用滑块模型对冲击地压的研究（I）

根据冲击地压发生的力学条件和地质条件, 引入 (Ruina,1983年)单状态变量本构模型(Single state variable model, SSVM)对冲击地压的动力学行为和演化行为进行了描述。研究表明：模型中参数K, 对冲击地压系统动力学行为和状态变量演化行为贡献较大,而系统动力学行为和演化行为对 ,f初值的敏感性相对较低。模型模拟了冲击地压系统的粘滑特性和冲击地压系统的动力失稳过程,较好地解释了冲击地压的发生机理,为冲击地压失稳破坏的预测预报提供了理论依据。     

矿区岩层运动非线性动力学特征及预测研究的基本框架

本文把声发射作为序参量描述了岩层运动过程中的自组织性,通过Lyapunov指数的计算对岩层运动过程中的混沌性进行了分析;提出了确定系统独立变量数目的准则和利用自组织映射神经网络确定独立变量类型的方法,最终建立了岩层运动的非线性动力学反演预测方法,从而构成了岩层运动非线性动力学预测研究的基本框架,这对地震、煤矿冲击地压等地质灾害的预测具有重要参考价值。     

冲击地压的滑块模型研究

冲击地压具有典型的粘滑特性,用(Ruina,1983年)双状态变量模型(Two State Variable Model, TSVM)可以很好地模拟冲击地压的这一特性。在分析冲击地压系统的运动特性的基础上,根据冲击地压发生的力学和地质条件,研究了用双状态变量本构模型来模拟冲击地压的动力学和演化行为。分析表明：模型中参数K,β对冲击地压系统动力学行为和状态变量演化行为贡献较大,而系统动力学和演化行为对 , f初值的敏感性相对较低。模型模拟了冲击地压系统的粘滑特性和冲击地压系统的动力失稳过程,较好地解释了冲击地压发生机理,为冲击地压失稳破坏的预测预报提供了理论依据。     

用滑块模型对冲击地压的研究(Ⅰ)

根据冲击地压发生的力学条件和地质条件，引入(Ruina,1983年1单状态变量本构模型(Single state variable model，SSVM)对冲击地压的动力学行为和演化行为进行了描述。研究表明：模型中参数K，β对冲击地压系统动力学行为和状态变量演化行为贡献较大，而系统动力学行为和演化行为对φ，f初值的敏感性相对较低。模型模拟了冲击地压系统的粘滑特性和冲击地压系统的动力失稳过程，较好地解释了冲击地压的发生机理，为冲击地压失稳破坏的预测预报提供了理论依据。     

遗传模拟退火的BP算法在冲击地压中的应用

冲击地压的预测、预报的研究,大多数仍停留在简单的统计研究和单因素的预测方面,因而,结果也不十分理想。笔者采用多层前向网络对该问题进行数学建模,网络的训练算法采用基于遗传模拟退火的BP优化算法。该算法是在遗传算法中引入模拟退火机制,将其同BP算法结合,形成一个混合的优化算法。新算法既有神经网络的学习能力和鲁棒性,又有遗传算法的强全局随机搜索能力。同时,利用华丰矿冲击地压的实际监测数据,通过遗传算法的主要性能指标对新算法的参数进行了比较研究,得到优化后的一组参数。利用该参数,对冲击地压的神经网络模型的结构、权值和阈值进行了优化,得到了非全连接的优化神经网络模型。最后,利用该模型对华丰矿冲击地压进行了短期最大震级的预报。预测结果的相对误差率平均为 7.84 %,预测效果比较理想。     

隧道围岩破坏模式的进化神经网络识别

隧道围岩破坏受很多因素的影响,其破坏模式的识别是一个复杂的非线性系统辨识问题,采用一般方法很难得到好的解答。基于作者提出的免疫进化规划,并把它同神经网络(NN)相结合,提出了一种全新的结构及权值同时进化的进化神经网络(ENN)模型,用于围岩破坏模式的识别研究,用一个试验算例证明了进化神经网络具有解决此问题的良好性能。     

弹脆性圆形煤巷应力跃升及冲击地压预测模型

为预测煤巷冲击地压灾害,将强冲击倾向煤视作理想弹脆性材料,建立圆形煤巷力学模型,分析煤巷围岩的应力和变形能密度分布特征,进而建立煤巷冲击地压预测模型,利用该模型预测冲击地压灾害风险。研究结果表明：弹脆性煤巷围岩的切向应力和变形能密度在弹性区与破坏区界面处发生跃升;煤体强度损伤度和地应力增大,煤巷破坏区半径增大,煤巷围岩切向应力和变形能密度跃升高度增大;切向应力跃升为煤巷失稳破坏提供了力源,变形能密度跃升为冲击地压发生提供了能量源;切向应力和变形能密度跃升高度越大,煤巷越容易失稳和冲击;基于切向应力和变形能密度跃升,建立了煤巷冲击地压解析预测模型,预测结果与现场冲击地压实际情况一致,从而为脆性煤巷冲击地压预测提供了一种新的方法。     

《岩土力学》全球华人中青年学者岩土力学与工程论坛专集EI收录论文(37篇)

序号题名作者页码1润扬长江公路大桥北锚碇基础施工变形的智能预测——工程实录研究孙钧,赵其华,熊孝波等1-72含裂隙组岩体的稳定问题周维垣,刘元高,吴浩等13-163孔隙水压力对岩石裂纹扩展影响的数值模拟唐春安,杨天鸿,李连崇等17-204黄河大柳树坝址岩体松动机制动力数值模拟研究王勇智,戚炜,门玉明等29-345裂隙岩体中污染物运移过程的数值模拟薛强,梁冰,刘建军35-386软土盾构施工地表变形的小样本进化神经网络预测安红刚,胡向东,赵永辉43-477基于进化神经网络的冲击地压非线性动力系统建模高玮,冯夏庭48-528运用ANSYS对板桩墙支护模型的…     

构造型冲击地压发生过程及防治措施研究

从房山矿区地质构造的基本情况出发，分析了构造型冲击地压发生的特点，从系统动力学的观战提出了冲击地压的基本规律，认为冲击地压的发生过程是煤体拉破裂与整体移动的复合过程，提出了防治冲击地压措施。     

冲击地压的非线性非连续特征

从冲击地压的现象出发,通过煤岩摩擦滑动试验研究,探讨了冲击地压的非线性非连续特性。在此基础上,提出了冲击地压的控制途径。     

基于GA-BP神经网络算法的高密度电法非线性反演

高密度电法技术在煤矿地质灾害勘探中发挥着重要的作用。近年来,以BP（Backpropagation）神经网络为代表的一类非线性反演方法被广泛运用到高密度电法的反演中。针对BP神经网络方法在高密度电法反演中存在的易陷入局部极小、收敛缓慢、反演精度差等问题,将BP神经网络算法与遗传算法（Genetic Algorithm,简称GA算法）联合演算,实现高密度电法的二维非线性反演。通过典型地电模型对该方法进行验证,结果表明遗传算法能有效优化BP神经网络的权值和阈值,提高了算法的全局寻优性。      

地表移动预计参数选取的神经网络法

地表移动预计参数的选取是研究地表移动及其规律的重要内容，由于预计参数受多种复杂因素的影响，具有高度的不确定性和离散性，利用神经网络具有自组织、自学习和高度非线性映射的能力，并既能考虑定量因素又能考虑定性因素的优点，可建立地表移动预计参数选取的神经网络模型以及对BP神经网络进行改进。利用大量的地表移动实际观测数据样本对该网络模型进行训练和学习，并用该网络模型对地表移动参数进行预计，结果表明，该改进的BP神经网络具有收敛速度快、预计参数精度高的优点，从而为开采沉陷地表移动预计中参数的选取提供了新方法。     

基于滑坡监测数据的Elman神经网络动态预测

滑坡在我国是一种极为频发的地质灾害,且其积累位移监测曲线有着复杂的非线性特性,对此各研究者建立过许多预测模型,然而这些模型的预测精度不尽如人意。基于Elman神经网络可以任意精度逼近任意非线性函数的特征,并以sigmoid为方程的核函数,在选择隐含层数时用了试用法,通过"3δ"法及归一化工程实例滑坡累积位移数据,建立了Elman神经网络动态预测模型。基于该模型对多个监测点数据进行动态预测,结果表明该模型的预测结果与实测数据的吻合度较高,且平均误差为1.78%,预测精度较高,验证了Elman神经网络能够在预测滑坡灾害中发挥一定作用。      

不等长工作面台阶区域覆岩运动诱冲机制及防治

针对阳城煤矿不等长工作面台阶区域发生冲击地压灾害问题,基于工作面特殊布置方式及覆岩赋存特征,采用理论分析、数值模拟和现场实测等方法,分析了台阶区域覆岩结构运动特征和围岩应力演化规律,研究了台阶区域冲击地压诱发机制。研究结果表明：1304工作面台阶区域覆岩经历了“OX-S-C”型较为复杂的结构演变,覆岩空间结构由OX向S型转换时,顶板岩层大面积破断下沉,在台阶区域形成多个悬臂梁结构,越往高位,悬臂梁长度越大;受覆岩运动和采动应力场叠加影响,煤岩体形成高应力集中区,在顶板岩层动载冲击作用下,煤岩体弹性应变能突然释放,诱发冲击地压。采用COMSOL软件对不同卸压钻孔参数下煤体应变能分布特征进行模拟研究,优化了台阶区域卸压钻孔参数。根据模拟结果,随着钻孔孔径、孔深增大及间距减小钻孔卸压效果越明显,考虑工程实际,确定孔径为150 mm、孔深为30 m、间距为1 m为合理有效的卸压钻孔参数,并应用于1302工作面台阶区域的冲击地压防治,取得了较好的防冲效果。     

地下工程围岩分类的神经网络可视化评价

围岩分类是地下工程技术基础研究的重要课题之一。影响围岩类别的因素有很多，并且具有高度的随机性和模糊性。神经网络方法具有自组织、自学习和高度非线性映射的能力，并且既能考虑定量因素又能考虑定性因素，因此，在围岩分类的应用方面，神经网络具有广泛的前景。文章基于改进的BP神经网络的一般原理，依据有关地下工程围岩的分类标准，选取岩体结构、岩石饱和单轴抗压强度、岩体结构面、岩石纵波速度作为围岩分类的评价指标，利用MATLAB语言构建了可视化的围岩分类神经网络模型，并收集了大量的工程资料对网络进行训练和检验。结果表明，网络的预测结果与实际结果比较一致。证明神经网络是能够在工程岩体分类方面得到推广应用的。     

矿山灾害电阻率法预测机理及试验

岩爆和煤层突出灾害对煤矿的安全生产及生产效率有着十分严重的影响。本文讨论了电阻率法在矿山灾害预报中的应用,利用试验观测了岩样在破坏过程中电阻率的变化,其结果表明,岩石电阻率在其破坏过程中变化明显,说明电阻率法可以用于矿山灾害的预测、预报     

唐山矿区构造应力场特征及其对冲击地压的影响

河北唐山矿冲击地压的发生除了受开采技术条件、煤层顶底板岩石学特征等因素影响外,主要受赋存环境的影响,其中地应力条件是一个重要的影响因素。以唐山矿构造应力分布规律为背景,对不同水平构造应力条件下回采工作面煤层及其顶底板围岩的三维场进行了数值分析,系统研究了构造应力对煤层及其顶底板围岩的冲击地压的影响。结果表明,在煤矿开采过程中,高水平构造应力对采区煤层及其顶底板围岩的应力场和能量场的分布规律具有重要影响。高构造应力条件下,煤层及其顶底板围岩中的高水平应力为冲击地压的发生提供了力源条件,而在高地应力环境下所积聚的大量弹性应变能为冲击地压的发生提供了能量条件。      

Research on the Evolution Law of Spatial Structure of Overlying Strata and Evaluation of Rock Burst Risks in Deep Well Strip Mining

Strip mining in mines is one of the main mining methods to control surface subsidence and protect the ecological environment. In recent years, strip mining has induced frequent rock burst accidents due to the increase in mining intensity and mining depth. Based on two typical deep strip mining accidents, the characteristics of the changes in spatial structure of the overlying strata caused by strip mining are studied, and the influencing factors of the occurrence of strip mining rock burst are analyzed. A support pressure calculation model is proposed, and estimated and verified in a mine after an analysis of the change law of the overlying strata structure in strip mining and research on the distribution and evolution law of support pressure. Based the above research, a risk evaluation model of the strip mining face is proposed based on the possibility index method, the 4203 working face of a mine is evaluated. Compared with the numerical simulation results, this method is well consistent with the theoretical calculation model. It can be seen that this method has strong practicability and is of great significance for studying the rock burst characteristics of coal seams in strip mining and evaluating the risk of rock burst of coal seams.

     

考虑环境变量作用的滑坡变形动态灰色-进化神经网络预测研究

滑坡变形预测对于指导灾害的预防工作、保护人民的生命和财产安全具有重大实用价值。从系统论观点出发,结合岩土体流变理论和时序分析原理,在深入研究影响滑坡变形的主控环境变量基础上,将位移时序分解为趋势项和偏离项。采用灰色系统模型提取位移时序趋势项,结合遗传算法和人工神经网络建立起进化神经网络模型,逼近主控环境变量与位移偏离项之间的非线性关系。根据蠕变阶段和变形对环境变量响应情况,实时调整模型,建立起滑坡变形预测的动态灰色-进化神经网络（GM-ENN）模型。将此预测思路和方法应用于三峡库区某滑坡变形预测研究中,证实了模型的有效性和实用性,显示了动态预测的重要性。     

矿井冲击危险电磁辐射连续监测及预测研究

煤岩电磁辐射监测技术可以预测、预报矿井冲击地压和煤与瓦斯突出等煤岩动力灾害。利用中国矿业大学自行研制和开发的KBD7煤岩电磁辐射连续监测系统及数据处理软件,在鹤岗矿业集团南山、峻德等有冲击危险的矿井成功地连续监测了煤矿煤岩电磁辐射。根据监测现场的实际情况,结合监测数据,分析了有冲击危险监测区域的电磁辐射连续监测规律,并提取了其中蕴含的冲击危险前兆信息,用于冲击地压的监测、预报。