摘要
本发明提出一种用于水平钻孔预测隧道开挖涌水量的方法，涉及隧道施工涌水量预测技术领域，包括：获取涌水量时序数据和地质参数数据；利用基于岩体完整性修正的古德曼公式，根据涌水量时序数据计算各监测点所在位置的渗透系数；对涌水量时序数据进行分解，获得多个本征模态函数和一个残差项；形成训练数据集；构建包含GRU神经网络结构和物理约束机制的预测模型，利用训练数据集对预测模型进行训练，直至损失函数收敛，得到训练好的预测模型；获取当前监测数据，并输入训练好的预测模型，预测待开挖区段的涌水量和涌水风险等级。本发明能实现对隧道开挖过程中涌水量的精细化、高精度预测，避免传统方法粗粒度预测造成的安全隐患。
