边坡稳定性自动机器学习预测方法研究

为了简便有效地评估边坡稳定性状态,针对目前传统机器学习的算法选择与超参数优化等难题,提出1种边坡稳定性自动机器学习预测方法。首先,简要介绍5种主流开源自动机器学习框架;其次,以422组边坡稳定性样本为数据集,进行自动机器学习纯自动化训练,并与传统机器学习对比分析模型的性能与耗时;最后,综合讨论与比较典型自动机器学习框架的特性。研究结果表明：自动机器学习预测效果总体上优于传统机器学习,提升边坡稳定性预测准确率和稳健性,且无需人为干预。研究结果可为岩土工作人员准确可靠地评价边坡稳定性提供便捷条件。     

分区协同开采下矿柱力学响应与稳定性分析*

为解决某钒铁矿经多年开采后,由于钒铁矿矿区赋存条件变化导致开采相互制约、资源利用率低、矿柱积压矿量大以及井下采空区隐患大等问题,制定“保钒采铁、分区协同”的开采方案。通过矿柱强度理论对矿柱的强度和承受载荷进行计算,进而通过矿柱安全系数来判断矿柱的稳定性。通过FLAC3D软件对东、西区铁矿体进行数值模拟研究,通过对开挖后的位移云图、应力云图以及塑性区分布图来分析矿柱的稳定性。研究结果表明:针对某钒铁矿东、西区提出的嗣后膏体微胶结充填法及中区提出的分段空场法转分段崩落采矿法可提高矿柱的稳定性。     

五老峰隧道岩爆声发射参数特征研究

为研究岩爆事件的声发射特征,为岩爆灾害的进一步监测预警提供依据,对五老峰隧道掌子面附近区域岩爆事件进行声发射监测,以RA均值作为主要参数,研究岩爆发生前后的参数变化规律,并通过与b值等参数分析结果的相互印证,对比岩爆信号与爆破震动信号之间的区别。试验结果表明:不同传感器因为布设位置、耦合程度的差异,接收到的声发射信号数量与参数分布范围存在较大差异;RA均值作为参数分析依据,能够较好地反映岩爆事件的孕育发展过程,且能够一定程度上消除传感器接收信号数量差异的影响,更稳定地反映岩爆事件的信号特征;岩爆事件发生前RA均值与事件密度不断升高,峰值后则都迅速降低,而爆破产生的声发射信号则在RA值上存在一定突变性,且峰值后仍保持较高水平。本次监测中,共发生1次微型岩爆,而在左洞爆破后,声发射信号明显增多,但并未产生显著破裂事件。     

山岭隧道施工中塌方风险评估模型研究及应用

为评估隧道施工中塌方风险,以确定其可能性及严重程度作为2条主线。由文献调研并结合待评估隧道风险特征、施工现状、工程概况等建立塌方可能性评估指标体系,运用层次分析法(AHP)与多层次模糊综合决策确定塌方风险事件可能性等级,定性指标由专家评判确定对各可能性等级的隶属度,定量指标的隶属度以正态分布作为隶属函数求出;综合考虑多种事故后果类型,选用当量估计法确定塌方风险事件严重程度;最后基于风险矩阵法确定隧道塌方风险等级。将本模型应用于兴隆隧道1号斜井,经评估该斜井塌方风险等级为Ⅲ级,即较大风险,后续施工中须采取有效措施降低风险,减少风险可能导致的损失。     

考虑岩土体剪胀特性的边坡稳定性分析*

为考虑岩土体剪胀特性对边坡稳定性的影响,基于非关联流动法则,利用等效内摩擦角的概念对原抗剪强度参数进行修正,以修正后的等效参数c*,φ*探讨剪胀角对岩土体强度的影响,结合传统强度折减法以及基于临界曲线的双系数折减法,求解基于修正后等效参数计算的边坡安全系数,并给出安全系数的取值方法。结果表明:采用等效参数来考虑剪胀角的影响是可行的;随剪胀角的增大安全系数增大,且增长速度变缓,剪胀角在0~25°范围内对安全系数的影响显著,在实际工程计算中需要考虑剪胀角对边坡稳定性的影响;基于临界曲线的双系数折减法可较为直观地体现出剪胀角的影响程度,在研究剪胀角对边坡稳定性的影响时可采用此方法进行分析。