(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210644217.0 (22)申请日 2022.06.08 (71)申请人 沈阳工业大 学 地址 110870 辽宁省沈阳市铁西区经济技 术开发区沈辽西路1 11号 申请人 中铁十九局集团第三工程有限公司 (72)发明人 王军祥　邸鑫　王石磊　张业权　 王永柱　郭明　咸峰　 (74)专利代理 机构 沈阳智龙专利事务所(普通 合伙) 21115 专利代理师 王聪耀　宋铁军 (51)Int.Cl. G06T 7/11(2017.01) G06T 7/73(2017.01) G06V 10/774(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06F 30/27(2020.01) G06F 30/13(2020.01) (54)发明名称 一种基于深度学习的隧道岩体智能快速区 域分级方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于深度学习的隧道掌子 面岩体智能快速区域分级方法， 包括： 划分隧道 掌子面区域； 凿岩台车定位， 将凿岩台车固定在 预设位置； 通过钻进过程获取钻进参数； 通过建 立钻进参数与岩石单轴抗压强度关系模型， 利用 钻进参数求出岩石单轴抗压强度； 采用改进的BQ 法将步骤(四 )中的岩石单轴抗压强度代入BQ法 模型， 并通过Pearson线性相 关系数计算公式得 到BQ法修正模型； 将BQ法修正模型结合深度学习 对隧道掌子面裂隙信息识别， 进而对岩体进行智 能快速区域 分级。 本发明解决现有分级方法存在 人工数据采集准确性低、 识别效率低、 推测出的 围岩等级不精准、 施工效率低等问题。 权利要求书2页 说明书11页 附图4页 CN 114972384 A 2022.08.30 CN 114972384 A 1.一种基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法， 其特 征在于： 步骤 包括： 步骤(一)划分隧道掌子面区域； 步骤(二)凿岩台车定位， 将凿岩台车固定在预设位置； 步骤(三)通过钻进过程获取钻进参数； 步骤(四)通过建立钻进参数与岩石单轴抗压强度关系模型， 利用钻进参数求出岩石单 轴抗压强度； 步骤(五)采用改进的BQ法将步骤(四)中的岩石单轴抗压强度代入BQ法模型， 并通过 Pearson线性相关系数计算公式得到BQ法修 正模型； 步骤(六)将步骤(五)中的BQ法修正模型结合深度学习对隧道掌子面裂隙信息识别， 进 而对岩体进行智能快速区域分级。 2.根据权利要求1所述的基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法， 其特征在 于： 钻进参数与岩石单轴抗压强度关系模型为： 式中： σc为岩石单轴抗压强度， MPa； W为钻头上的轴压， N； Ω为转速， r/min； V为钻进速 率， m/min； D为钻头直径， m； f为能量传递 率； μ为钻头滑 移摩擦系数。 3.根据权利要求1所述的基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法， 其特征在 于： 改进的BQ法具体步骤如下： 步骤(1)采集隧道掌子面裂隙图像， 生成训练集， 开始网络训练至卷积神经网络训练成 熟； 步骤(2)将待测隧道掌子面裂隙化作点云图像； 步骤(3)点云图像预处 理； 步骤(4)， 基于步骤(1)已训练成熟的卷积神经网络对点云图像进行 特征识别； 步骤(5)基于卷积神经网络的残差网络模块对点云图像二次处理， 对识别到的隧道掌 子面裂隙点云图像进行反卷积， 将隧道掌子面裂隙点云图像变换成更清晰、 特征明显的点 云图像， 再对清晰的点云图像进 行识别， 每进行一次迭代， 对隧道掌子面裂隙点云图像识别 的准确率进一 步提高； 步骤(6)利用钻进参数与岩石单轴抗压强度关系模型， 得到岩石单轴抗压强度， 并应用 到BQ法模型； 步骤(7)通过步骤(5)得到的识别结果， 输出隧道掌子面裂隙种类信息， 并通过Pearson 线性相关系数计算公式得出隧道掌子面裂隙影响系数， 并应用到BQ法修正模型， 通过BQ法 修正模型对BQ法模型进行修 正。 4.根据权利要求3所述的基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法， 其特征在 于： 步骤(5)中卷积神经网络的残差网络模块 步骤如下： a.隧道掌子面裂隙的选点， 经 特征识别输出 特征层； b.将输出的特 征层输入反卷积模块； c.经过反卷积操作后， 将输出的特征层加上起始特征层， 得到最终输出特征层， 通过多 次循环迭代， 直到 输出结果符合实际要求。 5.根据权利要求1所述的基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法， 其特征在权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114972384 A 2于： BQ法模型如下： BQ＝90+3σc+250Kv Kv＝(Vpm/Vpv)2 式中： σc为使用钻头获取的岩石单轴抗压强度； Vpm为岩体岩石的弹性纵波速度， km/s； Vpr为岩石的弹性纵波速度， km/s。 6.根据权利要求1所述的基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法， 其特征在 于： Pearso n线性相关系数计算公式如下： 式中： n是样本数量， Xi、 Yi是变量X、 Y对应的i点观测值， 是X的样本平均数， 是Y的样 本平均数， r是相关系数。 7.根据权利要求1所述的基于深度学习的隧道岩体智能快速区域分级方法， 其特征在 于： BQ法修 正模型如下： [BQ]1＝BQ‑100(K1+K2+K3+r1+r2+r3+r4) 式中： K1为地下水影响修正系数； K2为主要软弱结构面产状影响修正系数； K3为初始应 力状态影响修正系数， r1为闭合裂隙影响系数、 r2为微张裂隙影响系数、 r3为张开裂隙影响 系数、 r4为宽张裂隙影响系数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114972384 A 3