基于集成学习与贝叶斯优化的岩石抗压强度预测

岩石抗压强度是评估岩体工程稳定性的重要力学参数,传统统计回归方法对于岩石抗压强度预测存在一定的局限性.为此,提出了一种利用简单岩石力学参数实现岩石抗压强度智能预测的方法,首先收集了620组含不同类型岩石的三轴试验数据,然后分别采用随机森林(Random Forest,RF)、极限梯度提升树(XGBoost,XGB)和轻量梯度提升机(LightGBM,LGB)3种主流的集成学习算法建立了岩石抗压强度预测模型,使用贝叶斯优化算法在模型训练过程中进行超参数优化,最后利用决定系数(R²)、平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)对优化后模型的泛化能力进行了综合评估和对比分析.此外,利用LGB模型对输入特征进行重要性分析,以评估不同输入特征对模型泛化性能的影响重要程度.研究结果表明：所建立的3种模型对岩石抗压强度均取得了较好的预测结果,其中LGB模型泛化性能优于另外两种模型(R²=0.978,RMSE=5.58,MAPE=9.70%),且运行耗时相对最少.弹性模量(E)、围压(σ₃)和密度(ρ)对模型的泛化性能影响较...     

基于生物地理优化的人工神经网络模型预测软土的固结系数

软土固结系数C_v是岩土工程结构设计中的重要参数,测试固结系数需要花费大量的时间和成本。基于生物地理学优化算法(biogeographical optimization algorithm,BBO)来改进人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型,使用生物地理优化的人工神经网络(ANN-BBO)模型对软土固结系数进行计算。基于连淮高速公路改扩建项目的路基软土数据对计算模型进行了训练和测试。通过相关系数矩阵和主成分分析对软土的11个物理力学参数进行了统计分析,确定了7个参数作为计算模型的输入参数,并对计算模型进行了训练和测试;模型通过相关系数、均方根误差和方差比进行检验,并对误差进行了统计分析;采用蒙特卡罗模拟对计算模型的鲁棒性进行了分析。结果表明：ANN-BBO模型可以用于估计软土的固结系数,相关系数R²=0.947 1,均方根误差RMSE=0.165 7×10^-3 cm²/s,方差比VAF=94.54%;ANN-BBO模型预测精度明显优于ANN模型;ANN-BBO...     

确定先期固结压力数学模型的研究与应用

地基不均匀沉降一直是困扰工程建设者的一个难题,而土体的先期固结压力则是预测地基沉降量和采取预防措施的一个重要参数。利用基于Matlab软件自主开发的复合工具箱CFSPT(Curve Fitting Solving and Plotting Tool),结合太原市地面沉降中最为常见的粉质黏土,研究分析了现有5种数学模型和本人引入的Guass1、Gauss2模型对确定粉质黏土先期固结压力的适用性和数学模型确定的先期固结压力与《土工试验方法标准》中经验法确定值的差异,并分析了如何选择最优数学模型确定先期固结压力。结果表明: 7种数学模型回归分析程度均很高,但仅Guass1模型确定的先期固结压力与《土工试验方法标准》中的经验法确定的值最为接近; 最优数学模型应当满足elgp曲线在初始端趋于一非零定值,在末端趋近于0,中间段曲线要收敛于一条斜直线。     

温州浅滩淤泥固结系数与固结应力关系研究

固结系数在软土压缩过程中并非常数,其变化规律与土体的工程特性、先期固结压力、有效固结应力等因素有关。当固结应力小于土体的先期固结压力时（ ）,随着应力的增加,固结系数减小;当固结应力达到其先期固结压力时（ ）,固结系数取最小值;当固结应力超过先期固结压力后（ ）,随着应力的继续增加,淤泥固结系数又逐渐增大。温州淤泥的固结系数与固结应力之间存在显著的双对数（ln( 或 )- ）线性相关性,其分段拟合公式在先期固结压力 的前后分为两段。利用“改进的门田法”求解的淤泥层在压缩过程中,固结系数的变化规律,进一步说明和验证了这一结论。利用双对数拟合公式可较准确推求整个加载过程中淤泥的固结系数,为固结沉降计算提供重要的参数。     

考虑循环变温的软土热固结模型

在能源岩土工程发展需求背景下,土体工程特性的温度效应研究受到了国内外学者的广泛关注。针对现有关于循环变温热固结理论研究的不足,提出考虑循环变温条件下土体先期固结压力随温度循环次数变化的关系式,计算多次循环变温后软土的固结压缩量。在此基础上,推导考虑循环变温的太沙基固结修正公式,分析整个循环变温过程中孔压和固结沉降的变化规律。最后通过与单元体测试结果进行对比,验证该计算模型的可靠性。研究结果表明,在循环变温和瞬时荷载的耦合作用下,土体的沉降变形和孔压随温度循环次数的变化而变化,且影响程度与循环次数相关;新型热固结模型为涉及循环变温的岩土工程问题分析提供了一定的理论支撑。     

用快剪试验推求先期固结压力

土体先期固结压力是判断土体应力历史的关键性指标。依据Wroth在一维固结条件下提出的不排水强度与超固结比（OCR）的关系式,利用快速直剪的剪切强度计算临界状态孔隙水压力系数Λ₀,从而计算出OCR以及先期固结压力。对南京某黏土的重塑饱和黏土的试验分析结果表明,快剪试验确定的超固结比与设计超固结比基本一致,因此可作为求解土体先期固结压力的一个途径。      

黄土边坡开挖后强度变化规律研究

在室内对52个原状土样进行卸荷条件下的直剪试验,测定不同先期固结压力下卸荷土体在不同滞留时间的抗剪强度值,试验结果表明:不同先期固结压力下原状土体卸荷后,在相同的卸荷滞留时间下卸荷后土体的抗剪强度随着先期固结压力的增大而增大;当先期固结压力为200 KPa时,土体的抗剪强度是随着滞留时间的增加而减小的,在卸荷5～7 d后强度就不再明显下降。利用试验结果以某高速公路高边坡为研究对象进行了稳定性分析。     

连续排水边界下考虑变荷载的软土一维非线性固结分析

土体往往具有非线性压缩特性,不同压缩特性下土体的固结规律存在差异。综合考虑土体非线性特性、变荷载作用以及连续排水边界条件建立了一维固结方程。采用无条件稳定的有限差分法和半解析法对固结方程进行了求解,两种解答方法的可靠性通过连续排水边界条件退化以及两种解答结果对比得到验证。在有限差分法解答的基础上,详细分析了界面参数、荷载参数以及非线性参数对土体固结的影响。结果表明：连续排水边界的界面参数取值越大,则超静孔隙水消散速率及土体沉降速率越大,但界面参数取值对最终沉降量没有影响;超静孔隙水压力在加载阶段逐渐增大,在恒载阶段逐渐消散;加载速率越大,则超静孔隙水压力峰值越大,并且土体固结速率越快,说明延长施工周期有利于降低超静孔隙水压力的影响;工程中要准确预测土体固结速率绝非易事,采用固结理论预测时需保证土体模型、边界条件以及土体计算参数等因素的准确性。     

考虑温度影响的改进西原流变模型及一维固结解

随着我国热能源开发,热力管道工程大规模应用,由此带来的岩土体应力、变形、渗流和温度耦合作用问题已经成为岩土工程领域的研究热点。在长期荷载作用下,岩土体的变形和强度随时间而变化,尤其是软土,具有明显的流变特征。传统的各流变模型并未考虑升温方式和温度对其各参数的影响。为了能更好地反映流变固结特性,考虑软黏土的黏弹塑性,在西原模型基础上,引入温度膨胀系数,建立了热力耦合作用下的改进西原模型,给出了其应力-应变关系,并利用Laplace变换和逆变换求解了一维热固结方程,得到了其解析解。计算结果表明:固结压力一定时,温度升高加快土体固结;温度一定时,土体中孔压随固结压力增大而减小;改进西原模型的弹性模量越大,孔压消散速率越大,土体固结越快;土颗粒受温度影响而产生的热膨胀对于孔压消散的作用非常小;黏滞系数越小,孔压消散更快,土体固结越快;试验结果与考虑土体的黏弹塑性的热力耦合改进西原模型计算结果吻合,改进西原模型可以较好地描述土体的热力耦合特性。     

确定先期固结压力的数学模型法

地基土的先期固结压力是判断土体应力历史的一个指标。在不同应力历史状况的土体变形分析中它也是一个重要的计算参数。因此,方便、准确地确定先期固结压力就显得尤为重要。依据理论研究和试验分析,提出了一种新的确定方法：数学模型法。润扬大桥土样试验的结果证明了此法的可行性。     

基于标准压缩模量和液限推求地基土全压力段压缩模量的分析方法

以京沪高铁深厚地层细粒土固结试验数据为基础,以e-lgp曲线包含分式函数的复合函数表达和土体液限与压缩指数的线性关系为依据,提出了基于土体基本物性指标标准压缩模量E1?2和液限wL推求正常固结原状地基土全压力段压缩模量的简化方法,其适用性得到了京津城际铁路试验数据的验证。结果表明,Harris函数能较好地描述土体压缩的e-lgp曲线特征,E1?2和wL能分别反映曲线低压力段割线斜率和高压力点切线斜率,建立的地基土压缩模量估算方法具有良好精度,其中,100～1 000 kPa常压力段的误差均值仅为7.89%,高压力段约为13.70%,只在低压力段变异性较大;研究成果提供了缺少e-lgp曲线情况下简便快速获取土体压缩模量的新途径。     

基于Casagrande法数学分析确定先期固结压力

Casagrande经验作图法是国际上通用的确定先期固结压力的方法,但其存在以下缺点：曲线绘制繁琐、若绘图比例不合适,则最小曲率半径点不易确定、人为判断误差较大。而工程中所采用的土工试验数据处理商用软件计算先期固结压力,其算法、精度分析是黑匣子,结果精度值得商榷。在总结以往研究成果基础上,结合理论研究和工程实践要求,依据《土工试验方法标准》[1],采用3次多项式和最小二乘法回归拟合压缩曲线,并考虑绘图比例影响,编写程序确定先期固结压力,最后通过具体工程土工试验数据验证了程序求解不仅能避免经验作图法的缺陷,而且结果直观清晰。     

海相结构软土的次固结研究

现有次固结计算方法没有考虑土结构性的影响,但自然沉积土大都具有结构性。海相软土一维次固结试验研究表明,对于结构性土,次固结不仅在超固结状态时与荷载有关,且在土体结构破坏的过程中也与荷载有关。当固结压力小于先期固结压力时,次固结系数随压力增长较快;当固结压力大于先期固结压力且小于结构完全屈服压力时,次固结系数随固结压力增长缓慢;当固结压力大于结构完全屈服压力时,次固结系数不随固结压力变化。次固结系数变化与否的荷载分界点不是先期固结压力,而是结构完全屈服压力。对于海相结构软土,其次固结系数变化在超固结、结构破坏、正常固结3个阶段随荷载变化的规律不同。最后,提出了考虑土结构性的一维次压缩计算方法。     

基于邻域粗糙集和支持向量机的固结系数预测

采用邻域粗糙集和支持向量机建立滹沱河某地区软土固结系数的预测模型。基于自行改装的渗透固结仪,利用公式法确定不同压力下的固结系数。通过室内试验确定土体的指标参数,采用邻域粗糙集对该指标参数进行属性约简,将约简后的指标参数作为影响因素,分别建立支持向量机和神经网络的固结系数预测模型,预测未知样本的固结系数,并与实测值进行对比。结果表明:公式法可以准确客观地确定固结系数;支持向量机和BP神经网络建立的该地区软土固结系数预测模型均可以预测区域内未知点的固结系数,且支持向量机方法的预测精度比神经网络方法的预测精度提高了约10%。本文提出的方法直接从实验数据出发,通过易获取的影响因素建立特定地区固结系数预测模型,并可预测该区域其余未知点的固结系数。     

基于机器学习和测井数据的碳酸盐岩孔隙度与渗透率预测

准确预测碳酸盐岩储层孔隙度和渗透率对于碳酸盐岩油气藏储层评价具有重要意义。碳酸盐岩储层裂缝与溶孔广泛发育,基于经验公式从测井曲线预测储层孔隙度和渗透率具有较大误差。以中东某碳酸盐岩油藏为研究对象,选取914块取心井岩心,测定孔隙度与渗透率,利用随机森林（RF）、K-近邻（KNN）、支持向量机（SVM）和长短期记忆网络（LSTM）4种不同机器学习方法,通过测井数据进行孔隙度与渗透率预测,优化机器学习参数,筛选出适用于碳酸盐岩油藏的测井孔隙度与渗透率预测方法。研究结果表明：4种机器学习方法预测储层孔隙度结果差异不大,通过调整输入参数种类,可进一步提高孔隙度与渗透率预测效果,当以补偿中子（NPHI）、岩性密度（RHOB）和声波时差（DT）3种测井参数数据作为输入时,基于LSTM的储层孔隙度预测精度最高,孔隙度预测结果均方根误差（RMSE）为4.536 2;由于碳酸盐岩储层的强非均质性,基于机器学习的测井储层渗透率预测效果较差,相对而言,仅以NPHI作为机器学习输入参数时,基于RF的储层渗透率预测精度最高,渗透率预测结果的RMSE为45.882 3。     

确定土体前期固结压力的非参数化拟合模型

土体前期固结压力是判断土体固结状态的一个重要指标。对不同固结状态的土,其沉降计算公式不同,准确确定土体前期固结压力非常重要。在采用常规参数化模型进行e-lgp曲线拟合求解最大曲率点不完善的基础上,提出了非参数化模型--3次平滑样条曲线进行拟合的方法,计算表明：该模型对试验数据适应性好,拟合精度高。基于卡萨格兰德确定前期固结压力的方法,通过MATLAB语言编制了相应的计算程序PCP Calculation,程序界面友好,可准确绘制图形,计算结果令人满意。     

孔隙型地热储层热固结变形特性试验研究

地热资源的开采会导致热储温度、压力改变,影响其固结变形特性,引发环境地质问题。以鲁西北砂岩热储开采区孔隙型地热储层为研究对象,开展不同应力、温度条件下的固结变形试验,分析固结变形特性,并对卡萨格兰德法与能量法所计算出的先期固结压力进行比较,结果表明：地热储层固结变形量与含水率、温度均呈负相关关系;地热储层自重压缩系数约为标准压缩系数的10%;计算先期固结压力时,低压缩性土可采用能量法,中、高压缩性土可采用卡萨格兰德法Harris模型、Gaussian模型与能量法;先期固结压力与温度呈负相关关系;在25～80℃范围内,初始温度越高,升温使先期固结压力降低越快。     

基于随机森林算法的青藏高原AMSR2被动微波雪深反演

青藏高原因其复杂的地形地势和和积雪分布使得多种雪深算法未达到理想的精度。基于新一代被动微波数据AMSR2（Advanced Microwave Scanning Radiometer 2）, 应用随机森林算法（Random Forest, RF）将亮温（Brightness Temperature, BT）和亮温差（Brightness Temperature Difference, BTD）作为参数输入, 并将高程和纬度参数引入雪深反演模型中, 经过模拟退火算法进行有效反演因子筛选, 构建了基于随机森林算法的青藏高原雪深反演模型。结果表明： 与AMSR2全球雪深产品相比, 随机森林算法的拟合优度（R²）由0.41提升至0.60, 均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）由7.36 cm降至4.88 cm, 偏差（BIAS）由3.24 cm减小至-0.16 cm, 随机森林雪深反演模型在青藏高原的精度更高; 青藏高原平均海拔超过4 000 m, 当海拔大于青藏高原平均海拔时, 随机森林算法的反演效果最差, 但RMSE仅为3.78 cm, BIAS仅为-0.09 cm; 高原南部（25° ~ 30° N）因其复杂的地势和相对较少的气象站点使得反演效果较差, RMSE为5.94 cm, BIAS为-0.39 cm; 青藏高原的主要土地覆盖类型为草地, 随机森林算法在草地的RMSE约为3 cm, BIAS接近0 cm。     

土工有限元计算中如何剔除先期固结变形

土体在重力作用下的固结变形历史上大多已经完成,土体内的自重应力场和重力场处于相互平衡状态。以此为初始条件的土工有限元计算,如果直接在模型上施加重力作外载,将产生一个较大固结变形,而这个变形对土体来说是先期完成了的,所以计算会产生不合理的结果。为此,先把初应力作为一种载荷进行理论推导,并据此提出一个如何剔除先期固结变形的方法,即先加重力,通过求解,导出土体自重应力场;然后重新开始分析,把自重应力场当初始应力导入土体单元中,再加重力进行求解,这样就剔除了先期固结变形;最后进行了算例对比分析,证明其是一种合理的方法。     

一个统一描述饱和-非饱和土温度效应的热-弹塑性本构模型

地热资源开发与利用及核废料地质处理等诸多岩土工程问题,都需要考虑温度对饱和土和非饱和土应力、应变特性的影响。为了综合反映温度和吸力对土的先期固结压力的影响,提出了不同温度下土的先期固结压力的表达式。将此表达式与黏土–砂土统一状态参数模型屈服面相结合,考虑了温度和吸力对正常固结线及临界状态线的影响,提出了一个统一描述饱和–非饱和土温度效应的热–弹塑性本构模型。该模型分为饱和段(吸力小于某一温度下的进气值或排气值)与非饱和段(吸力大于某一温度下的进气值或排气值)。模型预测与试验数据的对比表明,该模型能够较好地定量描述不同温度下饱和土和非饱和土的应力、应变特性。