[发明专利]山岭隧道钻爆法施工掌子面稳定性分级方法

说明书

本申请提供了一种山岭隧道钻爆法施工掌子面稳定性分级方法，属于隧道工程领域。该山岭隧道钻爆法施工掌子面稳定分级方法包括构建样本库，该样本库包括钻进参数以及对应位置的掌子面稳定性级别；基于神经网络构建掌子面稳定性分级模型，将样本库代入所述掌子面稳定性分级模型进行训练；向训练后的掌子面稳定性分级模型输入钻进参数获得对应位置的掌子面稳定性级别。该山岭隧道钻爆法施工掌子面稳定分级方法利用神经网络技术构建掌子面稳定性分级模型，根据钻进过程中产生的钻进参数自动进行掌子面稳定性级别的判定，可以有效减少掌子面施工人员的投入，降低掌子面稳定性的分.级评价过程中潜在风险。

技术领域

本申请涉及隧道工程领域，具体而言，涉及一种山岭隧道钻爆法施工掌子面稳定性分级方法。

背景技术

隧道工程本质上是一项地质工程，在隧道的修建过程中，会遇到各种不同的地层环境，同时在掘进过程中也不可避免面临各种地质灾害，常常导致隧道掌子面出现坍塌、掉块、落石等灾害；另一方面，对掌子面前方围岩的不确定性和变异性也会对隧道开挖产生影响。这些直接危及施工人员的人身安全。

目前，理论上进行掌子面稳定性的等级分类，首先要明确影响掌子面稳定性的因素指标，其次要明确隧道所在的岩性环境，然后再根据岩性环境选择适合的评价方法，最后根据所选的评价方法找出评价指标。主要有块体理论、RMR法、均质系数法、准弹性系数法，然而，在实际工程中，由于以上方法其指标往往需要进行室内试验才能获取。掌子面稳定性的分级评价过程依托施工人员现场采集样本并进行试验，无法确保施工人员的人身安全。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种山岭隧道钻爆法施工掌子面稳定性分级方法，旨在降低掌子面稳定性的分级评价过程中潜在风险。

本申请提供一种山岭隧道钻爆法施工掌子面稳定性分级方法，包括如下步骤：

S1：构建样本库，该样本库包括钻进参数以及对应位置的掌子面稳定性级别；

S2：基于神经网络构建掌子面稳定性分级模型，将样本库代入所述掌子面稳定性分级模型进行训练。

S3：向训练后的掌子面稳定性分级模型输入钻进参数获得对应位置的掌子面稳定性级别。

在一种具体的实施方案中，所述钻进参数包括推进速度、冲击压力、推进压力、回转压力、水压力以及水流量。

在一种具体的实施方案中，根据掌子面的围岩级别和地质情况将所述掌子面稳定性级别划分为A、B、C以及D四个级别。

在一种具体的实施方案中，采集钻进参数具体包括如下步骤：

将掌子面分块并分别选取特征钻孔位置；

在钻进过程中每钻进预设深度，采集一次特征钻孔的钻进参数。

在一种具体的实施方案中，根据围岩的软硬地层的分布将掌子面分为上断面和下断面。

在一种具体的实施方案中，上断面布置3个特征钻孔，下断面布置2个特征钻孔。

在一种具体的实施方案中，在步骤S1中，采用地质素描法确定掌子面稳定性级别。

在一种具体的实施方案中，在步骤S1中，采用RMR法确定掌子面稳定性级别。

在一种具体的实施方案中，在步骤S1中，采用均质系数法确定掌子面稳定性级别。

在一种具体的实施方案中，在步骤S1中，采用准弹性系数法确定掌子面稳定性级别。

本发明的有益效果是：本发明提供的山岭隧道钻爆法施工掌子面稳定性分级方法利用神经网络技术构建掌子面稳定性分级模型，根据钻进过程中产生的钻进参数自动进行掌子面稳定性级别的判定，可以有效减少掌子面施工人员的投入，降低掌子面稳定性的分级评价过程中潜在风险。

附图说明