铁科院（深圳）研究设计院有限公司

本发明涉及锚索的技术领域，公开了多深度分层高压注浆的锚索施工方法，包括以下施工步骤：1）、将锚索、首次注浆管及高压注浆管同步下入锚孔中，高压注浆管中设有注浆枪；2）、首次注浆管在锚孔中首次注浆；3）、将注浆枪移动至设定位置，注浆枪处于固定状态，注浆枪喷射浆液，浆液呈劈裂状注入土层中；4）、注浆枪停止喷射浆液，注浆枪处于活动状态；5）、重复施工步骤3）及4），直至完成锚孔的劈裂注浆后，对高压注浆管进行清洗；6）、重复施工步骤5），直至锚孔完成多次劈裂注浆；可以实现分段多次劈裂注浆，大大提高注浆效果，多次劈裂注浆可不受次数限制。

本发明公开了一种融合物理机理、人工智能与BIM模型的隧道结构病害多源数据增强方法，属于人工智能数据处理技术领域。本发明旨在解决现有数据增强方法生成的病害数据缺乏物理真实性约束以及多源数据间存在跨模态逻辑矛盾的问题。该方法首先基于BIM模型建立多源数据的统一空间对齐映射；其次构建有限元模型生成物理场条件，并将其注入多源条件生成网络以约束生成数据的力学合理性；进而通过层次化融合策略增强多模态特征交互；最后利用跨模态一致性评估与迭代修正机制消除模态间的逻辑冲突。本发明能够生成符合物理规律且逻辑一致的高质量增强数据，有效提升隧道病害智能识别模型的训练效果。

本申请涉及深度学习技术领域和地层技术领域，本申请公开了基于深度学习和BIM模型的隧道地层识别方法、装置及设备，该方法包括：从施工进度数据中获取当前隧道的施工区段，将施工区段与上一区段进行对比，当施工区段与上一区段不同时，向当前隧道施工使用的盾构机发送数据采集指令；接收当前隧道施工使用的盾构机根据数据采集指令上传的运行数据，对运行数据进行解析，从解析后的运行数据中获取当前隧道施工使用的盾构机的掘进参数，将当前隧道施工使用的盾构机的掘进参数输入训练完成的深度学习模型中，通过训练完成的深度学习模型，生成当前隧道的地层类型识别结果。本申请有利于提高地层类型识别结果的生成效率。