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公开(公告)号：CN119647076A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411656986.8
申请日：2024-11-19
Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司
IPC: G06F30/20 , G06F30/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及地质勘察技术领域，并具体公开了一种岩爆判识方法、系统及介质。本发明基于岩体结构面性质地应力特征和动力扰动提出的一种岩爆判识方法，从岩体自身强度和所处应力状态的本质出发，用数学空间向量计算实现了应变型和结构面型即时性岩爆发生的位置和潜在规模的判识，本发明通过定量计算进行判识，准确率更好，实现了岩爆在隧道洞室发生准确位置和潜在规模计算的突破，同时，本发明不受岩性和隧道洞室类型的限制，皆能实现准确计算，并能够在隧道开挖掘进中不断进行计算，不受监测设备的限制，且本方法计算公式简单，适用范围广。
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公开(公告)号：CN118916962A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410961829.1
申请日：2024-07-18
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 中铁二院工程集团有限责任公司 , 成都理工大学
IPC: G06F30/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于多源勘察信息的深部岩体力学参数反演方法，包括步骤：获取岩石力学参数、岩体结构参数和岩体工程参数；基于霍克‑布朗准则，根据所述岩石力学参数、岩体结构参数和岩体工程参数计算岩体力学参数；以岩石力学参数、岩体结构参数和岩体工程参数作为输入信息，对应的岩体力学参数作为输出信息，构建样本数据库，利用所述样本数据库训练深度学习神经网络模型，得到深部岩体力学参数反演模型；利用所述深部岩体力学参数反演模型反演得到深部岩体工程力学参数。通过本发明的深部岩体力学参数反演方法可快速、准确的获得岩体力学参数，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN117908118A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311708144.8
申请日：2023-12-12
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 中国科学院武汉岩土力学研究所 , 中铁二院工程集团有限责任公司
IPC: G01V1/30
Abstract: 本申请提供一种基于随钻地震波尾波的岩体不连续面识别方法及相关设备，该方法包括获取钻杆钻进待识别岩体过程中产生的地震波信号，并从所述地震波信号中确定间隔预设震源间距的第一尾波信号和第二尾波信号；基于所述第一尾波信息号和所述第二尾波信号确定随钻地震尾波在所述预设震源间距对应的局部岩体中的传播波速；基于所述传播波速对所述待识别岩体的不连续面进行识别，通过尾波分析可以准确的确定随钻地震尾波在局部岩体中的传播波速，从而可以通过该传播速度精确的识别岩体的不连续面。
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公开(公告)号：CN116341370A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310174462.4
申请日：2023-02-28
Applicant: 东北大学 , 中国国家铁路集团有限公司 , 中铁二院工程集团有限责任公司
IPC: G06F30/27 , E21D9/06 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06F18/23213 , G06F18/2413 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种TBM掘进岩体质量快速确定方法，涉及围岩质量测量技术领域。本发明基于TBM的实时工作参数，利用人工神经网络模型，实现对掌子面前方围岩岩体质量快速确定的方法。在已开挖的TBM隧道中，收集TBM的掘进参数包括刀盘转速、刀盘扭矩、总推进力、推进缸压力、掘进速度、刀盘贯入度等参数，采集岩渣中填充物粗糙度等参数，采样收集地应力信息进行地应力反演，利用环向相机对TBM刀盘与管片安装机之间裸露岩体拍照采集围岩岩体参数信息，并对以上多种数据进行人工分类标注记为训练样本，基于训练样本和巴顿Q系统分类采用RBF(径向基)神经网络进行深度学习训练，最终可得到一种基于TBM掘进参数的围岩岩体质量快速确定方法。
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公开(公告)号：CN113946982A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111402374.2
申请日：2021-11-19
Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司
IPC: G06F30/20 , G06V20/17 , G06K9/62 , G06T17/00 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及地表形态获取技术领域，公开了一种获取危岩体地形剖面的方法，先在无人机三维倾斜摄影模型上选取起点坐标和终点坐标，确定需要获取目标区域内危岩体地形的剖切线，并沿剖切线依次选取剖切线附近的多个测量点坐标；再建立剖切线对应剖切面的平面方程并计算得到测量点投影到剖切面的投影坐标；最后依据测量点的投影坐标判断对应区域的地形特征，根据判断结果获取拟合点的坐标，处理得到剖切线位置的地形剖面。本发明的一种获取危岩体地形剖面的方法，利用无人机三维倾斜摄影模型的测量数据，能够快速准确地获得危岩体地形特征，无需专业软件进行复杂的剖切运算，尤其利于获取陡倾直立岩体、倒悬状岩体的地形地貌特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118865167A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410861863.1
申请日：2024-06-28
Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司
Abstract: 本发明属于遥感识别技术领域，公开了一种基于点云的岩溶漏斗遥感识别方法及系统。本发明利用机载雷达，获取地形的点云数据，并且在对点云数据完成预处理后，利用K‑D树最邻近算法和主成分分析法，计算得到点云的特征值比值，实现全域点云的特征值比值识别指标的获取；根据全域点云的特征值比值进行降维处理，得到岩溶漏斗的特征值比值栅格图；然后根据特征值比值的大小确定点云的方向性，进而进行岩溶漏斗的提取、滤波和识别，能够在大范围、高植被覆盖下的复杂地表上对岩溶漏斗进行自动识别，具有更高的识别准确率和识别效率，更强的岩溶漏斗识别能力。
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公开(公告)号：CN118799745A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410843452.X
申请日：2024-06-27
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 成都理工大学 , 中铁二院工程集团有限责任公司 , 中国铁路经济规划研究院有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V10/54 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/096 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明专利公开了一种基于深度学习语义分割的高原型岩溶地貌提取方法，具体涉及遥感影像处理技术领域。步骤如下：获得高分二号卫星、资源三号卫星及高分七号卫星遥感影像数据并进行预处理；对资源三号卫星和高分七号遥感影像数据进行处理得到衍生DEM模型，高分二号卫星遥感影像数据结合衍生DEM模型进行数据融合，对高山高原型岩溶现象进行目视解译并获取解译标志，对高原型岩溶现象进行标注；将图像数据集划分为训练集、测试集、验证集，对SegNeXt网络模型进行训练，使用迁移学习算法通过训练集对SegNeXt模型进行训练，获取高山高原型岩溶地貌提取模型。采用本发明技术方案解决了现有技术中对于的高山高原型岩溶地貌探测较少的问题，提高了识别准确率。
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公开(公告)号：CN118604897A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410525111.8
申请日：2024-04-29
Applicant: 中国国家铁路集团有限公司 , 中铁二院工程集团有限责任公司 , 吉林大学
Inventor： 赵思为 , 于生宝 , 尹小康 , 张广泽 , 王茂靖 , 扈森 , 周海根 , 刘俊飞 , 徐正宣 , 王栋 , 张营旭 , 李嘉雨 , 金俊俊 , 刘康 , 周超 , 曹云勇 , 张硕
Abstract: 一种隧道定深地空电磁勘探方法，以完成复杂地形的特定深度的精细探测，有效提升地空定深电磁探测的效率和数据质量。采用空中中继站实现对空中移动平台的定位，在空中移动平台上，搭载激光雷达完成目标区域的测距任务；结合定位信息和测距结果，发射特定频率信号对隧道特定深度进行探测。
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公开(公告)号：CN117346747B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202311053964.8
申请日：2023-08-21
Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司
IPC: G01C15/00 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G01C11/00 , G01C11/04 , G01S17/88 , G01S17/89 , G01S17/90 , G01S13/90
Abstract: 本发明涉及铁路工程地质调绘领域，特别是一种复杂艰险山区不良地质数字调绘方法、平台及设备。本发明通过遥感技术结合大数据分析方法，建立了复杂山区不良地质数字调绘技术体系，解决了复杂艰险山区常规勘察手段困难、调绘盲区多、人工作业难度大、效率低下、数据存储、数据管理、数据可视化等问题，确保了复杂艰险山区不良地质调绘安全、高效、全面的完成。
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公开(公告)号：CN118276086A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410379096.0
申请日：2024-03-29
Applicant: 中铁二院工程集团有限责任公司
IPC: G01S13/90 , G06F30/27 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及地质灾害测量技术领域，并具体公开了一种基于深度学习的滑坡形变预测方法及设备，本发明通过InSAR反演结果获取数据源，再选取变形量最大的形变点位，采用能更加准确地描述信号特征的小波变换得到趋势项形变和周期项形变，再筛选出周期项形变中的最优动态因子组合，大大改善了滑坡形变预测的精度指标，同时，本发明通过GRU神经网络模型获取预测模型，有效地解决和改善了算法神经网络面对长序列数据时所遇到的梯度问题。
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