本發(fā)明涉及地下工巖土工程，特別涉及一種深部巷道圍巖災害防治智能評估方法。

背景技術：

1、在礦井和地下工程中，巷道是重要的通行和工作場所，其圍巖的穩(wěn)定性直接關系到人員和設備的安全。然而，由于地下環(huán)境的復雜性，巷道圍巖經(jīng)常受到多種因素的影響，如地質(zhì)構造、應力集中、地下水滲透等，這些因素會導致圍巖的變形和失穩(wěn)，甚至引發(fā)巷道坍塌等嚴重事故。因此，對巷道圍巖的變形進行實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)處理，以提前預防潛在風險，是保障礦井和地下工程安全的關鍵措施。

2、傳統(tǒng)的巷道監(jiān)測技術多以人工檢查和簡單的機械測量為主，依賴監(jiān)測人員的經(jīng)驗判斷。這種方法不僅工作量大，而且容易受到人為主觀因素的干擾，導致監(jiān)測結果的不準確和滯后。此外，機械測量手段在復雜的巷道環(huán)境中存在一定的局限性，難以實時捕捉到圍巖變形的動態(tài)變化，無法滿足現(xiàn)代礦井和地下工程對安全監(jiān)測的高要求。因此，巷道監(jiān)測技術需要朝著自動化、智能化、實時化的方向發(fā)展。

3、隨著科技的發(fā)展，先進的傳感器技術逐漸被引入到巷道監(jiān)測領域，如光纖傳感器、應變計和位移傳感器等。這些傳感器能夠對巷道圍巖的應力、應變和位移等參數(shù)進行高精度測量，克服了傳統(tǒng)測量方法在精度和實時性方面的不足。光纖傳感器憑借其抗電磁干擾、耐腐蝕和長期穩(wěn)定性高的特點，成為地下環(huán)境監(jiān)測的重要手段之一。其高靈敏度使其能夠捕捉到圍巖細微的應力和變形變化，為監(jiān)測人員提供更精確的數(shù)據(jù)支持。

4、應變計和位移傳感器在巷道圍巖監(jiān)測中也有廣泛的應用。應變計通過監(jiān)測圍巖的應力集中情況，可以幫助識別巷道中潛在的危險區(qū)域，特別是在巷道頂板和側壁交界處等應力集中位置。位移傳感器則記錄圍巖的位移趨勢，幫助判斷圍巖是否存在加速變形的風險，提供長期穩(wěn)定性的預警信息。然而，這些傳感器在數(shù)據(jù)采集和處理方面仍存在一些挑戰(zhàn)，如如何實現(xiàn)多傳感器數(shù)據(jù)的同步獲取和綜合分析、如何減少環(huán)境噪聲的干擾等，這對系統(tǒng)的硬件和軟件提出了更高的要求。

5、在數(shù)據(jù)處理方面，傳統(tǒng)的巷道監(jiān)測系統(tǒng)主要依賴手工數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)處理效率低，無法滿足實時監(jiān)測的需求。隨著數(shù)據(jù)處理技術的發(fā)展，機器學習和數(shù)據(jù)挖掘算法逐漸被應用于巷道圍巖監(jiān)測系統(tǒng)中。通過分析歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以預測圍巖的變形趨勢和風險等級，為預防和應對突發(fā)事故提供科學依據(jù)。然而，這些新技術的應用仍面臨挑戰(zhàn)，如如何優(yōu)化算法以提高預測的準確性和實時性、如何應對監(jiān)測數(shù)據(jù)的復雜性和多樣性等。

6、為了提高監(jiān)測系統(tǒng)的可靠性和實時性，現(xiàn)代監(jiān)測系統(tǒng)需要具備多傳感器數(shù)據(jù)融合和智能處理能力。多傳感器數(shù)據(jù)融合技術通過將來自不同傳感器的數(shù)據(jù)進行綜合分析，能夠提高數(shù)據(jù)的可靠性和穩(wěn)定性。例如，通過將光纖傳感器的高靈敏度數(shù)據(jù)與應變計和位移傳感器的數(shù)據(jù)結合，可以實現(xiàn)更全面的巷道圍巖監(jiān)測。數(shù)據(jù)融合不僅有助于減少單一傳感器故障帶來的監(jiān)測盲區(qū)，還能夠增強系統(tǒng)的魯棒性和抗干擾能力。

7、實時數(shù)據(jù)傳輸和處理是巷道監(jiān)測系統(tǒng)的另一重要組成部分。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸方式由于受制于地下環(huán)境的復雜性，往往存在傳輸延遲和數(shù)據(jù)丟失的問題。為了解決這些問題，現(xiàn)代系統(tǒng)采用高效的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議和壓縮算法，以提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣群头€(wěn)定性。數(shù)據(jù)校驗和加密技術也被引入到監(jiān)測系統(tǒng)中，確保數(shù)據(jù)在傳輸過程中的完整性和安全性。

8、最后，巷道圍巖監(jiān)測系統(tǒng)還需要具備可視化展示和報警響應功能，以便監(jiān)測人員和決策者能夠迅速理解數(shù)據(jù)并采取必要的應對措施?？梢暬K通過趨勢圖、熱力圖和空間分布圖等方式，將復雜的數(shù)據(jù)直觀呈現(xiàn)，幫助用戶識別高風險區(qū)域并評估潛在的風險。報警系統(tǒng)則在監(jiān)測到圍巖變形超出設定閾值時，能夠觸發(fā)警報并通知相關人員，確保及時采取防范措施，降低事故發(fā)生的可能性。

9、綜上所述，現(xiàn)有的巷道圍巖監(jiān)測技術雖然在一定程度上解決了地下環(huán)境監(jiān)測的難題，但仍存在一些不足之處，如數(shù)據(jù)獲取和處理不夠實時、監(jiān)測覆蓋面不足、環(huán)境干擾影響較大等。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的克服現(xiàn)有技術存在的不足，為實現(xiàn)以上目的，采用一種深部巷道圍巖災害防治智能評估方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、一種深部巷道圍巖災害防治智能評估方法，包括以下步驟：

3、步驟s1、在巷道圍巖的關鍵位置布置傳感器系統(tǒng)，實時監(jiān)測獲取圍巖變形數(shù)據(jù)；

4、步驟s2、根據(jù)獲取的圍巖變形數(shù)據(jù)并導入數(shù)據(jù)采集模塊中進行初步處理后存儲；

5、步驟s3、對初步處理后的圍巖變形數(shù)據(jù)進行分析處理，生成圍巖變形的趨勢分析結果；

6、步驟s4、基于趨勢分析結果生成變形趨勢圖，并對數(shù)據(jù)進行綜合分析，識別安全風險，并生成綜合分析結果；

7、步驟s5、基于綜合分析結果生成報警信息，對圍巖變形進行監(jiān)控與應急措施，并輸出評估方案。

8、作為本發(fā)明的進一步的方案：所述步驟s1中的具體步驟包括：

9、步驟s11、基于地質(zhì)資料與工程需求分析，確定傳感器布局優(yōu)先級與高風險監(jiān)測區(qū)域，并在巷道圍巖的關鍵點位布置傳感器系統(tǒng)，所述傳感器系統(tǒng)包括光纖傳感器、應變計，以及位移傳感器；

10、步驟s12、依據(jù)預設路徑安裝光纖傳感器，進行表面處理、波長校準和抗干擾保護，確保高靈敏度監(jiān)測；

11、步驟s13、在應力集中區(qū)域設置應變計，校準測量方向并固定，驗證與光纖傳感器的數(shù)據(jù)一致性；

12、步驟s14、于關鍵點位固定位移傳感器，定向校準并校驗基準，精準捕捉圍巖位移趨勢；

13、步驟s15、基于冗余與容錯機制，部署光纖傳感器和應變計形成主備傳感器并設置自動切換邏輯；

14、步驟s16、通過濾波算法和移動平均優(yōu)化數(shù)據(jù)，完成信號測試與參數(shù)動態(tài)調(diào)整；

15、步驟s17、通過多源數(shù)據(jù)融合與功能測試驗證傳感器系統(tǒng)精度，完成運行。

16、作為本發(fā)明的進一步的方案：所述步驟s2中的具體步驟包括：

17、步驟s21、利用數(shù)據(jù)采集模塊配備實時數(shù)據(jù)傳輸模塊，以確保圍巖變形數(shù)據(jù)的快速傳輸，并設有異常數(shù)據(jù)處理機制；

18、步驟s22、使用哈夫曼編碼進行數(shù)據(jù)壓縮，公式為：

19、

20、其中，c(h)為壓縮后的編碼長度，pi為每個符號出現(xiàn)的概率，len(ci)為符號的編碼長度；

21、步驟s23、數(shù)據(jù)校驗通過循環(huán)冗余校驗,，其公式為：

22、crc＝m(x)·xkmod?g(x)；

23、其中，crc為生成的校驗碼，m(x)為消息多項式，g(x)為生成多項式，k為冗余位數(shù)；

24、再進行異常檢測處理，通過z-score方法計算，公式為：

25、

26、其中，z為標準化值，x為單個數(shù)據(jù)點，μ為數(shù)據(jù)的均值，σ為標準差。

27、作為本發(fā)明的進一步的方案：所述步驟s3中的具體步驟包括：

28、步驟s31、基于機器學習的算法，對采集的數(shù)據(jù)進行智能分析，支持向量回歸svr模型用于趨勢預測，公式為：

29、

30、其中，f(x)為預測值，αi為支持向量的權重，k為核函數(shù)，xi為支持向量，b為偏置項；

31、步驟s32、結合使用長短期記憶網(wǎng)絡(lstm)進行時間序列分析，公式為：

32、ht＝σ(wh·xt+uh·ht-1+bh)；

33、其中，ht為當前隱藏狀態(tài)，σ為激活函數(shù)，wh為輸入到隱藏層的權重，xt為當前輸入，uh為隱藏層的循環(huán)權重，bh為偏置；

34、步驟s33、通過dbscan聚類算法實現(xiàn)異常檢測，公式為：

35、

36、其中，density(p)為點p的密度，∈為半徑，q為點集d中的點，n為總數(shù)據(jù)點數(shù)。

37、作為本發(fā)明的進一步的方案：所述步驟s4中的具體步驟包括：

38、步驟s41、通過可視化界面展示生成的變形趨勢圖，其包含變形量、變形速率和空間分布信息；熱圖展示通過以下公式計算熱度值：

39、

40、其中，h(i,j)為坐標(i,j)的熱度值，f(xi,yj,t)為在時間t下變形量函數(shù)，t為時間總步長；

41、步驟s42、使用voronoi圖算法對數(shù)據(jù)空間分割，公式為：

42、

43、其中，vor(pi)為點集空間的分割區(qū)域，pi和pj分別為空間內(nèi)的特征點；

44、步驟s43、使用k-means聚類算法分類變形數(shù)據(jù)，公式為：

45、

46、其中，j為代價函數(shù)，k為聚類數(shù)，為第i類中第j個數(shù)據(jù)點，μi為第i類質(zhì)心。

47、作為本發(fā)明的進一步的方案：所述步驟s5中的具體步驟包括：

48、步驟s51、采用多級報警機制作為報警信息系統(tǒng)，根據(jù)不同的變形程度發(fā)出相應的警報；

49、步驟s52、由邏輯回歸算法設定報警級別，公式為：

50、

51、其中，p(y＝1|x)為報警觸發(fā)概率，β0和β1為邏輯回歸系數(shù)，x為當前變形數(shù)據(jù)；

52、步驟s53、報警信息傳輸使用aes加密算法，公式為：

53、c＝ek(p)；

54、其中，c為密文，ek為加密函數(shù)，p為明文；

55、步驟s54、報警信息系統(tǒng)使用多模態(tài)通知機制，通過短信、郵件和移動應用推送實現(xiàn)快速響應。

56、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明存在以下技術效果：

57、通過采用上述的技術方案，集成多種類型的傳感器系統(tǒng)，包括光纖傳感器、應變計和位移傳感器，實現(xiàn)了對巷道圍巖的多維度監(jiān)測。多傳感器布置方式提高數(shù)據(jù)采集的全面性和準確性。光纖傳感器以其抗電磁干擾和耐腐蝕的特性，特別適用于巷道的復雜環(huán)境，能夠長時間提供穩(wěn)定的數(shù)據(jù)。而應變計和位移傳感器則彌補了光纖傳感器在局部細節(jié)監(jiān)測中的不足，能夠更加細致地反映圍巖的應力狀態(tài)和位移變化。這種多元化的監(jiān)測手段，確保了數(shù)據(jù)的多樣性和準確性，使監(jiān)測系統(tǒng)能夠捕捉到細微的變形情況和突發(fā)的應力集中。