公路隧道施工超前地质预报研究

公路隧道施工超前地质预报是一项复杂的系统性工作。超前地质预报主要指地质分析法、地球物理法、钻探法（或超前导坑）及诸多方法的综合使用,预报内容包括不良地质和围岩级别。通常,隧道施工超前地质预报主要采用3部曲预报方法,即将物探手段与地质分析相结合进行预报,将钻探作为验证或控制风险的重要手段。在预报过程中,地质分析是基础。     

隧道超前地质预报技术及综合应用

隧道掘进过程中围岩地质条件复杂多变，单一的地质预报方法存在多解性，准确率较低。基于分析不同超前地质预报方法的适用范围，建立地质分析与物探长距离预报和短距离预报相结合的综合预报解译方法，并以某高速公路隧道超前地质预报为例，采用地质分析法、地震波反射法、电磁波反射法、瞬变电磁法进行了综合超前地质预报及工程应用。结果表明：综合超前地质预报能较准确查明掌子面前方不良地质体的分布范围及性质，可有效降低施工风险，为地质灾害处理和围岩设计变更提供依据。     

云桂线富宁隧道围岩分级变更分析

为提高隧道勘察围岩分级的准确性,减小施工阶段围岩变更率,对云桂线富宁隧道围岩分级变更进行分析,主要结论与建议如下： 1）造成该隧道围岩分级变更的主要原因是物探解译不准、岩溶发育、岩体层间挤压破碎和地下水发育,其中物探解译不准的原因有异常段飘移、断层破碎带解译过宽及解译错误等; 2）岩溶发育造成的变更量也较大,应重视可溶岩段围岩分级的确定,避免出现长段高围岩分级; 3）因岩体层间挤压破碎及地下水发育造成的围岩变更率一般较小,需在施工阶段结合超前地质预报进行变更; 4）地质条件复杂的长大深埋隧道采用可控源音频大地电磁法是适宜的,但应解决物探解译过程中存在的问题,布置钻孔对物探异常区进行验证,提高解译精度; 5）目前采用的综合勘察手段仍是确定铁路隧道围岩分级的主要方法,施工中应重视超前地质预报及施工地质工作。     

TGP超前地质预报技术的隧道围岩精细化预报

针对目前TGP超前地质预报技术以波速分析为主,少见地质构造界面分析的现状,利用TGP实测二维和三维探测结果,从地层波速和地质构造界面2方面精细成功地预报了某隧道掌子面前方围岩地质情况及围岩级别,结果表明:1)在实际工作中,应严格按照TGP数据采集要求得到高质量的原始资料,才能做进一步数据处理和解译;2) TGP二、三维解译成果大体一致,但所反映细节存在差异,实际工作中应比对二、三维解译成果,研究其相似性和差异性,综合得出预报结果; 3) TGP三维地质构造界面解译成果较二维可视化程度高,可直观反映构造界面的走向和倾向、明确构造界面与隧道开挖轮廓的关系。最后通过地质构造界面解译预测了隧道重点施工风险段落和部位,通过地层波速和地质构造界面的综合解译,为隧道动态设计施工提供了重要依据。     

超前地质预报在连云港后云台山隧道围岩分级中的应用

针对连云港后云台山隧道可能会出现的各种地质灾害,为了在施工前期探明掌子面前方的复杂地质情况并进行稳定性预测分析,提出应坚持从工程实际出发、合理选择、综合使用有效的方法和手段,制定背景项目的超前地质预报工作方案。其能充分发挥各种方法和手段的特长,对隧道围岩等级进行预测评定,为隧道围岩的稳定和施工安全提供有力保证。并经实践证明,采用综合超前地质预报方法预测围岩等级,总体预报准确率达到80%以上。     

超前水平钻探在岩溶隧道地质预报中的应用研究

如何精准确定岩溶区隧道施工掌子面前方是否存在岩溶破碎带、溶腔、赋存水状态,并据此判断是否可能造成瞬间突水、涌泥及冒顶塌方的灾害,成为岩溶地区山岭隧道施工中亟待解决的关键问题。传统地质预报方法因预报距离短、受主观影响大使得预报准确率偏低。该文以在建岩溶区某隧道突泥涌泥事故为工程依托,采用超前水平钻探技术对里程桩号ZK451+810～ZK873段范围内的围岩地质情况进行预报,详细阐述超前水平钻探地质预报的实施流程,并根据预报结果提出相应的处治措施,保障处治施工时的安全,同时避免了更大规模的突水突泥事故。     

TSP203在复杂施工环境灰岩隧道超前地质预报中的应用

超前地质预报在隧道施工中能够及时探明掌子面前方围岩地质情况,预警可能发生的地质灾害,指导隧道施工,有着重要的安全意义和经济意义。本文结合TSP203超前地质预报系统在云南省东部地区灰岩隧道中的应用,论证了TSP203在复杂的施工环境下具有较高的超前地质预报准确度,总结了地震波法超前地质预报对于较小含水体和少量基岩裂隙水预报精度的不足,提出了运用"三个以上证据准则"综合解译物探结果提高预报准确度的方法。     

TST技术在隧道超前地质预报中的应用

地震波反射或散射原理的成像技术是山岭隧道超前地质预报中常用的一种手法。基于Tunnel Seismic Tomography（TST）超前地质预报系统,以厦门北动车所新建刘塘隧道左洞为应用背景,阐述了TST系统的基本原理、数据采集与数据后处理。结合刘塘隧道的区域地质分析,根据地震波偏移图特征和围岩波速分布,准确给出了预报范围内的围岩分级,并预测了掌子面前方的断层位置。     

云雾山隧道岩溶灾害综合预防技术及其应用

岩溶地区地质条件复杂,在隧道施工过程中易发生涌水、涌泥、塌方等灾害。针对地质勘探、监控量测、超前地质预报、超前钻探、地下水监测等单项技术在岩溶灾害风险预测方面的不足,根据溶洞与开挖面的位置关系、补给水源、岩溶发育程度及规模、埋深、围岩级别这5个主要的致灾因子,提出岩溶隧道灾害风险预测模型。对5个致灾因素监测结果进行分析,得出灾害风险等级,并据此提出防灾预案和拟定工程措施,以提高岩溶隧道施工安全性。     

取芯水平钻探对川藏铁路隧道施工效率的影响研究

为研究川藏铁路深埋隧道超长水平钻探实施的可行性及复杂地质条件下水平钻探对隧道施工的影响程度,在川藏铁路隧道勘察设计中开展大量调研工作及地表超长深埋水平钻探试验,并结合隧道掘进指标、钻探速度,研究钻爆法及TBM施工中超长超前水平钻探对隧道掘进效率的影响程度。研究结果表明:1)在单位长度内,围岩地质条件越好,钻探深度越大,隧道掘进速度越快,超前水平钻探对施工影响越大。2)在Ⅱ、Ⅲ级围岩地段,在TBM设备后方180m处实施超前水平钻探时,水平钻探进度难以追赶TBM施工进度,钻探对施工指导意义相对较小;在Ⅳ、Ⅴ级围岩地段,水平钻探进度可以很快追赶上TBM施工进度,在TBM施工受阻等复杂地质条件下,采取水平钻探技术对指导隧道施工有一定意义。3)在护盾处开展长距离连续水平钻探时,对隧道施工的影响程度最大可达85.11%,影响较大。综合分析表明,超前水平钻探在断层破碎带、强富水及高压富水、岩溶等不良地质地段实施较为合适。     

基于交叉验证的XGBoost算法在岩爆烈度分级预测中的适用性探讨

为解决机器学习算法在样本较少时,所得岩爆烈度等级的预测结果存在可靠性不足的问题,采用一种基于交叉验证的XGBoost算法,并讨论其适用性。先选取岩石单轴抗压强度σc、单轴抗拉强度σt、洞室围岩最大切应力σθ、岩石弹性变形指数Wet以及岩体完整性系数KV等5个评价指标; 再以国内外岩爆实例数据为样本,通过多次交叉验证计算XGBoost算法岩爆预测准确率,与支持向量机算法、随机森林算法所得准确率比较; 最后对评价指标重要性进行分析。结果表明： 1）在样本较少时,样本划分和排序的随机性对预测结果影响较大,通过多次交叉验证求取预测结果平均值,可提高结果可靠性; 2）评价指标中KV与σθ重要性最大,σc重要性最小; 3）XGBoost算法具有较高的预测准确率,在岩爆烈度分级预测中具有一定适用性。     

Applying interpretable machine learning to classify tree and utility pole related crash injury types

In spite of enormous improvements in vehicle safety, roadway design, and operations, there is still an excessive amount of traffic crashes resulting in injuries and major productivity losses. Despite the many studies on factors of crash frequency and injury severity, there is still further research to be conducted. Tree and utility pole/other pole related (TUOP) crashes present approximately 12 to 15% of all roadway departure (RwD) fatal crashes in the U.S. The count of TUOP crashes comprise nearly 22% of all fatal crashes in Louisiana. From 2010 to 2016, there were 55,857 TUOP crashes reported in Louisiana. Individually examining each of these crash reports is not a realistic option to investigate crash factors. Therefore, this study employed text mining and interpretable machine learning (IML) techniques to analyze all TUOP crashes (with available crash narratives) that occurred in Louisiana from 2010 to 2016. This study has two major goals: 1) to develop a framework for applying machine learning models to classify injury levels from unstructured textual content, and 2) to apply an IML framework that provides probability measures of keywords and their association with the injury classification. The present study employed three machine learning algorithms in the classification of injury levels based on the crash narrative data. Of the used modeling techniques, the eXtreme gradient boosting (XGBoost) model shows better performance, with accuracy ranging from 0.70 to 24% for the training data and from 0.30% to 16% for the test data.     

基于相关性准则和R-ELM模型的岩溶隧道涌水量预测研究

为实现隧道涌水量的高精度预测,以相关系数法和极限学习机为理论基础,构建隧道涌水量预测模型。首先,结合工程实例对隧道涌水的影响因素进行分析,并利用相关系数法分析各因素与涌水量之间的相关性,以筛选出重要影响因素;其次,将筛选出的重要因素作为预测模型的输入层,并利用试算法和经验公式优化极限学习机的模型参数,再利用M估计弱化预测误差,进而构建出用于隧道涌水预测的R-ELM模型。研究表明： 1）岩溶隧道涌水灾害的影响因素较多,包括5类一级因素和12类二级因素,不同因素对隧道涌水灾害的影响程度存在一定差异; 2）R-ELM模型预测结果的平均相对误差仅为1.12%,具有较高的预测精度,不仅验证了模型参数优化和M估计优化的有效性,也验证了R-ELM模型在隧道涌水量预测中的适用性。     

基于车用柴油机不平衡数据集的故障识别组合模型

基于车用柴油机的不平衡数据集,根据对应故障发生频次高与低,将模型建立对象分为样本丰富的大数据量故障与样本集不完备的小数据量故障两种。面向前者,基于XGBoost （Extreme Gradient Boosting） 分类算法构建故障识别模型,面向后者,基于模糊神经网络构建故障识别模型,然后针对两类模型进行参数调节以获得最优效果,并分别建立评估机制。模型评估结果表明,该故障识别组合模型能够较为精确、全面地识别大多数故障种类,是一种对数据量要求不高且总识别率超过80%的多适应性识别模型算法,可作为汽车维保工作中的重要工具使用。     

基于数量化理论Ⅲ和极限学习机在小净距隧道变形影响因素分析中的应用研究

为实现小净距隧道变形影响因素的定量评价,保证隧道变形规律的有效分析,采用数量化理论Ⅲ对小净距隧道的变形影响因素及其耦合性等进行定量分析,并利用极限学习机构建隧道变形预测模型,以验证前者分析结果的准确性。实例分析结果表明： 隧道变形的主导因素有围岩重度、变形模量、泊松比、内摩擦角和黏聚力,重要因素有围岩剪胀角、隧道埋深、喷射混凝土厚度、锚杆长度及隧道间距,而隧道围岩侧压力系数为一般因素; 隧道变形影响因素间存在耦合性,且分析样本4、6、16、18的耦合度高,其余样本的耦合度均为低; 另外,极限学习机的预测结果表明一般影响因素会减弱变形影响因素与变形值间的关联性,对变形规律分析不利,这与变形影响因素分析成果一致,且极限学习机对各监测项目的变形预测效果均较好,验证了该方法在隧道变形预测中的适用性和可靠性。     

三臂凿岩台车在郑万高铁隧道软弱围岩施工中的应用

为确保郑万高铁隧道施工的安全、质量,加快隧道施工进度,在软弱围岩中采用三臂凿岩台车进行大断面施工。通过对三臂凿岩台车进行适当改造（改造推进梁位置、改用加粗钻杆、改装降低夹持器高度、更换耐磨大钻头等）可实现利用三臂凿岩台车进行加深炮孔、超前地质钻孔、超前管棚施工;将提前设定好的钻臂负责施工范围、钻孔顺序、钻孔深度及角度等钻爆参数导入三臂凿岩台车操作控制系统可方便钻爆施工;加装3D激光扫描仪,可实现隧道开挖断面扫描。通过对比三臂凿岩台车与传统钻爆法施工在钻孔精度、钻爆效果、施工管理和施工进度等多个方面的优缺点,采用三臂凿岩台车大断面施工相对于传统分部开挖施工,减少了施工作业工序及施工干扰,更便于施工组织和管理,更有利于隧道施工安全质量的控制、加快施工进度;大断面施工减少了分部施工时多次对围岩的扰动,更有利于围岩稳定。通过一系列的试验,总结出一整套三臂凿岩台车在软弱围岩地质条件下施工的理论数据及现场施工经验,为今后推广三臂凿岩台车在隧道软弱围岩中大断面施工提供借鉴。     

基于Matlab的隧道煤层超前探测技术研究

为精确预测隧道掌子面前方的煤层赋存情况，实现煤层的三维可视化显示与动态测量，以兰海高速扩容工程黄家沟高瓦斯隧道为工程背景展开研究。首先，在瓦斯抽放掌子面进行超前钻孔施工并详细记录钻孔参数； 然后，采用Matlab软件编制程序对所获钻孔参数进行数据处理，获取煤层顶板与底板的空间三维坐标； 最后，在此基础上，构建三维可视化煤层赋存模型并进行煤层产状分析。研究结果表明： 黄家沟隧道所穿越煤层的平均真厚度约为3.35 m，煤层的倾角约为33°，煤层走向与隧道轴向的夹角约为64°。研究结果与工程实际探测出的煤层产状几近一致，表明了所建模型的正确性，同时为瓦斯隧道超前探测煤层提供了一种合适的手段。     

融合XGBoost和图谱修正的公交通勤乘客目的地预测方法

准确把握公共交通通勤乘客的目的地, 有助于明确乘客出行需求, 提升公共交通服务水平。基于北京市1个月的公共交通出行数据和RP调查数据, 通过关联分析乘客公交卡号与公共交通刷卡数据和线站数据, 匹配获得563名通勤乘客完整出行链数据, 并利用关联规则实现302名公交通勤乘客高、中、低出行稳定性辨识。引入XGBoost集成学习算法, 分别以不同公交出行稳定性乘客出行目的地显著影响因素为输入变量, 以下次出行目的地为输出变量, 通过模型参数调优, 分类构建了公共交通通勤个体乘客下次出行目的地预测模型, 高、中、低稳定性乘客出行目的地预测准确率分别为90%, 66.67%和50%。借助个体乘客出行图谱转移概率对模型预测结果进行修正, 将预测准确率分别提升至91.2%, 83.21%和69.5%, 可以有效提升中、低稳定性乘客出行目的地的预测准确性。采用公交都市系统记录的目的地数据对下次出行目的地预测聚合结果进行对比验证, 客流预测值与真值变化梯度的绝对百分误差小于10%。因此, 在划分通勤乘客出行稳定性的基础上, 融合XGBoost和图谱修正的公交通勤乘客目的地预测预测方法具有较高准确性。      

基于遗传支持向量机的综合管廊土建工程造价估算方法研究

综合管廊工程造价估算具有影响因素多、小样本及非线性的特点,传统的造价估算方法对于这类问题无法得到准确结果。针对这一问题,提出一种基于遗传支持向量机的综合管廊造价估算模型。分析综合管廊工程的具体特征,运用支持向量机建立工程造价与影响因子之间的非线性映射关系,利用遗传算法对支持向量机进行参数优化并对综合管廊的工程造价进行估算。以16条已建综合管廊工程作为数据库样本,对该模型进行分析验证。样本测试结果显示,利用该模型可将估算误差控制在10%以内,验证了模型估算的可行性。