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申请/专利权人：西南交通大学

摘要：本发明涉及围岩级别判识技术领域，具体涉及一种基于随钻参数与波速信息融合的围岩级别判识方法及系统，包括：通过凿岩台车收集掌子面施工过程的随钻参数，根据掌子面地质素描收集随钻参数对应里程的围岩级别，通过超前地质预报信息读取对应里程的纵波速度及横波速度，融合随钻参数与纵波速度及横波速度作为机器学习分类算法模型的输入，训练基于随钻参数与纵波波速及横波速度融合的掌子面围岩级别判识分类模型。本发明结合了隧道施工过程中的两大主要数据，分别是勘察阶段的超前地质预报地震波反射法信息及隧道开挖过程中凿岩台车的随钻参数信息，将数据进行结合，可以更加充分的反映围岩等级信息，可以直接应用在施工阶段，减少了各种安全隐患。

主权项：1.一种基于随钻参数与波速信息融合的围岩级别判识方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、获取随钻参数并进行预处理；所述获取随钻参数包括：根据凿岩台车随钻参数日志文件读取所需的随钻参数，包括进给速度，推进压力，冲击压力，回转压力4个参数；所述预处理是指：去除进给速度中超过6米每秒，以及小于1米每秒的数据，并删除对应行的推进压力、冲击压力、回转压力3个参数，对异常数据进行剔除后，求取每个里程随钻参数的算术平均值，获得最终的随钻参数数据；S2、根据随钻参数施工里程，通过掌子面地质素描读取随钻参数对应里程的围岩级别；S3、根据随钻参数施工里程，通过超前地质预报TSP中读取相应里程的纵波波速Vp及横波波速Vs；具体包括：获取超前地质预报TSP资料，使用AutoCAD精确读取TSP纵波波速Vp及横波波速，并根据随钻参数里程进行匹配，纵波及横波波速的计算公式如下： ；其中，是纵波速度，是横波速度，是地震波传播距离，是纵波的传播时间，是横波的传播时间；S4、融合对应里程的掌子面随钻参数信息与TSP纵波波速Vp及横波波速Vs信息，具体包括：将同一里程的掌子面随钻参数信息与TSP纵波波速及横波波速信息进行横向拼接，拼接成长度为6的行向量，最终的数据特征为每行代表一个里程的进给速度、推进压力、冲击压力、回转压力、TSP纵波速度Vp、横波波速Vs以及围岩级别，并作为模型的输入特征数据；S5、训练基于随钻参数与TSP纵波波速及横波波速融合的围岩智能分级模型，训练完成后得到最终的围岩智能分级模型；采用机器学习分类算法中的随机森林分类模型，以S4中的随钻参数与纵波波速Vp及横波波速Vs融合数据作为模型的输入数据，以对应里程的围岩级别作为分类标签，构建并训练围岩级别智能判识模型；S6、将待测数据输入到最终的围岩智能分级模型中，完成隧道掌子面围岩级别智能判识。

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百度查询： 西南交通大学 基于随钻参数与波速信息融合的围岩级别判识方法及系统