一种用于城市地下空间工程的围岩位移实时观测装置

本发明涉及围岩监测，具体而言，涉及一种用于城市地下空间工程的围岩位移实时观测装置。

背景技术：

1、观测围岩位移，通常是指对地下工程或者地表岩体进行长期或短期的形变监测和记录，以了解围岩的运动规律、稳定性和变化趋势等信息。这些信息对于评估和控制地下水、地面塌陷、地震活动等地质灾害风险，以及地下工程安全性和稳定性具有重要的意义。具体来说，观测围岩位移可以用于以下方面：地质灾害风险评估：通过观测围岩位移，可以获得地下工程周围围岩的变形情况，进而对可能出现的地质灾害风险进行预测和评估。工程安全性评估：围岩位移监测可以实时反映地下工程的运行状态和周围环境的变化情况，有助于评估地下工程的安全性和稳定性。建筑物安全性评估：观测地表岩体的位移情况，可以监测到潜在的地表运动和地震活动，以便及时采取措施，保障建筑物的安全性。地下水管理：围岩位移的变化情况可以反映出地下水位的变化情况，对于科学合理地管理和利用地下水资源具有重要价值。总之，围岩位移监测是一项重要的地质勘探技术，在许多领域都有着广泛的应用前景。

2、虽然随着科学技术的不断发展，各种传感器也不断的进步，包括电感调频式位移传感器，测距传感器，滑动气压计等，已经具有很好的效果，这些传感器也被应用于围岩位移观测装置；然而现有的围岩位移观测装置仍然存在以下问题，这些传感器在观测例围岩位移时，一方面要在围岩上进行钻孔，容易对围岩造成破坏；另一方面，进行围岩观测过程中，需要长时间持续观测，在这个过程中信号易被干扰，现有技术中，针对这方面的设计不足，出现干扰的概率较大，而观测围岩的信号干扰会对观测结果产生不利影响，再一方面，现有技术中，需要人工对装置的输出的信号等进行鉴别，以确定是否存在围岩位移的情况，虽然设备可以24小时的工作，但人力却做不到24小时进行实时鉴别，并且人在工作时容易疲劳，使专注度下降，从而可能影响对数据和信号的判断，这样一来不仅可能造成数据判断出错，严重的时候还可能造成安全事故，因此，需要一种能够至少部分解决上述问题的用于城市地下空间工程的围岩位移实时观测装置。

技术实现思路

1、为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供一种用于城市地下空间工程的围岩位移实时观测装置，通过光纤传感器、信号稳定器、采集器结合具有深度学习功能的后台管理系统，解决了现有技术中的传感器需要打孔对围岩观测，并且信号易受干扰的问题，无需打孔，且抗干扰能力强，不仅可以24小时不间断监测，而且随着监测时间越长，数据量越大，还能进一步提高数据断别的准确性。

2、本发明的实施例是这样实现的：

3、本技术实施例提供一种用于城市地下空间工程的围岩位移实时观测装置，包括：

4、光纤传感器，包括用于提供单波长激光的激光源、用于传递光线的光纤以及用于接收所述单波长激光并将其转换为波形信号的光电转换单元，其中，所述光纤贴合设置于至少部分待观测围岩表面；

5、信号稳定器，其电连接到所述光电转换单元，用于处理并稳定所述波形信号，其内设有两路信号处理链路，所述两路信号处理链路通过信号耦合器合并为一路信号输出；其中，每路信号处理链路包括，顺次电连接的信号放大器、bpf滤波器、信号整流器和积分器；其中，两路所述信号处理链路中的信号放大器互为反相，一所述积分器的输出端电连接到信号耦合器的一输入端，另一所述积分器的输出端电连接到所述信号耦合器的另一输入端；

6、信号采集器，分别电连接所述信号耦合器的输出端和数据传输设备，用于接收信号稳定器输出的位移信号，并将所述位移信号处理为围岩位移数据；

7、后台管理系统，电连接到数据传输设备，所述后台管理系统包括神经网络模型，并通过所述神经网络模型处理和分析从所述数据传输设备接收到的所述围岩位移数据，得到观测结果。

8、在本发明的一些实施例中，所述信号放大器包括：第一运算放大器，其反相输入端作为信号输入端电连接有第一电阻，并通过第二电阻电连接到其输出端，其正相输入端接地；第二运算放大器，其正相输入端作为信号输入端电连接有第三电阻，并通过第四电阻电连接到其输出端，其反相输入端接地。

9、在本发明的一些实施例中，所述bpf滤波器包括：串接的第三运算放大器和第四运算放大器；

10、所述第三运算放大器，其正相输入端串接有第一电容，并通过第六电容接地，其反相输入端通过第五电阻接地，并通过第七电阻电连接到其输出端；

11、所述第四运算放大器，其正相输入端通过第九电阻电连接到所述第三运算放大器的输出端，并通过第二电容接地，其反相输入端通过第八电阻接地，并通过第十电阻电连接到其输出端，以及其输出端还通过第十一电阻接地。

12、在本发明的一些实施例中，所述信号整流器包括：第五运算放大器和第六运算放大器；

13、所述第五运算放大器和第六运算放大器，其二者的正相输入端接地，二者反相输入端分别连接有第十二电阻和第十三电阻，其中，第十二电阻和第十三电阻相连接的一端为所述信号整流器的输入端；

14、所述第五运算放大器的反相输入端电连接到第十四电阻的第一端，所述第十四电阻的第二端与第十五电阻的第一端电连接，所述第十五电阻的第二端电连接到所述第六运算放大器的反相输入端；所述第六运算放大器，其反相输入端通过第十六电阻与其输出端电连接，并通过第十七电阻电连接到第三电容的一端，作为所述信号整流器的输出端，其中，所述第三电容的另一端接地；

15、第一二极管，其阳极电连接到所述第五运算放大器的输出端，其阴极电连接到所述第五运算放大器的反相输入端；

16、第二二极管，其阳极电连接到所述第十四电阻与所述第十五电阻连接的位置，其阴极电连接到所述第五运算放大器的输出端。

17、在本发明的一些实施例中，所述积分器包括：第七运算放大器，其正相输入端通过第十九电阻接地，其反相输入端连接到第十八电阻作为积分器的输入端，以及通过第二十电阻电连接到第四电容，所述第四电容电连接到所述第七运算放大器的输出端和第二十一电阻的第一端；所述第二十一电阻的第二端电连接到第五电容的一端，作为所述积分器的输出端；所述第五电容的另一端接地；

18、所述信号耦合器具有两个输入端，用于电连接到所述积分器的输出端；以及一个输出端，电连接到信号采集器的输入端。

19、在本发明的一些实施例中，所述信号耦合器包括：一组pnp型三极管和一组npn型三极管；所述pnp型三极管和npn型三极管，其二者的基极分别电连接有第二十二电阻和第二十三电阻，作为所述信号耦合器的两个输入端，以及其二者的基极还分别电连接到用于上拉输入信号的第二十四电阻和第二十六电阻；所述pnp型三极管的发射极电连接有用于为上拉输出信号的第二十五电阻和第六电容的一端，所述第六电容的另一端电连接到第三二极管的阳极；所述npn型三极管的发射极电连唱接到第二十九电阻的一端和第七电容的一端，所述第七电容的另一端电连接到第四二极管的阳极；所述pnp型三极管的集电极通过第二十八电阻接地，所述第二十九电阻的另一端接地；所述npn型三极管的集电极通过第二十七电阻连接直流供电端；

20、所述第三二极管的阴极和所述第四二极管的阴极电连接，并作为所述信号耦合器的输出端，电连接到所述信号采集器的输入端。

21、在本发明的一些实施例中，所述神经网络模型，包括：

22、预处理模块，用于预处理所述围岩位移数据，所述预处理包括降噪处理和归一化处理；

23、特征提取模块，用于通过神经网络对预处理后的所述围岩位移数据进行特征提取，获得特征数据，并将该特征数据作为用于模型训练的训练集数据和验证集数据；

24、模型训练模块，用于通过所述训练集数据，对所述神经网络模型进行训练，并优化权重和模型结构，获得训练好的模型；

25、模型验证模块，用于将所述验证集数据输入到训练好的模型中，并对所述模型进行测试和验证，以及对所述模型进行调整和优化，获得优化的模型；

26、模型部署模块，用于部署优化的模型到具体应用中，以形成具有深度学习功能的后台管理系统。

27、在本发明的一些实施例中，所述预处理模块包括：

28、降噪子模块，用于通过自编码网络模型，去除所述围岩位移数据中的噪声，具体的，将所述围岩位移数据输入自编码网络模型，通过所述自编码网络模型将所述围岩位移数据缩到一个低维度表示，获得无噪声的所述围岩位移数据；

29、归一化子模块，用于将无噪声的所述围岩位移数据，转换为均值为0、方差为1的标准正态分布。

30、在本发明的一些实施例中，所述特征提取模块包括：

31、数据提取子模块，用于对预处理后的所述围岩位移数据，进行划分和标注，获得具有特征标注的训练集数据和验证集数据

32、模型设计子模块，用于根据围岩位移数据的类型，进行模型设计，确定用于模型训练的所述神经网络模型。

33、在本发明的一些实施例中，所述模型训练模块，包括：

34、训练子模块，用于将准备好的所述训练集数据输入神经网络模型中，通过损失函数输出，并通过反向传播算法和损失函数优化训练输出近似结果数据；

35、调参子模块，用于利用反向传播算法，通过所述近似结果数据、所述损失函数的梯度以及所述训练集数据，更新并调整所述神经网络模型各层的参数，获得训练好的模型。

36、在本发明的一些实施例中，所述模型验证模块，包括：

37、测试子模块，用于通过所述训练集数据对所述神经网络模型进行测试和评估指标，获得评估结果；

38、优化子模块，用于根据所述评估结果，对所述神经网络模型进行优化和调整，获得优化的所述神经网络模型。

39、在本发明的一些实施例中，所述损失函数包括用于回归任务的平方误差损失函数和绝对误差损失函数，以及用于分类任务二元交叉熵损失函数和对数损失函数。

40、在本发明的一些实施例中，所述调参子模块，还包括隐藏层转移函数和处理函数；其中，所述隐藏层转移函数，用于从前一时刻的隐藏状态向量和当前时刻的输入向量中计算出当前时刻的隐藏状态向量，输出给下一时刻和其他层的处理函数；所述处理函数用于将隐藏状态向量转换为输出向量。

41、相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：

42、通过光纤传感器检测位移形成波形信号，其中，所述光纤贴合设置于至少部分待观测围岩表面；信号稳定器电连接到所述光电转换单元，用于处理并稳定所述波形信号，其内设有两路信号处理链路，所述两路信号处理链路通过信号耦合器合并为一路信号输出，其中，每路信号处理链路包括，顺次电连接的信号放大器、bpf滤波器、信号整流器、积分器；其中，两个所述信号处理链路中的信号放大器互为反相，且一所述积分器的输出端电连接到信号耦合器的一输入端，另一所述积分器的输出端电连接到所述信号耦合器的另一输入端；信号采集器电连接所述信号耦合器的输出端和数据传输设备，用于接收信号稳定器输出的位移信号，并将所述位移信号处理为围岩位移数据；后台管理系统电连接到数据传输设备，所述后台管理系统包括神经网络模型，并通过所述神经网络模型处理和分析从所述数据传输设备接收到的所述围岩位移数据，得到观测结果。通过光纤传感器、信号稳定器、采集器结合具有深度学习功能的后台管理系统，解决了现有技术中的传感器，需要打孔对围岩观测，并且信号易受干扰的问题，无需打孔，且抗干扰能力强，不仅可以24小时不间断监测，而且随着监测时间越长，数据量越大，还能进一步提高数据断别的准确性。