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。     

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。     

岩爆预测和烈度分级的属性数学模型及其应用

基于属性数学理论,建立岩爆发生预测和烈度分级的属性识别模型。该模型选择影响岩爆的主要因素,如最大切向应力σθ,单轴抗压强度σc,单轴抗拉强度σt以及弹性能量指数Wet,并以σθ/σc,σc/σt以及Wet作为岩爆评价指标和烈度分级标准,通过构造属性测度函数以计算单指标属性测度,以相似数定义相似权的方法确定评价指标的权重,应用置9+信度准则对岩爆进行属性识别。针对一些岩石地下工程实例对模型进行验证,评判结果与实际情况符合得较好,并且与模糊综合评判     

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。     

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。     

自组织特征映射神经网络在岩爆分级预测中的应用

岩爆是地下工程一种常见的动力灾害。为了提高岩爆预测精度和探究岩爆参数之间的潜在关系,本文借签一种自组织特征映射神经网络(SOFM),构建了岩爆烈度分级预测的无监督学习模型。结合国内外岩爆判据,选取围岩最大切应力、单轴抗压强度、单轴抗拉强度、应力系数、脆性系数及弹性能量指数6个参数作为评价指标。将46个典型的岩爆案例输入到竞争层为2×2拓扑结构的SOFM模型中进行训练。结果表明:SOFM模型具有可靠的聚类能力,其正判率为90%;与现有的有监督学习模型进行了比较,验证了本文建立的SOFM模型的优越性;最后,对SOFM聚类结果分析发现,脆性系数对轻微、中等及强岩爆的影响权重均较大,选取的6个评价指标对强岩爆和中等岩爆区分并不明显。     

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。     

基于遗传算法和BP网络的岩爆预测

选取影响岩爆的一些关键指标,例如脆性系数、弹性应变能指数、应力强度比等作为输入参数,采用经遗传算法优化过的BP网络,对岩爆的发生及其烈度进行了预测.针对国内外一些地下工程的实例进行了分析计算,预测结果与实际情况是符合的,说明这种方法有一定的实际意义.     

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     

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.     

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。     

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。     

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。     

岩爆预测的最大熵最优相对隶属度方法

通过分析国内外岩爆预测的判据,选择岩爆发生所需的力学条件、完整性条件、储能条件和脆性条件作为岩爆预测指标.引入岩爆预测的相对隶属度概念,计算了岩爆的相对隶属度模糊矩阵和预测指标的权重,以信息熵来描述并比较岩爆评价中的不确定性,定义了加权广义权距离来表征岩爆的差异.根据最大熵原理建立了岩爆预测的模糊最优化模型,对一些岩石...     

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。