任务详情
一、需求描述：
类别：隧道地质预报智能算法开发
进度：已经有隧道掘进机（主驱动振动、渣片识别等）传感器数据、超前钻探、地质雷达、地震波法地质预报、电法地质预报等多模态数据。
功能：①通过多源数据融合，整合不同物探方法的数据，提高地质预报物探结果的准确性，从而减少施工风险。
②实现地质预报参数自适应调整优化，将围岩洞壁图像等与物探数据（如TSP地震波、地质雷达剖面）进行时空对齐，构建统一坐标系。建立洞壁围岩实体（如断层破碎带、含水层）与物探参数（波速、反射能量值、视电阻率、PFE）的关联规则库，优化修正地震波速度模型，电阻率反演算法，通过洞壁图像识别验证裂隙发育程度，降低电阻率反演中的含水概率权重。
③利用自然语言处理（NLP），将地勘资料、常用预报结论（波法：里程区段、强-中-弱反射异常、反射能量带形态、对应断层破碎带、溶洞等；电法：里程点、含水量、岩石完整性）实现地质预报物探结果自动生成解释文本报告，优化综合预报结论的顺序。
技术：Python语言开发。
二、人才要求：
3年以上Python人工智能算法开发经验，掌握NLP、PyWavelets, OpenCV，PyTorch Geometric， 有人工智能深度学习开发经验者优先。
三、参考产品：
无
四、合作方式：
开发方式：远程开发。
开发周期：20-30天
