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摘要：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。
主权项：1.一种基于GRU神经网络的盾构壁后注浆状况的监测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：试验装置的连接，进行管路与注浆模型筒的气密性测试；试验装置包括压力系统、注浆模型筒和数据收集及处理系统，压力系统通过气路管道连通注浆模型筒，数据收集及处理系统包括声学传感器、波导杆和处理器，声学传感器连接波导杆，声学传感器通信连接处理器；S2：配置克泥效浆液和乙二醇水溶液，配置完成后装填注浆模型筒，依次装填乙二醇水溶液、砂土、克泥效浆液，并将数据收集及处理系统的波导杆埋入砂土；S3：通过压力系统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：通过声学传感器监测由波导杆产生的信号，将监测信号传输至处理器进行提取处理后，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，实时监测数据经过处理后代入训练好的GRU模型，实时导出注浆效果动态图；S6：根据注浆效果动态图，综合考虑其他工程因素，确定注浆压力及注浆量。
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百度查询： 中铁二十二局集团有限公司 西南交通大学 一种基于GRU神经网络的盾构壁后注浆状况的监测方法
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