隧道衬砌病害地质雷达探测正演模拟与应用

国内大多数隧道都存在着不同程度的病害,其中诸如衬砌开裂、不密实、含有空洞和渗漏水等衬砌病害是隧道最常见的病害类型,严重影响行车安全。地质雷达（GPR）可以用来对隧道衬砌病害进行快速无损探测,但对于衬砌病害的解译十分依赖于探测人员的经验,很容易造成误判和漏判。因此,对隧道衬砌病害进行分类,并针对典型衬砌病害类型进行建模,利用时域有限差分（FDTD）法对衬砌病害模型进行地质雷达探测正演模拟,针对衬砌渗漏水和存在钢筋干扰等特殊情况,通过频谱分析对病害进行了定量识别,总结出典型衬砌病害的地质雷达探测解释准则,最后结合工程实例对衬砌病害进行了推断和解译。结果验证了衬砌病害地质雷达探测正演模拟和解释准则的可靠性。     

基于多尺度边缘特征的深度学习电阻率反演方法

直流电阻率法是一种经济、高效的工程地球物理探测手段,对含水构造敏感。线性电阻率反演是实际探测中的主流方法,但其反演结果容易陷入局部最优,产生错误的地质解译。与之相比,无监督反演方法能够采用物理规律和数据挖掘双驱动训练网络,摆脱对真实模型的依赖,具备在实际数据中全局搜索的可行性。在无监督反演方法的基础上,创新了基于多尺度边缘特征的深度学习边界刻画方法。针对反演成像边界模糊的问题,借鉴地震、电磁勘探中多尺度反演的经验,提出了一种电阻率多尺度反演方法,以多尺度反演目标函数作为损失函数修正网络梯度,有效提高了无监督学习反演的边界刻画能力。在上海市域铁路机场联络线1号风井工程开展现场试验,以5号基坑地连墙渗漏点探测为例,探明了15处低阻异常,指导基坑补强作业,验证了方法的可行性和有效性。