大凉山地区深埋高地应力公路隧道岩爆机理及防治对策

本文以乐西高速大凉山2号隧道工程为依托,对大凉山地区深埋高地应力公路隧道岩爆机理及防治对策进行研究。从深埋隧道岩爆孕育力学角度出发,结合能量及应力条件,运用有限元分析软件MIDAS-GTS-NX分别建立隧道在不同埋深、进深及断面形状的三维有限元模型,对围岩应力特征进行比较分析。研究结果表明：从力学角度来看,岩爆的孕育过程是由弹性转换为塑性,并发生在塑性岩体中,周围弹性岩体负责为其提供能量,围岩储存的能量和开挖导致的应力集中分别是岩爆发生的根本条件和触发条件;隧道埋深、进深以及断面形状是影响隧道岩爆的重要因素,其中埋深对其影响最为明显,围岩最大主应力与隧道埋深、开挖进深及断面大小呈正相关性;隧道埋深在600 m左右时,围岩最大主应力达到45.90 MPa。根据强度应力比法,结合施工钻孔取芯参数,最终结果表明大凉山隧道属于极高地应力区,具有发生岩爆的风险,施工时应当采取相关防范措施。     

基于过采样和客观赋权法的岩爆预测

为解决基于机器学习的岩爆预测中存在的数据不均衡问题,提高模型泛化能力,进而提高岩爆预测性能,该文构建了由246组岩爆案例组成的岩爆预测数据集,优选了单轴抗压强度与单轴抗拉强度之比、最大切应力、最大切向应力与单轴抗压强度之比、单轴抗压强度、单轴抗拉强度、弹性能指数6个常用岩爆等级判别特征.通过引入9种经典机器学习算法,建...     

基于决策树模型的岩爆烈度预测

综合分析了岩爆的主要影响因素,选取岩石应力系数σ_θ/σ_c、岩石脆性系数σ_c/σ_t和弹性能量指数Wet作为评价指标,采用决策树方法进行岩爆烈度预测。以国内外比较典型的32个岩石地下工程实例作为基础样本数据,结合ID3算法建立了判定岩爆烈度的决策树模型。再选取15个工程实例,运用建立好的决策树模型对其岩爆烈度进行分级,并与实际岩爆等级以及采用模糊灰关联法、距离判别法、ν-SVR算法的评判结果进行对比。结果表明,本文提出的决策树方法具有计算简单、准确可靠、预测效率高的特点。     

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.     

大岩湾高速铁路隧道岩爆综合分析预测

针对沪昆高速铁路大岩湾隧道埋深大、岩性脆而坚硬的特点,选取隧道典型断面进行了水压致裂地应力原位测试,获得了实测深度范围内地应力的大小和方向。为对隧道全线进行岩爆预测预警,在地应力测试的基础上,采用弹性应变能指数法、应力强度比法、有限元反演法对隧道岩爆进行分析。最后,以大岩湾隧道地应力条件、岩性特征、围岩结构特征、地下水条件四个方面为基本条件,对隧道岩爆进行了综合分析预测。结果表明:该综合预测方法的准确度较以往单一的岩爆预测方法有了很大提高,对隧道岩爆预测预警有很好的实际指导意义。     

基于GD-DNN模型的岩爆烈度等级预测方法与应用

岩爆是深埋隧道施工过程中开挖时形成临空面，引起能量突然释放的现象，轻则岩片剥落，重则造成人员伤亡和财产损失，其危害程度取决于岩爆烈度等级，因此岩爆烈度等级预测是急需解决的难题之一。本文针对单一指标预测法预测效果不理想的问题，首先设计并实现了综合指标法和针对多分类问题的分类器，其次提出并建立了基于梯度下降(Gradient Descent)算法优化深度神经网络(Deep Neural Network)的GD-DNN岩爆烈度等级预测模型。实验结果表明：GD-DNN模型预测的准确率达到95.8%，相比机器学习算法K最近邻(K-nearest neighbor，KNN)、支持向量机（support vector machine，SVM)和深度学习算法DNN分别提高了45.8%、38.7%和8.3%，同时在精确率、召回率和??1值三项指标上均优于其他模型。最后在秦岭隧道、大相岭隧道、通渝隧道和马路坪矿井4个实际工程中检验模型的预测效果，检验结果证明GD-DNN模型能够精准预测岩爆烈度等级，研究成果可应用于深埋隧道工程中。     

基于多重判据的高楼山隧道岩爆倾向性判别

为探究不同层理倾角对岩体岩爆倾向性的影响,以武九高速土建工程高楼山隧道的层理灰岩为研究对象,通过室内单轴加载与加卸载试验,结合弹性应变能岩爆指标、临界埋深岩爆指标、陶振宇岩爆指标和Russense岩爆指标对不同层理角度的岩样进行了岩爆倾向性综合分析.结果表明:不同岩爆指标的判别结果之间存在一定差异;层理角度对岩爆倾向性有显著性影响,当层理角度为60°时岩爆倾向性最高,层理角度为45°时岩爆临界埋深最浅;基于多重判据的岩爆倾向性判别法为在具有层理结构岩体的地下工程中进行岩爆灾害的预测预报提供了有益参考.     

可拓综合评价方法在岩爆判别中的应用

岩爆是岩体高应力区的一种重要地质现象,是地下工程建设中必须关注的重要地质工程问题之一.文中提出3个最能控制岩爆发生的指标:围岩二次应力的最大主应力与岩石抗压强度比、岩爆倾向性指数和岩体完整性指数.以这3个指标为影响因素,确定了岩爆发生等级的判断标准.在此基础上采用可拓方法对岩爆的发生及等级进行了综合判断,并运用已经完成的工程实例进行了验证.     

基于未确知均值分类理论的岩爆发生和分级预测方法

为解决岩爆预测中的不确定性问题,将未确知均值分类理论应用于岩爆综合评判中,建立了岩爆发生和分级预测的未确知均值分类理论分析模型.模型选用最大切应力、单轴抗压强度、单轴抗拉强度和弹性能量指数4个指标作为岩爆发生和分级预测的判别因子.将岩爆烈度分为4个等级并作为未确知均值分类理论分析的4个类别.以国内外岩爆工程实测数据作为建立分类标准和模型的样本,以各等级的指标均值作为分类标准.求取未确知测度函数.采用信息熵确定权重,用置信度识别准则进行等级判定.将本研究建立的模型应用到隧道和矿山工程的岩爆预测中,结果表明.未确知均值分类分级预测方法预测结果与实际情况吻合较好,预测精度高,因而是岩爆发生和分级预测的一种有效方法,可在岩爆工程判别中应用和推广.     

基于粗糙集理论和支持向量机的岩爆预测

为了提高不同环境和地质条件下对岩爆预测的准确性,在综合岩爆影响因素的基础上,选取岩石取样处的埋深、岩石单轴抗压强度,岩石单轴抗压强度与抗拉强度比值、围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度比值、岩石弹性变形能指数作为评判指标建立岩爆烈度预测决策表,根据粗糙集理论中的属性约简算法,确定特定地质条件下岩爆的主要影响因素,删除冗余数据,再使用粒子群算法优化支持向量机的参数,通过核函数将岩爆主控因素映射到高维空间,拟合主控因素与岩爆烈度之间的非线性映射关系,建立基于粗糙集理论和粒子群支持向量机(RS-PSOSVM)的岩爆预测模型,并将该模型应用于大相岭隧道的岩爆预测。研究结果表明:该模型具有较高准确率和和较强稳定性;岩爆预测结果与实际结果一致,验证了该模型的可行性。     

地下工程岩爆灾害预测的属性综合评价模型

 针对地下工程岩爆灾害预测各种方法的局限性以及预报准确率低的现状,基于属性数学理论与方法,选取围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度之比、脆性系数和弹性能量指数作为岩爆灾害预测的主要评价指标,建立了岩爆灾害预测的属性综合评价模型,对岩爆的发生与否及其烈度进行了预测。应用属性数学理论,构造了各评价指标的属性测度函数,并利用相似数定义相似权的方法确定各指标的权重以计算综合属性测度,最后应用置信度准则进行属性识别,给出评价结果。以10 组典型地下工程为例,对该模型进行了验证,结果表明,该模型评价结果与实际情况有较好的一致性,验证了属性综合评价在岩爆灾害预测中的可行性和适用性,为地下工程岩爆灾害的预测提供了一种新途径。     

岩爆灾害的灰类白化权函数聚类预测方法

岩爆是高应力岩石地下工程中的地质灾害.将岩爆与其影响因素之间的关系作为灰色系统,提出采用灰类白化权函数聚类的预测方法对岩爆灾害进行预测.选取岩石弹性能量指数、脆性系数和围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度的比值作为岩爆灾害预测的主要影响因子,并构造了适于岩爆预测的各聚类指标的白化权函数.采用本文提出的方法对国内外一些岩石地下工程实例进行了分析,并与工程实际情况进行了对比,研究结果表明,本文提出的基于灰类白化权函数聚类的岩爆灾害预测方法具有较高的预测精度.     

深部开采岩爆预测的神经网络方法

岩爆是深部高地应力岩石地下工程中的一种常见灾害,其影响因素之间存在着极其复杂的非线性关系。在综合分析基础上,选取开采深度、围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度比值、岩石单轴抗压强度和抗拉强度比值、岩石冲击性倾向指数作为岩爆预测的评判指标。应用人工神经网络方法,建立了岩爆预测的计算模型,利用国内外一些深部开采、岩石地下工程资料作为学习样本和测试样本对模型进行训练。该模型成功应用于某矿巷道的岩爆预测,预测结果与实际情况一致,此研究为深部开采岩爆预测提供了新的途径。     

深部硬岩岩爆预测的FDA模型及其应用

将Fisher判别分析(FDA)理论应用到深部硬岩岩爆预测中,以最大切向应力σθ、单轴抗压强度σc、单轴抗拉强度σt和弹性能量指数Wet作为影响岩爆的因素,建立以σθ/σc,σc/σt及Wet为判别因子的岩爆预测的FDA模型.以国内外15个深部岩体实例为训练样本进行训练,利用训练好的模型对冬瓜山硬岩矿山和某煤矿三水平西大巷深部开拓巷道岩爆进行预测.研究结果表明:利用FDA模型进行深部硬岩岩爆预测,结果与工程实际岩爆结果相符合,说明该方法在深部硬岩岩爆预测中具有良好的工程实用性.     

粒子群投影寻踪算法在岩爆预测中的应用

对岩爆有影响的三项主要因子：洞室最大切向应力与岩石单轴抗压强度的比值、脆性系数和弹性能量指数作为岩爆灾害预测的主要判别指标,通过粒子群优化算法和投影寻踪算法建立了相应的岩爆预测分析模型.该模型采用粒子群算法优化投影指标函数,确保了模型参数的准确性;同时利用逻辑斯谛曲线函数建立投影值与经验等级之间的非线性关系.研究表明,用粒子群投影寻踪回归模型进行岩爆预测,避免了传统预测方法由于主观原因造成的误差,预测精度较高.通过将所建模型应用到秦岭隧道和冬瓜山铜矿的岩爆预测中,得到与实际情况较符合的预测结果.