基于数据挖掘的隧道围岩变形响应预测与动态变更许可机制

隧道作为一个完整的系统工程,其已开挖段所揭露岩体的特征信息及其变形数据往往未被有效利用,而这恰恰是对该隧道后续施工有实际指导意义的。为此,基于数据挖掘理念,充分利用已开挖段揭露围岩的先验分布信息,基于高斯过程回归理论(GPR),构建同一设计围岩等级区间段内岩体自然属性与变形间的映射模型,实现对当前掌子面围岩变形收敛值的响应预测。以此作为隧道施工工法变更与否的先导判据,综合超前地质预报解译数据、现场围岩亚级分类结果以及初期勘探资料等多源异构信息,进行围岩稳定性状况的交互式耦合分析,进而构建了隧道变更的动态评估决策与施工许可机制,以实现隧道开挖工法与支护参数的动态调控。此外,利用揭露围岩信息的概率分布统计,耦合GPR与Monte Carlo算法,对隧道设计等级区段内围岩变形的整体失效概率及可靠性评估进行了尝试性探索。