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人工神经网络在岩溶塌陷预测中的应用研究 总被引：10，自引：2，他引：8
本文利用已有资料建立了岩溶塌陷预测ＢＰ神经网络模型,并对桂林岩区进行了岩溶塌陷预测。结果表明,在岩溶塌陷预测中应用ＢＰ神经网络模型是行之有效的。 相似文献
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为能快速、准确地对覆盖型岩溶发育区进行地面塌陷危险性评价,提出了基于权重反分析的岩溶地面塌陷危险性评价方法。该方法在确定岩溶地面塌陷主要影响因素的基础上,收集整理了唐山地区100个典型工程实例,进而采用权重反分析方法,求得了岩溶地面塌陷各主要影响因素的权重,并建立了岩溶地面塌陷危险性综合评价的评分表。权重反分析结果表明,选取的5个主要因素的权重分别为：岩溶发育程度0.338、第四系底部隔水层隔水能力0.255、覆盖层厚度0.186、基岩水水位埋深0.174、距断裂距离0.047,采用新建立的评分表对100个工程实例的评价结果显示,其评价的正确率达到99%,证明该表具有良好的可行性与有效性。此外,该评分表具有评价因子易于获取、评价过程简单易懂等特点,可准确、快捷地对与唐山岩溶发育区相似区域的岩溶地面塌陷危险性给出评价,因而值得推广和应用。 相似文献
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基于ANN与GIS技术的区域岩溶塌陷稳定性预测———以桂林西城区为例 总被引：6，自引：0，他引：6
岩溶地面塌陷是岩溶区常见的一种地质灾害, 塌陷区域预测是进行国土规划、资源开发与灾害防治的必要工作.由于岩溶塌陷的影响因素众多且相互作用, 发展过程复杂, 加之各评价因子的数值获取困难, 致使长期以来塌陷区域定量预测成为一个难以解决的课题.现行的区域预测模型不能描述塌陷形成模式的非线性特征, 也难以克服评价因子权重确定过程中人为经验因素的影响.神经网络技术的自学习、自适应与高度非线性映射特点显示了其在塌陷区域预测领域中应用的前景.根据研究区内地面塌陷空间聚集分布的特征, 提出了不同因子组合条件下塌陷发生可能性的定量化方法, 结合选定的评价因子类别确定了神经网络预测模型的结构, 利用312个塌陷点样本中的292个进行网络训练, 余下的20个样本的校验结果表明该模型具有较高的可信度.运用GIS技术将研究区进行评价单元划分, 并获取各评价因子的取值, 输入到训练好的网络中进行预测.将各单元的输出值进行归并处理后得到研究区岩溶塌陷的稳定级分区图. 相似文献
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覆盖型岩溶地面塌陷综合地质预测与危险性评估 总被引：4，自引：4，他引：0
为了给覆盖型岩溶地面塌陷防治提供依据,以岩溶地面塌陷的沙漏型、土洞型和泥流型等三个塌陷机理为基础,根据岩溶地质结构,结合岩溶发育程度和触发因素,提出了覆盖型岩溶地面塌陷综合地质预测和危险性评估方法。根据塌陷变形中土颗粒行为特征,将可溶岩上覆盖层土体区分为砂性土、粘性土和软弱土三种基本类型。依据三类土层在剖面上的组合关系,划分出三大类九个亚类岩溶地质结构。首先,依据岩溶地质结构的平面分布特征,结合岩溶发育程度和研究区可能存在的触发因素,对岩溶地面塌陷进行综合地质预测,即区分为高、中、低三个易发区;然后结合塌陷灾害对周围环境的可能影响程度,进行地面塌陷危险性评估,即划分为高、中、低三个危险区。覆盖型岩溶地面塌陷综合地质预测与危险性评估方法的地质理论依据充分,具有较好的实用性和可操作性。 相似文献
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湖南宁乡煤炭坝镇富家村岩溶地面塌陷成因分析及防治建议 总被引：1，自引：1，他引：0
本文依据岩溶地面塌陷理论对宁乡煤炭坝镇富家村岩溶地面塌陷的成因、发展趋势进行了研究。根据勘查发现,研究区岩溶地面塌陷具有分布密度高、塌陷规模大、塌坑回填后稳定性差,具有继续变形甚至再次塌陷的特点。通过对区内地质环境条件分析发现,区内覆盖层厚度较薄,岩溶极为发育,煤炭坝矿区排水形成巨大的降落漏斗,孔隙水与岩溶水存在巨大的水头差,导致区内岩溶地面塌陷的发生。同时,区内开采灰岩矿,形成大面积采空区,对岩溶地面塌陷的发生起到了强大的促进作用:一是提供了巨大的物质储存空间;二是大大减小了物质运移途径。塌坑回填堆积在溶洞的土体受地下水的冲蚀潜蚀发生运移,上方土体失去支撑而不断流入采空区,造成塌坑回填后稳定性差。 相似文献
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岩溶地面塌陷预测模型初探 总被引：4，自引：0，他引：4
岩溶的发育程度、上覆岩土体性质是岩溶地面塌陷形成的基本条件;地下水位下降,地表水或降水入渗,震动荷载等动力扰动,是形成岩溶地面塌陷产生的诱发动力条件。本文以山东省泰安市岩溶地面塌陷区为例,讨论了岩溶地面塌陷的产生机理,并从受力情况对其进行了分析探讨,从而提出了岩溶地面塌陷的预测模型。本文还根据研究区的8个塌陷实例对模型进行了检验。结果表明,该模型的计算结果与实际情况基本吻合。 相似文献
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杭州市环西湖覆盖型岩溶地面塌陷成因及预防 总被引：2，自引：0，他引：2
覆盖型岩溶地面塌陷是西湖风景区潜在的工程地质问题之一。本文根据杭州市环西湖覆盖型岩溶地区多年水位观测资料和岩溶水开采强度资料,从时间上把岩溶水开采历史概化为3个阶段。不同开采阶段地下水位动态变化特征不同,因此岩溶地面塌陷表现为不同的塌陷形式,具有不同的成因机制。分析表明：研究区岩溶地面塌陷机制经历了扰动一压密、渗透一潜蚀、真空吸蚀3个演变阶段。本文根据研究区岩溶地面塌陷成因类型和现阶段岩溶水开采情况,提出岩溶地面塌陷预防措施。 相似文献
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恩口煤矿已关停20年,地下水位已恢复,但地面塌陷灾害时有发生,为了探讨恩口煤矿闭坑后的岩溶塌陷成因机理,总结水位恢复中与恢复后的致塌模型,文章梳理了恩口煤矿区岩溶塌陷的时空分布、土体结构等基本特征,着重于分析煤矿闭矿后岩溶塌陷的发生与地下水位恢复过程的相关性,提出水位恢复中与恢复后2个阶段发生岩溶塌陷的成因机理与致塌模式。第1阶段,主要致塌模式为浮托—软化型,理论模型来源于基坑突涌的产生条件公式,发育地段主要集中在以往塌陷密集分布区,与采矿降水过程中加速土洞的形成相关,塌陷发生的数量明显低于疏干排水过程;第2阶段,致塌模式为潜蚀—失稳型,是指由地下水位在岩土界面自然波动引发的岩溶塌陷,仅零星发生。文章为娄底市进行地质灾害易发性、危险性评价与防治规划,提出科学、经济、可行的防治措施与建议,同时,为湘中类似地区的岩溶塌陷预测与防治区划提供参考。 相似文献
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矿山疏干排水引起岩溶地区致塌机理分析与预测——以平顶山矿区七矿及附近区域为例 总被引：1，自引：0，他引：1
在分析平顶山矿区水文地质背景和岩溶发育状况以及各岩溶含水层的水力联系基础上,引入岩溶致塌机理确立了岩溶塌陷的判定准则,得出了岩溶塌陷地区的疏干警戒水位公式,从定量上论证煤矿开采疏干排水是该区岩溶致塌的关键因素,当水位下降幅度达到2．52～8．03m时,平顶山七矿及附近区域容易产生岩溶塌陷,同时指出岩溶稳定系数K=1时,是临界危险警戒的地下水降深。 相似文献
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桂林市岩溶塌陷的基本特征和防治对策 总被引：2，自引：0，他引：2
桂林市岩溶塌陷的分布主要受地貌因素、地层岩性、地质构造、地下水运动和人为因素的影响。其成因类型可分为自然塌陷和人为塌陷。人为塌陷主要是由抽取地下水、工业废水排放、加载或振动因素引起。在论述桂林市岩溶塌陷的基本特征基础上,提出了岩溶塌陷地质灾害的防治对策。 相似文献
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岩溶塌陷的类型、成因机制及防治途径──兼论武汉市岩溶塌陷勘查工作要点 总被引：8，自引：0，他引：8
按岩溶塌陷的类型, 对其成因机制作了分析。在此基础上, 提出了武汉市岩溶塌陷勘查与防治工作要点。 相似文献
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淮南寒武纪岩溶陷落柱发育特征及导水性分析 总被引：3，自引：0，他引：3
1996年任楼煤矿发生的陷落柱特大突水事故，使“淮南不存在岩溶陷落柱”的认识得到了质疑。通过初步调研，在孔集矿南部的孙家大山一带发现出露于地表的岩溶陷落柱，而谢桥矿煤经三维地震勘探也探测出了发育于寒武纪灰岩中的两个岩溶陷落柱。因其岩溶陷落柱的发育层位、充填物质与华北煤田奥陶纪岩溶陷落柱构成明显的对比。导致了其水文、工程地质特征的特殊性。 相似文献
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为了建立一个适合于三峡库区的塌岸预测方法体系,采用具有处理非线性关系功能的人工神经网络方法对水库塌岸问题进行研究。通过训练、学习和仿真,获得预测正确率为97.2%的具有7-32-14网络结构的BP神经网络模型,采用该模型对蓄水位为175 m时丰都县各岸段进行塌岸预测,并将预测结果与传统经验公式计算法所得结果及实际监测数据进行对比。结果表明:基于人工神经网络的塌岸预测宽度与实际监测数据很接近,偏差在5 m以内;公式法计算结果与监测值平均偏差为15.9 m,而且对于部分坡段,公式法计算结果比实际监测值小8～11 m,没能预测出塌岸的真正范围。采用神经网络模型对丰都县水库进行塌岸预测,预测结果与实际监测数据平均偏差约3.8%,表明其预测结果可靠。 相似文献
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我国岩溶地面塌陷研究进展与展望 总被引：5，自引：4，他引：1
为了解我国岩溶地面塌陷理论和实践的状况,在讨论了岩溶地面塌陷概念的内涵和外延后,全面总结了岩溶地面塌陷在塌陷机理、预测、监测、防治等方面的研究现状,分析了目前存在的问题,概述了近年来研究的新进展,提出了岩溶地面塌陷研究的发展方向。 相似文献
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基坑工程施工过程中的周边地面沉降直接关系到周围建筑物的安全,本文根据上海前滩地区某基坑工程的历史监测数据、施工工况和周边地层参数等多源数据对基坑周边地面沉降进行监测和预测。以PSO-BP神经网络为基础,通过将基于时序和基于沉降影响因素的网络模型对比发现：二者预测结果误差较小且基于时序的神经网络预测精度更高,说明利用PSO-BP神经网络能够很好地对基坑周边地面沉降进行分析与预测。为了综合考虑时间效应和空间效应的影响,在基于沉降影响因素的预测模型的基础上加入历史监测数据作为模型输入层进行优化,结果表明：优化后的PSO-BP神经网络模型具有更小的相对误差范围和更高的预测精度,在基坑周边地面沉降预测中有很好的应用前景。 相似文献
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岩溶地面塌陷是多种因素共同作用的结果,具有隐蔽性和突发性的特点。为了快速、准确地对岩溶地面塌陷进行预测,提出了一种在因子分析的基础上利用遗传算法(GA)优化的极限学习机(ELM)岩溶地面塌陷预测模型。选取8个岩溶地面塌陷影响因素,利用因子分析提取5个公因子,然后输入GA-ELM模型进行预测。利用20组实例作为样本进行学习预测,以其中12组作为训练集,另外8组作为测试集。结果表明:进行因子分析后,不仅使ELM模型网络结构进一步简化,还提高了在相同隐含层神经元节点数情况下的预测正确率;在样本数较少的情况下,可以通过提高隐含层神经元节点数的方法来提高ELM模型预测正确率;GA-ELM模型相对于ELM模型的预测正确率明显提高,其具有更强的学习、预测能力;基于因子分析的GA-ELM岩溶地面塌陷预测是一种简单、准确、高效的方法。 相似文献