一种基于GRU神经网络的盾构壁后注浆状况的监测方法

本发明公开一种基于GRU神经网络的盾构壁后注浆状况的监测方法，包括：S1：连接试验装置，进行管路与注浆模型筒的气密性测试；S2：配置克泥效浆液和乙二醇水溶液，装填注浆模型筒；S3：对注浆模型筒内加压，观察渗流过程，直至克泥效浆液充满砂土层；S4：监测由波导杆产生的信号，将监测信号提取处理后代入GRU模型进行训练；S5：现场施工时，在土层内安装波导杆进行实时监测，监测数据经过处理后代入训练好的GRU模型，导出注浆效果动态图；S6：根据注浆效果动态图，确定注浆压力及注浆量。本发明可以模拟浆液渗透地层过程，试验结果作为判断实际注浆效果的依据，使用GRU神经网络实现对盾构壁后注浆状况的智能可视化监测。