[发明专利]基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法及系统，具体包括步骤：基于钻进参数分别构建BQ值、单轴饱和抗压强度Rsubgt;c/subgt;及岩体完整性指数Ksubgt;v/subgt;回归预测模型；基于Rsubgt;c/subgt;、Ksubgt;v/subgt;模型预测结果计算BQ值，构建BQ预测指标计算模型；基于BQ回归预测模型和BQ预测指标计算模型，构建BQ集成学习模型；基于构建的BQ集成学习模型，获取掌子面的BQ值，利用插值技术生成BQ值云图。本发明基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法实现了施工阶段自动获取掌子面BQ值，为隧道施工提供精细化指导，加深隧道建设智能化程度。

技术领域

本发明涉及隧道工程技术领域，具体涉及一种基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法及系统。

背景技术

隧道工程逐渐向大跨度、大断面方向发展，对隧道施工技术提出了新的要求。在这种形势下，机械化、智能化是隧道工程必然的发展方向。结合机器学习、深度学习等人工智能技术实现隧道围岩信息特征自动获取与识别的方法能够大幅降低工程成本，加快工程速度。在众多围岩岩石指标中，围岩基本质量指标BQ值对于施工具有重大指导意义，为隧道支护提供参考。

传统的BQ值获取需要获取单轴饱和抗压强度R_c及岩体完整性指数K_v等指标，这些指标获取耗费成本大，时间跨度大，不能在施工阶段及时获得BQ值，不能满足现场施工需求。因此，亟需一种能在施工阶段快速自动获取围岩质量指标BQ值的方法。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本发明提供了一种基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法及系统，能快速自动获取围岩质量指标BQ值，为隧道施工提供精细化指导，解决了上述背景技术中提到的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于钻进参数的施工阶段围岩BQ值自动获取方法，包括如下步骤：

S1、基于钻进参数分别构建BQ值、单轴饱和抗压强度R_c及岩体完整性指数K_v回归预测模型；

S2、基于R_c、K_v模型预测结果计算BQ值，构建BQ预测指标计算模型；

S3、基于BQ回归预测模型和BQ预测指标计算模型，构建BQ集成学习模型；

S4、基于构建的BQ集成学习模型，获取掌子面的BQ值，利用插值技术生成BQ值云图。

优选的，所述步骤S1具体包括：

采用进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数及对应BQ值的数据集对BQ回归预测模型进行训练，得到输入进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数，自动输出对应区域的BQ值的BQ回归预测模型；

采用进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数及对应单轴饱和抗压强度R_c的数据集对R_c回归预测模型进行训练，得到输入进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数，自动输出对应区域的R_c值的单轴饱和抗压强度R_c回归预测模型；

采用进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数及对应岩体完整性指数K_v的数据集对K_v回归预测模型进行训练，得到输入进给速度、打击压力、回转压力、推进压力四项钻进参数，自动输出对应区域的K_v值的岩体完整性指数K_v回归预测模型。

优选的，所述步骤S2中基于R_c、K_v模型预测结果计算BQ值，计算公式如下：

BQ＝100+3R_c+250K_v: