[发明专利]一种用于隧道规划的勘测方法

说明书

本发明提出一种用于隧道规划的勘测方法，包括：获取勘测区域及指定邻近区域的历史勘测数据，并根据所述历史勘测数据创建初始隧道规划模型；根据预设的多个勘测点，获取实时勘测数据，并输入预训练的多个识别模型获取对应的识别结果；其中实时勘测数据至少包括露头图像、测井数据、钻井数据；根据所述识别结果对所述初始隧道规划模型进行校正，输出隧道规划方案；本发明针对采集数据建立识别，减少人工成本，提高勘测数据处理的准确性和效率。

技术领域

本发明涉及勘测领域，尤其涉及一种用于隧道规划的勘测方法。

背景技术

隧道工程作为一种地质工程，由于岩体的复杂性，勘测数据与隧道开挖后的实际情况可能会有较大的出入。地质灾害是制约隧道施工的关键因素，往往由于隧道区域地质情况不明，导致施工带有很大盲目性，经常出现无法预料的地质灾害，如突水、突泥、坍塌、岩爆和有害气体等。这些由于开挖而诱发的各类地质灾害具有不可选择性、复杂性、特殊性及突发性，灾害一旦发生，轻则冲毁机具，淹没隧道，正常施工被迫中断；重则造成重大人员伤亡，产生巨大的经济损失。

而传统勘测方法大多依赖人工对勘测数据进行整理和分析，处理效率低，且准确性和可靠性差。

发明内容

鉴于以上现有技术存在的问题，本发明提出一种用于隧道规划的勘测方法，主要解决传统勘测方法依赖人工，效率低的问题。。

为了实现上述目的及其他目的，本发明采用的技术方案如下。

一种用于隧道规划的勘测方法，包括：

获取勘测区域及指定邻近区域的历史勘测数据，并根据所述历史勘测数据创建初始隧道规划模型；

根据预设的多个勘测点，获取实时勘测数据，并输入预训练的多个识别模型获取对应的识别结果；其中实时勘测数据至少包括露头图像、测井数据、钻井数据；

根据所述识别结果对所述初始隧道规划模型进行校正，输出隧道规划方案。

可选地，所述历史勘测数据至少包括：报告文档、测试记录。

可选地，创建所述初始隧道规划模型的步骤至少包括：

通过关键字匹配获取所述历史勘测数据中的关键信息；其中，所述关键信息至少包括：岩层结构、岩土物理学性质、含水层分布、断层分布；

将所述关键信息输入预先训练的预测模型，预测所述勘测区域的关键信息；

根据所述勘测区域的关键信息，通过预设规则获取所述初始规划模型。

可选地，训练所述预测模型的方法包括以下至少之一：深度神经网络、循环神经网络、人工神经网络。

可选地，所述预设规则至少包括：根据基础设计规范设置参数阈值。

可选地，所述多个识别模型至少包括断层识别模型、岩溶识别。

可选地，训练所述断层识别模型的步骤至少包括：

将其他已建成隧道勘测区域的露头图像作为样本图像构建训练样本集；

从所述训练样本集中选出指定数量的样本图像进行岩层标注，构建训练目标集；

根据所述训练样本集和所述训练目标集采用神经网络算法训练所述断层识别模型。

可选地，所述神经网络算法包括以下至少之一：卷积神经网络、循环神经网络。

可选地，将所述露头图像输入所述断层识别模型，获取断层分布信息；

根据所述测井数据和/或钻井数据对断层分布信息进行修正。

如上所述，本发明一种用于隧道规划的勘测方法，具有以下有益效果。