[发明专利]用于岩体参数预测的数据处理方法和装置

说明书

本申请公开了一种用于岩体参数预测的数据处理方法和装置。该方法包括：获取待处理数据；对所述待处理数据进行基于数据分析的预处理，得到掘进特征数据；基于预设的岩体参数预测模型对所述掘进特征数据进行岩体参数预测处理，得到目标岩体参数数据。通过对获取的待处理数据进行基于数据分析的预处理，得到掘进特征数据；基于预设的岩体参数预测模型对所述掘进特征数据进行岩体参数预测处理，得到目标岩体参数数据。通过预设的岩体参数模型对掘进特征数据进行岩体参数预测，解决了现有技术中存在TBM隧道施工过程中对岩体参数判断准确度较低的技术问题，实现了提高岩体参数预测准确性的技术效果。

技术领域

本申请涉及计算机领域，具体而言，涉及一种用于岩体参数预测的数据处理方法和装置。

背景技术

全断面硬岩隧道掘进机(Tunnel Boring Machine，以下简称为TBM)安全高效掘进的实现，关键在于TBM掘进过程中对掌子面岩体特征实时准确的感知。现场施工人员对掌子面岩体情况有了精准的判断后，才能采用最为合理的TBM掘进策略，实现安全高效的TBM掘进。然而，TBM刀盘与护盾几乎隔绝了掌子面以及周围洞壁近2m内的所有岩体信息，虽可通过人工换刀仓滚刀支座空隙直接观测到部分掌子面围岩，但掘进过程中换刀仓常有飞溅渣片且渣灰严重降低了换刀仓内部可见度，对岩体参数的判断效率较低，且对岩体参数的判断不准确。

因此，现有技术中存在TBM隧道施工过程中对岩体参数判断准确度较低的问题。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种用于岩体参数预测的数据处理方法和装置，以解决现有技术中存在TBM隧道施工过程中对岩体参数判断准确度较低的技术问题，提高了岩体参数预测的准确性，便于根据岩体参数对TBM隧道施工策略进行调整，进而实现提高TBM隧道施工效率。

为了实现上述目的，本申请的第一方面，提出了一种用于岩体参数预测的数据处理方法，包括：

获取待处理数据，其中，所述待处理数据为用于表示掘进设备在待预测岩体掘进施工的相关数据；

对所述待处理数据进行基于数据分析的预处理，得到掘进特征数据，其中，所述掘进特征数据为用于表示所述掘进设备掘进特征的数据；以及

基于预设的岩体参数预测模型对所述掘进特征数据进行岩体参数预测处理，得到目标岩体参数数据。

可选地，基于预设的岩体参数预测模型对所述掘进特征数据进行岩体参数预测处理，得到目标岩体参数数据包括：

基于预设的第一岩体参数模型对所述掘进特征数据进行第一预测处理，得到第一岩体参数数据，其中，所述第一岩体参数数据用于表示所述待预测岩体的第一过程预测参数的数据；

对所述掘进特征数据和所述第一岩体参数数据进行特征分析处理，得到过程特征数据；

基于预设的第二岩体参数模型对所述过程特征数据进行第二预测处理，得到第二岩体参数数据，其中，所述第二岩体参数数据用于表示所述待预测岩体参数的第二过程预测参数的数据；以及

对所述第二岩体参数数据进行校验处理，得到所述目标岩体参数数据。

可选地，对所述掘进特征数据和所述第一岩体参数数据进行特征分析处理，得到过程特征数据包括：

对所述第一岩体参数的岩体完整性特征进行识别，得到岩体完整性特征数据，其中，所述岩体完整性特征数据为用于表示待预测岩体完整性特征的数据；

对所述岩体完整性特征数据进行岩体完整性分类预测处理，得到分类特征数据，其中，所述分类特征数据包括岩体完整性类别和与其对应的类别概率；以及

将所述分类特征数据与所述掘进特征数据进行匹配，得到所述过程特征数据。

可选地，对所述待处理数据进行基于数据分析的预处理，得到掘进特征数据包括：