隧道建设中岩爆灾害的形成与防治

全面分析岩爆灾害影响因素,给出各种岩爆影响因素的影响程度权值,对各种因素的重要性进行评价为岩爆灾害评价提供一种新的综合预测和评价方法通过对设计阶段施工阶段防治措施研究,获知选线时应尽量避开岩爆高低应力集中地区,通过一些方法来防治隧道中的岩爆灾害。     

基于模糊层次分析法的岩爆预测研究

分析了岩爆影响因素,利用层次分析法和模糊数学综合评价法对岩爆倾向性进行了综合评价,并对影响岩爆倾向性的因素进行了分析,得到各影响因素对岩爆的影响权重,进一步利用模糊数学方法确定岩爆发生的可能性。     

基于粒子群优化的PLS-LCF岩爆灾害预测模型研究

岩爆灾害的预测是一个复杂的系统性问题,有必要全面综合考虑影响岩爆发生的各种因素,但当考虑变量较多时,变量间存在的多重共线性会影响分析的客观性。为了消除这种不利影响,更好地预测岩爆灾害,利用偏最小二乘法对影响岩爆的因素进行分析,提取一个对因变量解释性最强的新综合变量,较好地克服了变量间的多重共线性,并采用逻辑曲线函数表达新成分与岩爆等级之间的非线性关系,通过具有全局寻优性能的粒子群算法对函数参数优化求解,进而建立岩爆灾害预测的粒子群优化PLS-LCF模型。对模型所进行的测试显示其良好的精度,将其应用到实际工程的岩爆预测当中,分析结果与实际情况吻合较好,表明该模型在岩爆灾害预测中具有可行性与有效性。     

深埋长大公路隧道岩爆预测及防治研究

岩爆作为深埋长大隧道在开挖后常见的一种地质灾害，极大地威胁着施工人员和设备的安全。文章在全面分析了影响岩爆发生的相关因素的基础上，结合工程实际，从影响岩爆发生的众多因素中，有针对性的选取了六个评价指标建立岩爆预测的物元模型，进行可拓学评价。并针对工程区岩爆的等级提出了相应的防治措施。通过实际分析对比表明，该模型评价结果可靠，精度较高，在岩爆预测中有良好的应用前景。     

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σ_c/σ_t、岩石应力系数σ_θ/σ_c、初始应力水平σ_1/σ_c、弹性能量指数W_(et)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。     

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。     

基于BP神经网络的隧道岩爆预测模型研究

在分析岩爆主要影响因素的基础上,建立了基于BP神经网络岩爆预测模型,采用已有岩爆发生数据作为训练样本对网络进行训练,利用收敛的网络进行岩爆烈度预测,预测结果与实际吻合,说明利用人工神经网络预测岩爆发生烈度是一种可行的方法。     

深层开采诱发的岩爆分析

针对深层开采岩爆灾害现象,分析了深层开采中的岩爆影响因素,介绍了其常用的预测方法和研究理论,阐明了深层岩爆的防治措施,使得岩爆造成的灾害尽可能降低。     

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。     

基于组合赋权-云模型理论的岩爆预测研究

岩爆是地下工程中一种常见的地质灾害现象,其烈度分级对地下工程建设有重要的指导意义。收集了37例发生岩爆灾害的地下工程的调查资料结合已有岩爆理论(按岩石力学性质、围岩应力条件、围岩结构条件3个方面)总结出15个岩爆影响因素评价指标。采用主观赋权(层次分析法)、客观赋权(熵权法)相结合的方式对各影响因素进行赋权。然后采用云模型理论实现岩爆烈度与影响因素间的不确定映射,采用正向云发生器算法求得样本各个岩爆烈度等级的综合确定度,并判别岩爆等级。最后采取该评判模型对某水电站地下洞室进行岩爆烈度等级判别,其判别结果与实际岩爆等级相符,证实该方法具有一定的适用性。     

神经网络及其在岩爆灾害预测中的应用

岩爆是高地应力区岩质隧道开挖施工过程中发生的主要施工地质灾害之一,它的发生对隧道施工企业的安全生产构成很大的威胁,对岩爆发生可能性及其程度的预测是这类隧道设计、施工及安全生产所面临的重大问题。依据隧道岩爆发生的条件,基于国内外隧道及地下工程岩爆实例,应用人工神经网络方法,建立了岩爆危险性预测的评价模型并应用vc＋＋6.0实现了该评价模型,将其运用到武隆隧道的岩爆预测中,取得了良好的效果。     

基于应力与围岩分类的冲击地压危险性评价研究

基于山东某矿井复杂多样的地质和开采环境,提出了对冲击地压实行分类评价的技术思路。根据外部应力与巷道围岩相互作用后的围岩结构稳定性及其冲击倾向性,对围岩的冲击危险性和类型进行分类。外部静应力计算时采用倾向"载荷三带"理论模型,动应力计算时采用长壁工作面走向"载荷三带"理论模型,再叠加上构造应力等,实现了外部应力的近似计算;将外部应力作用于不同的围岩结构,结合煤岩体的冲击倾向性,得到围岩的冲击危险性和冲击类型。以此为基础形成的冲击地压分类与评价方法能较准确地反映回采工作面的冲击类型和危险程度,为制定针对性的治理措施提供了较准确的依据。研究成果已经在山东能源集团进行了应用,取得了良好的效果。     

冲击地压预测的PSO-SVM模型

 冲击地压是一种复杂的非线性动力学现象，其发生机制非常复杂，而在监测数据的基础上对其进行分析预测，是冲击地压的一个重要研究方法，但是采用传统的数学力学方法很难表达冲击地压与其影响因素之间的复杂非线性关系，其中采用时间序列进行预测是一个重要的研究方向。针对这一问题，将冲击地压看作一时间序列过程，采用支持向量机建立冲击地压序列之间的非线性关系；同时，考虑到支持向量机参数对预测效果的影响，采用微粒群算法对支持向量机参数进行优化选择，从而提出冲击地压预测的PSO-SVM模型，提高支持向量机的推广预测能力，并对一具体算例进行研究分析。研究结果表明，该方法是科学可行的，并具有很好的精度。     

岩爆机理声发射试验研究

采用单向和三向应力状态下的岩石声发射测试技术,对不同岩性岩石的岩爆机理进行了系统地试验研究。研究表明,强度不同、结构差异、不同岩性的岩石,其在单向和三向应力状态下的声发射特性明显不同,而同种岩性岩石在单轴压缩和围压条件下的声发射特性则极为相似,其声发射特征应力值之间也存在一定的规律性关系,对于强度高的岩石和强度低的岩石这一规律都存在,由此总结出不同岩性岩石在不同应力状态下的岩爆发生特征。试验研究表明,采用岩石声发射测试技术追踪岩爆的产生和发展过程,是进行岩爆机理研究的一种科学、有效的方法。     

高应力区分层开采冲击地压事故发生机理研究

以某矿厚硬顶板条件下特厚煤层上分层开采发生的巷道与工作面同时冲击的事故为背景,研究事故发生的机理与治理方法。研究表明:引起事故的主要力源来自上层煤煤柱、不等宽区段煤柱、巨厚坚硬顶板和大断层等形成的集中应力;主要冲击灾害体是巷道和工作面内的底煤;底煤发生冲击的主要力学机理是底煤在水平应力突变条件下发生屈曲破坏,并在垂直应力作用下发生冲击性滑移。提出了上层煤柱对下层煤采动影响范围与冲击危险范围的评估方法,为制定恢复生产方案提供了科学依据。根据发生事故的机理,制定并实施了恢复生产的方案,通过实施危险区卸压措施和建立冲击危险实时监测预警体系,工作面恢复了生产,保障了安全开采。     

隧道工程岩爆预测及防治方法研究

介绍了隧道工程中岩爆的概念、特征以及岩爆的深度和宽度变化规律,通过对地下工程中产生的各种岩爆情况进行分析,总结了岩爆产生的条件,对岩爆预测及防治方案进行了研究。     

玲珑金矿花岗岩岩爆倾向性的实验研究

通过基本岩石力学实验,得到了花岗岩的力学参数,在此基础上,建立了三种岩爆倾向性指标(岩石脆性指数、岩石弹性变形能指数、岩石冲击能指数)对其进行岩爆倾向性判别,结果表明:玲珑金矿花岗岩为强岩爆倾向性,已具备了发生强烈岩爆的内部条件。     

孤岛工作面冲击矿压危险及其控制

孤岛工作面及其周围巷道附近应力集中程度高，顶板运动剧烈，再加上地质构造的影响，当采深较大时，冲击危险程度很高，很容易引发冲击矿压。孤岛工作面冲击矿压危险检测预报及控制的技术是先分析冲击危险程度，确定冲击危脸指数，提出早期预报，然后，采用电磁辐射和钻屑法进行及时预报，最后，采用卸压爆破进行处理，并采用电磁辐射和钻屑法检验防治措施的效果。实践证明，这套技术安全、可靠、有效，能够保证在工作面进行高效生产。     

基于微震监测技术的岩爆预测机制研究

以锦屏二级水电站岩爆高发洞段作为研究对象,采用微震监测技术作为岩爆监测预警手段。通过对比现场实际情况和微震监测结果,揭示出微震的时空演化与岩爆之间的关系;通过岩体损伤过程特征提取对应的微震监测事件,总结出微震事件密度云图、微震事件震级与频度的关系、微震事件震级、能量集中度等微震监测指标规律,并以地震学中的3S原理作为岩爆判断基础,提出4个岩爆判据。现场应用结果表明:在深埋岩体隧洞中,岩爆的时间、空间、强度等分布存在较明显的规律性,微震活动对岩爆事件普遍具有时间优先性和空间一致性,应用该岩爆判据能够达到岩爆危险区域的精确预测,为隧洞的岩爆预测和微震监测预警提供依据。