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基于动态线性分段表示的钻进参数围岩分级特征提取方法
1
作者
何永义
王明年
+5 位作者
凌学鹏
易文豪
夏覃永
李泽星
童建军
赵思光
《中国铁道科学》
北大核心
2025年第1期96-106,共11页
依托来自宜昌—郑万高铁联络线隧道工程的1 765份钻进参数样本,在分析钻进参数时序曲线特征的基础上,结合贝叶斯置信区间检验方法、动态线性分段表示方法、卡尔曼滤波方法和线性分段均值处理方法,提出一种基于动态线性分段表示的钻进参...
依托来自宜昌—郑万高铁联络线隧道工程的1 765份钻进参数样本,在分析钻进参数时序曲线特征的基础上,结合贝叶斯置信区间检验方法、动态线性分段表示方法、卡尔曼滤波方法和线性分段均值处理方法,提出一种基于动态线性分段表示的钻进参数围岩分级特征提取方法;对比该方法处理前后掌子面钻进参数样本的离散性和差异性,以及采用该方法处理前后6种不同机器学习算法下的围岩分级模型准确性,验证该方法的应用效果。结果表明:钻进参数时序体现出明显的纵向分段、区间波动和随机离散特征;采用该方法处理后,相同围岩级别下的样本数据标准差平均降低28.72%~82.68%,不同围岩级别下的样本类间距离均值提升66.79%~77.37%,6种机器学习算法下围岩分级模型得到的分级准确率由85.3%~88.8%提高到88.1%~89.9%。作为一种基础数据处理方法,该方法能够避免各种非地质因素对围岩分级精度的影响,较好地体现了钻进参数和围岩质量间的良好响应关系,并提升了具体实践中的围岩质量评价准确性。
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关键词
隧道
围岩分级
钻进参数
时间序列
动态线性分段表示
贝叶斯置信区间检验
卡尔曼滤波
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职称材料
题名
基于动态线性分段表示的钻进参数围岩分级特征提取方法
1
作者
何永义
王明年
凌学鹏
易文豪
夏覃永
李泽星
童建军
赵思光
机构
西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室
西南交通大学土木工程学院
中国中铁股份有限公司中铁三局集团有限公司
中国铁路经济规划研究院有限公司铁路工程技术标准所
出处
《中国铁道科学》
北大核心
2025年第1期96-106,共11页
基金
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(K2020G035,K2021G024)。
文摘
依托来自宜昌—郑万高铁联络线隧道工程的1 765份钻进参数样本,在分析钻进参数时序曲线特征的基础上,结合贝叶斯置信区间检验方法、动态线性分段表示方法、卡尔曼滤波方法和线性分段均值处理方法,提出一种基于动态线性分段表示的钻进参数围岩分级特征提取方法;对比该方法处理前后掌子面钻进参数样本的离散性和差异性,以及采用该方法处理前后6种不同机器学习算法下的围岩分级模型准确性,验证该方法的应用效果。结果表明:钻进参数时序体现出明显的纵向分段、区间波动和随机离散特征;采用该方法处理后,相同围岩级别下的样本数据标准差平均降低28.72%~82.68%,不同围岩级别下的样本类间距离均值提升66.79%~77.37%,6种机器学习算法下围岩分级模型得到的分级准确率由85.3%~88.8%提高到88.1%~89.9%。作为一种基础数据处理方法,该方法能够避免各种非地质因素对围岩分级精度的影响,较好地体现了钻进参数和围岩质量间的良好响应关系,并提升了具体实践中的围岩质量评价准确性。
关键词
隧道
围岩分级
钻进参数
时间序列
动态线性分段表示
贝叶斯置信区间检验
卡尔曼滤波
Keywords
Tunnel
Surrounding rock classification
Drilling parameter
Time series
Dynamic linear piecewise representation
Bayesian confidence interval test
Kalman filtering
分类号
U451.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
U452.27 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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1
基于动态线性分段表示的钻进参数围岩分级特征提取方法
何永义
王明年
凌学鹏
易文豪
夏覃永
李泽星
童建军
赵思光
《中国铁道科学》
北大核心
2025
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