铁路隧道施工风险评估及超前地质预报

发布时间：2020-08-01 17:32

【摘要】：山岭铁路隧道建设周期长、施工风险大、安全隐患多,在施工过程中穿越地层地质条件相对复杂,极易发生塌方、突涌水、岩爆等施工风险。本文在中铁二十一局科技研究开发计划项目(19C-4)资助下,依据山岭铁路隧道施工事故的特点,采用模糊层次综合评估法结合山岭铁路隧道相关地质信息建立BP网络算法的样本数据,然后采用数据分析软件建立以BP网络算法为基础形式的铁路隧道施工风险概率评估模型,评估模型构建是为了明确风险在施工中发生的概率等级。采用风险后果当量法构建施工风险后果评估模型,来确定施工风险发生的后果等级,依据我国铁路隧道相关规定进行施工风险等级划分。成昆铁路线邓家湾隧道为典型的山岭铁路隧道,分析邓家湾隧道进口段D2K372+305-D2K373+200段地质及水文情况,将进口段划分为30段,并采用己构建形成的施工阶段风险的估计模型对划分的30段进行了施工阶段风险评估,同时根据邓家湾隧道不同的施工风险等级做出相对应的超前地质预报方案,主要研究内容如下:(1)根据山岭铁路隧道开挖施工事故特性,本文选择坍塌、突涌水和岩爆三个隧道施工中的典型风险事故作为山岭铁路隧道风险进行评估的三个一级指标,结合相互照应的十六个二级指标,构建形成了施工风险评估的体系框架。(2)通过模糊层次综合评估法建立神经网络的样本数据,采用AHP确定每个风险因素的权重值,通过梯形隶属度分布函数和Karwowski模糊隶属度函数来分别明确影响三个一级指标的定量因素和定性因素的隶属度取值。(3)以模糊层次评估法建立的样本数据为作为前提,构建以BP神经网络算法为基础形式的山岭铁路隧道施工风险概率评价模型,明确施工阶段风险发生的概率级别,采用风险后果当量法建立施工风险后果评估模型,从而明确施工阶段风险后果级别,利用R=P× C进行施工风险综合等级评估。(4)根据邓家湾隧道进口段各段开挖施工风险评价的围岩级别,做出了不同施工风险级别的综合地质预报方案。将综合超前地质预报方案在邓家湾隧道进口段施工风险级别较高的里程段落中进行施工实施,获得了理想的预报效果。
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U452.11
【图文】：

一些有关的参数选择可在目前研究现状中作出或多或少的调节修正，这样就可以逡逑使形成的曲线的位置和形状可以在控制掌控范围之内。Ｓ曲线递进函数的详细曲逡逑线可以从图４－２得出。逡逑期望输出与实际输出比较逡逑２逦Ｉ逦Ｉ逦Ｉ逦Ｉ逦Ｉ逦Ｉ逦Ｉ逦Ｉ逡逑／邋＼逡逑、逦逡逑逦｜逦｜逦｜逦｜逦逦｜逦｜逦ｉ逦｜逦逡逑＇邋０■逦０．１逦０２逦０，４逦０：５；逦０．６逦０Ｊ逦０．８逦０．９逦１逡逑壤逡逑图４－２邋Ｓ型传递函数逡逑４．２．４神经网络学习参数的选择逡逑ａ）初始权值的选择逡逑ＢＰ神经网络在确定权值的时候，依托一个初始权值以依次重复反馈更新的逡逑办法来明确。一般情况下，ＢＰ神经网络的初始权值都是系统在随机情况下随机逡逑生成的，所以这样的结果很容易造成神经网络的不能够再次出现。神经网络的特逡逑性功能与一开始的权重的选择大小存在着或多或少的联系。在通常情况下，选取逡逑比较小的非0的随机值来把一开始的权重进行定义描述，这种情况下得到的取逡逑值一般都在（－２．４／Ｆ，２．４／ｉＯ或（－３／＃，３／ＶＦ）之间，本文中，初始化逡逑权值取（－１

最大迭代次数：１０００逡逑期望误差：当选择５、１０、１５为隐藏层神经节点数目时，其相应的神经网络训逡逑练误差曲线如下图４－３到４－５所示。逡逑ｌｉｌｔ邋Ｅｄｉ邋ｔ邋Ｙｉ邋？？邋Ｘｉｉｉｔｒｌ邋ｌｏｏｌｓ邋Ｄｔｉｌｃｔｏｐ邋Ｔｉｎｄ？？邋Ｈｔｌｐ逦＇逡逑＿逦Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ邋ｉｓ邋８，６＃矗叮ｅ－００７，邋Ｇｏａｔ邋ｉｓ邋１ｅ－００６逡逑１０邋逦，逦．逦．逦．逦？逦．逦．逦．逦逡逑ｉ邋１0４ｒ逦＼逦ｖ逡逑卜逦Ｖ．逡逑竺１。＇逡逑１０＾，逦、逡逑０逦２０逦４０逦６０逦８０逦１００逦１２０逦１４０逦１６０逡逑｜邋Ｓｌｏｐ邋Ｔｒ？ｍｎｇ邋Ｊ逦１７８邋Ｅｐｏｃｈｓ逡逑图４－３隐藏层神经节点数为５时训练误差曲线逡逑Ｅｉｌ＊邋Ｅｄｉｔ邋Ｘｉｗ邋ｌ＾ｓｔｒｌ逦Ｑｔｉｋｔｅｐ邋Ｓｉｎｄ＾ｗ逦

本文编号：2777775