机器学习在铁路隧道施工风险预测中的应用探讨

Discussion on the Use of Machine Learning in Risk Prediction for Railway Tunnel Construction

隧道工程在修建中遇到地下水活动频繁、断层破碎带等复杂地质条件,易导致坍塌、突水涌泥等情况,使得施工安全风险增加。因此,需要采取有效的风险管理策略,以确保施工过程的安全性。文章深入探讨了基于机器学习的铁路隧道施工风险预测,旨在利用历史施工案例数据训练算法,精准预测施工风险。通过对铁路隧道安全事故的统计分析,识别出塌方、爆炸和火灾为常见事故类型,并深入剖析了事故背后的环境因素(如地质条件、水文环境等)、技术因素、人的因素以及设备与材料因素等风险源;进一步介绍了针对铁路隧道施工风险预测模型构建的关键步骤,包括数据收集与整合、预处理、模型选择与训练,最后探讨了模型的现场应用方法。该模型可以有效提高隧道施工风险管理的现代化和智能化水平,减少事故发生的概率,保障施工安全。