一种基于时间序列与反演分析的隧道围岩变形预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于时间序列与反演分析的隧道围岩变形预测方法，包括以下步骤：S1、设置隧道监测点，并对隧道监测点获得的相关数据进行收集、检验、预处理，得到预处理数据；S2、对各隧道监测点的监测断面所处的围岩级别、埋深、支护结构进行分析，设置隧道监测基准控制值及预警值；S3、根据预处理数据结合隧道监测基准控制值及预警值，得到各隧道监测点的监测断面的管理等级，对各管理等级进行分析，确定时间序列分析及反演分析的断面；S4、对时间序列分析及反演分析的断面的时间序列数据进行采集，采用小波

【技术实现步骤摘要】
一种基于时间序列与反演分析的隧道围岩变形预测方法


[0001]本专利技术属于隧道围岩变形预测领域，具体涉及一种基于时间序列与反演分析的隧道围岩变形预测方法。

技术介绍

[0002]我国幅员辽阔，地形地貌较为复杂，且随着经济的高速发展，我国道路建设的步伐也越来越快，作为其重要组成部分的隧道，数量也在不断地增加；由于隧道结构的特殊性，隧道围岩发生变形会使施工、车辆运行过程中的安全得不到保障；因此，如何对隧道围岩变形进行科学的预判、监测、控制成了亟待解决的问题。
[0003]对于一条上千里的复杂山区高速公路或铁路来说，隧道数量庞大，施工条件及地质环境比较复杂，对隧道围岩变形的预测与控制较为困难；另外隧道岩体的性质及稳定性的界限不清晰，影响围岩稳定性的因素众多而复杂，各种因素的影响程度难以定量分析。随着新奥法的提出与应用，我国隧道工程施工技术得到了极大发展，隧道修建规模也越来越大，与之而来产生的大量现场监测数据，为研究人员提供了另一种确定岩体参数的思路，即反演分析方法。监控量测作为新奥法的三大关键要素之一，在隧道整体的施工建设过程中充当着至关重要的角色，及时掌握现场监测的第一手资料，并收集隧道开挖过程中围岩与支护结构之间产生的应力应变及位移变化，这对后续施工控制有着重要的意义。近年来，变形分析与预测建模备成为了大家愈发关注的研究方向；长期以来，变形数据的分析与处理都是假设观测数据之间是相互独立或不相关的，这类统计方法是一种静态的数据处理方法，尽管每次观测的数测都是在相对独立的条件下获得的，但这些观测数据之间都是相互依赖的，具有“记忆”的特征，是一种动态的数据模型。因此传统时间序列预测模型的单一线性和忽略施工过程中影响的静态局限性，难以在实际工程中对具体隧道围岩变形进行迅速有效的预测分析。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于时间序列与反演分析的隧道围岩变形预测方法。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
[0006]一种基于时间序列与反演分析的隧道围岩变形预测方法，包括以下步骤:
[0007]S1、设置隧道监测点，并对隧道监测点获得的相关数据进行收集、检验、预处理，得到预处理数据；
[0008]S2、根据隧道工程地质条件与步骤S1得到的预处理数据，对步骤S1设置的各隧道监测点的监测断面所处的围岩级别、埋深、支护结构进行分析，根据分析结果设置隧道监测基准控制值及预警值；
[0009]S3、根据步骤S1得到的预处理数据结合步骤S2得到的隧道监测基准控制值及预警值，得到各隧道监测点的监测断面的管理等级，对各管理等级进行分析，确定时间序列分析
及反演分析的断面；
[0010]S4、对步骤S3的时间序列分析及反演分析的断面的时间序列数据进行采集，并对采集的时间序列数据采用小波
‑
时间序列分析模型进行围岩的变形预测。
[0011]优选的，步骤S1中，所述隧道相关数据的检验、预处理过程包含奇异数据的剔除、零均值处理和平稳性检验操作。
[0012]优选的，步骤S1中，所述隧道监测点的设置根据量测所处位置，分为洞外监测点与洞内监测点，洞外测点埋设于地表，用于监测隧道开挖影响区域内的地表沉降；洞内测点埋设于已开挖围岩的四周及支护结构内部，用于监测围岩变形及支护内力。
[0013]优选的，步骤S4中，所述时间序列数据通过以下方法获得：
[0014]对步骤S3的时间序列分析及反演分析的断面进行监测，根据监测的频率按照时间先后顺序对监测的位移数据进行采集，即可构成时间序列。
[0015]优选的，步骤S4中，所述时间序列数据采用小波
‑
时间序列分析模型进行预测分析之前需进行数据的检验和预处理，数据的检验和预处理包含奇异数据的剔除、零均值处理和平稳性检验操作。
[0016]优选的，步骤S4中，所述小波
‑
时间序列分析模型通过以下方法建立得到：
[0017]S41、小波基的选择及层数、系数的确定；
[0018]S42、小波阈值去噪，重构系数，重构时间序列分析模型；
[0019]S43、对重构的时间序列分析模型的类型进行选择，确定时间序列模型的类型；
[0020]S44、对步骤S43得到的时间序列模型的阶数进行确定，得到小波
‑
时间序列模型的阶数；
[0021]S45、对步骤S43得到的时间序列模型的参数进行估计，得到小波
‑
时间序列模型的参数；
[0022]S46、对步骤S44得到的时间序列模型的阶数的适用性进行检验，进一步确定得到时间序列模型的最终阶数；
[0023]S47、根据步骤S43得到的时间序列模型类型、步骤S46得到的时间序列模型的最终阶数以及步骤S45得到的时间序列模型的参数，确定得到小波
‑
时间序列分析模型。
[0024]优选的，步骤S42中，所述时间序列分析模型通过以下方法建立得到：
[0025]S421、对时间序列模型的类型进行选择，确定时间序列模型的类型；
[0026]S422、对步骤S421得到的时间序列模型的阶数进行确定，得到时间序列模型的阶数；
[0027]S423、对步骤S421得到的时间序列模型的参数进行估计，得到时间序列模型的参数；
[0028]S424、对步骤S422得到的时间序列模型的阶数的适用性进行检验，进一步确定得到时间序列模型的最终阶数；
[0029]S425、根据步骤S421得到的时间序列模型类型、步骤S424得到的时间序列模型的最终阶数以及步骤S423得到的时间序列模型的参数，确定时间序列分析模型。
[0030]优选的，步骤S421具体包含以下步骤：
[0031]S4211、判断自相关函数是否具有k步截尾，若是，时间序列模型为MR(k)；
[0032]S4212、若自相关函数不具有k步截尾，根据偏相关函数是否为k步截尾进行判断，
若是，则模型为AR(k)，若不是，则模型为ARMA(p,q)。
[0033]本专利技术与现有技术相比，其有益效果在于：
[0034](1)本专利技术提供的基于时间序列与反演分析的隧道围岩变形预测方法，通过小波
‑
时间序列分析模型的设计，通过小波分析能够对时间序列进行多次尺度细化分析，使时间运动序列的基本特征信息进行精确保留；
[0035](2)本专利技术通过小波
‑
时间序列模型，建立围岩变形动态反演分析预测模型，及时对隧道前方地质情况进行超前预报，并对围岩稳定性进行准确判断，根据反馈信息，对隧道设计与施工方案进行科学合理地组织，必要情况下须对原设计的隧道支护参数与施工方法作调整和修正，做到动态信息化设计与施工，确保隧道顺利穿越等问题，完善了基于时间序列与反演分析的隧道围岩变形预测模型及应用。
附图说明
[0036]图1为本专利技术实施例中的时本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时间序列与反演分析的隧道围岩变形预测方法，其特征在于，包括以下步骤:S1、设置隧道监测点，并对隧道监测点获得的相关数据进行收集、检验、预处理，得到预处理数据；S2、根据隧道工程地质条件与步骤S1得到的预处理数据，对步骤S1设置的各隧道监测点的监测断面所处的围岩级别、埋深、支护结构进行分析，根据分析结果设置隧道监测基准控制值及预警值；S3、根据步骤S1得到的预处理数据结合步骤S2得到的隧道监测基准控制值及预警值，得到各隧道监测点的监测断面的管理等级，对各管理等级进行分析，确定时间序列分析及反演分析的断面；S4、对步骤S3的时间序列分析及反演分析的断面的时间序列数据进行采集，并对采集的时间序列数据采用小波
‑
时间序列分析模型进行围岩的变形预测。如权利要求1所述的基于时间序列与反演分析的隧道围岩变形预测方法，其特征在于，步骤S1中，所述隧道相关数据的检验、预处理过程包含奇异数据的剔除、零均值处理和平稳性检验操作。2.如权利要求1所述的基于时间序列与反演分析的隧道围岩变形预测方法，其特征在于，步骤S1中，所述隧道监测点的设置根据量测所处位置，分为洞外监测点与洞内监测点，洞外测点埋设于地表，用于监测隧道开挖影响区域内的地表沉降；洞内测点埋设于已开挖围岩的四周及支护结构内部，用于监测围岩变形及支护内力。3.如权利要求1所述的基于时间序列与反演分析的隧道围岩变形预测方法，其特征在于，步骤S4中，所述时间序列数据通过以下方法获得：对步骤S3的时间序列分析及反演分析的断面进行监测，根据监测的频率按照时间先后顺序对监测的位移数据进行采集，即可构成时间序列。4.如权利要求1所述的基于时间序列与反演分析的隧道围岩变形预测方法，其特征在于，步骤S4中，所述时间序列数据采用小波
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时间序列分析模型进行预测分析之前需进行数据的检验和预处理，数据的检验和预处理包含奇异数据的剔除、零均值处理和平稳性检验操作。5.如权利要求1所述的基于时间序列与反演分析的隧道围岩变形预测方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玉印，张美宁，吴新栋，岳波，代久生，刘金山，许彦旭，宋战平，张玉伟，王新刚，
申请(专利权)人：西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：