隧道施工过程中遇到断层、岩溶等地质条件变化较大区域时,易诱发塌方、泥水突涌等灾害。超前地质预报可提前获取掌子面前方围岩信息,降低灾害发生。现有地震探测超前地质预报技术多以全空间地震波场传播模型为依据,在隧道壁上布置观测系统获取前方信息。然而多年工程实践表明探测可靠性仍需提高,主要问题包括:(1)实际隧道空间受掌子面、隧道壁等自由界面干扰并不完全遵守全空间波场传播规律,基于全空间模型的探测方式易出现误探、漏探;(2)迄今隧道地震波场传播及能量分布规律研究较少,波场特征认知不全面;(3)隧道壁上布置观测系统耗时长、成本高、可重复性差,不利于多次探测;(4)现阶段多采用人工方式实现异常体成像和解释,数据量过大时成像周期长、成本高、受人为影响大、多解性强。对此本文开展隧道地震波场特征分析,提出更满足真实波场传播规律的近似全空间模型,基于此研究符合该模型的高效、低成本超前地质预报技术。本文首先采用有限差分数值模拟技术研究不同激发-接收位置隧道地震波场传播、转换及能量分布规律,结合实际和数值模拟数据,提出更符合真实波场传播特征的近似全空间模型;其次,分析基于隧道壁探测的超前地质预报技术优缺点,提出更符合近似全空间模型的掌子面正向三维地震探测思路,从波场传播规律方面阐述该方法探测距离更远、探测精度更高、反射信息更可靠的原因;然后研究采集方法,从覆盖次数、方位角及偏移距方面分析掌子面与地表观测系统设计异同点和特殊性,结合数据处理思路探讨掌子面观测系统布置主要影响因素、衡量标准和质量控制参数,提出快速、低成本观测系统布置方式;再次,研究数据处理及解释方法。结合掌子面采集数据偏移距小、受隧道壁及掌子面影响小、波组关系明确、数据量大等特点,提出基于机器学习的数据智能处理及解释思路。分析机器学习技术在数据处理过程中标签及样本数据制作方式、网络模型及参数选择等方面的难点,实现数据处理过程中繁琐、受人为影响因素大步骤的快速低成本智能处理;同时,研究基于机器学习的不同隧道施工阶段采集的地震数据关联性模型构建方法,实现地震数据智能对比解释;最后实际实验应用结果表明,该方法对于大范围内异常体快速、高效成像,降低隧道灾害具有重要意义。