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为分析南海北部海域油气勘探保障建设选址的适宜性,在广泛研究备选区特征资料的基础上,基于层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)原理,以自然环境因素、开发环境因素、基础设施与投资情况以及其他因素作为一级评判准则,建立了包括12项二级评判准则的递进层次结构模型,并以永兴岛、赵述岛和晋卿岛作为3个假定备选区,来验证分析评价模型的有效性和可靠性。AHP评判结果显示,3个备选区的整体优劣指数依次为0.587 1, 0.212 1, 0.200 8;AHP模型的一致性比例CR值为0.020 3。通过分析和筛选影响远海油气勘探保障建设的选址因子,构建基于AHP原理的选址评价模型,可用于分析评价南海北部岛礁油气勘探保障建设选址的适宜性。 相似文献
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两水隧道穿越的地层主要岩性为炭质千枚岩,地质情况较差,围岩破碎度高,节理发育。自2009年两水隧道开工建设以来,隧道工程问题层出不穷,出现了初期支护开裂、破坏,甚至出现二衬开裂、掉块,仰拱隆起等严重的隧道结构破坏现象,施工进度缓慢。在进口桩号为DK359+712~ DK359+742段采用双层初期支护和单层二次衬砌的支护方式,取得了良好的效果。通过应力情况分析为炭质千枚岩隧道的支护选型提供了依据。 相似文献
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提出一种分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transformation, FrFT)与支持向量机(support vector machine, SVM)相结合的建筑物变形组合预测模型。首先利用FrFT对变形时间序列进行多尺度分析,将复杂时间序列分解为一系列结构较为简单的子序列;然后利用SVM对每个子序列分别建立预测模型,通过将各个子序列的预测结果进行综合叠加,得到最终预测结果;同时考虑到SVM模型参数选择的难题,提出一种改进果蝇优化算法(improved fruit fly optimization algorithm, IFOA)对其进行全局寻优,提升预测性能。以西南地区某混凝土坝变形实测数据为例开展验证实验,结果表明,本文组合预测模型能够充分挖掘数据中隐含的趋势性和规律性信息,获得较高的预测精度。 相似文献
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煤层顶板为弱胶结岩体时稳定性差,常在煤炭回采过程中或巷道掘进时发生大变形或失稳等现象,维护难度较大。针对煤巷弱胶结粉砂岩顶板力学特征与变形控制等问题,以广西林场煤矿煤巷弱胶结粉砂岩顶板支护工程为工程背景,采用现场调研、实验室试验、理论分析等方法进行研究。通过现场调研,发现研究巷道有顶板岩层自承能力差、受水环境影响、支护结构失效率高、底板受水影响底鼓量大、受采动影响等特征;顶板岩石点荷载试验表明,其单轴抗压强度仅为1.9~ 2.3 MPa,采用电镜扫描发现,弱胶结粉砂岩以粗粒矿物为骨架;在普氏理论的基础上,推导了巷道顶板和两帮承压极限表达式,提出了提高巷道围岩整体强度和承载能力、确定合理的锚杆支护参数、顶板设计锚索加强支护等弱胶结巷道围岩控制要点。依据试验分析与理论研究成果,提出了以注浆加固为基础,锚杆和锚索联合支护的控制方案,并在林场煤矿进行了工业性试验。现场监测数据表明,设计的支护方案可以有效地控制煤巷弱胶结粉砂岩顶板变形。 相似文献
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泥水盾构工法被广泛应用于高压富水复杂地质环境中修筑隧道,其中开挖面稳定控制是工程成败的关键,在盾构掘进时,由于刀盘不断旋转切削地层,开挖面上的泥膜处于“形成―破坏―再形成”的动态循环过程,泥膜透水性增强,这种动态泥膜作用下开挖面的稳定如何评价有待于进一步探索。对此,对泥水盾构掘进过程中的动态泥膜进行了分类,提出了考虑盾构运动和泥浆渗滤特征的动态泥膜理论。在此基础上,采用空间离散法将泥水压力引入旋转体模型,建立了考虑动态泥膜效应的开挖面稳定力学模型,提出了泥水盾构动态掘进过程中开挖面临界泥浆压力及泥浆支护效率评估方法,研究指出:当盾构在强渗透性地层中掘进时,在尽量提高泥浆成膜率的同时,应注重泥浆黏度调节,充分发挥渗透力支护作用,同时可适当提高盾构掘进速度并降低刀盘转速,有利于开挖面稳定控制。以泥浆成膜率、等效渗透系数为依据给出了泥浆支护效率设计图,研究工作对盾构掘进支护压力控制和泥浆配置有一定的借鉴意义。 相似文献
19.
依托某大厦基坑支护工程项目,研究深厚软土地层中基坑开挖对涉支护结构下穿盾构隧道变形的影响规律。采用三维有限元数值模拟分析隧道顶部支护桩的长度对支护结构变形和隧道隆起的影响,并将数值模拟结果与现场监测结果进行对比。结果表明:深厚软土地层中基坑开挖对下穿盾构隧道产生了较大的隆起变形;因下穿隧道的影响,隧道顶部支护桩嵌固深度的减小对支护结构的变形和下穿隧道的隆起会产生重要影响,当支护桩底与隧道顶的竖向间距S>4 m或支护桩边缘与隧道边缘的水平间距S1>4 m 时,支护桩的踢脚位移和下穿隧道的隆起变形迅速增加。研究成果可为类似工程提供应用参考和理论支撑。 相似文献
20.
准确可靠的中长期径流预报是支撑水资源科学调配、提高水资源利用效率的关键。本研究采用AdaBoost模型(AdB)、随机森林模型(RF)和支持向量机模型(SVM)进行淮河流域王家坝和蚌埠站当年11月至次年10月共12个月的中长期径流预报研究。采用置换准确度重要性度量法从130项气象-气候因子及前期降雨/流量构建的1 562个因子变量中筛选出影响各月径流的关键因子,构建了基于AdB、RF和SVM模型的各月径流预报模型,模型参数采用随机搜索技术并结合交叉验证方式确定。采用变幅误差合格率和等级(五级)预报合格率指标对模型的预报精度进行了评估。变幅误差合格率指标表明,王家坝12个月的平均合格率分别为99.8%(AdB)、96.6%(RF)和95.9%(SVM),蚌埠站分别为100%(AdB)、94.8%(RF)和93.8%(SVM);等级预报合格率指标表明,王家坝12个月的平均合格率分别为79.0%(AdB)、76.4%(RF)和79.9%(SVM),蚌埠站分别为81.0%(AdB)、75.6%(RF)和76.6%(SVM)。模型均具有较好的预报效果,但RF和SVM模型对于高流量值的预报存在偏低现象,AdB模型整体上优于RF和SVM模型。 相似文献