本發(fā)明屬于隧道及地下工程建設(shè)應(yīng)用領(lǐng)域，具體指隧道施工過(guò)程中，隧道突涌水災(zāi)害前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

隨著交通工程建設(shè)的飛速發(fā)展和國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重大需求，我國(guó)已成為世界上隧道工程數(shù)量最多、最復(fù)雜、發(fā)展最快的國(guó)家。由于隧道修建地區(qū)地質(zhì)條件的復(fù)雜性，地下水成為了引發(fā)隧道施工過(guò)程災(zāi)害事故的最主要因素之一，隧道突涌水災(zāi)害由于其高突發(fā)性、強(qiáng)破壞性，往往造成重大的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，因此在隧道施工過(guò)程中，對(duì)隧道突涌水災(zāi)害進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)預(yù)警，成為了保障施工人員生命安全和國(guó)家財(cái)產(chǎn)的有效手段和重要需求。

因此，本發(fā)明提出了一種隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法，將其適用于隧道施工過(guò)程中，取得了較好的應(yīng)用效果。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是隧道施工過(guò)程中，突涌水災(zāi)害前兆信息監(jiān)測(cè)與災(zāi)害發(fā)生的預(yù)測(cè)和預(yù)警。通過(guò)隧道突涌水遠(yuǎn)程預(yù)測(cè)預(yù)警信息監(jiān)測(cè)平臺(tái)和隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警系統(tǒng)，建立了基于matlab數(shù)據(jù)庫(kù)和專(zhuān)家案例庫(kù)的高效的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法。與前人研究相比，該發(fā)明基于微型計(jì)算機(jī)進(jìn)行界面操作，使用更為方便、計(jì)算更為精確，具有較好的應(yīng)用前景。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

本發(fā)明涉及一種隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警系統(tǒng)，包括一個(gè)監(jiān)控平臺(tái)，在所述的監(jiān)控平臺(tái)設(shè)有軟件系統(tǒng)，所述的軟件系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、模式判別模塊和融合預(yù)警模塊；

所述的數(shù)據(jù)采集模塊包括與數(shù)理處理模塊相連的位移信息采集模塊、應(yīng)力信息采集模塊、滲壓信息采集模塊、溫度信息采集模塊、視電阻率采集模塊和微震信息采集模塊；

所述的數(shù)據(jù)處理模塊包括離差標(biāo)準(zhǔn)化模塊、反正切函數(shù)模塊、對(duì)數(shù)函數(shù)法模塊和零-均值法模塊；利用所述的四個(gè)模塊對(duì)數(shù)據(jù)采集模塊采集的信息進(jìn)行處理；

所述的模式判別模塊，包括主成分分析和因子分析；

所述的融合預(yù)警模塊，包括預(yù)警前兆信息模塊和信息監(jiān)測(cè)預(yù)警模塊；其中，所述的預(yù)警前兆信息模塊，主要針對(duì)地質(zhì)前兆信息、預(yù)報(bào)前兆信息和施工監(jiān)測(cè)信息進(jìn)行案例匹配和類(lèi)型判識(shí)；所述的信息監(jiān)測(cè)預(yù)警模塊，通過(guò)不同的數(shù)據(jù)處理形成對(duì)隧道施工過(guò)程中的突涌水前兆信息進(jìn)行融合分析和災(zāi)害發(fā)生預(yù)測(cè)預(yù)警。

進(jìn)一步的，所述的主成分分析主要包括：標(biāo)準(zhǔn)化處理、相關(guān)系數(shù)矩陣、特征值和貢獻(xiàn)程序。

進(jìn)一步的，所述的因子分析主要包括：條件判識(shí)、因子參量、正交旋轉(zhuǎn)和因子得分。

進(jìn)一步的，以matlab函數(shù)庫(kù)為計(jì)算平臺(tái)編制的離差標(biāo)準(zhǔn)化模塊、反正切函數(shù)模塊、對(duì)數(shù)函數(shù)法模塊和零-均值法模塊。

進(jìn)一步的，所述的信息監(jiān)測(cè)預(yù)警模塊，主要包含數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、信息融合、實(shí)時(shí)修正和預(yù)測(cè)預(yù)警。

利用上述系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)警的方法，包括以下步驟：

步驟1在隧道施工現(xiàn)場(chǎng)利用傳感器以及監(jiān)控平臺(tái)上的數(shù)據(jù)采集模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，包括位移、應(yīng)力、滲壓、溫度、視電阻率和微震信息；

步驟2將步驟1采集的信息，傳輸至數(shù)據(jù)處理模塊，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；所述的數(shù)據(jù)處理模塊利用離差標(biāo)準(zhǔn)化模塊、反正切函數(shù)模塊、對(duì)數(shù)函數(shù)法模塊和零-均值法模塊進(jìn)行融合分析；

步驟3，通過(guò)模式判別模塊對(duì)比數(shù)據(jù)庫(kù)信息，進(jìn)行基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)果的突涌水模式匹配，進(jìn)而利用融合預(yù)警模塊實(shí)現(xiàn)隧道突涌水災(zāi)害的預(yù)測(cè)預(yù)警。

進(jìn)一步的，所述的預(yù)警前兆信息，主要基于專(zhuān)家案例庫(kù)，使用者通過(guò)對(duì)比施工現(xiàn)場(chǎng)揭露的巖石產(chǎn)狀和地下水情況，進(jìn)行模式匹配，并且根據(jù)施工監(jiān)測(cè)的水壓、水質(zhì)、鋼拱架應(yīng)力和位移等信息進(jìn)行預(yù)警措施，并指導(dǎo)處理措施和應(yīng)急預(yù)案。

進(jìn)一步的，所述的信息監(jiān)測(cè)預(yù)警，主要通過(guò)信息處理進(jìn)行監(jiān)測(cè)信息動(dòng)態(tài)顯示，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行預(yù)警閥值和突水概率計(jì)算，通過(guò)改進(jìn)的d-s證據(jù)理論進(jìn)行信息融合計(jì)算突水概率，通過(guò)實(shí)時(shí)修正計(jì)算實(shí)時(shí)突水概率，通過(guò)gm、arma或者h(yuǎn)olt-wintersmodel進(jìn)行隧道突涌水的預(yù)測(cè)預(yù)警。

本發(fā)明的有益效果：

本發(fā)明研究了一種隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警系統(tǒng)以及方法，解決了隧道施工過(guò)程中，隧道突涌水預(yù)測(cè)預(yù)警難題，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理、系統(tǒng)模式判別，實(shí)現(xiàn)了在隧道施工過(guò)程中對(duì)隧道突涌水災(zāi)害的高效模式判別和有效預(yù)測(cè)預(yù)警。與前人研究相比，該發(fā)明基于微型計(jì)算機(jī)進(jìn)行界面操作，操作更為方便、計(jì)算更為精確，具有較好的應(yīng)用前景。

本發(fā)明方法以隧道突涌水遠(yuǎn)程預(yù)測(cè)預(yù)警信息監(jiān)控平臺(tái)為硬件基礎(chǔ)，以隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警系統(tǒng)為軟件基礎(chǔ)，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)采集位移、應(yīng)力、滲壓、溫度、視電阻率和微震等前兆信息進(jìn)行遠(yuǎn)距離傳輸，以matlab函數(shù)庫(kù)為計(jì)算平臺(tái)，利用離差標(biāo)準(zhǔn)化、反正切函數(shù)、對(duì)數(shù)函數(shù)法和零-均值法等方數(shù)理分析法進(jìn)行融合分析，根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)分析監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)果并進(jìn)行模式匹配，最后進(jìn)行隧道突涌水災(zāi)害的預(yù)測(cè)預(yù)警，從而指導(dǎo)隧道施工的安全快速運(yùn)行。

所述的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法，首先，在隧道施工現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，包括位移、應(yīng)力、滲壓、溫度、視電阻率和微震等信息；然后，將信息傳輸至服務(wù)器，通過(guò)運(yùn)行隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；隨后，再利用以matlab函數(shù)庫(kù)為計(jì)算平臺(tái)編制的離差標(biāo)準(zhǔn)化、反正切函數(shù)、對(duì)數(shù)函數(shù)法和零-均值法等數(shù)理分析程序進(jìn)行融合分析；最后，通過(guò)對(duì)比數(shù)據(jù)庫(kù)信息，進(jìn)行基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)果的突涌水模式匹配，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)隧道突涌水災(zāi)害的預(yù)測(cè)預(yù)警。

所述的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)以matlab函數(shù)庫(kù)為計(jì)算分析平臺(tái)，基于windows編制的可視化操作系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包含四大模塊：數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、模式判別模塊和融合預(yù)警模塊。

所述的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法，該方法基于現(xiàn)場(chǎng)采集的數(shù)據(jù)主要為：位移信息、應(yīng)力信息、滲壓信息、溫度信息、視電阻率和微震信息等。

所述的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法，其特征在于：該方法對(duì)于數(shù)據(jù)處理的數(shù)理分析方法主要基于matlab函數(shù)庫(kù)文件，形成了以下四種分析方法，分別為：離差標(biāo)準(zhǔn)化、反正切函數(shù)、對(duì)數(shù)函數(shù)法和零-均值法。

所述的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法，該方法主要基于matlab函數(shù)庫(kù)文件，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理，形成了兩大分析類(lèi)型：主成分分析和因子分析。其中，主成分分析主要包括：標(biāo)準(zhǔn)化處理、相關(guān)系數(shù)矩陣、特征值和貢獻(xiàn)程序；因子分析主要包括：條件判識(shí)、因子參量、正交旋轉(zhuǎn)和因子得分。

所述的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警系統(tǒng)，該方法融合預(yù)警基于數(shù)據(jù)庫(kù)文件形成了兩大預(yù)警模塊，分別為預(yù)警前兆信息和信息監(jiān)測(cè)預(yù)警。其中，預(yù)警前兆信息模塊，主要針對(duì)地質(zhì)前兆信息、預(yù)報(bào)前兆信息和施工監(jiān)測(cè)信息進(jìn)行案例匹配和類(lèi)型判識(shí)；信息監(jiān)測(cè)預(yù)警模塊，主要包含數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、信息融合、實(shí)時(shí)修正和預(yù)測(cè)預(yù)警，通過(guò)不同的數(shù)據(jù)處理形成對(duì)隧道施工過(guò)程中的突涌水前兆信息進(jìn)行融合分析和災(zāi)害發(fā)生預(yù)測(cè)預(yù)警。

附圖說(shuō)明

構(gòu)成本申請(qǐng)的一部分的說(shuō)明書(shū)附圖用來(lái)提供對(duì)本申請(qǐng)的進(jìn)一步理解，本申請(qǐng)的示意性實(shí)施例及其說(shuō)明用于解釋本申請(qǐng)，并不構(gòu)成對(duì)本申請(qǐng)的不當(dāng)限定。

圖1為本發(fā)明提供的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法流程圖。

圖2為本發(fā)明提供的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法數(shù)據(jù)采集模塊。

圖3為本發(fā)明提供的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法數(shù)據(jù)處理模塊。

圖4為本發(fā)明提供的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法模式判別模塊參數(shù)設(shè)定。

圖5為本發(fā)明提供的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法模式判別模塊。

圖6為本發(fā)明提供的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法融合預(yù)警模塊地質(zhì)前兆信息。

圖7為本發(fā)明提供的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法融合預(yù)警模塊預(yù)報(bào)前兆信息。

圖8為本發(fā)明提供的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法融合預(yù)警模塊施工監(jiān)測(cè)信息。

圖9為本發(fā)明提供的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法融合預(yù)警模塊數(shù)據(jù)處理。

圖10為本發(fā)明提供的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法融合預(yù)警模塊數(shù)據(jù)挖掘。

圖11為本發(fā)明提供的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法融合預(yù)警模塊信息融合。

圖12為本發(fā)明提供的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法融合預(yù)警模塊實(shí)時(shí)修正。

圖13為本發(fā)明提供的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法融合預(yù)警模塊地質(zhì)預(yù)測(cè)預(yù)警。

具體實(shí)施方式

應(yīng)該指出，以下詳細(xì)說(shuō)明都是例示性的，旨在對(duì)本申請(qǐng)?zhí)峁┻M(jìn)一步的說(shuō)明。除非另有指明，本文使用的所有技術(shù)和科學(xué)術(shù)語(yǔ)具有與本申請(qǐng)所屬技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員通常理解的相同含義。

需要注意的是，這里所使用的術(shù)語(yǔ)僅是為了描述具體實(shí)施方式，而非意圖限制根據(jù)本申請(qǐng)的示例性實(shí)施方式。如在這里所使用的，除非上下文另外明確指出，否則單數(shù)形式也意圖包括復(fù)數(shù)形式，此外，還應(yīng)當(dāng)理解的是，當(dāng)在本說(shuō)明書(shū)中使用術(shù)語(yǔ)“包含”和/或“包括”時(shí)，其指明存在特征、步驟、操作、器件、組件和/或它們的組合。

正如背景技術(shù)所介紹的，現(xiàn)有技術(shù)中存在由于隧道修建地區(qū)地質(zhì)條件的復(fù)雜性，地下水成為了引發(fā)隧道施工過(guò)程災(zāi)害事故的最主要因素之一，隧道突涌水災(zāi)害由于其高突發(fā)性、強(qiáng)破壞性，往往造成重大的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，因此在隧道施工過(guò)程中，對(duì)隧道突涌水災(zāi)害進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)預(yù)警，成為了保障施工人員生命安全和國(guó)家財(cái)產(chǎn)的有效手段和重要需求。為了解決如上的技術(shù)問(wèn)題，本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警系統(tǒng)以及方法。

本申請(qǐng)的一種典型的實(shí)施方式中，如圖1所示，提供了一種隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警系統(tǒng)，包括一個(gè)監(jiān)控平臺(tái)，在所述的監(jiān)控平臺(tái)設(shè)有軟件系統(tǒng)；該系統(tǒng)以matlab函數(shù)庫(kù)為計(jì)算分析平臺(tái)，基于windows編制的可視化操作系統(tǒng)；

系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、模式判別模塊和融合預(yù)警模塊。

所述的數(shù)據(jù)采集模塊包括與數(shù)理處理模塊相連的位移信息采集模塊、應(yīng)力信息采集模塊、滲壓信息采集模塊、溫度信息采集模塊、視電阻率采集模塊和微震信息采集模塊；

所述的數(shù)據(jù)處理模塊包括離差標(biāo)準(zhǔn)化模塊、反正切函數(shù)模塊、對(duì)數(shù)函數(shù)法模塊和零-均值法模塊；利用所述的四個(gè)模塊對(duì)數(shù)據(jù)采集模塊采集的信息進(jìn)行處理；

所述的模式判別模塊，包括主成分分析和因子分析；

所述的融合預(yù)警模塊，包括預(yù)警前兆信息模塊和信息監(jiān)測(cè)預(yù)警模塊；其中，所述的預(yù)警前兆信息模塊，主要針對(duì)地質(zhì)前兆信息、預(yù)報(bào)前兆信息和施工監(jiān)測(cè)信息進(jìn)行案例匹配和類(lèi)型判識(shí)；所述的信息監(jiān)測(cè)預(yù)警模塊，通過(guò)不同的數(shù)據(jù)處理形成對(duì)隧道施工過(guò)程中的突涌水前兆信息進(jìn)行融合分析和災(zāi)害發(fā)生預(yù)測(cè)預(yù)警。

進(jìn)一步的，所述的主成分分析主要包括：標(biāo)準(zhǔn)化處理、相關(guān)系數(shù)矩陣、特征值和貢獻(xiàn)程序。

進(jìn)一步的，所述的因子分析主要包括：條件判識(shí)、因子參量、正交旋轉(zhuǎn)和因子得分。

進(jìn)一步的，以matlab函數(shù)庫(kù)為計(jì)算平臺(tái)編制的離差標(biāo)準(zhǔn)化模塊、反正切函數(shù)模塊、對(duì)數(shù)函數(shù)法模塊和零-均值法模塊。

進(jìn)一步的，所述的信息監(jiān)測(cè)預(yù)警模塊，主要包含數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、信息融合、實(shí)時(shí)修正和預(yù)測(cè)預(yù)警。

以下結(jié)合附圖和具體實(shí)例對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步說(shuō)明。

如圖1所示，隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法，該方法以隧道突涌水遠(yuǎn)程預(yù)測(cè)預(yù)警信息監(jiān)控平臺(tái)為硬件基礎(chǔ)，以隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警系統(tǒng)為軟件基礎(chǔ)，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)采集位移、應(yīng)力、滲壓、溫度、視電阻率和微震等前兆信息進(jìn)行遠(yuǎn)距離傳輸，以matlab函數(shù)庫(kù)為計(jì)算平臺(tái)，利用離差標(biāo)準(zhǔn)化、反正切函數(shù)、對(duì)數(shù)函數(shù)法和零-均值法等方數(shù)理分析法進(jìn)行融合分析，根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)分析監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)果并進(jìn)行模式匹配，最后進(jìn)行隧道突涌水災(zāi)害的預(yù)測(cè)預(yù)警，從而指導(dǎo)隧道施工的安全快速運(yùn)行；主要如下：

1）將裝有隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警系統(tǒng)的微型計(jì)算機(jī)作為主站，聯(lián)接隧道突涌水遠(yuǎn)程預(yù)測(cè)預(yù)警信息監(jiān)控平臺(tái)，接通電源，啟動(dòng)設(shè)備和操作系統(tǒng)。

2）數(shù)據(jù)采集模塊，該方法需要采集有隧道施工現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)有：位移信息、應(yīng)力信息、滲壓信息、溫度信息、視電阻率和微震信息等。每條信息可由多個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)同時(shí)進(jìn)行采集，并且通過(guò)設(shè)置采集時(shí)間間隔，調(diào)節(jié)采集頻率。

3）數(shù)據(jù)處理模塊，該方法通過(guò)對(duì)采集到的位移、應(yīng)力等信息，利用matlab函數(shù)庫(kù)進(jìn)行離差標(biāo)準(zhǔn)化、反正切函數(shù)、對(duì)數(shù)函數(shù)法和零-均值法等數(shù)理分析手段進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。

4）模式判別模塊，首先進(jìn)行參數(shù)設(shè)定，即根據(jù)施工現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)元件安裝狀態(tài)，合理選擇需要進(jìn)行分析的位移、應(yīng)力、滲壓、溫度、視電阻率和微震等信息，及設(shè)定分析時(shí)間段。

5）模式差別模塊，主要包含兩大部分內(nèi)容，一是主成分分析，二是因子分析。其中，主成分分析主要對(duì)所采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理、相關(guān)系數(shù)矩陣、特征值和貢獻(xiàn)程序分析；子分析，則對(duì)所采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行條件判識(shí)、因子參量、正交旋轉(zhuǎn)和因子得分分析。

6）整合預(yù)警模塊，主要包含兩大部分內(nèi)容，一是預(yù)警前兆信息，二是信息監(jiān)測(cè)預(yù)警。其中，預(yù)警前兆信息，主要基于專(zhuān)家案例庫(kù)，使用者通過(guò)對(duì)比施工現(xiàn)場(chǎng)揭露的巖石產(chǎn)狀和地下水情況，進(jìn)行模式匹配，并且根據(jù)施工監(jiān)測(cè)的水壓、水質(zhì)、鋼拱架應(yīng)力和位移等信息進(jìn)行預(yù)警措施，并指導(dǎo)處理措施和應(yīng)急預(yù)案；信息監(jiān)測(cè)預(yù)警，主要通過(guò)信息處理進(jìn)行監(jiān)測(cè)信息動(dòng)態(tài)顯示，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行預(yù)警閥值和突水概率計(jì)算，通過(guò)改進(jìn)的d-s證據(jù)理論進(jìn)行信息融合計(jì)算突水概率，通過(guò)實(shí)時(shí)修正計(jì)算實(shí)時(shí)突水概率等，通過(guò)gm、arma或者h(yuǎn)olt-wintersmodel進(jìn)行隧道突涌水的預(yù)測(cè)預(yù)警。

所述的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法，首先，在隧道施工現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，包括位移、應(yīng)力、滲壓、溫度、視電阻率和微震等信息；然后，將信息傳輸至服務(wù)器，通過(guò)運(yùn)行隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；隨后，再利用以matlab函數(shù)庫(kù)為計(jì)算平臺(tái)編制的離差標(biāo)準(zhǔn)化、反正切函數(shù)、對(duì)數(shù)函數(shù)法和零-均值法等數(shù)理分析程序進(jìn)行融合分析；最后，通過(guò)對(duì)比數(shù)據(jù)庫(kù)信息，進(jìn)行基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)果的突涌水模式匹配，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)隧道突涌水災(zāi)害的預(yù)測(cè)預(yù)警。

所述的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法，其特征在于：該方法基于現(xiàn)場(chǎng)采集的數(shù)據(jù)主要為：位移信息、應(yīng)力信息、滲壓信息、溫度信息、視電阻率和微震信息等。

所述的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法，該方法對(duì)于數(shù)據(jù)處理的數(shù)理分析方法主要基于matlab函數(shù)庫(kù)文件，形成了以下四種分析方法，分別為：離差標(biāo)準(zhǔn)化、反正切函數(shù)、對(duì)數(shù)函數(shù)法和零-均值法。

所述的隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法，該方法主要基于matlab函數(shù)庫(kù)文件，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理，形成了兩大分析類(lèi)型：主成分分析和因子分析。其中，主成分分析主要包括：標(biāo)準(zhǔn)化處理、相關(guān)系數(shù)矩陣、特征值和貢獻(xiàn)程序；因子分析主要包括：條件判識(shí)、因子參量、正交旋轉(zhuǎn)和因子得分。

如圖2~13所示，具體的操作步驟如下：包括以下步驟：

1）如圖2所示，數(shù)據(jù)采集模塊，點(diǎn)擊“設(shè)置”按鍵，選擇合理的采集時(shí)間間隔，調(diào)節(jié)采集頻率，選擇每一類(lèi)型采集信息的監(jiān)測(cè)點(diǎn)，然后對(duì)隧道施工現(xiàn)場(chǎng)的位移信息、應(yīng)力信息、滲壓信息、溫度信息、視電阻率和微震信息等進(jìn)行采集，并顯示其動(dòng)態(tài)曲線。

2）如圖3所示，數(shù)據(jù)處理模塊，可選擇的處理方法有：離差標(biāo)準(zhǔn)化、反正切函數(shù)、對(duì)數(shù)函數(shù)法和零-均值法，然后選擇每一項(xiàng)監(jiān)測(cè)信息的監(jiān)測(cè)點(diǎn)，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)導(dǎo)出等。

3）如圖4所示，模式判別參數(shù)設(shè)定，通過(guò)該界面選擇位移、應(yīng)力、滲壓、溫度、視電阻率和微震信息的監(jiān)測(cè)點(diǎn)，為下述的分析做準(zhǔn)備。

4）如圖5所示，模式判別主要包含兩大部分：主成分分析和因子分析。其中，主成分分析又包含標(biāo)準(zhǔn)化處理、相關(guān)系數(shù)矩陣、特征值和貢獻(xiàn)程度分析；因子分析又包含條件判識(shí)、因子參量、正交旋轉(zhuǎn)和因子得分分析。通過(guò)該模塊，對(duì)監(jiān)測(cè)信息進(jìn)行歸類(lèi)和判別。

5）如圖6所示，融合預(yù)警地質(zhì)前兆信息，在該界面中，通過(guò)施工現(xiàn)場(chǎng)揭露的巖石產(chǎn)狀和地下水情況進(jìn)行專(zhuān)家案例匹配，自動(dòng)進(jìn)行突涌水類(lèi)型判識(shí)。

6）如圖7所示，融合預(yù)警預(yù)報(bào)前兆信息，在該界面中，通過(guò)監(jiān)測(cè)信息特征進(jìn)行專(zhuān)家案例匹配，自動(dòng)進(jìn)行突涌水類(lèi)型判識(shí)。

7）如圖8所示，融合預(yù)警施工監(jiān)測(cè)信息，在該界面中，通過(guò)施工現(xiàn)場(chǎng)水壓、水質(zhì)、鋼拱架應(yīng)力和位移等監(jiān)測(cè)信息進(jìn)行信息描述，系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別致災(zāi)構(gòu)造類(lèi)型。

8）如圖9所示，融合預(yù)警數(shù)據(jù)處理，在該界面中，通過(guò)選擇不同監(jiān)測(cè)點(diǎn)的位移、應(yīng)力、滲壓、溫度、視電阻率和微震等信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)過(guò)程顯示。

9）如圖10所示，融合預(yù)警數(shù)據(jù)挖掘，在該界面中，通過(guò)手動(dòng)輸入位移、應(yīng)力、滲壓、溫度、視電阻率和微震信息，選擇對(duì)應(yīng)的預(yù)警閥值進(jìn)行突水概率的自動(dòng)計(jì)算。

10）如圖11所示，融合預(yù)警信息融合，在該界面中，利用改進(jìn)的d-s證據(jù)理論，自動(dòng)計(jì)算突水概率。

11）如圖12所示，融合預(yù)警實(shí)時(shí)修正，在該界面中，通過(guò)自動(dòng)計(jì)算突水概率，手動(dòng)填寫(xiě)支持概率和修正參數(shù)，系統(tǒng)將自動(dòng)計(jì)算實(shí)時(shí)突水概率。

12）如圖13所示，融合預(yù)警預(yù)測(cè)預(yù)警，在該界面中，通過(guò)選擇gm、arma或者h(yuǎn)olt-wintersmodel預(yù)測(cè)方法，導(dǎo)入監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，設(shè)定預(yù)測(cè)數(shù)目，即可對(duì)隧道施工過(guò)程中突涌水災(zāi)害進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)預(yù)警。

本發(fā)明研究了一種隧道突涌水前兆信息監(jiān)測(cè)與融合預(yù)警方法，解決了隧道施工過(guò)程中，隧道突涌水預(yù)測(cè)預(yù)警難題，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理、系統(tǒng)模式判別，實(shí)現(xiàn)了在隧道施工過(guò)程中對(duì)隧道突涌水災(zāi)害的高效模式判別和有效預(yù)測(cè)預(yù)警。與前人研究相比，該發(fā)明基于微型計(jì)算機(jī)進(jìn)行界面操作，操作更為方便、計(jì)算更為精確，具有較好的應(yīng)用前景。

上述雖然結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式進(jìn)行了描述，但并非對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，所屬領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該明白，在本發(fā)明的技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本領(lǐng)域技術(shù)人員不需要付出創(chuàng)造性勞動(dòng)即可做出的各種修改或變形仍在本發(fā)明的保護(hù)范圍以?xún)?nèi)。