次优围岩级别组合工况；基于模型输出分级概率，计算对应组合工况下围岩BQ值；基于围岩BQ值，根据现行规范判定围岩亚级，完成隧道围岩亚级分级。本发明的隧道围岩亚级分级方法基于智能分级模型分级概率，实现了隧道围岩亚级智能分级，通过充分利用分级概率、BQ值、围岩亚级之间的良好对应关系，在保证原模型分级精度的基础上，提供了围岩亚级分级结果，从而更好地服务于现场设计、施工方案的制定。
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公开(公告)号：CN116502145A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310249386.9
申请日：2023-03-15
申请人： 西南交通大学 , 中国国家铁路集团有限公司
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06Q50/08
摘要： 本发明公开了一种基于改进ER规则的Stacking集成学习围岩分级方法、装置及介质，方法具体包括如下步骤：构建围岩智能分级基模型，包含2个及以上输入为地质信息、输出为围岩级别的围岩智能分级模型；基于准确率和错误样本类型计算基模型可靠性，基于概率向量多样性度量计算基模型权重；基于得到的基模型的可靠性和权重改进ER规则，构建Stacking集成学习模型；依据构建的集成学习模型完成隧道围岩智能分级。本发明隧道围岩分级方法基于改进ER规则的隧道围岩分级Stacking集成学习模型，实现了隧道围岩智能分级，通过充分考虑各基模型的可靠性和多样性，更符合隧道围岩分级问题的特点，可以有效提高围岩智能分级模型泛化性能。
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公开(公告)号：CN116452511A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310265884.2
申请日：2023-03-17
申请人： 西南交通大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/25
摘要： 本发明公开了一种钻爆法隧道掌子面围岩级别智能判识方法、装置及介质，包括如下：构建掌子面围岩照片初始数据集；运用非盲去卷积方法修复数据集中的模糊照片；运用R‑CNN裁掉照片初始数据集中掌子面被遮挡的区域；采用SSR模型对数据集进行去除光照影响的处理；运用图像数据增广技术对数据集进行增强处理，得到新的训练数据集；利用新的全连接层和掌子面围岩级别输出层替代在ImageNet开源数据集预训练的Inception‑V3模型的原始全连接层和输出层，得到已固定部分模型训练参数的新的掌子面围岩级别智能判识网络模型；最终完成基于图像的钻爆法隧道掌子面围岩级别智能判识。本发明方法排除了主观因素的影响，克服了传统判识方法耗时耗力的技术问题。
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公开(公告)号：CN117152344B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202310775367.X
申请日：2023-06-28
申请人： 西南交通大学
摘要： 本发明公开了一种基于照片重建点云的隧道围岩结构面解析方法及系统，包括如下步骤：基于SFM‑BA‑MVS技术重建隧道高密度点云；运用PointNet++点云深度神经网络对隧道高密度点云分割出隧道掌子面高密度点云；利用基于点云曲率和法向量的自动阈值滤波和自动平滑滤波技术对掌子面高密度点云进行降噪；运用八叉树算法分割掌子面高密度点云，从而得到数据空间分布特征，再利用RANSAC算法拟合；运用基于轮廓系数评价的Kmeans++算法对方程组聚类分析得到不同的结构面集，再运用HDBSCAN算法分割；根据掌子面围岩结构面单位法向量计算掌子面围岩结构面的产状和间距。本发明能消除传统钻爆法隧道中测量掌子面围岩结构面的人员主观因素的影响，提升了采样密度的同时提高了测量效率和安全性。
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