摘要
本发明属于地下灾害监测技术领域,提供了一种基于多物理场耦合的隧道管廊灾害监测方法及系统,使用多物理场数据进行监测,能捕捉到地下隧道/管廊内部及周围土体的各类细微变化,为隧道/管廊工程灾害模型的建立以及灾害的预测提供精确数据,相较传统的单一物理量监测与分析更加具有合理性,极大减少因数据不全导致的安全隐患难以发现,显著提高地下工程安全检测效率;在此基础上,将数据进行时间步对齐,并基于克里金空间插值将离散的多物理场数据映射为连续物理场分布,建立渗流‑力学‑热力学耦合方程计算预测沉降量,并利用降阶模型算法将传统的数据耦合计算10h以上的计算时间优化至5min内。
技术关键词
灾害监测方法
物理
隧道
数学模型
深度神经网络学习
灾害监测系统
灾害监测技术
方程
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