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公开(公告)号：CN117112999B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202310911008.2
申请日：2023-07-24
Applicant: 西南交通大学 , 中国国家铁路集团有限公司
IPC: G06F18/10 , E21B49/00 , G06F18/2431
Abstract: 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：CN117079014A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310911010.X
申请日：2023-07-24
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/20 , G06T7/00 , G06N3/0464 , E21B49/00
Abstract: 本发明公开了一种基于钻进参数图像的隧道掌子面围岩智能分级方法及系统，具体包括步骤：建立钻进参数数据库，利用箱型图法进行数据清洗；基于清洗后数据，通过建立网格，在网格上执行数据插值和归一化，生成规范化的数据网格；基于数据网格，将钻进参数转换为像素值，生成隧道掌子面钻进参数云图；建立卷积神经网络模型，识别隧道掌子面钻进参数云图得到围岩级别。本发明隧道围岩分级方法基于钻进参数生成隧道掌子面钻进参数云图，通过图像识别实现了围岩智能分级，充分考虑了隧道掌子面地质非均一性，在围岩分级中具有较好的精度和泛化性能。
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公开(公告)号：CN116975623A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310491104.6
申请日：2023-05-04
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/08 , G06Q50/08
Abstract: 本发明属于隧道工程领域，具体公开了一种钻爆法隧道施工阶段大变形等级预测方法、装置及介质，包括以下步骤：构建基础样本库；根据钻进参数代表值和能量法，计算全电脑三臂凿岩台车输出的推进比能、冲击比能、回转比能、机械比能等能量参数；根据能量参数计算结果，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大变形等级智能预测模型，将拓展样本库带入所述的大变形等级智能预测模型进行训练；根据构建的大变形等级智能预测模型，预测掌子面前方围岩大变形等级。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预测掌子面前方围岩大变形等级，可有效减少施工人员的投入，降低大变形评价过程中的潜在风险。
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公开(公告)号：CN113269713B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110372620.8
申请日：2021-04-07
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本申请提供了一种隧道掌子面地下水出水形式智能识别方法及确定装置，属于隧道及地下工程领域。该隧道掌子面地下水出水形式智能识别方法及确定装置基于视频拆分技术，提取视频中各帧图像，并按时间顺序对提取的图像进行编号；基于图像处理技术，对提取的各帧图像进行灰度处理；基于视频处理方法，将灰度图像转换运动区域和静止区域的二值图像；基于视频处理结果和地下水流动特征，智能化识别地下水状态。该方法较少的引入主观因素影响，克服了传统方法识别准确度较低的技术问题，且克服了传统人工判断效率低的问题。
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公开(公告)号：CN115788444A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211318525.0
申请日：2022-10-26
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本申请提供一种基于钻爆法的隧道智能建造系统、方法及存储介质，通过获取掌子面的钻进参数集，据此确定多组配对钻进参数，进一步确定拱上断面钻进参数、拱下断面钻进参数、拱左断面钻进参数和拱右断面钻进参数，利用围岩分级模型确定出整体围岩级别、拱上断面围岩级别、拱下断面围岩级别、拱左断面围岩级别和拱右断面围岩级别，从而生成隧道支护建议。这样能够在隧道的钻进过程中采集钻进参数，处理成不同断面的钻进参数，分别考察不同断面的围岩级别以及整体的围岩级别，从而能够考虑到隧道的上下断面硬度差异，左拱右断面差异的情况，不仅能够准确判定围岩级别，还能够具体到哪个部分，从而给出合理的支护建议，减少对专家经验的依赖。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112632852A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011476775.8
申请日：2020-12-14
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/08 , E21D9/06 , G06F119/14
Abstract: 一种岩溶地区地铁隧道盾构掘进速度预测方法及装置，属于城市地下工程盾构隧道施工领域。该方法基于获取岩溶地区盾构的掘进相关参数数据，利用掘进体岩溶率对相关掘进参数进行修正，结合机器学习的方法对盾构推进速度进行预测。基于神经网络构建掘进速度预测模型，对现有数据代入所述掘进速度预测模型进行训练，向训练后的掘进速度预测模型输入掘进参数获得对应的掘进速度。可以较为准确的预测出岩溶地区盾构掘进速度，提高施工安全，降低施工成本。
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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
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/08 , G06Q50/08
Abstract: 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：CN113269714B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202110373806.5
申请日：2021-04-07
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本申请提供了一种隧道掌子面涌水水头高度智能识别方法及确定装置，属于隧道及地下工程领域。该隧道掌子面涌水水头高度智能识别方法基于视频拆分技术，提取视频中各帧图像，并按时间顺序对提取的图像进行编号；基于图像处理技术，对提取的各帧图像进行灰度处理；基于视频处理方法，将灰度图像转换运动区域和静止区域的二值图像；提取运动像素点的位置信息；基于图像映射原理和运动区域像素点位置信息，隧道掌子面涌水形态三维重构；基于隧道掌子面涌水形态三维重构结果和孔壁小孔出流模型确定隧道掌子面涌水水头高度计算。该方法较少的引入主观因素影响，克服了传统方法识别准确度较低的技术问题，且克服了传统人工判断效率低的问题。
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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
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 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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