基于改良U-Net卷积神经网络的复杂地质构造智能识别

浅地层中的地质异常体给地下工程带来了极大安全隐患,可能导致经济和生命损失.浅层地震法是开展施工场地勘察的一种无损高效的手段.但是地震勘探在浅地层问题中面临着信噪比低、信号衰减强、波场复杂等问题,结果存在多解性和主观性.针对地震勘探问题,提出了一种改良的卷积神经网络地质速度模型预测模型,提供了一种无需初始速度模型的浅层地质模型反演方案,形成了一套完整的浅层地震勘探信号处理处理流程.在训练样本方面,采用了随机地质模型方法构建多种类地质模型,并形成了地质模型-地震信号数据库.在传统U-Net卷积神经网络上进行了改良,以更好地适应浅地层弹性波叠前信号数据的反演任务.结果表明,神经网络的反演结果直观准确该模型能够精确地预测出地层分界线、褶皱、起伏、断层滑移线等的位置和大小等参数,所采用的SSIM和PSNR两个定量化评价指标均表示,所提出的改良神经网络可以实现高精度反演.预测结果与真实模型相比较,得到的SSIM平均值为0.91,PSNR平均值为39.0.同时该神经网络模型能够向三维问题扩展,能够极大地提高地震信号处理的效率和解译精度.

盾构管片壁后注浆缺陷地质雷达检测的时空综合中值滤波方法

盾构法进行隧道施工时,浆液注入管片壁后形成注浆层是预防地质灾害的有效手段,然而壁后注浆质量难以直观地监测和控制.为此,利用全尺寸管片环形试验平台,开展了不同地质雷达天线频率、收发形式下壁后注浆填充的缺陷测试.研究结果表明,天线为900 MHz且布置方向与测线方向平行时测试效果最佳,同时含水的缺陷更容易被探测到.此外,提出了一种基于时空中值滤波的信号处理方法,针对管片壁后检测的地质雷达信号,达到剔除多次反射、提取壁后注浆缺陷体信号以及提高信噪比的目的.其中,沿时间轴的中值滤波方法能够适用于多次波反射强烈且规律性较强的信号,沿空间轴的中值滤波能够适用于各道信号对齐好,一致性较好的信号,两种方法能够相互补充、结合使用.在数值试验、管片模型测试数据以及施工现场实测数据中,成功实践了该滤波方法.该方法具有较好的稳定性、适用性,能够有效地压制信号中的多次反射波从而提取壁后注浆缺陷的有效信号.

桩底溶洞探测中瞬时相位差强度计算方法的优化及应用

双通道桩底溶洞声呐探测方法是岩溶地区钻孔灌注桩特殊泥浆施工环境下一种有效的溶洞探测方法,其中所运用的瞬时相位差强度(IPDI)分析方法可以用于提取溶洞顶底板的微弱反射信号并揭示溶洞位置。但该溶洞探测方法中一些关键参数的取值对溶洞探测效果的影响规律不明确,可能导致计算所得溶洞顶底板位置及溶洞大小的精度发生损失。本文旨在得到IPDI计算中关键影响因素及其影响规律从而达到优化效果,并将其运用于模拟工况以及实测信号的IPDI分析验证其有效性。首先,采用二维黏弹性波方程和交叉网格时域有限差分建立了溶洞探测仿真数值模型。接着将其用于探索IPDI计算过程中采样率、总体平均经验模态分解(EEMD)中总体平均次数、标准差等关键参数的影响规律并进行优化,尝试运用灰色预测模型抑制探测结果的端点效应。最后,将优化方法运用于工程实测信号IPDI分析过程。结果表明,当采用0.5~1 MHz的采样率,并在EEMD过程中选取0.1作为标准差以及300~600作为总体平均次数能够使溶洞顶底板位置和溶洞大小的探测精度得到提升。当采用灰色预测模型抑制IPDI图像端点效应时,能够有效减缓其两端的异常"飞逸"现象。在进行实测信号优化分析时,发现针对实测信号的零漂现象采用将重构信号减去EEMD过程所得到的趋势项的优化方法,能够得到原先被掩盖的溶洞底板反射信号并计算出溶洞底板位置,并且经与钻孔柱状图对比,其计算结果准确可靠。相较任意选取参数时的探测结果,本文提出的优化方法的确能够帮助提升双通道溶洞声呐探测方法的精确度。