CN104390534A - 一种隧道光面***质量控制方法 - Google Patents
一种隧道光面***质量控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104390534A CN104390534A CN201410535188.XA CN201410535188A CN104390534A CN 104390534 A CN104390534 A CN 104390534A CN 201410535188 A CN201410535188 A CN 201410535188A CN 104390534 A CN104390534 A CN 104390534A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- index
- photoface exploision
- quality
- tunnel
- quality control
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Excavating Of Shafts Or Tunnels (AREA)
Abstract
本发明涉及一种隧道光面***质量控制方法,包括以下步骤:1)根据隧道光面***质量影响因素获取控制指标;2)获取各影响因素的历史实测数据,并采用神经网络算法对历史实测数据进行训练建立样本模型;3)获取目标断面控制指标,采用所述样本模型对目标断面控制指标进行预测;4)多次调整目标断面控制指标,每次调整后采用所述样本模型对调整后的目标断面控制指标进行预测,并将各次预测结果与步骤3)中获得的预测结果进行比较;5)根据步骤4)的比较结果,采用最优控制方案对各控制指标进行控制。与现有技术相比,本发明具有便于操作、***化强、实用性强等优点。
Description
技术领域
本发明涉及隧道光面***技术,尤其是涉及一种隧道光面***质量控制方法。
背景技术
随着国民经济的快速发展和城市化建设的不断推进,我国建设了大量的公路、铁路及城市地铁隧道,已成为世界上隧道及地下工程最多、最复杂,发展最快的国家。
尽管如此,目前在隧道光面***设计与施工方面仍然存在一系列需要解决的问题:在设计方面,***的炮孔设计参数大多仍然按照经验公式和工程经验确定;在施工方面,施工队伍常常不按照设计图施工而只凭借自己的经验钻孔,随意调整***参数。这些问题经常造成***超欠挖,存在巨大的隐患。这不仅直接影响隧道的***质量,还影响隧道的围岩稳定性、初期的支护数量和永久支护的混凝土工程量,增加工程投资。
为了解决上述问题,就要对隧道***的整个过程进行分析,查找其中的薄弱环节和关键问题,然后对其薄弱环节进行研究和分析。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种便于操作、***化强、实用性强的隧道光面***质量控制方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种隧道光面***质量控制方法,包括以下步骤:
1)根据隧道光面***质量影响因素获取控制指标;
2)获取各影响因素的历史实测数据,并采用神经网络算法对历史实测数据进行训练建立样本模型;
3)获取目标断面控制指标,采用所述样本模型对目标断面控制指标进行预测;
4)多次调整目标断面控制指标,每次调整后采用所述样本模型对调整后的目标断面控制指标进行预测,并将各次预测结果与步骤3)中获得的预测结果进行比较;
5)根据步骤4)的比较结果,采用最优控制方案对各控制指标进行控制。
所述的步骤1)中,隧道光面***质量影响因素包括地质因素、***参数、炮孔参数、***工艺和施工质量。
所述的步骤1)中,获取控制指标的方法包括专家打分法和层次分析法。
所述的步骤2)中,神经网络算法包括BP、ANFIS和ELMAN。
所述的步骤2)中,样本模型的输入为控制指标,输出包括炮孔利用率、超挖量、炮孔痕迹保存率。
所述的控制指标包括周边眼间距、最小抵抗线、单孔装药量和炮眼深度。
所述的步骤4)中,调整目标断面控制指标具体为:
对于周边眼间距、最小抵抗线和炮孔深度,调整范围为:调整0%,或者向上调整10%、15%、20%,或者向下调整10%、15%、20%;
对于单孔装药量,调整范围为:调整0%,或者向上调整1%、2%,或者向下调整1%、2%。
所述的步骤5)中,所述的最优控制方案为样本模型的预测输出与期望输出间的误差最小的方案。
本发明通过光面***质量控制方法,为之后的***提供改进的依据,以期达到***参数优化、降低造价同时又满足工程施工的目标,对于实际工程具有重要指导意义。与现有技术相比,本发明采用专家打分法和层次分析法相结合的方法获取控制指标,并采用多种神经网络算法进行建模,具有便于操作、***化强、实用性强等优点。
附图说明
图1为本发明的流程示意图;
图2为实施例中专家打分法得到的光面***控制指标;
图3为实施例中采用的神经网络预测模型示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
如图1所示,本发明实施例提供一种隧道光面***质量控制方法,包括以下步骤:
在步骤101中,根据隧道光面***质量影响因素获取控制指标。隧道光面***质量影响因素包括地质因素、***参数、炮孔参数、***工艺和施工质量,如表1所示,具体包括围岩级别、节理发育程度、地下水影响、岩层层理厚度、泊松比、风化程度、岩体结构类型、地质构造影响、变形模量、抗压强度、摩擦感度、热感度、撞击感度、爆速、猛度、猛力、能量利用率、***组分、周边眼间距、总炮孔数目、炮孔间距、最小抵抗线、炮孔直径、炮孔深度、布孔方式、线装药密度、单孔装药量、不耦合系数、堵塞长度、装药结构、起爆顺序、起爆方法、起爆时差、单位***消耗量、外插角误差、开口位置误差、钻孔深度误差、人员素质、测量放线质量、管理水平、现场管理制度。
表1光面***质量影响因素集
获取控制指标的方法包括专家打分法和层次分析法。专家打分法是指由行业专家对表1中影响因素进行打分,50%以上专家均认为重要的作为控制指标,如图2所示,包括:围岩级别、泊松比、变形模量、周边眼间距、最小抵抗线、炮孔深度、线装药密度、单孔装药量、装药结构、外插角误差和测量放线长度。
层次分析法为已有分析方法,本发明利用该方法对表1中影响因素利用层次分析法对影响因素进行两两比较打分,选取权重比较大作为控制指标,如表2所示,包括:单孔装药量、周边眼间距、最小抵抗线、测量放线质量、线装药密度、围岩级别、泊松比、抗压强度、炮孔深度、外插角误差。
表2层次分析法所得光面***控制指标
指标 | 权重 |
最小抵抗线 | 0.0798 |
周边眼间距 | 0.0733 |
外插角误差 | 0.0606 |
测量放线质量 | 0.0549 |
炮孔深度 | 0.0519 |
抗压强度 | 0.0408 |
线装药密度 | 0.039 |
变形模量 | 0.0379 |
泊松比 | 0.0368 |
单孔装药量 | 0.0361 |
围岩级别 | 0.034 |
通过以上两种方法,选取两种方法中都选中的指标,其选择结果如表3所示。
表3控制指标对比选择
控制指标 | 专家打分法 | 层次分析法 |
单孔装药量 | √ | √ |
周边眼间距 | √ | √ |
最小抵抗线 | √ | √ |
测量放线质量 | √ | √ |
线装药密度 | √ | √ |
围岩级别 | √ | √ |
泊松比 | √ | √ |
抗压强度 | √ | √ |
炮孔深度 | √ | √ |
装药结构 | √ | |
外插角误差 | √ | √ |
变形模量 | √ |
综合分析结果表明:单孔装药量、周边眼间距、最小抵抗线、测量放线质量、线装药密度、围岩级别、泊松比、抗压强度、炮孔深度、外插角误差这几个因素对光面***质量的影响比较大。
这些指标包括可调整指标和不可调整指标。其中单孔装药量、周边眼间距、最小抵抗线、炮孔深度这四个参数,是设计参数,在后续的***调整中,可以进行有针对性的修改。
围岩级别、泊松比、抗压强度这三个参数都是属于地质因素,虽然对光面***效果的影响比较大,但是其影响主要都在设计阶段,它们的作用是作为参照来确定设计参数,这几个参数是客观存在的,不能修改。除非在掘进过程中地质条件发生了很大变化,才会因此重新修改***参数,发生这种情况时,整个设计都需要修改,这已经不是控制的范畴,而是重新设计,不属于本发明讨论范围。
外插角误差,是属于施工方面的因素。在实际钻孔施工过程中,钻孔队往往不按施工图钻孔,钻孔时比较随意,造成钻孔质量和设计相差很大。这个因素的控制也不是设计方面的范围,而是施工管理的范围。要解决施工时的问题,需要现场进行质量控制,抓住问题的关键。必要时应进行技术培训,强化质量意识,通过物质、精神鼓励以及思想教育等提高工人的责任意识。
综上所述,在进行***质量控制时,设计方面主要对单孔装药量、周边眼间距、最小抵抗线、炮孔深度这四个参数进行调整优化。最终获取的控制指标包括单孔装药量、周边眼间距、最小抵抗线、炮孔深度、围岩级别和泊松比(也可加入抗压强度)。
在步骤102中,获取各影响因素的历史实测数据,并采用神经网络算法对历史实测数据进行训练建立样本模型。本实施例中,采用多种神经网络算法进行建模,包括BP、ANFIS和ELMAN神经网络。所建立的样本模型的输入包括单孔装药量、周边眼间距、最小抵抗线、炮孔深度、围岩级别和泊松比,输出包括炮孔利用率、超挖量、炮孔痕迹保存率。
在步骤103中,获取目标断面控制指标,采用所述样本模型对目标断面控制指标进行预测。结果如表4所示。
表4三种神经网络预测结果的比较
从表4中可以看出,BP神经网络在预测炮孔利用率和炮孔痕迹保存率时表现较好,ELMAN神经网络在预测炮孔利用率和超挖量时精度较高,ANFIS的预测结果中没有误差特别大的结果,也没有精度特别高的结果。其预测结果与训练样本和神经网络的结构算法有关,但均能满足实际工程需求。
在步骤104中,多次调整目标断面控制指标,每次调整后采用所述样本模型对调整后的目标断面控制指标进行预测,并将各次预测结果与步骤103中获得的预测结果进行比较。
本实施例中,调整目标断面控制指标具体为:
对于周边眼间距、最小抵抗线和炮孔深度,调整范围为:调整0%,或者向上调整10%、15%、20%,或者向下调整10%、15%、20%;
对于单孔装药量,调整范围为:调整0%,或者向上调整1%、2%,或者向下调整1%、2%。
在步骤105中,根据步骤104的比较结果,采用最优控制方案对各控制指标进行控制。最优控制方案为样本模型的预测输出与期望输出间的误差最小的方案,该方案需结合工程实际情况。本实施例根据三种神经网络获得各最优控制方案。BP神经网络所得控制方案为:将周边眼间距减小15%、单孔装药量减小1%、最小抵抗线增大20%;ANFIS神经网络所得控制方案为:将周边眼间距减小10%、单孔装药量减小1%、最小抵抗线增大15%ELMAN神经网络所得控制方案为:将周边眼间距减小20%、单孔装药量减小1%、最小抵抗线减小20%。
Claims (8)
1.一种隧道光面***质量控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)根据隧道光面***质量影响因素获取控制指标;
2)获取各影响因素的历史实测数据,并采用神经网络算法对历史实测数据进行训练建立样本模型;
3)获取目标断面控制指标,采用所述样本模型对目标断面控制指标进行预测;
4)多次调整目标断面控制指标,每次调整后采用所述样本模型对调整后的目标断面控制指标进行预测,并将各次预测结果与步骤3)中获得的预测结果进行比较;
5)根据步骤4)的比较结果,采用最优控制方案对各控制指标进行控制。
2.根据权利要求1所述的一种隧道光面***质量控制方法,其特征在于,所述的步骤1)中,隧道光面***质量影响因素包括地质因素、***参数、炮孔参数、***工艺和施工质量。
3.根据权利要求1所述的一种隧道光面***质量控制方法,其特征在于,所述的步骤1)中,获取控制指标的方法包括专家打分法和层次分析法。
4.根据权利要求1所述的一种隧道光面***质量控制方法,其特征在于,所述的步骤2)中,神经网络算法包括BP、ANFIS和ELMAN。
5.根据权利要求1所述的一种隧道光面***质量控制方法,其特征在于,所述的步骤2)中,样本模型的输入为控制指标,输出包括炮孔利用率、超挖量、炮孔痕迹保存率。
6.根据权利要求1-5任一所述的一种隧道光面***质量控制方法,其特征在于,所述的控制指标包括周边眼间距、最小抵抗线、单孔装药量和炮眼深度。
7.根据权利要求6所述的一种隧道光面***质量控制方法,其特征在于,所述的步骤4)中,调整目标断面控制指标具体为:
对于周边眼间距、最小抵抗线和炮孔深度,调整范围为:调整0%,或者向上调整10%、15%、20%,或者向下调整10%、15%、20%;
对于单孔装药量,调整范围为:调整0%,或者向上调整1%、2%,或者向下调整1%、2%。
8.根据权利要求1所述的一种隧道光面***质量控制方法,其特征在于,所述的步骤5)中,所述的最优控制方案为样本模型的预测输出与期望输出间的误差最小的方案。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410535188.XA CN104390534B (zh) | 2014-10-11 | 2014-10-11 | 一种隧道光面***质量控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410535188.XA CN104390534B (zh) | 2014-10-11 | 2014-10-11 | 一种隧道光面***质量控制方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104390534A true CN104390534A (zh) | 2015-03-04 |
CN104390534B CN104390534B (zh) | 2016-05-18 |
Family
ID=52608469
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410535188.XA Expired - Fee Related CN104390534B (zh) | 2014-10-11 | 2014-10-11 | 一种隧道光面***质量控制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104390534B (zh) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106596905A (zh) * | 2016-12-08 | 2017-04-26 | 清华大学 | 基于多尺度融合anfis的玻璃液质量智能预报方法 |
CN107893660A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-04-10 | 成都大学 | 一种隧道支导硐***设计方法及智能*** |
CN107905797A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-04-13 | 成都大学 | 一种隧道正硐***设计方法及智能*** |
CN109102109A (zh) * | 2018-07-16 | 2018-12-28 | 四川大学 | 一种块石料开采***级配预测方法 |
CN112084553A (zh) * | 2020-08-06 | 2020-12-15 | 重庆市市政设计研究院有限公司 | 一种用于隧道规划的勘测方法 |
CN117390973A (zh) * | 2023-12-12 | 2024-01-12 | 中南大学 | 基于多层感知机模型的矿山***炮孔利用率预测方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06123600A (ja) * | 1992-10-08 | 1994-05-06 | Yasuji Nakajima | 集中装薬発破における飛石防止安全施工法 |
KR100826150B1 (ko) * | 2007-03-13 | 2008-04-30 | 국방과학연구소 | 전기기폭장치(eed)에 대한 전자파 환경 시험장치 및방법 |
CN102798412A (zh) * | 2012-07-31 | 2012-11-28 | 同济大学 | 一种基于三维激光扫描评定隧道钻爆施工质量的方法 |
CN103778469A (zh) * | 2013-01-23 | 2014-05-07 | 辽宁工程技术大学 | 一种基于神经网络优化遗传算法的***方案选择方法 |
CN103927583A (zh) * | 2014-04-28 | 2014-07-16 | 莫小钧 | 人工神经网络 |
-
2014
- 2014-10-11 CN CN201410535188.XA patent/CN104390534B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06123600A (ja) * | 1992-10-08 | 1994-05-06 | Yasuji Nakajima | 集中装薬発破における飛石防止安全施工法 |
KR100826150B1 (ko) * | 2007-03-13 | 2008-04-30 | 국방과학연구소 | 전기기폭장치(eed)에 대한 전자파 환경 시험장치 및방법 |
CN102798412A (zh) * | 2012-07-31 | 2012-11-28 | 同济大学 | 一种基于三维激光扫描评定隧道钻爆施工质量的方法 |
CN103778469A (zh) * | 2013-01-23 | 2014-05-07 | 辽宁工程技术大学 | 一种基于神经网络优化遗传算法的***方案选择方法 |
CN103927583A (zh) * | 2014-04-28 | 2014-07-16 | 莫小钧 | 人工神经网络 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
王建秀 等: "《隧道及地下工程光面***技术研究现状与展望》", 《地下空间与工程学报》, vol. 9, no. 4, 31 August 2013 (2013-08-31), pages 800 - 807 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106596905A (zh) * | 2016-12-08 | 2017-04-26 | 清华大学 | 基于多尺度融合anfis的玻璃液质量智能预报方法 |
CN106596905B (zh) * | 2016-12-08 | 2019-02-05 | 清华大学 | 基于多尺度融合anfis的玻璃液质量智能预报方法 |
CN107893660A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-04-10 | 成都大学 | 一种隧道支导硐***设计方法及智能*** |
CN107905797A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-04-13 | 成都大学 | 一种隧道正硐***设计方法及智能*** |
CN109102109A (zh) * | 2018-07-16 | 2018-12-28 | 四川大学 | 一种块石料开采***级配预测方法 |
CN112084553A (zh) * | 2020-08-06 | 2020-12-15 | 重庆市市政设计研究院有限公司 | 一种用于隧道规划的勘测方法 |
CN112084553B (zh) * | 2020-08-06 | 2024-06-04 | 重庆设计集团有限公司 | 一种用于隧道规划的勘测方法 |
CN117390973A (zh) * | 2023-12-12 | 2024-01-12 | 中南大学 | 基于多层感知机模型的矿山***炮孔利用率预测方法 |
CN117390973B (zh) * | 2023-12-12 | 2024-03-22 | 中南大学 | 基于多层感知机模型的矿山***炮孔利用率预测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104390534B (zh) | 2016-05-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104390534B (zh) | 一种隧道光面***质量控制方法 | |
CN101770038B (zh) | 矿山微震源智能定位方法 | |
CN109798149B (zh) | 一种坚硬顶板厚煤层采场来压强度分级预测方法 | |
Salimi et al. | Utilising of linear and non-linear prediction tools for evaluation of penetration rate of tunnel boring machine in hard rock condition | |
CN108763752B (zh) | 一种盾构隧道下穿水道确定施工掘进参数的方法 | |
CN110595887B (zh) | 一种浅埋硬岩大型地下洞室成洞条件量化评价方法 | |
CN108399497B (zh) | 一种条带开采采空区稳定性评估方法 | |
CN106227913B (zh) | 用于水电工程的堆石料***级配预测方法 | |
CN107622164A (zh) | 一种矿井涌水量预测方法及装置 | |
Bhatawdekar et al. | Building information model for drilling and blasting for tropically weathered rock. | |
Yang et al. | Top coal movement law of dynamic group caving method in LTCC with an inclined seam | |
Huang et al. | Field test optimization of shield tunnelling parameters undercrossing an existing high-speed railway tunnel: a case study | |
He et al. | Overburden Damage Degree‐Based Optimization of High‐Intensity Mining Parameters and Engineering Practices in China’s Western Mining Area | |
Wei et al. | A novel algorithm of Nested-ELM for predicting blasting vibration | |
Li et al. | Anchoring parameters optimization of tunnel surrounding rock based on particle swarm optimization | |
CN103628816A (zh) | 地震属性指导水平井导向的方法及其装置 | |
CN113128106B (zh) | 一种岩溶地层盾构施工引起地表沉降的确定方法 | |
Alipour et al. | Support vector machines for the estimation of specific charge in tunnel blasting | |
Wang et al. | Experimental Study of Blast‐Induced Vibration Characteristics Based on the Delay‐Time Errors of Detonator | |
Ma et al. | Intelligent decision system for vertical shaft blasting scheme based on knowledge base and its application | |
Guo et al. | Research on shield tunnelling parameters correlation in composite strata | |
Yang et al. | Orthogonal analysis and numerical simulation of rock mechanics parameters in stress field of shaft heading face | |
Wang et al. | Model test of TBM tunnel crossing large dip angle fault zone under high in situ stress | |
Yu et al. | Three-dimensional classification and zoning method of surrounding rock and its application based on big data geomechanical information | |
Xu et al. | Prediction of the Height of Water Flowing Fractured Zone Based on the MPSO‐BP Neural Network Model |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20160518 Termination date: 20181011 |