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申请/专利权人：江苏省建筑工程质量检测中心有限公司

摘要：本发明公开了一种基于分布式长标距光纤光栅的盾构隧道监测方法和系统，该方法包括：获取并依序对预处理的原始光信号进行非线性参数解耦、信号增强和不确定度估计，得到具有不确定度估计数据的原始光信号；构建并基于源域模型的知识迁移更新目标域模型的参数，使用更新参数后的目标域模型对具有不确定度估计数据的原始监测网络光信号进行校准，得到校准数据；基于校准数据进行场景聚类，并对聚类的结果进行特征提取，得到场景特征矩阵，基于场景特征矩阵，进行时序分析与异常检测，获得最终的监测结果和全局预警策略。能够应对复杂的隧道环境和多变的监测需求，可以为盾构隧道的长期安全运营提供技术支撑。

主权项：1.基于分布式长标距光纤光栅的盾构隧道监测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、部署监测光纤网络和参考光纤网络，分别通过监测光纤网络和参考光纤网络采集原始光信号，并对其进行预处理，得到预处理的原始光信号；原始光信号包括原始监测网络光信号和原始参考网络光信号；步骤S2、依序对预处理的原始光信号进行非线性参数解耦、信号增强和不确定度估计，得到具有不确定度估计数据的原始光信号；包括具有不确定度估计数据的原始监测网络光信号和具有不确定度估计数据的原始参考网络光信号；步骤S3、基于具有不确定度估计数据的原始监测网络光信号，构建目标域模型；基于具有不确定度估计数据的原始参考网络光信号，构建源域模型；基于源域模型的知识迁移更新目标域模型的参数，使用更新参数后的目标域模型对具有不确定度估计数据的原始监测网络光信号进行校准，得到校准数据；步骤S4、基于校准数据进行场景聚类，并对聚类的结果进行特征提取，得到场景特征矩阵，基于场景特征矩阵，进行时序分析与异常检测，获得最终的监测结果和全局预警策略；步骤S1进一步为：步骤S11、部署监测光纤网络和参考光纤网络，分别通过监测光纤网络和参考光纤网络采集原始光信号，包括应变、温度和振动；步骤S12、使用高速光谱分析仪对原始光信号进行实时解调，得到解调数据；解调数据包括获取波长、强度和频谱；步骤S13、采用非线性自适应采样算法或基于小波变换的采样模块对解调数据进行处理，调整采样率，得到优化后的数据集；步骤S14、基于优化后的数据集，采用分形维数降噪算法进行边缘数据处理，得到边缘数据处理后的数据集，即预处理的原始光信号；步骤S2进一步为：步骤S21、将预处理的原始光信号重构为三阶张量，分别对应应变、温度和振动；提取三阶张量的特征，形成特征张量；步骤S22、使用塔克分解法将特征张量分解为核张量和因子矩阵，通过反向传播优化核张量和因子矩阵的分解参数，获得解耦后的原始光信号；步骤S23、基于解耦后的原始光信号，采用自适应分数阶卡尔曼滤波器进行自适应信号滤波，得到滤波后的原始光信号；步骤S24、基于滤波后的原始光信号，使用深度残差网络进行信号增强与重建，得到增强重建后的原始光信号；步骤S25、基于增强重建后的原始光信号，采用扩展高斯过程回归进行不确定度估计，得到具有不确定度估计数据的原始光信号；步骤S3进一步为：步骤S31、基于具有不确定度估计数据的原始监测网络光信号，构建目标域模型；基于具有不确定度估计数据的原始参考网络光信号，构建源域模型；步骤S32、计算具有不确定度估计数据的原始监测网络光信号和具有不确定度估计数据的原始参考网络光信号之间的分布差异；步骤S33、构建动态权重函数，基于分布差异，动态调整源域模型和目标域模型的权重，得到调整权重后的源域模型和调整权重后的目标域模型；步骤S34、基于调整权重后的源域模型的知识迁移更新调整权重后的目标域模型的参数，得到更新参数后的目标域模型；使用更新参数后的目标域模型对具有不确定度估计数据的原始监测网络光信号进行校准，得到校准数据；步骤S4进一步为：步骤S41、基于校准数据，计算场景间的相似度矩阵，使用动态时间规整算法对相似度矩阵中的场景进行聚类，得到聚类结果；步骤S42、基于聚类结果和校准数据，构建并应用层次图卷积网络进行特征提取，得到场景特征，形成场景特征矩阵；步骤S43、基于场景特征矩阵，计算得到场景的注意力分数，基于注意力分数，选择预定个场景，形成代表性场景集；步骤S44、基于代表性场景集，使用注意力增强的长短期记忆网络进行时序分析与异常检测，得到异常检测结果；步骤S45、基于异常检测结果，计算每个聚类的异常比例，基于异常比例，为每个聚类生成聚类级别预警，汇总所有聚类级别预警，生成全局预警指数；根据预设阈值对全局预警指数进行分级，得到最终的全局预警策略。

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