本發(fā)明涉及雪崩風(fēng)險(xiǎn)控制，更具體地說(shuō)，本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的雪崩人工干預(yù)有效影響范圍預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、在高山、雪山等地區(qū)，積雪堆積常常伴隨著潛在的雪崩風(fēng)險(xiǎn)，特別是在積雪厚度增加或經(jīng)過(guò)爆破等人為干預(yù)后，雪崩的發(fā)生概率顯著增加。為防止雪崩對(duì)山區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施、交通線路、人員安全等造成嚴(yán)重威脅，通常采用人工干預(yù)措施，如通過(guò)定點(diǎn)爆破來(lái)預(yù)先觸發(fā)小規(guī)模雪崩，以避免更大規(guī)模的自然雪崩。然而，人工干預(yù)的有效影響范圍如何精確評(píng)估和預(yù)測(cè)，始終是雪崩控制領(lǐng)域的難點(diǎn)。

2、傳統(tǒng)的雪崩干預(yù)方案，往往依賴于經(jīng)驗(yàn)或簡(jiǎn)單的數(shù)值模型，缺乏對(duì)雪崩發(fā)生概率的精確預(yù)測(cè)，無(wú)法針對(duì)不同地形和環(huán)境條件作出有效的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。隨著深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，結(jié)合三維地形數(shù)據(jù)、積雪數(shù)據(jù)、爆破參數(shù)進(jìn)行精確的雪崩風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)成為可能。這種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)模型能夠更準(zhǔn)確地判斷爆破后可能的雪崩范圍，進(jìn)而優(yōu)化爆破干預(yù)方案，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制。然而，如何從多種算法模型中篩選出最適合當(dāng)前數(shù)據(jù)特性的學(xué)習(xí)算法，成為進(jìn)一步確保雪崩人工干預(yù)效果的關(guān)鍵。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

2、一種基于深度學(xué)習(xí)的雪崩人工干預(yù)有效影響范圍預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：

3、s1、通過(guò)無(wú)人機(jī)采集雪山邊坡的三維地形數(shù)據(jù)與高位積雪體數(shù)據(jù)，并構(gòu)建預(yù)設(shè)范圍的邊坡地形數(shù)據(jù)庫(kù)與雪山邊坡積雪體數(shù)據(jù)庫(kù)；

4、s2、構(gòu)建炸藥空爆近場(chǎng)超壓數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)邊坡地形數(shù)據(jù)庫(kù)、積雪體數(shù)據(jù)庫(kù)以及炸藥空爆近場(chǎng)超壓數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)注；

5、s3、基于深度學(xué)習(xí)算法，將已完成標(biāo)簽標(biāo)注后得到的數(shù)據(jù)集輸入雪崩概率預(yù)測(cè)模型進(jìn)行構(gòu)建；

6、s4、使用構(gòu)建完成的雪崩概率預(yù)測(cè)模型對(duì)雪山邊坡的所有預(yù)設(shè)范圍均進(jìn)行遍歷預(yù)測(cè)，形成整個(gè)雪山邊坡的雪崩概率云圖；

7、s5、將s4得到的雪山邊坡概率云圖投影至雪山邊坡整體三維模型，根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)管控要求調(diào)整概率云圖顯示閾值，根據(jù)投影顯示結(jié)果判斷雪崩人工干預(yù)有效影響范圍是否滿足工程需求。

8、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，預(yù)設(shè)范圍指的是：對(duì)雪山邊坡整體進(jìn)行5m×5m的網(wǎng)格化劃分，每一個(gè)劃分后得到的網(wǎng)格即為預(yù)設(shè)范圍。

9、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，構(gòu)建的炸藥空爆近場(chǎng)超壓數(shù)據(jù)庫(kù)中，炸藥空爆的空氣沖擊波超壓數(shù)據(jù)計(jì)算公式如下：

10、；

11、為空氣沖擊波壓力等效衰減距離，為炸藥空爆的空氣沖擊波壓超壓數(shù)據(jù)。

12、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，空氣沖擊波壓力等效衰減距離的計(jì)算公式為：

13、；r為沖擊波壓力衰減距離，w為炸藥質(zhì)量。

14、進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)注的標(biāo)注內(nèi)容為：雪山邊坡地形上的積雪體在固定炸藥量和爆破點(diǎn)位的情況下發(fā)生雪崩的概率值。

15、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，深度學(xué)習(xí)算法包含分?jǐn)?shù)位回歸、deepar自回歸遞歸、lstm，以及transformer模型，通過(guò)對(duì)已完成標(biāo)簽標(biāo)注后得到的數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，以及預(yù)設(shè)的學(xué)習(xí)策略，分別生成選擇系數(shù)和適用系數(shù)，然后通過(guò)模糊邏輯從分?jǐn)?shù)位回歸、deepar自回歸遞歸、lstm，以及transformer模型中選擇對(duì)應(yīng)的唯一確定項(xiàng)算法模型進(jìn)行雪崩概率預(yù)測(cè)模型構(gòu)建。

16、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，選擇系數(shù)的獲取邏輯為：

17、獲取從已完成標(biāo)簽標(biāo)注后得到的數(shù)據(jù)集中特征提取到的各類(lèi)型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)維度、時(shí)間序列長(zhǎng)度、各類(lèi)型數(shù)據(jù)的方差，以及各類(lèi)型數(shù)據(jù)的時(shí)間序列相關(guān)性，i表示數(shù)據(jù)類(lèi)型，然后代入選擇系數(shù)計(jì)算公式中：

18、；通過(guò)計(jì)算各類(lèi)型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)維度的乘積得到，通過(guò)計(jì)算各類(lèi)型數(shù)據(jù)的方差的平均值得到，通過(guò)計(jì)算各類(lèi)型數(shù)據(jù)的時(shí)間序列相關(guān)性的平均值得到，為選擇系數(shù)，、、、均為預(yù)設(shè)的非零比例系數(shù)。

19、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，適用系數(shù)的獲取邏輯為：

20、從預(yù)設(shè)的學(xué)習(xí)策略中獲取學(xué)習(xí)率、隱層維度、丟失率、批次數(shù)值，然后代入適用系數(shù)計(jì)算公式中：

21、；為適用系數(shù)，、、、均為預(yù)設(shè)的非零影響系數(shù)。

22、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，模糊邏輯指的是：

23、將雪崩概率預(yù)測(cè)模型構(gòu)建決策時(shí)的選擇系數(shù)和適用系數(shù)均作為輸入變量，將雪崩概率預(yù)測(cè)模型構(gòu)建時(shí)采用的學(xué)習(xí)算法類(lèi)型作為輸出變量，對(duì)輸入變量模糊化處理，將輸入變量的值轉(zhuǎn)換為模糊集合，對(duì)輸出變量模糊化處理，將輸出變量轉(zhuǎn)換為模糊集合，制定模糊規(guī)則，描述不同數(shù)據(jù)種類(lèi)組合下的學(xué)習(xí)算法適配程度，將模糊化后的輸入變量通過(guò)模糊規(guī)則進(jìn)行推理，得到雪崩概率預(yù)測(cè)模型構(gòu)建時(shí)采用的學(xué)習(xí)算法類(lèi)型。

24、在一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式中，判斷雪崩人工干預(yù)有效影響范圍是否滿足工程需求指的是：根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)管控要求調(diào)整概率云圖顯示閾值，大于該閾值的網(wǎng)格化點(diǎn)位均視為爆破后發(fā)生雪崩。

25、本發(fā)明的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn)：

26、本發(fā)明基于深度學(xué)習(xí)算法，通過(guò)引入無(wú)人機(jī)采集的三維地形數(shù)據(jù)、積雪體數(shù)據(jù)及爆破參數(shù)，能夠精確分析爆破后雪崩的發(fā)生概率。相較于傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)式方法，本發(fā)明能夠更為精細(xì)地預(yù)測(cè)不同網(wǎng)格區(qū)域的雪崩風(fēng)險(xiǎn)，提高了爆破干預(yù)的精確性，避免了不必要的爆破和資源浪費(fèi)。

27、本發(fā)明引入選擇系數(shù)和適用系數(shù)，結(jié)合模糊邏輯推理，能夠自動(dòng)篩選出最適合當(dāng)前環(huán)境和數(shù)據(jù)特性的學(xué)習(xí)算法模型。這種方法不僅提高了模型的適用性和準(zhǔn)確性，還大大減少了人工選擇算法的時(shí)間和復(fù)雜度，確保在不同場(chǎng)景下均能選擇到最合適的算法模型。

28、通過(guò)雪崩概率云圖的生成，本發(fā)明能夠根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)管控要求靈活調(diào)整概率云圖的顯示閾值，幫助工程師準(zhǔn)確判斷人工干預(yù)的有效影響范圍。大于設(shè)定閾值的區(qū)域?qū)⒈灰暈楦唢L(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，確保人工干預(yù)精準(zhǔn)覆蓋關(guān)鍵區(qū)域，有效減少潛在雪崩的發(fā)生。

29、精確的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和爆破干預(yù)方案優(yōu)化，能夠減少過(guò)度爆破，避免對(duì)環(huán)境的過(guò)多破壞。同時(shí)，本發(fā)明可以幫助減少不必要的資源浪費(fèi)，通過(guò)優(yōu)化的爆破設(shè)計(jì)，使得在有限的炸藥量下實(shí)現(xiàn)最大的風(fēng)險(xiǎn)控制效果。

技術(shù)特征：

1.一種基于深度學(xué)習(xí)的雪崩人工干預(yù)有效影響范圍預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的雪崩人工干預(yù)有效影響范圍預(yù)測(cè)方法，其特征在于，預(yù)設(shè)范圍指的是：對(duì)雪山邊坡整體進(jìn)行5m×5m的網(wǎng)格化劃分，每一個(gè)劃分后得到的網(wǎng)格即為預(yù)設(shè)范圍。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的雪崩人工干預(yù)有效影響范圍預(yù)測(cè)方法，其特征在于，構(gòu)建的炸藥空爆近場(chǎng)超壓數(shù)據(jù)庫(kù)中，炸藥空爆的空氣沖擊波超壓數(shù)據(jù)計(jì)算公式如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的雪崩人工干預(yù)有效影響范圍預(yù)測(cè)方法，其特征在于，空氣沖擊波壓力等效衰減距離的計(jì)算公式為：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的雪崩人工干預(yù)有效影響范圍預(yù)測(cè)方法，其特征在于，進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)注的標(biāo)注內(nèi)容為：雪山邊坡地形上的積雪體在固定炸藥量和爆破點(diǎn)位的情況下發(fā)生雪崩的概率值。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的雪崩人工干預(yù)有效影響范圍預(yù)測(cè)方法，其特征在于，深度學(xué)習(xí)算法包含分?jǐn)?shù)位回歸、deepar自回歸遞歸、lstm，以及transformer模型，通過(guò)對(duì)已完成標(biāo)簽標(biāo)注后得到的數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，以及預(yù)設(shè)的學(xué)習(xí)策略，分別生成選擇系數(shù)和適用系數(shù)，然后通過(guò)模糊邏輯從分?jǐn)?shù)位回歸、deepar自回歸遞歸、lstm，以及transformer模型中選擇對(duì)應(yīng)的唯一確定項(xiàng)算法模型進(jìn)行雪崩概率預(yù)測(cè)模型構(gòu)建。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的雪崩人工干預(yù)有效影響范圍預(yù)測(cè)方法，其特征在于，選擇系數(shù)的獲取邏輯為：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的雪崩人工干預(yù)有效影響范圍預(yù)測(cè)方法，其特征在于，適用系數(shù)的獲取邏輯為：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的雪崩人工干預(yù)有效影響范圍預(yù)測(cè)方法，其特征在于，模糊邏輯指的是：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的一種基于深度學(xué)習(xí)的雪崩人工干預(yù)有效影響范圍預(yù)測(cè)方法，其特征在于，判斷雪崩人工干預(yù)有效影響范圍是否滿足工程需求指的是：根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)管控要求調(diào)整概率云圖顯示閾值，大于該閾值的網(wǎng)格化點(diǎn)位均視為爆破后發(fā)生雪崩。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于深度學(xué)習(xí)的雪崩人工干預(yù)有效影響范圍預(yù)測(cè)方法，具體涉及雪崩風(fēng)險(xiǎn)控制技術(shù)領(lǐng)域，包括以下步驟：通過(guò)無(wú)人機(jī)采集雪山邊坡的三維地形數(shù)據(jù)與積雪體數(shù)據(jù)，構(gòu)建邊坡地形數(shù)據(jù)庫(kù)和積雪體數(shù)據(jù)庫(kù)，并結(jié)合炸藥空爆近場(chǎng)超壓數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)注；基于深度學(xué)習(xí)算法，利用標(biāo)注后的數(shù)據(jù)集構(gòu)建雪崩概率預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)雪山邊坡所有預(yù)設(shè)范圍的雪崩概率，生成概率云圖；該云圖投影至三維模型上，并根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)管控要求調(diào)整顯示閾值，通過(guò)此判斷雪崩人工干預(yù)的有效影響范圍是否滿足工程需求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制；本發(fā)明不僅提高了模型的適用性和準(zhǔn)確性，還能精細(xì)地預(yù)測(cè)不同網(wǎng)格區(qū)域的雪崩風(fēng)險(xiǎn)，提高爆破干預(yù)的精確性，避免不必要的爆破和資源浪費(fèi)。

技術(shù)研發(fā)人員：覃壯恩,侯爭(zhēng)軍,李自強(qiáng),賀寧波,李波,韓照梁,汪雨濃,何中泉,王一帆,吳坤,簡(jiǎn)曄
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國(guó)安能集團(tuán)第三工程局有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2