岩爆预测及影响因素的分析

岩爆是高地应力环境下地下工程中的地质灾害。详细分析了地应力、岩性、岩体结构、埋深、地形、人为开挖等因素对岩爆的影响，对岩爆的预测和防治具有一定的实用价值。综合各种因素的影响对福建周宁水电站地下厂房进行了岩爆预测，得到了在局部区域发生微弱岩爆的结论。     

可拓理论在岩爆等级评价中的应用

岩爆是岩体高地应力区的一种重要地质现象,是地下工程建设中比较关注的重要工程地质问题之一。采用可拓评判方法,选取岩石单轴抗压强度σc、洞室最大切向应力σθ、岩石单轴抗拉强度σt和弹性能量指数Wet作为岩爆评价的主要因素,应用物元概念和关联函数建立了岩爆等级评价的物元模型,针对中国工程已发生的实例进行分析,计算结果与实际情况符合,说明该岩爆预测模型具有一定的应用价值。     

地下工程岩爆研究现状综述

基于地下工程岩爆研究成果,系统总结了岩爆的定义、类型、烈度分级、影响因素、破坏机理、预测与防治方法。指出目前岩爆研究中存在的主要问题,即岩爆发生的机理不够明确,判据不够充分,工程适用性欠佳,预测手段单一等。提出岩爆综合预测的研究思路,建议将岩爆的预测划分为岩爆倾向性预测、岩爆趋势预测和岩爆现场监测3个阶段。     

福堂水电站引水隧洞岩爆防治施工技术

岩爆是地下工程开挖施工中发生在高地应力、完整脆性岩体内的一种地质灾害，极大地威胁着施工人员和设备的安全。通过对福堂水电站引水隧洞7号洞下游圆型断面开挖时发生岩爆现象的观测，分析其特征和规律，从实践中初步总结出了一套预防和治理岩爆的方法，供其他类似工程在施工时参考和借鉴。     

BP神经网络在岩爆预测中的应用

综合考虑围岩产生岩爆的内外在因素,采用地应力大小、岩石抗压和抗拉强度、岩石弹性能量指数等参数作为指标,建立了BP人工神经网络岩爆预测模型.将国内外具有代表性的工程实例作为样本,以提高网络的泛化能力;采用Levenberg-Marquardt算法来训练BP神经网络,以提高效率.实例表明,采用本文所给出的BP神经网络模型预测结果与实际情况相符,说明了此模型的有效性.     

二滩水电站左岸导流洞岩爆分析

通过对二滩水电站左岸导流洞所发生岩爆特点的分析，论述了岩爆与岩体性状、地应力分布、开挖临空面等因素的相互关系，提出用岩体质量分级和优势结构面统计，对岩体性状进行定量的评价方法。二滩实例表明，这在施工开挖期提高对岩爆规模及破坏程度的预测、增强岩爆防治效果有一定的启示。     

基于等效数值法的岩爆烈度预测研究

岩爆是深部岩石地下工程中常见的自然灾害,因此,必须对岩爆烈度进行预测。选择围岩最大切向应力与其单轴抗压强度的比值σθ/σc、岩石单轴抗压强度与单轴抗拉强度的比值σc/σt以及岩石弹性能量指数Wet作为岩爆烈度评价指标,基于王元汉岩爆烈度分级标准建立了岩爆烈度等效数值法预测模型。国内外12个岩石地下工程的岩爆预测表明,本文模型预测结果与实际岩爆烈度非常吻合,与其他预测模型相比,所建议的模型简单易行,便于实际工程采用。     

基于神经网络参数优化的岩体边坡稳定性评价

高陡岩体边坡的稳定性是一个内部存在多种相互联系、相互影响因素的复杂系统,而BP人工神经网络属于非线性动态系统,较适合用于评价高陡岩体边坡稳定性。分析了BP网络模型参数对高陡岩体边坡稳定性评价精度的影响,并提出了对模型参数进行优化,以提高预测精度的若干办法。用一工程实例对参数优化后的BP神经网络在高陡岩体边坡稳定性评价中的应用效果进行了检验。研究表明,用经参数优化的BP人工神经网络模型预测高陡岩体边坡稳定性是可行的,预测结果虽然与实际状态存在一定的误差,但仍可以相对准确地反映边坡稳定状况。     

基于神经网络参数优化的岩体边坡稳定性评价

高陡岩体边坡的稳定性是一个内部存在多种相互联系、相互影响因素的复杂系统,而BP人工神经网络属于非线性动态系统,较适合用于评价高陡岩体边坡稳定性.分析了BP网络模型参数对高陡岩体边坡稳定性评价精度的影响,并提出了对模型参数进行优化,以提高预测精度的若干办法.用一工程实例对参数优化后的BP神经网络在高陡岩体边坡稳定性评价中的应用效果进行了检验.研究表明,用经参数优化的BP人工神经网络模型预测高陡岩体边坡稳定性是可行的,预测结果虽然与实际状态存在一定的误差,但仍可以相对准确地反映边坡稳定状况.     

若干电站地下工程建设中的岩爆问题

岩爆是岩体中聚积的高弹性应变能的一种具有代表性的释放现象。岩石地下工程的岩爆,常伴随巨响,同时有岩片飞散。由于岩爆的发生,常常造成隧洞或井巷的破损;严重的岩爆现象对地下工程建设甚至带来灾难性的破坏,因而引起工程界的严重关注,并积极研究岩爆的防治措施。在本文中,拟简要介绍若干