隧道施工由于隐蔽性和未知因素多的施工及结构特性,而使得作业环境风险性大,施工条件极为恶劣。然而在我国加快基础设施建设的大背景与快节奏下,隧道的修建与施工难以避免的越来越多。受隧道施工过程中独特的因素影响,为保障施工安全,隧道的超前地质预报在隧道施工中就显得不可或缺。在隧道或采矿等地下洞室施工过程中,隐伏岩溶及其所造成的突泥涌水问题也日益突出。从2010年底通车的宜万铁路的马鹿箐隧道、野三关隧道到2014年宣布全线贯通的关角隧道再到2019年在建的云南安石隧道,这些穿越喀斯特地貌等复杂地质条件的长大隧道中,所隐藏在地表以下的隐伏岩溶所造成的突泥涌水严重威胁着施工人员的安全,加强超前地质预报探测的工作已刻不容缓。随着TSP等超前地质预报在国内技术的不断成熟,由于操作方法简便、占用时间少、对隧道施工干扰性小等特点,TSP这一方法在包括电法、地质雷达探测法以及红外探水技术等超前预报方法中出类拔萃,然而TSP及其所附带的专属解译系统TSPwin解译所得数据波速图由于存在特征不易识别,存在多解性等不足之处,本文针对其这一缺陷,在TSP初解译过程中,运用特定的波场分离、参数选取与设置方法,得出人工神经网络所需的原始数据图像,建立并将其导入人工神经网络模型试验,提取模型并识别预测,从而解决了TSP波速图特征不易识别、难以判译的问题,为未来TSP波速图的再解译提供了可行性。另外,本文认为隐伏岩溶探测和深度解译的最终目的均应服务于隐伏岩溶防治这一工程实际需求,为此,本文深入研究各类型隐伏岩溶并建立相关工程地质模型,通过参考其地质模型,来解释相关地质岩性及成因并与工程实际相结合,以期为岩溶防治提供超前控制与防治准备措施。