岩爆发生和烈度分级预测的距离判别方法及应用

岩爆是深部高地应力区岩石地下工程中的主要工程地质灾害之一，对其发生的可能性及其烈度分级的预测是工程建设过程中所必须解决的重大问题。基于距离判别分析理论，建立岩爆发生和烈度分级预测的距离判别分析模型。选取影响岩爆的主要因素如最大切向应力σθ、小单轴抗压强度σc、单轴抗拉强度σt和弹性能量指数Wet，并把σθ／σc，σc/σt和Wet作为判别因子建立岩爆预测的距离判别分析模型，利用国内外一些重大深部岩石工程实例作为学习的样本进行训练。经过训练后的模型回判估计的误判率为0。利用该模型对国内西康铁路秦岭隧道工程和铜陵冬瓜山深埋硬岩矿山的岩爆情况进行预测，结果与实际情况符合较好，说明该模型在研究岩爆发生可能性及烈度分级预测中具有良好的实用性和有效性。该方法可为深部地下工程岩爆发生可能性及其烈度分级预测提供一种新思路。     

人工鱼群投影寻踪回归在洞室岩爆预测中的应用

通过对国内外地下工程施工中所发生岩爆的实例进行分析,探讨了岩爆发生的机理,得出了影响岩爆发生的主要因素为:围岩最大切向应力σθ、岩石单轴抗压强度σc、岩石单轴抗拉强度σt和岩石冲击倾向指数Wet。针对传统岩爆预测分析方法存在的问题,提出了基于人工鱼群算法岩爆预测的投影寻踪方法,并建立了相应的岩爆预测分析模型。选取15个工程实例作为训练样本、3个工程实例作为预测样本,以σθ/σc、σc/σt及Wet3个指标作为影响岩爆发生主要参数,进行了地下洞室的岩爆预测实例检验。研究表明,用投影寻踪回归分析法进行岩爆预测,评价过程中无需人为确定权重,避免了传统预测方法由于主观原因造成的误差,预测结果具有较高的准确率、方法简单,为岩爆的预测提供了新途径。     

约简概念格的粗糙集在岩爆烈度判别中的应用

为了对岩爆烈度进行高效判别,综合考虑影响岩爆的主要因素,包括最大切向应力σθ、岩石抗压强度σc、岩石抗拉强度σt和弹性能量指数Wet,并以σθ/σc,σc/σt和Wet作为岩爆烈度的最初判别指标.利用概念格为约简工具对判别指标进行约简,得到最大可约简属性集,并与传统粗糙集中的分辨矩阵约简结果进行对比,然后利用粗糙集建立岩爆烈度判别模型,生成最少偏好规则集,判别对象的分类质量为100％,最后将该模型应用于国内几处工程的岩爆烈度判别.研究结果表明:约简概念格的粗糙集用于岩爆烈度判别结果与实际情况及其他利用3项指标的评判模型所得的结果一致,该模型减少岩爆烈度判别所需的指标,提高了判别效率.     

深部金属矿山RS-TOPSIS岩爆预测模型及其应用

基于逼近理想解排序法的基本原理,选用岩石的单轴抗压强度σc、压拉比 c tσ/σ、岩石的应力系数 cσθ/σ、弹性变形指数Wet以及岩体的完整性系数K v等影响因素作为预测指标,以实际工程中的20个岩爆实例为样本,依据岩爆预测分级标准,运用粗糙集理论计算各预测指标支持度和权重,建立深部金属矿山的RS-TOPSIS岩爆预测模型,并在实际工程进行应用。结果显示,通过计算相对贴近度来确定分类区间的方法方便易行;建立RS-TOPSIS岩爆预测模型具有较高的准确度,预测精度达90%;对锌铜矿的岩爆预测结果与工程实际吻合,表明RS-TOPSIS岩爆预测方法具有工程实用价值,可以运用于深部金属矿山的岩爆预测。     

基于组合权重–理想点法的应变型岩爆五因素预测分级

基于理想点法的基本理论,综合考虑了岩爆发生机理,选取围岩洞壁最大主应力与岩石单轴抗压强度的比值、围岩洞壁最大切向应力与岩石单轴抗压强度的比值、岩石单轴抗压强度与岩石单轴抗拉强度比值、岩石弹性能指数以及岩体完整性系数作为评判预测指标,通过层次分析法和熵权理论计算主客观权重,综合确定各个指标的权重系数,构建了应变型岩爆组合权重–理想点法预测分析模型。通过统计相关工程案例,利用模型进行工程实例分析,验证了该模型的可行性与适用性。基于岩爆预测分级模型,开发了相应程序,可以为类似工程岩爆预测与等级划分提供重要支撑。     

基于物元矩阵和理想点法的岩爆烈度预测

针对岩爆烈度预测问题,采用物元矩阵和理想点法进行了相关研究。在综合考虑影响岩爆发生的主要因素的基础上,以影响岩爆烈度的围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度比σ_θσ_c、岩石单轴抗压强度与岩石单轴抗拉强度比σ_cσ_t和弹性能量指数w_et等三个常用影响因子为评价指标,并且通过改进的层次分析法和熵值法相结合的组合赋权法来评价各个指标的影响程度,构建了岩爆烈度的物元矩阵,以靠近岩爆烈度理想点的远近程度为判断标准,基于此原理建立了岩爆烈度预测的物元－理想点模型。最后,将该模型应用于秦岭隧道、灵宝东峪矿区和冬瓜山铜矿的岩爆烈度预测中,结果表明,该模型的预测结果与实际岩爆烈度基本一致,验证了该模型的可行性。同时,将本文模型和ANN法、Bayes法以及DDA法进行比较,预测结果大致相同,且该模型不需要任何先验知识,求解过程完全由样本驱动,可操作性较强,进一步证明了该模型的合理性和有效性。     

模糊概率模型在岩爆烈度分级预测中的应用

 岩爆是深部高地应力区岩石地下工程中的一种常见地质灾害,对其发生的可能性及其烈度分级预测是地下工程建设中亟待解决的重大课题之一。以模糊概率理论为基础,选取影响岩爆的一些主要因素,如洞壁最大切向应力sq、岩石单轴抗压强度sc、岩石单轴抗拉强度st以及岩石弹性能量指数Wet,并以sq /sc,sc /st和Wet作为评价影响因子,同时将岩爆烈度划分为无岩爆、弱岩爆、中岩爆和强岩爆4个等级,建立岩爆烈度分级预测的模糊概率模型。在此模型中,提出了模糊权重的概念,可充分考虑权重的模糊性。模糊概率模型不仅继承了经典模糊综合评判法的思想和优点,同时也克服了其在实际应用中评价影响因子权重取值的局限性,因而具有明显的合理性。应用该模型对冬瓜山深埋硬岩矿山、秦岭隧道工程以及某大型水电站地下厂房3个典型工程岩爆的实例分析表明,其预测结果与实际情况符合较好。为进一步考察该模型的可靠性与实用性,对国内外23个大型岩石地下工程实例进行计算分析,其预测结果与实际岩爆情况也相当吻合。由此可见,模糊概率模型为深部岩石地下工程岩爆预测问题提供了一种新途径。     

基于熵权-功效系数法的岩爆烈度分级预测研究

岩爆是高地应力区开挖过程中常遇到的工程地质灾害,发生突然且破坏性极大,因此岩爆的预测一直是岩爆课题的研究热点。在综合分析岩爆影响因素的基础上,选取切向应力与单轴抗压强度比值σθ/σc、岩石脆性系数σc/σt、围岩弹性储能Wet及岩石完整性系数Kv作为评价指标,将熵权法与功效系数法进行结合,采用熵权法确定各指标权重,并利用功效系数法进行综合评价,从而建立出岩爆预测的熵权-功效系数法模型。利用国内外17组典型工程实例对模型进行验证,将所得结果与功效系数法、熵权-正态云模型、RS-TOPSIS模型预测结果及实际情况进行对比。为进一步考查模型的适用性,利用该模型对猴子岩水电站及锦屏二级水电站进行岩爆烈度等级预测。研究结果表明,熵权-功效系数法模型能够综合考虑影响岩爆发生的主要因素,预测准确性较高且原理简单易懂,具有一定的工程运用前景。     

未确知测度模型在岩爆烈度分级预测中的应用

 针对岩爆烈度分级预测评价中诸多因素不确定性问题,应用未确知测度理论并结合工程实际,根据岩爆的特点及成因,选取最大切应力sθ、单轴抗压强度sc、单轴抗拉强度st及岩石的弹性能量指数Wet,并以应力系数sθ/sc、岩石脆性系数sc/st及弹性能量指数Wet作为岩爆烈度分级的评价指标,建立岩爆烈度分级预测的未确知测度评价模型。以国内外18组工程岩爆分析初始数据进行分级判别,根据实际情况建立各评价因子的未确知测度函数,对其进行定量分析,并利用熵计算各评价指标的权重,依照置信度识别准则进行等级判定,最后得出岩爆烈度分级预测的评价结果。并与模糊综合评判法、属性综合评判法、灰色聚类法、物元分析法及实际情况的结果进行比较。为进一步考察该模型的有效性与实用性,运用该模型对秦岭隧道工程的岩爆实例进行分析。研究结果表明：该模型判别预测结果与实际岩爆情况较吻合,且方法科学合理,意义明确,为岩爆烈度分级预测提供一种新思路。     

基于SOFM神经网络模型的岩爆烈度等级预测方法

为简化岩爆烈度等级预测指标体系、解决预测分级模糊问题、利于工程人员分析预测结果,建立基于SOFM神经网络的岩爆烈度等级预测模型,并根据竞争层拓扑结构的不同将预测模型拓展成3个模型。将硐壁最大切向应力、岩石单轴抗压强度、岩石单轴抗拉强度作为模型输入向量,将40组国内外岩爆工程数据作为数据集输入3个模型进行训练、测试,3个模型在测试集上岩爆烈度等级预测正确率均达到90%。比较3个模型的聚类、测试及训练效果,得到竞争层神经元个数为16的预测模型最优。将最优预测模型的预测结果与可拓理论、Russenes判据、基于模糊C–均值算法粗糙集理论云模型的预测结果对比,基于SOFM神经网络模型的岩爆烈度等级预测方法优于其他方法,表明该方法具有一定可行性和实用性,为岩爆预测提供了一种新的方法和手段。     

基于模糊综合判别法的隧道岩爆烈度等级预测

文章以都汶高速福堂隧道为工程依托,建立隧道岩爆风险的目标-准则-指标层次结构图,将岩爆风险划分为地质风险和施工风险,并进一步细化落实到7个具体指标:地下水、隧道埋深、饱和岩石单轴抗压强度、应力强度比、岩体完整性系数、开挖方式、支护方案。将岩爆等级划分为四个等级,采用隶属度函数和专家打分法相结合的形式,确定指标层各因素对目标层等级的隶属度,根据层次结构模型利用1～9标度法确立判别矩阵,求得各指标权重集。最终基于模糊综合判别法对隧道岩爆烈度进行预测,并与实际岩爆发生的情况进行对比验证。结果表明预测岩爆等级分布与实际岩爆发生情况基本一致。     

基于未确知测度–直觉模糊集的岩爆烈度预测研究

岩爆是深部地下工程主要安全隐患之一,为了有效处理岩爆烈度预测过程中的模糊信息,建立基于未确知测度-直觉模糊集的岩爆烈度预测模型。选取岩石的单轴抗压强度σ_c、岩石的压拉比σ_c/σ_t、岩石的应力系数σ_θ/σ_c、岩石的弹性变形指数W_(et)、岩体的完整性系数K_v为岩爆预测指标。首先利用未确知测度的单指标测度函数处理岩爆指标测度值,得到基于直觉模糊集的指标模糊隶属度,并构建单指标直觉模糊集评价矩阵。然后综合多种主、客观赋权法,构建多源权重的直觉模糊集权重向量,从而获得样本的得分值与岩爆烈度等级。最后,基于直觉模糊集对指标权重模糊性进行分析,得到指标权重变化对岩爆预测结果的影响。将模型应用于20组国内外典型岩爆案例,并将预测结果与实际岩爆情况及其他3种模型的结果对比。研究结果表明,基于未确知测度-直觉模糊集的岩爆烈度预测模型的预测结果与实际情况吻合,指标权重波动敏感性与权重大小无关。该模型提高了岩爆预测的模糊信息表示能力,降低了样本质量对岩爆预测模型的影响。     

基于证据理论的岩爆预测

岩爆是高地应力地区岩石开挖中的一种动力破坏现象,其机理复杂、影响因素众多,单一的评价指标无法准确描述岩爆发生的可能性。基于信息融合思想,提出一种能够综合考虑多指标共同作用的岩爆预测方法。该方法以证据理论为基础,以岩爆等级为识别框架,根据岩爆发生所需条件,选取最大切向应力与岩石单轴抗压强度比值、岩石单轴抗压强度与抗拉强度比值、岩石弹性能量指数为证据体,采用粗糙集理论客观确定了各证据体的确定信度,建立了基于证据理论的岩爆烈度预测模型。12组工程实例的预测结果表明该模型具有较好的预测精度。将该模型应用于苍岭隧道和锦屏二级水电站探硐岩爆预测,预测结果与实际情况完全吻合,说明该模型具有较好的实用性。     

岩爆烈度等级预测的机器学习算法模型探讨及选择

为了提高预测岩爆烈度等级的准确度,选取岩体应力系数(σ_θ/σ_c)、岩石脆性系数(σ_c/σ_t)和弹性变形能系数(W_(et))构建岩爆烈度等级预测指标体系。基于国内外145组岩爆案例工程数据,采用6种机器学习算法结合随机交叉验证方法分别建立岩爆烈度等级预测模型,利用相关系数原理计算出相关系数,根据变量间的相关系数,确定变量之间不存在强相关,同时先对原始岩爆案例工程数据进行极端值处理,然后做标准化处理,消除量纲的影响。引入T–分布邻域嵌入(T-SNE)降维方法,对数据进行降维可视化,最后,对建立的6种岩爆烈度等级预测模型准确率进行分析讨论及评估。研究结果表明:基于T–分布邻域嵌入(T-SNE)降维方法,结果显示各岩爆烈度等级具有明显的聚集现象;支持向量机模型(SVM)对于岩爆烈度等级为1的样本具有较高的预测准确率,对于岩爆烈度等级为2～4的样本,线性判别模型具有较高的预测准确率,同时兼有较为稳定的模型表现;将线性判别模型(LDA)应用到锦屏二级水电站、江边水电站和苍岭隧道等岩爆案例工程,发现LDA模型预测结果与岩爆实际等级相同,研究结果为岩土工程岩爆预测问题提供较好的指导意义。     

基于Bayes判别函数在公路隧道围岩分级中的应用

隧道围岩分级在是隧道施工中必不可少的环节,本文基于Bayes判别分析理论,建立Bayes判别函数分析模型来对围岩进行分级,选用了岩石单轴饱和抗压强度(R_c),岩体完整性系数(K_V),地下水情况(w),结构面间距(J_V),主要软弱结构面产状倾角(K_2)5个方面作为围岩类别判定的评价因子。以实际测量的数据作为样本进行训练,建立Bayes判别函数,研究表明,Bayes判别模型计算精确率高,对现在的围岩分级方法进行了补充。     

基于权重反分析和标准化模糊综合评价的岩爆预测模型

针对岩爆预测问题,选取应力系数σθ/σc脆性系数σc/σt、弹性能量指数Wet作为评价指标,选择2种分级标准对岩爆指标进行标准化处理,选用正态分布函数构建隶属度函数,以Matlab编程反分析指标权重,建立基于权重反分析的标准化模糊综合评价模型.该模型解决了传统模型存在的权重主观性过大,隶属度函数不符合实际的问题,理论上更完备.选择国内外46组岩爆数据作为样本反分析权重,以3个工程实例对比不同分级标准和权重的应用效果,结果显示基于反分析权重的预测模型比基于主观权重的预测模型效果更优,不同分级标准所得结果并不一致,还需进一步对比分析.     

岩爆预测的粒子群优化投影寻踪模型

岩爆是深部高地应力区地下岩体工程中的主要工程地质灾害之一,对其发生及烈度预测是一个复杂的不确定系统问题。结合投影寻踪算法、粒子群优化算法和逻辑斯谛曲线函数,并选取洞室最大切向应力与岩石单轴抗压强度的比值、脆性系数和弹性能量指数作为判别指标,建立了岩爆预测的粒子群优化投影寻踪模型。该模型一方面采用粒子群算法优化投影指标函数及逻辑斯谛曲线函数参数,确保了模型参数的准确性;另一方面利用逻辑斯谛曲线函数建立投影值与经验等级之间的非线性关系。模型的测试结果显示了良好的精度。将该模型应用到秦岭隧道和冬瓜山铜矿的岩爆预测中,预测结果与实际情况吻合较好,表明该模型在岩爆预测中的可行性和有效性。     

基于粒子群算法和广义回归神经网络的岩爆预测

 岩爆是岩石深部开挖中一种常见的工程地质灾害。为评价岩爆发生的可能性,提出一种基于粒子群算法和广义回归神经网络模型(PSO-GRNN模型)的岩爆预测方法。该方法利用已有岩爆数据,通过神经网络技术建立回归模型,采用粒子群算法对模型参数进行优化,减少人为因素对神经网络设计的影响。据此方法,在能量理论的基础上,选取洞壁围岩最大切向应力、岩石单轴抗压强度、抗拉强度和弹性能量指数作为主要影响因素,利用国内外26组已有工程数据建立岩爆预测的PSO-GRNN模型。通过对苍岭隧道和冬瓜山铜矿岩爆预测的工程实例分析验证该方法的可行性和适用性。所提方法可为类似工程的岩爆预测提供参考。     

岩爆预测的概率模型

基于岩石单轴抗压破坏特征和强度概率分布规律，首次引入岩爆烈度是岩石概率破坏表现的观点，建立岩爆烈度与岩石单轴压缩强度概率密度函数的对应关系，进而确定不同应力强度比条件下各级岩爆烈度发生概率的计算式。该预测模型能够反映洞室岩爆发生的基本规律，并可以预测不同应力条件下的各级岩爆的发生概率。工程实例分析表明该预测模型是有效的。     

基于X射线断层扫描预测岩石单轴抗压强度

岩石单轴抗压强度是地下工程岩体开挖及稳定性分析的重要物理参数,准确快速确定岩石强度对指导工程岩体高效开挖具有现实性和必要性。考虑如何采用X射线断层扫描技术获得岩石单轴抗压强度,开展5组泥岩样的CT断层扫描,识别和提取CT序列图像中岩石不同密度物质的体数据特征,建立特征区域CT累加值和峰值强度的量化关系,提出基于X射线CT图像预测岩石单轴抗压强度的数学方法。研究表明:泥岩基质成分的CT累加值范围为1 760～2 560 HU,强度占比为0.94～0.96;岩石基质成分的CT累加值与峰值应力(σ_c)呈二阶函数关系;CT图像预测岩石强度的核心关键在于提取序列图像中特征区域的CT累加值,可进一步反演计算得出相应的峰值应力;成分单一、均质性和完整性较好的岩石试件,CT图像预测强度可获得相对较为精确的结果。