可拓工程方法在地下工程岩爆预测中的应用

在系统分析了影响岩爆发生的相关因素的基础上,结合地下工程实际,采用可拓综合评判方法,针对性地选取了3个评价指标,应用物元概念和关联函数,建立了岩爆预测的物元模型,对岩爆的发生与否及其烈度进行预测.结合国内外一些典型岩石地下工程实例进行分析计算,通过实际预测分析对比表明,该模型评价结果可靠,精度较高,具有较好的适用性,表明该模型在岩爆预测中有着良好的应用前景.     

深埋地下工程岩爆烈度分级预测的RS-功效系数模型

岩爆是深埋地下工程施工过程中常见的动力破坏现象,易造成重大经济损失和人员伤亡,对其进行有效预测预报一直是地下工程界迫切需要解决的难题。在系统分析影响岩爆发生的相关因素的基础上,选取切向应力与岩石单轴抗压强度比??/?c、岩石单轴抗压强度与抗拉强度比?c/?t、弹性变形能指数Wet和岩石脆性指数Is建立评价指标体系,并基于粗糙集理论,将各指标的权重问题转换为由现场实测数据来求解各指标属性重要性问题。然后,基于社会经济学中广泛应用的功效系数法,针对各指标对岩爆的影响特征,构建其功效函数,最终建立岩爆烈度分级预测的RS-功效系数模型,对岩爆发生可能性及其烈度进行预测预报。运用所建模型对国内外一些典型地下工程岩爆实例进行分析计算,并与集对分析模型、物元可拓模型评判结果对比分析。研究表明:RS-功效系数模型评价结果可靠、精度较高且现场可操作性强,具有良好的工程应用前景。     

基于决策树模型的岩爆烈度预测

综合分析了岩爆的主要影响因素,选取岩石应力系数σ_θ/σ_c、岩石脆性系数σ_c/σ_t和弹性能量指数Wet作为评价指标,采用决策树方法进行岩爆烈度预测。以国内外比较典型的32个岩石地下工程实例作为基础样本数据,结合ID3算法建立了判定岩爆烈度的决策树模型。再选取15个工程实例,运用建立好的决策树模型对其岩爆烈度进行分级,并与实际岩爆等级以及采用模糊灰关联法、距离判别法、ν-SVR算法的评判结果进行对比。结果表明,本文提出的决策树方法具有计算简单、准确可靠、预测效率高的特点。     

预测预防岩爆的探讨

在大量的理论与实践基础上,通过建立一种更有效、更实用的方法 对地下工程进行岩爆预测,提出了用岩层注水法预防岩爆的发生,应用效果较理想。     

地下工程中岩爆灾害的成因及防治措施

岩爆是地下工程掘进过程中所遇到一种动力地质灾害，其危害较大。根据当前国内外大量岩爆的统计资料，结合在二郎山隧道知锦屏二级水电站勘探洞所遇到的岩爆现象，提出了岩爆是由构造、浅表生改造、围岩的岩体强度、岩层产状、围岩应力状态、变形特性、地下工程布置等多种影响因素综合作用的结果。就岩爆的力学机制问题，认为岩爆力学机制的实质属于压致拉裂破坏。     

岩爆灾害的灰类白化权函数聚类预测方法

岩爆是高应力岩石地下工程中的地质灾害.将岩爆与其影响因素之间的关系作为灰色系统,提出采用灰类白化权函数聚类的预测方法对岩爆灾害进行预测.选取岩石弹性能量指数、脆性系数和围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度的比值作为岩爆灾害预测的主要影响因子,并构造了适于岩爆预测的各聚类指标的白化权函数.采用本文提出的方法对国内外一些岩石地下工程实例进行了分析,并与工程实际情况进行了对比,研究结果表明,本文提出的基于灰类白化权函数聚类的岩爆灾害预测方法具有较高的预测精度.     

地下工程岩爆灾害预测的属性综合评价模型

 针对地下工程岩爆灾害预测各种方法的局限性以及预报准确率低的现状,基于属性数学理论与方法,选取围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度之比、脆性系数和弹性能量指数作为岩爆灾害预测的主要评价指标,建立了岩爆灾害预测的属性综合评价模型,对岩爆的发生与否及其烈度进行了预测。应用属性数学理论,构造了各评价指标的属性测度函数,并利用相似数定义相似权的方法确定各指标的权重以计算综合属性测度,最后应用置信度准则进行属性识别,给出评价结果。以10 组典型地下工程为例,对该模型进行了验证,结果表明,该模型评价结果与实际情况有较好的一致性,验证了属性综合评价在岩爆灾害预测中的可行性和适用性,为地下工程岩爆灾害的预测提供了一种新途径。     

岩爆分类的人工神经网络预测方法

采用人工神经网络原理，选取影响岩爆的一些主要因素，如地应力、岩石抗压强度、抗拉强度等作为输入参数，建立了岩爆分类与预测的神经网络模型．利用国内外一些工程实例作为学习和训练的样本，并用已经训练稳定的样本对某水电站地下厂房岩爆进行预测．研究表明，与其他岩爆预测方法比较，人工神经网络模型更具有客观性和有效性．     

支持向量机在地下工程位移预测中的应用

介绍了支持向量机回归算法,运用MATLAB编写了相应程序,并对两个地下工程实例进行了预测.通过与灰色预测和人工神经网络预测结果的对比,可以看出支持向量机方法不论是在学习过程还是预测过程,都具有更高的优越性,可以应用于实际工程.     

大岗山深埋硬岩公路隧道岩爆预测

位于川西和青藏高原接触带的长大深埋硬岩公路隧道建设面临极大的岩爆危害,对其岩爆倾向性的准确预测是解决这一瓶颈问题的关键手段。以泸石高速大岗山隧道为工程背景,基于地勘中地形地貌、地质构造、岩石力学参数和地应力实测数据资料,采用数值模拟和数理统计相结合的方法,反演分析隧址区全线初始地应力场,系统分析了大岗山隧道各断面开挖洞周围岩二次应力,基于应力判据法对其岩爆发生情况进行了综合预测。结果表明:隧道全线地应力场分布规律以竖向应力为主,竖向应力量值最大达33.25 MPa,且局部地应力复杂,水平构造作用明显,以NWW-SEE向挤压作用为主,具备发生岩爆条件;隧道埋深大于408 m时有中等、强烈岩爆活动,中等岩爆段长度占隧道全长的13.8%,强烈岩爆段长度占隧道全长的39.7%,且埋深大于450 m时岩爆在边墙部位发生;岩爆发生受地形地貌、地质构造影响显著,由于地应力在软弱岩体中得到释放,断裂带、辉绿岩脉内部无岩爆活动,而断裂带和沟谷地形会使其附近完整花岗岩段内出现地应力集中现象,从而加剧其岩爆烈度。     

基于GD-DNN模型的岩爆烈度等级预测方法与应用

岩爆是深埋隧道施工过程中开挖时形成临空面,引起能量突然释放的现象,轻则岩片剥落,重则造成人员伤亡和财产损失,其危害程度取决于岩爆烈度等级,因此岩爆烈度等级预测是急需解决的难题之一。本文针对单一指标预测法预测效果不理想的问题,首先设计并实现了综合指标法和针对多分类问题的分类器,其次提出并建立了基于梯度下降(Gradient Descent)算法优化深度神经网络(Deep Neural Network)的GD-DNN岩爆烈度等级预测模型。实验结果表明：GD-DNN模型预测的准确率达到95.8%,相比机器学习算法K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)、支持向量机（support vector machine,SVM)和深度学习算法DNN分别提高了45.8%、38.7%和8.3%,同时在精确率、召回率和??1值三项指标上均优于其他模型。最后在秦岭隧道、大相岭隧道、通渝隧道和马路坪矿井4个实际工程中检验模型的预测效果,检验结果证明GD-DNN模型能够精准预测岩爆烈度等级,研究成果可应用于深埋隧道工程中。     

粒子群投影寻踪算法在岩爆预测中的应用

对岩爆有影响的三项主要因子：洞室最大切向应力与岩石单轴抗压强度的比值、脆性系数和弹性能量指数作为岩爆灾害预测的主要判别指标,通过粒子群优化算法和投影寻踪算法建立了相应的岩爆预测分析模型.该模型采用粒子群算法优化投影指标函数,确保了模型参数的准确性;同时利用逻辑斯谛曲线函数建立投影值与经验等级之间的非线性关系.研究表明,用粒子群投影寻踪回归模型进行岩爆预测,避免了传统预测方法由于主观原因造成的误差,预测精度较高.通过将所建模型应用到秦岭隧道和冬瓜山铜矿的岩爆预测中,得到与实际情况较符合的预测结果.     

基于人工神经网络及非线性回归的岩爆判据

采用人工神经网络和非线性回归方法研究岩爆判据研究.首先利用人工神经网络对原始样本进行量化,然后对量化后的样本数据进行非线性回归分析,获得新的岩爆判据公式.研究结果表明:此岩爆判据公式具有较高的预测精度.     

岩爆预测的支持向量机

针对岩爆预测问题,提出了基于支持向量机的预测方法,通过对影响岩爆因素的分析,然后运用支持向量机理论建立岩爆预测的支持向量机模型·结果表明,基于支持向量机的岩爆预测方法具有较高的准确率,该方法是科学可行的,具有广泛的应用前景·     

深井矿山开采中岩爆发生机理及其预测方法研究

岩爆是深井矿山开采中的重要灾害之一.本文从岩爆的发生机理及预测方法等方面,阐述了目前国内外学者的理论研究.简要介绍了岩爆发生机理最常用的理论依据有：强度理论、能量理论和刚度理论;并介绍了岩爆倾向性预测的几种判据：最大主应力判据、最大剪应力判据、能量判据、冲击倾向性判据等.     

粒子群优化-BP神经网络对岩爆的预测

岩爆是典型高地应力区主要地质灾害之一,其预测理论和发生机制的研究目前并不成熟.本文通过选择合适的影响岩爆程度的主要因素,应用BP神经网络对岩爆样本进行训练并利用预测样本进行检验,由于BP神经网络的初始权值和阀值对网络学习效率和预测结果有影响,因此其对检验样本的预测结果往往不够理想.利用粒子群算法(PSO)对BP网络的初始权值和阀值进行优化,将改进后的BP神经网络算法应用于预测,预测的结果优于BP神经网络.表明利用PSO-BP神经网络算法对实际工程中的岩爆进行预测是可行的.     

地下工程施工关键问题研究

随着社会经济的发展,城市土地资源越来越稀缺,城市地下空间的利用在建筑工程施工中越来越受到人们的重视,地下建筑面积也越来越大。然而,地下工程的施工难度又远远大于地上工程,因此,提高建筑工程的地下施工技术成了一个很重要的问题。本文主要研究了地下工程施工中的防水问题、岩爆问题、深基坑边坡支护等等需要特别注意的几大关键问题。     

基于集对分析法的岩爆烈度分级预测研究

集对分析方法是一种处理不确定性问题的系统分析方法,该方法数学表达简单,物理意义明确,所含意义深远.基于集对分析理论,选取影响岩爆的主要因素如最大切向应力σθ、单轴抗压强度σc、单轴抗拉强度σt、弹性能量指数Wet和岩石的脆性指数Is,并把σθ/σc,σc/σt,Wet和Is作为岩爆预测的主控因子,建立了岩爆预测的集对分析模型,对各个工程岩爆烈度级别进行预测.结合国内外一些典型深埋长大隧道工程实例进行分析计算,通过实际预测分析对比表明,集对分析法简便易行,评价结果准确,在隧道岩爆烈度级别的评判中具有广泛的实用价值.     

深埋公路隧道高地应力场特征分析及岩爆预测

深埋隧道岩体中有较高地应力,在岩石强度较高的围岩处易发生岩爆,影响围岩稳定性。笔架山公路隧道埋深大,为降低其安全建设风险,通过工程区岩样岩体力学实验对围岩性质进行研究,结合地应力资料建立三维有限元地质模型反演隧址区地应力场,最终利用谷-陶岩爆判据和强度应力比岩爆判据对笔架山隧道岩爆状态进行预测。结果表明：隧道工程区内岩体有中等-强烈岩爆倾向;隧道沿线地应力场由自重应力场主导,大多数区段岩体处于极高应力状态,且水平最大主应力与隧道夹角较小,有利于围岩稳定;开挖后沿线围岩最大主应力峰值为63.2 MPa,均发生在断面侧壁,因此在该部位发生岩爆的可能性较大;隧道沿线24%区段有发生岩爆的可能,且以中等-高岩爆活动为主,岩爆预测结果可为隧道开挖施工和灾害防治提供参考。     

无底柱分段崩落法巷道岩爆预测与防治措施

随着金属矿山相继进入深部开采,无底柱分段崩落法巷道岩爆问题成为采矿领域中主要的工程地质问题之一。主要介绍了巷道岩爆的表现形式和发生条件,并在综合考虑国内外学者提出的判断准则的基础上,采用多层次模糊综合评判法对巷道岩爆进行预测,最后提出了相应的防治措施。