基于数据驱动的隧道地质信息精细化管理系统研发与应用

针对现阶段隧道超前地质预报系统管理粗放、数据利用率低等问题,结合数据驱动原理重塑业务逻辑,研发新的隧道地质信息系统TGIS。通过高度集成隧道勘察设计阶段地质、施工阶段超前预报地质及掌子面开挖揭示地质,实现基于数据驱动的预报方法优选、临近预报提醒、分级实时预警与有效处置、掌子面自动素描、预报成果辅助判识等功能,达到隧道地质信息精细化管理的目的。经现场使用表明:基于数据驱动的隧道地质信息精细化管理系统界面友好、运行稳定、效果良好,各项功能达到设计要求,相对于传统超前地质预报系统具有明显的优势,可普遍服务于隧道建设。

京张高铁八达岭长城站智能建造技术

为实现深埋超大跨地下车站智能建造技术,京张高铁八达岭长城站从隧道智能化勘察、设计、施工、监测四方面展开一系列探索和研究。研发基于掌子面自动化素描系统的定量化超前地质预报技术,实现掌子面地质信息智能图像预报与围岩精准分级;应用BIM技术搭建多专业协作的统一平台,实现真正意义上的三维集成协同智能设计;构建实时人机定位管理系统,实现复杂地下车站人流-物流的高效协调和智能施工;采用隧道结构安全智能监测系统,对围岩和支护结构的力学状态进行全寿命周期的实时监测。隧道智能建造技术在八达岭长城站的成功应用,极大提高隧道机械化、信息化、智能化建设水平,提升隧道的施工水平和综合管理能力。

岩溶地区地铁一种综合超前地质预报方法

岩溶地区地铁隧道施工过程中,突水、突泥等地质灾害频发,应采取有效的超前地质预报方法进行预报。城市地铁隧道较公路、铁路隧道具有埋深浅、环境复杂、干扰因素多的特点,不可照搬公路、铁路隧道的超前地质预报方法。本文通过分析岩溶地区地铁超前地质预报的特点,提出一种综合预报方法,即洞外采用高密度电法,洞内采用掌子面素描和地质雷达。利用该方法对南宁地铁二号线某暗挖段进行了超前地质预报,预报结果与实际开挖情况较吻合,预报效果良好,对类似工程具有借鉴意义。

隧道掌子面节理卷积神经网络智能识别方法

为解决现有隧道掌子面节理裂隙识别方法中存在的识别精度不足、鲁棒性较低以及检测速度较慢等问题,提出了一种名为Mask Region-convolutional Neural Network-EfficientNet(Mask R-CNN-E)的隧道掌子面节理裂隙识别算法。该算法以Mask R-CNN实例分割算法为基础,采用先进的EfficientNet网络作为主干网络,加强了Mask R-CNN算法获取特征信息的能力,从而显著提升了识别精度。EfficientNet通过复合缩放方法(Compound Scaling Method)有效地平衡了网络的深度、宽度和分辨率,使得在计算效率和准确率之间达到了最佳平衡。在模型训练过程中,采用了多尺度训练方式和学习率调整策略poly,以增强算法的鲁棒性。为评估算法的性能,以平均精度值Am为测试指标,与传统的Mask R-CNN算法开展了对比试验。此外,采用骨架算法对模型检测输出的节理裂隙掩码进行细化处理,以获取更为精确的节理裂隙量化信息。研究结果表明:改进后的算法在预测框平均精度值(b_Am)和分割平均精度值(s_Am)上分别达到了0.656和0.436,均显著高于传统方法,表明了其在识别精度上的优势;改进后的Mask R-CNN-E算法在隧道掌子面节理裂隙识别方面有显著提升,尤其在复杂的隧道作业环境中表现出更强的鲁棒性和抗干扰能力;在节理裂隙长度测量方面,算法的误差控制在1.5%~9.8%之间,能够更好地满足工程实际需求。该方法不仅在理论上有较高的精度和鲁棒性,在实际应用中也能提供更为可靠的支持,对于提高隧道工程的安全性和施工效率具有重要意义。