[an error occurred while processing this directive]
 
       首 页  |  期刊介绍  |  编委会  |  投稿指南  |  期刊订阅  |  广告合作  |  留言板  |  联系我们 |  English
现代隧道技术 2025, Vol. 62 Issue (2) :87-97    DOI:
绿色智能建造 最新目录 | 下期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 << [an error occurred while processing this directive] | [an error occurred while processing this directive] >>
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)
Download: PDF (7033KB)   HTML (1KB)   Export: BibTeX or EndNote (RIS)      Supporting Info
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。
Service
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
Email Alert
RSS
作者相关文章
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] 王 升1,2,3,4 韦 芹1,2 李利平3.隧道突水突泥灾变机理研究现状及发展趋势[J]. 现代隧道技术, 2025,62(4): 15-25
[2] 邹育麟1, 2 刘 静1 汪 波2 陈子全2 谢作栋2 古 浩3 王楷越2.四川沿江高速公路隧道涌水突泥灾害成因分析及防治对策研究[J]. 现代隧道技术, 2025,62(3): 259-269
[3] 罗震涵1 廖少明1 赵 帅1 孙九春2.基于TPE-XGBoost-GRU的盾构姿态混合预测模型及其应用[J]. 现代隧道技术, 2025,62(3): 88-99
[4] 秦天戈1, 2 吴 立2 陈 倩1 夏 振1 刘诗雅1, 2 蔡 新1.钻爆法隧道智能建造体系研究现状与发展趋势[J]. 现代隧道技术, 2025,62(3): 1-10
[5] 李久源1 高发勇1 马永涛1 唐明阳2 傅 康3 李雨恒2 薛翊国2.基于岩机参数交互机制的TBM隧道围岩识别及掘进速度预测研究[J]. 现代隧道技术, 2025,62(3): 75-87
[6] 王敬勇1,2 王 平2 杨 锦2 吉 锋3.基于物理模型试验的碳质千枚岩隧道支护结构优化研究[J]. 现代隧道技术, 2025,62(3): 160-169
[7] 王帅帅1 傅一帆2,3 徐 勇1 史经峰1 郭 春2,3.通过接力风机进行风量分配的隧道施工风仓式通风参数研究[J]. 现代隧道技术, 2025,62(3): 240-248
[8] 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
[9] 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
[10] 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
[11] 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
[12] 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
[13] 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
[14] 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
[15] 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
Copyright 2010 by 现代隧道技术