南昌上软下硬地层中盾构施工地表沉降的BP神经网络预测方法

盾构施工引起的地表沉降的影响因素众多,给地表沉降的计算带来较大困难,而BP神经网络能较好地建立各个影响因素与地表沉降的非线性关系。为了能得到较准确的地表沉降值,采用Miscrosoft Visual C#和Matlab编制了BP神经网络预测软件。结合盾构施工过程中影响地表沉降的地层几何条件、地层参数以及施工参数,建立了BP神经网络模型,对盾构施工引起的地表沉降进行预测。将该预测模型应用于南昌地铁工程的上软下硬地层中,同时考虑了该地层掌子面泥质粉砂岩所占的比例,并对预测值与实测值的误差进行了对比分析。最终得到的预测结果与实际沉降值较一致,表明该BP神经网络模型可用于类似的工程实践。     

灰色GM(1,2,M,N)在地面沉降预测中的应用

通过分析地面沉降过程与地下水开采量之间可能存在的时滞性以及非线性关系,将原有的灰色GM(1,2)模型改进为灰色GM(1,2,M,N)模型。通过对天津市塘沽、汉沽以及大港三区的沉降实例进行计算,发现新的模型能够较好地拟合和预测历史沉降过程,并且预测结果合理。     

大直径泥水盾构下穿民房建筑群沉降分析及控制北大核心CSCD

大直径泥水盾构下穿民房建筑群时沉降控制严格,风险较大。以南京纬三路过江通道工程S线大直径泥水盾构下穿保健村民房建筑群为背景,通过三维数值计算,对盾构施工主要影响区的范围和沉降量进行理论预测,在施工过程中根据理论预测结果对该范围内民房进行分类监测,并结合现场实测数据研究盾构施工对民房建筑群的影响,提出相应的沉降控制措施。研究结果表明:三维数值分析能够较好地预测盾构施工的影响范围及沉降量,可用于指导房屋沉降监测;盾构施工控制不当使得地表产生不均匀沉降、民房发生倾斜和裂缝等问题,通过控制支护压力、调整施工速度和壁后注浆等施工参数,并及时对地层进行注浆加固,有效地控制了地面沉降,保证了施工的顺利进行。     

大直径泥水盾构下穿民房建筑群沉降分析及控制

大直径泥水盾构下穿民房建筑群时沉降控制严格,风险较大。以南京纬三路过江通道工程S线大直径泥水盾构下穿保健村民房建筑群为背景,通过三维数值计算,对盾构施工主要影响区的范围和沉降量进行理论预测,在施工过程中根据理论预测结果对该范围内民房进行分类监测,并结合现场实测数据研究盾构施工对民房建筑群的影响,提出相应的沉降控制措施。研究结果表明:三维数值分析能够较好地预测盾构施工的影响范围及沉降量,可用于指导房屋沉降监测;盾构施工控制不当使得地表产生不均匀沉降、民房发生倾斜和裂缝等问题,通过控制支护压力、调整施工速度和壁后注浆等施工参数,并及时对地层进行注浆加固,有效地控制了地面沉降,保证了施工的顺利进行。     

不确定密度聚类分析算法的滑坡危险性评价

针对雨量值无法有效刻画及聚类算法难以适用地质地貌较复杂的大范围滑坡危险程度评估模型建立等问题,采用UM-Chameleon算法建立区域滑坡危险性评估模型,并对延安宝塔区进行评估,试验结果表明,评估结果与实际一致,体现出区内滑坡灾害发育的整体特点,证明该模型的有效性及研究区适用范围的宽广性;其滑坡预测成功率比M-Chameleon算法高,证明该模型能有效刻画雨量值,从而能有效地提高滑坡危险性预测精度。     

基于GRA-SSA-Elman的隧道施工瓦斯安全性预测评价

为准确预测隧道施工瓦斯灾害,有效评估瓦斯安全,建立基于灰色关联分析(grey relational analysis, GRA)与麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)优化Elmen神经网络的隧道施工瓦斯安全性预测评价模型。首先从水文地质条件、隧道设计、煤层结构状况及施工管理四个方面考虑,遴选12个主要影响因素,采用GRA法量化分析选取的影响因素与评价对象间的关联性;然后引入SSA优化Elman模型中的初始权值和阈值建立模型,采用留一交叉验证法验证模型性能;最后为进一步验证模型性能,对选取的实例瓦斯隧道待测样本进行瓦斯灾害预测评价,同时与PSO-Elman、Elman、Fisher判别分析(fisher discriminant analysis, FDA)模型预测结果与现场实际结果对比分析。结果表明：SSA-Elman预测结果与实际工程结果一致性更高,优化后的模型精确度和稳定性更好,可操作性强,对隧道施工瓦斯安全性评估具有良好的适用性。     

西安地铁双线隧道地表沉降预测模型研究

针对西安地铁留核心土、上下半洞开挖、超前小导管注浆加固与水平钢撑锁脚的钢拱架和挂网喷层支护的饱和黄土隧道,根据现场地面沉降监测数据,分析了隧道右线、左线掌子面间隔30m开挖过程中洞顶地表沉降变形的历时变化规律,以及左、右线单洞沉降槽和双线沉降槽的分布特征.结果表明,洞顶地表沉降变形可以划分为初期沉降变形、右线开挖主变形...     

人工神经网络在预测深基坑周边地表沉降变形中的应用研究

深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑用边地表沉降变形预测方法存在着一定的局限性,其预测精度有待提高,而人工神经网络是一种多元非线性动力学系统,可以灵活方便地对多成因的复杂未知系统进行高度建模,实现全面考虑各种主要影响因素的深基坑周边地表沉降变形预测。本文介绍了误差反向传播(BP)网络模型的结构、学习过程及其算法的改进,径向基函数(RBF)网络模型的结构及其学习过程;分析了影响深基坑开挖周边土体沉降变形的主要影响因素;以25个基坑工程的地表沉降实测资料为训练样本,建立了11个输入影响因素的BP神经网络模型和RBF神经网络模型,通过对样本的学习训练过程及对5个检验样本的预测精度,说明了人工神经网络用于预测基坑周边地表沉降的可行性和准确性。     

考虑经验模型不确定性的基坑开挖贝叶斯更新

基坑开挖工程中,最大地表沉降的预测及其失效概率的评估一直是工程师所关心的关键问题。以往在利用经验模型对最大地表沉降进行预测时,模型误差通常被忽略或者视为常数,与实际情况不符。本文提出了一种能够考虑经验模型不确定性的贝叶斯更新方法,将模型偏差系数视为随机变量,并利用现场观测数据对其进行不断更新,更新结果可用于后续阶段的基坑开挖最大地表沉降和失效概率的预测。以台北TNEC基坑开挖为例,将所提方法应用于Peck模型、Ou模型、KJHH模型等3种经验模型。结果表明:3种模型一般都会高估最大地表沉降,其中Peck模型偏差最大,KJHH模型次之,Ou模型最小,而KJHH模型偏差比Ou模型的变异性更小,通过所提方法可以有效考虑模型不确定性的影响;随着开挖的进行,基于KJHH模型的计算结果相比其它2个模型更加准确;在所研究的算例中,监测数据随着开挖的进行而增加,使得模型偏差系数和土体参数的不确定性降低,最终导致基坑失效概率的降低。     

区域性地面沉降形状参数、与抽水量的关系

地下水开采造成区域性地面沉降,抽水量对地面沉降有显著影响,但两者间具体函数关系则缺乏深入的理论研究成果。基于沉降s —距离r 间半对数线性关系：s=c1+c2lnr ,进一步推导得到地面沉降漏斗的两形状参数最大沉降量c₁、半对数空间沉降漏斗面斜率c₂与抽水量Q呈线性关系,建立了c₁、c₂与Q间线性关系式,即抽水时段内地面沉降形状参数c₁、c₂与该时段内总抽水量Q均成正比。通过第三方文献两个工程案例中地面沉降实测数据和抽水量间函数关系的回归,以上关系式获得良好验证。为避免工程案例验证公式的偶然性,应用地下水数值模拟软件Processing MODFLOW建立数值模型进一步对关系式进行验证,分别建立群井同流量不同时长抽水和群井同时长不同流量抽水两种情况导致地面沉降,数值计算结果也验证了抽水时段内c₁、c₂与Q成正比。以上函数关系式简便实用,可为地面沉降预测和地下水开采规划提供依据,具有广泛应用价值。     

基于气象预测数据的中国洪涝灾害危险性评估与预警研究

基于自然灾害风险理论,借助GIS强大的空间分析功能,采用归一化和层次分析法,对中国全国范围尺度进行了洪涝灾害危险性评估。通过对洪涝灾害危险性因子分析,分别提取当天降雨量、前3 d降雨量、地形高程、地形标准差、河湖网络等因素作为评估因子,提出了各因子危险性指数计算方法,以及全国洪涝灾害危险性指数计算模型公式。根据统计分析危险指数的最小值、最大值,结合历史灾情,利用阈值分割法确定了风险等级分割值分别为0.3、0.45及0.6,将洪涝灾害等级划分为高风险、中风险、低风险与无风险四个等级,从而建立了类似于天气预报模式的全国洪涝灾害危险性评估模型,并以2010年8月22日为例进行了洪涝灾害危险等级评估的实际应用。最后,基于洪涝灾害的危险性评估的结果,结合危险区内人口分布、交通设施等基础数据,生成相应的预警产品。对可能发生的洪涝灾害发出预警与预测,为危险区人们乃至相关政府管理部门采取有效的防灾、减灾措施提供参考依据。     

漫滩二元地层基坑开挖及降水引起的地表沉降预测∗

基坑土体开挖及降水引起的地表沉降预测是基坑工程安全领域关键问题之一。工程中常用的基坑支护结构计算软件未考虑降水固结引起的沉降。为全面计算基坑工程引起的地表沉降,提出了理论计算模型,采用 MAT?LAB 编制差分算法程序,生成附带基坑围护结构及土体分层单元的场地模型,实现了自动计算地下水位下降深度与地表沉降。以位于长江和秦淮河漫滩地区二元结构场地的南京地铁螺塘街站为案例进行验证,该方法计算的地下水位降深和地表沉降与现场监测数据基本吻合,其中观测孔位地下水降深偏差为 2.4%~8.6%,地表沉降计算值偏差大都在 10% 以内,表明了所提计算方法的可靠性。进行泛化分析,将原始二元地层与上部淤泥质土层替换为砂层工况进行比较,分析了围护结构插入比、土层性质对地下水位降深和地表沉降的影响。结果表明:原始二元地层相对于替换砂层的工况,水位降深小但沉降峰值大,对水位下降的反应更加灵敏,沉降曲线曲率更大,对周边环境的危害也更大,围护结构插入比的增加对地表沉降削弱效果显著。     

大连市北部水源地泥石流危险性评价

根据泥石流发生的机理和条件,采用有效的技术方法,对泥石流发生的危险性进行科学的预见性评价,对减小泥石流灾害具有重要的现实意义。大连北部水源地属泥石流高易发区,利用GIS技术,并结合RS技术处理遥感影像,通过综合加权评价法,分析评价了区域的泥石流危险性,并划分为泥石流高危险区、危险区、影响区和安全区。将评价结果与相关部门的泥石流灾害调查点进行了对比,预测结果与实际情况基本符合。     

基于GPS的北京市2007-2012年地面沉降变化研究

利用经验模态分解(EMD)方法处理2007-2012年的北京GPS数据,并通过与地下水埋深比较分析近年来的地面沉降。首先通过2007-2012年的年沉降速率,发现北京沉降中心连片,形成了中东部的沉降漏斗。DSQI累积沉降量达到510 mm,DSQI、CHAO、NLSH三站点的年沉降速率分别为85 mm/a,41.7 mm/a和20mm/a。其次采用EMD方法提取DSQI、NLSH的垂向序列的趋势项,分析其沉降趋势。最后,对地下水埋深和GPS站点沉降趋势之间的关系进行了对比分析,地面沉降变化趋势与地下水水位变化具有较好的一致性,地下水水位变化是地面沉降发生发展的主要诱因。     

基于成灾条件的滑坡危险性评价串并联模型与应用

首先对基于成灾条件的滑坡危险性评价串并联模型进行了研究。通过对滑坡发生原理的分析,将滑坡成灾条件划分为触发因素系统(充分条件)和内部因素系统(必要条件)两类,滑坡只有在触发因素系统(充分条件)和内部因素系统(必要条件)共同作用下才会发生,建立了滑坡危险性评价的概念模型;通过分析电路三要素(电压、电阻与电流)与滑坡成灾条件的关系,首次建立了基于滑坡成灾条件的滑坡危险性评价串并联数学模型并定义了其算法。研究结果表明:模型能在结构和功能上表征滑坡的发生原理。然后,运用所建立的模型对研究区5·12汶川地震条件下滑坡危险性进行了评价。通过分析地震滑坡成灾条件,借助arcgis软件实现了对研究区地震条件下滑坡危险性的定量评价,并用遥感解译和实地调查的5·12汶川地震触发的滑坡数据对评价结果进行了检验。研究结果表明:73.56%地震滑坡位于极高危险区与高危险区,发生率也以极高度危险区与高度危险区较大,分别为0.319 4和0.185 0,滑坡发生率总体上随危险性等级的增加而增大,说明这种评价方法得出的危险等级与实际滑坡发生情况吻合。     

周边建筑受袁家岭车站深基坑影响的模拟研究

为了研究长沙地铁袁家岭车站基坑对其周边建筑(电信公司2号楼)的影响,采用ABAQUS软件建立了三维有限元模型,土体考虑摩尔-库仑弹塑性和渗透性,周边建筑按总荷载被等效转换为地表压强,围护结构水平支撑被转换为等效压强或位移,模拟土体应力释放和降水渗流作用。此外,还模拟了补水回灌过程和潜水面下降对地表沉降的影响。在此基础上,本文预测并评估了周边建筑地基的沉降量和影响范围,提出了相应的建筑沉降控制标准,为长沙地铁的安全施工提供了参考。     

西安地裂缝活动强度空间信息量模型预测及防治对策

西安地裂缝活动主要受隐伏断裂、构造地貌、承压水头下降值及地面沉降量四大因素影响。本文根据这四个影响因素建立了地裂缝活动强度空间预测信息量模型，预测了2000年地裂缝活动强度总发展趋势。在此基础上，提出了防治地裂缝灾害的对策。     

基于GIS的滑坡灾害风险空间预测

滑坡灾害风险评价是一个包含有滑坡危险性评价和承灾体易损性评价的体系,对滑坡危险性进行了空间预测与区划,并开展了区域承灾体易损性的区划与评价。结合风险评价的基本要求,进行了研究区滑坡灾害的风险区划,将其划分为极高、高、中、低与极低风险区。针对研究区经济发展水平及政府防灾力度,提出了适合研究区的可接受风险标准与管理对策。     

公路泥石流灾害危险性分区研究

为公路泥石流灾害的防治与管理提供宏观层面的参考,针对中国公路泥石流灾害进行了危险性分区研究。从地形地貌、水源条件、物源条件及植被条件4方面分析了致灾因素,结合致灾因素影响程度,选取了相应评价指标并分级与评分;采用致灾因素叠加法建立了灾害危险性评价模型;利用Arc GIS10.0软件计算绘制了各评价指标分级图件、《中国公路泥石流灾害危险度图》,并以危险度为分区指标,编制了《中国公路泥石流灾害危险性分区图》,将全国划分为极严重危险、严重危险、中等危险、低危险4个等级区,危险性分区结果与公路泥石流灾害实际分布特征相符合。     

城市浅埋暗挖隧道施工诱发地面塌陷的预测模型

以城市浅埋暗挖隧道上覆地层为状态量,隧道埋深、开挖直径、地下水位、上覆地层厚度等为控制量,基于突变理论建立城市浅埋暗挖隧道塌方的突变模型,揭示浅埋暗挖隧道地面塌方与各个影响因素之间的关系(比如随着地下水位的升高,浅埋隧道发生塌方的几率会大大增加)。利用该模型可得到城市浅埋暗挖隧道发生坍塌时,上覆地层地面沉降的临界值。以此上覆地层地面沉降临界值为隧道是否发生塌方的判定依据,结合广东莞惠城际铁路城市浅埋暗挖隧道工程的现场情况以及FLAC3D数值模拟,得出该模型预测沉降临界值与现场实测数据以及数值模拟结果相吻合,验证了该模型的准确性和合理性。