【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及tbm施工評價研究，具體說是一種基于圖像分形維數的tbm破巖效率評價方法。
技術介紹
1、隨著我國地下空間開發程度的不斷提高，施工難度也在逐步增加。相較之下，tbm具有施工速度快、施工成本低、施工質量好和安全性優異的優點，成為隧道施工的首選方法。如何在保障安全施工的前提下提高掘進效率，同時減少刀具磨耗，成為盾構施工領域最為關注的焦點問題之一。tbm掘進過程中產生的巖碴包含豐富信息，可綜合反饋圍巖情況與tbm破巖效率。
2、分形理論在巖石破碎研究領域有著廣闊的應用前景，與爆破碎石、風化巖片類似，盾構掘進巖碴也具有顯著的自相似性、不規則性和非線性，說明巖碴是分形學理想的研究對象，用合適的分形維數計算方法，可對模糊的巖碴特性進行量化，為分形學研究巖渣提供了理論依據。
3、如徐澤民等結合巖碴粒徑分布情況，對刀具破巖狀態進行了分析，認為可根據碴料中巖塊與巖粉的相對含量對掘進效率進行判斷；為準確預測破巖效率并優化掘進參數，學界提出了數種描述巖碴整體粒徑分布狀況的定量指標，并分析了這些指標與掘進機能耗評價指標、掘進參數的相關性。matsui等通過室內撞擊試驗發現，破碎巖石的分形維數越大，消耗能量越多。閆長斌等對巖碴進行篩分，探究了不同巖石強度、巖石耐磨性條件下粗糙度指數的變化，并利用粗糙度指數對最優掘進推力區間進行了預測。粗糙度指數過度地關注大粒徑巖碴占比，而忽視了較小粒徑巖碴的分布情況，同時，篩孔的形狀、尺寸以及篩網的數量和級別都在一定程度上影響著篩分結果。此外，篩分試驗耗時長、勞動量大的特點也限制了粗
4、現有的隧道掘進巖碴信息的提取與利用存在以下問題：在定性分析實用性欠佳的情況下，定量分析巖碴粒徑質量分布的指標單一，缺乏一種能夠快速、準確評價巖碴質量分布的定量指標，以便于對掘進效率、掘進參數進行更精準的優化。因此，現在亟需研發一種多指標定量分析巖渣粒徑質量分布的方法，對tbm破巖效率進行快速、高效評價。
技術實現思路
1、為解決上述問題，本專利技術的目的是提供一種基于圖像分形維數的tbm破巖效率評價方法，為tbm破巖效率預測提供新思路。
2、本專利技術為實現上述目的，通過以下技術方案實現：
3、一種基于圖像分形維數的tbm破巖效率評價方法，包括以下步驟：
4、步驟1，搭建獲取巖渣圖像的拍攝平臺，對獲取的巖渣圖像進行預處理；
5、步驟2，依照sandbox法基本原理，針對巖碴圖像特點在原有模型的基礎上進行改進，基于matlab平臺編寫了圖像分形維數的計算程序，把圖片導入計算程序以獲取圖像分形維數d；
6、步驟3，設計拍攝高度對比實驗測試步驟2圖像分形維數的性能和適用條件，并與傳統盒計數法進行了對比；
7、步驟4，分析圖像分形維數d與比能se、粗糙度指數ci的相關性來確定其與tbm破巖效率的關系。
8、優選地，步驟1中的預處理包括對圖像進行灰度化、圖像平滑與銳化、二值化及形態學運算。
9、優選地，步驟1中的拍攝平臺采用的拍攝設備是16.0mp小型傳感器超級變焦相機。
10、優選地，步驟2中依照sandbox法基本原理，針對巖碴圖像特點在原有模型的基礎上進行改進的具體步驟包括：
11、sandbox法基本原理計算公式是：
12、n(l)＝cld；
13、式中，l是以圖像中心點建立一個尺寸為l的方框；n(l)為方框內分形體的像素數的統計值；c為與分形體特征有關的常數，d為sandbox法分形維數值；
14、對上式取對數可得：
15、lgn(l)＝lgc+dlgl；
16、將n(l)與l在雙對數坐標系下作按最小二乘法作線性擬合，擬合直線的斜率即為sandbox分形維數。
17、優選地，步驟2中基于matlab平臺編寫了圖像分形維數的計算程序的具體步驟包括：
18、步驟2-1：收集輸入參數，包括以二值形式保存且去掉冗雜信息的巖碴輪廓圖像以及目標矩形框的劃分數量；
19、步驟2-2：計算分形圖像幾何中心并求圖像邊界距其的最小距離l1_min；
20、步驟2-3：自適應獲取候選區域并統計區域內各中心點坐標；
21、步驟2-4：以對數規則選定目標框尺寸；
22、步驟2-5：遍歷各中心點位置并統計前景像素數；
23、步驟2-6：對像素數量取均值并擬合。
24、優選地，步驟2-3中，原有以最小邊界距離為標準向圖像內部縮進建立中心點候選區域的基礎上加入while循環結構判斷候選區域大小，若候選矩形框面積占原圖的比例小于13～17％，并以k為單位擴展原候選區域并再次檢測。
25、優選地，步驟3中拍攝高度對比實驗，設置了30cm、60cm、90cm、120cm、150cm、180cm、210cm和240cm共8種不同的拍攝高度，通過對比分析提出一種適用于本專利技術的拍攝高度標準。
26、進一步優選地，選取120cm作為標準觀測高度。
27、優選地，步驟4中分析圖像分形維數d與比能se、粗糙度指數ci的相關性來確定其與tbm破巖效率的關系，具體包括以下步驟：
28、隨著粗糙度指數ci增加，圖像分形維數d均逐漸減小，二者大致呈對數關系；不考慮圍巖級別的情況下，巖碴圖像分形維數d與se之間相關性不明顯，數據整體分布較為離散，在同種圍巖級別下，隨巖碴圖像分形維數d的增加，se逐漸增大，二者呈對數關系，根據線性相關程度判別出圖像分形維數評價破巖效率的合理性。
29、優選地，所述粗糙度指數ci和圖像分形維數d擬合相關系數在0.76～0.80，進一步優選地粗糙度指數ci和圖像分形維數d擬合相關系數為0.78。
30、本專利技術相比現有技術具有以下優點：
31、本專利技術的基于圖像分形維數的tbm破巖效率評價方法，分析了圖像分形維數與比能、粗糙度指數之間的關系，探討了基于圖像分形維數評價tbm破巖效率的可行性，為tbm掘進性能預測提供新的思路；定量分析巖渣粒徑質量分布的指標多樣，能夠快速、準確評價巖渣質量分布，從而對掘進效率和掘進參數進行精準優化。
32、本專利技術在不同圍巖級別下對巖碴圖像分形維數d與粗糙度指數ci和比能se的相關性進行分析發現：隨ci增加，圖像分形維數d均逐漸減小，二者大致呈對數關系，擬合相關系數在0.78附近；不考慮圍巖級別的情況下，巖碴圖像分形維數d與se之間相關性不明顯，數據整體分布較為離散，在同種圍巖級別下，隨巖碴圖像分形維數d的增加，se逐漸增大，二者呈對數關系，根據線性相關程度可判別出圖像分形維數評價破巖效率的合理性。本專利技術可以用于在某一項目中評價破巖效率，比較破巖效率是增大了還是減小了，進而調整施工策略。
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1.一種基于圖像分形維數的TBM破巖效率評價方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于圖像分形維數的TBM破巖效率評價方法，其特征在于：步驟1中的預處理包括對圖像進行灰度化、圖像平滑與銳化、二值化及形態學運算。
3.根據權利要求1所述的一種基于圖像分形維數的TBM破巖效率評價方法，其特征在于：步驟1中的拍攝平臺采用的拍攝設備是16.0MP小型傳感器超級變焦相機。
4.根據權利要求1所述的一種基于圖像分形維數的TBM破巖效率評價方法，其特征在于：步驟2中依照Sandbox法基本原理，針對巖碴圖像特點在原有模型的基礎上進行改進的具體步驟包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于圖像分形維數的TBM破巖效率評價方法，其特征在于：步驟2中基于Matlab平臺編寫了圖像分形維數的計算程序的具體步驟包括：
6.根據權利要求5所述的一種基于圖像分形維數的TBM破巖效率評價方法，其特征在于：步驟2-3中，原有以最小邊界距離為標準向圖像內部縮進建立中心點候選區域的基礎上加入while循環結構判斷候選區域大小，若候選矩
7.根據權利要求1所述的一種基于圖像分形維數的TBM破巖效率評價方法，其特征在于：步驟3中拍攝高度對比實驗，設置了30cm、60cm、90cm、120cm、150cm、180cm、210cm和240cm共8種不同的拍攝高度，通過對比分析提出一種適用于本專利技術的拍攝高度標準。
8.根據權利要求7所述的一種基于圖像分形維數的TBM破巖效率評價方法，其特征在于：選取120cm作為標準觀測高度。
9.根據權利要求1所述的一種基于圖像分形維數的TBM破巖效率評價方法，其特征在于：步驟4中分析圖像分形維數D與比能SE、粗糙度指數CI的相關性來確定其與TBM破巖效率的關系，具體包括以下步驟：
10.根據權利要求9所述的一種基于圖像分形維數的TBM破巖效率評價方法，其特征在于：所述粗糙度指數CI和圖像分形維數D擬合相關系數在0.76～0.80。
...【技術特征摘要】
1.一種基于圖像分形維數的tbm破巖效率評價方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于圖像分形維數的tbm破巖效率評價方法，其特征在于：步驟1中的預處理包括對圖像進行灰度化、圖像平滑與銳化、二值化及形態學運算。
3.根據權利要求1所述的一種基于圖像分形維數的tbm破巖效率評價方法，其特征在于：步驟1中的拍攝平臺采用的拍攝設備是16.0mp小型傳感器超級變焦相機。
4.根據權利要求1所述的一種基于圖像分形維數的tbm破巖效率評價方法，其特征在于：步驟2中依照sandbox法基本原理，針對巖碴圖像特點在原有模型的基礎上進行改進的具體步驟包括：
5.根據權利要求1所述的一種基于圖像分形維數的tbm破巖效率評價方法，其特征在于：步驟2中基于matlab平臺編寫了圖像分形維數的計算程序的具體步驟包括：
6.根據權利要求5所述的一種基于圖像分形維數的tbm破巖效率評價方法，其特征在于：步驟2-3中，原有以最小邊界距離為標準向圖像內部縮進建立中心...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李慶民，陳健，李秀東，閆長斌，楊公標，尹波濤，王志奎，石雨萱，孔德奧，安芳慧，杜明哲，
申請(專利權)人：中鐵十四局集團有限公司，
類型：發明
國別省市：
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