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岩爆是高地应力地区影响地下工程施工的主要地质灾害,岩爆预测已成为地下工程的世界性难题之一。地层的岩性条件和地应力的大小是影响岩爆发生的两个最根本因素,对这两个因素的准确判别将直接关系到岩爆预测的成功与否。根据工程的区域地质资料,利用FLAC3D程序建立了该区域的数值计算模型,并结合工程现场实测点的主应力数据,采用径向基函数神经网络,反演了计算区域的初始地应力场。基于现场岩石力学试验和TSP203探测技术,获取了岩爆高风险区域的地层岩性条件。最后结合地应力反演数据和TSP探测结果,对掌子面前面长距离范围内的岩爆强度进行精细预测。工程实际应用表明,该方法可操作性强,岩爆预测结果与实际开挖情况较吻合。 相似文献
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基于功效系数法的岩爆烈度分级预测研究 总被引：9，自引：1，他引：8
岩爆是高地应力区岩质隧道施工过程中经常发生的工程地质灾害,对其发生的可能性及其烈度分级预测一直是隧道工程世界性难题之一。基于功效系数法的基本原理,在综合考虑岩爆的关键影响因素基础上,选取?θ /?c 、?c /?t、Wet和Is作为评价因子,建立了一种新的岩爆烈度分级预测模型。利用国内外典型岩爆工程实例对所建模型进行检验,判别结果与实际岩爆等级相符,且与集对分析法和可拓方法判别结果基本一致,表明运用功效系数法对岩爆烈度进行预测是合理的、可行的。再运用功效系数法对苍岭隧道岩爆危险性进行判别,预测结果与实际情况一致,说明基于功效系数原理的岩爆预测新方法具有较高的准确性和可靠性,且简单、易懂、可操作性强,具有良好的工程应用前景。 相似文献
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岩爆等级评价具有模糊性和不确定性,而粗糙集理论的云模型对处理模糊性和不确定性问题具有独特优势,由此提出了基于模糊C均值（简称FCM）算法粗糙集的云模型理论在岩爆等级评价中的新模型。该模型选用岩石单轴抗压强度 、洞室围岩最大的切向应力 、岩石单轴抗拉强度 和岩石弹性能量指数Wet作为岩爆等级评价因子,依据岩爆分级标准计算各评价因子隶属于不同岩爆等级的云数字特征。同时,以国内外40例岩爆工程为研究对象,运用基于FCM算法的粗糙度理论进行因子属性重要性评价,计算各评价因子权重。根据正向正态云发生器,得到待评样本的综合确定度,由最大综合确定度判定岩爆级别。研究表明：该模型的评价结果与实际情况基本一致,具有一定的可行性,为岩爆预测提供了一种新的研究方法与思路。 相似文献
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基于人工神经网络的岩爆预测方法 总被引：8，自引：0，他引：8
在分析岩爆主要影响因素的基础上，建立了一种新的人工神经网络岩爆预测模型。采用已有岩爆发生数据作为训练样本对网络进行训练，利用收敛的网络进行岩爆烈度预测，预测结果与实际吻合，说明利用人工神经网络预测岩爆发生烈度是一种可行的方法。 相似文献
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采用邻域粗糙集和支持向量机建立滹沱河某地区软土固结系数的预测模型。基于自行改装的渗透固结仪,利用公式法确定不同压力下的固结系数。通过室内试验确定土体的指标参数,采用邻域粗糙集对该指标参数进行属性约简,将约简后的指标参数作为影响因素,分别建立支持向量机和神经网络的固结系数预测模型,预测未知样本的固结系数,并与实测值进行对比。结果表明:公式法可以准确客观地确定固结系数;支持向量机和BP神经网络建立的该地区软土固结系数预测模型均可以预测区域内未知点的固结系数,且支持向量机方法的预测精度比神经网络方法的预测精度提高了约10%。本文提出的方法直接从实验数据出发,通过易获取的影响因素建立特定地区固结系数预测模型,并可预测该区域其余未知点的固结系数。 相似文献
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隧道地质条件复杂,岩爆灾害频发,造成严重经济损失及人员伤亡,为工程施工带来极大困难。为分析隧道施工期岩爆风险和为施工安全提供依据,以属性数学理论为基础,建立了8参数岩爆危险性属性评价模型。通过对隧道岩爆案例的系统整理与分析,总结岩爆主要影响因素,考虑隧道施工现场指标获取的难易程度,改进了岩爆传统评价指标,选取了围岩岩性、岩体强度、围岩完整性、地应力大小、地下水状况、隧道埋深、隧道断面大小及现场施工情况8个易于获取的指标,然后构建了岩爆危险性评价的属性识别模型;同时考虑主观因素和客观因素,采用层次分析法（AHP）和概率统计法结合的综合赋权法对各指标因素进行权重分析;将建立的岩爆危险性属性识别模型应用于雅康高速公路二郎山隧道,结果表明:评价结果与实际开挖结果总体吻合较好,验证了该方法在岩爆危险性评价中的可行性与合理性。该研究成果为隧道施工岩爆灾害危险性评价提供了一种有效的途径,对预防隧道岩爆灾害发生、减少施工损失具有重大的意义。 相似文献
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岩爆是深部高地应力区地下岩体工程中的主要工程地质灾害之一,其发生及烈度预测是一个复杂的不确定系统问题。为了有效预测和判别深部工程岩爆灾害,在总体考虑岩爆各影响因素的基础上,选取地下工程中岩体完整性指数、岩石单轴抗压强度、岩石单轴抗拉强度、围岩最大切向应力、围岩抗压强度与其抗拉强度的比值、围岩切向应力与围岩抗压强度比值、弹性能量指数、岩爆倾向性指数作为岩爆预测的评判指标,提出了一种基于非线性参数优化的RBF-AR岩爆预测模型。在终南山隧道竖井岩爆判别中,利用RBF-AR法进行计算,计算结果与实际情况完全一致,表明该模型在岩爆预测中的可行性和有效性。 相似文献
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提出一种用以确定岩爆灾害评价中各指标权重的组合赋权（GEM-GW）方法。该方法依据信息熵理论,对基本熵权法进行改进,理论上解决熵权法在某些情况下不适用的问题,并引入欧几里得距离函数,使得主、客观权重之间和偏好系数间的差异程度一致,从而获得理想的综合权重。在该基础上,根据岩爆的成因及特点,选取影响岩爆的主要评价指标,同时对灰色聚类法进行优化,建立基于组合赋权的岩爆倾向性预测灰评估模型。利用该模型,对国内外一些重大深部岩石工程岩爆案例进行分析,并与模糊综合评判法、属性综合评判法、未确知测度评价法和物元分析法及实际情况进行比较。研究结果表明,该模型预测结果与实际情况吻合较好,预测精度较高,从而验证该模型的有效性及实用性。研究方法为岩爆灾害的准确预测提供一种切实可行的途径。 相似文献
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基于异步迭代算法的冲击地压预测 总被引：1，自引：0，他引：1
采用三层BP神经网络方法对冲击地压建立了数学模型。网络的训练算法采用具有松弛因子的动态异步迭代法,该算法在克服网络的麻痹现象及局部极小问题上都优于目前常用的训练方法,因而,采用此算法对网络进行了训练及震级的预报。基于新汶矿务局华丰煤矿1999～2000年的冲击地压现场监测数据,把冲击地压的能量、产生波的幅值、频次做为输入数据,相应期间的最大震级为输出数据,组成神经网络的训练样本及测试样本,对原始数据进行了数学预处理,网络结构采用了输入层3个结点,中间层7个结点,输出层1个结点的前向神经网络;网络最终的训练误差为0.06,预测结果的相对误差率平均为 9.2 %,预测效果比较理想。 相似文献
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神经网络在冲击地压危险性预测预报研究中的应用 总被引：5，自引：2，他引：5
分析了影响冲击地压危险性的主要因素,首次利用神经网络模型模拟各个因素之间的复杂的非线性关系,消除了传统预测方法中的人为确定冲击危险指标的影响。检验结果表明 :模型可靠,预测精度高。为冲击地压与人工智能等高新技术的进一步结合奠定了基础。 相似文献
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岩爆等级判定的距离判别分析方法及应用 总被引：2，自引：1，他引：1
将距离判别分析方法应用于岩爆等级判定问题。选用洞室围岩最大的切向应力σθ、岩石单轴抗压强度σc、抗拉强度σt、岩石弹性能量指数Wet作为岩爆等级判定的距离判别分析模型判别因子,以工程中实际岩爆情况及数据作为训练样本,进行分析计算,建立岩爆等级判定的距离判别分析模型。运用该分析模型对国内外工程实际岩爆情况进行判定,判别结果与工程实际完全相符。将该模型应用到诸（暨）永（嘉）高速公路括苍山隧道工程的岩爆情况预测中,判别结果与实际情况相符。研究表明,岩爆等级判定的距离判别分析方法,判别能力强,误判率低,是解决岩爆等级判定的一条有效途径。 相似文献
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鉴于地下工程中岩爆预测的各种方法的局限性以及预报准确率低的现状,提出了地下工程岩爆综合集成预测的学术思路。这种学术思路将定性预测与定量预测相结合、单因素预测与多因素预测相结合,引入处理复杂性问题行之有效的非线性科学理论,对岩爆进行综合集成预测。详细介绍了岩爆预测的综合集成方法,包括：地质分析预测法、应力强度比法、层次分析—模糊评判法和神经网络法,并将其应用于雅砻江某水电站交通隧道岩爆预测中,取得了较好的效果。 相似文献