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        基于機(jī)器學(xué)習(xí)的深基坑三維土層重建

        2021-06-21 09:19:44王朱賀張希瑞
        重慶大學(xué)學(xué)報(bào) 2021年5期
        關(guān)鍵詞:模型

        王朱賀,李 楠,張希瑞,蘇 想

        (1. 北京工商大學(xué) 人工智能學(xué)院,北京 100048;2. 智慧互通科技有限公司河北省靜態(tài)交通技術(shù)創(chuàng)新中心 河北 張家口 076250)

        根據(jù)實(shí)地采集的有限土層樣本數(shù)據(jù),利用計(jì)算機(jī)圖形學(xué)相關(guān)算法,將地下不同土層的空間三維結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測還原并進(jìn)行實(shí)體建模的過程稱之為土層三維重建。土層三維重建對(duì)地下施工過程的管理具有十分重要的意義。以深基坑挖掘工程為例,技術(shù)人員需要通過一系列工程數(shù)據(jù)來對(duì)施工過程中可能存在的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警。這些數(shù)據(jù)包括基坑區(qū)域內(nèi)的土層信息、基坑支護(hù)結(jié)構(gòu)信息、基坑施工過程中的各類傳感器監(jiān)測信息等。對(duì)支護(hù)結(jié)構(gòu)的失效預(yù)警需要進(jìn)行相關(guān)的數(shù)值計(jì)算才能完成[1-2]。其中,土層的三維分布信息十分重要,因?yàn)樾枰鶕?jù)土層實(shí)際情況計(jì)算土壓力,作為支護(hù)結(jié)構(gòu)計(jì)算的輸入載荷,進(jìn)而得到預(yù)警信息。

        傳統(tǒng)土層建模方法有很多種,如基于邊界、高度的三維土層建模[3],基于鉆孔信息[4]的插值土層生成等[5]。目前較為常用的插值方法是克里金插值[6],如文獻(xiàn)[7]設(shè)計(jì)了一種三維克里金算法,能較好的反映地質(zhì)空間的各向異性特征。另外,反距離加權(quán)平均插值法同樣在三維土層重建中有重要作用,文獻(xiàn)[8]對(duì)反距離權(quán)重插值法和自然鄰域插值法展開對(duì)比研究,得出反距離權(quán)重插值法更加適用于地層缺失嚴(yán)重的層位,能夠更好地保留地層缺失的特征的結(jié)論。

        隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展和計(jì)算機(jī)算力的提高,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)被證實(shí)在圖像[9]和音頻[10]領(lǐng)域有著顯著的效果。在三維地質(zhì)建模中,機(jī)器學(xué)習(xí)也有了初步應(yīng)用,文獻(xiàn)[11]從機(jī)器學(xué)習(xí)的角度提出矢量勢(shì)場解決方案,用隱式建模方法構(gòu)造地質(zhì)模型,文獻(xiàn)[12]提出GSIS系統(tǒng)進(jìn)行多參數(shù)地質(zhì)建模,并以北京順義區(qū)工程地質(zhì)模型和中心城區(qū)的地質(zhì)模型為例進(jìn)行驗(yàn)證。文獻(xiàn)[13]利用支持向量機(jī)結(jié)合鉆孔數(shù)據(jù)、表面地質(zhì)圖、地質(zhì)剖面數(shù)據(jù)等進(jìn)行土層自動(dòng)化重建。文獻(xiàn)[14]基于堆棧的方法來表示地質(zhì)表面和地下結(jié)構(gòu),解決了體數(shù)據(jù)模型存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量大的問題。

        總體來說,傳統(tǒng)的插值算法雖然在簡單、連續(xù)的土層上基本能夠?qū)崿F(xiàn)土層重建,但在復(fù)雜地形(比如斷層、下沉、尖滅)上的表現(xiàn)不佳。另外插值算法受到選取鉆孔數(shù)目和位置的影響,建模的不確定性大,適用范圍比較局限。目前對(duì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行土層重建的相關(guān)研究還較為初步,且需克服下述問題:1)足量訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲??;2)有效特征數(shù)據(jù)編碼;3)高適應(yīng)性和魯棒性學(xué)習(xí)模型。

        針對(duì)上述問題,設(shè)計(jì)一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的三維土層重建方法,總體技術(shù)路線圖如圖1所示。其中分為4個(gè)主要技術(shù)環(huán)節(jié),分別為

        圖1 總技術(shù)路線圖

        1)土層樣本數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法。針對(duì)鉆孔數(shù)據(jù)和土層樣本的稀缺,進(jìn)行了土層和鉆孔數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法的設(shè)計(jì),以獲得足量訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集;

        2)鉆孔數(shù)據(jù)預(yù)處理。設(shè)計(jì)了編碼算法,將維度不統(tǒng)一的鉆孔數(shù)據(jù)編碼為形式一致的特征圖,作為網(wǎng)絡(luò)模型的輸入;

        3)設(shè)計(jì)并搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)行土層預(yù)測訓(xùn)練;

        4)土層體數(shù)據(jù)可視化。根據(jù)模型輸出的土層標(biāo)簽提取數(shù)據(jù)場中等值面,將等值面以內(nèi)體數(shù)據(jù)進(jìn)行聚塊,生成土層模型。

        1 基于土層生成算法的鉆孔數(shù)據(jù)建模

        1.1 鉆孔數(shù)據(jù)建模

        鉆孔是為了獲得地下土層分布情況而向地下打的孔洞,在工程應(yīng)用中,獲取地下三維土層信息的方法,一般采用工程鉆探法,系統(tǒng)為了進(jìn)行土層重建設(shè)計(jì)了文件存儲(chǔ)鉆孔數(shù)據(jù)。

        如圖2所示,鉆孔隨機(jī)分布在地層中,經(jīng)過若干土層,一個(gè)鉆孔的三維結(jié)構(gòu)圖中,包括鉆孔的高程值、平面坐標(biāo)、所經(jīng)過的土層及該土層厚度。鉆孔文件中包含土層信息,土層信息有土層標(biāo)簽、土層名稱、土層顏色和土層描述。鉆孔數(shù)據(jù)包含:鉆孔名稱、鉆孔高程值、鉆孔半徑、鉆孔經(jīng)過的土層及土層厚度、鉆孔坐標(biāo)。其中鉆孔經(jīng)過的土層及土層厚度是以列表的形式存儲(chǔ),一個(gè)列表中存儲(chǔ)一個(gè)土層標(biāo)簽和相應(yīng)的厚度,由于土層存在缺失和斷層情況,列表的長度并不是固定的,而是根據(jù)土層的情況而定,鉆孔經(jīng)過土層標(biāo)簽與土層數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián),每種土層有不同的顏色,以此實(shí)現(xiàn)鉆孔的可視化。

        圖2 鉆孔數(shù)據(jù)建模示意圖

        在鉆孔文件中,除了圖中所示的信息,還包含文件類型、文件生成時(shí)間、數(shù)據(jù)類型等一系列輔助信息。

        1.2 土層生成算法

        本算法的目的在于模仿實(shí)際施工低質(zhì)環(huán)境中典型的土層結(jié)構(gòu)生成仿真數(shù)據(jù),增強(qiáng)土層訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的規(guī)模。

        在實(shí)際中很難得知真實(shí)土層的分布情況,對(duì)土層數(shù)據(jù)的獲得一般是通過少量鉆孔數(shù)據(jù)建模,但由于鉆孔數(shù)據(jù)的稀缺,土層數(shù)據(jù)也相對(duì)較少,因此設(shè)計(jì)了土層生成算法,模擬地球上真實(shí)土層的形成過程,獲得三種主要的土層類型數(shù)據(jù),分別是連續(xù)土層、含缺失土層、含斷層土層。

        連續(xù)土層,土層分布連續(xù),中間沒有出現(xiàn)土層缺失和斷裂的情況;含缺失土層,由于地殼的運(yùn)動(dòng),在地質(zhì)中某一層或某幾層土出現(xiàn)缺失情況,一般呈倒三角狀,其余土層仍呈現(xiàn)連續(xù)狀態(tài);含斷層土層,地殼的部分下沉很容造成這種土層的形成,土層在某個(gè)位置具有顯著位移的斷裂。在連續(xù)土層中,2種土壤的交界面也很少出現(xiàn)平面,往往以曲面的形式出現(xiàn),含缺失土層和含斷層土層也都是在連續(xù)土層的基礎(chǔ)上,經(jīng)過地質(zhì)作用形成。

        在土層生成算法中,核心是用平滑曲線代替網(wǎng)格直線,獲得土層之間的交界面,在交界面之間的網(wǎng)格點(diǎn)被歸類為同一種土層,缺失土層是將連續(xù)土層的體數(shù)據(jù)刪除一部分,形成“下沉”,斷層土層是將連續(xù)土層的一部分體數(shù)據(jù)高度坐標(biāo)減去一個(gè)固定的值,形成一個(gè)“斷面”,其余部分仍保持連續(xù)土層的狀態(tài),算法流程圖如圖3所示。

        圖3 土層生成算法流程圖

        土層生成算法主要分為三步:

        1)從設(shè)計(jì)的B樣條曲線中,隨機(jī)選取曲線函數(shù),用曲線代替網(wǎng)格直線,獲得相應(yīng)網(wǎng)格點(diǎn)新的高度坐標(biāo),將第一次選取的曲線沿Y軸平移一個(gè)網(wǎng)格,獲得此位置的體數(shù)據(jù),繼續(xù)平移,直到生成一個(gè)曲面。

        2)重復(fù)步驟1,直到所有的交界曲面全部生成,提取曲面之間包圍的體數(shù)據(jù)進(jìn)行保存。

        3)判斷生成什么類型的土層,如果是連續(xù)土層,算法結(jié)束,如果是缺失土層或斷層土層,輸入相應(yīng)的坐標(biāo)進(jìn)行缺失或斷層處理并保存體數(shù)據(jù)。

        土層體數(shù)據(jù)為交界曲面之間包圍的網(wǎng)格點(diǎn),以網(wǎng)格點(diǎn)坐標(biāo)的形式存儲(chǔ)。根據(jù)土層生成算法生成三種類型的土層,每一種土層都包含該層的所有土層數(shù)據(jù),能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)形式化、隨機(jī)性,確定性,形式化體現(xiàn)在每種土層數(shù)據(jù)格式都是統(tǒng)一的,隨機(jī)性體現(xiàn)在每個(gè)交界曲面都是隨機(jī)生成,進(jìn)而每層土層的形狀也是隨機(jī)的,確定性體現(xiàn)在空間每一個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)只屬于某一種土層。通過模擬地質(zhì)土層的真實(shí)形式,生成的土層數(shù)據(jù)與真實(shí)土層很相似,可以在土層數(shù)據(jù)上進(jìn)行后續(xù)的實(shí)驗(yàn)。

        1.3 鉆孔生成算法

        在土層數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了鉆孔生成算法的設(shè)計(jì),在土層的最上層網(wǎng)格點(diǎn)上隨機(jī)選擇鉆孔,先確定鉆孔的位置,為了便于計(jì)算,鉆孔的位置都選在了網(wǎng)格點(diǎn)上,在土層的基礎(chǔ)上隨機(jī)生成若干鉆孔,通過層之間的交界面坐標(biāo)計(jì)算每層土層在鉆孔位置的厚度,計(jì)算公式

        thinknessi=zi-zi+1,

        (1)

        其中:thinknessi為土層i在鉆孔位置的厚度;zi為鉆孔在交界面i所經(jīng)過的網(wǎng)格點(diǎn)高度坐標(biāo)值;zi+1為鉆孔在交界面i+1所經(jīng)過的網(wǎng)格點(diǎn)高度坐標(biāo)值。

        鉆孔生成算法流程圖如圖4所示,在土層生成算法中,已經(jīng)生成了具有一定格式的土層數(shù)據(jù),三維網(wǎng)格的劃分已經(jīng)完成,根據(jù)土層分界面的網(wǎng)格坐標(biāo)得到土層的厚度,其中鉆孔的高程值直接來自土層的表面網(wǎng)格高度坐標(biāo)。

        圖4 鉆孔生成算法流程圖

        鉆孔生成算法分為三步:

        1)選擇網(wǎng)格點(diǎn)坐標(biāo),鉆孔的位置全部取在了網(wǎng)格點(diǎn)上,每次取點(diǎn)不可重復(fù)。

        2)求鉆孔的高程值和平面坐標(biāo),鉆孔高程值為網(wǎng)格點(diǎn)的高度坐標(biāo),將選取的網(wǎng)格點(diǎn)的平面坐標(biāo)作為鉆孔坐標(biāo)。

        3)從土層數(shù)據(jù)中解析鉆孔所經(jīng)過的土層,提取土層的標(biāo)簽,通過公式(1)計(jì)算土層的厚度,并保存鉆孔數(shù)據(jù)。

        通過鉆孔生成算法獲得若干個(gè)鉆孔,每個(gè)鉆孔都包含4組信息:高程值、坐標(biāo)、經(jīng)過的土層和土層厚度。在地層塊空間中,包含許多生成的虛擬鉆孔,每個(gè)鉆孔的信息形式都一樣,這些鉆孔數(shù)據(jù)是表征土層屬性的主要信息,后續(xù)的特征提取和數(shù)據(jù)集制作都是基于鉆孔數(shù)據(jù)來完成的。

        2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土層生成模型

        2.1 鉆孔特征信息編碼

        通過土層生成算法和鉆孔生成算法能夠得到大量的土層和鉆孔數(shù)據(jù),但是這些信息無法直接作為土層的特征來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),要想進(jìn)行三維土層重建,需要知道所需建模的土層塊中每一體素的屬性。對(duì)土層進(jìn)行三維網(wǎng)格劃分,把網(wǎng)格點(diǎn)作為樣本點(diǎn),由于土層生成算法的確定性,樣本所屬土層類別是唯一的,樣本的標(biāo)簽也就確定了,接下來需要一些數(shù)據(jù)來描述這個(gè)樣本,因此設(shè)計(jì)了編碼方法,將鉆孔數(shù)據(jù)與樣本點(diǎn)聯(lián)系起來,獲取樣本特征。

        具體的編碼算法步驟如下:

        1)鉆孔維度統(tǒng)一。將所有的鉆孔維度都統(tǒng)一到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)值,由于土層存在缺失和斷層的情況,在缺失層選取鉆孔的時(shí)候,可能會(huì)出現(xiàn)鉆孔并沒有完全經(jīng)過所有土層的情況,進(jìn)行鉆孔維度統(tǒng)一是為了樣本特征維度的統(tǒng)一,否則無法輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)缺失數(shù)據(jù)的鉆孔進(jìn)行補(bǔ)零操作,即在鉆孔數(shù)據(jù)的缺失層位置,將土層厚度置為0。

        2)計(jì)算土層中心點(diǎn)高度。有了土層的厚度之后,還需要土層的空間分布信息,因此用土層中心點(diǎn)坐標(biāo)來描述這個(gè)物理量,鉆孔的平面坐標(biāo)就是土層在鉆孔位置的平面坐標(biāo),還需要土層中心點(diǎn)的高度數(shù)據(jù),土層的厚度是由土層的交界面坐標(biāo)之差得到的,因此土層中心點(diǎn)高度坐標(biāo)值由公式(2)得到

        (2)

        其中:hi是第i層土層的厚度;Zsi是第i層土層在一個(gè)鉆孔位置處的厚度中心點(diǎn)高度坐標(biāo)。

        3)計(jì)算土層中心點(diǎn)到樣本點(diǎn)距離。因?yàn)榫嚯x樣本點(diǎn)越遠(yuǎn),對(duì)樣本點(diǎn)的影響越小,選擇了k個(gè)距離樣本點(diǎn)最近的鉆孔,然后獲得這些鉆孔所經(jīng)過土層的厚度中心坐標(biāo),根據(jù)歐式距離公式得到所有土層中心點(diǎn)到樣本點(diǎn)的距離。

        經(jīng)過3個(gè)步驟,生成一個(gè)樣本的所有特征數(shù)據(jù),包含若干個(gè)鉆孔的信息,每一個(gè)鉆孔的信息包含5組數(shù)據(jù):該鉆孔高程值、該鉆孔所經(jīng)過的土層厚度、鉆孔平面坐標(biāo)、每層土層中心點(diǎn)的z坐標(biāo)、每層土層中心點(diǎn)到樣本點(diǎn)的距離。樣本的維度由土層種類數(shù)目snum和選取的鉆孔個(gè)數(shù)k決定,計(jì)算公式

        Ds=3(snum+3)k,

        (3)

        其中:snum是土層數(shù)目;k是選取的鉆孔個(gè)數(shù);Ds為一個(gè)樣本的維度。

        下面以土層數(shù)目為3(即snum=3)選取的鉆孔個(gè)數(shù)為2(即k=2)為例,如圖5所示,展示編碼前的鉆孔數(shù)據(jù)以及編碼后的樣本特征數(shù)據(jù)。

        圖5 編碼算法得到的特征數(shù)據(jù)

        在圖5中,上方的表格是隨機(jī)生成的5個(gè)鉆孔,其中忽略了鉆孔所經(jīng)過的土層標(biāo)簽這一信息,因?yàn)樵诰幋a算法中,土層的厚度是按所經(jīng)過的層依次排列的,將土層標(biāo)簽這一信息轉(zhuǎn)化成了樣本空間信息,因此樣本特征是跟數(shù)據(jù)的空間位置有關(guān)系。圖中下方表格是一個(gè)樣本的特征數(shù)據(jù),其中特征1是由鉆孔2編碼而來,特征2是由鉆孔1編碼而來,根據(jù)公式(3)得其樣本維度為24,即該樣本有24個(gè)特征數(shù)據(jù)。

        2.2 預(yù)測模型的結(jié)構(gòu)

        卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能[15],在語音和自然語言處理等領(lǐng)域也廣泛的應(yīng)用[16-17],深層卷積在高維度數(shù)據(jù)的特征提取方面具有顯著優(yōu)勢(shì),采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基本重建模型結(jié)構(gòu)。

        模型的具體結(jié)構(gòu)包含3個(gè)卷積層,3個(gè)池化層,2個(gè)全連接層,最后用Softmax函數(shù)輸出預(yù)測結(jié)果。模型可以選擇設(shè)置用于確定網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的超參數(shù),其中激活函數(shù)適用了RELU,池化方法采用最大池化。根據(jù)不同的土層類別設(shè)計(jì)了多種模型,以此來適應(yīng)用戶的需求,其中卷積核大小和池化窗口的大小都是動(dòng)態(tài)的,根據(jù)土層的類別數(shù)和鉆孔個(gè)數(shù)而定。

        由于在基坑施工的典型低質(zhì)環(huán)境中,幾乎沒有超過10種土層的情況,因此以10層為上限設(shè)計(jì)模型,通過訓(xùn)練多種分辨率的模型,來提升土層預(yù)測的效率。研究主要設(shè)計(jì)訓(xùn)練了2種模型,土層數(shù)目分別對(duì)應(yīng)為5和10,將其命名為SNet5和SNet10。如果鉆孔采樣中土層的類別小于或等于5,則采用SNet5進(jìn)行土層預(yù)測,當(dāng)土層數(shù)目大于5則采用SNet10。

        2.3 數(shù)據(jù)集的構(gòu)建及訓(xùn)練

        分別設(shè)計(jì)了2種數(shù)據(jù)集,來訓(xùn)練SNet5和SNet10,并將經(jīng)過編碼算法的鉆孔數(shù)據(jù)作為樣本的特征數(shù)據(jù)。針對(duì)不同的地形,制作了不同的數(shù)據(jù)集,每種數(shù)據(jù)集的樣本量和樣本維度都不同,為了確保能在所有土層中都能取到樣本,在每個(gè)土層中都隨機(jī)取了若干點(diǎn)。制作了2個(gè)數(shù)據(jù)集,如表1,分別對(duì)應(yīng)模型SNet5和SNet10,數(shù)據(jù)集的樣本量分別是30 000和60 000,如表所示。這些數(shù)據(jù)集將應(yīng)用到下面的一些對(duì)比分析實(shí)驗(yàn)當(dāng)中,每種數(shù)據(jù)集訓(xùn)練集占70%,測試集占30%。

        表1 數(shù)據(jù)集樣本量和樣本維度

        在訓(xùn)練時(shí),從數(shù)據(jù)的輸入到數(shù)據(jù)處理,到三層卷積層的特征提取,最后通過交叉熵函數(shù)得到Loss值,Loss值越小且收斂,則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型收斂且準(zhǔn)確度越高。網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化器使用的是Adam優(yōu)化器,為防止網(wǎng)絡(luò)過擬合,在每個(gè)池化層之后,增加dropout函數(shù),隨機(jī)減少神經(jīng)元。對(duì)真實(shí)值和預(yù)測值做交叉熵運(yùn)算,得到誤差,不斷地更新權(quán)重和偏置參數(shù),使損失值不斷減小,模型的性能逐漸提高,迭代次數(shù)20 000次,模型在測試集上的表現(xiàn)精度如表2所示。

        表2 模型在數(shù)據(jù)集上的測試精度

        2.4 土層體數(shù)據(jù)可視化

        網(wǎng)絡(luò)模型返回的標(biāo)簽是體素的頂點(diǎn)數(shù)值,每一塊體素代表一個(gè)土層結(jié)構(gòu)離散單元。對(duì)土層數(shù)據(jù)可視化的過程可概括為:1)土層結(jié)果體數(shù)據(jù)生成;2)體數(shù)據(jù)等值面生成;3)等值面圍成區(qū)域生成土層實(shí)體塊。其中生成等值面采用Marching Cubes算法,Marching Cubes是三維離散數(shù)據(jù)場中提取等值面的經(jīng)典算法,算法主要的思想是將體素的每個(gè)頂點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記并根據(jù)不同的頂點(diǎn)狀態(tài)組合進(jìn)行分類 , 如果體素頂點(diǎn)上的值大于或等于該等值面的值,則定義該頂點(diǎn)位于等值面之外,標(biāo)記為“0”;而如果體素頂點(diǎn)上的值小于該等值面的值,則定義該頂點(diǎn)位于等值面之內(nèi),標(biāo)記為“1”,然后通過線性插值求得立方體各條邊上的等值點(diǎn), 最后用一系列的三角形擬合出該立方體中的等值面[18]。

        將訓(xùn)練好的模型進(jìn)行保存,在對(duì)未知土層進(jìn)行建模的時(shí)候,根據(jù)用戶提供的少量鉆孔,對(duì)待建模的土塊進(jìn)行三維分網(wǎng)格,通過模型來預(yù)測每一個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的標(biāo)簽,將鉆孔數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼,生成特征圖,輸入到網(wǎng)絡(luò)模型中,模型返回樣本標(biāo)簽,即體素的頂點(diǎn)數(shù)值,然后進(jìn)行土層體數(shù)據(jù)可視化,具體流程示意圖如圖6所示,其中等值面提取方法采用文獻(xiàn)[19]中Marching Cubes算法。

        圖6 土層數(shù)據(jù)可視化示意圖

        土層體數(shù)據(jù)可視化的過程為:1)將土層結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,用連續(xù)自然數(shù)表示不同土層,作為算法輸入;2)在土層塊周圍增添一層值為0的界面層,保證最后生成的等值面封閉;3)根據(jù)Marching Cubes算法生成若干等值面;4)將等值面轉(zhuǎn)換為土塊三維模型進(jìn)行可視化。圖7是經(jīng)過模型后所得到的土層體數(shù)據(jù)繪制的三維土層模型。

        圖7 土層模型

        3 土層生成實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

        3.1 鉆孔選取數(shù)目對(duì)結(jié)果的影響

        設(shè)計(jì)土層生成算法的過程中,在生成的土層塊上隨機(jī)獲取若干鉆孔,選擇多少個(gè)鉆孔數(shù)據(jù)作為一個(gè)樣本的參考數(shù)據(jù)會(huì)影響到模型的優(yōu)劣,因?yàn)闃颖揪S度發(fā)生了變化,樣本數(shù)據(jù)也發(fā)生了變化。因此,設(shè)計(jì)一組實(shí)驗(yàn),來尋找最佳鉆孔數(shù),根據(jù)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)分別選取一系列數(shù)目的鉆孔,網(wǎng)絡(luò)模型選擇SNet5和SNet10,這些鉆孔都是距離樣本點(diǎn)最近的鉆孔,將這些鉆孔數(shù)據(jù)按照前述編碼方法進(jìn)行編碼,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分別得到相應(yīng)的測試集準(zhǔn)確率,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3。由該表得到的折線圖如圖8所示。

        表3 鉆孔選擇數(shù)目對(duì)結(jié)果的影響

        圖8 鉆孔選擇數(shù)目對(duì)結(jié)果的影響

        由圖8可以看出鉆孔數(shù)目的選擇與模型優(yōu)劣的關(guān)系,當(dāng)鉆孔數(shù)目為10時(shí),2個(gè)模型都達(dá)到了最好的效果,在測試集上的準(zhǔn)確率分別為90%和93%。隨著鉆孔數(shù)目的改變,一個(gè)樣本的維度就發(fā)生了變化,對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型提取樣本特征的能力產(chǎn)生了影響,從而模型的性能也發(fā)生了變化。

        3.2 鉆孔選取方法對(duì)結(jié)果的影響

        在設(shè)計(jì)編碼算法時(shí),加入了權(quán)重因子,因?yàn)榫嚯x樣本點(diǎn)越近的鉆孔對(duì)樣本的影響越大,但由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可能具備學(xué)習(xí)距離特征的能力,這種距離因素是否會(huì)影響到樣本特征,還需要進(jìn)一步驗(yàn)證。因此設(shè)計(jì)了一組實(shí)驗(yàn),選取若干個(gè)距離樣本點(diǎn)最近的鉆孔和隨機(jī)選取若干個(gè)鉆孔做對(duì)比,網(wǎng)絡(luò)模型選擇SNet5和SNet10,得出模型的準(zhǔn)確率分別如表4、5。由以下2表得到的柱狀圖如圖9、10所示。

        表4 在模型SNet5上鉆孔選取方法對(duì)結(jié)果的影響

        表5 在模型SNet10上鉆孔選取方法對(duì)結(jié)果的影響

        在圖9、10中,對(duì)隨機(jī)選擇鉆孔和選擇樣本點(diǎn)最近的鉆孔對(duì)模型性能的影響做了對(duì)比,可以看出在網(wǎng)絡(luò)模型SNet5和SNet10上,兩種方法都表現(xiàn)出了較好的性能,但是選擇離樣本點(diǎn)近的鉆孔在模型上的表現(xiàn)要更好一些,原因是因?yàn)榫嚯x樣本點(diǎn)較近的鉆孔對(duì)樣本的影響較大,這些近距離的鉆孔所攜帶的信息更能表示一個(gè)樣本的特征。

        圖9 在模型SNet5上鉆孔選取方法對(duì)結(jié)果的影響

        圖10 在模型SNet10上鉆孔選取方法對(duì)結(jié)果的影響

        3.3 土層重建實(shí)例

        針對(duì)深圳某深基坑施工項(xiàng)目,運(yùn)用設(shè)計(jì)的模型進(jìn)行三維土層重建。施工單位提供的真實(shí)鉆孔數(shù)據(jù)一共80組,部分鉆孔三維結(jié)構(gòu)如圖11左圖,根據(jù)鉆孔數(shù)據(jù)判斷出此地塊一共有7層土層,于是訓(xùn)練一個(gè)重建7層土層的模型,用訓(xùn)練好的7分類模型來進(jìn)行土層重建,得到如圖11右圖所示的土層模型,具體實(shí)的現(xiàn)步驟如下

        圖11 鉆孔三維結(jié)構(gòu)與土層模型

        1)根據(jù)施工要求所需建模的地塊大小為(260×250×7),將其分為26×25×7=4 550個(gè)體素,每個(gè)體素為(10×10×10)的三維網(wǎng)格;

        2)將施工單位提供的80組鉆孔數(shù)據(jù)輸入編碼算法,將網(wǎng)格點(diǎn)做為樣本點(diǎn),獲得5 616(27×26×8=5 616)張?zhí)卣鲌D;

        3)將特征圖輸入到訓(xùn)練好的模型中,得到5 616個(gè)土層標(biāo)簽;

        4)將土層標(biāo)簽經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理之后作為Marching Cubes算法的輸入數(shù)據(jù),提取等值面,進(jìn)而生成土層模型。

        4 結(jié) 語

        提出了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的深基坑三維土層重建方法,在復(fù)雜地層上有較好的表現(xiàn),具體結(jié)論如下:

        1)提出的數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法能獲得大量與真實(shí)鉆孔數(shù)據(jù)高度相似的虛擬鉆孔數(shù)據(jù),有效擴(kuò)大了訓(xùn)練集規(guī)模。

        2)針對(duì)鉆孔數(shù)據(jù)提出的特征編碼算法,能夠生成鉆孔信息特征圖,作為預(yù)測模型的有效輸入。

        3)利用設(shè)計(jì)的土層預(yù)測模型,在簡單土層的測試集上精度達(dá)到93%,在復(fù)雜土層的測試集精度也均達(dá)90%以上。

        4)設(shè)計(jì)的土層體數(shù)據(jù)等值面生成算法,實(shí)現(xiàn)了土層塊的可視化建模。

        未來將主要在現(xiàn)有基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法的研究,使數(shù)據(jù)更加完善、豐富,算法的適應(yīng)性更強(qiáng),形成一套更加成熟的土層、鉆孔數(shù)據(jù)自動(dòng)生成的體系。

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