基于神经网络与微震信息的岩爆预测

论文摘要

目前,国内很多地下工程或地下空间的埋深已经接近或超过了1000m,进入了深部作业阶段。大埋深对工程的顺利实施及人员设备的安全都会带来不利影响,尤其是高地应力带来的岩爆问题无疑是重中之重。本文在前人的研究基础上,结合雅砻江锦屏二级水电站引水隧洞与排水洞开挖过程中的岩爆问题,应用微震监测与神经网络相结合的方法对岩爆进行预测,所作的主要工作及研究内容包括：(1)岩爆是极为复杂的动力现象,影响岩爆的因素很多,例如高地应力,结构面、开挖扰动等,但本文主要从微震监测方面寻找影响岩爆的微震信息参数,并收集工程中遇到的岩爆实例及相关信息,以此为基础对岩爆进行预测。(2)大埋深隧洞开挖过程中的微震监测与岩爆预测。根据锦屏工程区现场条件,建立微震监测系统,并通过微震波信号的实时传输,及时分析微震数据,对潜在岩爆区域做出初步预测。通过对微震信息中各参数的分析处理并与实际岩爆进行对比,探索出岩爆发生前微震信息的演化规律,以此确定岩爆预测的基本准则。结合具体的实例,对深部地下工程中的时滞性岩爆进行分析,确定其发生特点并寻找其内在规律。以上研究表明,微震监测可以作为岩爆预测的一个主要技术手段,尤其是在工程上,可以及时地对岩爆潜在区采取必要措施,达到预防或减少岩爆灾害的目的。但是,对岩爆发生的具体发生时间,尤其是对时滞性岩爆的预测还有待于进一步研究。(3)利用神经网络模型对岩爆进行预测。通过分析微震信息中各参数对岩爆的影响,确定相对独立的参数,并建立基于微震信息神经网络的岩爆预测样本数据库。利用样本中对微震信息时段选取的不同分别建立两个神经网络模型,然后比较它们的学习效果与预测能力,并进行误差分析,最后选出适用于锦屏大埋深隧洞的岩爆预测模型。这些研究成果对锦屏二级水电站岩爆的防治及类似工程的实施具有借鉴意义。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 研究目的和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 岩爆机理研究现状
• 1.2.2 岩爆预测的国内外研究现状
• 1.2.3 微震监测研究现状
• 1.3 研究的主要内容与方法
• 1.3.1 研究的主要内容
• 1.3.2 拟采取的主要方法
• 1.4 论文创新点
• 1.5 论文结构
• 第2章 神经网络原理
• 2.1 神经网络的发展历程
• 2.2 BP神经网络原理
• 2.2.1 BP神经网络概述
• 2.2.2 BP算法原理
• 2.3 本章小结
• 第3章 锦屏二级水电站及岩爆概况
• 3.1 工程地质概况
• 3.1.1 工程简介
• 3.1.2 地质条件
• 3.2 岩爆概述
• 3.2.1 岩爆的定义及危害
• 3.2.2 岩爆等级的划分
• 3.2.3 岩爆产生的类型
• 3.3 岩爆预测方法
• 3.3.1 现场实测法
• 3.3.2 理论判据法
• 3.3.3 基于微震信息的神经网络法
• 第4章 大埋深隧洞开挖过程中的微震监测与岩爆预测
• 4.1 微震监测系统的建立
• 4.1.1 微震监测系统简介
• 4.1.2 B标段微震实时监测方案
• 4.2 震源定位算法
• 4.3 微震波形的识别及微震信息评级指标
• 4.3.1 微震波形的识别与分析
• 4.3.2 微震信息评价指标
• 4.4 岩爆的孕育与微震监测预报
• 4.4.1 岩爆预警的依据
• 4.4.2 微震前兆信息与震害评级
• 4.4.3 微震事件空间分布与能量演化规律
• 4.5 深部地下工程时滞性岩爆分析
• 4.5.1 时滞性岩爆
• 4.5.2 时滞性岩爆分析
• 第5章 神经网络在岩爆预测中的应用
• 5.1 岩爆影响因素分析
• 5.1.1 岩爆影响一般因素
• 5.1.2 基于微震信息的岩爆影响参数确定
• 5.2. 基于微震信息的五参数模型
• 5.2.1 五参数模型的建立
• 5.2.2 岩爆预测样本的学习训练
• 5.2.3 五参数模型的误差分析
• 5.3 基于微震信息的九参数模型
• 5.3.1 九参数模型的结构
• 5.3.2 九参数模型的学习效果及误差分析
• 5.4 本章小结
• 第6章 结论与展望
• 参考文献
• 致谢