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摘要
位于中国西北部的东天山地区，拥有着复杂的地质条件，因此如何快速准确预测隧道掌子面前方的围岩质量的难度增大，准确客观反映岩体基本特性的围岩分类是隧道设计与施工的重要参考依据。旨在建立一种能客观准确评价东天山地区工程地质环境及预测围岩等级的方法，依托在建东天山隧道项目。首先，选取东天山特长隧道已开挖典型地质区段，以工程地质分区、高关联度物探技术参数指标及物探偏移图像为基础，组成机器学习训练样本；其次，采用Python语言基于TensorFlow深度学习框架编写深度学习网络算法训练样本，建立围岩类别预测模型；再次，采用新开挖段数据不断验证与优化模型；最后，将预测精度最高的模型推广应用于天山地区隧道围岩类别预测，结果表明联合隧道散射地震成像(tunnel seismic tomography, TST)偏移图像、地质分区与物探指标数据集训练出来的模型效果最好。
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单位新疆大学; 建筑工程学院
