【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水泥灌浆，尤其涉及基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法。
技术介绍
1、因水泥灌浆技术的有效性和经济性，灌浆技术在水利大坝基础加固、防渗、堵漏中必不可少的过程。由于地层变化、灌浆参数相互影响，使得灌浆过程呈现很大的不确定性、时变性及非线性，灌浆施工过程未能真正灌浆压力的自动控制。现行大循环监控系统存在严重依赖工程师操作经验及专业素质，易出现重大事故。
2、公布号为cn102629107a的中国专利公开了大循环灌浆监控系统的压力闭环控制方法，通过构建灌浆压力模型实时控制灌浆压力。然而该方法并不能预测施工管路的压力参数，从而预测调压阀开度控制压力，无法实现对灌浆施工的调压阀开度控制要求。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出了基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法，通过一定范围内相似的灌浆地质条件训练模型，利用灌区范围内已经施工的灌浆数据来指导后续灌浆施工，使用顺序模型训练影响施工管路压力的参数建立模型，从而预测调压阀开度控制压力，解决了现有技术无法预测施工管路压力的问题。
2、本专利技术的技术方案是这样实现的：本专利技术提供了基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法，包括以下步骤：
3、s1，采集待施工区域附近的已施工区域的第一灌浆数据集，对所述第一灌浆数据集进行最优滤波处理得到第二灌浆数据集，对所述第二灌浆数据集进行量化表征和标准化处理，划分为训练集和测试集；
4、s2，构建初始顺序模型，通过所述训练集对初始
5、s3，通过所述测试集对所述优化预测模型进行模型评估，评估通过时，根据所述优化预测模型预测调压阀的开度，评估不通过时，返回步骤s2重新进行模型训练；
6、s4，部署所述优化预测模型至嵌入式系统中，通过所述嵌入式系统对待施工区域的水泥灌浆调压阀的开度进行预测。
7、优选的，步骤s1包括：
8、所述第一灌浆数据集包括灌浆管路压力、进浆流量、回浆流量、浆液密度、灌段深度。
9、优选的，步骤s1还包括：
10、对所述第一灌浆数据集进行最优滤波处理，所述最优滤波处理包括：
11、将所述第一灌浆数据集的灌浆管路压力和注入率进行拟合得到压力注入率曲线，根据所述压力注入率曲线得到所述第一灌浆数据集的灌浆功率计算式：
12、p(n)＝f(n)v(n)；
13、其中，p(n)为所述第一灌浆数据集的灌浆功率，f(n)为所述第一灌浆数据集的灌浆管路压力，v(n)为所述第一灌浆数据集的注入率；
14、对所述灌浆功率求导，得到导数值为0时的最大灌浆功率pm，对所述第一灌浆数据集进行筛选，筛除灌浆功率在(0.9pm，1.05pm)范围外的灌浆数据，得到第二灌浆数据集。
15、优选的，步骤s1还包括：
16、对所述第二灌浆数据集进行特征提取，得到所述第二灌浆数据集的数值特征和类型特征，对类型特征进行量化表征，将所述类型特征通过类别向量表示，对所述第二灌浆数据集的数值数据保留原始数值，得到所述第二灌浆数据集的特征数据。
17、优选的，步骤s1还包括：
18、对所述第二灌浆数据集的特征数据进行标准化处理，计算公式为：
19、
20、其中，xbc是标准化处理后的特征数据，x为所述第二灌浆数据集的特征数据，λ为特征变换参数；
21、将标准化后的第二灌浆数据集按7：3的比例划分为训练集和测试集。
22、优选的，步骤s2包括：
23、构建初始顺序模型，所述初始顺序模型包括输入层、第一全连接层、第二全连接层、第三全连接层和输出层；
24、所述输出层输入训练集，所述第一全连接层包括64个神经元，所述第二全连接层包括32个神经元，所述第三全连接层包括16个神经元；
25、所述第一全连接层的激活函数tanh(x)为：
26、
27、其中，x为第一全连接层的输入；
28、所述第二全连接层的激活函数relu(y)为：
29、relu(y)＝max(0,y)；
30、其中，y为第二全连接层的输入；
31、所述第三全连接层的激活函数elu(z)为：
32、
33、其中，z为第三全连接层的输入，α为第三全连接层的超参数；
34、所述输出层的激活函数f(s)为：
35、
36、其中，s为输出层的输入，exp为自然指数函数。
37、优选的，步骤s2还包括：
38、通过所述训练集对初始顺序模型进行训练，配置优化器和超参数，直至达到迭代停止条件，结束模型训练，得到优化预测模型；
39、所述超参数包括总迭代次数、样本数、优化器的学习率；
40、所述迭代停止条件为达到总迭代次数。
41、优选的，步骤s3包括：
42、将测试集输入优化预测模型，采用准确率对模型进行评估，当准确率不小于预设阈值时，评估通过，根据所述优化预测模型预测调压阀的开度；当准确率小于预设阈值时，评估不通过时，返回步骤s2，调整优化器和超参数重新进行模型训练。
43、优选的，步骤s4包括：
44、选择嵌入式系统，准备所述嵌入式系统的开发环境，将优化预测模型转换为与所述嵌入式系统的开发环境对应的格式文件，将转所述格式文件复制到所述嵌入式系统中。
45、优选的，步骤s4还包括：
46、将所述嵌入式系统安装在待施工区域，采集所述待施工区域的第三灌浆数据集，根据所述第三灌浆数据集预测待施工区域的水泥灌浆调压阀的开度，定期监控嵌入式系统的性能，对进行维护和对的进一步优化。
47、本专利技术的基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法相对于现有技术具有以下有益效果：
48、(1)通过一定范围内相似的灌浆地质条件训练模型，利用灌区范围内已经施工的灌浆数据来指导后续灌浆施工，使用顺序模型训练影响施工管路压力的参数建立模型，从而预测调压阀开度控制压力；
49、(2)通过采集包含多个关键参数的第一灌浆数据集，为顺序模型的训练提供了丰富、全面的数据基础，显著提高了水泥灌浆调压阀开度预测的精度和适应性，实现灌浆过程的实时监控和优化，并为积累和传承水泥灌浆知识经验提供了数据支撑；
50、(3)通过拟合压力注入率曲线，计算灌浆功率，并筛选最优工况下的数据，有效去除异常值，提取高质量的数据子集，减少数据冗余，提高数据处理效率，提高了顺序模型的泛化能力和预测精度，加速模型收敛，为后续的模型训练和应用奠定良好的数据基础；
51、(4)通过结合多层全连接结构的特征提取和抽象能力，以及不同激活函数的非线性变换和特定优势，初始顺序模型实现了有效地学习和表示水泥灌浆过程中的复杂非线性关系，提高预测的准确性和泛本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法，其特征在于，步骤S1包括：
3.如权利要求2所述的基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法，其特征在于，步骤S1还包括：
4.如权利要求3所述的基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法，其特征在于，步骤S1还包括：
5.如权利要求4所述的基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法，其特征在于，步骤S1还包括：
6.如权利要求5所述的基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法，其特征在于，步骤S2包括：
7.如权利要求6所述的基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法，其特征在于，步骤S2还包括：
8.如权利要求7所述的基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法，其特征在于，步骤S3包括：
9.如权利要求8所述的基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法，其特征在于，步骤S4包括：
10.如权利要求9所述的基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法，其
...【技术特征摘要】
1.基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法，其特征在于，步骤s1包括：
3.如权利要求2所述的基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法，其特征在于，步骤s1还包括：
4.如权利要求3所述的基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法，其特征在于，步骤s1还包括：
5.如权利要求4所述的基于顺序模型预测水泥灌浆调压阀开度的方法，其特征在于，步骤s1还包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：彭亮，梁垒，刘超，许德友，罗熠，巨伟涛，代霄，李小勇，王路，王延峰，詹程远，邱傲奇，郭亮，朱家锐，
申请(专利权)人：中国葛洲坝集团市政工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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