本技術涉及隧道施工自動化和智能化，特別是涉及一種自適應地質條件的巖石隧道智能支護系統及方法。
背景技術：
1、隨著現代工程建設的發展，隧道工程作為重要的交通和市政基礎設施，在復雜地質條件下的施工安全和效率問題日益凸顯。傳統的隧道支護方法主要依賴于工程師的經驗和現場的人工檢測，這些方法不僅效率低下，而且難以應對快速變化的地質條件和施工環境，存在較大的安全隱患。
2、為了提高隧道施工的安全性和效率，近年來，行業內開始探索應用智能化技術。然而，現有的智能支護系統大多處于研發或小規模試驗階段，尚未形成成熟的、能夠大規模商業化應用的綜合解決方案。此外，隧道施工過程中涉及多種復雜的子系統。這些子系統之間數據孤島現象嚴重，缺乏有效的集成和協同，限制了隧道施工智能化水平的提升。
技術實現思路
1、本技術的目的是提供一種自適應地質條件的巖石隧道智能支護系統及方法，可實現隧道施工的自動化和智能化，集成度高、響應速度快、適應性強。
2、為實現上述目的，本技術提供了如下方案：
3、第一方面，本技術提供了一種自適應地質條件的巖石隧道智能支護系統，所述自適應地質條件的巖石隧道智能支護系統包括：智能超前地質預報模塊、智能圍巖質量評價系統、自適應支護設計優化模塊、智能施工裝備監控系統、環境監測模塊、安全預警系統、施工數據分析與決策支持系統、物資供應鏈管理模塊、人員定位與管理系統和集成控制系統；
4、所述智能超前地質預報模塊用于：獲取隧道掌子面地質數據，并利用深度學習網絡根據所述隧道掌子面地質數據預測地質變化的概率和風險等級；
5、所述智能圍巖質量評價系統用于：獲取隧道周界處的圍巖數據，并根據所述圍巖數據計算圍巖質量指數；
6、自適應支護設計優化模塊用于：獲取所述圍巖質量指數，并根據所述圍巖質量指數推薦所需的支護方案；
7、所述智能施工裝備監控系統用于：獲取施工裝備的運行參數，并在所述運行參數超過第一預設閾值時報警提示；
8、所述環境監測模塊用于：獲取隧道內部的環境參數，并在所述環境參數超過第二預設閾值時報警提示；
9、所述安全預警系統用于：
10、獲取安全監測參數；所述安全監測參數包括：所述施工裝備的運行參數和所述隧道內部的環境參數；
11、利用模式識別方法根據歷史案例數據庫識別所述安全監測參數是否具有潛在的安全風險；
12、所述施工數據分析與決策支持系統用于：
13、獲取智能施工裝備監控系統、環境監測模塊和安全預警系統的數據，得到安全數據；
14、獲取施工進度、材料使用情況和工人活動數據，得到施工數據；
15、利用歷史施工數據結合所述安全數據和所述施工數據預測施工趨勢；
16、所述物資供應鏈管理系統用于：
17、獲取施工項目中所需物資的庫存水平和供應鏈狀態；
18、利用智能預測算法根據物資消耗率和庫存量預測未來物資需求；
19、根據所述未來物資需求和所述庫存水平生成采購訂單，并通過電子數據交換技術向供應商發送訂單信息；
20、所述人員定位與管理系統用于：獲取每個人員的位置信息，并在所述人員接近危險區域或超出預設的安全范圍時，向所述人員發送警報；
21、所述集成控制系統用于協調和控制各模塊之間的信息共享和協同工作。
22、第二方面，本技術提供了一種自適應地質條件的巖石隧道智能支護方法，所述自適應地質條件的巖石隧道智能支護方法包括：
23、獲取隧道掌子面地質數據，并利用深度學習網絡根據所述隧道掌子面地質數據預測地質變化的概率和風險等級；
24、獲取隧道周界處的圍巖數據，并根據所述圍巖數據計算圍巖質量指數；
25、獲取所述圍巖質量指數，并根據所述圍巖質量指數推薦所需的支護方案；
26、獲取施工裝備的運行參數，并在所述運行參數超過第一預設閾值時報警提示；
27、獲取隧道內部的環境參數，并在所述環境參數超過第二預設閾值時報警提示；
28、獲取安全監測參數；所述安全監測參數包括：所述施工裝備的運行參數和所述隧道內部的環境參數；
29、利用模式識別方法根據歷史案例數據庫識別所述安全監測參數是否具有潛在的安全風險；
30、獲取智能施工裝備監控系統、環境監測模塊和安全預警系統的數據，得到安全數據；
31、獲取施工進度、材料使用情況和工人活動數據，得到施工數據；
32、利用歷史施工數據結合所述安全數據和所述施工數據預測施工趨勢；
33、獲取施工項目中所需物資的庫存水平和供應鏈狀態；
34、利用智能預測算法根據物資消耗率和庫存量預測未來物資需求；
35、根據所述未來物資需求和所述庫存水平生成采購訂單，并通過電子數據交換技術向供應商發送訂單信息；
36、獲取每個人員的位置信息，并在所述人員接近危險區域或超出預設的安全范圍時，向所述人員發送警報。
37、根據本技術提供的具體實施例，本技術公開了以下技術效果：
38、本技術提供了一種自適應地質條件的巖石隧道智能支護系統及方法，其系統包括：智能超前地質預報模塊、智能圍巖質量評價系統、自適應支護設計優化模塊、智能施工裝備監控系統、環境監測模塊、安全預警系統、施工數據分析與決策支持系統、物資供應鏈管理模塊、人員定位與管理系統和集成控制系統；所述智能超前地質預報模塊用于：獲取隧道掌子面地質數據，并利用深度學習網絡根據所述隧道掌子面地質數據預測地質變化的概率和風險等級；所述智能圍巖質量評價系統用于：獲取隧道周界處的圍巖數據，并根據所述圍巖數據計算圍巖質量指數；自適應支護設計優化模塊用于：獲取所述圍巖質量指數，并根據所述圍巖質量指數推薦所需的支護方案；所述智能施工裝備監控系統用于：獲取施工裝備的運行參數，并在所述運行參數超過第一預設閾值時報警提示；所述環境監測模塊用于：獲取隧道內部的環境參數，并在所述環境參數超過第二預設閾值時報警提示；所述安全預警系統用于：獲取安全監測參數；所述安全監測參數包括：所述施工裝備的運行參數和所述隧道內部的環境參數；利用模式識別方法根據歷史案例數據庫識別所述安全監測參數是否具有潛在的安全風險；所述施工數據分析與決策支持系統用于：獲取智能施工裝備監控系統、環境監測模塊和安全預警系統的數據，得到安全數據；獲取施工進度、材料使用情況和工人活動數據，得到施工數據；利用歷史施工數據結合所述安全數據和所述施工數據預測施工趨勢；所述物資供應鏈管理系統用于：獲取施工項目中所需物資的庫存水平和供應鏈狀態；利用智能預測算法根據物資消耗率和庫存量預測未來物資需求；根據所述未來物資需求和所述庫存水平生成采購訂單，并通過電子數據交換技術向供應商發送訂單信息；所述人員定位與管理系統用于：獲取每個人員的位置信息，并在所述人員接近危險區域或超出預設的安全范圍時，向所述人員發送警報；所述集成控制系統用于協調和控制各模塊之間的信息共享和協同工作，通過這些模塊之間的協作和配合可實現隧道施工的自動化和智能化，集成度高、響應速度快、適應性強。并且，本技術能夠提高施工安全性：通過智能超前地質預報模塊和安全預警系統的實時監測與分析，能夠及時發現隧道施工過程中的潛在地質風險和安全威脅。這些系統利用先進的預測算法和歷史數據學習，對可能的塌方、巖爆等災害進行預警，從而大幅度降低施工事故的發生率，保障施工人員和設備的安全。能夠優化施工效率：自適應支護設計優化算法能夠根據實時的地質數據和圍巖質量評價結果，動態調整支護參數和施工方案。這種智能化的設計過程不僅縮短了設計周期，而且提高了支護結構的適應性和可靠性，減少了因設計不當導致的施工延誤和材料浪費，顯著提升了施工效率和經濟效益。還能夠強化施工過程管理：集成控制系統作為整個智能支護系統的核心，實現了對所有子模塊的統一管理和協調。通過數據集成和智能決策支持，施工過程中的各個環節如物資供應、人員管理、環境監測等均能夠實現自動化和智能化控制。這種精細化的管理方式不僅提高了施工過程的透明度和可控性，而且通過優化資源配置和流程協調，進一步增強了施工過程的整體效率和響應速度。