[发明专利]基于元素反演矿物的隧道内地质异常识别与预报系统及方法

说明书

本公开提供了一种基于元素反演矿物的隧道内地质异常识别与预报系统及方法，本公开考虑不良地质的形成机理，从地质角度展开预测，从元素和矿物开展地质异常识别和不良地质预报，不仅能识别掌子面前方的不良地质，还可从元素及矿物的异常展开不良地质在区域的联系，可以获得更为可靠的结果。

技术领域

本公开属于隧道不良地质识别与预报技术领域，涉及一种基于元素反演矿物的隧道内地质异常识别与预报系统及方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

不良地质是隧道建设过程中最大的威胁，严重影响隧道建设的进度和隧道施工安全，长久以来制约着隧道及其他地下工程的建设。因此，准确而可靠的隧道内地质异常识别与地质预报是隧道建设的重要保障。隧道中常见的不良地质体有断层破碎带、蚀变带、岩溶等。这些不良地质体的本质则是构造作用对岩体的破坏与改造，构造作用过程中的应力、热液流体等会破坏岩石的组成，导致组成岩石的元素以及矿物发生改变，进而岩体整体遭到破坏而形成不良地质，因此，不良地质岩体及其周围环境岩体中元素矿物的异常特征非常明显。

目前隧道中常用的不良地质预报方法是基于地球物理的识别和预报方法，此类预报方法的目的是探测和识别不良地质体的位置、形态、种类以及规模。这种方法只能针对解决某个不良地质展开预报并给出结果，对于其周围环境的预测预报则难以判断，缺乏依据。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提出了一种基于元素反演矿物的隧道内地质异常识别与预报系统及方法，本公开考虑不良地质的形成机理，从地质角度展开预测，从元素和矿物开展地质异常识别和不良地质预报，不仅能识别掌子面前方的不良地质，还可从元素及矿物的异常展开不良地质在区域的联系，可以获得更为可靠的结果。

根据一些实施例，本公开采用如下技术方案：

一种基于元素反演矿物的隧道内地质异常识别与预报方法，包括以下步骤：

获取掌子面围岩各采集点岩样各类元素的百分含量；

获取围岩光谱学信息；

分析元素百分含量，并将其反演为矿物含量，用以判断围岩地质异常和不良地质预报，结合围岩光谱学信息中的单独矿物信息，构建围岩矿物三维信息点云数据模型；

根据围岩矿物三维点云模型进行不良地质识别与预报。

作为可选择的实施方式，分析元素百分含量，并将其反演为矿物含量时采用CIPW标准矿物计算和巴尔特-尼格里标准矿物计算相结合的计算方法。

作为可选择的实施方式，根据元素百分含量，确定围岩地质异常和不良地质的具体过程包括：基于概率密度函数或概率分布函数描述随机变量，判断围岩元素数据样本是否符合正态分布；若元素数据不符合正态分布，剔除异常点使得数据符合正态分布；若元素符合正态分布，计算元素的富集异常下限和流失异常下限。

作为进一步的限定，所述元素的富集异常下限为样本标准差与相关系数的乘积，与样本均值之和。

作为进一步的限定，所述元素的流失异常下限为样本均值减去样本标准差与相关系数的乘积。

作为可选择的实施方式，围岩矿物三维点云数据模型的构建过程包括：

在隧道掌子面按点获取围岩元素数据和光谱数据；

每一次对掌子面或隧道围岩的扫面会获取一个平面信息，建立起当前扫面的元素和矿物信息，每一个平面的数据信息为一维的面信息，随着隧道的不断掘进，扫面面也不断推进，多个面的数据信息不断叠加，构建起深度的围岩矿物三维点云数据信息，进行数据整合，构成三维点云模型。