基于V-SVR算法的岩爆预测分析

以预测地下工程岩爆发生为研究目的,在综合影响岩爆的关键因素的基础上,选取地下工程围岩最大切向应力、岩石单轴抗压、抗拉强度、弹性能量指数、围岩切向应力与围岩抗压强度比值、围岩抗压强度与其抗拉强度的比值作为岩爆预测的评判指标,建立了一种基于改进支持向量机算法(v-SVR)的岩爆预测方法,并利用国内外45个岩石地下工程实例进行学习,对另外的16个实例进行了预测,取得了较好的效果,其预测精度明显优于灰色理论和常规SVR算法,与GA-BP神经网络算法相近.     

基于Fisher判别的地下工程岩爆预测

按照Russenes和王元汉等人的岩爆经验判别准则,取硐室最大切向应力和岩石单轴抗压强度的比值、岩石单轴抗压强度和岩石单轴抗拉强度的比值、弹性能量指数作为地下工程岩爆的评判指标,利用国内外14个地下工程岩爆资料作为训练样本,建立Fisher岩爆级别判别模型,并对待判样本岩爆级别进行了预测.结果表明,所建Fisher岩爆判别模型的计算结果与实际情况吻合程度高,具有较强的判别能力.     

数据缺失的SOA-KELM岩爆倾向性预测

:为简化模型结构、解决迭代训练拖延问题,利用海鸥（SOA）算法进行核极限学习机（KELM）重要参数择优,建立基于数据插补和SOA-KELM的岩爆风险预测模型。综合岩爆预测过程中多因素影响,选取单轴抗压强度,单轴抗拉强度等6种指标作为岩爆风险评价指标,搜集93组岩爆实测样本。一方面采用随机过采样补充少数类别样本数据,一方面采用ELMAN神经网络进行缺失数据插补,构建高质量岩爆风险预测样本数据库。最终将预处理后的数据输入4种模型中进行分类预测。结果表明：数据插补后,各模型预测准确率提升5.56%~16.67%。不同情况下,SOA-KELM预测准确率均为最高数值,且数据随机过采样处理并未影响模型预测准确率,融合ELMAN神经网络和SOA-KELM的预测模型可有效应用于岩爆风险预测,为实际岩爆预测提供了新思路。     

基于权重融合的多维云模型岩爆预测研究

岩爆是地下空间开发和矿业工程中主要工程地质灾害之一,岩爆倾向性预测是必须解决的岩石工程的重大问题。针对岩爆预测过程中多因素综合影响的特点,采用云雾化理论对权重融合的合理性进行检验,获得检验通过的综合权重,采用多维云模型岩爆预测方法,生成综合多种指标的等级综合云。最后,通过若干组国内外典型岩爆实例验证模型的可靠性和实用性,并与CRITIC-云模型、熵权-云模型和RS-TOPSIS模型对比,结果表明:基于云模型理论的权重融合方法能获得更为合理的综合权重,多维云模型应用于岩爆倾向性预测是有效的,可以直观、快速有效地判定岩爆烈度分级。     

基于贝叶斯判别分析方法的岩爆烈度预测研究

针对各种岩爆烈度预测判据的结果有时产生比较大的误差,提出了贝叶斯判别分析方法。选取强度脆性系数(Rb)、弹性应变能储存指数(Wet)、Russenses判据作为岩爆预测的判别因子,建立贝叶斯判别分析模型,并对样本进行后验概率和回代检验,最后利用该模型进行预测。研究结果表明,该模型预测结果准确率达93.75%,与实际情况较吻合,可以在实际工程中应用。     

某深井矿山岩爆预测模式研究

针对某深井矿山的微震监测信息,采用地震学原理进行震源参数量化计算,结合现场岩爆记录,对井下地压活动与微震参数时空变化的响应规律进行了研究.结果表明:一定时间域内微震参数的空间变化反映了岩体的应力分布状态,可做为岩爆危险区识别的依据;一定空间域内微震参数的时间变化与岩体破裂过程紧密相关,震源参数随时间突增、骤减等异常变化表征岩体不同的变形阶段.基于研究结果,提出以应变硬化结束应变软化开始的时间点作为岩爆预警点,构建了该矿岩爆预测的一般模式,实际应用效果较好,为类似矿山的岩爆预测提供了借鉴意义.     

基于非线性混沌理论的岩爆预测方法分析

为了提高岩爆预测的准确性,作者分析了非线性理论在岩爆研究中的应用,发现岩爆围岩系统发展具有混沌特性。因此,提出了应用非线性混沌理论对岩爆监测数据进行重构,并分析混沌吸引子的平衡,以建立岩爆预测模型的研究思路,以期进一步提高岩爆预测的准确性。     

基于非线性混沌理论的岩爆预测方法展望

在回顾总结几十年来国内外岩爆预测预报的历史经验的基础上，结合近年来蓬勃发展的非线性理论，从岩土体天然的非线性本质出发，提出以非线性混沌理论作为基本出发点来研究非线性的岩爆问题的思路。     

基于灰色关联分析理论的岩爆烈度预测研究

基于灰色系统的灰色关联分析理论,选取影响岩爆的一些主要因素,如地应力、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的很好,说明岩爆预测的灰色关联分析方法的有效性。     

基于PCA-SVM的岩爆预测

岩爆是深部地下工程开挖掘进过程中常见的地质灾害,具有显著的随机性、突发性和复杂性,随着深埋工程的增多,岩爆预测的重要性日益凸显.根据岩爆的影响因素、特点及成因,选取了围岩切向应力σθ,单轴抗压强度σc、单轴抗拉强度σt、脆性系数σc/σt、应力系数σθ/σc和冲击倾向性指数W et等6个主要预测指标.首先用主成分分析法...     

基于判别分析法的岩爆烈度预测研究

岩爆是岩土工程中棘手的地质灾害,工程中以预防为主。现有岩爆分级预测模型大多存在选取样本较少和准确率较低的问题。综合岩爆的参考指标,现选取围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度比σ_θ/σ_c(应力系数)、岩石单轴抗压强度与单轴抗拉强度比σ_c/σ_t(脆性系数)和弹性能量指数W_et作为分级评判指标,广泛收集不同工程的104组岩爆实例,选取其中84组作为样本集进行训练,20组作为测试集进行检验,应用SPSS的判别分析中的Bayes判别和Fisher判别训练及测试,输出结果中,选取了训练效果较好的Bayes判别模型。对95.23%的样本集进行了正确分类,验证集检验准确率为85%,将该模型应用于工程实例中,预测结果与实际结果相符,预测结果表明该模型有较好的应用前景。     

基于信念网络的岩爆倾向性预测模型研究

为了在岩爆预测精确度和工程实用性之间寻找平衡点,提出基于信念网络的岩爆等级预测模型,综合考虑岩爆的发生机理和目前已有的判别依据,选取最大切向应力与岩石单轴抗压强度比值等因素作为评价指标。在专家论证的样本数据集的基础上,采用梯度下降法对输入不完备信息进行预测优化;应用NETICA软件对已有的样本信息进行统计训练后获得节点间的概率分布,分析了各判据节点与目标节点的敏感度。利用该预测模型对工程实例进行分析预测,验证了模型的可行性,为岩爆等级预测提供一种新的方法和途径。     

大厂105号矿体深井开采岩爆倾向性研究

大厂105号矿体的埋藏深度在1km左右,目前正在进行开采前期的勘探和设计。通过室内岩爆力学试验,分析了该矿体2种典型岩石的弹性变形能指数Wet、冲击能指数Kcf、岩石脆性系数B和最大储存弹性应变能指标Es。结果表明:围岩无岩爆倾向性,锡矿石具有弱岩爆倾向性。     

基于地震CT技术的冲击地压危险性评价模型

运用地震波运动学理论,分析了地震波在“岩-煤-岩”特殊结构中的传播路径特征,结合现场实测数据统计结果,得出通过地震波走时CT技术,可利用回采工作面煤岩交界面的折射波对顶（底）板纵波波速进行成像,进而间接反映煤层性质。深入分析了地震波波速和地震波波速梯度与冲击地压危险性的相关性,以此为基础,初步建立了以地震波波速异常系数和地震波波速梯度系数为主要因子的冲击地压危险性评价模型。该模型基于地震CT技术对煤岩体纵波波速的成像数据,评价结论以二维图像形式表现。将该模型应用于新疆宽沟煤矿冲击地压工作面,评价结论与现场实际情况吻合性较好。     

基于修正散点图矩阵与随机森林的岩爆等级预测

为了提高岩爆预测模型的精度,以围岩洞壁最大切向应力(MTS)、岩石单轴抗压强度(UCS)、岩石单轴抗拉强度(UTS)、应力系数(SCF)、脆性系数(BI)、岩石弹性能指数(EEI)等参数作为预选预测指标.运用修正散点图矩阵分析指标间、指标与岩爆等级间的关系,筛选指标集中的离群值,确定构成岩爆预测的指标体系.引入并优化随...     

基于粗糙集的可拓评判在岩爆预测中的应用

结合四川江边电站引水隧洞,根据国内外已有的多种岩爆判据,选取了多个评价指标,以粗糙集理论中的属性约简和条件属性权重计算为基础,建立该隧洞岩爆预测的可拓评价模型,得到了引水隧洞多个洞段的岩爆等级,并与这些洞段的实际岩爆发生情况进行对比分析。结果证明,该方法的评价结果与实际情况较为吻合,对后期施工有较好的指导作用。     

基于两体系统动态加卸载效应的冲击地压机理

从冲击地压事件的能量来源出发,提出了破裂体和释能体相互作用的冲击震源模型,分析了冲击地压过程中能量传递与释放的动态机制,指出冲击源两体之间存在动态加、卸载效应。破裂体中裂纹传播速度越快,对释能体的动态卸载效应越显著,释能体动态应力降越大,能量释放速率越高;释能体动能越大,作用于破裂体的动态加载速率越高,破裂体破坏速度越快,碎裂程度越高,冲击地压发生过程即为两体动态交互作用加速、稳定、减速过程,相关分析与室内两体试验现象吻合。据此理论推测了冲击源的尺度特征,华亭矿区典型冲击地压事件的同步钻孔应变观测结果表明冲击时在破裂区外围不同尺度范围内存在同步应力降,为上述理论提供了工程依据。