岩体初始应力场的遗传算法与有限元联合反演法

岩土工程问题的有限元分析一般需要考虑初始应力场。实际工程中,岩体往往为非线性。本文采用遗传算法与有限元联合反演法求解非线性岩体初始应力场,通过算例说明文中所提方法是合理的,可在工程应用中推广。     

神经网络在岩体力学参数和地应力场反演中的应用

BP神经网络已广泛地应用于岩体力学参数和初始应力场的反演分析,但在实际应用中,BP网络存在着网络训练易于过度、收敛速度慢、易陷入局部极小以及隐层节点数难于确定等缺点。采用RBF网络和改进的BP网络,利用基于有限差分格式的快速拉格朗日算法进行正分析计算,依据若干测点的正应力数据,反演了计算区域的岩体力学参数以及初始应力场。算例表明,RBF神经网络与快速拉格朗日算法相结合,在样本容量相同的情况下,反演分析的精度、网络的拓扑结构以及学习、收敛速度,均优于采用BP网络的反演算法。     

岩体初始应力场识别的随机方法

利用地下隧道开挖后变形收敛观测数据 ,采用最小二乘法研究了岩体初始应力场识别问题。 考虑了变形观测的随机性 ,建立了岩体初始应力场参数识别的随机方法 ,研究了变形观测的随机特性对识别结果的影响。待识别参数对目标函数的灵敏度越低 ,参数识别结果的标准差就越大 ,其可识别性越差     

蒲石河抽水蓄能电站地下厂房三维初始应力场反演分析

采用三维非线性有限元反演回归分析计算方法,提出侧压力系数函数拟合方法,考虑了地质构造,地形地貌以及实测应力对初始应力场的影响。对蒲石河抽水蓄能电站地下厂房区域初始地应力场进行反演回归分析研究,实测点处附近应力分布的局部特性证明反演计算方法是合理的。     

大型水电站厂区三维地应力场回归反演分析

岩体初始地应力场是地下洞室围岩稳定与支护结构设计所需要的基本因素之一,初始地应力场是否可靠将直接影响到工程设计与施工的可靠性与安全性。结合某水电站厂区的地质条件及地应力实测资料,引入灰色控制系统理论,采用三维有限元法和采用静态的三因素灰色计算模型GM(0, 3)对厂区岩体初始应力场进行回归反演分析。计算结果表明,厂区存在较大的水平向地质构造作用,岩体的地应力由自重和构造应力叠加而成。实测点的计算应力值与实测值在量值上和方向上都较为接近,表明经过回归得到的地应力场是合理的,从而获得地下厂房厂区初始应力场较为合理的分布规律,为地下厂房的开挖模拟及稳定性分析提供了合理的初始应力场。     

考虑地应力分布形式的坝址区初始应力场二次反演方法

在建的乌东德水电站区域构造运动强烈,断层、褶皱及节理较为发育,加之河谷纵横、沟谷深切,导致该区域岩体地应力分布极为复杂,非线性特征显著。为准确获取坝址区初始地应力场的分布特征,通过对地应力分布形式进行优化,提出了考虑地应力张量分布特征的岩体应力场二次反演方法。首先,将地应力张量分解成自重应力、构造应力及非线性应力3个部分,同时依据坝址区地形地貌、地质构造及非均匀性岩层等因素,构建FLAC3D计算模型,利用叠加法原理对坝址区初始地应力场进行一次反演。然后,主要考虑坝址区附近小规模构造及局部开挖条件的影响,构建三维离散元（3DEC）精细模型,同时从一次反演中提取精细模型的初始地应力侧压系数和自重修正系数,并利用均匀设计法进行优化,对精细模型进行二次反演。研究结果表明：一次反演计算获得的初始应力场整体上与实际情况吻合较好,但在局部构造附近与实测值相差较大;二次反演考虑局部地质构造及开挖条件的影响,同时结合一次反演的计算成果,各测点的应力计算值与实测值基本一致;通过将大型商业软件FLAC3D和3DEC相结合来反演复杂条件下工程区初始应力场,在一定程度上实现了岩体应力场在大范围内整体连续、小范围内受局部地质构造等影响导致不连续分布的特点。该研究方法可为类似工程提供借鉴。     

地表剥蚀作用对地应力场反演的影响

岩体自重和剥蚀作用都是形成岩体初始应力场的重要因素。在地应力回归分析中，反演所得岩体重度往往大于实测重度。通过算例说明，地表剥蚀作用因素是导致该结果的主要原因，并分析了由此产生的一些工程应用问题。     

大岗山水电站坝区初始地应力场反演分析

针对大岗山水电站坝区V型河谷地形地貌特征,根据地应力实测资料及地质构造条件,考虑边坡浅表全风化、强风化地层以及断层破碎带对坝区初始地应力场的影响,建立了坝区初始地应力场三维回归计算分析模型。通过多元回归三维数值计算,求得地应力最优回归系数,较为准确地反演了大岗山坝区的初始地应力场。计算结果表明,大岗山坝区初始地应力场是一个在浅部以构造应力为主、在深部以自重应力为主、由构造应力和自重应力联合组成的中等偏高的地应力场,研究结果为坝区边坡开挖及长期稳定性分析提供了重要依据。     

岩体初始地应力场分析方法研究

初始地应力场是影响岩土工程稳定性的重要因素之一,如何合理地模拟初始地应力场一直是岩体力学中的重要研究课题。以国内某大型水利水电工程构筑区域实测空间地应力资料为基础,以边界位移为控制对象,采用有限元（无界元）方法对工程区大范围内的岩体初始地应力场进行了分析和研究。尝试在实际边界上满足无穷远处位移为0的模型边界上引入了无界单元,实测点上的应力拟合结果有较明显的改善,这表明所采用的方法是切实可行和有效的。     

闽南及邻近地区现今构造应力场有限单元模拟分析

本文通过有限单元法计算，确定了本区现今构造应力场的分布状态。计算结果表明：本区最大主压应力轴呈水平展布，其方向以东西向为主，在断裂带及其附近地区受其影响百发生不同程度的偏转；最大主压应力值为40－52MPa，最大剪应力值为16－19MPa。根据应力值大小的平面分布情况，在本区内划分出五个应力集中区，并以此为依据，探讨了应力集中区和微震区的关系，分析了未来的地震危险区。     

峡谷地区大型地下洞室群岩体初始地应力场反演分析

合理地确定地下洞室群岩体初始地应力场对于地下洞室群的总体布局、支护设计有着重要的意义。本文提出了一种依据少量实测地应力资料反演地下洞室群岩体初始地应力场的方法。这种方法假设远古地形是一无起伏的夷平面,认为岩体初始地应力场主要由处于远古地应力状态下的远古地形经过漫长的地形剥蚀形成,而远古地应力场由地质构造运动和岩体自重形成。以有限元数值分析为基本手段,提出了可以考虑构造运动、岩体自重和地形剥蚀等多因素的岩体初始地应力场反演思路。通过某水电站地下厂房区域岩体初始地应力场反演的工程实例分析,验证了这一方法的可行性和实用性。     

白鹤滩水电站初始地应力场研究分析

金沙江下游拟建的白鹤滩水电站上接乌东德梯级,下邻溪洛渡梯级,是继三峡和溪洛渡之后又一座千万千瓦级的水电站。白鹤滩水电站采用地下式厂房,其厂房的高度和跨度分别为78.5 m和32 m。为了保证地下洞室群围岩的稳定性,需要准确掌握初始地应力场的方向和大小。依据地质构造作用和现场实测方法分析发现,白鹤滩水电站左、右岸的初始地应力场,由于受到河流侵蚀和岸坡卸荷等因素影响,两岸厂区的地应力场方向在局部产生一定的偏转,从该地区的NWW方向变为NE方向,通过数值反演方法对计算区域的边界条件进行回归,与实测值比较确定回归边界条件的合理性和准确性。     

径向基函数神经网络在地应力场反演中的应用

初始地应力场是地下洞室设计所需的基本指标。基于江边电站引水隧洞沿线区域的地质资料,利用快速拉格朗日分析程序FLAC3D建立了该区域的数值计算模型,使用了随深度变化的侧压力系数以及应力和位移的混合边界条件,通过模拟引水隧洞沿线不同岩性的岩石、断层破碎带和蚀变带进行正分析计算。根据工程现场实测点的主应力数据,基于径向基函数（RBF）神经网络原理,反演了计算区域的岩体力学参数和初始地应力场。其计算结果与实测地应力值基本吻合,满足精度要求,说明反演结果与工程实际相符,所使用的反演方法是合理的。     

锦屏二级水电站引水隧洞区域三维初始地应力场反演回归分析

本文采用三维有限元法对锦屏二级水电站引水隧洞区域的三维初始地应力场进行了反演回归分析,实测点处地应力计算值与实测值吻合较好,表明经过回归得到的地应力场是合理的,可为隧洞设计、稳定性分析和确定合理的施工方案提供基础性资料和科学依据。     

Inference of in situ stress from thermoporoelastic borehole breakouts based on artificial neural network

The determination of in situ stresses is very important in petroleum engineering. Hydraulic fracturing is a widely accepted technique for the determination of in situ stresses nowadays. Unfortunately, the hydraulic fracturing test is time-consuming and expensive. Taking advantage of the shape of borehole breakouts measured from widely available caliper and image logs to determine in situ stress in petroleum engineering is highly attractive. By finite element modeling of borehole breakouts considering thermoporoelasticity, the authors simulate the process of borehole breakouts in terms of initiation, development, and stabilization under Mogi-Coulomb criterion and end up with the shape of borehole breakouts. Artificial neural network provides such a tool to establish the relationship between in situ stress and shape of borehole breakouts, which can be used to determine in situ stress based on different shape of borehole breakouts by inverse analysis. In this paper, two steps are taken to determine in situ stress by inverse analysis. First, sets of finite element modeling provide sets of data on in situ stress and borehole breakout measures considering the influence of drilling fluid temperature and pore pressure, which will be used to train an artificial neural network that can eventually represent the relationship between the in situ stress and borehole breakout measures. Second, for a given measure of borehole breakouts in a certain drilling fluid temperature, the trained artificial neural network will be used to predict the corresponding in situ stress. Results of numerical experiments show that the inverse analysis based on finite element modeling of borehole breakouts and artificial neural network is a promising method to determine in situ stress.     

某水电站地下洞室群初始地应力场反演回归分析

采用三维弹塑性有限元法对某水电站地下洞室群三维初始地应力场进行了反演回归分析。计算结果表明,厂区初始地应力场分布规律合理,实测点处地应力计算值与实测值吻合较好,可以作为后续数值分析和地质力学模型试验的依据。