适用于隧道岩爆危险性等级预测方法与流程

1.本发明涉及隧道岩爆危险性预测方法技术领域，是一种适用于隧道岩爆危险性等级预测方法。


背景技术：

2.岩爆是指地下开采的深部或构造应力很高的区域，在临空岩体中发生突发式破坏的现象。这种现象也称为岩爆。发生的原因是临空岩体积聚的应变能突然而猛烈地全部释放，致使岩体发生像爆炸一样的脆性断裂。冲击地压造成大量岩石崩落，并产生巨大声响和气浪冲击。
3.岩爆是深埋地下工程在施工过程中常见的动力破坏现象，当岩体中聚积的高弹性应变能大于岩石破坏所消耗的能量时，破坏了岩体结构的平衡，多余的能量导致岩石爆裂，使岩石碎片从岩体中剥离、崩出。
4.岩爆往往造成开挖工作面的严重破坏、设备损坏和人员伤亡，已成为岩石地下工程和岩石力学领域的世界性难题。轻微的岩爆仅剥落岩片，无弹射现象。严重的可测到4.6级的震级，一般持续几天或几个月。发生岩爆的原因是岩体中有较高的地应力，并且超过了岩石本身的强度，同时岩石具有较高的脆性度和弹性。这时一旦地下工程破坏了岩体的平衡，强大的能量把岩石破坏，并将破碎岩石抛出。
5.岩爆作为应力释放导致围岩表面自行松弛并喷射的现象，危及现场人员和设备安全，如何利用施工中获得的工程围岩的应力系数、岩石脆性指数等信息对岩爆危险性进行分级以及预测是亟待解决的问题。


技术实现要素：

6.本发明提供了一种适用于隧道岩爆危险性等级预测方法，克服了上述现有技术之不足，其利用组合权重法获取不同影响因素对岩爆危险性等级的权重，建立基于正态云模型的隧道岩爆危险性等级的预测模型，对隧道前方的岩爆危险性等级进行预测，预测结果准确率高。
7.本发明的技术方案是通过以下措施来实现的：一种适用于隧道岩爆危险性等级预测方法，包括以下步骤：
8.步骤(1)，对已有隧道工程中的岩爆进行总结，综合分析岩爆的影响因素；
9.步骤(2)，将岩爆危险性等级按照岩爆烈度、岩爆范围的标准进行分级，建立岩爆危险性等级样本库；
10.步骤(3)，利用组合权重法计算不同影响因素对岩爆危险性等级的权重；
11.步骤(4)，建立正态云模型的隧道岩爆危险性等级预测模型，将不同影响因素对岩爆危险性等级的权重代入所述隧道岩爆危险性等级预测模型中，对隧道前方的岩爆危险性等级进行预测，得到隧道岩爆危险性等级预测结果。
12.下面是对上述发明技术方案的进一步优化或/和改进：
13.上述步骤(1)中，岩爆的影响因素至少包括应力系数、岩石脆性指数、弹性能量指数、单轴抗压强度和岩体完整性系数。
14.上述步骤(2)中，按照岩爆烈度、岩爆范围的标准进行分级，将岩爆危险性分为四个等级，即ⅰ级低危险性，ⅱ级较低危险性，ⅲ级较高危险性，ⅳ级高危险性。
15.上述步骤(3)中，组合权重方法包括g1法和粗糙集方法，将g1法得到的主观权重结果和粗糙集方法计算得到的客观权重结果进行乘法归一法计算，得到权重计算结果。
16.上述g1法的步骤包括：
17.(1)确定序关系
18.假设s1,s2,
…
,sm是经过指标类型一致化和无量纲化处理的m个指标，所述指标是指影响因素，m≥2，若指标si的重要程度不低于指标sj，记为si＞sj，专家或者决策者在指标集中选出认为最重要的一个指标，记为专家或者决策者在剩下的m-1个指标中，选出最重要的一个指标记为以此类推，是最不重要的指标，在经过m-1次选择后，剩余指标记为得到指标按照评价准则有以下关系：
[0019][0020]
(2)对指标的重要程度进行判断
[0021]
假设专家或者决策者对指标s
k-1
，sk的重要性程度之比的理性判断为：
[0022][0023]
式中，ωk为第k个指标的主观权重；
[0024]
(3)确定权重
[0025][0026]
上述粗糙集方法的步骤包括：
[0027]
如果决策表s＝(u,a)是一个信息系统，那么a中包含的c和d是两个属性子集，分别称为条件属性和决策属性，条件属性代表影响因素，决策属性代表岩爆危险性等级，如果这些属性满足条件：
[0028]
u/c＝{x1,x2,...,xn}
[0029]
u/d＝{y1,y2,...,ym}
[0030]
定义决策属性d对条件属性c的依赖关系为：
[0031][0032]
其中||γc(d)|为试样兼容量，可见，0《k《1,k越接近1，决策属性d对条件属性c 的依赖性越高；
[0033]
计算出依赖性后，要计算属性的权重，根据粗糙集理论确定的权重计算方法如下:
[0034]
[0035][0036]
其中，γc(d)、γ
c-ci
(d)分别为删除评价指标i后，决策属性d对条件属性c的依赖程度和决策属性d对条件属性c-ci的依赖程度，|u|为样本量，|γc(d)|和|γ
c-ci
(di)|分别为删除评价指标i后决策表中相容样本个数和决策表中样本量，ωi为指标(第i个影响因素)的客观权重。
[0037]
上述乘法归一法计算公式为：
[0038][0039]
式中，w代表第i个影响因素的权重，w
zi
代表第i个影响因素的主观权重，w
ki
代表第 i个影响因素的客观权重。
[0040]
上述步骤(4)中，正态云模型的隧道岩爆危险性等级预测模型如下：
[0041][0042]
其中，uk(x)代表隧道岩爆危险性等级预测值，u(x)代表确定度，wj代表第j个影响因素的权重并且满足0《wj≤1,
[0043]
本发明挖掘并综合分析岩爆的影响因素；按照岩爆烈度和岩爆范围将岩爆危险性进行分级，建立隧道岩爆风险性等级的样本库；利用组合权重法获取不同影响因素对岩爆危险性等级的权重，建立基于正态云模型的隧道岩爆危险性等级的预测模型，对隧道前方的岩爆危险性等级进行评定。该方法结合隧道施工特点选取评价指标，利用组合权重法综合主观及客观权重，并且云模型方法具有同时考虑各指标及指标模糊性和随机性的能力，因此，本方法评价信息丰富，结果准确率高。
附图说明
[0044]
附图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
[0045]
本发明不受下述实施例的限制，可根据本发明的技术方案与实际情况来确定具体的实施方式。
[0046]
下面结合实施例对本发明作进一步描述：
[0047]
实施例：如附图1所示，该适用于隧道岩爆危险性等级预测方法，包括以下步骤：
[0048]
步骤(1)，对已有隧道工程中的岩爆进行总结，综合分析岩爆的影响因素；
[0049]
步骤(2)，将岩爆危险性等级按照岩爆烈度、岩爆范围的标准进行分级，建立岩爆危险性等级样本库；
[0050]
步骤(3)，利用组合权重法计算不同影响因素对岩爆危险性等级的权重；
[0051]
步骤(4)，建立正态云模型的隧道岩爆危险性等级预测模型，将不同影响因素对岩爆危险性等级的权重代入所述隧道岩爆危险性等级预测模型中，对隧道前方的岩爆危险性等级进行预测，得到隧道岩爆危险性等级预测结果。
[0052]
本发明所述方法结合隧道施工特点选取评价指标，利用组合权重法综合主观及客
观权重，并且正态云模型的隧道岩爆危险性等级预测模型具有同时考虑各指标及指标模糊性和随机性的能力，因此，本发明所述方法评价信息丰富，结果准确率高。
[0053]
所述步骤(1)中，岩爆的影响因素至少包括应力系数、岩石脆性指数、弹性能量指数、单轴抗压强度和岩体完整性系数。
[0054]
所述步骤(2)中，按照岩爆烈度、岩爆范围的标准进行分级，将岩爆危险性分为四个等级，即ⅰ级低危险性，ⅱ级较低危险性，ⅲ级较高危险性，ⅳ级高危险性。
[0055]
所述步骤(3)中，组合权重方法包括g1法和粗糙集方法，将g1法得到的主观权重结果和粗糙集方法计算得到的客观权重结果进行乘法归一法计算，得到权重计算结果。
[0056]
所述g1法的步骤包括：
[0057]
(1)确定序关系
[0058]
假设s1,s2,
…
,sm是经过指标类型一致化和无量纲化处理的m个指标，所述指标是指影响因素，m≥2，若指标si的重要程度不低于指标sj，记为si＞sj，专家或者决策者在指标集中选出认为最重要的一个指标，记为专家或者决策者在剩下的m-1个指标中，选出最重要的一个指标记为以此类推，是最不重要的指标，在经过m-1次选择后，剩余指标记为得到指标按照评价准则有以下关系：
[0059][0060]
(2)对指标的重要程度进行判断
[0061]
假设专家或者决策者对指标s
k-1
，sk的重要性程度之比的理性判断为：
[0062][0063]
式中，ωk为第k个指标的主观权重；
[0064]
(3)确定权重
[0065][0066]
所述粗糙集方法的步骤包括：
[0067]
如果决策表s＝(u,a)是一个信息系统，那么a中包含的c和d是两个属性子集，分别称为条件属性和决策属性，条件属性代表影响因素，决策属性代表岩爆危险性等级，如果这些属性满足条件：
[0068]
u/c＝{x1,x2,...,xn}
[0069]
u/d＝{y1,y2,...,ym}
[0070]
定义决策属性d对条件属性c的依赖关系为：
[0071][0072]
其中||γc(d)|为试样兼容量；
[0073]
计算出依赖性后，要计算属性的权重，根据粗糙集理论确定的权重计算方法如下:
[0074]
[0075][0076]
其中，γc(d)、γ
c-ci
(d)分别为删除评价指标i后，决策属性d对条件属性c的依赖程度和决策属性d对条件属性c-ci的依赖程度，|u|为样本量，|γc(d)|和|γ
c-ci
(di)|分别为删除评价指标i后决策表中相容样本个数和决策表中样本量，ωi为指标的客观权重。
[0077]
所述乘法归一法计算公式为：
[0078][0079]
式中，w代表第i个影响因素的权重，w
zi
代表第i个影响因素的主观权重，w
ki
代表第 i个影响因素的客观权重。
[0080]
所述步骤(4)中，正态云模型的隧道岩爆危险性等级预测模型如下：
[0081][0082]
其中，uk(x)代表隧道岩爆危险性等级预测值，u(x)代表确定度，wj代表第j个影响因素的权重并且满足0《wj≤1,
[0083]
u(x)确定度由下述方法获得：
[0084]
云模型理论是处理定性概念与定量描述的不确定转换模型。设x为论域，c为论域x 的定性概念，假如定量值x∈x，且x是定性概念c的一次随机实现，如果满足： x～n(e
x
,e'n)，其中，若对c的确定度满足:
[0085][0086]
则称在论域u上的分布为正态云。正态云的数字特征主要用期望e
x
、熵en和超熵he 来表征，这3个参数反映了所分析问题的定性概念和定量特征。其中，期望e
x
是论域x 的中心值，代表了定性概念c的值；熵en为定性概念模糊性的度量，反映了在论域x中可被定性概念c所接受的数值范围；超熵he是熵en的熵，反映了云滴的离散程度。
[0087]
计算步骤为：(1)根据相关数据，计算熵en和超熵he，
[0088]
(2)基于计算得到的熵en和超熵he，生成正态分布的随机数
[0089]
(3)利用特定输入值x(在本发明中，指影响因素数据)和期望值e
x
，计算确定度：
[0090]
评价对象因子(影响因素)对某一等级(岩爆危险性等级)的标准的云数字特征可以按下式进行计算：
[0091][0092][0093]
其中，b
min
,b
max
为某一等级(岩爆危险性等级)对应某一影响因素范围的最小值和最大值。
[0094]
以上技术特征构成了本发明的实施例，其具有较强的适应性和实施效果，可根据
实际需要增减非必要的技术特征，来满足不同情况的需求。