(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111397577.7 (22)申请日 2021.11.23 (71)申请人 中铁十四局集团第一工程发展 有限 公司 地址 276826 山 东省日照市海曲东路6 6号 申请人 山东大学 (72)发明人 秦松　王超　盛圣胜　周宗青　 柯成林　李利平　顾升启　宋曙光　 杨帆　刘吉昌　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 代理人 董雪 (51)Int.Cl. G06F 30/13(2020.01) G06F 30/27(2020.01)G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/08(2012.01) G06F 111/10(2020.01) (54)发明名称 基于机理预测与误差修正的隧道突涌水预 测方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于机理预测与误差修 正的隧道突涌水预测方法及系统， 包括： 实时收 集隧道周围多物理场信息， 确定突涌水状态变化 趋势； 基于有效微震信号进行突涌水灾害位置的 预测； 根据裂隙岩体裂纹的几何特征及裂纹面上 的应力状态， 判定岩体在动力扰动和卸荷作用下 是否会发生破坏； 综合上述信息得到隧道突涌水 的初步预测概率； 将所述突涌水状变化趋势、 突 涌水灾害位置以及防突岩体是否发生破坏的数 据， 以及初步预测概率， 作为误差修正模型的输 入， 得到修正后的隧道突涌水预测概率。 本发明 通过以神经网络为核心的数据模型进行误差修 正， 补充了机理模型无法体现的重要影响因素， 使隧道突涌水 预测更加准确。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114154215 A 2022.03.08 CN 114154215 A 1.一种基于 机理预测与误差修 正的隧道突涌水 预测方法， 其特 征在于， 包括： 实时收集隧道周围多物理场信息， 基于所述信息确定突涌水状态变化趋势； 获取每个突水通道内监测到的微震波形， 并提取有效微震信号； 基于所述有效微震信 号进行突涌水灾害位置的预测； 根据裂隙岩体裂纹的几何特征及裂纹面上的应力状态， 判定岩体在动力扰动和卸荷作 用下是否会发生破坏； 综合上述的突涌水状变化趋势、 突涌水灾害位置以及防突岩体是否发生破坏， 得到 隧 道突涌水的初步预测概 率； 将所述突涌水状变化趋势、 突涌水灾害位置以及防突岩体是否发生破坏的数据， 以及 所述初步预测概 率， 作为误差修正模型的输入， 得到修 正后的隧道突涌水 预测概率。 2.如权利要求1所述的一种基于机理预测与误差修正的隧道突涌水预测方法， 其特征 在于， 实时收集隧道周围多物理场信息， 基于所述信息确定突涌水状态变化趋势， 具体包 括： 实时收集隧道周围多物理场信息， 利用主成分分析方法对所述多物理场信息进行处 理， 得到多物理量的相关系 数矩阵， 利用相关系 数矩阵的特征值确定多物理量中各物理量 数据的重要程度， 进而得到突涌 水前兆物理量的第一主成分和第二主成分， 进行突涌 水模 式识别和 划分。 3.如权利要求2所述的一种基于机理预测与误差修正的隧道突涌水预测方法， 其特征 在于， 所述隧道周围多物理场信息， 具体包括： 应力、 位移、 渗压、 温度和视电阻率。 4.如权利要求1所述的一种基于机理预测与误差修正的隧道突涌水预测方法， 其特征 在于， 获取每个突涌 水通道内监测到的微震波形， 并提取有效微震信号， 具体包括： 通过小 波包分解对每个突涌水通道内记录的微震波 形进行滤波降噪， 实现有效微震信号的分离提 取。 5.如权利要求1所述的一种基于机理预测与误差修正的隧道突涌水预测方法， 其特征 在于， 基于所述有效微震信号进行突涌水灾害位置的预测， 具体包括： 基于提取到的有效微震信号， 采用STA/LTA算法拾取每个突涌水通道内有效微震信号 的初至时刻， 将所述初至时刻带入设定的目标 方程进行求 解， 得到震源的空间位置 。 6.如权利要求1所述的一种基于机理预测与误差修正的隧道突涌水预测方法， 其特征 在于， 根据裂隙岩体裂纹的几何特征及裂纹面上 的应力状态， 判定岩体在动力扰动和卸荷 作用下是否会发生破坏， 具体包括： 确定裂纹发生压剪破坏的临界水压力， 当裂纹面上孔隙水压力超过所述临界水压力 时， 岩体将发生压 剪破坏。 7.如权利要求1所述的一种基于机理预测与误差修正的隧道突涌水预测方法， 其特征 在于， 所述 误差修正模型为深度神经网络模型， 对于所述 误差修正模型的训练过程包括： 利用历史获得的突涌水状态变化趋势数据序列， 突涌水灾害位置数据及突涌水通道数 量数据， 裂隙岩体裂纹的几何特征及裂纹面上 的应力状态及岩体是否发生破坏的数据， 以 及隧道突涌 水概率初步预测数据， 作为误差修正模型 的输入数据， 对所述误差修正模型进 行训练。 8.一种基于 机理预测与误差修 正的隧道突涌水 预测系统， 其特 征在于， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114154215 A 2突涌水状态趋势预测模块， 用于实时收集隧道周围多物理场信息， 基于所述信息确定 突涌水状态变化趋势； 突涌水灾害位置预测模块， 用于获取每个突水通道内监测到的微震波形， 并提取有效 微震信号； 基于所述有效微震信号进行突涌水灾害位置的预测； 岩体破坏预测模块， 用于根据裂隙岩体裂纹的几何特征及裂纹面上的应力状态， 判定 岩体在动力扰动和卸荷作用下 是否会发生破坏； 突涌水初步概率预测模块， 用于综合上述的突涌水状变化趋势、 突涌水灾害位置以及 防突岩体是否发生破坏， 得到隧道突涌水的初步预测概 率； 概率误差修正模块， 用于将所述突涌水状变化趋势、 突涌水灾害位置以及防突岩体是 否发生破坏的数据， 以及所述初步预测概率， 作为误差修正模 型的输入， 得到修正后的隧道 突涌水预测概率。 9.一种终端设备， 其包括处理器和存储器， 处理器用于实现各指令； 存储器用于存储多 条指令， 其特征在于， 所述指 令适于由处理器加载并执行权利要求 1‑7任一项所述的基于机 理预测与误差修 正的隧道突涌水 预测方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其中存储有多条指令， 其特征在于， 所述指令适于由终 端设备的处理器加载并执行权利要求 1‑7任一项所述的基于机理预测与误差修正的隧道 突 涌水预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114154215 A 3