基于多源异构数据的岩溶隧道地表塌陷施工风险评价方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多源异构数据的岩溶隧道地表塌陷施工风险评价方法，所述方法如下：步骤S1：获取多源异构数据作为隧道施工风险分级的评价指标；步骤S2：对评价指标进行分级，并对评价指标进行无量纲化处理；步骤S3：分析评价指标对隧道整体稳定性的影响，根据不同评价指标对隧道整体稳定性的影响程度，确定评价指标的权重；步骤S4：计算评价指标的单指标属性测度函数和综合指标属性测度函数；步骤S5：划分隧道施工风险危险性等级，设定风险属性识别置信度，进行风险属性识别。本发明专利技术实施简单方便，评价过程客观，且对煤矿采空区风险评估的适用性较强，评估结果能为项目施工决策与工程防灾减灾提供科学依据。与工程防灾减灾提供科学依据。与工程防灾减灾提供科学依据。

【技术实现步骤摘要】
基于多源异构数据的岩溶隧道地表塌陷施工风险评价方法


[0001]本专利技术属于隧道施工风险评价领域，涉及一种隧道施工风险评价方法，具体涉及一种基于空
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天
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地多源异构数据的煤矿采空区岩溶隧道地表塌陷施工风险评价方法。

技术介绍

[0002]煤矿采空区地形地质条件复杂，隧道建造过程中易发生坍塌、涌水、大变形等问题。隧道施工风险分级与评价是隧道安全施工的前提和基础。国内外对隧道施工危险性评价开展了大量研究。在评价指标的选取上，包含岩层岩性、地下水位、不良地质构造、地形地貌等地质信息，施工机械、企业资质和安全组织等施工因素，但是对煤矿采空区岩溶隧道施工风险分级与评价针对性不强，无法体现岩溶区隧道的致灾机理。在隧道施工风险评价方法上，常用方法有层次分析法、专家评议法、事故树法、蒙特卡罗法、专家信心指数法、机器学习法等，依靠专家进行风险评价的定性分析法易受主观因素的影响，评价结果偏于保守。故障树法有许多分析步骤，很容易遗漏一些影响因素。神经网络方法需要大量的历史数据作为学习样本，而评价结果与样本的选择密切相关。由于不同地区的岩溶现象存在差异，利用特定地区的地质和水文地质调查获得的研究结果在其他地质工况中的适用性有待进一步的研究。

技术实现思路

[0003]为了解决现有技术中指标因子适用性较差、评价方法存在局限性的问题，本专利技术提供了一种基于多源异构数据的岩溶隧道地表塌陷施工风险评价方法。该方法通过多源异构数据构建隧道施工风险分级与评价指标体系，结合数值计算确定各评价指标的权重，基于属性数学有关理论，计算评价指标的属性测度，实现隧道施工风险的分级与评价。
[0004]本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：
[0005]一种基于多源异构数据的岩溶隧道地表塌陷施工风险评价方法，包括如下步骤：
[0006]步骤S1：多源异构数据获取
[0007]获取多源异构数据作为隧道施工风险分级的评价指标；
[0008]步骤S2：评价指标分级与无量纲处理
[0009]根据统计资料对步骤S1中的评价指标进行分级，并采用线性方法对评价指标进行无量纲化处理；
[0010]步骤S3：评价指标权重计算
[0011]采用数值计算的方法分析步骤S1中的评价指标对隧道整体稳定性的影响，根据不同评价指标对隧道整体稳定性的影响程度，确定评价指标的权重；
[0012]步骤S4：评价指标属性测度计算
[0013]计算步骤S1中评价指标的单指标属性测度函数和综合指标属性测度函数；步骤S5：隧道施工风险属性计算
[0014]划分隧道施工风险危险性等级，设定风险属性识别置信度，进行风险属性识别。
[0015]相比于现有技术，本专利技术具有如下优点：
[0016]1、本专利技术将反映煤矿采空区岩溶隧道致灾机理的参数(地表负地形比例、溶洞规模与展布、岩石可溶性、地下水位)作为评价指标，更加全面的考虑了特殊工况下的孕灾环境；
[0017]2、本专利技术采用数值计算的方法，分析各评价指标对隧道整体稳定性的影响，采用主成分析法分析数值计算结果，确定各评价的权重，更加客观地反映评价指标对隧道施工风险的影响程度；
[0018]3、本专利技术根据综合属性测度结果进行风险等级评价时，置信度为一个变化的区间，根据隧道的安全等级、施工风险的可能性和灾害的严重性可进行合理取值，评价结果的准确性更高。
附图说明
[0019]图1为煤矿采空区岩溶隧道地表塌陷施工风险评价方法的流程图；
[0020]图2为煤矿采空区岩溶隧道地表塌陷施工风险评价方法的具体实施步骤图。
具体实施方式
[0021]下面结合附图对本专利技术的技术方案作进一步的说明，但并不局限于此，凡是对本专利技术技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本专利技术技术方案的精神和范围，均应涵盖在本专利技术的保护范围中。
[0022]本专利技术提供了一种基于多源异构数据的岩溶隧道地表塌陷施工风险评价方法，如图1和图2所示，所述方法的具体实施步骤如下：
[0023]步骤S1、多源异构数据获取：
[0024]获取多源异构数据作为隧道施工风险分级的评价指标，并对评价指标进行分层，所述多源异构数据包括：地形地貌、基础地质、水文环境，其中：地形地貌数据包括高程、坡度、坡向、剖面曲率、地表负地形比例、溶洞规模与展布，基础地质环境包括地层岩性、岩层倾角、岩石强度、岩石完整性、断层、节理、软弱带、褶皱，水文环境包括水系河流、地下水位、溶洞富水状况，具体步骤如下：
[0025]步骤S1.1、SAR影像数据获取：基于中国陆地探测一号采集的数据，下载覆盖研究区域的卫星影像；
[0026]步骤S1.2、地形地貌数据获取：收集整理研究区域地貌资料，在GIS系统里面进行地貌分类，通过高精度数字高程模型(DEM)在GIS系统里面分析得到高程、坡度、坡向、剖面曲率、地表负地形比例、水系河流信息；
[0027]步骤S1.3、采用钻探、全航空与半航空瞬变电磁系统综合探测技术采集地球物理场数据，解译溶洞分布及富水状况、地下水分布、地层岩性、岩层倾角、岩石强度、岩石完整性、断层、节理、软弱带、褶皱等信息；
[0028]步骤S1.4、根据步骤S1.2和步骤S1.3获取的多源异构数据集成到GIS系统中，建立研究区域地质信息全空间精细结构数据模型。
[0029]步骤S2、评价指标分级与无量纲处理：
[0030]根据统计资料对步骤S1中的评价指标进行分级，并采用线性方法对评价指标进行
无量纲化处理，具体步骤如下：
[0031]步骤S2.1：根据事故发生的可能性等级对应的概率([0,0.003)、[0.003,0.03)、[0.03,0.3)、[0.3,1])，将评价指标分为4级；
[0032]步骤S2.2：将步骤S2.1中的评价指标进行无量纲、归一化处理。
[0033]步骤S3：评价指标权重计算
[0034]采用数值计算的方法分析步骤S1中的评价指标对隧道整体稳定性的影响，根据不同评价指标对隧道整体稳定性的影响程度，确定评价指标的权重，具体步骤如下：
[0035]步骤S3.1：根据评价指标的分级，对评价指标设计4个水平(取对应区间的中间值)，设计数值计算正交试验方案；
[0036]步骤S3.2：将步骤S1.4中建立的地质信息全空间精细结构数据模型导入ABAQUS软件中，采用强度折减法计算步骤S3.1中每个组合工况下评价指标对隧道整体稳定性的影响程度；
[0037]步骤S3.3：对步骤S3.2中的计算结果进行主成分析，计算每个指标的权重。
[0038]步骤S4：评价指标属性测度计算
[0039]根据评价指标等级划分标准，计算步骤S1中评价指标的单指标属性测度函数，再结合评价指标权重，计算综合指标属性测度函数，具体步骤如下：
[0040]步骤S4.1：指标I
ij
在区间a
j(k...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多源异构数据的岩溶隧道地表塌陷施工风险评价方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤S1：多源异构数据获取获取多源异构数据作为隧道施工风险分级的评价指标；步骤S2：评价指标分级与无量纲处理根据统计资料对步骤S1中的评价指标进行分级，并采用线性方法对评价指标进行无量纲化处理；步骤S3：评价指标权重计算采用数值计算的方法分析步骤S1中的评价指标对隧道整体稳定性的影响，根据不同评价指标对隧道整体稳定性的影响程度，确定评价指标的权重；步骤S4：评价指标属性测度计算计算步骤S1中评价指标的单指标属性测度函数和综合指标属性测度函数；步骤S5：隧道施工风险属性计算划分隧道施工风险危险性等级，设定风险属性识别置信度，进行风险属性识别。2.根据权利要求1所述的基于多源异构数据的岩溶隧道地表塌陷施工风险评价方法，其特征在于所述多源异构数据包括：地形地貌、基础地质、水文环境，其中：地形地貌数据包括高程、坡度、坡向、剖面曲率、地表负地形比例、溶洞规模与展布，基础地质环境包括地层岩性、岩层倾角、岩石强度、岩石完整性、断层、节理、软弱带、褶皱，水文环境包括水系河流、地下水位、溶洞富水状况。3.根据权利要求1所述的基于多源异构数据的岩溶隧道地表塌陷施工风险评价方法，其特征在于所述步骤S1的具体步骤如下：步骤S1.1、SAR影像数据获取：下载覆盖研究区域的卫星影像；步骤S1.2、地形地貌数据获取：收集整理研究区域地貌资料，在GIS系统里面进行地貌分类，通过高精度数字高程模型在GIS系统里面分析得到高程、坡度、坡向、剖面曲率、地表负地形比例、水系河流信息；步骤S1.3、采集地球物理场数据，解译溶洞分布及富水状况、地下水分布、地层岩性、岩层倾角、岩石强度、岩石完整性、断层、节理、软弱带、褶皱信息；步骤S1.4、根据步骤S1.2和步骤S1.3获取的多源异构数据集成到GIS系统中，建立研究区域地质信息全空间精细结构数据模型。4.根据权利要求1所述的基于多源异构数据的岩溶隧道地表塌陷施工风险评价方法，其特征在于所述步骤S2的具体步骤如下：步骤S2.1：根据事故发生的可能性等级对应的概率，将评价指标分为4级；步骤S2.2：将步骤S2.1中的评价指标进行无...

【专利技术属性】
技术研发人员：凌贤长，彭程谱，陈宏伟，唐亮，邱瑞，王欣亮，何会盟，王宇，曲宝军，丛晟亦，田爽，孔祥勋，唐文冲，张钟远，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学重庆研究院中铁十七局集团有限公司中铁十二局集团有限公司，
类型：发明
国别省市：