Page 123 - 2024年第55卷第11期
P. 123
(1)通过对原始钻进数据特点进行分析,制定了稳定钻进阶段的数据提取规则和边界条件,提出
了针对过短钻进段、数据漂移段和尾部平台段 3种异常段的识别和处理准则,从而有效削弱了异常值
对原始钻进数据质量的不利影响。
(2)评估了在 6.7%和 17.1%两种缺失率下,两点线性插补、线性拟合插补、多项式拟合插补以及
RF拟合插补等 4种方法的插补效果。研究结果显示,两点线性插补方法更符合原始钻进位移数据特
征,取得了最低的误差指标和最佳的插补效果。
( 3)对比了滑动平均、巴特沃斯滤波器以及小波变换 3种滤波降噪方法在高斯噪声和 Levy噪声下
的滤波效果。研究发现,巴特沃斯滤波器在两种噪声类型下均取得了最优的滤波效果,滤波后的数据
更加平滑,波动幅度显著减小。
工程实践验证表明,提出的钻进数据预处理方法能够有效应用于东庄水利枢纽工程。然而,当面
对更为复杂的地层条件或工程案例时,首先需关注新钻进数据的特征和分布情况,并据此动态选择合
适的预处理方法,因此,伴随钻进过程的数据动态处理将是未来研究的重点内容,以提升所提处理方
法的灵活性和适应性。
参 考 文 献:
[ 1] 王琦,高红科,蒋 振 华,等.地 下 工 程 围 岩 数 字 钻 探 测 试 系 统 研 发 与 应 用 [J].岩 石 力 学 与 工 程 学 报,
2020,39(2):301 - 310.
[ 2] 汪小刚.岩体工程力学参数取值方法研究Ⅰ:原位试验与定量类比[J].水利学报,2023,54(1):13 - 23.
[ 3] 邱道宏,李术才,薛翊国,等.基于数字钻进技术和量子遗传 - 径向基函数神经网络的围岩类别超前识别
技术研究[ J].岩土力学,2014,35(7):2013 - 2018.
[ 4] 梁铭,彭浩,解威威,等.基于数字钻探与多尺度模型融合的隧道岩体完整性自动解译技术研究及应用
[ J].岩土工程学报,2024,46(2):396 - 405.
[ 5] 李文旭,陈祖煜,唐春安,等.基于信号时频特征的微震波形识别在岩爆预测中的应用[J].中国水利水
电科学研究院学报(中英文),2022,20(6):523 - 531,556.
[ 6] 曹瑞琅,王玉杰,赵宇飞,等.基于钻进过程指数定量评价岩体完整性原位试验研究[J].岩土工程学报,
2021,43(4):679 - 687.
[ 7] 岳中琦.钻孔过程监测(DPM)对工程岩体质量评价方法的完善与提升 [J].岩石力学与工程学报,2014,
33(10):1977 - 1996.
[ 8] 王玉杰,佘磊,赵宇飞,等.基于数字钻进技术的岩石强度参数测定试验研究[J].岩土工程学报,2020,
42(9):1669 - 1678.
[ 9] WANGQ,GAOH K,JIANGB,etal.In - situtestandbolt - groutingdesignevaluationmethodofunderground
engineeringbasedondigitaldrilling[J].InternationalJournalofRockMechanicsandMiningSciences,2021,
138:104575.
[10] 梁栋才,汤华,吴振君,等.基于多钻进参数和概率分类方法的地层识别研究[J].岩土力学,2022,43
(4):1123 - 1134.
[11] TANF,YOUM,ZUOC,etal.Simulationofrock - breakingprocessbydrillingmachineanddynamicclassifica
tionofsurroundingrocks[J].RockMechanicsandRockEngineering,2021,55(1):423 - 437.
[12] ELDERTJV,SCHUNNESSONH,JOHANSSOND,etal.Applicationofmeasurementwhiledrillingtechnology
topredictrockmass1ualityandrocksupportfortunnelling [J].RockMechanicsandRockEngineering,2020,53
(3):1349 - 1358.
[13] 汤志立,徐千军.基于 9种机器学习算法的岩爆预测研究[J].岩石力学与工程学报,2020,39(4):773 - 781.
[14] 刘媛媛,刘洪伟,霍风霖,等.基 于 机 器 学 习 短 历 时 暴 雨 时 空 分 布 规 律 研 究 [J].水 利 学 报,2019,50
(6):773 - 779.
[15] KOOPIALIPOORM,FAHIMIFARA,GHALEINIEN,etal.DevelopmentofanewhybridANN forsolvinga
geotechnicalproblem relatedtotunnelboringmachineperformance[J].EngineeringwithComputers,2020,36
(1):345 - 357.
3
— 1 8 9 —