基于机器学习与可靠度算法的围岩动态分级方法及其工程应用

为了实现公路隧道建设过程中掌子面前方围岩质量的准确、快速评价,在传统岩体分级BQ方法基础上,基于机器学习与可靠度算法提出了一种隧道施工过程中围岩动态分级方法。机器学习工具选取为最小二乘支持向量机(LSSVM),并通过细菌觅食算法(BFOA)对其参数进行优化选取,以此构建分级指标组与围岩级别之间的非线性映射关系,其中分级指标组是由地质超前预报结果、掌子面强度回弹值等易于在施工过程中获取的参数形成。而且对于某些分级指标获取过程中可能存在的随机性问题,引入可靠度理论加以修正,通过机器学习结果构建可靠度计算的功能函数,最终得出具有概率意义的围岩分级结果。将所述方法应用于甄峰岭隧道现场,根据计算结果对部分区段进行了设计变更,通过自动化监测数据证明了变更方案的适用性。结果表明,所述分级方法可有效实现施工过程中围岩动态分级计算,为隧道建设的动态设计过程提供了一种新思路。     

隧道岩体质量智能动态分级KNN方法

施工期隧道岩体质量动态分级,是评价隧道工作面围岩质量最直接的方法,也是预防隧道施工地质灾害,决定施工开挖工法与支护措施的重要依据。由于传统的Q值法和国标BQ岩体质量分级评价方法需要进行现场和室内试验及分析,岩体质量评价时间滞后,常常降低施工效率,或错过预防突发性施工地质灾害的窗口时间,快速准确地对隧道工作面进行岩体质量分级,成为施工期公路隧道岩体质量动态分级需要解决的重要问题。人工智能算法为解决隧道岩体质量实时快速准确评价提供了方法和手段。以北京冬奥会延庆—崇礼高速公路为例,提出了工作面采用隧道掌子面图片人工智能岩体结构参数辨识,建立7个指标参数体系,采用KNN智能算法对隧道岩体质量进行评价,选取8条隧道40个工作面150个样本进行训练学习,另外选取50个样本进行岩体质量评价校验,与BQ岩体质量评价结果相比,准确率达到了90%,得出如下结论:(1)公路隧道岩体质量智能动态分级KNN方法—一种利用人工智能技术快速高效进行岩体质量动态分级的方法,能够在现场实时获得岩体质量评价结果;(2)KNN分级方法中选用了7个判定指标,综合考虑了隧道围岩体的赋存环境、岩体构造、地质结构等特性,并体现了这些指标在实际工程评判中的可操作性和适用性;(3)KNN分级方法误判率很低,在判别分类中排除了评分时人为因素的干扰,具有较强的判别能力,为TBM围岩实时分级做方法储备。     

基于支持向量机的围岩定性智能分级研究

本文将数据挖掘的新方法支持向量机应用于隧道围岩分级.支持向量机是一种基于统计学习理论的新的学习算法,比神经网络算法能更好地解决小样本问题.选用岩层厚度、岩体结构、嵌合程度、风化程度、地下水特征、节理发育程度、榔头敲击声和地应力等 8 个定性指标作为评判因子,用泥巴山隧道采集的实际数据作为样本对不同核函数的支持向量机进行...     

叙大铁路核桃湾隧道围岩分级体系研究

核桃湾隧道是新建地方铁路叙永至大村线的控制性工程之一,其围岩等级的划分是整条隧道施工的关键工程技术问题和前提.本文在大量现场调查测量、室内试验数据分析以及前人的研究基础上,以岩石坚硬程度、岩体完整性、岩体的弹性纵波速以及地下水状态4个指标建立了隧道围岩分级体系.并将该隧道围岩分级体系应用于叙大铁路核桃湾隧道围岩分级中,...     

基于可拓理论的高地应力隧道围岩分级法及应用

随着大量深埋特长隧道的修建,地应力问题特别是高地应力问题对围岩分级的影响愈发突出。围岩分级是一个复杂的矛盾问题,目前常用的围岩分级方法是选取固定的几个指标,然后采用集商、求和等方式进行评分分级。但有些围岩分级计算方法不能根据实际地质情况灵活地选取分级指标,而且有些分级指标之间存在相关影响。可拓学理论可将矛盾问题转化为相容问题,是一种值得探索和运用的方法。本文将可拓理论方法与高地应力隧道围岩分级相结合,建立基于可拓理论的高地应力隧道围岩分级法。该方法主要是通过选取能够反映和体现围岩分级的各项重要参数指标岩石单轴抗压强度Rc,RQD指标,岩石完整性指标Kv,地下水状态指标,特别是考虑了地应力值这项重要指标,然后在物元理论、可拓集合论和关联函数运算的基础上,建立了隧道围岩分级的物元模型; 通过实际的隧道围岩级别关联度的计算,最终确定围岩级别。通过可拓理论围岩分级的实际应用表明,该方法在高地应力隧道围岩分级中具有较好的适用性。     

基于范例推理的公路隧道拱顶变形时序支持向量机外延预测

针对公路隧道拱顶变形预测模型的普适性与外推预测的准确性,提出了基于人工智能推理的隧道工程属性（地理位置、监测位置、隧道高宽比、围岩级别和埋深）与拱顶变形时序曲线原子矩阵的相似范例检索方法,并在深入分析了获取的相似范例特征的基础上,进一步以LPG新核函数支持向量机建立先验知识的预测模型。应用该方法对通渝隧道工程K19+994断面拱顶下沉进行了预测与评估。结果表明,对于不同隧道间或同一隧道不同区段预判拱顶变形或收敛,基于范例推理能够获知良好的先验背景知识,且以此进行的支持向量机预测模型学习的回归内插（1～14步序）的平均相对误差为1.36%,而一次性外推预测15 d内的8个变形值（16～30步序）的平均相对精度为97.28%,证实了方法的可靠性     

冰水堆积体隧道围岩分级与支护力确定方法

为定量评价冰水堆积体围岩参数,提出一种冰水堆积体围岩快速分级方法,并给出冰水堆积体的变形控制标准,主要包括：（1）根据规范的相关计算方法,结合国外相关规范与冰水堆积体的基本特性和地貌特征,对设计阶段围岩进行分级;（2）根据土体密实状态、细粒含量以及细粒含水率,对施工阶段围岩进行分级,将冰水堆积体分为3个基本等级,4个亚级;（3）根据地下水与围岩胶结情况提出最终的围岩分级;（4）基于冰水堆积体隧道围岩分级,计算了不同围岩等级下的围岩特性曲线以及隧道允许变形量,从而提出基于允许变形量的隧道支护力确定方法。研究成果可以为冰水堆积体隧道围岩的分级、支护力的确定等提供参考。     

基于PSO-SVM非线性时序模型的隧洞围岩变形预报

现场量测获得的围岩变形信息,从宏观上反映了地下洞室围岩-支护系统力学性态变化。为克服人工神经元网络方法过学习问题,提出了一种新的预测地下洞室围岩变形的粒子群支持向量机方法,用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数,避免了人为选择参数的盲目性,提高了预测模型的训练速度和预测推广能力。利用这种非线性智能预测方法,基于监测数据滚动预测围岩变形,可以及时优化和调整施工步序,保证洞室的稳定性。将该方法用于清江水布垭电站地下厂房的围岩收敛变形预测,获得了令人满意的预测效果。     

投影寻踪评价模型在隧道围岩稳定性分级中的应用

隧道围岩稳定性分级对隧道工程设计和施工具有重要的意义。利用影响隧道围岩稳定性的多种因素,应用投影寻踪评价模型建立隧道围岩稳定性分级方法,探讨了利用不便于量化为投影指标的影响因素对投影分级结果进行修正的方法。应用实例表明,投影寻踪分级结果与其它分级方法的结果相符,证实了方法的正确性。     

基于SVM的溶洞顶板安全厚度智能预测模型

以某岩溶隧道为背景,采用二维弹塑性有限元方法对隧道开挖进行数值模拟计算,分析了隧道底部溶洞顶板安全厚度的影响因素,用支持向量机方法得出了能综合体现各影响因素的溶洞顶板安全厚度预测模型,并和多元线性回归得到的预测模型进行对比。计算结果表明,支持向量机预测模型较之多元线性回归模型,不但具有方便快捷的优点,而且具有更高的预测精度。     

基于组合核函数的高斯过程边坡角智能设计

高斯过程(GP)是近年来发展迅速的一种全新学习机。与支持向量机(SVM)相比,该方法有着容易实现、超参数可自适应获取及预测输出具有概率意义等优点。结合边坡工程中的边坡角设计,编写了在多种因素影响下边坡角设计的GP程序,为克服单一核函数预测精度和网络泛化能力差的缺点,采用单一核函数相加作为GP的组合核函数,将自动关联性测定参数（ARD）引入其中,建立了关于超参数的GP回归网络模型,使用共轭梯度下降算法导出最优超参数,用ARD超参数进行输入属性相关性分析和特征选取,并以此网络对测试样本进行学习预测,结合支持向量回归方法给出了在回归问题上的应用和对比分析。结果表明：在边坡角智能设计应用中,采用组合核函数的GPR网络ARD参数具有明确的物理意义,预测回归性能优于SVM,且预测输出的概率解释能更好的体现预测值的代表性,为边坡角设计开辟新径。     

莆炎高速公路文笔山2~#隧道岩爆综合预测研究

岩爆预测一直是地下工程世界性难题之一。以莆炎高速公路文笔山2#隧道岩爆预测为例,从研究区围岩的岩体特征和初始应力场着手,通过室内岩石力学试验和现场波速测试,获得隧道围岩的物理力学特性和完整性;采用水压致裂法实测研究区地应力的大小和方向,通过线性回归函数拟合分析了隧道洞身初始应力场分布规律,采用Kirsh概化模型计算分析了开挖后围岩重分布应力场分布规律。在此基础上结合国内外岩爆判别准则对文笔山2#隧道岩爆发生段落、部位和岩爆等级进行综合预测分析,为施工开挖和支护方案的制定提供依据。     

基于模糊模式识别的支持向量机的回归预测方法

尝试把最近发展起来的支持向量机引入水文预测中,建立了支持向量机水文回归预测模型,为小样本情况下水文预测提供一种行之有效的可选择的方法。在此基础上,为了更好地处理水文系统中广泛存在的不确定、模糊信息,进一步把模糊模式识别理论引入支持向量机,提出一种模糊模式识别核函数。该核函数具有更明确合理的物理意义。冰凌预测实例表明了SVM水文回归预测方法及模糊模式识别核函数的有效性和可行性。     

浅埋偏压软弱围岩隧道施工监测分析与处理

通过对某软弱围岩区浅埋偏压条件下的公路隧道拱顶下沉与周边收敛监控量测数据的分析,总结了长施工期内浅埋偏压隧道开挖后围岩的变形规律,介绍了现场处理偏压的工程措施,分析了内外因素对偏压隧道施工的影响,可为相近工程地质条件下的隧道进洞施工提供借鉴。     

宝塔山特长隧道地应力场研究及岩爆预测

为了确定宝塔山特长隧道的围岩应力状态,采用水压致裂法进行了地应力测试,并根据测试成果,通过有限元回归分析,预测了整个隧道围岩的应力分布。测试结果表明:宝塔山隧道深埋段地应力场以自重应力场为主导,在测试深度内最大水平主应力值为2.3~8.4MPa,具中等应力水平,最大水平主应力方向为N53°E,与隧道走向的夹角较大,即地应力对隧道围岩稳定性不利。最后,根据地应力资料对隧道围岩进行了施工期岩爆预测分析,表明隧道岩爆等级为弱-中等岩爆,但在完整坚硬岩石区,发生中等岩爆的可能性比较大。     

偏压连拱隧道围岩稳定性分析与现场监控量测

针对偏压连拱隧道围岩稳定性问题,采用GeoStudio软件的SIGMA模块进行数值模拟,以数值模拟的计算结果作为判断围岩稳定性的控制指标,结合现场压力盒进行监控量测,并利用加权回归分析方法对监测数据进行处理,得出各监测点实测围岩稳定压力。通过对数值模拟结果与现场监测数据的对比分析,可知隧道围岩处于稳定状态。结果表明,利用有限元对隧道进行数值模拟和加权回归分析对监测数据进行处理,两种方法相结合对判断偏压连拱隧道围岩稳定性具有很好的效果。     

公路隧道围岩地质条件评价方法及其富溪隧道应用研究

为了达到快速、准确、可靠的围岩分类,有效指导隧道施工,在充分研究和吸取国内外有关围岩分类的经验和成果基础上,针对隧道施工期间的围岩类别鉴定方法,提出了一种可用于隧道施工期间围岩类别鉴定的快速分类方法,该方法以定量与定性相结合、多专家评分的方式在开挖掌子面现场进行观察、量测及评价,无需复杂试验或测量以及繁杂计算,可迅速得出评价结果。为了更加全面地反映隧道围岩情况,准确评价围岩工程性质,结合目前国际上流行的Q分类系统,在富溪隧道第一手实测资料的基础上,根据快速分类结果和Q指标分类结果对富溪隧道围岩条件进行综合评价,为其隧道施工提供了合理的支护参数。     

隧道岩质围岩亚级分级可靠度分析方法及其工程应用

在隧道工程岩体分级中,由于岩土体参数本身的不确定性,加之各定性、定量评定指标在获取过程中由仪器误差、人为操作等产生的离散性及随机性,往往是应用同一评价体系及分级标准,却得出不同的评判等级,尤其是在围岩亚级分级中,评定结果鲁棒性差,甚至出现跳级,这就决定了围岩类别的可靠性的存在。据此,基于《工程岩体分级标准》,通过分析岩石强度及岩体完整程度等评价指标的概率分布规律,引入体系可靠度分析理论,构建不同围岩等级的功能函数,经Monte Carlo法计算围岩隶属于各评定等级的可靠概率,进而提出了基于国标BQ法的围岩亚级分级可靠度分析方法。该方法充分利用了分类系统本身蕴含的信息,考虑了评价指标的不确定性及离散性,所计算可靠性指标可更为直观地对围岩等级作出稳健评估,且可靠概率在一定程度上综合考虑了包括局部破碎带、软弱夹层等掌子面围岩信息的离散程度。研究成果应用于济南绕城高速老虎山超大断面隧道的围岩亚级分级中,所评价结果与实际围岩等级完全吻合,且各等级可靠指标的延续性可对隧道施工过程中地质属性的变化情况进行定量表征,有助于工程地质人员据此对围岩质量的渐变过程进行动态评估,为合理确定工法转换区间,优化支护参数提供数据支撑。研究成果对类似超大断面隧道的围岩亚级分级有一定参考价值。     

高速铁路隧道围岩抗力系数现场试验与理论研究

以沪昆高速铁路隧道为依托,通过现场径向液压枕试验,测量各级压力下半径向变形,获取了隧道研究点处岩石抗力系数实测值。在实测数据的基础上,结合国内外相关的弹性抗力本构模型,建立了沪昆高速铁路隧道围岩抗力系数的5种理论计算模型：理想弹塑性模型、爆破裂缝弹塑性模型、塑性软化岩体模型、Lade-Duncan准则模型、统一强度理论模型,并有针对性的将所研究的20座隧道进行分类,分别计算其围岩抗力系数理论计算值。为了弥补现场试验点数目的限制,对所研究的隧道展开了数值模拟分析。通过对不同的埋深、围岩级别、地质特征下岩石抗力系数现场试验值、理论计算值、数值模拟值和规范值进行对比和综合,提出了高速铁路大断面隧道的围岩抗力系数推荐值,该推荐值突破了普通铁路隧道规范中关于抗力系数建议值仅限于弹性模型的限制,为优化隧道结构设计,充分利用围岩的自承能力提供了理论依据。     

基于现场位移监测数据统计分析的隧道 围岩稳定性研究

在隧道施工过程中,位移监测数据常作为现场判定围岩稳定性的最重要依据,很多时候甚至是惟一的依据。但是,在我国的隧道设计过程中,目前还没有建立基于位移的隧道围岩稳定性判别基准,主要原因是不同岩性、不同地质环境下,围岩的位移差距可能很大。此外,洞形、跨度、埋深等因素都可能会影响围岩位移的大小。不过,通过对现场的监测位移数据进行统计分析表明,在一般围岩条件下,对于同一级别的围岩,其相对位移值分布在相对较窄的范围内,而对不同级别的围岩,其相对位移值则有较为明显的差异。基于这一特性,可针对不同级别的围岩,通过现场位移监测数据进行统计分析方法建立围岩稳定性的判别基准,并作为围岩分级的基本依据。随着以新奥法和控制围岩变形为主旨思想的矿山法在高速铁 路、高速公路隧道的大量应用,这种基于相对位移的围岩判别标准及分级方法将隧道设计更加符合当前的隧道施工技术水 平。