CN108090665A - 基于一维x条件下梯形云模型的岩溶隧道突水风险确定方法 - Google Patents
基于一维x条件下梯形云模型的岩溶隧道突水风险确定方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了基于一维X条件下梯形云模型的岩溶隧道突水等级评价方法，首先构建岩溶隧道突水风险等级评价指标体系，将突水风险划分等级并确定等级划分标准，同时对非定量化指标进行定量化处理；然后求取不同风险指标下的梯形云模型数字特征，进而完成梯形云模型的构建；参考分析以往岩溶隧道施工案例，使用层次分析法完成风险指标体系权重向量的建立；进行现场实地勘察及测量获取风险指标观察及实测数据，利用一维X条件下的云模型算法带入风险指标数据得到各指标对应不同风险等级隶属度取值完成模糊综合评判矩阵的构建；选择合适模糊合成算子融合权重向量及模糊综合评判矩阵得到突水风险等级隶属度向量，确定岩溶隧道突水风险等级。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于一维X条件下梯形云模型的岩溶隧道突水风险确定方法。
背景技术
突涌水是隧道工程建设中常见的一种地质灾害，是在隧道施工中围岩含水层地下水在水头压力和其他压力的综合作用下克服隔水层及裂隙等障碍阻隔涌入隧道的难以控制的灾害风险。突水灾害的发生严重威胁了工程质量及施工人员和设备的安全，严重的突水灾害事故可能摧毁整个隧道工程。鉴于以上种种原因，对隧道突水灾害进行有效把控对于隧道施工安全及工程质量具有极其重要的作用。
近年来，国内外在突水突泥风险等级评价方面做了大量的研究并取得很大成就。但是当前突水突泥风险等级评价仍然存在人为主观影响严重，对风险发生的不确定性评估工作不够完善等问题。云模型是李德毅院士提出将模糊性与随机性相结合解决定性与定量之间不确定转换的数学模型，其本质是利用云滴的随机分布来描述定性概念转换到定量数据上的倾向性。将云模型理论引入突水风险等级评价当中可以很好解决当前已有模型在描述风险随机性方面的不足，同时可一定程度上缓解人为主观因素对评价结果带来的影响。
发明内容
本发明为了解决上述问题，提出了一种基于一维X条件下梯形云模型的岩溶隧道突水风险确定方法，本发明能够期减小人为主观因素对评价结果的影响，从而对突水风险作出客观准确的评价。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于一维X条件下梯形云模型的岩溶隧道突水风险确定方法，包括以下步骤：
(1)综合岩溶隧道突水机理确定影响突水风险的指标因素，对非定量化指标进行定量化处理，构建岩溶隧道评价指标体系的同时确定突水风险等级划分标准；
(2)求取突水风险指标体系中不同风险指标对应突水风险的梯形云模型数字特征，进而通过定义随机风险指标值得到梯形云模型隶属度云图；
(3)采用层次分析法计算岩溶隧道突水风险指标权重向量；
(4)对样本工程进行实际勘察测量，获取风险等级划分标准的风险指标数据，利用一维X条件下的正向运算法对风险指标数据进行运算，获取不同风险指标在相应风险等级下的随机隶属度，进而构建起模糊综合评判矩阵；
(5)选择合适模糊合成算子对模糊综合评判矩阵及指标权重向量进行计算，得到最终突水风险等级隶属度向量，根据最大隶属度原则判定岩溶隧道突水风险等级。
进一步的，所述步骤(1)中，建立的突水风险指标体系包含五个影响因素，分别为地层岩性、不良地质、地下水位、地形地貌和岩层产状，相应评价指标为岩层可溶性、专家评分值、水位高差、负地形面积比和修正后倾角。
进一步的，所述步骤(1)中，突水风险等级包括微危险性、低危险性、中危险性和高危险性。
进一步的，所述步骤(2)中，不同指标相应风险等级下的每组梯形云模型数字特征有期望、熵和超熵，根据突水风险等级标准中指标范围的最大及最小边界值选取数字特征，通过运行基于X信息的正向云算法得出梯形云模型隶属度云图。
进一步的，所述步骤(3)中，根据相对重要性准则构建判断矩阵，计算权重向量并进行归一化处理，对判断矩阵的一致性进行验证。
进一步的，所述步骤(4)中，根据突水风险指标数值和期望值，确定风险指标在不同风险等级下的随机隶属度。
进一步的，所述步骤(5)中，根据样本工程实际情况选择合适算子计算整体突水风险隶属度向量。
进一步的，所述步骤(5)中，根据最大隶属度原则确定整体突水风险等级在整体突水隶属度向量中最大隶属度对应的风险等级即为整体突水风险等级。
本发明的工作原理为：云模型在处理突水风险等级评价上综合考虑模糊性及随机性，弥补了概率论与模糊数学在处理这类问题上的不足，能更加客观准确地反应当前岩溶隧道存在的突水风险大小。梯形云模型是正态云模型的一种衍生，与正态云模型特征期望为数值相比其特征期望为某一区间，这使得梯形云模型在处理论域空间中百分百属于模糊概念的元素为一系列连续点集的情况更有优势。使用一维X条件下的正向云算法，可以在已知论域空间元素的情况下更加快速准确地求出其对应模糊概念的隶属度。鉴于此，本发明以云模型融合模糊性及随机性为思想基础，将梯形云模型理论及一维X条件下的正向云算法应用到突水风险等级评价当中，结合模糊层次分析理论，提出了一种突水风险等级评估的梯形云模型。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
本发明基于以往有关突水突泥机理及风险评估等方面的研究成果，选取地层岩性、不良地质条件等五项影响因素作为风险指标，并选取相应指标因素进行风险等级划分，一定程度上解决了单一因素指标评判带来的评判结果准确性低的缺点，使该模型在多因素作用下的突水风险评估具有更强的适用性。
本发明通过运用梯形云模型理论很好地将模糊性及随机性相结合描述突水风险，能更加客观准确的反应岩溶隧道突水风险，并通过云模型隶属度云图可以清晰直白地表达风险指标数据与相应风险等级隶属度之间的关系，可以更好地应用于实际风险分析。
本发明具有较好的实效性，在梯形云模型已知的情况下，通过输入风险指标数据可以直接判断突水风险等级，满足工程当中对于风险进行实时监测的要求。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。
图1为地层岩性隶属度云图；
图2为不良地质隶属度云图；
图3为地下水位隶属度云图；
图4为地层地貌隶属度云图；
图5为岩层产状隶属度云图；
图6为基于一维X条件下梯形云模型的岩溶隧道突水等级评价方法应用流程图；
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
在本发明中，术语如“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“竖直”、“水平”、“侧”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，只是为了便于叙述本发明各部件或元件结构关系而确定的关系词，并非特指本发明中任一部件或元件，不能理解为对本发明的限制。
本发明中，术语如“固接”、“相连”、“连接”等应做广义理解，表示可以是固定连接，也可以是一体地连接或可拆卸连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的相关科研或技术人员，可以根据具体情况确定上述术语在本发明中的具体含义，不能理解为对本发明的限制。
云模型在处理突水风险等级评价上综合考虑模糊性及随机性，弥补了概率论与模糊数学在处理这类问题上的不足，能更加客观准确地反应当前岩溶隧道存在的突水风险大小。梯形云模型是正态云模型的一种衍生，与正态云模型特征期望为数值相比其特征期望为某一区间，这使得梯形云模型在处理论域空间中百分百属于模糊概念的元素为一系列连续点集的情况更有优势。使用一维X条件下的正向云算法，可以在已知论域空间元素的情况下更加快速准确地求出其对应模糊概念的隶属度。鉴于此，本发明以云模型融合模糊性及随机性为思想基础，将梯形云模型理论及一维X条件下的正向云算法应用到突水风险等级评价当中，结合模糊层次分析理论，提出了一种突水风险等级评估的梯形云模型。
本发明首先构建岩溶隧道突水风险等级评价指标体系，对定性指标进行定量化处理，确定突水风险等级及分级标准；之后根据分级标准确定不同指标相应风险等级下的梯形云模型数字特征；根据样本工程现场实际情况，通过层次分析法确定突水风险指标权重向量；根据之前确定的定性指标定量化处理方案求取风险指标勘察数据，并根据指标体系对岩溶隧道进行测量获取实测数据；将风险指标数据带入梯形云模型，运用一维X条件下正向云模型算法得到各指标数据在不同风险下的隶属度，进而构建模糊综合评判矩阵；选择合适的模糊合成算子结合模糊综合评判矩阵及权重向量，计算得到整体突水风险等级隶属度向量，根据最大隶属度原则确定突水风险等级。
本发明针对岩溶隧道突水风险影响因素复杂，风险等级评价不够准确高效等特点，从而提供一种基于一维X条件下梯形云模型的岩溶隧道突水等级评价方法，如图6所示，按如下步骤进行：
(1)综合岩溶隧道突水机理确定影响突水风险的指标因素，对非定量化指标进行定量化处理，构建岩溶隧道评价指标体系的同时确定突水风险等级划分标准；
通过对岩溶隧道突水机理的研究，参考隧道突水相关文献，综合考虑导致岩溶隧道突水灾害发生的诱因，认为地层岩性、不良地质、地下水位、地层地貌和岩层产状为主要影响因素，并最终选定岩层可溶性t、水位高差h、负地形面积比、岩层产状修正后倾角定量化处理的不良地质五个指标共同构建突水风险等级评价的指标体系，五项指标相互独立，能够相对全面诠释岩溶隧道突水机理。同时，参考国内外有关岩溶隧道突水风险等级划分的研究，将风险划分为微危险性(I)、低危险性(II)、中危险性(III)、高危险性(IV)四个等级。
表1突水危险性等级划分标准
求取步骤(1)中突水风险指标体系中不同风险指标对应突水风险的梯形云模型数字特征，进而通过定义随机风险指标值得到梯形云模型隶属度云图。
本发明中所述梯形云模型的期望计算公式为：Ex1＝1/3Bmax+2/3Bmin，Ex2＝2/3Bmax+1/3Bmin
梯形云模型的熵计算公式为：
梯形云模型的超熵计算公式：He＝K
式中：Bmax和Bmin为风险等级标准中指标范围的最大及最小边界值，根据表1中的突水危险等级划分标准求取各风险指标对应不同风险等级的梯形云模型特征值；K的取值一般为0～1/3En。
构建的梯形云模型数字特征如表2所示。
然后根据梯形云正向云算法生成隶属度云图。
所述云模型一维X条件下的正向云算法：μi＝exp[-0.5(x-Ex)2/Pi2]
式中x是突水风险指标数值，μi是风险指标在不同风险等级下的随机隶属度，Pi是En为期望，He为标准差的正态分布随机数，Ex的取值视x的大小而定，当x＜Ex1时Ex＝Ex1，当Ex2＜x时Ex＝Ex2，而当Ex1＜x＜Ex2时则有μi＝1。
最终生成的梯形云模型隶属度云图如图1-图5所示。
(3)研究岩溶隧道工程突水实例，结合现场样本工程实际，采用层次分析法计算岩溶隧道突水风险指标权重向量。
利用层次分析法计算岩溶隧道突水风险指标权重首先要根据相对重要性准则构建判断矩阵。相对重要性准则如表3所示
表3相对重要性准则
所构建的判断矩阵如下式：
判断矩阵：
层次分析法计算权重向量，公式如下：
对以上权重进行归一化处理，公式如下：
计算所得归一化权重向量如下：
wi＝[0.273 0.455 0.364 0.182 0.091]
对层次分析法进行一致性验证，验证公式如下：
CR＝CI/RI
式中C表示判断矩阵，cij表示判断矩阵元素，wi表示归一化之后的风险指标权重向量，wi表示未归一化的风险指标权重向量，λmax表示最大特征值，CR表示一致性比例，CI表示一致性指标，RI表示随机性指标。
经过计算得λmax＝5，CR＝0＜0.1，判断矩阵满足一致性要求，可以进行下面的计算。
(4)对样本工程进行实际勘察测量，获取基于(1)中风险等级划分标准的风险指标数据；
(5)利用一维X条件下的正向运算法对(4)中风险指标数据进行运算，获取不同风险指标在相应风险等级下的随机隶属度，进而构建起模糊综合评判矩阵。
云模型一维X条件下的正向云算法：μi＝exp[-0.5(x-Ex)2/Pi2]
(6)选择合适模糊合成算子对模糊综合评判矩阵及指标权重向量进行计算，得到最终突水风险等级隶属度向量，根据最大隶属度原则判定岩溶隧道突水风险等级。
模糊合成算子为M(∧,∨)算子、M(·,∨)算子、算子、算子，其中算子综合各信息能力最强，应用相对较广泛。
某特长隧道位于岩溶山区，地下水系发达，岩溶发育，沿线属于地质灾害易发区域，容易发生大规模突水灾害事故。隧道掌子面岩性多为寒武系石牌组微风化泥质页岩，偶尔夹有薄层灰岩，页岩强度低、质地软，灰岩强度较高、质地较硬；地下水位与隧道底板间高差为200m左右，隧道顶部为发育与寒武系白云岩中的岩溶洼地。根据突水风险指标体系对现场进行实地勘察测量获取的风险指标数据如表4所示。
表4风险指标数据
将上述风险指标数据带入云模型一维X条件下的正向云算法求得不同风险指标在相应风险等级下的随机隶属度，进而利用算法融合构建的模糊综合评判矩阵及风险指标权重向量，得到整体突水风险等级隶属度向量，利用最大隶属度原则求得的各隧道最终突水风险等级如表5所示。
表5突水风险判别结果
通过对比云模型风险评价结果与现场实际风险进行对比，结果显示预测结果与工程实际吻合。由此可见，基于一维X条件下梯形云模型的岩溶隧道突水风险等级评价方法进行突水风险等级评判是合理可行的，能客观地反应突水问题的真实情况，具有较高工程实际应用意义。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (8)
1.一种基于一维X条件下梯形云模型的岩溶隧道突水风险确定方法，其特征是：包括以下步骤：
(1)综合岩溶隧道突水机理确定影响突水风险的指标因素，对非定量化指标进行定量化处理，构建岩溶隧道评价指标体系的同时确定突水风险等级划分标准；
(2)求取突水风险指标体系中不同风险指标对应突水风险的梯形云模型数字特征，进而通过定义随机风险指标值得到梯形云模型隶属度云图；
(3)采用层次分析法计算岩溶隧道突水风险指标权重向量；
(4)对样本工程进行实际勘察测量，获取风险等级划分标准的风险指标数据，利用一维X条件下的正向运算法对风险指标数据进行运算，获取不同风险指标在相应风险等级下的随机隶属度，进而构建起模糊综合评判矩阵；
(5)选择合适模糊合成算子对模糊综合评判矩阵及指标权重向量进行计算，得到最终突水风险等级隶属度向量，根据最大隶属度原则判定岩溶隧道突水风险等级。
2.如权利要求1所述的一种基于一维X条件下梯形云模型的岩溶隧道突水风险确定方法，其特征是：所述步骤(1)中，建立的突水风险指标体系包含五个影响因素，分别为地层岩性、不良地质、地下水位、地形地貌和岩层产状，相应评价指标为岩层可溶性、专家评分值、水位高差、负地形面积比和修正后倾角。
3.如权利要求1所述的一种基于一维X条件下梯形云模型的岩溶隧道突水风险确定方法，其特征是：所述步骤(1)中，突水风险等级包括微危险性、低危险性、中危险性和高危险性。
4.如权利要求1所述的一种基于一维X条件下梯形云模型的岩溶隧道突水风险确定方法，其特征是：所述步骤(2)中，不同指标相应风险等级下的每组梯形云模型数字特征有期望、熵和超熵，根据突水风险等级标准中指标范围的最大及最小边界值选取数字特征，通过运行基于X信息的正向云算法得出梯形云模型隶属度云图。
5.如权利要求1所述的一种基于一维X条件下梯形云模型的岩溶隧道突水风险确定方法，其特征是：所述步骤(3)中，根据相对重要性准则构建判断矩阵，计算权重向量并进行归一化处理，对判断矩阵的一致性进行验证。
6.如权利要求1所述的一种基于一维X条件下梯形云模型的岩溶隧道突水风险确定方法，其特征是：所述步骤(4)中，根据突水风险指标数值和期望值，确定风险指标在不同风险等级下的随机隶属度。
7.如权利要求1所述的一种基于一维X条件下梯形云模型的岩溶隧道突水风险确定方法，其特征是：所述步骤(5)中，根据样本工程实际情况选择合适算子计算整体突水风险隶属度向量。
8.如权利要求1所述的一种基于一维X条件下梯形云模型的岩溶隧道突水风险确定方法，其特征是：所述步骤(5)中，根据最大隶属度原则确定整体突水风险等级在整体突水隶属度向量中最大隶属度对应的风险等级即为整体突水风险等级。
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