申请/专利权人：北京市政建设集团有限责任公司;北京高新市政工程科技有限公司;北京工业大学

申请日：2023-09-11

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN117390381B

主分类号：G06F18/20

分类号：G06F18/20;G06F18/213;G06F30/23;G06Q50/08;G06N3/044;G06N3/08;G06F119/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明提供了一种基于深度学习的地下连续墙接头缝渗漏预测方法及装置，涉及基坑支护防水技术领域，包括获取第一信息和第二信息；将第一信息进行预处理和转化得到地下连续墙工程时空数据；根据地下连续墙工程时空数据和预设的深度学习算法建立渗漏量预测模型；根据第二信息和渗漏量预测模型得到推荐方案。本发明基于深度学习算法建立地下连续墙接头缝渗漏预测模型，通过获取历史项目的地层分布图、地下连续墙接缝加固方案和渗漏量监测数据，以及当前施工区域的地层分布图，预测地下连续墙接头缝的渗漏量，从而得出建议的施工参数和对应的渗漏量预测值，为地下连续墙施工提供可靠的渗漏量预测和优化施工方案的指导。

主权项：1.一种基于深度学习的地下连续墙接头缝渗漏预测方法，其特征在于，包括：获取第一信息和第二信息，所述第一信息包括历史项目的地层分布图、地下连续墙接缝加固方案和渗漏量监测数据，所述地下连续墙接缝加固方案包括采用高压旋喷注浆加固法施工的参数，所述第二信息包括当前施工区域的地层分布图；将所述第一信息进行预处理和转化得到地下连续墙工程时空数据，所述地下连续墙工程时空数据包括第一地层分布空间数据、渗漏信息时序数据和施工方案模型数据；根据所述地下连续墙工程时空数据和预设的深度学习算法建立渗漏量预测模型；根据所述第二信息和所述渗漏量预测模型得到推荐方案，所述推荐方案包括至少一种建议施工参数和对应的渗漏量预测值；其中，将所述第一信息进行预处理和转化得到地下连续墙工程时空数据，包括：将所述地层分布图转化为网格状数据结构得到第一地层分布空间数据，所述第一地层分布空间数据包括网格节点和相邻所述网格节点间的连线，所述网格节点表示地质单元，所述连线为两个所述地质单元之间的空间关系和相互作用关系；将所述渗漏量监测数据转化为渗漏信息时序数据，所述渗漏信息时序数据中的每个时间点表示一个预设时间段内的渗漏量；将所述地下连续墙接缝加固方案转换为施工方案模型数据，所述施工方案模型数据包括三维模型数据和施工参数，所述三维模型数据包括钻孔灌注桩三维图形和旋喷桩三维图形；将所述第一地层分布空间数据、所述渗漏信息时序数据和所述施工方案模型数据进行整合得到地下连续墙工程时空数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京市政建设集团有限责任公司;北京高新市政工程科技有限公司;北京工业大学 基于深度学习的地下连续墙接头缝渗漏预测方法及装置

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