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基于属性识别理论的隧道施工超前地质预报可靠性分析

发布时间:2018-10-07 19:12
【摘要】:超前地质预报技术是探测隧道开挖掌子面前方不良地质、降低施工风险的一项重要技术措施。为确保超前地质预报技术探测的地质信息可靠、准确,文章建立了基于属性识别理论的隧道施工超前地质预报可靠性评价模型,在综合分析预报可靠性影响因素的基础上,从预报方案、预报作业人员、预报设备、预报环境、预报管理5个方面考虑,选取综合预报方法数量、作业人员从事预报工作时间、预报设备维护频率、与预报无关设备及人员数量、预报管理合理性作为评价指标,对各影响因素评价指标进行定性与定量描述,并对其进行等级划分;对于预报可靠性评价模型中各指标权重的确定,采用简单关联函数法来确定各评价指标所占权重;通过现场跟踪调查获取的各评价指标值及构造的属性测度函数计算隧道预报区段的单指标属性测度与综合属性测度,进而应用置信度准则对隧道预报区段的预报可靠性进行评价;最后通过工程实际应用表明属性评价结果与现场实际预报的可靠性情况一致。
[Abstract]:Advanced geological prediction technology is an important technical measure to detect bad geology and reduce construction risk in front of tunnel excavation face. In order to ensure the reliability and accuracy of geological information detected by advanced geological prediction technology, a reliability evaluation model of advanced geological prediction in tunnel construction based on attribute recognition theory is established in this paper. From five aspects of forecast plan, forecast operator, forecast equipment, forecast environment and forecast management, the number of comprehensive forecasting methods, the working time and the maintenance frequency of forecasting equipment are selected. It has nothing to do with the number of equipment and personnel. The rationality of forecast management is regarded as the evaluation index. The evaluation indexes of each influencing factor are described qualitatively and quantitatively, and the grades are classified. For determining the weight of each index in the prediction reliability evaluation model, a simple correlation function method is used to determine the weight of each evaluation index. The single index attribute measure and synthetic attribute measure of tunnel forecast section are calculated by the evaluation index value and the attribute measure function of the tunnel forecast section obtained from the field tracking investigation. Furthermore, the reliability of tunnel prediction section is evaluated by using confidence degree criterion, and the result of attribute evaluation is consistent with that of field prediction.
【作者单位】: 海军工程设计研究院;解放军理工大学国防工程学院;
【分类号】:U452.11

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本文编号:2255356


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