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初始地应力场是地下洞室设计所需的基本指标。基于江边电站引水隧洞沿线区域的地质资料,利用快速拉格朗日分析程序FLAC3D建立了该区域的数值计算模型,使用了随深度变化的侧压力系数以及应力和位移的混合边界条件,通过模拟引水隧洞沿线不同岩性的岩石、断层破碎带和蚀变带进行正分析计算。根据工程现场实测点的主应力数据,基于径向基函数（RBF）神经网络原理,反演了计算区域的岩体力学参数和初始地应力场。其计算结果与实测地应力值基本吻合,满足精度要求,说明反演结果与工程实际相符,所使用的反演方法是合理的。 相似文献
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大岗山水电站地下厂房区初始地应力场Nelder-Mead优化反演研究 总被引：12，自引：1，他引：11
初始地应力是大型地下洞室群设计与施工所要考虑的重要因素之一。结合大岗山水电站工程地质条件以及实测地应力资料,分析了地下厂房区初始地应力的影响因素,建立了基于侧压力系数的三维地应力反演模型,提出Nelder-Mead法与有限元联合反演法,将有限元程序作为一个单独模块嵌入到Nelder-Mead算法程序中,对建立的地质概化模型进行计算,以实测点地应力值与计算应力值建立精确罚函数误差模型,进行优化逼近分析。通过实测点的计算应力值与现场实测值的比较,从而获得地下厂房区初始地应力场较为合理的分布规律,为水电站开挖模拟及长期稳定性分析提供了合理的初始条件。 相似文献
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峡谷地区大型地下洞室群岩体初始地应力场反演分析 总被引：1，自引：0，他引：1
合理地确定地下洞室群岩体初始地应力场对于地下洞室群的总体布局、支护设计有着重要的意义。本文提出了一种依据少量实测地应力资料反演地下洞室群岩体初始地应力场的方法。这种方法假设远古地形是一无起伏的夷平面,认为岩体初始地应力场主要由处于远古地应力状态下的远古地形经过漫长的地形剥蚀形成,而远古地应力场由地质构造运动和岩体自重形成。以有限元数值分析为基本手段,提出了可以考虑构造运动、岩体自重和地形剥蚀等多因素的岩体初始地应力场反演思路。通过某水电站地下厂房区域岩体初始地应力场反演的工程实例分析,验证了这一方法的可行性和实用性。 相似文献
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大岗山水电站地下厂房区三维地应力场反演分析 总被引：4，自引：0，他引：4
初始地应力场是地下厂房工程设计和稳定性分析的重要依据,通常工程区实测地应力点较少,必须在有限的地应力资料基础上,采用反演分析方法获得整个工程区地应力场。结合大岗山水电站地形地貌条件和地质结构特征,基于地下厂房区地应力实测资料,研究了地下厂房区地应力场分布特征;在此基础上,采用有限元数学模型多元回归方法,进行了大岗山水电站地下厂房地应力场三维反演分析研究,获得了地下厂房区域地应力分布规律和影响因素的认识。结果表明,大岗山工程区地应力场分布受构造应力、地质构造和地形地貌的综合影响,岩性对地应力影响较小,岩脉与断层影响显著;在地下厂房区最大水平主应力 、最小水平主应力 、铅直向应力 关系为 ,地应力量值中等,侧压力系数垂直厂房轴线方向为0.5～0.6,轴线方向为1.1～1.3 相似文献
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对于地下洞室的稳定性分析,初始地应力的回归分析是十分重要的第一步。现行的初始地应力回归方法如函数法、位移反分析法、边界法等不易操作,且准确度也不高。本文以黄岛地下水封石油洞库为例,根据实测的初始地应力拟合出水平向主应力与竖直向自重应力的关系,在已有自重应力计算结果的基础上,通过坐标变换,将拟合出的水平向主应力转换至模型坐标下的正应力和剪应力,利用FLAC3D的FISH语言,遍历所有单元读入上一步得到的正应力和剪应力,计算至收敛后直接生成初始地应力场。将回归结果与现场实测结果进行对比分析,相对误差在10%以内,取得了较好的效果,此种方法简单且有效。 相似文献
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刘国伟 《中国地质灾害与防治学报》2020,31(3):110-116
根据静兴高速公路白龙山隧道实测地应力数据,充分考虑地形地貌与构造应力的影响,采取三维有限元数值模拟的方法反演整个工程区的初始地应力场分布规律,结果表明:反演计算结果与实测值吻合较好。通过分析隧道轴线方向上的初始地应力场特征,发现区内存在较高地应力场区域。 相似文献
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为准确获得桑珠岭隧址区初始地应力场分布规律,提出在岩爆区初始地应力场的二次反演方法。采用最小二乘法寻优准则对隧址区初始地应力场进行多元线性回归分析,利用叠加原理得到在一次反演下的初始地应力场;采用表面应力解除法测量隧道开挖后的洞壁二次应力,记录发生岩爆的部位并据此判断侧压力系数的大小,与在一次反演下相应位置的侧压力系数进行对比,如果两者都大于或者等于或者小于1,则以在一次反演下计算得到的侧压力系数为基准,以其大小不变作为约束条件对初始地应力进行修正,当采用修正后的初始地应力作为应力边界条件,计算得到隧道开挖后的洞壁二次应力与实测洞壁二次应力最接近时,以此时修正后的初始地应力和原位地应力进行回归得到在二次反演下的地应力场。结果表明：当测量原位地应力的钻孔较少且计算区域较大时,一次反演回归得到离钻孔较远位置的应力计算值与实测值存在一定的误差;二次反演在原位地应力的基础上增加实测洞壁二次应力进行修正,得到离钻孔较远位置的应力计算值与实测值吻合更好,所提出的二次反演方法可为类似工程的研究提供参考。 相似文献
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采用三维弹塑性有限元法对某水电站地下洞室群三维初始地应力场进行了反演回归分析。计算结果表明,厂区初始地应力场分布规律合理,实测点处地应力计算值与实测值吻合较好,可以作为后续数值分析和地质力学模型试验的依据。 相似文献
10.
《岩土力学》2017,(9):2737-2745
基于黄登引水发电系统区域地应力实测结果及建立的三维数值仿真计算模型,揭示了工程所在区域的三维地应力场分布特征,为地下工程的开挖加固设计提供更加准确的基础资料。分别采用传统多元线性回归方法、人工神经网络方法与考虑地质历史过程的基于逐步回归原理耦合人工神经网络(SLR-ANN)的非线性智能方法获得黄登水电站厂址区域的地应力场,再将地应力的实测值与反演数值解进行对比。结果表明:3种方法下反演所得引水发电系统区域内三维地应力场均与实测结果相一致,表明3种方法较为真实地模拟了整个地下洞室群区域三维地应力场的分布规律及特征。但采用SLR-ANN二次智能反演方法进行地应力反演,模拟效果更加接近监测值,且因减少了反演参数的个数而大幅度地提高了反演效率,可将反演计算结果应用于后续洞室开挖及锚固仿真分析中。 相似文献
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大型水电站厂区三维地应力场回归反演分析 总被引：4，自引：1，他引：3
岩体初始地应力场是地下洞室围岩稳定与支护结构设计所需要的基本因素之一,初始地应力场是否可靠将直接影响到工程设计与施工的可靠性与安全性。结合某水电站厂区的地质条件及地应力实测资料,引入灰色控制系统理论,采用三维有限元法和采用静态的三因素灰色计算模型GM(0, 3)对厂区岩体初始应力场进行回归反演分析。计算结果表明,厂区存在较大的水平向地质构造作用,岩体的地应力由自重和构造应力叠加而成。实测点的计算应力值与实测值在量值上和方向上都较为接近,表明经过回归得到的地应力场是合理的,从而获得地下厂房厂区初始应力场较为合理的分布规律,为地下厂房的开挖模拟及稳定性分析提供了合理的初始应力场。 相似文献
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构造应力场边界载荷反演的有限元逆逼近法 总被引：2，自引：0，他引：2
构造应力场问题的边界条件、加载方式是地应力场分析的难题,由于构造运动未知和地质构造复杂,无法直接求解。边界力反演是进行构造应力场研究的重要手段。从弹性力学基本方程出发,针对油气储层地应力场反问题,结合对区域构造应力场认识,利用阻尼最小二乘法建立了应力场反演的约束模型,提出了一种用于反演构造应力场边界力的反分析方法,该方法根据部分实测点的应力值进行边界力反演,并与有限元方法和有限差分法相结合,以边界力为参量逼近目标函数。根据研究区少量地应力实测资料采用该方法进行最优化计算,使得计算应力场与实测应力达到最优拟合,以弥补目前的回归反演方法和边界载荷调整法的不足来提高计算精度。算例表明了该方法的有效性,可用于解决构造应力场边界力的反演问题。 相似文献
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初始地应力的方向、量值和分布形式是影响岩石地下工程围岩应力、变形和破坏模式的重要因素,在工程区域难以开展大量实测工作,且实测结果具有相当的离散性,引入数值分析方法和数学理论对地应力场综合分析是有效的解决手段之一。结合滇中引水香炉山隧洞穿越龙蟠－乔后断裂段（楚波–白汉场断裂南段）工程,针对实测结果中方向结果离散性较大的问题,基于中国现代构造地应力场特征,对丽江地区复合断裂对区域地应力场影响的理论分析与数值模拟,获取了地应力场方向的定性认识。基于钻孔测试成果,通过基于多元线性回归的三维地应力场反演获取了地应力场方向与量值的定量认识。获得的初步结果表明,龙蟠–乔后断裂F10运动形式以正断错动为主;左旋走滑为辅的滑动,受其影响隧洞工程在穿越F10断裂部位的主应力发生偏转,偏转后最大主应力方向近似平行或小夹角相交于F10断裂走向;反演获得的香炉山隧洞趋近F10-1、F10-2段最大主应力量值范围为13～19 MPa,中间主应力为11～16 MPa,最小主应力为9～13 MPa,应力量值较高,并呈现 > > （ 、 分别为最大、最小水平主应力）的特征;F10断裂F10-1、F10-2主断带成为地应力场的控制性边界,其间应力量值明显小于上下两盘岩体,F10-1、F10-2主断带间岩体最大主应力量值范围在9～10 MPa,最小主应力量值范围在7～10 MPa,地应力最大主应力方向与隧洞纵轴线以约60°夹角相交,相交角度较大,对隧洞稳定性影响较大。 相似文献
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PSO-LSSVM模型在位移反分析中的应用 总被引：4，自引：1，他引：3
提出了一种基于均匀设计原理、最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化算法(PSO)的快速位移反分析方法。该方法利用均匀设计和有限差分法获得学习样本,再用粒子群算法搜索最优的最小二乘支持向量机模型参数。并用最小二乘支持向量机回归模型建立反演参数与监测点位移值之间的非线性映射关系,最后用粒子群算法从全局空间上搜索与实测位移最吻合的反演参数。该反演模型利用了粒子群算法高效简单、均匀设计构造高质量小样本以及最小二乘支持向量机的小样本、泛化性能好的特点。将该模型应用于龙滩水电站左岸地下厂房区岩体地应力场的反演分析中,计算结果与实测的位移值和地应力值均吻合较好,说明了该模型在岩土工程快速反演分析中具有良好的应用价值。 相似文献
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A triaxial unloading experimental method fitting the process of stress changes in engineering practice such as underground openings or mine slope stability is proposed. The surplus strength with cleer for interpretation of data. It is found that through such a test there are unique features of deformation during simultaneous unloading of longitudinal and transverse stresses, which indicates that it would be necessary for mechanical properties of rock mass by using loading process coincident with the stress changes in geotechnical engineering. 相似文献
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Pu Yuanyuan Apel Derek B. Prusek Stanislaw Walentek Andrzej Cichy Tomasz 《Natural Hazards》2021,105(1):191-203
Exact knowledge for ground stress field guarantees the construction of various underground engineering projects as well as prediction of some geological hazards such as the rock burst. Limited by costs, field measurement for initial ground stresses can be only conducted on several measure points, which necessitates back-analysis for initial stresses from limited field measurement data. This paper employed a multioutput decision tree regressor (DTR) to model the relationship between initial ground stress field and its impact factor. A full-scale finite element model was built and computed to gain 400 training samples for DTR using a submodeling strategy. The results showed that correlation coefficient r between field measurement values and back-analysis values reached 0.92, which proved the success of DTR. A neural network was employed to store the global initial ground stress field. More than 600,000 node data extracted from the full-scale finite element model were used to train this neural network. After training, the stresses on any location can be investigated by inputting corresponding coordinates into this neural network.
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