基于隧道工作面图像的隧道工作面围岩完整性评价方法

文摘   科学   2024-07-05 08:40   湖北  
智利  
隧道施工  /MetaGeo

APA 格式引文:

Yang, G., Li, T., Tang, H., Xing, D., Hu, Y., & Li, S. (2024). Evaluation method for the intactness of tunnel face surrounding rock based on tunnel face images. Quarterly Journal of Engineering Geology and Hydrogeology, 57(3). https://doi.org/10.1144/qjegh2024-018   

研究亮点


 迁移学习和课程标签策略研究引入了一种隧道掌子面图像的裁剪-直方图均衡化-合并方法,减少了复杂岩性和光照不均匀的影响,提高了节理裂隙的提取效果。


 迁移学习和课程标签策略:利用从混凝土裂缝识别到岩体节理/裂隙识别的迁移学习,开发了一种新颖的DeepIntactness模型。该方法提高了从隧道掌子面围岩图像中提取节理/裂隙特征的准确性。


 使用I-RBI进行岩体稳定性评估:研究提出了一种基于I-RBI(完整性-岩石块状指数)的岩体稳定性评估方法,定量评估了隧道掌子面岩体的完整性。该方法可以对衬砌加固进行详细评估和有针对性的设计



编者按:在隧道工程中,评估围岩的完整性是确保施工安全的关键一步。然而,传统的评估方法繁琐且主观,效率低下。本文通过引入深度学习技术,提出了一种创新的基于图像的隧道围岩完整性评价方法,这是技术上的一大进步。

摘要:岩体的完整性是围岩分类的基本参数。由于隧道工作面露头范围的限制,岩体完整性的评估需要手动提取节理/裂隙的位置、方向和间距。为了减轻这一过程的劳动强度,本文采用深度学习开发了一种集成方法,用于自动提取节理/裂隙并定量分析岩体完整性。

我们引入了一种基于多尺度直方图均衡化的图像预处理方法,以获得高对比度、低噪声的图像。DeepIntactness模型结合了课程学习策略,利用大量未标记的隧道岩石图像进行模型训练,用于提取节理/裂隙。在提取节理/裂隙后,采用基于岩体块体指数方法的多线中心统计方法评估隧道工作面最脆弱部分的完整性。通过将该方法应用于工程结构,展示了其自动提取和定量评估围岩完整性工程特性的能力。因此,该方法提供了一种利用二维图像评估隧道围岩完整性的全新方法

背景:传统上,围岩完整性的评估依赖于手工提取节理和裂隙的位置、方向和间距,这一过程既费时又费力。随着隧道建设技术的进步,自动化和智能化的方法逐渐被引入到地质工程中。本研究通过深度学习技术,提出了一种新的基于图像的隧道围岩完整性评估方法,旨在提高评估的效率和准确性。研究构建了DeepIntactness模型,通过迁移学习和课程学习策略,实现了对隧道工作面节理/裂隙的自动提取和定量分析

科学问题:本研究的核心科学问题是如何利用深度学习技术自动提取隧道工作面的节理和裂隙,并对围岩的完整性进行定量评估。传统方法存在劳动强度大、效率低、结果主观性强等问题。通过引入多尺度直方图均衡化图像预处理方法和DeepIntactness模型,研究旨在解决图像噪声和不均匀照明对节理/裂隙提取的影响,并利用I-RBI方法对隧道工作面最脆弱部分的围岩完整性进行评估

方法:研究采用了多尺度直方图均衡化的图像预处理方法,以获得高对比度、低噪声的图像。DeepIntactness模型通过迁移学习和课程学习策略,从大量未标注的隧道岩石图像中学习,提取节理和裂隙特征。该模型基于DeepCrack网络结构,并结合了残差网络(ResNet)的设计理念。通过多线中心统计方法,基于岩块指数(RBI)方法,对隧道工作面最脆弱部分的围岩完整性进行定量评估

结果与结论研究采用了多尺度直方图均衡化的图像预处理方法,以获得高对比度、低噪声的图像。DeepIntactness模型通过迁移学习和课程学习策略,从大量未标注的隧道岩石图像中学习,提取节理和裂隙特征。该模型基于DeepCrack网络结构,并结合了残差网络(ResNet)的设计理念。通过多线中心统计方法,基于岩块指数(RBI)方法,对隧道工作面最脆弱部分的围岩完整性进行定量评估


图文赏析:


图.  围岩体完整性定量测量方法的工作流程。 


图. 隧道掌子面的坐标系。


图. 提取节理/裂隙。



要点问答

 
Questions & Answers




█ 本文提出的隧道围岩完整性评价方法有哪些创新之处

本文提出的隧道围岩完整性评价方法的创新之处主要体现在以下几个方面:1.引入多尺度直方图均衡化的图像预处理方法,有效减少了复杂岩性和不均匀照明的影响,增强了节理/裂隙的提取效果。2. 开发了DeepIntactness模型,结合迁移学习和课程学习策略,从大量未标注的隧道岩石图像中学习,实现了对隧道工作面节理/裂隙的自动提取。3. 提出了一种基于I-RBI(Intactness–Rock Blockiness Index)方法的定量评估方法,通过多线中心统计法对隧道工作面最脆弱部分的围岩完整性进行评估。

在本文的研究中,DeepIntactness模型是如何训练的

DeepIntactness模型通过迁移学习和课程学习策略进行训练。首先,模型从混凝土裂缝识别领域获取初始能力,然后利用大量未标注的隧道岩石图像进行进一步训练。课程学习策略通过分阶段引入复杂度逐渐增加的训练数据,使模型逐步适应并准确提取隧道工作面节理/裂隙特征

█ 本文的方法在实际工程应用中有哪些优势

1.高效性:通过自动提取隧道工作面节理/裂隙,大大减少了人工操作的时间和劳动强度,提高了评估效率。2.准确性:多尺度直方图均衡化图像预处理和DeepIntactness模型的结合,提高了节理/裂隙提取的准确性,确保评估结果的可靠性。3.实用性:基于I-RBI方法的定量评估能够提供详细的围岩完整性信息,为隧道设计和施工中的衬砌加固方案提供科学依据,具有较高的实用价值



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文案:刘晓
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