申请/专利权人：昆明理工大学;华北电力大学

申请日：2024-01-29

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117930325A

主分类号：G01V1/00

分类号：G01V1/00;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种岩石内部地质结构属性原位探测方法及系统，涉及岩体工程监测技术领域，方法包括：获得目标冲击回波探测面；对目标冲击回波探测面预布设目标冲击回波探头；对目标冲击回波探测面进行冲击回波探测，获得目标冲击回波数据；对目标冲击回波数据进行时频域信号转换，获得目标冲击回波信号时频谱；获得目标岩体不连续度预测结果；通过对K个冲击回波测量点进行数据采集；获得目标差距信息；基于目标差距信息进行岩体不连续度预测深度学习模型的优化处理，解决了现有岩土内部地质结构属性探测技术普遍存在探测成本高、探测范围小的技术问题，实现了为动态岩体动力灾害风险评估提供关键数据，减少了一定的主观性和误差。

主权项：1.一种岩石内部地质结构属性原位探测方法，其特征在于，所述方法包括：获得目标冲击回波探测面，其中，所述目标冲击回波探测面通过对目标岩体监测区域进行平整打磨生成，所述目标冲击回波探测面布设有K个冲击回波测量点，K为正整数；对所述目标冲击回波探测面预布设目标冲击回波探头，其中，所述目标冲击回波探头为单激发多通道同步接收型冲击回波装置；采用所述目标冲击回波探头对所述目标冲击回波探测面进行冲击回波探测，获得目标冲击回波数据；对所述目标冲击回波数据进行时频域信号转换，获得目标冲击回波信号时频谱；预构建岩体不连续度预测深度学习模型，将所述目标冲击回波信号时频谱同步至所述岩体不连续度预测深度学习模型进行岩体不连续度预测，获得目标岩体不连续度预测结果，其中，所述岩体不连续度预测深度学习模型基于反演深度学习网络构建；通过对所述K个冲击回波测量点进行数据采集，生成目标岩体不连续度标签数据；预构建目标损失函数，并将所述目标岩体不连续度预测结果和所述目标岩体不连续度标签数据同步至所述目标损失函数，获得目标差距信息；基于所述目标差距信息进行所述岩体不连续度预测深度学习模型的优化处理。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 昆明理工大学;华北电力大学 一种岩石内部地质结构属性原位探测方法及系统

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