公开(公告)号：CN112305591A

公开(公告)日：2021-02-02

申请号：CN202011078912.2

申请日：2020-10-10

Applicant: 中国地质大学(北京)

Inventor： 钱荣毅 ,  宋翱 ,  钱志强 ,  宋斌

IPC: G01V1/28

Abstract: 本发明公开了一种隧道超前地质预报方法、计算机可读存储介质，该隧道超前地质预报方法包括：基于隧道掌子面上布置三维观测系统实现三维地震波激发与接收，以及基于深度学习算法对所采集的数据进行处理从而获得异常体的位置。基于深度学习算法对数据进行处理包括：基于AlexNet卷积神经网络模型算法对采集的数据进行坏道数据的剔除，并进行滤波；基于U‑Net卷积神经网络模型算法对初至波进行识别，并且估算直达波速度；对剔除了坏道数据的原始数据进行线性动校正；将线性动校正后的数据进行等旅行时剖面叠加；对叠加后的数据进行反射层拾取。该隧道超前地质预报方法、计算机可读存储介质能够提高异常体的探测效率以及探测准确性。

公开(公告)号：CN112305591B

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN202011078912.2

申请日：2020-10-10

Applicant: 中国地质大学(北京)

Inventor： 钱荣毅 ,  宋翱 ,  钱志强 ,  宋斌

IPC: G01V1/28

Abstract: 本发明公开了一种隧道超前地质预报方法、计算机可读存储介质，该隧道超前地质预报方法包括：基于隧道掌子面上布置三维观测系统实现三维地震波激发与接收，以及基于深度学习算法对所采集的数据进行处理从而获得异常体的位置。基于深度学习算法对数据进行处理包括：基于AlexNet卷积神经网络模型算法对采集的数据进行坏道数据的剔除，并进行滤波；基于U‑Net卷积神经网络模型算法对初至波进行识别，并且估算直达波速度；对剔除了坏道数据的原始数据进行线性动校正；将线性动校正后的数据进行等旅行时剖面叠加；对叠加后的数据进行反射层拾取。该隧道超前地质预报方法、计算机可读存储介质能够提高异常体的探测效率以及探测准确性。