基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机的岩爆倾向性预测

为有效预测岩爆灾害发生烈度,提出一种基于组合赋权的混合粒子群优化支持向量机(H-PSO-SVM)岩爆倾向性预测模型。根据岩爆发生机制,在分析岩爆发生的主要影响因素的基础上确定出评判指标;综合考虑模糊层次分析法(FAHP)所得主观权重和熵权法所得客观权重,应用调和平均数概念,构建组合赋权准则;引入遗传算法交叉、变异操作改进传统粒子群(PSO)极值跟踪和粒子更新方法,建立H-PSO-SVM岩爆倾向性预测模型。利用国内外已有工程实例数据进行50次随机抽样试验,对比分析H-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型等预测结果。结果表明:H-PSO-SVM模型应用于岩爆工程实例预测具有可行性和适应性,模型预测的准确率高于其他模型,且预测结果更稳定。     

基于BP网络理论的岩爆预测方法

选取影响岩爆的一些主要因素,如地应力大小、岩石抗压和抗拉强度、岩石弹性能量指数,采用人工神经网络理论,根据国内外一些岩石地下工程实例构造样本集,建立了一种新的岩爆预测模型.此模型可以直接应用于岩石地下工程,对岩爆的发生与否及烈度大小进行预测.实例表明,预测结果与实际情况符合得很好,说明了此模型的有效性.     

在线极限学习机在岩爆预测中的应用

为有效预测地下工程岩爆的发生及烈度,结合地下工程岩爆的特点,分析岩爆影响因素及相关判别依据,选取围岩最大切向应力σ与岩石抗压强度σc之比σ/σc、岩石抗压强度σc与岩石抗拉强度σt之比σc/σt以及弹性能量指数Wet为判别因子,引入在线极限学习机理论,建立了岩爆预测的OS-ELM判别模型。以搜集到的国内外15组工程岩爆数据进行训练建模,训练完成后将样本数据做输出预测,得到模型的预测精度达97.98%,并与SVM、BP模型进行对比分析,结果表明,OS-ELM模型精度优于SVM和BP模型。利用该模型对国内两处隧道岩爆情况进行预测,结果与实际情况基本相符。研究表明,OSELM判别模型在岩爆烈度分级上具有良好的适用性和有效性。     

基于改进组合赋权-TOPSIS法的岩爆倾向性评判模型

针对岩爆倾向性评价模型中指标权重难以确定导致预测精度不高的问题,提出1种基于改进组合赋权-TOPSIS法的岩爆倾向预测模型。综合考虑岩爆发生条件,选取岩性条件、应力条件和围岩条件3项准则对应的15个岩爆倾向性判别指标。采用3标度法的改进层次分析法（IAHP）与熵权法（EWM）结合,消除主、客观因素影响获得最优权重,运用逼近理想解法(TOPSIS)分析评判对象与虚拟理想解的贴近程度,从而判断岩爆倾向性等级。研究结果表明:弹性能量指数Wet、动态DT参数、能量储耗指数k、T准侧和应力指数S对岩爆倾向性影响较大;该模型对岩爆倾向性预测准确率高于85%,可为类似地下岩土工程岩爆倾向性预测提供理论支撑。     

岩爆危险性预测的神经网络模型及应用研究

岩爆是高地应力区岩质隧道开挖施工过程中发生的主要施工地质灾害之一 ,它的发生对隧道施工企业的安全生产构成很大的威胁 ,对岩爆发生可能性及其程度的预测是这类隧道设计、施工及安全生产所面临的重大问题。依据隧道岩爆发生的条件 ,基于国内外隧道工程岩爆实例 ,应用人工神经网络方法 ,建立了岩爆危险性预测的评价模型并应用于实践。     

基于MIV-MA-KELM模型的岩爆烈度等级预测

为准确预测岩爆烈度等级以确保挖掘工程施工安全,提出一种基于MIV-MA-KELM的岩爆烈度等级预测模型。首先,在分析岩爆烈度影响因素的基础上确定主要评判指标,采用文化基因算法(MA)优化核极限学习机(KELM)参数,借助KELM拟合评判指标与岩爆烈度等级间的非线性映射关系;然后,利用平均影响值(MIV)方法以20%的调解率计算各指标影响权重,剔除低影响权重指标并反馈到MA-KELM模型中重新训练与测试;最后,选取巴玉隧道的68组数据进行试验,并用该模型预测秦岭隧道岩爆烈度等级。结果表明:预测结果与实际情况完全一致;MIV-MA-KELM模型能更合理地构建指标体系,有效避免局部最优解,提高岩爆烈度等级的预测准确率。     

基于不同指标无量纲化方法的岩爆预测模型优选

为研究不同指标无量纲化方法对岩爆等级预测模型精度的影响,提高岩爆预测准确率,选取应力系数、脆性系数和弹性能量指数作为预测指标。基于104组岩爆实例大样本数据,采用统一极差处理法、差异化极差处理法、平均化处理法和归一化处理法4种指标无量钢化方法,对预测指标的原始数据进行处理,建立不同的岩爆预测距离判别模型并进行工程实例应用。研究结果表明:基于平均化处理法的岩爆预测模型的回判准确率高达97.1%;对不同矿山、隧道和水电站的6个工程实例的预测结果符合实际情况,说明其是一种准确率高、方便实用的岩爆预测模型。     

基于改进的未确知聚类模型的岩爆倾向性预测

在采用未确知聚类评价模型进行多指标分级评价时,常采用置信度识别准则作为待测对象的属性识别,该准则中置信度的取值由人为取定,当置信度取值不同时,得到的分级判定结果往往出现差异,甚至产生完全不同的判定结果。通过距离判别的思想将未确知聚类理论中的置信度识别准则进行改进,并运用到岩爆烈度的分级预测中。根据岩爆发生的主要影响因素,选取岩石单轴抗压强度σ_c、单轴抗拉强度σ_t、最大切应力σ_θ及岩石的弹性变形能指标W_(et)为岩爆主要影响因子。并以σ_c/σ_1、σ_θ/σ_c、W_(ey)为岩爆烈度等级评价因子,建立未确知测度模型,以距离判别改进后的属性识别方法进行分级预测,并与原置信度识别准则得到的判别结果进行分析和比较。为验证改进模型的实用性,以贵州开磷集团马路坪矿区为例,采用改进的未确知聚类模型对其岩爆烈度等级进行预测分析。结果表明,预测结果与实际情况基本吻合,证明采用改进后的未确知测度模型的判别结果不仅消除了由于置信度取值不同造成的判别结果误差,降低了人为主观因素的影响,而且具有较高的判别准确性和可行性。     

国内外岩爆预测的研究现状与发展趋势

在讨论岩爆预测的重要性和紧迫性的基础上，从岩爆的形成机理、预测预报等方面，阐述了国内外岩爆预测的研究现状。较全面地介绍了岩爆预测的方法，对有关预测方法或技术作了评述。最后分析了岩爆预测技术的发展趋势，并对我国岩爆预测研究的工作重点提出了一些建议。     

喀喇昆仑公路深埋隧道岩爆特征及影响因素分析

为研究板块碰撞区高地应力条件下隧道开挖过程岩爆的致灾特征,确保施工安全,以喀喇昆仑公路2号隧道为工程依托,通过对隧道施工期间1 110次岩爆记录深入研究,分析总结出岩爆的运动类型、发生位置、坑口性状、岩体散落等方面的基本特征,以及岩爆次数与埋深、开挖暴露时间、掌子面距离关系等岩爆特征规律.根据岩爆特征,并结合室内岩体物理力学性质试验成果和区域地质环境条件,综合分析认为2号隧道岩爆的发生是受区域挤压构造应力场、片麻岩脆性指数高、最大水平主应力方向与隧道轴线大角度相交、高山峡谷谷底应力集中、岩爆段干燥无水、隧道断面形状及开挖方式等因素影响,其中区域挤压构造应力场对岩爆的发生起控制作用.并在此基础上,提出了对围岩实施喷水软化、调整爆破参数、在掌子面钻超前卸压孔等有效的岩爆预防措施,在一定程度上降低了岩爆的发生概率.研究结论为今后在高地应力环境下建设地下工程避险岩爆灾害提供了一些认识和理解.