一种爆破岩体质量综合评价及指标权重敏感性分析方法技术

本发明专利技术提出了一种爆破岩体质量综合评价及指标权重敏感性分析方法，步骤为：选取爆破岩体质量评价指标；构建岩体质量分级标准，建立岩体质量综合评价体系；根据岩体质量分级标准和云模型理论计算云模型的数字特征值，生成云模型图；根据熵权法和变异系数法对岩体质量评价指标进行综合赋权；计算评价岩体的各岩体质量评价指标分级的云模型确定度，计算岩体的综合确定度，对比得出最终岩体质量综合评价结果；根据

【技术实现步骤摘要】
一种爆破岩体质量综合评价及指标权重敏感性分析方法


[0001]本专利技术涉及地下空间工程与边坡工程岩体质量评价的
，尤其涉及一种爆破岩体质量综合评价及指标权重敏感性分析方法，综合考虑爆破岩体损伤特性和岩体本身属性进行岩体质量综合评价
。

技术介绍

[0002]作为岩体工程勘察与设计中最重要的组成部分之一，岩体质量评价分级是岩体组成
、
性能
、
完整性以及赋存环境等的综合反映，在岩土工程建设中，对于性能和稳定性好的岩体基本不需要进行处理，而对于性能弱
、
完整性低以及稳定性差的岩体通常需要进行复杂而又昂贵地加固与支护，因此针对实际工程进行准确快速的岩体质量评价分级对于岩体工程建设具有重大的理论与现实指导意义
。
并且常规岩体分级方法计算结果具有明显的不确定性问题，且考虑多因素进行岩体分级时各评价指标的权重确定方法仍存在一些不足，而针对爆破岩体受力特性的岩体质量评价相关研究则更为鲜见，并且鲜有研究进行岩体质量评价方法的稳定性和指标敏感性分析
。
[0003]申请号为：
202110431797.0
的专利技术专利公开了一种基于层次分析法和可变模糊集理论的灌浆质量综合评价方法，包括以下步骤：根据灌浆工程施工质量的行业标准规范选定一级指标和二级指标，所述一级指标为灌前可灌性
、
设计及施工合理性和灌后质量，所述灌前可灌性的二级指标为岩体属性和浆液性质，所述设计及施工合理性的二级指标为设计参数和施工参数，所述灌后质量的二级指标为渗透性
、
密实性和耐久性；并将灌浆工程质量等级标准划分为五个级别标准，所述灌浆工程质量等级的级别标准包括优秀
、
良好
、
中等
、
合格和差
。
上述专利技术解决了现有灌浆综合评价结果较为主观和对原始数据要求过高以及可信性差的问题
。
但是，上述专利技术利用的层次分析法是一种主观权重确定方法，即指标权重计算结果取决于决策者对各指标重要程度的判定，主观性较大；并且在对指标赋权时定量数据很少，定性成分较多，结果不易令人信服；且指标过多时数据统计量大，权重难以判定
。

技术实现思路

[0004]针对现有岩体质量评价方法存在未全面考虑爆破岩体损伤特性，不同岩体质量评价方法计算结果的不确定性且缺乏对评价方法的敏感性分析的技术问题，本专利技术提出一种爆破岩体质量综合评价及指标权重敏感性分析方法，全面考虑了爆破岩体损伤特性
、
岩体完整性
、
坚硬程度以及岩体赋存环境等多方面因素，全面考虑了反映爆破岩体质量的影响因素
、
实现了对爆破岩体质量的综合性评价且分析验证了该方法敏感性和稳定性，为爆破开挖与设计施工提供了良好的参考
。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种爆破岩体质量综合评价及指标权重敏感性分析方法，其步骤如下：
[0006]S1、
根据爆破岩体损伤特性并考虑岩体物理力学性能
、
完整性与现场赋存环境及各因素之间的相互作用与影响的因素选取岩体质量评价指标；
[0007]S2、
利用选取的岩体质量评价指标建立岩体质量分级标准，并构建岩体质量综合评价体系；
[0008]S3、
基于岩体质量分级标准和云模型理论计算各岩体质量评价指标在各分级下的云模型的数字特征值，并生成各岩体质量评价指标的各分级的云模型图；
[0009]S4、
根据综合赋权法确定各岩体质量评价指标的综合权重；
[0010]S5、
根据云模型理论计算评价岩体的各评价指标各分级下的确定度，根据步骤
S4
得到的综合权重计算岩体综合确定度，对比得出最终岩体质量综合评价结果
。
[0011]优选地，还包括步骤
S6
：基于
OAT
法对岩体质量评价指标进行敏感性分析，改变质量评价指标的权重分配，利用单因素轮换法验证岩体质量综合评价结果
。
[0012]优选地，根据爆破岩体损伤特性并考虑岩体完整性与现场赋存环境选取的岩体质量评价指标为：岩石抗拉强度
、
完整性系数
、
岩石质量指标及组成的多因素指标组成6个岩体质量评价指标；基于传统岩体质量分级方法并考虑爆破岩体工程实际将岩体质量评价指标按指标值的大小分为5个等级
。
[0013]优选地，所述云模型的数字特征值包括：
[0014][0015]其中，
Ex
为数学期望，
En
为熵，
He
为超熵；
C
max
、C
min
分别为岩体质量评价指标的某一分级的取值范围的最大值
、
最小值
。
[0016]优选地，根据云模型理论并生成云模型图的方法为：根据云模型理论将岩体质量评价指标在各分级下的云模型的数字特征值分别代入岩体确定度计算公式，得到岩体质量评价指标在各分级下的确定度计算公式；随机生成多组岩体质量评价指标在各分级下的期望
Ex、
熵
En
的随机数
x
(i)
；随机生成多组岩体质量评价指标在各分级下的期望为
En、
熵为
He
的随机数
En
’
；将随机数
x
(i)
、En
’
代入对应的岩体质量评价指标在各分级下的确定度计算公式得到确定度
u
(x(i))
；将岩体质量评价指标在各分级下的随机数
x
(i)
、
确定度
u
(x(i))
在散点图中生成岩体质量评价指标的云模型图
。
[0017]优选地，所述岩体确定度计算公式为：
[0018][0019]其中，
x
为岩体质量评价指标的测试值；
u
(x)
表示岩体的确定度
。
[0020]优选地，所述综合赋权法确定各岩体质量评价指标的综合权重的方法为：根据熵权法和变异系数法分别确定岩体质量评价指标的权重，利用偏好系数法确定岩体质量评价指标的综合权重
。
[0021]优选地，所述熵权法计算岩体质量评价指标权重的方法为：
m
个样本使用
n
个岩体质量评价指标进行定量评价时得到样本数据
x
ij
，对样本数据
x
ij
进行归一化处理：
[0022]对于正向指标：
[0023][0024]对于负向指标：
[0025][0026]其中，
x'
ij
表示样本数据
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种爆破岩体质量综合评价及指标权重敏感性分析方法，其特征在于，其步骤如下：
S1、
根据爆破岩体损伤特性并考虑岩体物理力学性能
、
完整性与现场赋存环境及各因素之间的相互作用与影响的因素选取岩体质量评价指标；
S2、
利用选取的岩体质量评价指标建立岩体质量分级标准，并构建岩体质量综合评价体系；
S3、
基于岩体质量分级标准和云模型理论计算各岩体质量评价指标在各分级下的云模型的数字特征值，并生成各岩体质量评价指标的各分级的云模型图；
S4、
根据综合赋权法确定各岩体质量评价指标的综合权重；
S5、
根据云模型理论计算评价岩体的各质量评价指标各分级下的确定度，根据步骤
S4
得到的综合权重计算岩体综合确定度，对比得出最终岩体质量综合评价结果
。2.
根据权利要求1所述的爆破岩体质量综合评价及指标权重敏感性分析方法，其特征在于，还包括步骤
S6
：基于
OAT
法对岩体质量评价指标进行敏感性分析，改变岩体质量评价指标的权重分配，利用单因素轮换法验证岩体质量综合评价结果
。3.
根据权利要求2所述的爆破岩体质量综合评价及指标权重敏感性分析方法，其特征在于，根据爆破岩体损伤特性并考虑岩体完整性与现场赋存环境选取的岩体质量评价指标为：岩石抗拉强度
、
完整性系数
、
岩石质量指标及组成的多因素指标组成6个岩体质量评价指标；基于传统岩体质量分级方法并考虑爆破岩体工程实际将岩体质量评价指标按指标值的大小分为5个等级
。4.
根据权利要求2或3所述的爆破岩体质量综合评价及指标权重敏感性分析方法，其特征在于，所述云模型的数字特征值包括：其中，
Ex
为数学期望，
En
为熵，
He
为超熵；
C
max
、C
min
分别为岩体质量评价指标的某一分级的取值范围的最大值
、
最小值
。5.
根据权利要求4所述的爆破岩体质量综合评价及指标权重敏感性分析方法，其特征在于，根据云模型理论生成云模型图的方法为：根据云模型理论将岩体质量评价指标在各分级下的云模型的数字特征值分别代入岩体确定度计算公式，得到岩体质量评价指标在各分级下的确定度计算公式；随机生成多组岩体质量评价指标在各分级下的期望
Ex、
熵
En
的随机数
x
(i)
；随机生成多组岩体质量评价指标在各分级下的期望为
En、
熵为
He
的随机数
En
’
；将随机数
x
(i)
、En
’
代入对应的岩体质量评价指标在各分级下的确定度计算公式得到确定度
u
(x(i))
；将岩体质量评价指标在各分级下的随机数
x
(i)
、
确定度
u
(x(i))
在散点图中生成岩体质量评价指标的云模型图
。6.
根据权利要求5所述的爆破岩体质量综合评价及指标权重敏感性分析方法，其特征在于，所述岩体确定度计算公式为：其中，
x
为岩体质量评价指标的测试值；
u
(x)
表示岩体的确定度
。
7.
根据权利要求5或6所述的爆破岩体质量综合评价及指标权重敏感性分析方法，其特征在于，所述综合赋权法确定各岩体质量评价指标的综合权重的方法为：根据熵权法和变异系数法分别确定岩体质量评价指标的权重，利用偏好系数法确定岩体质量评价指标的综合权重
。8.
根据权利要求7所述的爆破岩体质量综合评价及指标权重敏感性分析方法，其特征在于，所述熵权法计算岩体质量评价指标权重的方法为：
m
个样本使用
n
个岩体质量评价指标进行定量评价时得到样本数据
x
ij
，对样本数据
x
ij
进行归一化处理：对于正向指标：对于负向指标：其中，
x
i
'
j
表示样本数据
x
ij
的归一化值，
min(x
...

【专利技术属性】
技术研发人员：焦堂贤，崔凯，王东华，吴国鹏，马俊宁，刘辉，
申请(专利权)人：兰州理工大学，
类型：发明
国别省市：