本發明涉及隧道地質領域，特別是涉及一種基于多源信息融合的隧道地質綜合超前預報方法。
背景技術：
隧道地質災害嚴重制約著隧道的設計、施工、工期和造價。如何準確預報隧道施工過程中是否會存在富水帶、斷層破碎帶及溶洞暗河等不良地質，已成為隧道施工過程中亟待解決的關鍵問題，它將對減少隧道施工過程中的盲目性，實現安全快速施工有著重要指導作用。
綜合超前地質預報思想早已提出，但大部分情況下還是停留在常用預報方法簡單組合混搭階段。隧道地質綜合超前預報過程，實際上是根據已經獲取的大量多元信息，即地質信息、物探資料，對隧道未開挖的地質情況進行預報，為此人們逐漸探索能夠融合多方面信息的綜合預報方法，但目前仍處于初級階段。當前綜合預報過程依然屬于經驗預報，過度依賴于專業預報人員，缺乏其內在聯系和作用協調機制，未針對隧道洞身不良地質預測建立科學綜合分析體系。
技術實現要素：
為了克服上述現有技術的不足，本發明提供了一種基于多源信息融合的隧道地質綜合超前預報方法，它能融合宏觀地質分析、洞內地質調查、tsp法、陸地聲吶法、瞬變電磁法、地質雷達法多種單一預報方法結果，模擬多專家分析決策過程。
為實現上述目的，本發明采用的技術方案是：一種基于多源信息融合的隧道地質綜合超前預報方法，包括以下步驟：
(1)資料準備：信號預處理和特征參數提取，
(2)根據宏觀地質預報結果構造可能出現的不良地質識別框架，
(3)將單一預報方法的預報結果視為證據，對每個證據賦基本概率值，
所述構造單一證據賦基本概率值的方法包括將模式識別結果轉換為基本概率值、由領域專家主觀賦值、引入基于區間數的歐氏距離得到各證據的基本概率值，
所述將模式識別結果轉換為基本概率值具體是指將典型巖溶不良地質體探地雷達預報結果的模式識別測度值歸一化后轉換為基本概率值，
所述由領域專家主觀賦值具體包括兩種方式：第一種為將宏觀地質預報專家系統推理結論的可信度轉換為基本概率值，第二種為在實測數據的基礎上借助專家經驗得到證據基本概率值，
(4)通過引入修正系數來對證據源進行修正，所述引入修正系數來對證據源進行修正包括根據已有先驗知識獲取、由證據間相似度換算，
所述根據已有先驗知識確定修正系數是指綜合考慮了每種預報方法特點、現場探測條件、解譯方法及預報人員水平四方面因素后給出的修正系數，
(5)根據登普斯特證據合成法則，按“宏觀預報→洞內地質分析→長距離物探→短距物探”步驟，逐層合成修正后的各證據源，得出多個證據聯合作用下的組合概率值。
(6)根據信度占優準則確定成最終的預報結論，
所述信度占優準則具體指：首先根據多個證據聯合作用下的組合概率值，得到組合證據源對識別框架θ中所有可能出現的不良地質情況的信度區間[belj,plj]，以及證據源的不確定度wm(θ)，然后按以下規則確定最終預報結論fc：
規則1：
規則2：wm(θ)<ε1
規則3：bel(fc)-bel(fj)>ε2
規則4：bel(fc)>wm(θ)
參數ε1，ε2需要根據實際情況合理選擇。
所述單一預報方法具體指：宏觀地質分析、洞內地質調查、tsp法、陸地聲吶法、瞬變電磁法、地質雷達法。
所述單一預報方法的基本概率值修正系數確定標準如下：
宏觀地質分析法，一般情況下修正系數取值范圍為0.5～0.7，與地質分析人員水平以及地質資料完備程度因素有關，當為隧道地質專家且已有地質資料十分完備時修正系數取大值；
tsp法或陸地聲吶法，一般情況下修正系數取值范圍為0.6～0.8，與探測解譯技術人員水平以及現場探測環境因素有關，當技術人員為領域專家且現場探測環境好時修正系數取大值。當采用洞內外探測或其他輔助方法相互驗證時，修正系數取值可進一步提高；
瞬變電磁法，一般情況下修正系數取值范圍為0.6～0.8，與探測解譯技術人員水平以及現場探測環境因素有關，當技術人員為領域專家且現場探測環境好時修正系數取大值。當采用洞內外探測或洞內加密探測等方法相互驗證時，修正系數取值可進一步提高。當現場干擾強烈，且并未采取有效措施消除干擾時，結果不可信；
探地雷達法，一般情況下修正系數取值范圍為0.7～0.9，與現場探測環境以及探測解譯方法因素有關，當探測環境好且采用先進解譯方法時修正系數取大值。
本發明的突出優點在于：
針對目前隧道地質預報中存在的大量不確定性問題，根據目前隧道地質綜合預報方法特點，引入登普斯特-謝弗證據理論，實現了一種基于證據理論的隧道地質預報多源信息融合方法，能夠融合多方面信息，模擬多專家分析決策過程而不降低預測結果準確性，能夠最大限度消除單一預報方法的多解性，提高隧道綜合地質預報精度。
附圖說明
圖1為本發明所述的基于證據理論的隧道地質預報多源信息融合方法的總流程圖。
具體實施方式
下面結合附圖和實施例對本發明的技術方案作進一步說明。
如圖1所示，本發明所述的基于證據理論的隧道地質預報多源信息融合方法，具體操作步驟和控制條件如下：
a.資料準備、信號預處理及特征參數提取，即對每種預報方法所獲得的初始資料進行整理、歸類，提取各自相應的預測參數指標。如隧道宏觀地質預報基本地質信息主要來源為已有勘察設計成果、區域地質資料及地表地質補充調查結果，首先應從其中提取地層巖性、地質構造、地形地貌、氣候條件及地表水系特征五個預測指標。
b.根據宏觀地質預報結果構造可能出現的不良地質識別框架，構建識別框架是針對具體問題而言的，如預測圍巖富水等級時，識別框架為：強富水、中強富水、中等富水及弱富水4個焦元；而本發明應用實施例中要預測斷層破碎帶內具體地質體類型時，則識別框架為：較完整圍巖、破碎帶巖體夾泥帶、無充填物空腔、軟塑-流塑狀斷層泥充填空腔4個焦元。
c.根據每種預報方法原理及相應的解譯標準得到單一預報方法各自的結果，將每種預報方法的預報結果視為證據，對每個證據賦基本概率值，每個證據都從一個獨立側面反映隧道地質情況。
隧道地質綜合預報涉及地質分析與多種物探手段，各種手段原理各不相同，根據不同方法特點需要采用不同基本概率賦值方法。本發明采用以下三種方法：
①將模式識別結果轉換為基本概率值。如采用探地雷達識別典型巖溶不良地質體，首先從實測地質雷達數據中提取相應的屬性參數，然后采用模式識別方法得到識別框架中不良地質體的識別測度值，最后將識別測度值歸一化處理后轉換為基本概率值。
②由領域專家主觀賦值，具體包括兩種方式。第一種為將宏觀地質預報專家系統推理結論的可信度轉換為基本概率值，由于專家系統集成了多位專家經驗以及大量理論成果，因此獲得的基本概率分配準確率也相對較高，實際上這種方式屬于間接的領域專家主觀賦值。第二種為在實測數據的基礎上借助專家經驗得到證據基本概率值，如tsp、瞬變電磁法以及陸地聲吶法解譯結果難以量化表示，且人工智能方法難以應用，此時往往需要相關領域專家根據實測數據進行解譯，并給出相應解譯結果，然后再將其轉換為基本概率值，此種方式獲得的基本概率值受專家主觀影響較大。一般來說專家不直接給出基本概率賦值，而是給出出現某種結果的可能性大小等定性評語，本發明將可能性大小劃分為五個等級：u＝{可能性小,可能性較小,有可能出現,可能性較大,可能性大}，其相應的概率取值范圍為：p＝{0～0.2,0.2～0.4,0.4～0.6,0.6～0.8,0.8～1.0}，最后將識別框架的概率歸一化后即可得到相應的基本概率賦值。
③引入基于區間數的歐氏距離建立各證據體基本概率分配函數。相應計算過程為：設第j條證據的量化取值結果為
由上式可知，兩區間數的歐氏距離越小，則說明第j個證據對預測結果fi的支持度越大。通過上式可求得第j個證據體與各種可能預測結果的歐氏距離，根據歐氏距離大小可反映證據體對預測結果的支持度這一特征，可以進一步確定第j個證據體對應預測結果的基本概率值分配函數：
式中n為識別框架中單元素焦元數。
d.若由步驟c得出的各個證據源高度沖突，則通過引入修正系數來對證據源進行修正。即根據已有先驗知識獲取修正系數或由證據源間相似度換算成可信度得出修正系數。
根據已有先驗知識確定修正系數是指綜合考慮了每種預報方法特點、現場探測條件、解譯方法及預報人員水平四方面因素后給出的修正系數，實際操作時由綜合分析人員根據實際情況確定。本發明根據大量文獻及工程實例，總結本發明所涉及的預報方法的基本概率值修正系數確定標準如下：
宏觀地質分析法，一般情況下修正系數取值范圍為0.5～0.7，與地質分析人員水平以及地質資料完備程度因素有關，當為隧道地質專家且已有地質資料十分完備時修正系數取大值；
tsp法或陸地聲吶法，一般情況下修正系數取值范圍為0.6～0.8，與探測解譯技術人員水平以及現場探測環境因素有關，當技術人員為領域專家且現場探測環境好時修正系數取大值。當采用洞內外探測或其他輔助方法相互驗證時，修正系數取值可進一步提高；
瞬變電磁法，一般情況下修正系數取值范圍為0.6～0.8，與探測解譯技術人員水平以及現場探測環境因素有關，當技術人員為領域專家且現場探測環境好時修正系數取大值。當采用洞內外探測或洞內加密探測等方法相互驗證時，修正系數取值可進一步提高。當現場干擾強烈，且并未采取有效措施消除干擾時，結果不可信；
探地雷達法，一般情況下修正系數取值范圍為0.7～0.9，與現場探測環境以及探測解譯方法因素有關，當探測環境好且采用先進解譯方法時修正系數取大值。
由證據間相似度換算的算法步驟如下：
①引入測度的概念，綜合考慮證據之間的包容性和差異性，計算基本概率值函數為m1和m2的兩個證據源相似度，計算公式為：
式中ai為一條證據的焦元，相似度的取值范圍為[0,1]，取值越大表明兩條證據之間相似度越大、沖突越小。
②采用上述方法，分別計算所有證據兩兩之間的相似度，然后計算其它證據對某條證據i的支持度：
最后證據源的可信度，即修正系數，通過將各證據的支持度歸一化后獲得。
③獲得修正系數后，則需要對原來的基本概率值函數mi進行修正，修正后新的基本概率值函數表達式為：
式中credi為證據i的可信度，即修正系數。計算出各證據新的基本概率值后，就可以采用登普斯特法則來進行隧道超前地質預報多證據信息融合，得到各個證據的組合概率值。
e.根據登普斯特證據合成法則，按“宏觀預報→洞內地質分析→長距離物探→短距物探”步驟，逐層合成各證據源，得出多個證據聯合作用下的組合概率值。隨著證據越來越充分，不良地質信息也越來越清晰，最后縮小到具體位置上，從而實現隧道洞身不良地質預測。本發明所包含的長距離物探方法指tsp法和陸地聲吶法、短距物探方法指瞬變電磁法、地質雷達法，其他的物探方法也可采用類似的方式納入本發明。
所述根據登普斯特合成法則逐層合成修正后的各證據源，具體方法如下：
設有兩個相互獨立證據，其焦元分別為bi和ci(i＝1,2，…，m；j＝1,2，…，n)，m和n分別表示這兩個證據焦元的個數。bel1和bel2分別是兩個證據的信度函數，m1和m2分別是其對應的兩個基本概率值，則合成后的基本概率賦值函數m⊕：2θ→[0,1]表達式為：
式中，
f.根據融合后證據源的似然函數和信任函數得出不確定度和信度區間，按照綜合預報規則形成最終的預報結論。即，首先根據多個證據聯合作用下的組合概率值，得到組合證據源對識別框架θ中所有可能出現的不良地質情況的信度區間[belj,plj]，以及證據源的不確定度wm(θ)，然后按以下規則確定最終預報結論fc：
規則1：
規則2：wm(θ)<ε1
規則3：bel(fc)-bel(fj)>ε2
規則4：bel(fc)>wm(θ)
參數ε1，ε2需要根據實際情況合理選擇。
應用實施例
以廣西岑水高速嶺腳隧道左線地質預報為實例說明本發明應用效果：
隧道fk18+330～fk18+175里程段各種預報方法定性預報結果匯總，如表1所示。
表1
采用本發明所提出的基于多源信息融合的隧道地質綜合超前預報方法來對隧道fk18+330～fk18+175段地質情況進行綜合預測。根據宏觀地質預報結果，識別框架可表示為：θ＝{a,b,c,d}，式中a為較完整圍巖，b為破碎帶巖體夾泥帶，c為無充填物空腔，d為軟塑-流塑狀斷層泥充填空腔。
按照本發明所述的方法，將每種預報方法的結果視為證據，對每個證據賦基本概率值，并對各證據源進行修正。表2為本實例中六處典型位置，每種方法預報結果修正后的基本概率值列表。
表2
采用登普斯特-謝弗證據合成規則，對上述六處異常分別進行證據融合，然后根據本發明所述信度占優判斷準則判斷地質體類型，融合后的組合概率值及預報結果如表3所示。
表3
經實際開挖后對比發現，預報結果與開挖結果吻合良好。進一步體現本方法的優越性。