地下结构孕险环境危险性预警的改进SVM模型

针对地震作用下孕险环境样本数据有限、复杂非线性等特点,提出了一种基于最小二乘支持向量机的地下结构孕险环境危险性预警方法。围绕地震后效应的地下工程区域孕险环境危险性预警目标和特征参数,设计孕险环境危险性问题的向量机表示形式,提出孕险环境危险性支持向量机训练工作机制,利用支持向量机结构风险最小化原则和非线性映射特性,建立基于最小二乘支持向量机的地下结构孕险环境危险性预警模型及其算法组件,并利用遗传算法优化其惩罚函数和核函数参数,隐式表达孕险环境危险性与其影响因素之间的非线性关系。结果表明,模型具有有效的小样本学习能力,具有较高的拟合和预测精度,明显优于神经网络等预测模型。

山岭隧道塌方风险评价理论与方法及工程应用

为确保隧道施工安全,基于突变理论建立隧道塌方风险评价的突变理论模型。基于我国近300例隧道塌方资料的分析,结合隧道的地质因素、勘察设计因素以及施工因素,选取围岩级别、地下水、偏压、埋深、地质勘查、开挖跨度、施工技术水平和施工管理水平这8个主要因素作为山岭隧道塌方风险评价指标,并对这8个评价指标分别进行定量描述;在对红岩寺隧道孕险环境及风险诱因分析基础之上,运用突变理论模型对红岩寺隧道进行塌方风险评价。研究结果表明:结果与实际施工情况一致;但由于施工单位未采取积极的风险规避及控制措施,且连续强降雨,导致发生"关门"式塌方灾害;针对发生的"关门"式塌方采用超前小导管与管棚相结合的注浆法处治方案,施工中遵循了"先加固、防扩展、后处理、稳通过"的处理原则,成功完成塌方段治理,且效果显著。

边坡稳定性动态辨识及工程应用

鉴于滑坡等边坡地质灾害的多发性和强危害性,边坡稳定性问题一直是工程界研究的热点。为解决边坡稳定性评价具有变异性这一难题,该文建立了基于组合赋权-可拓理论的边坡稳定性动态辨识方法。选取坡高、坡度、内摩擦角、黏聚力、岩体完整性系数、地下水6个孕险环境指标,对边坡失稳风险进行静态评估;选取大气降水、地震强度、人类工程活动3个致灾因子,结合修正后的孕险环境指标对边坡失稳风险进行动态评估,根据提出的风险可接受准则进行及时的风险调控,为边坡稳定性的准确判识和风险控制提供了新方法。最后,将该方法应用于重庆市忠县东溪河生态漂流停车场边坡,验证了方法的合理性,有效地规避了灾害的进一步扩展。

全强风化花岗岩隧道突水灾害机制与协同治理技术研究

针对广西山心隧道屡次发生的突水灾害,采用现场勘探、室内试验与理论分析方法,对全强风化花岗岩隧道突水灾害机制、灾变特征与防治对策进行了深入研究。结果表明:山心隧道突水灾害具有突发性强、灾变演化速度快、次生灾害严重及影响范围大的特点,突水灾害发生的孕险环境因素为地层水稳定性差、导水通道发育、地下水与地表水丰富、带状谷地汇水负地形,而注浆实施不到位、防突岩土体留设厚度不足及施工扰动是隧道突水灾害主要致灾因子,在施工扰动与地下水压力共同作用下,掌子面渗透失稳形成突水通道并迅速演化扩展,继而引起地表塌陷、井塘干涸等次生灾害。综合考虑隧道施工与地表生态环境安全,制定了"以堵为主、排堵结合、分段治理、动态施工"的总体治理原则,优化确定复合帷幕注浆、全断面帷幕注浆及动态施工的协同治理技术体系,应用于山心隧道全强风化花岗岩段突水灾害的防治实践。

全强风化花岗岩隧道塌方灾害致灾机理研究

依托罗家寨隧道工程,采用现场勘探、室内试验与理论分析方法,对全强风化花岗岩隧道塌方灾害机制进行了深入研究。研究结果表明:全风化花岗岩具有明显遇水强度软化、崩解特性、水稳定性差特征。罗家寨隧道塌方事故频发的主要原因是下穿的全强风化花岗岩地层埋深较浅,风化严重、水稳定性差,大气降水及地下水丰富,导水通道发育,同时具备洼地状汇水负地形,而在超前支护措施不合理的情况下就开挖施工,加之前期地质勘察不准确及超前地质预报不到位而选取的不合理开挖方法,全风化花岗岩地层在施工扰动和水的软化共同作用下,掌子面局部首先出现崩解破坏,随后迅速扩展演化而发生失稳破坏,最终导致塌方灾害的发生,并造成地表塌陷。为保证隧道施工安全,及时调整了开挖方法和超前支护措施等关键致灾因子,保证了隧道的顺利贯穿。