基于大数据技术的大跨度地下洞室支护设计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据技术的大跨度地下洞室支护设计方法,收集已建工程中大跨度地下洞室的数据资料，以多元影响因子为自变量，目标支护参数为变量，通过机器学习算法得到最优混合模型，基于最优混合模型，输出目标支护参数，对偏差较大的目标支护参数进行人工修正后，进一步优化最优混合模型；针对新建工程的多元影响因子，通过最优混合模型即可输出目标支护参数，获得机器设计方案，用于指导工程设计。本发明专利技术优点在于提高大跨度地下洞室支护设计效率，缩短设计周期的同时，将工程经验进行积累和总结，使设计方案更贴近实际情况，保证地下洞室支护结构的安全性和经济性。保证地下洞室支护结构的安全性和经济性。保证地下洞室支护结构的安全性和经济性。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据技术的大跨度地下洞室支护设计方法


[0001]本专利技术涉及大跨度地下洞室支护设计领域，尤其是涉及基于大数据技术的大跨度地下洞室支护设计方法。

技术介绍

[0002]跨度20m以上，高跨比1.2m以上的地下洞室被称为大跨度地下洞室。现阶段大跨度地下洞室支护设计方法主要是采用工程类比法、监控量测法、理论验算法，大概分为以下步骤：首先，根据大跨度地下洞室整体情况，如跨度、高度、交叉洞室影响，埋深等；工程地质条件，如地应力方向、围岩类别、岩体物理力学参数等；以及施工方法等，结合工程类比经验，初步确定地下洞室整体支护参数。
[0003]其次，将大跨度地下洞室围岩稳定影响范围内的岩体等效简化为相应物理力学属性的平面或三维结构，再采用考虑弹塑性力学模型的数值方法进行施工步及应力释放模拟，分析岩体结构破坏形式、应力应变规律和验算支护结构受力。
[0004]然后，将分析结果与规范进行对比，如果满足规范要求，则该种方案即合理可行。
[0005]下一步，根据分析结果优化大跨度地下洞室群布置型式、施工步、支护结构设计，再进行敏感性分析和验算，综合考虑地下洞室围岩稳定的安全性、经济性及项目整体工期要求，确定切实可行的设计方案和最优参数。
[0006]最后，施工期结合地质揭露信息及监测数据进行反馈分析，以动态优化支护设计。
[0007]上述大跨度地下洞室支护设计方法具有以下弊端：1）受人为因素影响，不同设计单位、不同工程师的水平、经验和设计习惯不同，往往导致针对同一工程，会设计出不同的方案，不利于工程质量，也不利于工程经验的积累和总结。
[0008]2）将大跨度地下洞室围岩稳定的各构件等效简化为典型平面结构，忽略其空间效应，导致分析结果与实际结果差别较大。
[0009]3）由于跨度大、高跨比超规范、洞室交错带来多向短岩柱现象，大跨度地下洞室支护设计都需要进行三维数值专题分析，导致设计周期较长。
[0010]4）方案比选较多，且不同位置方案比选差异小，类比法难以反应位置在方案比选中带来的设计差异。
[0011]5）设计方案的安全性与经济性难以保证，因为采用简化方法对地下洞室支护设计进行简化，导致计算分析结果与实际结果差别较大，有可能导致计算结果偏大或偏小，如果计算结果偏大，就会导致设计出的构件浪费材料，增加成本，如果计算结果偏小，就会导致设计出的构件发生破坏，影响工程安全。
[0012]在物联网、云计算、移动互联网等发展的推动下，为现有的大跨度地下洞室支护设计提供了新思路，新方法。

技术实现思路

[0013]本专利技术目的在于提供一种基于大数据技术的大跨度地下洞室支护设计方法，利用大数据技术，弥补现行地下洞室围岩稳定支护设计方法的不足，提高地下空间的设计质量和效率。
[0014]为实现上述目的，本专利技术采取下述技术方案：本专利技术所述一种基于大数据技术的大跨度地下洞室支护设计方法，包括包括以下步骤：S1，收集已建工程中大跨度地下洞室的数据资料；S2，构建支护设计训练数据库；S3，以多元影响因子为自变量，目标支护参数为变量，通过机器学习算法训练支护设计训练数据库，确定最优混合模型；S4，基于S3步确定的最优混合模型，输出目标支护参数，得到机器设计方案；S5，对机器设计方案偏差较大的目标支护参数进行人工修正；S6，将S5步中人工修正后的设计方案插入到支护设计训练数据库，重复执行S3至S5步，进一步优化最优混合模型；S7，输入新建工程的多元影响因子，通过最优混合模型输出目标支护参数，获得机器设计方案，用于指导工程设计。
[0015]进一步地，S2步具体包括以下步骤：S2.1，从S1步收集的数据资料中筛选出已建工程中大跨度地下洞室的设计方案满足设计要求，并发挥最大工程效益的优质工程；S2.2，利用逆向设计法，对优质工程的设计资料、围岩稳定专题报告进行数据梳理，将梳理后的数据进行汇总整理、归纳、入库，构建支护设计训练数据库。
[0016]进一步地，S2.2步中，所述优质工程须包含三维模型。
[0017]进一步地，S3步具体包括以下步骤：S3.1，以多元影响因子为自变量，目标支护参数为变量，通过机器学习算法训练支护设计训练数据库，获得混合模型；S3.2，采用随机搜索法，通过调整构成混合模型所使用的机器学习算法和机器学习算法的算法参数，计算混合模型的平均绝对误差、均方误差、均方根误差、决定系数、精度、准确率和召回率；S3.3，取混合模型整体误差最小所对应的机器学习算法和算法参数为最优机器学习算法和最优算法参数；S3.4，以多元影响因子为自变量，目标支护参数为变量，使用最优机器学习算法和最优机器学习算法的最优算法参数，重新训练支护设计训练数据库，确定最优混合模型。
[0018]进一步地，S3.1步中，所述多元影响因子，包括设计单位、工程所在位置的围岩类别、地应力量级、地下洞室埋深、地下洞室跨度、地下洞室高度、相邻地下洞室间距；所述目标支护参数，包括喷层参数（厚度，等级）、挂网参数（直径、间距）、锚杆参数（直径、长度、间距）、锚索参数（吨位、深度、间距）；所述机器学习算法，包括多元线性回归、决策树、随机森林、K临近、神经网络、伯努利朴素贝叶斯和支持向量机；
所述混合模型，包括多元输出回归模型和多元分类回归模型；所述多元输出回归模型，是指通过多元线性回归、决策树、随机森林、K临近等机器学习算法生成的，用于预测目标支护参数中的数值型参数；所述多元分类回归模型，是指通过神经网络、伯努利朴素贝叶斯、支持向量机等机器学习算法生成的，用于预测目标支护参数中的文本类参数。
[0019]进一步地，所述数值型参数，是指能够使用任意数字表达的参数；所述文本类参数，是指需按照规范标准进行特定表达的参数。
[0020]进一步地，S1步中，所述已建工程包括国内有影响力的设计院设计的工程案例，也包括在设计报告和期刊上公开的其他工程案例；所述数据资料，包括工程设计单位、工程所在位置的围岩类别、地应力量级、地下洞室埋深、地下洞室跨度、地下洞室高度、相邻地下洞室间距、喷层参数、挂网参数、锚杆参数、锚索参数。
[0021]本专利技术优点在于通过工程实例验证，为基于大数据技术的大跨度地下洞室支护设计提供可靠的数据，在提高大跨度地下洞室支护设计效率，缩短设计周期的同时，将工程经验进行积累和总结，使设计方案更贴近实际情况，保证地下洞室支护结构的安全性和经济性。
附图说明
[0022]图1为本专利技术所述方法的流程图。
[0023]图2为本专利技术所述方法机器设计方案大跨度地下洞室支护设计图。
具体实施方式
[0024]下面将对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0025]如图1所示，本专利技术所述基于大数据技术的大跨度地下洞室支护设计方法，包括以下步本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据技术的大跨度地下洞室支护设计方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，收集已建工程中大跨度地下洞室的数据资料；S2，构建支护设计训练数据库；S3，以多元影响因子为自变量，目标支护参数为变量，通过机器学习算法训练所述支护设计训练数据库，确定最优混合模型；S4，基于S3步确定的所述最优混合模型，输出所述目标支护参数，得到机器设计方案；S5，对所述机器设计方案偏差较大的目标支护参数进行人工修正；S6，将S5步中人工修正后的设计方案插入到支护设计训练数据库，重复执行S3至S5步，进一步优化最优混合模型；S7，输入新建工程的所述多元影响因子，通过最优混合模型输出目标支护参数，获得机器设计方案，用于指导工程设计。2.根据权利要求1所述基于大数据技术的大跨度地下洞室支护设计方法，其特征在于：S2步具体包括以下步骤：S2.1，从S1步收集的所述数据资料中筛选出已建工程中大跨度地下洞室的设计方案满足设计要求，并发挥最大工程效益的优质工程；S2.2，利用逆向设计法，对所述优质工程的设计资料、围岩稳定专题报告进行数据梳理，将梳理后的数据进行汇总整理、归纳、入库，构建所述支护设计训练数据库。3.根据权利要求2所述基于大数据技术的大跨度地下洞室支护设计方法，其特征在于：S2.2步中，所述优质工程须包含三维模型。4.根据权利要求1所述基于大数据技术的大跨度地下洞室支护设计方法，其特征在于：S3步具体包括以下步骤：S3.1，以所述多元影响因子为自变量，所述目标支护参数为变量，通过所述机器学习算法训练所述支护设计训练数据库，获得混合模型；S3.2，采用随机搜索法，通过调整构成所述混合模型所使用的机器学习算法和机器学习算法的算法参数，计算混合模型的平均绝对误差、均方误差、均方根误差、决定系数、精度、准确率和召回率；S3.3，取混合模型整体误差最小...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢遵党，杨顺群，邹红英，王楠，翟利军，吕明昊，文喜雨，许合伟，梁成彦，李嘉生，
申请(专利权)人：黄河勘测规划设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：