岩爆预测的人工神经网络模型

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• 责任者：陈海军^c南京水利科学院 ; 郦能惠 ; 聂德新^c成都理工大学 ; 尚岳全^c浙江大学
• 刊名：岩土工程学报
• 出版年：2002
• 卷期：２４^b２总１２８
• 关键词：岩爆20^a预测 ; 神经网络系统 ; 参数
• 页码：２２９～２３２
• 索书号：P473.066/357
• 图表：表２参１８插图
• 分类号：1600
• 文摘期号：2002/14

摘要

选取岩石抗压强度、抗拉强度、弹性能量指数和洞壁最大切向应力作为岩爆预测的评判指标，建立了岩爆预测的神经网络模型，对岩爆的发生及其烈度进行预测。文中介绍了采用附加动量法和自适应学习速率改进ＢＰ网络算法，岩爆的神经网络模型和岩爆判别指标的选取，并以算例通过迭代计算。研究表明，岩爆是高地应力下脆性岩石的动力失稳过程，围岩特性和围岩应力水平是影响岩爆的两个主控因素，只有同时具备两个条件，岩爆才能发生。岩爆成因分析及实例计算表明，选取岩石抗压强度[WTBX]σ[WTBZ]ｃ、抗拉强度[WTBX]σ[WTBZ]ｔ、弹性能量指数[WTBX]Ｗ[WTBZ]ｅｔ表征围岩特性，用洞壁最大切向应力[WTBX]σ[WTBZ]θ表征围岩应力进行岩爆预测是合理可行的。实例计算了实测结果一致，实践证明，人工神经网络方法为岩爆预测提供了一条新的有效的方法。（刘平贵）