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法、物元可拓评判法等的评判结果有较好的一致性。此外,利用该模型对某水电站工程和秦岭隧道工程的岩爆情况进行预测,结果与人工神经网络法、距离判别法等的评判结果一致。研究表明,属性识别模型在研究岩爆发生和烈度分级中具有良好的实用性和有效性,为地下工程岩爆预测提供了一种新的方法。     

基于9种无约束优化算法的岩爆预测BP模型优选

为研究不同训练样本数量和无约束优化算法对岩爆BP(Back Propagation)神经网络模型预测准确率的影响,选取围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度比σθ/σc、岩石单轴抗压强度与单轴抗拉强度比σc/σt和弹性能量指数Wet作为预测指标,广泛搜集整理100组典型岩爆实例建立了训练样本数据库.在样本数量分别为40、70和100时,基于标准算法和9种无约束优化算法建立了10个岩爆BP神经网络预测模型,并提出了考虑不同样本规模影响的岩爆烈度等级预测指数——综合准确值N.比较研究结果表明:BP模型的预测准确率随样本数量增加而提高,3种样本数量下的模型平均预测准确率分别为62.5％、76.4％和87.5％;基于9种优化算法建立的BP网络模型的N值均高于标准BP模型;基于Ploak-Ribiere共轭梯度法优化的BP模型的N值(195)和预测准确率(99.0％)均最高,且在5个工程实例中的预测结果完全符合现场实际,优于标准BP模型、支持向量机模型和其他优化模型,为岩爆烈度等级预测的最佳模型.     

深部地下工程岩爆灾害模糊综合预测模型

为了合理预测深埋隧洞施工过程中岩爆灾害的发生,减少岩爆带来的危害,建立了基于岩石埋深H、岩石单轴抗压强度σ_c、岩石脆性系数σ_c/σ_t、岩石应力系数σ_θ/σ_c和岩石弹性变形能指数W_et共5个指标的评价体系。采用传统的层次分析法确定评价指标权重,模糊综合评价计算岩爆烈度结果,形成岩爆烈度预测模型。将该模型应用于大相岭隧道典型岩爆区段中,岩爆烈度评价结果与实际岩爆等级相符。     

岩爆预测的Bayes判别模型及应用

基于Bayes判别法强大的判别分类能力,将Bayes判别理论应用到深部硬岩岩爆预测当中.选取最大切向应力σ_θ、单轴抗压强度σ_c、单轴抗拉强度σ_t和弹性能量指数W_(et)作为影响岩爆的因素,建立了以σ_θ/σ_c,σ_c/σ_t及W_(et)判别因子的岩爆预测的Bayes判别模型,以国内外15个深部岩体实例为训练样本进行训练,利用训练好的模型对灵宝东峪矿区、平煤集团八矿深部开拓巷道和铜陵冬瓜山深埋硬岩矿山岩爆进行预测.实例研究表明:该模型回判估计误判率为0,预测结果与工程实例实际岩爆情况相符合.     

深部开采岩爆预测的神经网络方法

岩爆是深部高地应力岩石地下工程中的一种常见灾害,其影响因素间存在着极其复杂的非线性关系.在综合分析各种因素的基础上,选取开采深度、围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度比值、岩石单轴抗压强度和抗拉强度比值、岩石冲击性倾向指数作为岩爆预测的评判指标.应用人工神经网络方法,建立了岩爆预测的计算模型,利用国内外一些岩石地下工程资料作为学习样本和测试样本对模型进行训练.结果表明,将开采深度作为一个因素输入,结果更接近于实际,为深部开采岩爆预测提供了科学依据.     

矿岩可爆性分级的距离判别方法及应用

矿岩可爆性的准确判定对采矿设计、安全生产等具有重要意义.将马氏距离判别法引入到矿岩可爆性分级中,建立了矿岩可爆性等级分类的距离判别模型.选用岩石抗压强度、岩石容重、岩石完整性系数和炸药单耗4项指标作为判别因子,将35个矿岩可爆性实例作为学习样本进行训练,建立了相应的判别函数对待判样本进行分类,结果表明经过训练后的模型误判率为零.将判别模型应用于工程实例,判别结果也与BP神经网络方法相符,表明该模型具有良好的判别功能,可以在实际工程中进行推广应用.     

岩石破碎功、坚固性系数、强度关系的实验研究

为了探索岩石突出等地下工程灾害中的岩石破碎功能关系,以岩石破碎理论为基础,进行了不同岩石的破碎和坚固性捣碎实验、破碎粒度筛分分级实验、岩石单轴抗压强度实验。通过对不同岩石的坚固性系数与破碎比功和单轴抗压强度等实验结果进行了回归,分析了三者之间的关系。研究表明,岩石坚固性系数与岩石破碎比功、岩石单轴抗压强度之间线性相关,同时验证了岩石破碎功能关系符合裂纹学说。实验结果对计算岩石动力灾害中的岩石破碎所需能量提供了实验基础和理论依据。     

灰色系统最优归类模型在岩爆预测中的应用

根据与岩爆有关的地质条件建立了岩爆烈度分级表 .在灰色关联分析和模糊模式识别原理的基础上 ,应用最小二乘法构造目标函数、建立岩爆预测数学模型 ,提出了动态权重计算方法和综合评判指数的概念 ,并通过工程实例说明该方法的预测结果比用有限元法计算所得的结果更为科学准确     

距离判别分析法在隧道渗漏水灾害分级中的应用

基于距离判别分析理论,选用隧道的埋深、隧道区植被覆盖情况、隧道区年平均降雨量、隧道区地表水状况等8项指标作为距离判别分析模型的判别因子,以调查的数据作为训练样本,建立了隧道渗漏水灾害分级预测的距离判别分析模型,经过训练后的模型回判估计的误判率为零.利用该模型对国内圆梁山隧道和西奇一号隧道渗漏水情况进行预测,结果与实际符合,说明该模型在研究隧道渗漏水发生可能性及分级预测中有良好的实用性.该方法为隧道渗漏水灾害分级预测提供了一条新思路.     

基于现场数据的TBM掘进速率研究

为了研究TBM掘进速率在不同地质条件下的变化规律,基于吉林引松供水隧道工程开敞式TBM现场掘进数据,将TBM刀盘破岩过程分为3个阶段：挤压阶段、起裂阶段和破碎阶段,并对破碎阶段应用统计回归方法,分析在不同岩石饱和单轴抗压强度、完整性系数的条件下,TBM刀盘贯入度与刀盘推力、刀盘扭矩的关系.研究表明,在特定施工条件下,刀盘贯入度随刀盘推力增大呈幂函数曲线增长,随刀盘扭矩增大呈线性关系增长,增长率与岩石饱和单轴抗压强度、完整性系数密切相关.进一步建立对于不同强度、完整性岩石的掘进机掘进速率模型,进行实际工程施工预测,预测结果的平均相对误差都低于16%,表明模型预测精度较高,可以为实际工程施工中操作参数的优化和不良地质条件的捕捉提供帮助.     

基于KPCA-WOA-KELM的岩爆烈度预测

岩爆是隧道开挖中常见的工程地质灾害,为准确预测岩爆烈度,提出基于KPCA-WOA-KELM的岩爆烈度预测模型.首先,根据岩爆烈度影响因素确定岩爆评判指标,并采用核主成分分析(KPCA)对岩爆数据做特征提取,简化模型输入参数的同时充分保留数据特征信息;其次,使用核极限学习机(KELM)拟合评判指标与岩爆烈度间的非线性映射...     

基于分形插值模型的岩爆预测研究

岩爆等级预测是一个复杂的不确定系统问题,为了准确评价岩爆所处的分类状态,进而为岩爆的防治提供科学依据,提出了基于分形-插值模型的岩爆评价方法.该方法选取影响岩爆评价的3个主要因素,根据分类标准和随机内插方法得到40个标准样本,采用最大似然分类原则确定每个岩爆预测指标的评价分维数,利用加权求和法计算样本的综合评价值,并基于样本综合评价值与经验等级的关系建立分形-插值评价模型.实例分析表明:该模型的评价结果合理、客观,为岩爆预测提供了一种新的研究方法与思路.     

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,对一些岩石地下工程实例进行了分析,预测结果与其他方法的分析结果以及实际情况基本一致。并将模型运用于葡萄山隧道岩爆预测,预测结果与实际岩爆情况符合较好。     

基于岩石破裂时间与声发射能量的花岗岩岩爆协同预警试验研究（英文）

在深部岩土工程和地下工程中,岩爆等动力灾害频繁发生且难以预测。本文以花岗岩为试验对象开展真三轴岩爆室内试验研究。结合花岗岩变形特征,采用声发射(AE)技术可以很好地揭示岩爆过程中微裂纹的演化规律。对撞击计数、振铃计数和能量等声发射特征参数进行综合分析,获得了花岗岩裂纹扩展和损伤演化的阶段性特征,与岩石变形破坏过程具有较好的一致性。随后,基于临界点理论,分析了岩爆过程中声发射能量的加速释放现象。基于损伤理论,提出了不同加载条件下岩石的损伤演化模型,同时确定了岩石破裂时间的预测区间。最后,以损伤为中间变量,构建了岩石破裂时间协同预测模型,并对模型的可行性和有效性进行了验证。     

公路隧道围岩分级的集对分析模型

针对隧道围岩分级问题的复杂性,基于集对分析理论,选取岩石单轴抗压强度Rc、岩体完整性指数Kv、洞轴线与主要结构面的夹角θ、结构面状况Ss和地下水流量W5个因子建立隧道围岩分级的评价指标体系,将围岩分级的各个评价指标与评价标准构筑成一个集对,建立隧道围岩分级的集对分析模型,并引用围岩实测样本数据进行模型检验,运用集对分析...     

层间作用对复合岩石单轴抗压强度的影响研究

为研究岩石层间作用对复合岩石单轴抗压强度的影响,基于直线型莫尔强度准则、格里菲斯准则和德鲁克-普拉格准则,开展复合岩石单轴抗压强度研究。通过分析岩石层间作用,得到层间作用影响下的3种复合岩石单轴抗压强度计算理论模型,并对理论模型进行实验验证。结果表明：（1）岩石层间作用对复合岩石单轴抗压强度影响明显,无论静力平衡状态还是滑动平衡状态,层间作用均会降低高强度岩石强度,增加弱强度岩石强度;（2）各组分岩石层间作用效应受各组分岩石的弹性模量、泊松比、内摩擦角和黏聚力影响;（3）对比理论计算结果与实验结果,直线型莫尔强度准则计算模型误差仅为4%,格里菲斯准则的计算模型误差为113%,德鲁克-普拉格准则的计算模型误差为63%,采用直线型莫尔强度准则计算复合岩石单轴抗压强度最为准确。     

冬瓜山铜矿深井开采岩爆危险区分析与预测

根据冬瓜山矿床典型岩石的抗拉试验、全应力应变试验和峰值强度变形状态下的松驰试验结果以及矿床构造、岩性分布，研究了该矿床岩层的岩爆倾向性分布特征，分析了已发生的井巷岩爆特征；采用数值模拟方法，以硐室周边最大切向应力与岩石的抗压强度之比为判别指标，对采场围岩岩爆危险区进行了预测，研究结果表明：矿体和矿体上盘岩石具有中等岩爆倾向，矿体下盘岩石具有弱岩爆倾向，它们都属于诱导性的岩爆，岩爆发生于具有岩爆倾向、应力大且能够产生能量突然释放的区域，主要集中于工程的交叉处附近、不同岩层的接触带附近的较坚硬岩体以及采场顶板、矿柱和采场四角的局部区域。     

应用有效波长进行奶茶品种鉴别的研究

基于最小二乘支持向量机建模方法,提出应用奶茶在可见/近红外光谱谱区的有效波长进行其品种鉴别的新方法.用225个样本建模,75个样本进行预测.通过对光谱数据进行偏最小二乘法分析,根据载荷图和回归系数图选择鉴别奶茶品种的有效波长（EW）,并建立EW与最小二乘支持向量机（LS SVM）相结合的EW LS SVM模型,同时与应用主成分（PC）和小波变换（WT）建立的PC LS SVM和WT LS SVM模型进行判别准确率的比较.结果表明,应用EW、PC和WT建立的模型对建模样本的判别准确率均为100%,对预测集样本判别准确率分别为98.7%、98.7%和100%,获得了理想的鉴别效果.研究表明,应用可见/近红外光谱谱区的有效波长进行奶茶品种鉴别是可行的,且EW LS SVM模型能获得满意的鉴别精度.     

隧道围岩分级判别的未确知均值聚类模型

基于未确知测度理论,建立隧道围岩分级的未确知均值聚类分析模型。针对隧道围岩分级判别中等级评价中许多不确定性影响因素,选用岩石等级、风化程度、岩体弹性纵波波速、岩体结构、地质构造影响程度、节理裂隙发育程度和地下水情况等7个指标作为隧道围岩分级的判别因子;以20组隧道围岩实测数据作为训练样本,建立各评价因子的未确知测度函数,用各分类样本平均值表示其分类中心;根据信息熵理论计算各评价因子的权重,依照置信度识别准则进行等级判定;用建立的模型对20组实测数据逐一进行回检,正确率为100％。将建立的模型对待分类的10个样本进行测试,并与实际结果进行比较。研究结果表明：该模型判别预测结果与实际结果吻合,比较客观地反映了隧道围岩分级的复杂状况;且方法科学合理,意义明确,为隧道围岩分级判别提供了一种新思路。     

黄金分割法在抗滑桩锚固比优化设计中的应用

在抗滑桩设计参数中,桩间距和截面尺寸已有较深入的探讨,而锚固段长度的确定,尤其是弹性抗滑桩锚固比的确定尚有待深入研究.为此,在建立锚固段岩石单轴抗压强度和水平地基系数的关系基础上,引入黄金分割优化算法,编制专门的计算程序进行锚固比优化设计,以实现满足加固后稳定性要求,侧应力复核及构造配筋等要求的前提下,达到抗滑桩单桩费用最低的优化目的.最后结合三峡库区某工程实例,表明该方法具有较好的工程应用价值.