陈祖煜院士做客中国岩石力学与工程学会"岩石力学与工程云课堂"

　　由中国岩石力学与工程学会推出的"岩石力学与工程云课堂"第二讲于5月29日上午9：00开讲。本次云课堂特别邀请中国水利水电科学研究院陈祖煜院士作题为《深度学习在引松工程TBM施工塌方段的反演分析》的报告。中国岩石力学与工程学会秘书长杨晓杰教授主持此次活动。
　　TBM是一种大型高效的隧道施工机械，在我国引松济辽、引汉济渭等大型调水工程的隧道开挖中起到至关重要的作用。TBM掘进过程中，设备操作主要依靠驾驶员的经验，在复杂的地质环境下，常发生卡机、塌方等工程事故，造成工期延误并浪费巨大的物资。近年来，深度学习在多个应用领域取得突破，人工智能有望成为现实。深度学习与TBM的结合将可能解决隧道掘进的关键问题，为施工效率带来质的飞跃。

　　陈祖煜院士简要回顾了神经网络的基础知识，以一个简单的算例直观介绍了神经网络的工作过程和原理；随后，陈院士以TBM掘进数据机器学习竞赛为切入点，介绍了几个参赛队伍的研究方法，展示了机器学习在分析吉林引松TBM工程海量掘进数据中取得的相关成果，并展望了机器学习在TBM扭矩、转速预测以及隧道塌方段分析等方向的应用前景，相关研究成果成熟后将为TBM掘进参数优化和风险预警提供方法，促进施工过程信息化、智能化。最后，陈院士展示了基于深度学习的TBM软件平台的界面和主要功能。工程数据是深度学习模型训练的基础，也是广大科研工作者梦寐以求的财富，陈院士在报告结束之时，谈了有关机器学习应用于TBM掘进的思考，表达了建立数据共享平台、服务广大科研工作者的迫切愿望，呼吁广大科研工作者投入相关领域的研究，推进深度学习等相关技术的落地。

　　本次云课堂依托中国科协在线学术服务平台"科界"以直播形式向公众推出，同时通过学会官网、微信公众号等平台进行多渠道宣传，累计播放量超过万余人次，获得社会广大科技工作者的广泛关注和一致好评。在第四个全国科技工作者日来临之际，"岩石力学与工程云课堂"第一讲、第二讲都是中国岩石力学与工程学会向广大会员和岩石力学与工程科技工作者提供的优惠活动和会员服务"大礼包"内容之一。云课堂将在日后秉承党建与业务相结合、科技与经济相融合、理论与实践相耦合的特点，继续为凝聚学科精髓、传承学术思想、传播先进文化做出积极的贡献。