Application of Signal Imaging Analysis Technology in Prediction and Treatment of Water Inrush in Diversion Tunnel
Notice bibliographique
Résumé
A signal imaging analysis technology was proposed to accurately interpret geological radar detection images in order to address the issues of difficult interpretation of radar advance forecast images of water inrush in diversion tunnels in unfavorable geological zones and difficult detection of grouting effects in grouting circles. The waveform, amplitude, and frequency differences in the radar data among various geological bodies in the fracture development zone, broken zone, and water-rich zone can be analyzed by the signal imaging analysis technology, which can extract multiple technical parameters for comprehensive judgment and provide a foundation for the interpretation of geological radar images. In this study, signal mapping analysis technology was used to interpret the geological detection images taken in front of the tunnel face and the surrounding rock geological detection map after cement-polyvinyl alcohol grouting, respectively. The accuracy of the signal mapping analysis technology was confirmed, and the following conclusions were drawn: (1) Geographic Different geological structures, such as fissure zones, broken zones, and water-rich zones, have different reflection signal properties for radar electromagnetic waves. With the help of the image, distinct geological features can be identified and water inrush can be anticipated; (2) Electronic scanning imaging can be used to observe it. The geological radar image feedback of the grouting circle after grouting indicates that the lithology of the grouting circle is complete and the grouting reinforcement and sealing effect is good when the cement-polyvinyl alcohol slurry concretion particles are dense; (3) The numerical analysis results of the seepage field of the tunnel demonstrate that the grouting of the surrounding rock can effectively reduce water seepage and control water gushing. The study's findings offer a specific reference point for the forecasting and management of water gushing in diversion tunnels located in adverse geological regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».