【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及隧道智能施工，具体涉及一种隧道围岩多模态智能精细分级方法及系统。
技术介绍
1、在隧道施工中，围岩级别的准确判识对施工安全和进度具有重要意义。传统的围岩分级主要依赖人工经验和现场勘测，存在主观性强、精度不高的问题，难以适应复杂地质条件下的精细化施工需求。随着隧道掘进技术的发展，大量的掌子面随钻参数和数码图像能够实时获取，通过深度学习、机器学习等人工智能技术智能判识围岩级别，避免了人为误差，能够更高效地处理和解析复杂的施工环境数据。
2、同时，围岩结构复杂多变，局部差异显著，对围岩级别的判识应达到精细化的标准，以便制定更精准的施工措施，降低施工风险。因此，单一模态和整体分级往往不足以全面反映掌子面前方岩体的真实情况。围岩多模态智能精细化分级结合随钻参数和掌子面图像信息，综合考虑各模态数据的特征，实现更全面、准确的围岩级别判识，同时有效避免了整体判识的粗略性，能够识别局部围岩级别的变化。因此，隧道围岩多模态智能精细化分级能够有效提高隧道施工的智能化水平和安全性，助力施工过程中的科学决策，减少工程风险。
技术实现思路
1、为解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种隧道围岩多模态智能精细分级方法及系统，能够实现隧道围岩多模态智能精细化分级，解决了上述
技术介绍
中提到的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种隧道围岩多模态智能精细分级方法及系统，包括以下步骤：
3、s1、构建样本库，该样本库包括掌子面的原始随钻参数、数
4、s2、构建随钻参数精细化分级特征体系；
5、s3、构建多模态数据融合的围岩智能分级模型；
6、s4、根据隧道轮廓和炮孔分布特点，将掌子面前方岩体划分为若干个三维空间单元体；
7、s5、基于围岩智能分级模型，精细化智能判识掌子面围岩级别。
8、优选的，所述步骤s1中样本库的掌子面随钻参数包括智能型凿岩台车自动化采集进给速度、冲击压力、推进压力以及回转压力，掌子面数码图像采集于台车的机载式工业相机，而掌子面围岩级别通过规范方法确定，包括ii级、iii级、iv级和v级。
9、优选的，所述步骤s2中构建随钻参数精细化分级特征体系，具体包括如下：
10、s21、基于4项原始随钻参数，计算等效推进力、等效冲击力、难钻进指标、e指标、等效进给速度等5项岩石可钻性指标；
11、s22、以掌子面开挖循环为单位，统计4项原始随钻参数和5项岩石可钻性指标的6项统计特征，具体包括均值、第一四分位数、第二四分位数、第三四分位数、标准差和变异系数等6项；
12、s23、以掌子面开挖循环为单位，根据原始随钻参数、岩石可钻性指标、统计特征类型，生成9×2×3的随钻参数三维特征向量。
13、优选的，所述步骤s21具体包括：5项岩石可钻性指标以及推进力ff、冲击力fh和回转扭矩mr的计算公式为:
14、γff＝ff/(mr/d)
15、γfh＝fh/(mr/d)
16、γv＝vp/(vrd)
17、γhard＝γffγfh/γv
18、
19、式中：γff是等效推进力；ff是推进力，单位n；d是钻头直径，单位mm；mr是回转扭矩，单位n·m；γfh是等效冲击力；fh是冲击力，单位n；γv是等效进给速度；vp是进给速度，单位m/min；vr是钻具钻速，单位r/min；γhard是难钻进指标；e是e指标；df是活塞后端直径，单位mm；pf是推进压力，单位pa；dhb是活塞后端直径，单位mm；mh是活塞质量，单位kg；ph是冲击压力，单位pa；sh是冲击行程，单位mm；th是撞击纤尾时间，单位s；pr是回转压力，单位pa；qr是马达排量，单位ml/r；ir是减速比。
20、优选的，所述步骤s22具体包括：四分位数是通过将数据从小到大排序后，再将排序后的数据分成四等份而获得的，其中第一四分位数(q1)对应的是第25％位置的值，第二四分位数(q2)是中位数，对应第50％位置的值，第三四分位数(q3)则对应第75％位置的值，均值、标准差、变异系数计算公式为：
21、
22、
23、式中：uc是数据点均值；ci是单个数据点；nc是数据点总数；σc是数据点标准差；cv,c是数据点变异系数。
24、优选的，所述步骤s23具体包括：将原始随钻参数和岩石可钻性指标共计9项特征，首先分别与第一四分位数和第二四分位数组合，构成第一个二维特征向量，其次与第三四分位数和标准差组合，构成第二个二维特征向量，最后与均值和变异系数组合，构成第三个二维特征向量，然后将这3个二维特征向量在二维平面上纵向堆叠，构建生成9×2×3的随钻参数三维特征向量。
25、优选的，所述步骤s3中构建多模态数据融合的围岩智能分级模型,具体包括如下：
26、s31、通过双卷积神经网络进行特征提取，并获取每个模态的分级概率；
27、s32、建立掌子面数码图像模态和随钻参数模态的权重自适应调整机制，以实现多模态模型的自动训练。
28、优选的，所述步骤s31具体包括：采用双卷积神经网络算法，将掌子面数码图像和随钻参数三维特征向量作为输入，每个模态的网络都设置有一层卷积层和池化层，在全连接层中进行线性变换，并使用softmax函数计算每种模态的4种围岩级别的分级概率。
29、优选的，所述步骤s32具体包括：通过交叉熵损失函数，建立掌子面数码图像模态和随钻参数模态的权重自适应调整机制，即不同模态的分级概率与交叉熵函数的映射关系：
30、
31、式中：l是损失率；yi是实际的标签；pi是模型预测概率；k是标签类别总数；i是索引变量，由1到k；weightc是c模态的权重；lc是c模态的损失率。
32、基于每个模态的权重，分别计算4种围岩级别的加权分级概率，将两个模态下相同围岩级别的加权分级概率相加，得到隧道围岩多模态智能分级模型的4种围岩级别的分级概率，使用交叉熵损失函数计算隧道围岩多模态智能分级模型的总损失率，并根据每个模态的权重分配损失率，进行反向传播以更新模型参数。
33、优选的，所述步骤s4中根据隧道轮廓和炮孔分布特点，将掌子面前方岩体划分为若干个三维空间单元体具体包括如下：
34、s41、在掌子面二维横向方向上，沿隧道的宽度和高度，根据隧道轮廓和炮孔分布情况，将掌子面划分为18个横向分块；
35、s42、沿隧道掘进方向，对掌子面区域进行进一步分段，最终构成若干个三维空间单元体。
36、优选的，所述步骤s41具体包括：以隧道的中线和坑底面为基准，先绘制水平线和竖直线，然后分别向上下、左右方向偏移2至4m，单块最大尺寸设定为2至4m，直到覆盖隧道的轮廓边界；最终将整个隧道轮廓划分为18个区块，编号依次为k-1到k-18本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：所述步骤S1中样本库的掌子面原始随钻参数包括智能型凿岩台车自动化采集进给速度、冲击压力、推进压力以及回转压力；掌子面数码图像采集于台车的机载式工业相机；掌子面围岩级别通过规范方法确定，包括II级、III级、IV级和V级。
3.根据权利要求1所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：所述步骤S2中构建随钻参数精细化分级特征体系，具体包括如下：
4.根据权利要求3所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：在步骤S21中，5项岩石可钻性指标以及推进力Ff、冲击力Fh和回转扭矩Mr的计算公式为：
5.根据权利要求1所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：所述步骤S3中构建多模态数据融合的围岩智能分级模型,具体包括如下：
6.根据权利要求1所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：所述步骤S4中根据隧道轮廓和炮孔分布特点，将掌子面前方岩体划分为若干个三维空间单元体
7.根据权利要求6所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：所述步骤S41具体包括：以隧道的中线和坑底面为基准，先绘制水平线和竖直线，然后分别向上下、左右方向偏移2至4m，单块最大尺寸设定为2至4m，直到覆盖隧道的轮廓边界；最终将整个隧道轮廓划分为18个区块，编号依次为K-1到K-18，面积在3m2至8m2之间。
8.根据权利要求6所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：所述步骤S42具体包括：将纵向分段的间距设定为0.4m，通过在掌子面横向的宽度和高度方向分块，结合纵向的分区，最终将这些二维分区沿掌子面前方的深度延伸，形成若干个三维空间单元体。
9.根据权利要求1所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：所述步骤S5中基于围岩智能分级模型精细化智能判识掌子面围岩级别，具体包括：构建每块单元体随钻参数三维特征向量，将掌子面数码图像按照相同的横向分块方式进行拆分，将每块单元体的随钻参数三维特征向量和对应的横向分块掌子面数码图像输入隧道围岩多模态智能分级模型，获得任意单元体的围岩级别，实现掌子面围岩级别的精细化智能判识。
10.一种根据权利要求1-9中任一项所述隧道围岩多模态智能精细分级方法的系统，其特征在于：包括如下模块：
...【技术特征摘要】
1.一种隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：所述步骤s1中样本库的掌子面原始随钻参数包括智能型凿岩台车自动化采集进给速度、冲击压力、推进压力以及回转压力；掌子面数码图像采集于台车的机载式工业相机；掌子面围岩级别通过规范方法确定，包括ii级、iii级、iv级和v级。
3.根据权利要求1所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：所述步骤s2中构建随钻参数精细化分级特征体系，具体包括如下：
4.根据权利要求3所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：在步骤s21中，5项岩石可钻性指标以及推进力ff、冲击力fh和回转扭矩mr的计算公式为：
5.根据权利要求1所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：所述步骤s3中构建多模态数据融合的围岩智能分级模型,具体包括如下：
6.根据权利要求1所述的隧道围岩多模态智能精细分级方法，其特征在于：所述步骤s4中根据隧道轮廓和炮孔分布特点，将掌子面前方岩体划分为若干个三维空间单元体具体包括如下：
7.根据权利要求6所述的隧道围岩多模态...
【专利技术属性】
技术研发人员：王明年，沈红霖，易文豪，钟浩，黄丙旭，夏覃永，彭鑫，林鹏，孙鸿强，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：
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