[发明专利]一种基于桩锤激震和决策树模型的地下溶洞探测方法

说明书

本发明公开了一种基于桩锤激震和决策树模型的地下溶洞探测方法，首先建立包含不同溶洞位置与直径的模型库；其次，对模型库进行有限元计算，得到在桩锤激震下，不同溶洞位置与直径情况下地表特定位置的加速度响应；随后，通过对加速度响应数据进行分析，提取加速度响应的特征量；接着将所提取的特征值与标签组合成数据库，将其随机分成训练集与测试集，然后将测试集数据输入决策树模型进行机器学习，初步得到溶洞探测模型；最后根据测试准确率对模型进行参数调整，从而得到最佳的基于决策树模型与有限元模拟计算的溶洞探测模型。本发明方法可有效实现对地下溶洞位置和几何尺寸的准确识别，且较现有的溶洞探测技术，成本更低，效率更高。

技术领域

本发明涉及溶洞探测的技术领域，尤其是指一种基于桩锤激震和决策树模型的地下溶洞探测方法。

背景技术

溶洞作为岩溶发育的一种形态，其生成发育主要依赖岩石的可溶性与岩石裂隙以及地下水的运动。它的存在对于桩基础施工是非常致命的。它会使得桩基础在施工过程中出现漏浆、塌孔、卡钻、斜钻甚至是塌方。这将危及到桩基础施工人员的生命与财产安全。因此，合理的溶洞探测方法就变得非常重要。它能够预先预测出溶洞的具体信息，从而可以合理规避溶洞或者对溶洞进行处理，从而减少不必要的损失。而传统的洞探测方法包括高密度电法、弹性波CT法、管波测试法和浅层地震法等，其原理是利用外电场或者弹性波等在不同地层下的分布或者传播规律以预测地下溶洞的位置。尽管这些方法在工程上已被广泛应用，但仍存在一定的局限性和缺点。例如，高密度电法在接地条件较差的地方会放大数据，从而使结果的误差增大；弹性波CT法则需要在测试地点对土层进行钻孔以便放入传感器，从而增加了成本和工作量；管波测试法虽然不需要钻孔，但该方法无法准确获得溶洞的位置与尺寸，仅能用于预测溶洞的埋深；经典的浅层地震法则需要利用炸药等人工震源作为激励源产生地震波，既增加了成本也造成了一定的危险性。因此，亟需发展一种安全、可靠、低成本、高效的地下溶洞探测方法。此外，施工现场中通过传感器获得的不同位置、不同时刻的响应数据不仅数量庞大，且由于外界环境干扰数据呈现出复杂多变的特点。因此，开发一种高效算法对这些庞大的数据集进行分析和数据挖掘，是实现低成本、高效率的地下溶洞探测技术的必要手段。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出了一种基于桩锤激震和决策树模型的地下溶洞探测方法，该方法利用桩基施工中的桩锤激震作为激震源，并采用此激震源作用下的地表加速度响应作为决策树模型的输入对地下溶洞的位置和几何尺寸进行识别。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种基于桩锤激震和决策树模型的地下溶洞探测方法，首先，利用数值仿真的手段，建立包含不同溶洞位置与直径的模型库；其次，对模型库进行有限元计算，得到在桩锤激震下，不同溶洞位置与直径情况下地表特定位置的加速度响应；随后，通过对加速度响应数据进行分析，提取加速度响应的特征量；接着将所提取的特征值与标签组合成数据库，将其随机分成训练集与测试集，然后将测试集数据输入决策树模型进行机器学习，初步得到溶洞探测模型；最后根据测试准确率对模型进行参数调整，从而得到最佳的基于决策树模型与有限元模拟计算的溶洞探测模型；其包括以下步骤：

1)通过有无溶洞及不同位置与尺寸的溶洞多种工况下的响应信息，确定可预测的溶洞位置与尺寸；随后基于预测的范围建立包含不同溶洞尺寸与位置的模型库，模型库的激震源设置为桩锤在规定高度下自由落体砸向地表，即采用打桩激震作为激震源；

2)在建立的模型库施加激震后进行有限元计算，从而得到桩锤激震附近地表特定位置的加速度响应；

3)通过对加速度响应数据进行分析，提取相应的特征值，并将特征值与标签组合成数据库，再将数据库随机分成训练集与测试集后，将训练集数据放入决策树模型进行机器学习中，初步得到基于测试集数据的溶洞探测模型；

4)对初步得到的溶洞探测模型相关参数进行调整，得到最佳的基于决策树模型与有限元模拟计算的溶洞探测模型。