一种基于TGS多通道图像与地质素描融合的隧道围岩智能评价方法与流程

本发明涉及隧道超前地质预报与围岩稳定性评价，尤其是一种基于tgs多通道图像与地质素描融合的隧道围岩智能评价方法。

背景技术：

1、在隧道与地下工程超前地质预报领域，围岩完整性是掌子面稳定性评价、初期支护参数选取与施工风险控制的核心依据。tgs超前地质预报系统可基于地震波探测输出应力梯度、含水概率、纵波波速三类参数切片，用于辅助分析前方岩体的异常响应、含水可能性和弹性波传播特征，三类成果可提供不同方面的信息；掌子面地质素描可记录结构面产状、间距、粗糙度等几何与赋存参数，是判断局部块体稳定性的直接依据。

2、当前工程应用中，围岩评价主要依赖地质工程师分别判读各类tgs切片后结合地质素描人工综合得出结论，存在诸多技术缺陷：一是三类tgs切片多独立判读，难以量化识别多参数耦合的复合异常模式，人工解释受经验影响差异较大；二是掌子面地质素描多以图文形式保存，未与前方tgs预测窗口建立统一工程坐标系与定量几何关联，无法精准定位前方分段异常的空间位置与对应控制结构面；三是多组结构面数量可变且录入顺序不固定，难以形成稳定可重复的评价输入，同时现有评价多输出长区段整体完整性结论，未结合开挖方法、支护状态等施工条件联动输出顶拱掉块条件风险与数据质量复核提示，难以满足精细化施工安全管控的需求。

3、鉴于此有必要提出一种基于tgs多通道图像与地质素描融合的隧道围岩智能评价方法以解决或至少缓解上述缺陷。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种基于tgs多通道图像与地质素描融合的隧道围岩智能评价方法，以解决现有技术缺乏自动化空间联合判读、与掌子面地质素描坐标不统一、结构面录入顺序不稳定导致评价可重复性差，以及围岩完整性与顶拱掉块条件风险无法联动定量输出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于tgs多通道图像与地质素描融合的隧道围岩智能评价方法，包括如下步骤：

3、s1，采集tgs切片数据，并获取掌子面地质素描的结构面参数和施工条件，对所述tgs切片数据与所述结构面参数进行统一工程坐标系下的配准和预处理，并对所述施工条件进行编码；其中，所述tgs切片数据包括应力梯度切片图、含水概率切片图和纵波波速切片图；

4、s2，对处理后的tgs切片数据进行特征提取，得到空间特征图以及特征网格质量掩膜；

5、s3，将各组结构面参数分别进行拼接处理，得到结构面特征向量，并对各组结构面特征向量进行标准化排序，根据标准化排序后的各组结构面特征向量提取各组结构面的编码特征；

6、s4，依据统一工程坐标系下结构面与tgs网格的几何关联，分别构建用于围岩完整性评价和顶拱掉块风险评价的关联约束，并在所述关联约束下将所述空间特征图与各组结构面的编码特征进行融合，得到完整性融合特征以及掉块风险融合特征；

7、s5，采用所述特征网格质量掩膜分别对所述完整性融合特征、所述掉块风险融合特征进行加权汇聚，形成完整性分段特征和掉块风险分段特征，并根据所述完整性分段特征、所述掉块风险分段特征输出隧道围岩评价结果。

8、优选地，所述步骤s1具体包括步骤：

9、s11，采用tgs超前地质预报系统在当前掌子面桩号处进行探测，获取前方预测窗口内的应力梯度切片图、含水概率切片图和纵波波速切片图；

10、s12，记录当前掌子面多组结构面的结构面参数以及施工条件；其中，所述结构面参数包括结构面的倾向、倾角、平均间距、粗糙度、张开度、延伸长度、填充物类型、地下水状态和可见迹线；所述施工条件包括开挖方法、爆破参数、初期支护状态和无支护暴露时间；同时记录洞轴方位、掌子面桩号、开挖轮廓和拱顶范围作为工程几何信息；

11、s13，以洞轴里程为x轴、断面横向为y轴、竖向为z轴建立统一工程坐标系，并将所述tgs切片数据映射到预测窗口内的工程坐标，将结构面产状和可见迹线转换为结构面法向量及空间位置；

12、s14，对映射后的tgs切片数据进行归一化处理，并生成数据质量掩膜和通道有效标记。

13、优选地，所述步骤s13和所述步骤s14之间还包括：

14、s131，对第个tgs网格和第组结构面计算基础关联系数，用于表示结构面的可信外推、与洞壁潜在交线及网格位置关系；

15、s132，对由两组或三组结构面与洞室临空面构成的候选结构面组合计算潜在楔形体几何相容系数，并结合所述基础关联系数形成掉块风险关联系数，具体如下：

16、

17、其中，为掉块风险关联系数，为基础关联系数，为潜在楔形体几何相容系数。

18、优选地，所述步骤s2具体包括步骤：

19、s21，将归一化后的应力梯度切片图、含水概率切片图和纵波波速切片图按通道维度堆叠为三通道图像；

20、s22，对每一通道进行掩膜全局平均池化，通过通道注意力模块计算通道原始权重，结合通道有效标记重新归一化得到通道归一化权重，并基于所述通道归一化权重对各通道图像进行加权；

21、s23，采用3×3、5×5、7×7三个并行卷积分支，各分支特征拼接后经自适应池化与1×1卷积处理，得到空间特征图；

22、s24，将所述基础关联系数、所述掉块风险关联系数与所述数据质量掩膜投影至所述空间特征图所在的特征网格，得到特征网格质量掩膜。

23、优选地，所述步骤s3具体包括步骤：

24、s31，将各组结构面参数中的倾向和倾角转化为正弦、余弦表示，间距、粗糙度、张开度和延伸长度归一化处理，并与填充物、地下水状态、可见迹线空间位置编码、观测可信度及对应的缺失标记向量拼接为结构面特征向量；

25、s32，按照结构面可见迹线在掌子面轮廓上的投影位置、与顶拱潜在交线的距离、倾向角、倾角及间距依次确定几何排序键；

26、s33，基于所述几何排序键对各组结构面特征向量进行标准化排序；

27、s34，将标准化排序后的各组结构面特征向量输入双向lstm，获得各组结构面的编码特征。

28、优选地，所述步骤s4具体包括步骤：

29、s41，将所述空间特征图按网格展开，得到图像特征；

30、s42，构建任务关联系数；其中，针对围岩完整性评价任务，任务关联系数采用所述基础关联系数；针对顶拱掉块风险评价任务，任务关联系数采用所述掉块风险关联系数；

31、s43，对每个tgs网格，当所述特征网格质量掩膜有效且所述任务关联系数大于0时，计算几何约束注意力权重，并结合所述几何约束注意力权重对所述编码特征进行加权汇聚，得到该网格对应任务的结构面融合特征；

32、s44，将所述图像特征、对应任务的结构面融合特征、特征网格质量掩膜拼接后经轻量卷积处理，分别得到完整性融合特征与掉块风险融合特征。

33、优选地，所述步骤s5具体包括步骤：

34、s51，沿tgs预测窗口按预设里程长度划分若干个评价分段，按顶拱、边墙进行断面分区；

35、s52，采用所述特征网格质量掩膜对各分段内的所述完整性融合特征、所述掉块风险融合特征进行加权汇聚，得到各分段的完整性分段特征与掉块风险分段特征；

36、s53，针对具有有效网格的第个评价分段，输出隧道围岩评价结果；其中，所述隧道围岩评价结果包括围岩完整性等级分布、施工条件下的顶拱掉块条件风险、置信指标、异常网格位置与主要控制结构面信息。

37、优选地，所述步骤s1之前还包括：

38、构建模型，并采用围岩完整性等级分类损失和掉块条件风险损失的加权和对模型完成联合训练，具体如下：

39、

40、其中，为围岩完整性等级的加权交叉熵损失，为掉块条件风险的加权二分类交叉熵损失，

λ为风险任务权重。

41、优选地，所述步骤s131具体采用如下公式计算：

42、

43、其中，为基础关联系数，为第组结构面的观测可信度，为指示函数，为结构面从掌子面可见迹线或理论交线向网格外推的距离，为关联随外推距离衰减的尺度参数，为最大可信外推距离，为结构面延伸平面与洞室临空面在预设空间容差内相交或接近的系数。

44、优选地，所述步骤s53之后还包括步骤：

45、s54，模型输出时分别计算完整性等级置信指标、掉块风险输出的可靠性指标、tgs有效数据比例和结构面信息质量指标，并输出对应的原因码，以便工程人员结合现场编录进行分级处置。

46、与现有技术相比，本发明所提供的具有如下的有益效果：

47、本发明所提供的一种基于tgs多通道图像与地质素描融合的隧道围岩智能评价方法，通过统一工程坐标系实现tgs三类切片、掌子面结构面参数与施工条件的配准预处理，建立了可核查的多源数据空间对应关系，有助于减少人工整理中的空间错位；通过多尺度特征提取处理tgs多通道图像数据，保留了异常区域的工程里程、断面横向位置与切片层位信息，为联合分析多参数复合异常提供输入；通过对结构面特征向量进行标准化排序后再提取编码特征，在输入参数及排序规则相同的条件下，消除了人工编号与录入先后顺序对输入序列的影响，保障了可变数量结构面输入的可重复性与稳定性；通过受几何关联约束的跨模态融合机制，分别生成完整性融合特征与掉块风险融合特征，使两类评价分别采用相应的结构面关联约束并保留空间位置；最终基于特征网格质量掩膜加权汇聚形成分段特征，同步输出分段围岩完整性等级、顶拱掉块条件风险及质量复核提示，有助于提高评价流程的自动化程度和结果可追溯性，并为现场复核提供分段信息。