一种节理发育隧道围岩力学参数自动反演方法技术

本发明专利技术涉及岩土工程领域，具体涉及一种节理发育隧道围岩力学参数自动反演方法，包括步骤S1：获取隧道某一断面处围岩的初期支护参数数值和节理参数数值，基于初期支护参数数值与节理参数数值建立隧道开挖数值计算模型；S2：取力学参数的多组数值分别输入隧道开挖数值计算模型，得到多条围岩变形曲线，并获取围岩急剧变形阶段结束时围岩已经产生的变形量，将该变形量作为训练样本的特征，将力学参数的多组数值作为训练样本的标签，得到多组训练样本；S3：利用S2中得到的多组训练样本训练围岩力学参数反演模型；S4：向S3训练得到的围岩力学参数反演模型中，输入施工现场测得的围岩在急剧变形阶段结束时已产生的变形量，得到施工现场围岩的力学参数。现场围岩的力学参数。现场围岩的力学参数。

【技术实现步骤摘要】
一种节理发育隧道围岩力学参数自动反演方法


[0001]本专利技术涉及一种围岩力学参数反演方法，特别是一种节理发育隧道围岩力学参数自动反演方法。

技术介绍

[0002]数值模拟作为开展隧道安全风险评估的重要手段之一，确保其结果的精细程度与可靠程度是隧道施工安全风险准确评判的前提。而围岩的力学参数作为评估隧道安全风险过程中主要的定量输入指标，其取值是否与施工现场围岩的力学参数的真实数值相符，直接决定了计算结果是否可靠。然而，在实际工程中围岩力学参数却往往受制于施工工法流程紧凑、室内试验耗时费力等多方面因素而难以及时、准确获取；更关键的是，由于节理发育岩体的破碎状态，仅现场取芯工作就受到了极大的制约，尚未有可靠的方法能取到全面反映节理岩体性质并有效用于室内实验的芯样。鉴于以上原因，通过反演获取围岩力学参数的方法开始被提出。对岩土工程参数反演的研究最早开始于20世纪70年代，至今共经历了萌芽、发展、推广应用三个阶段，其可行性与有效性已经过实践的检验。
[0003]随着计算机技术的进步与发展，机器学习在岩土工程领域已经有了相对全面的应用，利用人工智能算法对岩体力学参数进行反演更是近年来的研究热点。
[0004]一般而言，在此方面的主要研究技术流程为：
[0005]1.建立与欲反演隧道洞段相匹配的隧道开挖数值计算模型；
[0006]2.给定欲反演的力学参数的组合(如：围岩的弹性模量E、围岩的泊松比μ、围岩的内摩擦角围岩的粘聚力c、围岩的重度γ等)并输入隧道开挖数值计算模型中进行计算，得到围岩的变形结果。而后将所输入的参数组合作为机器学习样本的标签，将所得的围岩的变形结果(如：拱顶沉降、周边收敛)作为机器学习样本的特征，得到多组用于机器学习模型训练的样本数据；
[0007]3.基于给定的样本对机器学习模型进行训练与修正，最终得到相应的回归预测模型；
[0008]4.基于所得的回归预测模型，将现场实测的围岩变形作为参数输入，从而得到预测的围岩的力学参数组合。
[0009]从上述可知，该项技术工作的主要关键问题在于机器学习样本的建立及后续所选取的模型。当前隧道围岩力学参数反演研究主要集中在机器学习算法优化与模型融合上，以此来提高参数反演结果的可靠性。
[0010]采用机器学习方法反演围岩力学参数的可靠性除了受制于反演模型的适配性外，也极大的依赖于学习样本数据的准确性与合理性。样本数据的准确性主要取决于隧道开挖数值计算模型能否有效反映现场围岩的情况，即本构模型的合理性；在样本数据合理性方面，由于围岩变形是一个随着时间与施工进度推演不断变化的过程，如何选取合适节点下的变形数据作为样本的特征，是提高围岩力学参数反演的可靠性的关键。然而，目前采用机器学习方法反演围岩力学参数的研究在以下方面存在问题：
[0011]1、隧道开挖数值计算模型无法反映实际围岩条件
[0012]在已有的研究中，隧道开挖数值计算模型大多数选用摩尔库仑(Mohr Coulomb)通用本构模型，而摩尔库仑作为经典的理想弹塑性本构模型难以反映节理、裂隙发育的工程岩体的力学性质，使得隧道开挖数值计算模型无法反映施工现场的实际围岩条件，难以保证以此构建的样本数据的可靠性，极大的制约了围岩力学参数反演结果以及基于反演得到的参数进行变形预测的结果的有效性与准确性。
[0013]2、选取围岩变形数据的时间节点
[0014]“岩石隧道围岩变形时空效应分析”，孙元春、尚彦军，工程地质学报，16(02)，第211页～215页，2008年，给出了理论的隧道开挖围岩变形全过程曲线，如图1所示，在D点之后，围岩的变形主要是受时间效应影响，在BC段，主要受空间效应影响，CD段受空间效应与时间效应共同影响。相比于时间效应，空间效应下产生的围岩变形与围岩的力学参数的相关性更高。在对已有相关研究统计分析的基础上发现，目前的研究中，对于选取何时测量的围岩的变形较为随意。大多选取自模型开挖开始至模型开挖贯通且基本平衡后围岩的变形作为训练样本的特征，且未考虑开挖方式的不同与过程中工序对围岩形变带来的影响。这样做存在两个问题：一是没有排除时间效应对围岩变形的影响，导致选取的围岩变形难以有效反映实际的围岩力学参数；二是没有结合现场监测到的围岩的实际变形规律，忽略了现场施工工序对围岩变形的影响。这两方面问题最终都会导致围岩力学参数反演的可靠性降低。
[0015]3、机器学习模型
[0016]相关研究虽在机器学习模型上已经做了大量文章，但在针对该技术工作中的应用上仍具有一定不足，特别本技术工作中所涉及的基于多个围岩变形数据回归预测得到多个不同类别的围岩力学参数(即多标签回归预测)的问题，尚多未能很好解决。此外，多数研究中对于模型超参数的调整多依赖于人为设定，使得模型难以发挥最佳性能且需花费较长时间。

技术实现思路

[0017]本专利技术的目的在于：针对现有技术存在的隧道开挖数值计算模型难以反映施工现场的实际围岩条件，导致构建的样本数据不可靠，降低了围岩参数力学反演模型准确性的问题；以及在选取围岩的变形量作为训练样本的样本特征时，没有考虑到时间效应对围岩变形的影响，导致训练得到的围岩力学参数反演模型输出的围岩力学参数不准确、围岩力学参数反演模型不可靠的问题，提供一种节理发育隧道围岩力学参数自动反演方法。
[0018]一种节理发育隧道围岩力学参数自动反演方法，包括步骤，
[0019]S1：获取隧道中某一断面处围岩的初期支护参数数值和节理参数数值，基于所述初期支护参数数值与所述节理参数数值建立隧道开挖数值计算模型，其中隧道开挖松动区范围内的岩体采用遍布节理本构模型，松动区外部的岩体采用摩尔库伦本构模型；
[0020]S2：取力学参数的多组数值分别输入所述隧道开挖数值计算模型，得到多条围岩变形曲线，均记为第二变形曲线；在每条所述第二变形曲线上获取围岩急剧变形阶段结束时围岩已经产生的变形量，将该变形量作为训练样本的特征，将所述力学参数的多组数值作为训练样本的标签，训练样本的特征与训练样本的标签组合得到多组训练样本；
[0021]S3：利用所述S2中得到的多组训练样本训练围岩力学参数反演模型；
[0022]S4：向所述S3训练得到的围岩力学参数反演模型中，输入施工现场测得的围岩在急剧变形阶段结束时已产生的变形量，得到施工现场围岩的力学参数。
[0023]上述技术方案中，隧道开挖数值计算模型用于为围岩力学参数反演模型提供训练样本，隧道开挖数值计算模型包括遍布节理本构模型与摩尔库伦本构模型。节理在很大程度上控制着岩体的强度、受力等力学特征，同时也决定了岩体的破坏机制。因此，考虑节理影响的隧道开挖数值计算模型能更好的反映节理、裂隙发育的工程岩体的力学性质，模拟隧道围岩的变形与受力情况，构建出更加贴近工程实际的训练样本数据。
[0024]利用上述技术方案中的隧道开挖数值计算模型，需要提供初期支护参数、节理参数以及围岩的力学参数，在隧道开挖过程中，在数十米长度的隧道范围内，可认为初期支护参数的数值与本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种节理发育隧道围岩力学参数自动反演方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取隧道中某一断面处围岩的初期支护参数数值和节理参数数值，基于所述初期支护参数数值与所述节理参数数值建立隧道开挖数值计算模型，其中隧道开挖松动区范围内的岩体采用遍布节理本构模型，松动区外部的岩体采用摩尔库伦本构模型；S2：取力学参数的多组数值分别输入所述隧道开挖数值计算模型，得到多条围岩变形曲线，均记为第二变形曲线；在每条所述第二变形曲线上获取围岩急剧变形阶段结束时围岩已经产生的变形量，将该变形量作为训练样本的特征，将所述力学参数的多组数值作为训练样本的标签，训练样本的特征与训练样本的标签组合得到多组训练样本；S3：利用所述S2中得到的多组训练样本训练围岩力学参数反演模型；S4：向所述S3训练得到的围岩力学参数反演模型中，输入施工现场测得的围岩在急剧变形阶段结束时已产生的变形量，得到施工现场围岩的力学参数。2.根据权利要求1所述的一种节理发育隧道围岩力学参数自动反演方法，其特征在于，在所述S1中，监测所述断面在隧道开挖过程中围岩的形变，得到所述断面处围岩随时间的变形曲线，记为第一变形曲线；将所述第一变形曲线上，围岩急剧变形阶段结束的点，记为点C
′
，记录该断面从开挖开始到点C
′
所经过的时间t；在所述S2中，从每条所述第二变形曲线上，获取围岩急剧变形阶段结束时围岩已经产生的变形量的方法为：从每条所述第二变形曲线上，选取从隧道断面开挖后t时间时对应的隧道断面处围岩的变形量，该变形量即为围岩急剧变形阶段结束时围岩已经产生的变形量。3.根据权利要求2所述的一种节理发育隧道围岩力学参数自动反演方法，其特征在于，在所述S4中，施工现场测得的围岩在急...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱孟龙，梁铭，彭浩，宋冠先，林峰，解威威，覃晓凤，马文安，张亚飞，贤良华，赵婷婷，胡以婵，
申请(专利权)人：广西路桥工程集团有限公司，
类型：发明
国别省市：