基于PSO-SVM算法的高放废物处置北山预选区岩爆预测

为安全处置高放废物,我国拟在花岗岩体中建造埋深500 m左右的地下实验室,用以开展处置前期的相关研究。而岩爆作为深部岩石工程中一种常见的动力破坏现象,多造成严重后果。为指导地下实验室场址的筛选以及工程的安全设计施工,基于粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)和100组岩爆实测数据,结合北山预选区旧井、芨芨槽、新场3个候选场址的地应力值和岩体力学参数,以洞壁围岩最大切向应力σ_θ、岩石单轴抗压强度σ_c、岩石单轴抗拉强度σ_t、应力指数T_s、脆性指数B作为评判参数,对不同场址处竖井和隧道开挖的岩爆风险进行预测分析。结果表明:PSO-SVM算法用于岩爆预测是可行的;在埋深300~600 m范围内新场场址处工程开挖岩爆风险最低,以新场作为我国高放废物地下实验室的建设场址是最安全的。