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现代隧道技术 2025, Vol. 62 Issue (2) :87-97    DOI:
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基于实时图像与超前地质信息的隧道围岩快速分级模型构建及应用研究
(1.西安建筑科技大学土木工程学院,西安 710055;2.西安建筑科技大学 陕西省岩土与地下空间工程重点实验室,西安 710055;3. 西安建筑科技大学交叉与未来学院基础设施智能建造研究院,西安 710055; 4.中国铁建昆仑投资集团有限公司,成都 610095;5.陕西省引汉济渭工程建设有限公司,西安 710024)
Research on Construction and Application of a Rapid Tunnel Surrounding Rock Classification Model Based on Real-time Images and Advanced Geological Information
(1. School of Civil Engineering, Xi′an University of Architecture and Technology, Xi′an 710055; 2. Shanxi Key Laboratory of Geotechnical and Underground Space Engineering, Xi′an 710055; 3. Institute of Intelligent Construction of Infrastructure, College of Intersection and Future, Xi ′an University of Architecture and Technology, Xi′an 710055; 4. China Railway Construction Kunlun Investment Group Co., Ltd., Chengdu 610095; 5. Shaanxi Yinhan Jiwei Engineering Construction Co., Ltd., Xi ′an 710024)
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摘要 为准确获得隧道围岩等级,需要对掌子面进行实时、快速且客观的评价,并进行前瞻性的岩体风险评估。以贵州剑黎高速公路项目为依托,基于岩体基本质量指标建立围岩快速分级体系。在施工阶段,通过图像识别、目标检测及图像阈值分割技术,快速识别获取掌子面节理信息和岩体风化程度;结合超前地质预报的地震波速和波形图,获得围岩参数、岩体完整性及节理裂隙发育状况;进一步引入Mamdani模糊推理器,将围岩的定性描述与定量参数作为围岩评价信息的输入,构建施工阶段围岩快速实时动态分级模型。研究表明,该模型能够融合隧道开挖后掌子面实时图像与超前地质预报信息,实现对掌子面围岩状态的实时监测,快速响应地质变化。模型的分级结果可为及时调整施工策略提供依据。
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张美宁1
2 宋战平1
2
3 岳 波4 李 旭1
2
3 赵祎睿2 陶 磊5
关键词隧道工程   围岩分级   实时图像   深度学习   超前地质预报   模糊推理     
Abstract: To accurately determine the surrounding rock grade of a tunnel, it is essential to conduct real-time, rapid, and objective evaluations of the tunnel excavation face and perform proactive rock mass risk assessments. Based on the Jianhe-Liping Expressway project in Guizhou, a rapid classification system for surrounding rock is established using basic rock mass quality indicators. During construction, image recognition, target detection, and image threshold segmentation technologies are used to quickly capture the joint information and weathering degree of the tunnel excavation face. Combined with seismic wave velocity and waveform diagrams from advanced geological prediction,surrounding rock parameters, rock integrity, and the development of joints and fractures are obtained. A Mamdani fuzzy inference system (FIS) is introduced, with both qualitative descriptions and quantitative parameters of surrounding rock as inputs to the evaluation information. This system is used to build a rapid real-time dynamic classification model for surrounding rock during the construction phase. The study shows that the model can integrate realtime tunnel excavation face images and advanced geological prediction data to monitor the surrounding rock condition at the tunnel excavation face in real-time, quickly responding to geological changes. The model classification results can provide a basis for adjusting construction strategies in a timely manner.
KeywordsTunnel engineering,   Surrounding rock classification,   Real-time images,   Deep learning,   Advanced geo? logical prediction,   Fuzzy inference     
基金资助:国家自然科学基金资助项目(52178393);陕西省引汉济渭联合基金项目(2022JC-LHJJ-07).
作者简介: 张美宁(1998-),女,硕士研究生,主要从事隧道与地下工程方面的研究工作,E-mail: zmn15693475372@163.com. 通讯作者:宋战平(1974-),男,博士,教授,主要从事隧道与地下工程方面的教学与科研工作,E-mail:songzhpyt@ xauat. edu. cn.
引用本文:   
张美宁1, 2 宋战平1, 2等 .基于实时图像与超前地质信息的隧道围岩快速分级模型构建及应用研究[J]  现代隧道技术, 2025,V62(2): 87-97
ZHANG Meining1, 2 SONG Zhanping1, 2 etc .Research on Construction and Application of a Rapid Tunnel Surrounding Rock Classification Model Based on Real-time Images and Advanced Geological Information[J]  MODERN TUNNELLING TECHNOLOGY, 2025,V62(2): 87-97
链接本文:  
http://www.xdsdjs.com/CN/      或     http://www.xdsdjs.com/CN/Y2025/V62/I2/87
 
没有本文参考文献
[1] 陈志敏 刘宝莉 徐江涛.考虑含石量的冰碛体围岩剪切特性及分级研究[J]. 现代隧道技术, 2025,62(1): 38-47
[2] 杨存斌1,2 任 洋1,2 吴岳华1,2 何万超1,2 李天斌1,2.基于M-LSTM法的隧道围岩地质信息动态智能预测研究[J]. 现代隧道技术, 2025,62(1): 74-82
[3] 王浩鱇1,2 申玉生1,2 潘笑海1,2 常铭宇1,2 张昕阳1,2 粟 威3.强震区穿越多破裂面破碎带隧道动力特性试验研究[J]. 现代隧道技术, 2025,62(1): 212-220
[4] 王立川1,2 葛立辉3 王海彦2 孔 超4 李庆斌1 王云涛3 刘玉飞1.隧道二次衬砌拱部脱空纵向同步灌浆施工方法[J]. 现代隧道技术, 2024,61(6): 269-277
[5] 张成友1 汪 波1 杜泽昊1 高筠涵1 谭力豪2.不同锚杆支护体系防岩爆适宜性分析与锚杆参数优化研究[J]. 现代隧道技术, 2024,61(6): 64-73
[6] 张昕阳1,2 申玉生1,2 常铭宇1,2 王浩鱇1,2 潘笑海1,2 王岩岩1,2.基于GA-BP神经网络的隧道围岩相似材料配合比设计[J]. 现代隧道技术, 2024,61(6): 82-91
[7] 惠 强1 高 峰1,2 谭绪凯1 尤冬梅1.基于分层位错理论的穿越活动断层隧道结构损伤特征研究[J]. 现代隧道技术, 2024,61(6): 35-44
[8] 高福忠.基于特征降维和深度学习方法的城市隧道爆破振动参数预测研究[J]. 现代隧道技术, 2024,61(6): 100-110
[9] 许晓静1, 2 宋战平1, 2, 3 田小旭1, 2 丁立波4 孙引浩5 赵俊波1, 2.基于增量法的隧道洞口边坡微型钢管桩-锚杆支护效果分析[J]. 现代隧道技术, 2024,61(6): 118-128
[10] 陈志敏 王 洪 陈 骏 翟文浩 王铎斌 李文豪 蔡昀辰.西南某岩堆体级配特征与成拱效应研究[J]. 现代隧道技术, 2024,61(6): 172-181
[11] 张 霄1, 2 王明年1, 2 于 丽1, 2 王志龙1, 4 刘大刚1, 3 马治中5.隧道开挖面预注浆加固稳定性理论计算模型[J]. 现代隧道技术, 2024,61(5): 42-51
[12] 徐间锋1 张向川1 秦桂芳1 旷华江1 刘光辉1 邓兴兴1 张运波2 田茂豪3.基于钻进特征参数的隧道掌子面围岩级别智能识别方法[J]. 现代隧道技术, 2024,61(5): 79-87
[13] 旷华江1 刘光辉1 李大林1 徐 骁1 杨卫康1 杨廷发1 邓兴兴1张运波2 田茂豪3.基于Cascade Mask Region-Convolutional Neural Network-ResNeSt的隧道光面爆破炮孔残痕智能识别方法[J]. 现代隧道技术, 2024,61(5): 99-110
[14] 韩凤岩1,2 李慧臻3 杨少君3 甘 帆3 肖勇卓1.基于FC-ResNet网络的隧道衬砌裂缝像素级分割方法[J]. 现代隧道技术, 2024,61(5): 111-119
[15] 张浩楠 刘禹阳 田 威 张艺潇 韩思远.公路隧道排水系统结构病害分类及适用性检测分析[J]. 现代隧道技术, 2024,61(5): 243-251
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