基于改进综合赋权的岩爆倾向性评价方法研究

为了解决岩爆倾向性评价中指标权重计算随机性大导致预测精度偏低以及岩爆倾向性等级评判过于单一化等问题,提出一种基于改进综合赋权的岩爆倾向性评价方法。综合选取岩性条件、应力条件和围岩条件对应的15个因素作为岩爆倾向性判别指标,应用综合赋权方法,获得综合权重,在此基础上,分别采用云正态模型和理想点法对具体工程案例的岩爆倾向性进行评价,判断岩爆倾向性等级,验证方法准确度与可靠性。研究结果表明:能量储耗指数k,T准则,动态DT参数、弹性能量指数W_(et)和应力指数S五个指标对岩爆倾向性影响较大,改进综合赋权法计算得到的指标权重结果更加合理,而与理想点法相比,云正态模型获得的岩爆倾向性等级评价结果要更加准确,研究结果将为矿山、隧道、水电站等岩土工程岩爆倾向性预测问题提供新思路。     

岩爆发生和烈度分级预测的距离判别方法及应用

岩爆是深部高地应力区岩石地下工程中的主要工程地质灾害之一，对其发生的可能性及其烈度分级的预测是工程建设过程中所必须解决的重大问题。基于距离判别分析理论，建立岩爆发生和烈度分级预测的距离判别分析模型。选取影响岩爆的主要因素如最大切向应力σθ、小单轴抗压强度σc、单轴抗拉强度σt和弹性能量指数Wet，并把σθ／σc，σc/σt和Wet作为判别因子建立岩爆预测的距离判别分析模型，利用国内外一些重大深部岩石工程实例作为学习的样本进行训练。经过训练后的模型回判估计的误判率为0。利用该模型对国内西康铁路秦岭隧道工程和铜陵冬瓜山深埋硬岩矿山的岩爆情况进行预测，结果与实际情况符合较好，说明该模型在研究岩爆发生可能性及烈度分级预测中具有良好的实用性和有效性。该方法可为深部地下工程岩爆发生可能性及其烈度分级预测提供一种新思路。     

岩爆烈度等级预测的机器学习算法模型探讨及选择

为了提高预测岩爆烈度等级的准确度,选取岩体应力系数(σ_θ/σ_c)、岩石脆性系数(σ_c/σ_t)和弹性变形能系数(W_(et))构建岩爆烈度等级预测指标体系。基于国内外145组岩爆案例工程数据,采用6种机器学习算法结合随机交叉验证方法分别建立岩爆烈度等级预测模型,利用相关系数原理计算出相关系数,根据变量间的相关系数,确定变量之间不存在强相关,同时先对原始岩爆案例工程数据进行极端值处理,然后做标准化处理,消除量纲的影响。引入T–分布邻域嵌入(T-SNE)降维方法,对数据进行降维可视化,最后,对建立的6种岩爆烈度等级预测模型准确率进行分析讨论及评估。研究结果表明:基于T–分布邻域嵌入(T-SNE)降维方法,结果显示各岩爆烈度等级具有明显的聚集现象;支持向量机模型(SVM)对于岩爆烈度等级为1的样本具有较高的预测准确率,对于岩爆烈度等级为2～4的样本,线性判别模型具有较高的预测准确率,同时兼有较为稳定的模型表现;将线性判别模型(LDA)应用到锦屏二级水电站、江边水电站和苍岭隧道等岩爆案例工程,发现LDA模型预测结果与岩爆实际等级相同,研究结果为岩土工程岩爆预测问题提供较好的指导意义。     

模糊概率模型在岩爆烈度分级预测中的应用

 岩爆是深部高地应力区岩石地下工程中的一种常见地质灾害,对其发生的可能性及其烈度分级预测是地下工程建设中亟待解决的重大课题之一。以模糊概率理论为基础,选取影响岩爆的一些主要因素,如洞壁最大切向应力sq、岩石单轴抗压强度sc、岩石单轴抗拉强度st以及岩石弹性能量指数Wet,并以sq /sc,sc /st和Wet作为评价影响因子,同时将岩爆烈度划分为无岩爆、弱岩爆、中岩爆和强岩爆4个等级,建立岩爆烈度分级预测的模糊概率模型。在此模型中,提出了模糊权重的概念,可充分考虑权重的模糊性。模糊概率模型不仅继承了经典模糊综合评判法的思想和优点,同时也克服了其在实际应用中评价影响因子权重取值的局限性,因而具有明显的合理性。应用该模型对冬瓜山深埋硬岩矿山、秦岭隧道工程以及某大型水电站地下厂房3个典型工程岩爆的实例分析表明,其预测结果与实际情况符合较好。为进一步考察该模型的可靠性与实用性,对国内外23个大型岩石地下工程实例进行计算分析,其预测结果与实际岩爆情况也相当吻合。由此可见,模糊概率模型为深部岩石地下工程岩爆预测问题提供了一种新途径。     

基于物元矩阵和理想点法的岩爆烈度预测

针对岩爆烈度预测问题,采用物元矩阵和理想点法进行了相关研究。在综合考虑影响岩爆发生的主要因素的基础上,以影响岩爆烈度的围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度比σ_θσ_c、岩石单轴抗压强度与岩石单轴抗拉强度比σ_cσ_t和弹性能量指数w_et等三个常用影响因子为评价指标,并且通过改进的层次分析法和熵值法相结合的组合赋权法来评价各个指标的影响程度,构建了岩爆烈度的物元矩阵,以靠近岩爆烈度理想点的远近程度为判断标准,基于此原理建立了岩爆烈度预测的物元－理想点模型。最后,将该模型应用于秦岭隧道、灵宝东峪矿区和冬瓜山铜矿的岩爆烈度预测中,结果表明,该模型的预测结果与实际岩爆烈度基本一致,验证了该模型的可行性。同时,将本文模型和ANN法、Bayes法以及DDA法进行比较,预测结果大致相同,且该模型不需要任何先验知识,求解过程完全由样本驱动,可操作性较强,进一步证明了该模型的合理性和有效性。     

基于权重融合和云模型的岩爆倾向性预测研究

岩爆倾向性预测是地下工程防灾减灾的基础工作之一。针对现有数学模型在确定岩爆指标综合权重中缺少必要的检验过程以及预测准确度不高的不足,提出了一种岩爆倾向性预测的改进云模型。改进模型通过云理论中的云雾化条件来对指标权重进行融合,进而获取通过检验后的指标综合权重;通过对原始云模型进行修正,运用综合云算法生成等级综合云,弥补了原始云模型对等级区间均值过于敏感的不足。最后将国内外若干岩爆实例用于验证提出模型的科学性和实用性。结果表明:基于云理论的权重融合方法能够获得更为合理的综合权重,提出的改进模型能够较好地应用于岩爆倾向性预测工作中。     

约简概念格的粗糙集在岩爆烈度判别中的应用

为了对岩爆烈度进行高效判别,综合考虑影响岩爆的主要因素,包括最大切向应力σθ、岩石抗压强度σc、岩石抗拉强度σt和弹性能量指数Wet,并以σθ/σc,σc/σt和Wet作为岩爆烈度的最初判别指标.利用概念格为约简工具对判别指标进行约简,得到最大可约简属性集,并与传统粗糙集中的分辨矩阵约简结果进行对比,然后利用粗糙集建立岩爆烈度判别模型,生成最少偏好规则集,判别对象的分类质量为100％,最后将该模型应用于国内几处工程的岩爆烈度判别.研究结果表明:约简概念格的粗糙集用于岩爆烈度判别结果与实际情况及其他利用3项指标的评判模型所得的结果一致,该模型减少岩爆烈度判别所需的指标,提高了判别效率.     

基于AHP-TOPSIS评判模型的岩爆倾向性预测

 为验证AHP-TOPSIS评判模型预测岩爆的可行性,依据层次分析法(AHP)与逼近理想解排序法(TOPSIS)的基本理论建立出岩爆预测评判模型,从岩性条件、应力条件与围岩条件3个方面选取岩爆发生的评判指标,再根据评判指标的临界值构建出岩爆等级判断准则,并通过AHP法客观确定各评判指标的权重向量,进而结合TOPSIS法分析贴近度并计算得出岩爆预测等级。实例应用得出,基于AHP-TOPSIS评判模型的岩爆预测结果与实际结果相吻合,同时与模糊数学的评判结果基本相符。该方法较全面地考虑了岩爆发生的多种影响因素,避免了单一判据的局限性,并对各种因素的重要性进行对比分析,使预测结果更为科学,可作为岩爆预测的理论依据,同时可为岩爆灾害预测提供一种可靠的新预测方法。     

基于贝叶斯判别法的工程岩爆危险评估与预测

基于岩爆在工程中的特点和岩爆烈度分级预测理论,运用贝叶斯判别原理,确定了工程岩爆危险评估与预测的贝叶斯判别分析法。通过辨别对岩爆产生作用的因子,拣选了围岩最大切向地应力/岩石单轴抗压强度(σθ/σc),岩石单轴抗压强度/岩石单轴抗拉强度(σθ/σt),弹性能量指数(Wet)作为贝叶斯判别分析模型的判别因子,从而进行岩爆误判概率的计算与岩爆危险评估与预测。以贵州省江口至都格、江口至瓮安高速、杭瑞高速等公路工程实例作为学习样本,进行训练判别,通过与现场观测、聚类分析、人工神经网络方法(NN)的预测进行对比,结果发现与训练模型回判的结果一致,验证了贝叶斯判别准则的可行性与可靠性,其对岩爆危险的准确分级和预测,具有较高的工程应用价值。     

基于模糊综合判别法的隧道岩爆烈度等级预测

文章以都汶高速福堂隧道为工程依托,建立隧道岩爆风险的目标-准则-指标层次结构图,将岩爆风险划分为地质风险和施工风险,并进一步细化落实到7个具体指标:地下水、隧道埋深、饱和岩石单轴抗压强度、应力强度比、岩体完整性系数、开挖方式、支护方案。将岩爆等级划分为四个等级,采用隶属度函数和专家打分法相结合的形式,确定指标层各因素对目标层等级的隶属度,根据层次结构模型利用1～9标度法确立判别矩阵,求得各指标权重集。最终基于模糊综合判别法对隧道岩爆烈度进行预测,并与实际岩爆发生的情况进行对比验证。结果表明预测岩爆等级分布与实际岩爆发生情况基本一致。     

基于SOFM神经网络模型的岩爆烈度等级预测方法

为简化岩爆烈度等级预测指标体系、解决预测分级模糊问题、利于工程人员分析预测结果,建立基于SOFM神经网络的岩爆烈度等级预测模型,并根据竞争层拓扑结构的不同将预测模型拓展成3个模型。将硐壁最大切向应力、岩石单轴抗压强度、岩石单轴抗拉强度作为模型输入向量,将40组国内外岩爆工程数据作为数据集输入3个模型进行训练、测试,3个模型在测试集上岩爆烈度等级预测正确率均达到90%。比较3个模型的聚类、测试及训练效果,得到竞争层神经元个数为16的预测模型最优。将最优预测模型的预测结果与可拓理论、Russenes判据、基于模糊C–均值算法粗糙集理论云模型的预测结果对比,基于SOFM神经网络模型的岩爆烈度等级预测方法优于其他方法,表明该方法具有一定可行性和实用性,为岩爆预测提供了一种新的方法和手段。     

基于证据理论的岩爆预测

岩爆是高地应力地区岩石开挖中的一种动力破坏现象,其机理复杂、影响因素众多,单一的评价指标无法准确描述岩爆发生的可能性。基于信息融合思想,提出一种能够综合考虑多指标共同作用的岩爆预测方法。该方法以证据理论为基础,以岩爆等级为识别框架,根据岩爆发生所需条件,选取最大切向应力与岩石单轴抗压强度比值、岩石单轴抗压强度与抗拉强度比值、岩石弹性能量指数为证据体,采用粗糙集理论客观确定了各证据体的确定信度,建立了基于证据理论的岩爆烈度预测模型。12组工程实例的预测结果表明该模型具有较好的预测精度。将该模型应用于苍岭隧道和锦屏二级水电站探硐岩爆预测,预测结果与实际情况完全吻合,说明该模型具有较好的实用性。     

基于未确知测度–直觉模糊集的岩爆烈度预测研究

岩爆是深部地下工程主要安全隐患之一,为了有效处理岩爆烈度预测过程中的模糊信息,建立基于未确知测度-直觉模糊集的岩爆烈度预测模型。选取岩石的单轴抗压强度σ_c、岩石的压拉比σ_c/σ_t、岩石的应力系数σ_θ/σ_c、岩石的弹性变形指数W_(et)、岩体的完整性系数K_v为岩爆预测指标。首先利用未确知测度的单指标测度函数处理岩爆指标测度值,得到基于直觉模糊集的指标模糊隶属度,并构建单指标直觉模糊集评价矩阵。然后综合多种主、客观赋权法,构建多源权重的直觉模糊集权重向量,从而获得样本的得分值与岩爆烈度等级。最后,基于直觉模糊集对指标权重模糊性进行分析,得到指标权重变化对岩爆预测结果的影响。将模型应用于20组国内外典型岩爆案例,并将预测结果与实际岩爆情况及其他3种模型的结果对比。研究结果表明,基于未确知测度-直觉模糊集的岩爆烈度预测模型的预测结果与实际情况吻合,指标权重波动敏感性与权重大小无关。该模型提高了岩爆预测的模糊信息表示能力,降低了样本质量对岩爆预测模型的影响。     

未确知测度模型在岩爆烈度分级预测中的应用

 针对岩爆烈度分级预测评价中诸多因素不确定性问题,应用未确知测度理论并结合工程实际,根据岩爆的特点及成因,选取最大切应力sθ、单轴抗压强度sc、单轴抗拉强度st及岩石的弹性能量指数Wet,并以应力系数sθ/sc、岩石脆性系数sc/st及弹性能量指数Wet作为岩爆烈度分级的评价指标,建立岩爆烈度分级预测的未确知测度评价模型。以国内外18组工程岩爆分析初始数据进行分级判别,根据实际情况建立各评价因子的未确知测度函数,对其进行定量分析,并利用熵计算各评价指标的权重,依照置信度识别准则进行等级判定,最后得出岩爆烈度分级预测的评价结果。并与模糊综合评判法、属性综合评判法、灰色聚类法、物元分析法及实际情况的结果进行比较。为进一步考察该模型的有效性与实用性,运用该模型对秦岭隧道工程的岩爆实例进行分析。研究结果表明：该模型判别预测结果与实际岩爆情况较吻合,且方法科学合理,意义明确,为岩爆烈度分级预测提供一种新思路。     

基于熵权-功效系数法的岩爆烈度分级预测研究

岩爆是高地应力区开挖过程中常遇到的工程地质灾害,发生突然且破坏性极大,因此岩爆的预测一直是岩爆课题的研究热点。在综合分析岩爆影响因素的基础上,选取切向应力与单轴抗压强度比值σθ/σc、岩石脆性系数σc/σt、围岩弹性储能Wet及岩石完整性系数Kv作为评价指标,将熵权法与功效系数法进行结合,采用熵权法确定各指标权重,并利用功效系数法进行综合评价,从而建立出岩爆预测的熵权-功效系数法模型。利用国内外17组典型工程实例对模型进行验证,将所得结果与功效系数法、熵权-正态云模型、RS-TOPSIS模型预测结果及实际情况进行对比。为进一步考查模型的适用性,利用该模型对猴子岩水电站及锦屏二级水电站进行岩爆烈度等级预测。研究结果表明,熵权-功效系数法模型能够综合考虑影响岩爆发生的主要因素,预测准确性较高且原理简单易懂,具有一定的工程运用前景。     

岩爆预测的多维云模型综合评判方法

岩爆是地下空间开发和矿业工程中遭遇的重大挑战,其倾向性预测是一个迫切需要解决的难题。针对其预测过程中的不确定性,在一维云模型理论的基础上提出了基于多维云模型的岩爆倾向性预测方法。将各个预测指标分别作为多维云模型的一维变量,根据云理论和岩爆预测标准,选取合适的云模型数字特征,考虑指标的信息量和相关性,改进CRITIC法确定预测指标权重,生成综合所有预测指标的对应于各个岩爆等级的多维云模型,输入指标实测值得到岩体隶属于各个岩爆等级的综合确定度,依据最大确定度原则判定岩体岩爆等级。以国内外20组典型岩爆实例数据验证本文模型的合理性和有效性,并与一维云模型、RS-TOPSIS方法的预测结果进行对比。结果表明,多维云模型应用于岩爆倾向性预测是有效的,其可以直观、快速判定岩体的岩爆等级,为岩爆倾向性预测提供了一种新方法。     

基于微震信息的岩爆体积分级与判别方法研究

深埋地下工程岩爆灾害的危害性与其爆坑规模直接相关,为进一步提高岩爆灾害的精细化表征及预测水平,开展基于微震信息的岩爆爆坑体积分级及判别方法研究。首先,通过对收集到的111个来源于锦屏二级水电站深埋隧洞群工程的岩爆案例进行统计分析可知,岩爆孕育过程中的累积微震事件数、累积微震释放能、累积微震视体积、微震事件率、微震能量释放率、微震视体积率这6个指标与岩爆爆坑体积之间具有较高相关性,即岩爆爆坑的体积分布与微震参数取值之间呈现出较为明显的从低到高的层次差异性。其次,利用层次聚类分析手段,从工程实用性与可预测性的角度构建一种岩爆体积分级划分方案,以锦屏隧洞工程为例,将岩爆体积等级划分为五级,并确定相应等级的体积阈值。最后,基于改进的分类回归树(classification and regression tree,简称为CART)算法,构建了用于确定不同岩爆体积等级下各微震参数判别阈值的决策树,形成岩爆体积等级的6个单微震参数判据;进一步,提出一种基于多微震参数的岩爆体积等级综合判别的蛛网图方法,并通过案例反分析确定相应的判别准则,利用该方法可快速实现洞室开挖过程中岩爆潜在规模等级的判别。对收集...     

岩爆预测和烈度分级的属性数学模型及其应用

基于属性数学理论,建立岩爆发生预测和烈度分级的属性识别模型。该模型选择影响岩爆的主要因素,如最大切向应力σθ,单轴抗压强度σc,单轴抗拉强度σt以及弹性能量指数Wet,并以σθ/σc,σc/σt以及Wet作为岩爆评价指标和烈度分级标准,通过构造属性测度函数以计算单指标属性测度,以相似数定义相似权的方法确定评价指标的权重,应用置9+信度准则对岩爆进行属性识别。针对一些岩石地下工程实例对模型进行验证,评判结果与实际情况符合得较好,并且与模糊综合评判     

高地应力隧道围岩分级BQ-hg法的研究及应用

随着大量深埋越岭隧道的修建,高地应力问题对于围岩分级的影响越来越大。公路隧道设计规范中的围岩分级BQ法对于初始地应力影响的折减系数K₃仅从高地应力和极高地应力两个方面进行考虑,而对于高地应力情况下影响围岩稳定的岩爆和大变形情况未加以区分和细化,从而造成BQ法在高地应力段特别是岩爆和大变形段的分级适应性较差。本文针对BQ法对于初始地应力折减系数K₃该方面考虑不足的缺点,将高地应力情况的岩爆和大变形对围岩质量的影响引入围岩分级中,采用强度应力比值将岩爆烈度分为四个等级、大变形分为三个等级,各个等级对应相应的折减值,从而形成岩爆段和非岩爆段的初始地应力折减系数值K₃¹,以及大变形段和非大变形段的初始地应力折减系数值K₃²,再以BQ法为基础建立了高地应力条件下的围岩分级BQ-hg法。通过对BQ-hg法进行围岩分级应用检验,其分级准确率较高,适应性较好,值得进一步完善和推广。     

基于弹性应变能岩爆倾向性评价方法研究

 岩爆是深部矿产资源开采与地下工程建设中必须解决的关键科学问题之一。以岩石强度与整体破坏准则为基础,从弹性应变能是岩爆发生的内在动力出发,建立了岩爆烈度分级预测模型。研究表明：该模型考虑了原岩应力(地应力)、岩体完整性、岩石抗拉强度及泊松比对岩爆影响,反映了岩爆发生的力学要求、脆性要求、完整性要求及储能要求;揭示了岩爆既可沿洞室中心呈轴对称分布,也可揭示洞室不同部位的岩爆烈度会出现明显不同。针对无、弱、中等及高岩爆活动4个级别,提出了3个分级界限值(3、10和110)。利用已有的岩爆经典模型与本文模型,对国内一些重大深部岩石工程岩爆情况进行了预测,结果表明基于弹性应变能岩爆分析模型与实际情况吻合的较好。因而,弹性应变能的岩爆分析模型,对岩爆预测具有重要的意义。