简介：摘要：在隧道开挖过程中，通过掌子面推进不断揭露的地质情况进行前方地质预测对提高隧道掘进的安全性具有重要作用。工程实践中，准确的进行掌子面前方地质演化预测需要工程师具有坚实的地质理论基础和丰富的实践经验，具备这两点要求的现场工程师是十分匮乏的。基于机器学习技术，项目提出一种利用掌子面地质参数进行前方地质判断的方法；能综合分析岩性、岩层产状及节理裂隙、断层、围岩变形及失稳和渗水指标，通过ResNet模型、U-Net模型、LSTM循环神经网络模型和Google Earth平台获取岩性、岩层产状及节理裂隙、断层、围岩变形及失稳和渗水信息；学习评分标准判断地质变化情况，综合分析评价前方待掘进地质，为施工提供可靠的预测信息，从而提高隧道施工的安全性。
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