CN107609741A - 一种隧道施工地质灾害预警方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种隧道施工地质灾害预警方法及系统。本发明方法包括以下步骤：S1、利用模糊神经网络对当前桩号下断层数据进行计算，将各种性质情况下危险性进行比例分配；S2、根据所述比例分配计算各种情况下断层危险性的隶属度，将隶属度最高值作为断层危险性的预测结果。本发明系统与上述方法对应。本发明针对建立的施工安全风险评价指标体系，结合模糊评价数学模型，计算出该指标体系的每个因素的权重系数，对单一隧道提高了其超前地质预报的适用性、准确性以及可行性。

Description

一种隧道施工地质灾害预警方法及系统

技术领域

本发明属于隧道施工预警领域，尤其涉及一种隧道施工地质灾害预警方法及系统。

背景技术

在进行复杂地质条件下隧道施工过程中，开展地质超前预报，是对不良地质以及施工地质灾害加以控制的主要手段。隧道超前地质预报是在施工过程中不断收集地质资料，预测以及预报掌子面前方短距离内的不良地质和施工地质灾害，以确保隧道施工的安全，为围岩的级别判断、正确选择开挖方式以及支护方式提供依据。

超前地质预报内容主要包含了岩性、岩体完整性、岩体强度、断层破碎带、地下水情况以及地应力状况等基本要素，由于隧道施工过程中资料数据较为繁多，为了便于对超前地质预报资料进行整理分析，需要一个较为智能的计算机系统加入其中。

发明内容

本发明的目的在于提供一种隧道施工地质灾害预警方法及系统。

本发明是这样实现的，一种隧道施工地质灾害预警方法，该方法包括以下步骤：

S1、利用模糊神经网络对当前桩号下断层数据进行计算，将各种性质情况下危险性进行比例分配；

S2、根据所述比例分配计算各种情况下断层危险性的隶属度，将隶属度最高值作为断层危险性的预测结果。

优选地，在步骤S1中，所述断层数据的模糊神经网络计算过程包括：

(1)建立因素集U＝{u1，u2，u3，···，um}；

(2)建立评价集V＝{v1，v2，v3，···vm}；

(3)单因素评判f：U→η(V)，ui→f(ui)(vi)＝rij，得到模糊矩阵R；

(4)综合评判。

优选地，在步骤S2中，所述隶属度为定性指标隶属度的计算，用属于某个定性评语的问卷份数除以问卷总份数，得到各因素隶属于各评语的隶属度。

本发明进一步公开了一种隧道施工地质灾害预警系统，该系统包括：

危险比例划分模块，用于利用模糊神经网络对当前桩号下断层数据进行计算，将各种性质情况下危险性进行比例分配；

灾害预测模块，用于根据所述比例分配计算各种情况下断层危险性的隶属度，将隶属度最高值作为断层危险性的预测结果。

优选地，在危险比例划分模块中，所述断层数据的模糊神经网络计算过程包括：

(1)建立因素集U＝{u1，u2，u3，···，um}；

(2)建立评价集V＝{v1，v2，v3，···vm}；

(3)单因素评判f：U→η(V)，ui→f(ui)(vi)＝rij，得到模糊矩阵R；

(4)综合评判。

优选地，在灾害预测模块中，所述隶属度为定性指标隶属度的计算，用属于某个定性评语的问卷份数除以问卷总份数，得到各因素隶属于各评语的隶属度。

相比于现有技术的缺点和不足，本发明具有以下有益效果：

(1)本发明能够通过计算直观的进行隧道风险评估工作；

(2)本发明针对建立的施工安全风险评价指标体系，结合模糊评价数学模型，计算出该指标体系的每个因素的权重系数，对单一隧道提高了其超前地质预报的适用性、准确性以及可行性。

附图说明

图1是本发明隧道施工地质灾害预警方法的步骤流程图；

图2是本发明隧道施工地质灾害预警系统的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，本发明公开了一种隧道施工地质灾害预警方法，该方法包括以下步骤：

S1、利用模糊神经网络对当前桩号下断层数据进行计算，将各种性质情况下危险性进行比例分配；

S2、根据所述比例分配计算各种情况下断层危险性的隶属度，将隶属度最高值作为断层危险性的预测结果。

在步骤S1中，模糊综合评判是对多种因素影响的事物作出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，故又称为模糊多元决策。主控因素集U、烈度评价集V、模糊矩阵R是模糊综合决策模型的三要素。模糊决策过程主要有以下四步：

(1)建立因素集U＝{u1，u2，u3，···，um}；

(2)建立评价集V＝{v1，v2，v3，···vm}；

(3)单因素评判f：U→η(V)，ui→f(ui)(vi)＝rij，得到模糊矩阵R；

(4)综合评判。

模糊综合评价是根据已经给出的评价标准及各评价因素的实测值，首先进行单因素评价，形成单因素模糊关系矩阵R；再确定每个因素对评价目标贡献的大小，即权值集合ω，经过模糊变换得到对事物作出评价的评判集B，即：B＝ωR，式中，B＝{B1，B2，···，Bn}，Bn为评价对象第n评价级别的隶属度，最后根据最大隶属度原则，确定事物的最终评判结果。

在步骤S1中，影响断层破碎带塌方的地质因素主要有：断层上下盘岩性，断层的力学性质，断层复合特征，断层破碎带厚度，破碎带物质组成和固结程度，破碎带的围岩结构，破碎带产状与隧道的空间关系和地下水、地应力影响共九个方面。由此归纳影响断层塌方危险性的地质因素为断层性质类型条件、断层破碎带物质结构条件和断层环境条件三大方面。

(1)断层上下盘岩性：断层上下盘的不同岩性会影响断层破碎带的稳定性，相对围岩稳定性最有利、塌方危险性最低的是断层上下盘均为相同硬岩；其次为不同岩性的硬岩，上下盘为相同岩性软岩或不同岩性软岩的断层稳定性较差；断层稳定性最差、塌方危险性最高的是上下盘为不同岩性软硬岩组合。

(2)断层的力学性质：断层的力学性质是影响断层破碎带稳定性的重要因素之一。以张滑正断层为主的断层破碎带，主要由断层角砾组成，胶结疏松，多为泥质胶结，易于风化，棱角明显，最易造成塌方。以压冲逆断层为主的断层破碎带，主要由断层泥、碎糜岩、构造透镜体、片理化揉皱化岩石组成，角砾之间结合较紧密，相对于以正断层为主的断层破碎带来说，造成塌方的难度稍大。以扭性平移断层为主的断层破碎带，主要由厚度不大的碎糜岩和分布较广的劈理带岩石组成，造成塌方的难度更大。因此，断层塌方危险性相对最高的为张滑正断层，其次为压冲逆断层，最后为扭性平移断层。

(3)断层复合特征：断层具有两种复合特征，其一是同一条断层复合，即断层多期复合；其二是两条或两条以上断层交汇复合。断层复合特征对断层破碎带稳定性影响极为明显，复合式断层破碎带的稳定性远远小于一般断层破碎带的稳定性。相对围岩稳定性最有利、塌方危险性最低的是一期活动断层破碎带；其次是多期活动断层破碎带、交汇复合式断层破碎带；断层稳定性最差、塌方危险性最高的是多期交汇复合式断层破碎带。在断层破碎带交汇处，是围岩最不稳定、最易塌方的区段。

(4)断层破碎带的物质组成、固结程度：断层破碎带的物质组成，主要指的是断层角砾之间的胶结物。由钙质和硅质胶结且固结程度好的断层破碎带的稳定性高，塌方的危险性低；其次为由钙质和硅质胶结且固结程度差的断层破碎带、泥质和铁质胶结且固结程度好的断层破碎带，稳定性最差、塌方的危险性最高的是由泥质和铁质胶结且固结程度差的断层破碎带。

(5)断层破碎带的围岩结构：断层破碎带的岩体结构主要有三种：镶嵌碎裂结构、碎裂状结构和散体状结构。稳定性最差、塌方危险性最高的为散体状结构，其次为碎裂状结构、镶嵌碎裂结构。

(6)断层破碎带产状与隧道空间关系：主要指断层破碎带的走向与隧道中心线的夹角关系。断层破碎带走向与隧道中心线的夹角越大，断层破碎带越稳定；夹角越小，断层越不稳定越危险。

(7)地下水环境：地下水对断层破碎带的稳定性起着非常重要的作用，断层破碎带物质遇水易软化，其强度大大降低。因此，富含地下水的断层破碎带塌方的危险性最高，其次为中等、少量地下水，干燥的断层破碎带塌方的危险性相对较低。

(8)地应力环境：高地应力对断层破碎带塌方的影响很大，地应力越高，断层塌方的危险性也越大。同时，低应力区由于断裂带围岩松弛，也容易形成塌方。

将断层塌方危险性程度分成四个级别：危险性较低(Ⅰ级)、危险性中等(Ⅱ级)、危险性高(Ⅲ级)、危险性极高(Ⅳ级)。根据上述九个因素对断层塌方危险性影响程度的分析，确定各级断层塌方危险性级别下各个因素的取值，如表1所示。

表1断层塌方危险性指标

在步骤S2中，在断层塌方模糊综合评判中，根据建立隶属度的基本原则，将评价指标分为两种方式分别计算。

第一类：当评价指标为定性指标，即用文字描述的定性因子时(如断层力学性质、破碎带围岩结构)，因其指标离散化，故隶属函数采用特征函数。即：

第二类：当评价指标为定量指标，根据各等级的界定范围，确定隶属度函数，其中对于评价指标值很小的(最低界限值附近)采取降半梯形分布，评价指标值很大的(最大界限值附近)的采取升半梯形分布，评价指标值为中间值的采取梯形分布，每一等级界限值正中间1/3取值范围对该等级的隶属度为“1”。该方法在本发明中由于不利用，所以不展开讨论。

在本发明实施例中，上述第一类定性指标的隶属度分级表如下表2所示。

表2断层塌方隶属度分级表

断层不良地质进行分析后，对断层的危险性进行预警。

在实际操作过程中，危险性预警形成显示界面对话框。在选择桩号下拉对话框中，选择桩号，系统会将改桩号下断层的所有参数显示在各个对话框中，并且利用模糊神经网络的计算，将各中性质情况下危险性进行比例分配；点击预测按钮，系统将会计算出各种情况下断层危险性的隶属度，最后判断出隶属度最高的值，作为断层的危险性的预测结果。

如图2所示，本发明公开了一种隧道施工地质灾害预警系统，该系统包括以下步骤：

危险比例划分模块1，用于利用模糊神经网络对当前桩号下断层数据进行计算，将各种性质情况下危险性进行比例分配；

灾害预测模块2、根据所述比例分配计算各种情况下断层危险性的隶属度，将隶属度最高值作为断层危险性的预测结果。

本发明系统与本发明上述方法实施例中的原理相同，在此不再赘述。

在实际操作过程中，危险性预警形成显示界面对话框。在选择桩号下拉对话框中，选择桩号，系统会将改桩号下断层的所有参数显示在各个对话框中，并且利用模糊神经网络的计算，将各中性质情况下危险性进行比例分配；点击预测按钮，系统将会计算出各种情况下断层危险性的隶属度，最后判断出隶属度最高的值，作为断层的危险性的预测结果。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种隧道施工地质灾害预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1、利用模糊神经网络对当前桩号下断层数据进行计算，将各种性质情况下危险性进行比例分配；

S2、根据所述比例分配计算各种情况下断层危险性的隶属度，将隶属度最高值作为断层危险性的预测结果。

2.如权利要求1所述的隧道施工地质灾害预警方法，其特征在于，在步骤S1中，所述断层数据的模糊神经网络计算过程包括：

(1)建立因素集U＝{u1，u2，u3，···，um}；

(2)建立评价集V＝{v1，v2，v3，···vm}；

(3)单因素评判f：U→η(V)，ui→f(ui)(vi)＝rij，得到模糊矩阵R；

(4)综合评判。

3.如权利要求1所述的隧道施工地质灾害预警方法，其特征在于，在步骤S2中，所述隶属度为定性指标隶属度的计算，用属于某个定性评语的问卷份数除以问卷总份数，得到各因素隶属于各评语的隶属度。

4.一种隧道施工地质灾害预警系统，其特征在于，该系统包括：

危险比例划分模块，用于利用模糊神经网络对当前桩号下断层数据进行计算，将各种性质情况下危险性进行比例分配；

灾害预测模块，用于根据所述比例分配计算各种情况下断层危险性的隶属度，将隶属度最高值作为断层危险性的预测结果。

5.如权利要求4所述的隧道施工地质灾害预警系统，其特征在于，在危险比例划分模块中，所述断层数据的模糊神经网络计算过程包括：

(1)建立因素集U＝{u1，u2，u3，···，um}；

(2)建立评价集V＝{v1，v2，v3，···vm}；

(3)单因素评判f：U→η(V)，ui→f(ui)(vi)＝rij，得到模糊矩阵R；

(4)综合评判。

6.如权利要求4所述的隧道施工地质灾害预警方法，其特征在于，在灾害预测模块中，所述隶属度为定性指标隶属度的计算，用属于某个定性评语的问卷份数除以问卷总份数，得到各因素隶属于各评语的隶属度。