齐岳山特长隧道地质超前预测预报方法研究

介绍了齐岳山隧道地质超前预测预报的各种方法,并结合齐岳山隧道复杂的地质情况,具体介绍了各种方法的优缺点,对今后的隧道施工具有借鉴意义。     

地质超前预报系统在乌鞘岭特长隧道施工中的应用

以乌鞘岭隧道左线（DK169＋570～DK172＋083）施工为例,介绍了最新的隧道地质超前预报系统TSP203技术的应用。     

克里格法对隧道围岩稳定性分析

隧道围岩稳定性一直是隧道施工控制的重点,采用克里格算法对隧道衬砌结构稳定性计算进行了研究。根据不同的变异函数对随机变量特征进行表达,结合二次正交组合法,建立了隧道衬砌结构功能函数的插值算法,避免了隐式函数无法直接求解的问题;对隧道力学参数的取值,提出了基于超前地质预报中的地震波法获取方法,克服了隧道力学参数取值的模糊性。采用克里格法与采用传统蒙特卡洛方法的对比结果表明:迭代次数减少,失效概率的绝对误差仅为0.0152%,相对误差为4.26%。证明了该方法的合理性。     

东孔兑隧道软弱围岩的设计施工

东孔兑隧道洞身主要通过具有塑性变形的砂质黄土、弱膨胀性的泥岩、易风化剥蚀的砂岩等,属典型的软弱围岩隧道,设计时在新奥法的基础上采用了加强初期支护的刚性及强度的措施,施工过程中在加强隧道超前地质预报及监控量测的基础上制定了“超前支护,控制变形、及时封闭、二衬紧跟”的施工原则,实现了同类工程安全无事故条件下的快速施工。     

包家山特长隧道深埋段地质判释技术的研究

本文通过研究包家山特长隧道深埋段地质情况,采用掌子面地质状态观察和地质超前预报方法,对施工阶段围岩级别、施工方法、支护参数等进行判释,通过实时监控量测验证此地质判释方法简便易行,对其它隧道施工地质判释有借鉴作用。     

基于循环神经网络和深度学习的股票预测方法

本文提出一种基于多路循环神经网络与深度学习的股票预测方法。针对股票的涨跌预测问题,使用分布式向量表示方法提取出股票相关的新闻文本特征,同时考虑到股票相关信息的时序性以及新闻影响的持续性特质,使用多路循环神经网络模型对所提取的特征与交易信息进行协同训练,从而获得历史信息的低维向量表示。最后将多个循环神经网络的输出进行拼接,利用深度神经网络共同对股票的涨跌进行分类预测。本文使用上证A股的价格与新闻数据进行实验,实验结果表明,本文所提出的方法在股票预测任务上具有明显的优越性。     

基于深度学习的盾构隧道施工地表沉降预测方法

针对现有盾构隧道施工引发地表沉降预测方法中存在的难以同时挖掘数据之间的非线性特征关系和双向时序信息的问题,通过融合卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆(BiLSTM)与自注意力机制(SA)提出一种基于深度学习的地表最大沉降预测方法(CNN-BiLSTM-SA)。该方法首先利用CNN提取网络输入数据之间的非线性特征关系,利用BiLSTM网络提取输入数据的双向时序信息,然后引入SA机制为CNN提取的特征分配相应的权重,有效捕获时间序列中的关键信息,最后通过全连接层输出最终地表沉降预测结果。以湖南万家丽路电力盾构隧道工程为依托构建地表沉降数据集,并选用ANN、RNN、LSTM、BiLSTM模型开展对比分析。研究结果表明：评估指标CNN-BiLSTM-SA的平均绝对误差(MAE)、均方根(RMSE)、决定系数(R2)、平均绝对百分误差(MAPE)均为最优,具有更好的地表沉降预测性能。     

基于深度学习组合模型的交通流预测

为了研究高速公路在交通流预测过程中时间粒度对于精度的影响,及时向出行者提供精准实时的道路信息,通过TensorFlow深度学习模块,建立支持向量回归(SVR)与长短时记忆(LSTM)相结合的预测模型。基于LSTM模型的长期记忆功能与支持向量回归非线性化特点,调整优化参数,以英国高速公路局提供的M3高速公路数据为例进行分析,根据预测结果对模型进行对比评价,并结合模型对不同时段的交通流数据进行分析研究。结果表明：SVR-LSTM组合预测模型对于高速公路数据有更好的适应性,而且时间粒度如果越精细,预测精度将大幅提高。     

基于深度学习的高精度交通流量大数据预测

为了高效预测分析海量交通大数据,提高道路通行率和城市交通的智能化水平,提出一种高精度基于深度学习的并行卷积神经网络交通流量大数据预测模型.该模型首先对数据进行预处理以获得有效数据集,将具有规则时间间隔的一维时间序列样本和图像转换为时间一维、位置一维的二维像素网格,构建并行卷积神经网络模型用于对通过某路段的交通流量进行预测,并应用预测因子对交通量流数据进行建模.实验结果表明,与其他模型相比,本文提出的模型在平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差方面均优于所对比的方法.     

基于压力拱理论的深埋节理岩体隧道围岩压力研究

为研究节理岩体隧道围岩压力计算方法,以隧道压力拱理论为基础,通过离散元数值模拟分析了岩体的坚硬程度、完整程度和结构面的抗剪强度对隧道压力拱的影响,应用多元线性回归拟合了多因素围岩压力公式,并结合依托工程对拟合公式进行了适用性分析。结果表明：节理岩体隧道压力拱范围为拱顶到最大主应力方向的偏转点,隧道压力拱高度随着节理间距和结构面的抗剪强度的增大而减小,岩体力学参数对压力拱高度的影响较小;与现场实测的围岩压力相比,计算误差在15％以内。所提围岩压力公式适用性良好,为节理岩体的围岩压力计算提供了新的思路。     

隧道围岩变形EMD灰色系统预测模型研究

基于经验模态分解降噪原理,建立了EMD灰色系统GM(1,1)预测模型, 使EMD方法与灰色系统GM(1,1)预测模型很好地相结合,有效地降低了原始监测数据内噪声干扰对预测结果的影响,并结合梅花山隧道工程实际,对EMD灰色系统GM(1,1)预测模型进行了检验。研究结果表明：EMD灰色系统GM(1,1)预测模型环境适应能力较强,预测结果与实际监控数据吻合程度较高,是隧道工程围岩变形动态预测较为有效方法,具有较好的工程实用价值。     

地质突变条件下基于组合模型的围岩等级和TBM掘进参数预测

为了提高硬岩隧道掘进机(TBM)施工的安全性和智能化,基于TBM掘进数据,提出了一种将双向长短期记忆(BiLSTM)网络与支持向量机回归(SVR)算法相结合的可以同时进行围岩等级和TBM掘进参数预测的组合模型(BiLSTM-SVR模型)。实例验证结果表明:BiLSTM-SVR模型对围岩等级的预测准确度较高,均方根误差均小于0.026 5、平均绝对百分比误差均小于0.95%;BiLSTM-SVR掘进参数预测中,推力和扭矩的预测准确度最高,净掘进速度和开挖比能的预测准确度最低;BiLSTM-SVR模型比BiLSTM模型和SVR模型的掘进参数预测准确度有较大的提高,因此进行单一模型的组合可以有效提高模型预测的准确度和鲁棒性。     

复杂地下水环境下石膏质岩的溶蚀特性

石膏质岩具有溶蚀性,在勘察设计阶段应用标准规范对石膏质岩进行围岩分级往往不能满足施工需求.为定量化分析溶蚀对石膏质围岩分级的影响,开展不同循环次数(1、 3、 6、 10次)和不同流速(0、 10、 20 L·h^-1)的干湿循环实验;通过单轴压缩实验,探究石膏质岩在不同流速和干湿循环次数下的力学参数劣化规律.选取BQ值作为围岩分级修正的基础,将单轴抗压强度作为修正指标;建立流速和干湿循环耦合作用下单轴抗压强度折减系数的三维拟合函数,与围岩分级公式相结合,并考虑干湿循环的最大化影响,提出考虑石膏质岩溶蚀性的围岩分级修正方法.结果表明：随着流速和干湿循环次数的增加,单轴抗压强度、单轴抗压强度折减系数持续下降,但下降的比例越来越小;流速和干湿循环次数的耦合作用与单轴抗压强度、单轴抗压强度折减系数均具有良好的相关性,三维拟合函数曲面呈“下凹”状.该研究结果可为考虑石膏质岩溶蚀性的围岩分级提供一种可行的计算方法.     

深埋隧道坚硬围岩变形特征三维数值分析

秦岭终南山公路隧道埋深大,地质环境复杂,2号竖井下洞群多次跨越既有公路与铁路隧道,结构尺寸多变,受力复杂;岩爆频发;滑坡、塌方和冒落等严重制约通风及建设效率.基于现场工程与地质特征分析,采用三维数值计算,对东线隧道和西线隧道交叉点的稳定性对比分析,为隧道及洞群优化设计提供科学的定量化依据.     

基于应变非线性软化的海底隧道围岩力学特性

采用弹性、峰后具有拐点的应变非线性软化本构模型,且同时考虑中主应力效应,在海水渗流和不同排水工况下,对海底隧道围岩弹塑性区应力分布规律、围岩与支护之间作用关系以及最小支护阻力进行研究,分析海水压力、上覆岩层厚度、有效孔隙度对围岩力学特性的影响,提H{渗流作用下隧道围岩稳定的海水压力临界值的概念,并绘制围岩(支护)特性曲线.研究结果表明:海底隧道排水越充分,围岩有效孔隙度越大,则塑性区开展范围越大,且递增幅度较大,围岩(支护)特性曲线也不同;当隧道埋深较浅时,在隧道周围只形成塑性区域,只有当埋深进一步加大时,才可能形成松弛区域.     

深部岩体工程围岩质量评价的IRMR法研究

通过采用连续性细化方法,考虑高压地下水和高地温对岩体力学性质的影响,分别引入地下水和地温弱化系数,对传统RMR法中的岩石单轴抗压强度、岩石质量指标和节理间距这3个评价指标的评分标准进行修正,获得3个评价指标和其对应分值之间的非线性连续回归方程;根据深部岩体工程中地应力与岩石强度特征值之间的关系,定义岩体损伤破坏危险度系数,且建立该系数和岩体质量评分修正值之间的对应关系,由此获得适用于深部岩体工程围岩质量评价实际的IRMR法,并用实例验证了该法评价结果的合理性和有效性。     

明垭子软岩隧道围岩稳定性评价

以明垭子软岩隧道为工程依托,结合现场围岩岩性应用理论分析得出隧道围岩变形的理论极限位移,通过FLAC数值模拟软件建立相应的计算模型,分析了现场施工引起的隧道围岩变形值,根据位移评判依据来评判隧道的稳定性,通过现场监测分析明垭子隧道围岩的变形特点。研究结论对软岩隧道的安全施工有一定的参考价值。     

基于收敛-约束法的软岩隧道初支时机估算——以义永公路枫坑隧道为例

围岩纵向变形曲线能直观、有效地反映隧道开挖过程中洞壁围岩变形受掌子面前端“空间效应”的影响,为支护结构施作的最佳时机提供理论依据。以某软岩大断面隧道为例,基于Unlu和Gercek推导围岩纵向变形曲线方程（位移释放系数）,在综合考虑泊松比和弹性模量以及粘聚力、内摩擦角、爆破参数等提出优化改进;运用FLAC3D分析改进围岩纵向变形曲线方程的合理性和有效性。结果表明:（1）围岩纵向变形曲线方程与弹性模量以及粘聚力、内摩擦角呈非线性正比关系,与爆破参数呈非线性反比关系;（2）对比现场监测数据与理论计算数据发现Unlu和Gercek推导围岩纵向变形曲线方程在x>=0段偏差较大,提出增加“扩大收敛函数”提高其精度,相关系数由原来的R-square=0.8左右,提高到R-square=0.95左右;（3）通过与数值模拟数据对比,改进后的围岩纵向变形曲线方程能更好的与其相吻合,证实了改进后的围岩纵向变形曲线方程更具有合理性和实用性;（4）提出围岩位移增量出现陡增点时的位移释放系数值为施加支护的最佳时机,得出Ⅲ级围岩在长台阶法施工施作时,距掌子面x=2.24m左右处开始施作支护为最佳,Ⅳ级围岩在采用CRD工法施作时,距掌子面x=1.47m左右处开始施作支护为最佳。     

隧道监控量测在围岩动态分级中的应用

研究了隧道监控量测结果在围岩动态分级中的应用.通过对隧道监测数据的统计分析,得出了对围岩动态分级具有意义的指标和各级围岩所对应的各指标的数值范围,用以指导施工阶段的隧道围岩动态分级、隧道的反馈设计和施工过程中的预测预报.实例证明,准确的隧道监测数据可以进一步完善和优化围岩分级,提高围岩分级的可靠性,为隧道围岩动态分级提供了一条新的途径.