改进一维卷积神经网络的隧道围岩收敛变形分级预测

隧道围岩收敛变化是认识围岩和支护结构动态作用及其时空演变机理的前提,变形分级准确预测是对围岩稳定性和支护结构有效性评估的重要基础.本文提出了改进一维卷积和支持向量机融合深度网络的隧道收敛变形分级预报模型.根据围岩变形的主要影响因素和特征类型,选取强度应力比、隧道埋深、隧道等效直径、支护刚度和岩体质量指标,建立了变形等级的识别框架.收集了159组国内外经典的隧道收敛变形实例数据,采用全局均值池化层和支持向量机改进传统卷积神经网络中全连接层和Softmax层进行等级分类,利用改进的一维卷积神经网络自动提取隧道变形的隐含典型特征.运用衰减学习率和Dropout正则化深度学习训练技巧,防止模型出现过拟合.与其他方法的结果对比,证明了该方法有着更好的准确率和鲁棒性,模型完全利用数据驱动实现有限数据集的深层复杂且微妙关系学习.应用于多雄拉公路隧道的围岩收敛变形分级预测,预测结果与现场实际一致,进一步验证了方法的准确性和适用性.研究结果有利于提高隧道收敛变形预测的理论水平和可靠性,为类似工程提供参考.     

MSVM在汶马高速公路隧道围岩分级中的应用

通过分析国内外的多种围岩分级方法,结合SVM理论与隧道开挖现场实际情况,建立一种快速、准确的隧道围岩分级方法。采用岩石坚硬程度、岩体完整程度、岩体结构、节理风化状况、地下水状况、嵌合程度和地应力状况作为隧道围岩分级评价指标。采用一对一法构建多类分类器,将大量经过专家修正过的隧道围岩分级数据作为多分类SVM的训练学习样本,采用高斯核函数进行计算,结合汶马高速公路隧道施工期围岩分级实践,建立了多分类SVM隧道围岩分级模型,实现不同条件下的围岩分类的合理识别。汶马高速公路隧道围岩分级实际应用表明,该模型能快速、较为准确地进行公路隧道围岩分级。     

隧道围岩应力时序的神经网络预测模型

围岩应力是影响隧道稳定性的根本因素,掌握隧道围岩应力的变化发展趋势,是准确判断隧道稳定性的前提.针对隧道围岩应力变化难以准确预测的问题,作者在分析了隧道围岩应力变化规律和主要影响因素的基础上,采用BP神经网络建立了隧道围岩应力时序的神经网络预测模型.模型在綦万高速公路观音岩隧道施工中成功应用,结果表明采用神经网络预测隧道围岩应力时序是可行的,其使用简便,预测准确.     

山岭隧道塌方风险评价的属性识别模型与应用

塌方是山岭隧道施工中最为常见的事故之一,为确保隧道施工安全,本文基于属性数学理论建立了隧道塌方风险分级的属性识别模型.在综合分析塌方影响因素的基础上,选取围岩级别、隧道埋深、偏压角度、岩体完整情况、地下水影响和施工因素6个主要因素作为评价指标,结合超前地质预报方法对指标进行定量描述,确定各评价指标的分级标准;对评价指标进行属性测度分析,通过构造属性测度函数计算样本的单指标属性测度和综合属性测度;应用置信度准则对隧道样本的塌方风险进行属性识别.在工程应用中,通过属性识别模型并结合超前地质预报数据,对郑家垭隧道进行塌方风险评估,结果与实际施工情况一致;并且与模糊层次分析法和可拓综合评估法的结果吻合性较好,说明建立的属性识别模型对有无地质预报数据的样本都能得出准确的风险评估结果,有更好的适用性,为山岭隧道塌方的风险评估提供了一个有效的途径.     

基于深度学习的盾构隧道衬砌病害识别方法

隧道衬砌病害的检测是隧道维护和保障运营安全的重要环节.以基于CCD线阵相机移动式地铁衬砌病害检测系统的采集图片为研究对象,利用计算机科学最前沿的深度学习方法,提出了一种完全区别于传统手段的隧道病害识别方法,通过提取并建立隧道病害样本库,搭建深度学习框架,利用深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)训练样本,建立隧道衬砌特征图像分类系统.针对既有的CNN模型GoogLeNet,采用优化的卷积核,并改进了其inception模块与网络结构,获得了准确率超过95%的网络模型.通过实例对目前流行的深度学习框架(Caffe与Torch)以及图像对比度增强处理方法(如直方图均衡化处理(Histogram Equalization,HE))进行了测试.测试结果表明,深度学习方法用于隧道衬砌图像处理,具有准确率高,速度快,可扩展性好等特点,特别是对背景复杂条件下的图像处理更具鲁棒性.     

探地雷达在黔东浅变质岩区隧道地质预报中的应用

隧道工程中存在许多难以预计的不良工程地质现象,其严重影响隧道的正常施工.在对区域地质和掌子面岩性勘查的基础上,通过对厦蓉线黔东浅变质岩区的探地雷达图像解译分析,探讨了裂隙带、断层破碎带及富水带的雷达图像特征,以此说明建立"以地质法为基础,探地雷达为主要物探手段"的综合超前地质预报体系的重要性,为该区雷达测试提供图像信息库.     

模糊数学围岩分类方法及其在隧道中的应用

在综合考虑多因素围岩分类法的基础上,引入模糊理论,结合公路隧道特定围岩地质条件的岩体块度、强度、软化系数等多个影响因素,建立围岩模糊分类模型。计算各影响因素的隶属度,按照最大隶属度原则定量判定围岩类别。并将模糊数学围岩分类方法应用于南京老山隧道工程建设中。     

山岭隧道钻爆法施工参数控制的优化

以佛岭长大公路隧道施工为依托,在大量现场测试和光面爆破试验的基础上,引入遗传算法和支持向量回归耦合算法,经对现场测试数据训练,建立了山岭隧道钻爆施工参数、围岩地质条件及爆破后隧道拱顶下沉与围岩松动圈深度之间的非线性支持向量回归智能模型.利用此模型,可以在给定围岩地质条件和拱顶下沉量、松动圈深度等控制指标情况下,利用遗传算法,搜索得到钻爆施工参数的最优解.经佛岭隧道任一断面的实地应用,验证了本文所提出的钻爆施工参数控制优化方法的正确性和可行性.该研究成果为佛岭隧道钻爆施工参数的选择提供了科学依据与技术指导,也可为类似隧道工程的钻爆参数控制优化提供参考.     

基于未确知聚类的隧道涌水类别判别方法

 以国内8 条隧道的涌水量原始数据作为研究样本,将其进行分类。运用未确知测度预测方法,选取年降水量、地质-水文地质条件、地表汇流条件及地表水体补给条件4 项主要影响因素作为评价指标,建立了可行的未确知测度模型。经验证,未确知测度预测判别方法的正确率高,可以迅速判别隧道涌水所属的类别,为隧道涌水量的类别判别提供了一种新方法。     

Weibull曲线拟合模型在隧道监控数据处理中的应用

监控量测是隧道新奥法施工的三大要素之一,通过对监控数据的回归分析可以预测围岩的最终位移等,进而有效地指导隧道设计与施工。本文采用Weibull模型作为回归函数对隧道围岩变形实测数据进行了回归分析,并与其它几种常用回归函数进行了比较。结果表明:将Weibull模型作为回归函数,回归方程理论曲线与实测曲线的吻合度最高,误差范围更小,能够更加准确的反映隧道围岩变形量与时间之间的关系,这对于准确预测围岩变形量和确定二次衬砌的时间具有一定的参考价值。     

苏北双湖晶质石墨矿找矿预测模型

为了使苏北地区晶质石墨矿勘查取得新突破,研究苏鲁造山带(江苏段)典型石墨矿床成矿规律及找矿模型具有重要意义。通过总结双湖石墨矿床地质、物探等综合特征,结合研究其成矿模式及关键找矿要素,总结了找矿预测模型。研究表明,双湖石墨矿体呈似层状、透镜状产于东海杂岩斜长角闪岩大理岩组一套大理岩-变粒岩-石英岩中,含矿岩性为石墨石英岩、含石墨大理岩,系多期区域变质作用形成。双湖石墨矿属区域沉积变质型晶质石墨矿,矿(化)体的产状、规模、形态均受大理岩控制,大理岩既是含矿母岩,又是赋矿围岩。石墨矿化体与低阻高极化异常基本吻合。据此建立了地质-地球物理找矿预测模型。可见,在含矿地层附近采用激电测量是快速确定找矿远景区的方法。     

综合超前地质预报技术在隧道浅埋段中的应用

赋存在地下的岩土体受到的应力、温度、构造、地震等作用,导致介质复杂多变,物探解译具有多解性,采用单一的探测手段对地下岩土体展开探测,有许多局限性.为提高探测的精度和准确度,以地质勘察资料为基础、地表地质调查和地质雷达相结合的综合超前地质预报对漆树坪隧道掌子面前方的不良地质体展开探测,实践证明该方法有效可行.     

软岩隧道挤压变形的概率模型

软岩隧道的挤压变形是深部高地应力区岩石地下工程中的主要地质灾害之一,对其发生的可能性及其分级的预测是工程建设中必须解决的重大问题。基于概率分析理论,通过研究挤压性围岩大变形破坏机理,建立了软岩隧道挤压变形发生的概率及挤压程度分级模型。影响挤压变形的两个主要因素是岩体单轴抗压强度σcm和初始垂直地应力P0,将强度应力比σcm／p0作为判别因子建立挤压变形概率模型。利用该模型对国内鸟鞘岭隧道工程挤压变形情况进行分析,结果与实际情况符合较好,说明该模型在研究隧道挤压变形发生的可能性及挤压程度分级中具有良好的实用性和有效性。     

隧道掌子面地质信息数字编录识别技术研究

研究隧道掌子面地质信息数字编录识别技术是为了发展隧道掌子面地质编录法,它主要是利用数字图像处理技术代替地质素描图,利用图像处理的模式识别技术代替专业人员对岩体节理、裂隙、层理等微构造发育情况的分析认识．本文结合隧道工程的实际情况研究了隧道围岩可视化分析预报技术和岩体结构图像模式识别技术．通过两项技术的研究,实现了对隧道开挖后围岩地质情况的超前地质预报和围岩分类信息的进一步细化认识．     

深埋圆形毛洞隧道围岩压力拱范围研究

为揭示深埋圆形毛洞隧道围岩压力拱范围,基于复变理论及经典弹塑性理论,结合M-C屈服准则,提出了一种准确预测围岩压力拱内、外边界的方法,并通过数值计算验证了预测方法的正确性.在验证预测结果正确的基础上,研究了隧道埋深、侧压力系数和围岩条件3个主要因素对围岩压力拱范围的敏感性.研究结果表明:1)软弱松散岩体中深埋圆形毛洞隧道上半部分是施工的关键,施工时应考虑对隧道拱顶120°范围内采取适当的超前支护手段,以确保隧道施工安全;2)围岩条件较差时,隧道施工促使周边围岩松动区贯通,必要时建议采取全断面超前注浆加固措施,以防止围岩松动区进一步发展.研究理论为判定毛洞隧道周围松动区是否贯通和确定隧道超前支护的位置及范围提供参考.     

施工阶段隧道围岩快速分级法

现阶段隧道围岩分级工作主要在勘察设计阶段进行,但由于受周边环境及勘察手段的限制,分级结果往往与围岩实际情况不符。为准确获得隧道围岩等级,基于声波-回弹联合测试法,建立"BP神经网络模型"在施工阶段快速预测岩石强度(R_c),利用掌子面炮孔进行岩体纵波波速测试并通过公式计算完整性系数(K_v)后,得到基于岩体基本质量指标(BQ)的施工阶段围岩快速分级法,并以宝汉高速石门隧道为依托在施工阶段对围岩进行分级。结果表明:建立的BP神经网络预测模型可实现岩石强度的现场快速无损预测,预测结果具有较高准确度;根据岩体纵波波速测试结果,可实现岩体完整性系数的定量计算,进而完成石门隧道施工阶段围岩快速分级,对比勘察阶段的分级结果,施工阶段所获得的分级结果更加精确。     

基于多源地震干涉法隧道断层位置预测数值模拟

西部山区在建或即将修建的大量隧道都具有高地应力特征,如何提高高地应力隧道超前地质预报的准确性是当前工程界面临的一大关键难点,而地应力增加是岩体波速增加的主要因素之一。采用多源地震干涉法模拟了在断层波速一定的条件下围岩波速和断层倾角变化对隧道掌子面前方断层位置识别的影响。数值模拟结果表明:围岩波速和断层倾角的增加会导致预报的断层位置比实际位置更接近掌子面,计算结果间接表明了地应力对识别断层位置的影响。通过二元二次函数回归分析拟合出一个含地应力和断层倾角的修正公式,依据修改公式,对白马隧道高地应力洞段掌子面前方不良地质体进行了超前地质预报,隧道现场开挖结果与修正后的预报结果基本一致。     

冬奥会山区综合管廊1#支洞关键工程地质问题及地质选线

冬奥会山区综合管廊1#支洞区域地质背景复杂,为了科学地指导1#支洞路由选址工作,通过地质测绘、钻探、工程物探、原位测试、水文试验、室内试验的综合勘察技术方法对综合管廊1#支洞的主要工程地质问题进行了深入研究与分析。研究表明,断层带破碎问题、突水涌水问题、围岩稳定问题为1#支洞突出的工程地质问题,并对其进行了定量评价。在此基础上,确定了综合管廊1_^#支洞地质选线原则,并结合BIM三维模型,对北线、南线方案进行了比选,确定了地质条件相对较优的南线方案。研究的方法可为存在类似工程地质条件或工程地质问题的山区地下工程的地质选线提供一定的参考与借鉴。     

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,本文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63.2MPa,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。     

负泊松比锚索超大断面隧道围岩大变形控制体系

为解决传统吸能锚索不能解决超大断面隧道软弱围岩隧道大变形的问题,首次提出将NPR锚网索支护体系应用于超大断面隧道支护措施中。本文依托侨城东路隧道东线标准段为工程背景,通过实地勘察,室内试验和理论分析的方法,从围岩岩性,物理力学特性以及水文地质条件方面,揭示了侨城东路隧道围岩大变形机理;通过室内试验得到NPR锚索物理力学特性并构建本构模型;再利用Rhino软件建立隧道以及初期支护模型、FLAC3D软件进行模拟计算,对比分析无锚索、PR锚索、不同排距NPR锚索4种方案围岩应力、位移、变形破坏规律。基于以上研究成果,进行室内相似比物理模型试验进行对比验证。结果表明,NPR 锚网索支护体系相比普通锚网索支护能够有效的控制超大断面隧道软弱围岩大变形,不仅为侨城东路北延通道工程的施工及初期支护提供了数据支撑,也为类似条件隧道的围岩变形控制奠定了理论基础。