西南地区某隧道围岩岩爆预测研究

岩爆预测一直是地下工程领域中的世界性难题。本文以西南某隧道工程为例,从岩爆形成的3个条件:岩石岩爆倾向性、岩体完整性和高地应力环境3个方面着手,应用最大储存弹性应变能指标Es和岩石脆性系数B,对深埋隧道区段内可能发生岩爆的石英砂岩、灰岩岩体进行岩爆倾向性分析预测; 基于地应力测量数据资料,采用地质过程动态模拟的有限元分析方法,反演分析隧道工程区岩体地应力场,对隧道高应力区段作出判断; 根据现场所取样品试验结果综合分析隧道围岩的物理力学性质、岩石单轴抗压强度等。在分析和总结前人岩爆预测预报方法的基础上,以工程地质分析为基础,详细阐明隧道岩爆发生的条件,并以岩体力学和非线性科学理论为指导,采用地质综合分析、应力强度比法对隧道可能发生岩爆的部位及其强度进行综合预测。     

地下厂房洞室群岩爆趋势综合预测方法

以拉西瓦水电站地下厂房洞室群原设计方案为例，基于其赋存地质条件调研结果和岩爆产生基本条件，对岩爆趋势进行宏观预测；并结合研究区其他高地应力现象，建立了岩爆预测类比判据。进而基于厂房开挖后二次应力场数值计算结果，以所建判据圈定了岩爆可能发生部位及强烈程度。结果表明，将宏观判据与类比判据结合的岩爆综合预测方法，考虑因素全面，也尊重了研究区实际情况，因而合理可行。     

基于隧洞超前地质探测和地应力场反演的岩爆预测研究

岩爆是高地应力地区影响地下工程施工的主要地质灾害,岩爆预测已成为地下工程的世界性难题之一。地层的岩性条件和地应力的大小是影响岩爆发生的两个最根本因素,对这两个因素的准确判别将直接关系到岩爆预测的成功与否。根据工程的区域地质资料,利用FLAC3D程序建立了该区域的数值计算模型,并结合工程现场实测点的主应力数据,采用径向基函数神经网络,反演了计算区域的初始地应力场。基于现场岩石力学试验和TSP203探测技术,获取了岩爆高风险区域的地层岩性条件。最后结合地应力反演数据和TSP探测结果,对掌子面前面长距离范围内的岩爆强度进行精细预测。工程实际应用表明,该方法可操作性强,岩爆预测结果与实际开挖情况较吻合。     

地下工程岩爆预测的综合集成方法

鉴于地下工程中岩爆预测的各种方法的局限性以及预报准确率低的现状,提出了地下工程岩爆综合集成预测的学术思路。这种学术思路将定性预测与定量预测相结合、单因素预测与多因素预测相结合,引入处理复杂性问题行之有效的非线性科学理论,对岩爆进行综合集成预测。详细介绍了岩爆预测的综合集成方法,包括：地质分析预测法、应力强度比法、层次分析—模糊评判法和神经网络法,并将其应用于雅砻江某水电站交通隧道岩爆预测中,取得了较好的效果。     

基于粗糙集理论的遗传-RBF神经网络在岩爆预测中的应用

岩爆发生机制复杂,影响因素较多,通过粗糙集理论中的属性约简和条件属性重要性评价,确定特定地质条件下岩爆的主要影响因素,删除冗余数据。使用遗传算法(GA)优化径向基函数（radial basis function,简称RBF）神经网络参数,通过RBF神经网络隐层单元将低维模式输入变换到高维空间内,拟合影响因子和岩爆等级之间的非线性映射关系,建立基于粗糙集理论的遗传-RBF神经网络岩爆预测模型,目前未见其在地下洞室岩爆预测中应用。在根据工程实际情况选取多个理论判据的基础上,将建立的预测模型应用于实际工程的岩爆预测问题,并与实际岩爆发生情况进行对比分析。结果证明,该方法的评价结果与实际情况较为吻合,对后期施工有较好的指导作用。     

基于人工神经网络的岩爆预测方法

在分析岩爆主要影响因素的基础上，建立了一种新的人工神经网络岩爆预测模型。采用已有岩爆发生数据作为训练样本对网络进行训练，利用收敛的网络进行岩爆烈度预测，预测结果与实际吻合，说明利用人工神经网络预测岩爆发生烈度是一种可行的方法。     

基于功效系数法的岩爆烈度分级预测研究

岩爆是高地应力区岩质隧道施工过程中经常发生的工程地质灾害,对其发生的可能性及其烈度分级预测一直是隧道工程世界性难题之一。基于功效系数法的基本原理,在综合考虑岩爆的关键影响因素基础上,选取?θ /?c 、?c /?t、Wet和Is作为评价因子,建立了一种新的岩爆烈度分级预测模型。利用国内外典型岩爆工程实例对所建模型进行检验,判别结果与实际岩爆等级相符,且与集对分析法和可拓方法判别结果基本一致,表明运用功效系数法对岩爆烈度进行预测是合理的、可行的。再运用功效系数法对苍岭隧道岩爆危险性进行判别,预测结果与实际情况一致,说明基于功效系数原理的岩爆预测新方法具有较高的准确性和可靠性,且简单、易懂、可操作性强,具有良好的工程应用前景。     

基于Bayes判别分析方法的地下工程岩爆发生及烈度分级预测

在岩爆发生和烈度分级预测的距离判别分析模型的基础上,结合地下工程岩爆的特点和Bayes判别分析理论,提出了地下工程岩爆发生及烈度分级预测的Bayes判别分析方法。综合分析影响岩爆主要因素,选取最大切向应力 、岩石抗压强度 、岩石抗拉强度 和弹性能量指数 作为判别因子建立岩爆预测的Bayes判别分析模型,并利用回代估计法对误判概率进行估计。利用国内外一些重大深部地下工程实例作为学习的样本进行训练建模,经过训练后的模型回判估计的误判率为0。利用该模型对国内3处典型的隧道岩爆情况进行预测,结果与实际情况符合得很好。研究结果表明,Bayes判别模型在岩爆发生可能性及烈度分级预测中具有良好的适用性和有效性。     

三江造山带玉峰寺深埋隧道岩爆危险性综合评价

深埋隧道的岩爆机理和岩爆预报预测一直是工程地质和岩石力学的热点和难点问题,已成为困扰地下工程发展的瓶颈之一。以滇藏铁路穿越三江造山带玉龙雪山南段的玉峰寺深埋隧道方案为例,在野外工程地质调查的基础上,对影响隧道岩爆的相关因素进行了系统分析。根据岩石力学试验、地应力分析和数值模拟计算结果,采用多种判据对玉峰寺隧道岩爆危险性进行了分析预测和综合评价。研究结果对于地质构造复杂区深埋隧道规划设计和岩爆灾害防治具有一定指导意义。     

福建九华山隧道岩爆工程地质特征分析与防治措施研究

根据福建九华山隧道施工中发生的岩爆,通过现场地质观测资料,具体地分析了其形成的规模、位置、诱发因素以及地质条件,从地质工程的角度,对岩爆发生地段隧道的岩石组成、地质构造、地应力特征以及地下水情况进行了探讨.并在此基础上,提出了岩爆防治措施.     

低强高脆岩爆模型材料配比试验研究

深部硬岩隧洞开挖卸荷常诱发高强度岩爆灾害,岩爆已成为影响隧洞工程安全建设的关键问题。物理模型试验作为研究深部隧洞开挖工程的重要手段之一,其材料的性质特征对试验结果影响很大,配制出适合开展岩爆物理模型试验的模型材料是研究的关键。在传统岩爆模型材料研制的基础上,通过引入岩爆倾向性指数和脆性评价指标,采用正交设计法和敏感性分析,开展低强度、高脆性的岩爆模型材料配比试验研究。试验选择石英砂含量、重晶石粉含量、高强石膏与水泥质量比和水含量4个影响因素,每个因素设置5个设计水平,共25组配比方案。每组配比方案均测定模型材料的强度、力学参数、岩爆倾向性指数和脆性评价指标,并研究这些参数和指标随4个影响因素在不同设计水平下的变化规律。最后,针对挑选出的岩爆模型材料,分析讨论了各影响因素与岩爆倾向性、脆性之间的相互关系。试验结果表明：基于岩爆倾向性指数和脆性评价指标,所配制的岩爆模型材料满足物理模型试验要求;配制岩爆模型材料重点要控制重晶石粉和水的含量,并合理调节高强石膏与水泥质量比。     

岩爆等级判定的距离判别分析方法及应用

将距离判别分析方法应用于岩爆等级判定问题。选用洞室围岩最大的切向应力σθ、岩石单轴抗压强度σc、抗拉强度σt、岩石弹性能量指数Wet作为岩爆等级判定的距离判别分析模型判别因子,以工程中实际岩爆情况及数据作为训练样本,进行分析计算,建立岩爆等级判定的距离判别分析模型。运用该分析模型对国内外工程实际岩爆情况进行判定,判别结果与工程实际完全相符。将该模型应用到诸（暨）永（嘉）高速公路括苍山隧道工程的岩爆情况预测中,判别结果与实际情况相符。研究表明,岩爆等级判定的距离判别分析方法,判别能力强,误判率低,是解决岩爆等级判定的一条有效途径。     

基于组合赋权和未确知测度的深埋隧道岩爆危险性评价——以川藏交通廊道桑珠岭隧道为例

针对复杂山区深埋隧道岩爆危险性评价中的诸多不确定性因素问题,通过归纳分析典型高地应力条件下深埋隧道岩爆破坏特征及关键影响因子,从客观反映高地应力环境、岩石力学性能和围岩性质3个层面确定5项岩爆评价指标,利用未确知测度理论建立隧道岩爆危险性评价模型.为了充分考虑岩爆危险性评价的主观因素和客观因素,通过引入距离函数,采用熵权法和层次分析法相结合构建组合赋权法,综合确定各指标的权重系数.基于未确知测度理论及计算规则,结合岩爆危险性分级标准,构建直线型单指标测度函数,计算单指标测度评价矩阵和多指标测度向量,依照置信度准则进行岩爆危险性评价.将构建的岩爆危险性评价未确知测度模型应用于川藏交通廊道桑珠岭隧道,并与强度应力比法、Russenes判据、岩石脆性系数、岩体完整性系数、岩石弹性能指数等单指标判据评价结果及实际岩爆结果进行对比.研究结果表明:该模型评价结果的准确率达到94.4%,比单指标岩爆判据的准确率高16.7%~66.7%.      

基于模糊C-均值算法粗糙集理论的云模型在岩爆等级评价中的应用

岩爆等级评价具有模糊性和不确定性,而粗糙集理论的云模型对处理模糊性和不确定性问题具有独特优势,由此提出了基于模糊C均值（简称FCM）算法粗糙集的云模型理论在岩爆等级评价中的新模型。该模型选用岩石单轴抗压强度 、洞室围岩最大的切向应力 、岩石单轴抗拉强度 和岩石弹性能量指数Wet作为岩爆等级评价因子,依据岩爆分级标准计算各评价因子隶属于不同岩爆等级的云数字特征。同时,以国内外40例岩爆工程为研究对象,运用基于FCM算法的粗糙度理论进行因子属性重要性评价,计算各评价因子权重。根据正向正态云发生器,得到待评样本的综合确定度,由最大综合确定度判定岩爆级别。研究表明：该模型的评价结果与实际情况基本一致,具有一定的可行性,为岩爆预测提供了一种新的研究方法与思路。     

基于功效系数法和地应力场反演的深埋长大隧道岩爆预测研究

岩爆是深埋长大隧道面临的主要地质灾害之一,其“孕育-发生-发展”全过程异常复杂,使其成为地下工程中的世界性难题。准确反映地应力变化规律以及区域内地质构造影响,结合实测资料进行岩爆分级预测,对保障隧道前期勘察设计及后期安全施工具有重要意义。根据隧道工程地质资料,通过COMSOL Multiphysics和Rhino建立三维数值计算模型,反演分析得到整个区域的初始地应力场。在综合分析影响岩爆关键因素的基础上,从“储能性-倾向性-突发性”研究角度,选取岩石单轴抗压强度与围岩洞壁最大主应力比(σ_c/σ_max)、围岩洞壁最大切向应力与岩石单轴抗压强度比(σ_θ/σ_c)、岩石强度脆性系数(σ_c/σ_t)及岩石弹性能指数(W_et)作为评价指标。采用熵权法确定指标权重,运用功效系数法加权计算总功效系数值,构建了一种基于功效系数法和地应力场反演的深埋长大隧道岩爆预测模型,并将其应用于川藏铁路桑珠岭隧道。研究结果表明,该模型具有较高的准确性和可靠性,为类似深埋长大隧道岩爆预测提供了一种新的参考。     

地下工程围岩潜在岩爆问题评估方法

潜在岩爆评估是工程前期或可研阶段预估工程施工风险、建设成本和规划工程布置中的重要课题,现有单独采用岩爆倾向性或应力与强度之比的评价方法存在不足。文中建议了一种地下工程潜在岩爆问题评估方法,综合考虑了岩石力学特性、围岩质量和地应力三方面的内外在因素,归纳了岩爆对应的地质条件,总结认为岩爆主要发生在II、I类围岩。以体积应变反弯点为卸载控制点,改进了岩爆倾向性指数的试验方法。综合考虑岩石弹性能指数、应力强度比和主应力比3个因素,提出了潜在岩爆指数新指标,并给出了相应界限值,可为工程可研阶段岩爆风险预估提供了一种操作简单、逻辑科学的评估方法。     

冲击地压预测的遗传神经网络方法

根据重庆市南桐矿务局砚石台煤矿的生产技术条件和开采地质条件,针对传统方法预测冲击地压存在的弊端,运用BP人工神经网络和遗传算法相结合的方法,通过改进激励函数来缩短训练时间,并利用给权值加入动量项和变速率学习方法,减少学习中的振荡,来对该矿冲击地压预测进行研究。工程实际应用表明,该方法能有效的确定网络结构和训练参数,并可以很好地应用在相关工程上。