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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

施工隧道岩爆风险安全预警

在国内外典型隧道岩爆案例的基础上,总结了岩爆发生规律,提取了岩爆主要影响因素,基于模糊理论建立了岩爆事故的概率及规模综合评价模型,并将模型应用于西南地区某隧道中,验证了多级模糊综合评价模型在岩爆预警中的有效性。     

基于证据理论的岩爆预测

岩爆是高地应力地区岩石开挖中的一种动力破坏现象,其机理复杂、影响因素众多,单一的评价指标无法准确描述岩爆发生的可能性。基于信息融合思想,提出一种能够综合考虑多指标共同作用的岩爆预测方法。该方法以证据理论为基础,以岩爆等级为识别框架,根据岩爆发生所需条件,选取最大切向应力与岩石单轴抗压强度比值、岩石单轴抗压强度与抗拉强度比值、岩石弹性能量指数为证据体,采用粗糙集理论客观确定了各证据体的确定信度,建立了基于证据理论的岩爆烈度预测模型。12组工程实例的预测结果表明该模型具有较好的预测精度。将该模型应用于苍岭隧道和锦屏二级水电站探硐岩爆预测,预测结果与实际情况完全吻合,说明该模型具有较好的实用性。     

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。     

岩爆的影响因素分析与预测

岩爆是地下工程建设过程中常见的一种地质灾害现象。结合国内外部分工程岩爆发生的实际情况,分析了影响岩爆的主要因素和部分特征。并通过对齐热哈塔尔引水隧洞支洞施工过程中岩爆的发生特征分析,对引水隧洞主洞的岩爆发生情况进行了预测。结果表明,工程施工过程中要不断认识和总结岩爆的发生规律将更有利于岩爆的预测与预防。     

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。     

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。     

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。     

岩爆及其判据和防治

 岩爆研究可以追溯到18世纪上半叶。迄今为止,虽然诸多科研成果已经问世,但岩爆仍然是一个世界性难题。作为一般性的论述,首先提供一些背景材料,涉及到国内外一些工程实例、研究方法等。然后,叙述国际范围内常用的一些岩爆判据和岩爆分级方法;论述岩爆的预测和预报;对岩爆防治,包括应力解除钻孔、注水湿化和锚固等方法进行综述。最后,对锦屏二级水电站辅助洞发生的岩爆实例进行重点介绍,并在综合已有资料的基础上对岩爆判据、分级及防治等提出意见和建议。     

Prediction and prevention of rockburst in metal mines——A case study of Sanshandao gold mine

Rockburst is a kind of artificial earthquake induced by human activities,such as mining excavations.The mechanism of rockburst induced by mining disturbance is revealed in terms of energy in this context.For understanding the rockburst mechanism,two necessary conditions for the occurrence of rockburst are presented:(1)the rock mass has the capability to store huge amount of energy and possesses a strong bumping-prone characteristic when damaged;and(2)the geological conditions in the mining area have favorable geo-stress environments that can form high-stress concentration area and accumulate huge energy.These two conditions are also the basic criteria for prediction of rockburst.In view of energy analysis,it is observed that artificial and natural earthquakes have similar regularities in many aspects,such as the relationship between the energy value and burst magnitude.By using the relationship between energy and magnitude of natural earthquake,rockburst is predicted by disturbance energy analysis.A practical example is illustrated using the above-mentioned theorem and technique to predict rockburst in a gold mine in China.Finally,the prevention and control techniques of rockburst are also provided based on the knowledge of the rockburst mechanism.     

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。