一种隧道掌子面稳定性精细化评价方法

1.本发明属于隧道工程施工安全分析技术领域，涉及一种掌子面稳定性判定方法，尤其是涉及一种隧道掌子面稳定性精细化评价方法。


背景技术：

2.在实际隧道工程中，时刻掌握隧道稳定性状态是保证隧道推进安全施工的关键性工作。目前，对于隧道失稳判定存在多种方法，如塑性区贯通判定、塑性区大小判定、塑性应变能判定等。但在实际工程中，考虑到可实现性，现场施工还是主要采用施工监控量测的变形数据作为判定指标，目前主要通过变形量、变形速率等指标是否超限进行判定。如专利申请202110366110.x公开了一种基于掌子面三维变形监测的隧道稳定性判释方法，对掌子面上一开挖循环距离内的拱顶沉降量及水平收敛量进行实时监测，同时利用测斜仪对掌子面前方挤出位移监测，实现隧道掌子面变形的三维监测；通过测点位移变化率、测点位移变化量和掌子面挤出变形三个变形指标判断掌子面的稳定性。
3.现有方法的主要操作流程及技术方案如下：
4.1)围岩超前预报、初步评估。隧道开挖前，首先采用超前水平钻孔进行隧道掌子面的超前地质预报，及时获取隧道围岩地质信息，根据探测结果对掌子面前方围岩稳定性作出初步判断。
5.2)掌子面围岩等级划分。隧道开挖后工程技术人员结合开挖揭露的掌子面状态进行掌子面地质素描，进而对掌子面围岩进行分级。
6.3)施工监控量测。隧道支护后对掌子面上一开挖循环距离内的拱顶沉降量及水平收敛量进行实时监测，同时利用测斜仪对超前掌子面固定距离钻设的地表钻孔进行掌子面前方挤出位移监测，测得掌子面前方围岩的挤出变形，从而实现隧道掌子面变形的三维监测。
7.4)稳定性判据确定。根据实际工况，建立相应的数值计算模型，采用强度折减法，逐步降低围岩参数，直至计算不收敛，将对应变形值作为控制指标。
8.5)稳定性判断。采用测点位移变化量指标判定掌子面稳定性，当指标超出控制值时，即判定掌子面处于失稳状态。
9.采用上述现有技术，面临的突出问题有：
10.(1)掌子面区域面积较大，常呈现不均匀性，即局部区域间围岩级别存在明显的差异性。目前，采用的掌子面围岩分级手段，是基于整个掌子面进行判定，忽略掌子面不均匀性，判定结果不能准确表征局部不均匀部位的围岩级别。但施工过程中，掌子面弱化区域会产生更大的变形，进而引起隧道的局部塌方；少量的掌子面分区定级的研究中，采用炮孔随钻数据进行局部分级，获取数据时间较长，时效性差。
11.(2)由于节理切割或局部的软弱破坏，掌子面变形同样呈现出区域特征。目前的稳定性判定方法选取掌子面核心土部位挤出变形作为评判指标，对于均质围岩掌子面，核心土部位挤出变形为全断面最大变形；但是掌子面往往呈现出不均匀性，个别特征点并不能
代表全断面的变形状态，最大挤出变形并不一定发生在掌子面中部区域，所以核心土区域的挤出变形明显不能代表实际掌子面的整体变形分布，现有评价体系存在缺陷。


技术实现要素：

12.本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种判定结果精准合理的隧道掌子面稳定性精细化评价方法。
13.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
14.一种隧道掌子面稳定性精细化评价方法，包括以下步骤：
15.s1、在隧道两侧各布设一台相机，采用双目摄影技术采集掌子面图像；
16.s2、基于采集的多张所述掌子面图像获得掌子面三维空间变形；
17.s3、将掌子面图像划分网格，基于各网格中心点变形，对各网格进行合并，获得多个掌子面区域以及各掌子面区域的围岩等级；
18.s4、基于预先构建的掌子面等效变形与各区域变形间的线性关系，计算当前掌子面的对应等效变形，所述线性关系基于塑性应变能等效思想构建；
19.s5、判断所述对应等效变形与容许变形和极限变形的关系，获得掌子面稳定性评价结果，所述容许变形和极限变形基于机器学习手段获得。
20.进一步地，步骤s1中，所述相机与掌子面间距离为30m至50m。
21.进一步地，所述掌子面三维空间变形通过以下步骤计算获得：
22.基于两台相机拍摄的同期图像，采用sgbm算法对两幅同期图像进行视差计算；
23.根据平行双目视觉的几何关系，计算得到图像的三维空间信息；
24.基于多张图片对比，计算掌子面三维空间变形。
25.进一步地，所述对各网格进行合并具体为：
26.基于多次观测的各网格中心点变形值组建变形矩阵，采用经验正交分析方法计算变形矩阵的第一特征向量，采用密度聚类算法对第一特征向量中各变形数据进行自动聚类，基于聚类结果合并各网格。
27.进一步地，所述第一特征向量的获取步骤包括：
28.对原始的变形矩阵x做标准化处理，求解协方差矩阵a＝xx
t
，采用jacobi法，求解协方差矩阵a的全部特征值及对应的特征向量，选取获得第一特征向量。
29.进一步地，所述各掌子面区域的围岩等级基于以下方式确定：
30.采用图像处理技术，提取对应区域内节理产状、掌子面粗糙程度、围岩色彩信息和渗漏水面积信息，确定各区域的围岩等级。
31.进一步地，所述线性关系的构建具体为：
32.1)建立分区掌子面计算模型，标记为模型1，各区域参数按照所述围岩等级进行取值；
33.2)采用强度折减法，对模型参数进行同步折减，直至计算不收敛，统计并计算各划分区域的塑性应变能；
34.3)建立均质掌子面计算模型，标记为模型2，基于各区域的所述围岩等级进行全断面bq值计算，并选取模型参数；
35.4)采用强度折减法，对模型参数进行同步折减，直至计算不收敛，计算模型的总应
变塑性能；
36.5)基于能量等效原则，判断是否存在e＝e1 e2
…
en，n为分区数，若是，则执行步骤6)，若否，则返回步骤3)；
37.6)记录模型1各区域变形δ1、δ2、
…
、δn，作为各区域变形的特征值，记录模型2最大挤出变形δ作为掌子面变形特征值，构建一组样本{δ1,δ2,l,δn,δ}；
38.7)多次重复步骤1)至步骤6)，构建样本库，采用拟合方法得到掌子面等效变形与各分区变形值间的线性关系：
39.δ＝β1·
δ1 β2·
δ2 l βn·
δn
40.式中，β1,β2,l,βn为变形权重值。
41.进一步地，所述极限变形通过掌子面极限变形预测模型计算获得，所述掌子面极限变形预测模型的模型参数通过机器学习手段训练确定，该掌子面极限变形预测模型表征隧道埋深、断面尺寸和掌子面围岩强度分布与掌子面失稳时极限变形的对应关系。
42.进一步地，所述掌子面极限变形预测模型训练时采用的训练样本数据包括隧道埋深数值、隧道矢跨比数值、各等级围岩区域变形特征值、各等级围岩区域面积百分比以及极限变形值。
43.进一步地，所述容许变形基于极限变形计算获得，计算公式为：
[0044][0045]
式中，δ
′
为极限变形，[δ]为容许变形，[σ]为安全系数。
[0046]
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0047]
1)本发明采用双目摄影技术，获取多次观测的掌子面变形数据，建立变形矩阵；采用经验正交分析方法结合密度聚类算法对变形数据进行自动聚类，以此合并、划分掌子面区域，同时标记区域围岩等级，实现了对掌子面的快速、精细化分级，精准表征掌子面全断面围岩分布状态，进而实现准确的稳定性精细评价。本发明能够指导工程实践，对软弱围岩区域及时进行加固。
[0048]
2)本发明基于塑性应变能等效思想，计算掌子面的对应等效变形，采用等效变形代替传统的掌子面核心区变形，更能表征掌子面变形状态；同时以等效变形作为围岩稳定性的判定指标，判定结果更加合理。本发明提出的针对不均匀掌子面的稳定性判定方法，更加合理。
[0049]
3)本发明基于大量有限元计算结果，重点分析断面埋深、断面矢跨比、掌子面围岩分布对掌子面极限变形的影响关系，采用机器学习手段训练掌子面极限变形预测模型，同时计算容许位移，给出稳定性判定指标，建立更加合理的稳定性分析体系，能够保障施工安全。
附图说明
[0050]
图1为本发明的结构示意图；
[0051]
图2为实施例中掌子面网格划分示意图；
[0052]
图3为实施例中掌子面区域标注示意图；
[0053]
图4为实施例中掌子面区域划分与级别判定示意图；
[0054]
图5为实施例中建立的分区掌子面计算模型示意图；
[0055]
图6为实施例中建立的均质掌子面计算模型示意图。
具体实施方式
[0056]
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
[0057]
术语解释
[0058]
掌子面：掌子面又称礃子面，是坑道施工中的一个术语。即开挖坑道(采煤、采矿或隧道工程中)不断向前推进的工作面。
[0059]
双目摄影测量：用两部相机来定位。对物体上一个特征点，用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像，分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。只要知道两部相机精确的相对位置，就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标，即确定了特征点的位置。
[0060]
实施例
[0061]
本实施例提供一种隧道掌子面稳定性精细化评价方法，基于双目摄影测量技术手段，在解算出掌子面变形数据的基础上，采用经验正交分析方法与自适应聚类算法对掌子面区域进行自动划分；在区域划分的基础上，借助机器学习手段，构建更能代表掌子面变化的指标——掌子面等效变形；并基于等效变形，提出施工控制指标与稳定性判定指标，以实现掌子面稳定性的判别。如图1所示，该方法具体包括以下步骤：
[0062]
s1、相机布设及掌子面图像采集。采用双目摄影技术手段，在隧道两侧各布设一台相机同步采集；相机距离掌子面在30m至50m范围最佳，保证能够采集到完整的掌子面图像。在优选的实施方式中，拍摄过程中开启补光灯，必要时配备补光设备，确保整个掌子面清晰可见且无阴影覆盖。
[0063]
s2、图像处理及掌子面变形计算。对采集到的掌子面图像首先进行预处理，消除隧道昏暗、灰尘环境带来的图像噪声；基于左右两台相机拍摄的同期图像，采用sgbm算法对两幅图像进行视差计算；根据平行双目视觉的几何关系，计算得到图像的三维空间信息；基于多张图片对比，计算掌子面三维空间变形。
[0064]
s3、掌子面区域划分与分级。将掌子面图像划分网格，计算各网格中心点变形；基于多次观测变形值组建变形矩阵，采用经验正交分析方法计算变形矩阵的第一特征向量；采用密度聚类算法对第一特征向量中各变形数据进行自动聚类，以此合并、划分掌子面区域；同时采用图像处理算法量化掌子面区域内渗漏水、节理、强度等参数，计算并标记区域围岩等级。
[0065]
大断面掌子面具有明显的非均匀性，主要体现在掌子面围岩存在局部围岩级别弱化区域，或因为节理的切割作用存在明显的破碎区域；在掌子面变形上主要体现为局部变形突变，与相邻区域变形不协调。本方法采用基于经验正交分析的掌子面区域划分方法实现对掌子面区域的划分。
[0066]
(1)基于经验正交法的变形特征提取
[0067]
为简化计算量，将掌子面划分网格，采用网格重心点作为区域代表。如图2所示，点
a为划分网格的位移计算点；同时，网格划分越密集，计算量越大，但后续分区结果越精确。
[0068]
以爆破结束后的掌子面图像为基准，每隔一段时间采集掌子面图像，比对并计算各点的位移变化。
[0069]
数据记录为矩阵形式：
[0070][0071]
式中：m——是观测点位编号；
[0072]
n——是时间序列，即观测次数。
[0073]
采用经验正交法将上述矩阵分解为时间函数z和空间函数v两部分：
[0074]
x＝vz (2-1)
[0075][0076][0077]
主要处理步骤如下：
[0078]
1)根据分析目的，对原始数据矩阵x做标准化处理；
[0079]
2)由数据矩阵求解协方差矩阵a＝xx
t
；
[0080]
3)采用jacobi法，求解对称矩阵a的全部特征值及对应的特征向量；
[0081]
4)选取第一特征向量作为观测点空间变形特征的代表向量。
[0082]
(2)基于密度聚类的掌子面区域划分
[0083]
基于第一特征向量数据值，同时结合变形方向数据作为分类样本，采用密度聚类算法对各变形数据进行自动聚类划分。反映在掌子面网格上就是将同类观测点代表区域进行标注并合并，最终划分出不同变形特征的掌子面区域。如图3所示，本实施例的掌子面分为4个区域。
[0084]
(3)基于图像识别的各区域围岩级别判定
[0085]
基于上述合并划分后的掌子面区域，采用图像处理技术，提取对应区域内节理产状、掌子面粗糙程度、围岩色彩信息、渗漏水面积信息，自动计算bq值并依据现行《公路隧道设计规范》判断对应区域的围岩等级。如图4所示标注了4个区域的不同等级。
[0086]
s4、掌子面等效变形计算。基于塑性应变能等效思想，计算掌子面的对应等效变形，构建掌子面各区域变形与掌子面等效变形样本；基于大量数据样本，采用数据拟合处理手段，得到等效变形与各区域变形间的线性关系；以此线性关系作为等效变形计算公式，计算各掌子面的等效变形。
[0087]
隧道开挖会引起应力重分布，围岩应力状态发生改变，整个应力调整过程中伴随能量耗散和释放，掌子面位移变形即是能量耗散结果的一种外在表现。
[0088]
掌子面不同区域的变形结果对应不同区域的塑性应变能，这里采用塑性应变能等效的方法，建立掌子面的等效变形计算模型。
[0089]
主要计算流程如下：
[0090]
1)采用有限元计算软件建立分区掌子面计算模型(模型1)，如图5所示，模型本构采用摩尔-库伦本构，各区域参数按照计算所得的bq值依据现行《公路隧道设计规范》进行取值；
[0091]
2)采用强度折减法，对模型参数进行同步折减，直至计算不收敛；统计并计算各划分区域的塑性应变能(e1、e2、e3、e4)；
[0092]
应变能计算方法如下：
[0093][0094]
式中：e——为区域的总塑性应变能；
[0095]ei
——为单个塑性单元的塑性应变能；
[0096]vi
——为单个塑性单元的体积；
[0097]
σ
ij
——为单个塑性单元的应力张量；
[0098]
ε
ij
——为单个塑性单元的应变张量；
[0099]
3)采用有限元计算软件建立均质掌子面计算模型(模型2)，如图6所示，模型本构采用摩尔-库伦本构，按照上述全断面bq值计算方法计算bq值，并依据现行《公路隧道设计规范》选取参数值；
[0100]
4)采用强度折减法，对模型参数进行同步折减，直至计算不收敛，计算模型的总应变塑性能e；
[0101]
5)基于能量等效原则，判断e与e1 e2 e3 e4的大小关系；若不相等，则重新调整均质模型参数，并重复步骤3)、4)，直至e＝e1 e2 e3 e4；
[0102]
6)记录模型1各区域变形δ1、δ2、δ3、δ4，作为各区域变形的特征值；
[0103]
7)记录模型2最大挤出变形δ作为掌子面变形特征值；
[0104]
8)采用上述数据构建一组样本{δ1,δ2,...,δ4,δ}；
[0105]
9)多次重复步骤1)至步骤8)，构建样本库，采用拟合方法得到掌子面等效变形与各分区变形值间的线性关系，构建计算模型。
[0106]
δ＝β1·
δ1 β2·
δ2 β3·
δ3 β4·
δ4 (4)
[0107]
式中：δ——掌子面等效变形值；
[0108]
δ1——区域
①
变形特征值；
[0109]
δ2——区域
②
变形特征值；
[0110]
δ3——区域
③
变形特征值；
[0111]
δ4——区域
④
变形特征值；
[0112]
β1——区域
①
变形权重值；
[0113]
β2——区域
②
变形权重值；
[0114]
β3——区域
③
变形权重值；
[0115]
β4——区域
④
变形权重值。
[0116]
s5、掌子面稳定性评价。基于大量有限元计算结果，重点分析断面埋深、断面矢跨比、掌子面围岩分布对掌子面极限变形的影响关系；采用机器学习手段训练掌子面极限变形预测模型，同时计算容许位移，即容许变形；当掌子面等效变形大于容许位移，需要发出预警，采取响应措施进行处理，当掌子面等效变形大于极限变形，则掌子面失稳。
[0117]
在上述有限元计算结果的基础上，重点分析隧道埋深、断面尺寸和掌子面围岩强度分布对掌子面失稳时极限挤出变形的影响。
[0118]
采用svm方法挖掘上述各指标间的定量关系：
[0119]
1)构建训练样本集合，其中样本数据包括隧道埋深数值、隧道矢跨比数值、各等级围岩区域变形特征值、各等级围岩区域面积百分比以及极限变形值，单个样本可表示为如下形式：
[0120]
{h,k,δ1,s1,δ2,s2,δ3,s3,δ4,s4,δ5,s5,δ
′
}
[0121]
其中：h——为隧道埋深数值；
[0122]
k——为隧道矢跨比数值；
[0123]
δ1——为ⅰ级围岩区域变形特征值；
[0124]
s1——为ⅰ级围岩区域面积百分比；
[0125]
δ2——为ⅱ级围岩区域变形特征值；
[0126]
s2——为ⅱ级围岩区域面积百分比；
[0127]
δ3——为ⅲ级围岩区域变形特征值；
[0128]
s3——为ⅲ级围岩区域面积百分比；
[0129]
δ4——为ⅳ级围岩区域变形特征值；
[0130]
s4——为ⅳ级围岩区域面积百分比；
[0131]
δ5——为
ⅴ
级围岩区域变形特征值；
[0132]
s5——为
ⅴ
级围岩区域面积百分比；
[0133]
δ
′
——为极限变形值；
[0134]
2)将样本分为训练集与测试集，以训练集数据作为输入参数，训练机器学习模型；采用测试机对模型进行测试，达到90％的精度即认为符合要求。
[0135]
采用上述机器学习模型可以获得各埋深、断面、地质情况下的隧道掌子面极限变形数值δ
′
。为满足工程安全要求，采用容许变形值作为施工控制指标，容许变形值计算方法如下：
[0136][0137]
式中：δ
′
——为极限变形；
[0138]
[δ]——为容许变形；
[0139]
[σ]——为安全系数。
[0140]
综上：
[0141]
1)δ
′
为极限变形，掌子面等效变形达到δ
′
时，掌子面失稳；
[0142]
2)[δ]为容许变形，掌子面等效变形达到[δ]时，需要采取相应控制措施。
[0143]
上述基于掌子面分区变形的稳定性评价方法相较于传统的掌子面稳定性分析方
法，实现了对掌子面的快速、精细化分级，精准表征掌子面全断面围岩分布状态，基于大量有限元计算结果，采用机器学习手段训练掌子面极限变形预测模型，能够获得更有效可靠的极限变形，从而建立更加合理的稳定性分析体系，能够保障施工安全。
[0144]
上述方法如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0145]
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。