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。     

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。     

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     

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.     

基于四大集成学习的岩爆烈度分级预测

为准确预测岩爆灾害,将Boosting,Bagging,Stacking,Voting四大集成学习运用到岩爆灾害预测中,比较普通机器学习算法、Boosting与Bagging预测性能,提出一种Stacking与Voting的基模型选取方法。首先,搜集275组国内外岩爆案例构建原始岩爆数据集,通过对原始岩爆数据集中不同岩爆等级的统计参数进行分析,以及使用TSNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)算法将原始岩爆数据集进行降维可视化分析,可知原始岩爆数据集中存在大量离群点并且数据不平衡。其次,先后使用Yeo-Johnson变换与K-means SMOTE过采样将数据正态化与平衡化,分别减少离群点以及数据不平衡的影响。正态化并且平衡化后岩爆数据可分性增强。然后,对包含普通机器学习,集成Boosting,集成Bagging的15种机器学习算法进行训练预测,通过宏平均的精确率以及Friedman统计假设检验比较各类模型的预测性能。最后,提出一种多样性与精确率权重融合的Stacking与Voting岩爆烈度分级预测方法。使用穷举法依次剔除精确率...     

基于微震信息的岩爆体积分级与判别方法研究

深埋地下工程岩爆灾害的危害性与其爆坑规模直接相关,为进一步提高岩爆灾害的精细化表征及预测水平,开展基于微震信息的岩爆爆坑体积分级及判别方法研究。首先,通过对收集到的111个来源于锦屏二级水电站深埋隧洞群工程的岩爆案例进行统计分析可知,岩爆孕育过程中的累积微震事件数、累积微震释放能、累积微震视体积、微震事件率、微震能量释放率、微震视体积率这6个指标与岩爆爆坑体积之间具有较高相关性,即岩爆爆坑的体积分布与微震参数取值之间呈现出较为明显的从低到高的层次差异性。其次,利用层次聚类分析手段,从工程实用性与可预测性的角度构建一种岩爆体积分级划分方案,以锦屏隧洞工程为例,将岩爆体积等级划分为五级,并确定相应等级的体积阈值。最后,基于改进的分类回归树(classification and regression tree,简称为CART)算法,构建了用于确定不同岩爆体积等级下各微震参数判别阈值的决策树,形成岩爆体积等级的6个单微震参数判据;进一步,提出一种基于多微震参数的岩爆体积等级综合判别的蛛网图方法,并通过案例反分析确定相应的判别准则,利用该方法可快速实现洞室开挖过程中岩爆潜在规模等级的判别。对收集...     

模糊可变集合与模型及在岩爆分级预测中的应用

在工程模糊集理论基础上，系统建立模糊可变集合理论、模型与方法，其中包括：差异函数的概念与定义、相对隶属度公式、模糊优选BP神经网络模型及级别特征值公式，并对相关公式进行了分析论证。提出模糊可变集合的预测方法，针对国内外一些岩石地下工程实例进行了分析，并用级别特征值对岩爆的发生与否及烈度大小进行预测，结果与实际情况吻合地较好，说明模糊可变集合综合预测方法是有效的。     

应变型岩爆三要素分析及岩爆势表达

 在已建立的应变型岩爆五因素综合判据基础上,通过现场地质调查、统计分析和运用关系矩阵法,对所涉多个因素和指标进行归类合并,形成包括最大切向应力 ,岩石抗拉强度 和岩体完整性指数 等3个主要独立参数的经验拟合表达式 ,用来表征岩爆趋势和强度(简称岩爆势 )。对岩爆强度的无、弱、中和强等4个级别,提出3个分级界限值(1.7,3.3和9.7)。概算深度H = 1 000和2 000 m(侧压系数 = 1.0)时 结果分别为3.3和6.5,相当于弱岩爆上限值和中岩爆中间值。工程实例检验应用进一步表明该岩爆势指标的科学合理性。     

岩爆综合预测评价方法

在综合分析岩爆发生条件的基础上，对岩爆产生的影响因素进行了系统归类，提出一种岩爆发生的综合预测评价方法，即系统决策和模糊数学相结合的层次分析-模糊综合评价法(AHP-FUZZY)。该方法较全面地考虑了岩爆灾害发生的多种影响因素，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了评价，避免单一判据所带来的局限性，为岩爆灾害评价提供一种新的综合预测和评价方法。     

加权距离判别分析法在岩体质量等级分类中的应用

距离判别分析法是一种按多指标性能参数进行分类的方法,已被应用于工程岩体质量的等级分类中.但传统的距离判别法对各个指标的重要性同等对待,夸大一些微小变化指标的作用.因此,采用加权马氏距离对样本中各指标进行加权处理以区分其重要性.首先对工程岩体质量指标运用主成分分析思想,计算出一组新的指标参数和与之对应的反应原始指标信息的贡献率,以贡献率组成对角阵作为权值矩阵;然后把数据标准化处理,计算加权马氏距离判别岩体质量等级.将该方法应用于工程实践,并与人工神经网络法、距离判别法进行比较.研究结果表明,加权距离判别分析法具有更高的判别能力,是一种准确有效的岩体质量分级方法.     

距离判别分析法在岩体质量等级分类中的应用

将距离判别分析法应用于岩体质量等级分类问题中,建立岩体质量等级分类的距离判别分析模型,选用单轴抗压强度、岩体声波纵波速度、体积节理数、节理面粗糙度系数、节理面风化变异系数和透水性系数6项指标作为距离判别分析模型的判别因子,以工程岩体实测数据作为学习样本进行训练,建立相应线性判别函数对待判样本进行分类。研究结果表明,距离判别分析模型分类性能良好,预测精度高,回判估计的误判率很低,是岩体质量等级分类的一种有效方法,可以在实际工程中进行推广。     

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。     

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。     

冲击地压预测的电荷感应技术及其应用

利用建立的煤岩电荷感应试验系统,研究煤岩变形破裂过程的电荷感应规律;利用研制的电荷感应仪对矿井进行现场测试。试验研究表明,煤岩在变形破裂过程中有电荷感应信号产生,煤岩体中应力越高,变形破裂过程越强烈,产生的电荷感应信号越强;在临近峰值应力前电荷感应信号最强,在煤岩体破坏后也有较强的电荷感应信号产生;抗压强度越高的煤样,电荷感应信号也越强,信号越丰富,持续时间越长。煤岩体变形破裂过程中产生电荷的主要原因是微破裂导致裂隙尖端电荷分离和摩擦作用。现场实践表明,测得的电荷感应值与煤体所处的应力水平是有一定关系的。在工作面平稳时期,测得的电荷感应幅值较小,而在发生冲击现象时测得的电荷感应幅值较大。利用电荷感应方法能够预测冲击危险的发生,但尚处于试验阶段,电荷感应预测技术还需要在现场不断验证和完善,以期最终为矿井冲击地压等煤岩动力灾害的非接触预测预报提供可靠的技术支持。     

基于改进的距离判别分析法的南水北调西线工程TBM施工围岩分级

 对马氏距离判别法和层次分析法存在的不足进行改进,将改进的距离判别分析法应用于南水北调西线工程TBM施工围岩分级中。根据TBM施工特点和相关研究成果,将TBM施工围岩分级标准定为4级。选用岩石强度、岩组特征、结构面间距、结构面与洞轴线夹角以及石英含量5项指标作为判别因子,以南水北调西线工程杜柯河-玛柯河段实例数据作为学习样本进行训练,建立TBM施工围岩分级的改进的距离判别分析模型,利用得到的线性判别函数对待判样本进行分级。最后,将改进的距离判别分析法得到的判定结果与传统马氏距离判别法、RTBM法以及RMR方法得到的判别结果进行对比分析,验证了改进的距离判别分析法的有效性。研究结果表明,改进的距离判别分析法具有预测精度高等优点,为TBM施工围岩分级提供了一种新的有效方法。     

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。