深部花岗岩试样岩爆过程实验研究

利用自行设计的深部岩爆过程实验系统，对深部高应力条件下的花岗岩岩爆过程进行实验研究。岩爆实验过程可模拟实际工程的开挖条件：对加载至三向不同应力状态下的板状花岗岩试样，快速卸载一个方向的水平应力，保持其他两向应力不变或保持其中一向应力不变增加另外一向应力。实验过程中采集3个方向应力随时间的变化数据，获得花岗岩岩爆全过程应力曲线。根据实验结果，将花岗岩岩爆全过程分为平静期、小颗粒弹射、片状剥离伴随着颗粒混合弹射及全面崩垮4个阶段；将花岗岩岩爆的破坏形式分为颗粒弹射破坏、片状劈裂破坏和块状崩落破坏；分析发生岩爆后花岗岩试样的微观结构破坏特征；根据卸载后发生岩爆的最大主应力与岩石单轴抗压强度的比值对岩爆强度进行分类；根据卸载后至发生岩爆现象的时间，将岩爆分为滞后岩爆、标准岩爆和瞬时岩爆，并对花岗岩岩爆发生机制进行初步探讨。     

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。     

基于弹性应变能岩爆倾向性评价方法研究

 岩爆是深部矿产资源开采与地下工程建设中必须解决的关键科学问题之一。以岩石强度与整体破坏准则为基础,从弹性应变能是岩爆发生的内在动力出发,建立了岩爆烈度分级预测模型。研究表明：该模型考虑了原岩应力(地应力)、岩体完整性、岩石抗拉强度及泊松比对岩爆影响,反映了岩爆发生的力学要求、脆性要求、完整性要求及储能要求;揭示了岩爆既可沿洞室中心呈轴对称分布,也可揭示洞室不同部位的岩爆烈度会出现明显不同。针对无、弱、中等及高岩爆活动4个级别,提出了3个分级界限值(3、10和110)。利用已有的岩爆经典模型与本文模型,对国内一些重大深部岩石工程岩爆情况进行了预测,结果表明基于弹性应变能岩爆分析模型与实际情况吻合的较好。因而,弹性应变能的岩爆分析模型,对岩爆预测具有重要的意义。     

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。     

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。     

基于人工智能专家系统的岩爆烈度分级预测研究

岩爆是岩石的一种复杂动力失稳破坏。由于影响岩爆发生的因素众多,因此很难做到对其发生的可能性及烈度进行准确预测。本文基于人工智能专家系统方法,针对岩爆预测过程中出现的模糊性和随机性特点,建立了岩爆烈度分级模糊综合预测模型。通过岩爆烈度分级预测的知识获取,首先选取岩石脆性系数σc/σt、岩石应力系数σθ/σc、初始应力水平σ1/σc、弹性能量指数Wet及岩石脆性指数Is五个因素作为岩爆评价指标,采用模糊数学方法确定各指标的模糊隶属函数及权重|然后以规则编程的形式对所获取的知识进行表示,建立了岩爆烈度分级预测专家系统的知识库,并编制了相应的分析和计算程序|最后利用国内外岩爆工程实例对所提方法进行验证,预测结果与实际情况相吻合,从而为岩爆的预测提供了一种新的有效途径。     

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。     

脆性岩石卸围压试验与岩爆机理研究

岩爆是高地应力区地下工程开挖卸荷产生的动力现象。按照地下工程开挖卸荷特点,开展了脆性花岗岩常规三轴、不同卸载速率条件下峰前、峰后三轴卸围压试验,研究了岩石破坏的全过程并进行了声发射特征分析,探讨了岩爆岩石的变形破坏特征和岩爆形成力学机制。试验结果表明:无论是峰前还是峰后卸围压,高地应力下花岗岩都表现脆性破坏特征,峰前卸围压时岩样表现出的脆性比峰后卸围压更为强烈;卸载速率越快,岩石脆性破坏越强,发生岩爆的可能性越大。试验研究成果对地下工程岩爆发生的机理研究和预测提供了试验依据。     

苍岭隧道岩爆预测及分析

以苍岭隧道为例，介绍了岩爆发生的条件和预测理论，采用ANSYS方法对开挖后围岩应力进行了分析，并结合相关判据给出了岩爆产生的概率和烈度，同时按不同的应力释放率模拟了支护对岩爆的减弱和预防作用。     

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。     

深部巷道地应力测量及岩爆倾向性分析

采用岩石声发射Kaiset效应法对工程岩体原岩应力场进行了测试,结果表明,工程岩体部位应力水平较高,以构造应力为主。利用所测得的地应力场数据,通过三维有限元反演工程区的初始应力场,在初始应力场和隧道围岩岩石力学性质研究的基础上,结合巷道断面开挖数值分析结果和现有岩爆判别准则,对巷道岩爆的倾向性进行预测,为制定合理的开挖支护方案提供依据,在岩爆预测理论和工程应用方面具有很好的参考价值。     

深埋特长公路隧道岩爆预测综合研究

岩爆预测一直是地下工程世界性难题之一。以台缙高速公路苍岭隧道的岩爆预测为例,从隧道区围岩的岩体特征和隧道区初始应力场两方面着手,通过工程地质调查研究和区域地质资料分析,对隧道区进行工程地质分类。划分隧道沿线各洞段隧道围岩类别,通过室内岩石力学试验,掌握隧道沿线围岩的物理力学特性;分析区域地震震源机制解、地应力实测资料,揭示区域构造地应力场环境。在研究过程中选取典型部位,采用水压致裂法实测工程区地应力的大小和方向。通过三维有限元反演工程区的初始应力场,在初始应力场和隧道围岩岩石力学性质研究的基础上,结合各洞段隧道断面开挖数值分析结果和现有国内外多种岩爆判别准则,对苍岭隧道岩爆发生的部位和等级进行预测,为制定合理的开挖支护方案提供依据。     

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。     

基于人工神经网络的岩爆预测

Based on the analysis of main causes of rockburst,the compressive strength,tensile strength,elastic energy index of rock and the maximum tangential stress of the cavern wall are chosen as the criterion indexes for rockburst prediction.A new approach using neural method is proposed to predict rockburst occurrence and its intensity.The prediction results show that it is feasible and appropriate to use artificial neural network model for rockburst prediction.     

基于改进的灰评估模型在岩爆中的预测研究

岩爆是深部高地应力区岩体开挖过程中常见的一种复杂的动力失稳现象。由于影响因素众多,且各因素在岩爆的孕育过程中所起的作用尚不十分明确,可以将岩爆与其影响因素间的复杂关系当作灰色系统,利用灰色聚类方法进行研究。根据岩爆的成因及特点,选取洞壁围岩的最大切应力 、单轴抗压强度 、单轴抗拉强度 及岩石弹性能量指数 作为影响岩爆的主要因素,并以应力系数 / 、脆性系数 / 及弹性能量指数 作为评价指标,通过对灰色白化权函数进行优化,建立改进的岩爆预测灰评估模型。该模型解决了传统模型存在的灰类多重交叉性及不满足规范性等问题,理论上更完备。采用改进模型对国内外若干深部岩石工程岩爆初始数据进行研究,并与传统模型的预测结果进行对比,发现改进模型的结果与实际情况吻合更好,预测精度更高,从而验证了改进模型的有效性及实用性。研究方法为岩爆的准确预测提供一种切实可行的途径。     

岩爆预测的人工神经网络模型

选取岩石抗压强度、抗拉强度、弹性能量指数和洞壁最大切向应力作为岩爆预测的评判指标 ,建立了岩爆预测的神经网络模型 ,对岩爆的发生及其烈度进行预测。实例计算表明 ,用人工神经网络方法进行岩爆预测是可行有效的     

岩爆预测的模糊数学综合评判方法

采用模糊数学综合评判方法，选取影响岩爆的一些主要因素，例如地应力大小、岩石抗压和抗拉强度、岩石弹性能量指数，对岩爆的发生与否及烈度大小进行了预测。针对国内外一些岩石地下工程实例进行了分析计算，结果与实际情况符合得很好，说明岩爆预测的模糊数学综合评判方法的有效性。