基于随机场理论的盾构隧道地表沉降槽曲线研究

在对地表变形产生的沉降槽的研究中,通常将土性参数看作确定值,并且假定沉降槽是关于隧道轴线对称的,这样往往忽略了土体的非均质性特点,对沉降槽的假定也偏于理想化。为此,借助随机场的计算机模拟方法,在引入曲线偏移量对经典Peck公式改进的基础上,开展Monte-Carlo随机分析,分析土体弹性模量空间变异性对沉降槽曲线的影响。研究结果表明:(1)引入曲线偏移量是可行的,并且可以表现沉降槽在隧道轴线位置的不对称性;(2)土体弹性模量空间变异性对沉降槽的形态影响不明显,但对沉降槽宽度、最大沉降值和最大沉降位置有重要影响。     

基于AHP和模糊综合评判的TBM施工风险评估

岩石隧洞建设中面临很大和众多的风险,利用TBM施工的深埋长隧洞受多种不确定因素影响,具有随机性和模糊性,目前的研究方法难以对其进行准确定量分析。通过深入分析影响TBM施工的风险因素,建立了TBM施工风险综合评价指标体系。基于风险影响因素的层次性,提出了TBM施工风险二级模糊综合评判计算模型,并利用层次分析法(AHP)确定各级因素权重,利用模糊集法确定隶属函数,划分了风险接受等级。以南水北调西线工程深埋长隧洞TBM施工为例,应用二级模糊综合评判计算模型对该工程TBM施工风险进行分析,计算结果表明,该方法是合理性实用的。其理论、方法、思路和结论可供同类工程借鉴。     

地铁盾构隧道近接施工风险等级评估方法研究北大核心CSCD

为准确掌握地铁盾构近接施工的风险等级,以近接既有隧道施工断面的地表沉降变形监测成果为基础,先分析研究其变形规律,再利用累计变形判据和变形速率判据实现近接施工的风险等级评估。实例分析表明:在近接施工段,地表变形具波动起伏特征,最大沉降量已达27.22 mm,说明近接施工对周围土体的扰动影响较为显著,但就现状变形而言,累计沉降量及变形速率均在预警值范围以内;同时,在近接施工风险等级评估过程中,各类风险判据的评估结果是不同的,侧面说明了近接施工风险评估判据应具多样性,且通过计算,得不同监测点的综合风险等级也存在一定差异,风险等级间于Ⅱ级~Ⅲ级,按不利原则,综合确定近接既有隧道段的施工风险等级为Ⅲ级,需提高监测频率,以切实保证施工安全。本次研究为合理评价近接施工风险等级提供了一种新的思路。     

深埋长隧道TBM施工关键问题探讨

针对深埋长隧道开挖所面临的高水压、高地压、高地温、大变形、难支护等问题,分析总结传统钻爆法开挖与支护技术、全断面隧道掘进机（TBM）施工技术、TBM导洞扩挖技术应用中的优劣,TBM导洞扩挖法为深埋长隧道开挖提供了新的设计思路。由于深埋长隧道的建设环境与浅埋隧道建设环境存在显著差异,TBM施工将面临3个关键问题--岩爆问题、卡盾（大变形）问题和未准确探测前方地质而发生的施工事故（涌水、突泥等）。为揭示TBM施工过程中卡盾的存在性,分别针对某一特定地质条件下深埋软、硬岩TBM施工进行理论分析和数值模拟研究。结果表明,软岩地层TBM施工发生卡盾,而硬岩完整地层TBM施工未发生卡盾。     

Prediction of undrained shear strength using extreme gradient boosting and random forest based on Bayesian optimization

Accurate assessment of undrained shear strength(USS)for soft sensitive clays is a great concern in geotechnical engineering practice.This study applies novel data-driven extreme gradient boosting(XGBoost)and random forest(RF)ensemble learning methods for capturing the relationships between the USS and various basic soil parameters.Based on the soil data sets from TC304 database,a general approach is developed to predict the USS of soft clays using the two machine learning methods above,where five feature variables including the preconsolidation stress(PS),vertical effective stress(VES),liquid limit(LL),plastic limit(PL)and natural water content(W)are adopted.To reduce the dependence on the rule of thumb and inefficient brute-force search,the Bayesian optimization method is applied to determine the appropriate model hyper-parameters of both XGBoost and RF.The developed models are comprehensively compared with three comparison machine learning methods and two transformation models with respect to predictive accuracy and robustness under 5-fold cross-validation(CV).It is shown that XGBoost-based and RF-based methods outperform these approaches.Besides,the XGBoostbased model provides feature importance ranks,which makes it a promising tool in the prediction of geotechnical parameters and enhances the interpretability of model.     

拟建武汉地铁盾构法施工的有限元数值模拟

以拟建中武汉地铁线路的5个重点地质剖面为例，用平面弹塑性有限元方法对该地铁隧道用盾构法施工中周围土体动态进行了数值模型，分析了土体中的生区，位移，应力分布及地表下沉情况，并提出了相应的认识和建议。     

基于Monte Carlo-BP神经网络TBM掘进速度预测

预测隧道工程中TBM掘进速度,主要有完全经验的、半理论半经验的模型和人工智能等方法,所用参数均为确定性的,未考虑参数存在的随机性,故导致预测结果的不准确性。基于此,提出了Monte Carlo-BP神经网络TBM掘进速度预测模型,着重考虑了一些重要输入参数的随机性, 其中输入参数重要性的大小通过粗糙集进行计算排序。采用Monte Carlo产生随机数时,由于参量的样本数据的有限,分布函数均采用阶梯形经验分布函数。如果采用的数据是来自不同类型的 TBM,则应当考虑机器性能参数,并重新对参数重要性进行排序。实例计算表明,Monte Carlo-BP神经网络模型预测结果和实测值总体趋势和均值比较一致。     

紧邻多孔交叠盾构隧道施工影响分析

紧邻多孔交叠隧道是随着地铁建设的不断深入发展而出现的一种复杂的隧道空间分布形式。依托武汉地铁2号线和4号线工程,针对4孔紧邻交叠隧道,采用三维有限元方法分析了隧道动态施工过程引起的地表变形规律以及后建隧道对已建隧道受力与变形的影响。计算结果表明：隧道埋深对地表变形影响显著;紧邻4孔交叠隧道施工引起的地表最终变形达到了32 mm,超出了规范的限值;隧道埋深越大,引起的地表变形越小,但影响的范围越大;紧邻4孔交叠隧道施工时的影响范围为：前方约为30 m、后方约25 m、单侧约30 m;隧道的变形主要表现为上下压扁,两拱腰外扩,变成倒鸭蛋形;隧道的变形主要发生在盾构机刀盘通过前后约1D的范围内,随后很快趋于稳定;隧道结构的沉降主要取决于隧道自身以及其上部的垂直隧道的施工,邻近隧道的施工主要影响已建隧道的侧向变形;后建隧道将少量增加已建隧道管片内的内力。研究成果可为武汉地铁建设以及国内今后类似工程的设计与施工提供参考和指导     

基于UDEC的隧道掘进机滚刀破岩数值模拟研究

现今全断面隧道掘进机（TBM）施工方法在长大深埋隧道工程中已被广泛采用,对滚刀破岩关键技术的进一步认识具有重要的工程价值。为了研究滚刀破岩机制,分析刀圈断面形态、岩石强度和节理角度对其的影响,运用UDEC方法建立了滚刀贯切岩石的二维数值系列模型,对TBM滚刀破岩过程进行了仿真。分析表明：滚刀破岩是滚刀下岩石拉破坏和剪破坏的综合反映,拉破坏是裂纹萌生与扩展的主要驱动机制;刃宽较大的平刀与刃角较大的楔刀破岩效果较好;平刀与楔刀在软岩中破岩效果相近,平刀在硬岩施工中比楔刀的破岩效果好;滚刀对节理角度为30°～60°的岩石破坏效果较好,由于楔刀的“劈裂”作用,楔刀比平刀更适合用于贯切含有节理的岩石。     

基于随机森林回归分析的岩体结构面粗糙度研究

岩体结构面粗糙度系数是快速估算结构面峰值抗剪强度的重要参数。但是结构面轮廓曲线复杂,单一统计参数无法量化表征粗糙度。为解决这一问题,收集了112条结构面轮廓曲线起伏角、起伏度、迹线长度3方面的8项统计参数,利用随机森林回归模型交叉验证的方法评估统计参数的重要性。结果表明：最大起伏度、起伏高度标准偏差、平均起伏角、起伏角标准差、平均相对起伏度及粗糙度剖面指数等6项统计参数重要性占比达到93.2%,且回归拟合系数趋于平稳,基于重要性评估结果建立最优超参数决策树数目(n_tree)为400、参与节点分割的数目(m_try)为2的随机森林回归模型,模型预测结果拟合优度高达98.1%。与基于坡度均方根、结构函数及粗糙度剖面指数等传统线性回归结果对比,随机森林回归模型结果精度更高,误差更小,拟合优度提高6%以上,表明随机森林回归模型更适用于结构面粗糙度反演。     

基于随机森林算法的砂土液化预测方法

砂土液化的影响因素较多且复杂。以唐山大地震的72个场地的实测液化样本数据为例,在不丢失任何信息的前提下,选取了8个砂土液化的判别指标,通过计算样本数据的Gini系数,采用CART算法的决策树对数据的特征属性进行划分。在此基础之上,通过增加多个决策树构造随机森林的方式,在一定程度上降低了单个决策树学习过度造成的过拟合风险,同时,通过10轮交叉验证的方式确定了决策树的最大高度为5,随机森林中决策树的个数为20时,模型的效果达到最佳。研究结果表明,与抗震设计规范中的标贯试验法判别公式相比,决策树模型和随机森林模型的训练结果和预测结果有显著提高,尤其是随机森林模型在训练样本和预测样本上均没有出现误判,稳定性更高。     

基于Peck公式的双线盾构引起的土体沉降预测

基于Peck公式,对双线水平平行盾构隧道施工中土体损失引起的三维土体沉降计算方法进行研究。考虑先行隧道施工对后行隧道的影响和两条隧道开挖面的不同位置,建立修正的三维Peck公式;通过分别计算先行盾构隧道和后行盾构隧道施工引起的土体沉降,叠加得到双线水平平行盾构施工引起的总的三维土体沉降。算例分析结果表明：预测值与实测值比较吻合;随着两条隧道开挖面前后距离的逼近,地面最大沉降量会逐渐增大;随着土体深度z的增大,沉降略增大、沉降槽宽度则略减小;当两条隧道轴线水平距离L较小时,地面沉降量较大,符合正态分布规律;随着L的增大,最大地面沉降量会逐渐减小,沉降曲线形状慢慢由V型转变成W型。     

结合小波包变换和随机森林的ASTER蚀变信息提取

为了更准确地提取蚀变信息,本文选择新疆、甘肃和内蒙古三省交界部位为研究区,结合小波包变换和随机森林提取ASTER蚀变信息。首先,选择主要蚀变类型的诊断性波段进行特征向量主成分分析,得到主分量影像;接着,对主分量影像进行小波包变换,使用代价函数选择最优小波包树,并提取高低频信息构造分类向量;然后,经过特征筛选构造随机森林分类模型,并提取矿化蚀变信息;最后,通过野外采样、薄片鉴定对提取结果进行精度评价。铁染、Al-OH及Mg-OH蚀变信息的主成分分析波段组合分别选择Band 1、2、3、4,Band 1、3、4、6及Band 1、5、8、9。结果表明,本文方法提取铁染、Al-OH基团及Mg-OH基团蚀变信息的总体精度可达到88.7443、85.5469及91.7594,Kappa分别为0.7767、0.6732及0.8362,与成矿区带及已有的该区域的成矿特征相关性较好。本研究采用的最优小波包树能充分利用矿物光谱的能量特征,随机森林可削弱矿物组分的噪声干扰,研究结果可为遥感蚀变信息提取提供技术参考。     

基坑开挖对下方既有盾构隧道影响的实测与分析

对基坑开挖影响下方既有盾构隧道的机制进行了理论分析。收集了14个国内基坑工程实例,对实测数据进行了统计分析,结果表明：盾构隧道的最大竖向位移均为隆起,且有64%的隧道隆起值超过报警值(10 mm),提出了隧道最大隆起值的经验预测公式;隧道水平向位移较少量测,实测值较小;收敛变形由“水平向拉伸、竖向压缩”向“水平向压缩、竖向拉伸”转变。基于杭州市延安路某地下过街通道工程,研究了基坑开挖对下方地铁1号线盾构隧道变形的影响,对隧道竖向位移、水平向位移以及水平向收敛的实测数据进行了分析,其结果验证了理论分析和计算公式的可靠性。     

An ensemble risk assessment model for urban rainstorm disasters based on random forest and deep belief nets: a case study of Nanjing,China

Natural Hazards - Effective management of rainstorm risk is essential for reducing regional rainstorm disaster risks and losses. In this paper, we discussed the influencing factors of urban...     

Spatial estimation of geotechnical parameters for numerical tunneling simulations and TBM performance models

In this paper, we further elaborate on a methodology dedicated to the modeling of geotechnical data to be used as input in numerical simulation and TBM performance codes. The expression “geotechnical data” refers collectively to the spatial variability and uncertainty exhibited by the boundaries and the mechanical or other parameters of each geological formation filling a prescribed 3D domain. Apart from commercial design and visualization software such as AutoCAD Land Desktop^® software and 3D solid modelling and meshing pre-processors, the new tools that are employed in this methodology include relational databases of soil and rock test data, Kriging estimation and simulation methods, and a fast algorithm for forward or backward analysis of TBM logged data. The latter refers to the continuous upgrade of the soil or rock mass geotechnical model during underground construction based on feedback from excavation machines for a continuous reduction of the uncertainty of predictions in unsampled areas. The approach presented here is non-intrusive since it may be used in conjunction with a commercial or any other available numerical tunneling simulation code. The application of these tools is demonstrated in Mas-Blau section of L9 tunnel in Barcelona.     

X-ray CT based numerical analysis of fracture flow for core samples under various confining pressures

The X-ray CT based numerical analysis of fracture flow for core samples, recently developed by the authors, was applied to two granite core samples having either a mated artificial or a mated natural fracture at confining pressures of 5 to 50 MPa. A third-generation medical X-ray CT scanner was used to image the samples within a core holder consisting of an aluminum liner and a carbon fiber overwrap. Fracture models (i.e., aperture distributions) were obtained by the CT images, the resolution of which was coarser than the apertures, and a single-phase flow simulation was performed using a local cubic law-based fracture flow model. Numerical results were evaluated by a fracture porosity measurement and a solution displacement experiment using NaCl and NaI aqueous solutions. These numerical results coincided only qualitatively with the experimental results, primarily due to image noise from the aluminum liner of the core holder. Nevertheless, the numerical results revealed flow paths within the fractures and their changes with confining pressure, whereas the experimental results did not provide such results. Different stress-dependencies in the flow paths were observed between the two samples despite the similar stress-dependency in fracture porosity and permeability. The changes in total area of the flow paths with confining pressure coincided qualitatively with changes in breakthrough points in the solution displacement experiment. Although the data is limited, the results of the present study suggest the importance of analyzing fluid flows within naturally fractured core samples under in situ conditions in order to better understand the fracture flow characteristics in a specific field. As demonstrated herein, X-ray CT-based numerical analysis is effective for addressing this concern. Using a multi-phase flow model, as well as a core holder constructed of an engineered plastic, should provide a useful, non-destructive, and non-contaminative X-ray CT-based fracture flow analysis for core samples under in situ conditions in future studies.     

基于光谱-环境随机森林回归模型的MODIS积雪面积比例反演研究

积雪面积比例（Fractional Snow Cover, FSC）数据能在亚像元尺度上定量的描述像元内积雪覆盖的程度,相比二值积雪面积数据可以更加精确地估计积雪覆盖的面积。基于机器学习的随机森林回归模型可以表示高维的非线性关系,可显著提高MODIS FSC的反演精度。采用随机森林回归模型结合光谱、环境信息构建了一个新的回归模型——光谱-环境随机森林回归（Spectral Environment Random Forest Regressor, SE-RFR）模型,用于MODIS数据反演中国区域的FSC。利用中国典型积雪区内由Landsat 8地表反射率数据获取的FSC数据作为参考值,对SE-RFR模型的反演精度进行评估。研究表明,利用“SE-RFR”获取的FSC数据RMSE、MAE分别为0.160、0.104,精度较高。此外,根据SE-RFR模型与未加入环境信息的随机森林回归（S-RFR）模型比较结果可知,加入环境信息的随机森林回归模型提高了FSC反演的精度,特别是在受环境信息影响较大的青藏高原地区,RMSE从0.200降低到0.181。最后,将SE-RFR模型与目前使用广泛的MODIS FSC反演模型FSC_NDSI、MODSCAG和SSEmod进行了比较,结果表明SE-RFR模型的RMSE与FSC_NDSI、MODSCAG和SSEmod模型的RMSE相比,平均RMSE分别提高了12.0%、8.3%和5.5%。总体来说,SE-RFR模型可以准确地提取MODIS FSC,对于区域乃至全球FSC产品制备具有广泛的应用前景。     

基于随机森林模型的云南元阳梯田地形因子分析

为探究地形因子对梯田空间分布的影响,以云南元阳梯田坝达流域为研究区,运用GeoEye-1遥感卫星数据(2010年,1 m分辨率)和数字高程模型(20 m分辨率),提取梯田空间分布信息以及海拔高程、地形坡度、地形坡向、地面曲率、高程变异系数、地形起伏度、地面粗糙度、地表切割度、到水系距离9个地形因子。采用随机森林(Random Forest)方法建模,结合ROC曲线和AUC值对模型进行精度评价,根据随机置换残差均方减少量和因子作用曲线,探讨地形因子对梯田分布的影响规律。研究结果表明:该流域内梯田总面积1 158395 hm2,模型AUC值为0.947,海拔高度因子的随机置换残差均方减少量为38814,到水系距离因子为199.77,地面坡向因子为80.26,三者占总值的73.45%。由此可见,元阳梯田的空间分布主要受海拔高度、到水系距离、地面坡向3类地形因子的影响,其因子曲线表明梯田分布与地形因子间呈非线性关系。