一种基于大数据分析的岩爆危险性等级预测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及隧道危险预测技术领域，本发明专利技术公开了一种基于大数据分析的岩爆危险性等级预测方法及系统，包括步骤S1采集获取岩石数据，根据掌子面的边缘形状在掌子面上以B比例绘制一次、二次或者n次掘进形状，步骤S3记录所述预测探点的距离一次掘进区域最远检测点振动数据，然后对一次掘进区域挖掘时，根据所述预测探点的远近记录近点、远点的振动数据值分别为A、A1；将N次采掘面的采掘数值进行对比，进而针对于数据与岩爆发生的数据进行对比，根据数据相似度从而判断该掌子面在开采过程中的危险性等级，在后期达到提前预测的目的，针对预测内容，此时可以将N次采掘面进行采掘时采用多种方法对数值进行对比，进而选择最优采掘方法进行采掘。方法进行采掘。方法进行采掘。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据分析的岩爆危险性等级预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及隧道危险预测
，具体是一种基于大数据分析的岩爆危险性等级预测方法及系统。

技术介绍

[0002]岩爆发生的原因是临空岩体积聚的应变能突然而猛烈地全部释放，致使岩体发生像爆炸一样的脆性断裂，随着掌子面不断的施工进行推进，使临空面的面积增加，由于临空面上如果开设一些孔体，那么孔体必然影响到临空面的结构强度，可以会提前诱发岩爆的情况发生，如果不开孔，那么临空面处于封闭状态，不便于检测。
[0003]现有的岩爆预测，主要为在掌子面上开设多个孔体，在孔体内部安放微振动探头对岩石的震动进行检测，可以精准的预判岩爆的发生，但是该方式并不能对岩爆的危险性进行评估，因为当发生震动后不久，将可能产生岩爆，此时通过震动异常后再进行通知使时间过于紧促，而随着掌子面的推进，实际上如果采用传统的开采方式，由于不同的区域位置产生的效果不同，例如在第一进度时，岩石的稳定性采用该方法进行开采使岩石之间的强度受到该加工方式产生的裂纹较少，后段掘进时，产生的裂纹较多，此时很有可能存在岩爆的潜在危险，但是等发生微震时，使爆发危险的前兆，因此如果能对岩爆的危险性进行预测，进而针对危险性进行补救，可以规避掉许多的潜在问题，进一步的提高隧道挖掘的安全性。
[0004]而岩爆作为一种破坏过程是大量裂纹产生后在后续扩展变大形成的结果，而由于掌子面周围壁内的岩石无法进行检测，无法通过岩石的裂纹对岩爆的危险性进行预估。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据分析的岩爆危险性等级预测方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据分析的岩爆危险性等级预测方法，包括：步骤S1：采集获取岩石数据，根据掌子面的边缘形状在掌子面上以B比例绘制一次、二次或者n次掘进形状；步骤S2：沿着一次掘进区域边缘开设若干个预测探点；步骤S21：所述预测探点与一次掘进区域的边缘轮廓分为远点和近点，所述预测探点数量为G1；步骤S3：记录所述预测探点的距离一次掘进区域最远检测点振动数据；步骤S31：然后对一次掘进区域挖掘时，根据所述预测探点的远近记录近点、远点的振动数据值分别为A、A1；步骤S4：一次掘进区域挖掘完成后，通过对所述预测探点的孔内注入加压液体，对孔内对液体从缝隙中露出的流出检测，检测后的远点、近点的缝隙数量为X、X1；
步骤S5：根据二次掘进形状，开设若干个所述预测探点；步骤S51：所述预测探点与一次掘进区域的边缘轮廓分为远点和近点，G2数量为G1*B；步骤S6：根据二次掘进的震动数值、缝隙情况结合数量，预测N次掘进后，预测边墙面、拱顶面或者别的顶面内部的缝隙数量，并且将数据根据岩石类型、开挖面积、裂缝数量、震动情况进行统计；步骤S61：随着隧道深入，掌子面不断跟进，此时这些变化随着数据库进行记载对比，进而根据数据变化对岩爆的危险性进行预测。
[0007]作为本专利技术再进一步的方案：步骤S2中所述预测探点包括远离n次掘进面的单元远点震动检测孔、位于所述单元远点震动检测孔下方靠近n次掘进面一侧的偏向缝隙探测孔以及位于所述单元远点震动检测孔下方的垂直正向缝隙探测孔。
[0008]作为本专利技术再进一步的方案：步骤S5
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S6中根据B比例算取一次掘进面与二次掘进面的面积差值，同时根据B比例算取二次掘进面与三次掘进面的面积差值，二次掘进面与三次掘进面的面积差值大于一次掘进面与二次掘进面的面积差值。
[0009]作为本专利技术再进一步的方案：位于n次掘进面的所述预测探点距离挖掘边缘的最远距离大于位于n
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1次掘进面边缘与所述预测探点之间的最远距离。
[0010]作为本专利技术再进一步的方案：步骤S4中的液体不包括水，在注入加压液体之前，首先注入无压液体。
[0011]作为本专利技术再进一步的方案：一种基于大数据分析的岩爆危险性等级预测系统，包括用于根据岩石情况进行挖掘时对岩石变化进行检测的采集单元、用于在掌子面上绘制n次掘进面边缘形状的绘制单元以及用于将所述绘制单元绘制的n次掘进面掘进过程中对所述采集单元采集的信息进行数据处理的数据处理单元。
[0012]作为本专利技术再进一步的方案：所述采集单元包括用于对切割过程中孔内震动采集的微震采集器以及用于对缝隙进行检测的缝隙采集器。
[0013]作为本专利技术再进一步的方案，所述数据处理单元包括用于将数据储存在数据库内部的数据收集单元，以及用于将数据与数据库对比的数据对比单元。
[0014]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术将掌子面的采掘按照等比例进行采掘，同时在采掘过程中设置了震动和缝隙检测，进而在采掘过程中可以根据掌子面岩石情况采用该种挖掘方式对岩石产生的影响进行收集，通过采集单元采集的挖掘震动数据以及缝隙采集数据进行储存，由于记录的掌子面数据已经是挖掘完成后的数据，同时预测探点在进行采掘使用的同时，也可以用于按照微震检测系统，进而对隧道岩爆进行预测，此时当隧道其中某段发生岩爆事件后，根据岩爆区域采集当时掌子面的信息数据情况，以及岩石类型，进而获取岩爆发生数值，该方式经过多次的使用以及数据采集，针对与岩爆中的开采震动、裂纹数据进行统计，进而在后续的掌子面挖掘时，将N次采掘面的采掘数值进行对比，进而针对于数据与岩爆发生的数据进行对比，根据数据相似度从而判断该掌子面在开采过程中的危险性等级，在后期达到提前预测的目的，针对预测内容，此时可以将N次采掘面进行采掘时采用多种方法对数值进行对比，进而选择最优采掘方法进行采掘。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016]图1为一种基于大数据分析的岩爆危险性等级预测方法及系统的一次掘进面示意图；图2为一种基于大数据分析的岩爆危险性等级预测方法及系统的二次掘进面示意图；图3为一种基于大数据分析的岩爆危险性等级预测方法及系统的主视裂纹演示示意图；图4为一种基于大数据分析的岩爆危险性等级预测方法的流程示意图；图5为一种基于大数据分析的岩爆危险性等级预测系统的组成示意图；图中：1、预测探点；11、单元远点震动检测孔；12、偏向缝隙探测孔；13、垂直正向缝隙探测孔；2、绘制单元；3、数据处理单元；4、采集单元。
具体实施方式
[0017]为了使本专利技术所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0018]请参阅图1、图3、图4、图5，在一次掘进的实施例中，隧道首先向内部挖掘一端距离，隧道临空面产生后，首先通过绘制单元2对掌子面绘制n次掘进面，掘进面采用B本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的岩爆危险性等级预测方法，其特征在于：包括：步骤S1：采集获取岩石数据，根据掌子面的边缘形状在掌子面上以B比例绘制一次、二次或者n次掘进形状；步骤S2：沿着一次掘进区域边缘开设若干个预测探点（1）；步骤S21：所述预测探点（1）与一次掘进区域的边缘轮廓分为远点和近点，预测探点（1）数量为G1；步骤S3：记录所述预测探点（1）的距离一次掘进区域最远检测点振动数据；步骤S31：然后对一次掘进区域挖掘时，根据预测探点（1）的远近记录近点、远点的振动数据值分别为A、A1；步骤S4：一次掘进区域挖掘完成后，通过对所述预测探点（1）的孔内注入加压液体，对孔内对液体从缝隙中露出的流出检测，检测后的远点、近点的缝隙数量为X、X1；步骤S5：根据二次掘进形状，开设若干个所述预测探点（1）；步骤S51：预测探点（1）与一次掘进区域的边缘轮廓分为远点和近点，G2数量为G1*B；步骤S6：根据二次掘进的震动数值、缝隙情况结合数量，预测N次掘进后，预测边墙面、拱顶面或者别的顶面内部的缝隙数量，并且将数据根据岩石类型、开挖面积、裂缝数量、震动情况进行统计；步骤S61：随着隧道深入，掌子面不断跟进，此时这些变化随着数据库进行记载对比，进而根据数据变化对岩爆的危险性进行预测。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的岩爆危险性等级预测方法，其特征在于：步骤S2中所述预测探点（1）包括远离n次掘进面的单元远点震动检测孔（11）、位于所述单元远点震动检测孔（11）下方靠近n次掘进面一侧的偏向缝隙探测孔（12）以及位于所述单元远点震动检测孔（11）下方的垂直正向缝...

【专利技术属性】
技术研发人员：张昱，陈广书，刘冬桥，田乐，张明魁，李继涛，
申请(专利权)人：中国矿业大学北京，
类型：发明
国别省市：