随着隧道建设规模的不断扩大,隧道施工中地质和水文条件趋于复杂化,传统速度分析方法中人工交互较多且不能高效、精确地拾取叠加速度。本文在平均振幅能量和相关系数速度分析准则基础上,针对地震波数据速度分析中叠加速度的自动拾取算法及地震波数据的三维成像展开研究。常用的叠加速度拾取算法中,网格搜索法和模拟退火算法反演叠加速度能得到局部最大值,但对大量的地震波数据,其搜索范围比较大,需要耗费大量时间、内存和计算资源。同时若计算得到的叠加速度存在误差,则三维成像时无法准确地定位异常体的位置。目前,三维成像隧道地质超前预报系统选取地震波叠加速度时,采用手动速度扫描分析法,常常出现选取的叠加速度不唯一、效率低、精确度低等问题。针对地震波速度选取不准确、时间成本高的问题,本文研究基于密度峰值聚类自动提取叠加速度的算法,并利用PCL库及光线投射算法实现地震波速度数据的三维可视化。本文主要研究工作如下:1、基于密度峰值聚类的地震波叠加速度自动拾取算法。首先,利用密度峰值聚类算法对地震波速度谱进行分组;其次,利用最小二乘法对分组后的不同叠加速度信号的振幅值进行线性拟合;然后,采用相似函数对拟合速度的振幅值进行优化,实现计算机在地震波叠加速度谱中自动选取叠加速度的目的;最后,利用模型数据和隧道施工中多组实测数据对本文算法的有效性进行验证分析。结果表明,本文算法在预测精度、算法稳定性、运算速度等方面均达到良好效果。2、地震波叠加速度数据的三维成像。首先分析地震波三维数据的二进制存储格式;其次利用PCL库生成三维成像图,再通过颜色映射算法与光线投射算法,对三维成像图进行修饰;最后实现模型数据及大尖山隧道实测数据的三维成像。成像结果能够直观地反映隧道中存在的不良地质体的分布位置,有助于地震波数据的解释,为隧道施工提供技术支持,确保工程的顺利完成。