Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tối ưu hóa phương pháp Q trong phân loại đá xung quanh hầm bằng mô hình suy diễn mờ và máy vector hỗ trợ
Tóm tắt
Nghiên cứu này nhằm giải quyết các điều kiện địa chất ngày càng phức tạp trong quá trình xây dựng hầm giao thông tại Trung Quốc, cải thiện sự ổn định trong thi công hầm và giảm tỷ lệ xảy ra sụp đổ, nước phun và các nguy cơ khác trong quá trình thi công. Cơ chế bất ổn định và biến dạng của đá xung quanh hầm được khám phá dựa trên kiến thức lý thuyết về máy vector hỗ trợ (SVM), suy diễn mờ và phương pháp phân loại Q, kết hợp với đặc điểm của đá xung quanh hầm tại Trung Quốc. Hơn nữa, một mô hình phân loại thông qua SVM và suy diễn mờ được xây dựng cho đá xung quanh hầm, theo sau là việc phác thảo những thiếu sót trong phân loại đá xung quanh hầm tại Trung Quốc. Tiếp đó, phương pháp tối ưu tương ứng được đưa ra dựa theo phương pháp phân loại Q. Cuối cùng, các thí nghiệm mô phỏng được thực hiện trên đá xung quanh có nguy cơ sụp đổ để đánh giá tính ổn định của biến dạng. Kết quả thí nghiệm cho thấy rằng khu vực không ổn định của đá xung quanh hầm tăng lên khi chiều dài hầm tăng, và diện tích xử lý hỗ trợ cần thiết cho hầm cũng mở rộng đáng kể. Khi chiều dài hầm tăng, giá trị lún của vòm cũng tăng liên tục, và tỷ lệ tăng này thay đổi theo độ cứng của đá xung quanh. Hơn nữa, ảnh hưởng của sự thay đổi khoảng cách mặt cấu trúc của đá xung quanh đến độ ổn định của đá xung quanh dần giảm đi. Ảnh hưởng của đá xung quanh có độ cứng lớn hơn thì rõ ràng hơn so với đá xung quanh có độ cứng nhỏ hơn. Hơn nữa, có một mối quan hệ tương ứng giữa độ cứng của đá và giá trị phục hồi. Ngoài ra, thông qua việc so sánh giữa thử nghiệm đá xung quanh thực tế và phân hạng đá xung quanh, không có mối quan hệ tương ứng rõ ràng giữa giá trị phục hồi và phân hạng đá xung quanh. Do đó, thiết bị phục hồi có thể được sử dụng như một công cụ hỗ trợ để xác định phân hạng đá xung quanh. Kết luận nghiên cứu là phương pháp tối ưu hóa phân loại đá xung quanh hầm được báo cáo ở đây tạo điều kiện thuận lợi cho tốc độ phân loại đá xung quanh hầm.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
A’kifNouhMohammadRezaRidaBiswajeetRahman AMAAPHAPAA (2021) Wildland fire susceptibility mapping using support vector regression and adaptive neuro-fuzzy inference system-based whale optimization algorithm and simulated annealing. ISPRS Int J Geo-Informa 10(6):382–382
Ahmad S, Masoud H, Mohammadamin T, Mundher YZ (2021) Assessment of novel nature-inspired fuzzy models for predicting long contraction scouring and related uncertainties. Front Struct Civ Eng 15(3):665–681
Anahita B, Maryam B, Ala NT (2021) Structural health monitoring of harbor caissons using support vector machine and principal component analysis. Structures 33:4501–4513
Deng GZ, Fu YK, Sanjuán MO, Fenza G, Gonzalez CR (2021) Fuzzy rule based classification method of surrounding rock stability of coal roadway using artificial intelligence algorithm. J Intell Fuzzy Syst 40(4):8163–8171
Dentith M, Enkin RJ, Morris W, Adams C, Bourne B (2020) Petrophysics and mineral exploration: a workflow for data analysis and a new interpretation framework. Geophys Prospect 68(1):178–199
Déthié S, Oustasse AS, Hamath K, Ibrahima KC, Mouhamadou N (2020) Foundation on rock mass calculation using geomechanical and finite element model on western senegal massifs. Am J Civil Eng Architec 8(1):1–11
Djeziri MA, Djedidi O, Morati N, Seguin JL, Bendahan M, Contaret T (2021) A temporal-based SVM approach for the detection and identification of pollutant gases in a gas mixture. Appl Intell 21:1–14
Do QH, Lo SK, Chen JF (2021) A comparative study of machine learning techniques in prediction of exhaust emissions and performance of a diesel engine fuelled with biodiesel blends. Nat Environ Pollut Technol 20(2):865–874
Fatemeh M, Ehsan A, Maria K, Markus T, Abbas G, Ali BH, Baris M (2021) Combining Vis–NIR spectroscopy and advanced statistical analysis for estimation of soil chemical properties relevant for forest road construction. Soil Sci Soc Am J 85(4):1073–1090
He P, Xu F, Sun SQ (2020) Nonlinear deformation prediction of tunnel surrounding rock with computational intelligence approaches. Geomat Nat Haz Risk 11(1):414–427
Huang S, Liu JZ, Liu WG (2020) Tunnel surrounding rock stability prediction using improved KNN algorithm. J Vibro Eng 22(7):1674–1691
Jami M, Gorgij AD (2021) Using the fuzzy inference system and morphometric indices, in finding the vulnerable areas to the earthquake. Environ Earth Sci 80(13):1–15
Kaya A, Bulut F (2019) Geotechnical studies and primary support design for a highway tunnel: a case study in Turkey. Bull Eng Geol Env 78(8):6311–6334
Li JY, Li H, Zhu ZM, Tao YT, Tang CA (2021) Numerical study on damage zones induced by excavation and ventilation in a high-temperature tunnel at depth. Energies 14(16):4773–4773
Liu JH, Xue KK, Li SJ, Zhang Y, Cheng JL (2021) Combined diagnosis of whole-lesion histogram analysis of t1- and t2-weighted imaging for differentiating adrenal adenoma and pheochromocytoma: a support vector machine-based study. Can Assoc Radiol J 72(3):452–459
Liu HY (2021) A mechanical model for the circular tunnel considering the interaction between the surrounding rock and support structure based on the unified strength criterion. Arab J Geosci 14(9):15789
Michalis K, Antonis P, Suranjan O, Chen DJ, Panagiotis V (2021) A sensor-based decision support system for transfemoral socket rectification. Sensors 21(11):3743–3743
Mohammad A, Stefan S (2021) Efficient and decision boundary aware instance selection for support vector machines. Inf Sci 577:579–598
Nosofsky RM, Sanders CA, Meagher BJ, Douglas BJ (2020) Search for the missing dimensions: building a feature-space representation for a natural-science category domain. Comput Brain Behav 3(3):13–33
Pan Y, Chen L, Wang J, Ma HS, Cai SL, Pu SK et al (2021) Research on deformation prediction of tunnel surrounding rock using the model combining firefly algorithm and nonlinear auto-regressive dynamic neural network. Eng Comput 37(2):1443–1453
Remmen KB, Frøyland M (2020) Students’ use of observation in geology: towards ‘scientific observation’ in rock classification. Int J Sci Educ 42(1):113–132
Rivera R, Caicedo C (2020) Application of rock mass classifications: a case study from Ituango hydroelectric diversion tunnel. Colombia Geomech Geoeng 15(3):224–232
Sogut AR, Samba NJ (2019) Engineering geological investigations along the Meram railway tunnel, Konya. Turkey Arab J Geo 12(21):1–8
Soheila P, Reza PH, Mojgan B, Soroor R, Clague John J (2021) A multi-hazard map-based flooding, gully erosion, forest fires, and earthquakes in Iran. Sci Rep 11(1):14889–14889
Sylvanus SN, Ayawah Prosper EA, Azure Jessica WA, Kaba Azupuri GA, Fauziah A, Zurinahni Z, Hareyani Z (2021) Towards TBM automation: On-The-fly characterization and classification of ground conditions ahead of a TBM using data-driven approach. Appl Sci 11(3):1060–1060
Taher A, Mozafar A, Olatunji AO, Muzamil GK, Sheena K, Faizal B (2021) Fuzzy inference optimization algorithms for enhancing the modelling accuracy of wastewater quality parameters. J Environ Manage 293:112862–112862
Thomas Marcher UPDIDI, Erharter GH, Winkler M (2020) Machine learning in tunnelling – Capabilities and challenges. Geomech Tunnell 13(2):191–198
Wang R, Wang YX, Li JB, Jing LJ, Zhao GZ, Nie LC (2020) A TBM cutter life prediction method based on rock mass classification. KSCE J Civ Eng 24(9):2794–2807
Wang MN, Wang ZL, Tong JJ, Zhang X, Dong YC, Liu DG (2021a) Support pressure assessment for deep buried railway tunnels using BQ-index. J Central South Univ 28(1):247–263
Wang WD, Lv ZQ, Lu HR (2021b) Research on methods to differentiate coal and gangue using image processing and a support vector machine. Int J Coal Prep Util 41(8):603–616
Weil J (2020) Digital ground models in tunnelling – Status, chances and risks. Geomech Tunnell 13(2):221–236
Wu LX, Liu DX, Cao P (2020) A new method for evaluating rock mass quality of slopes based on interval continuous mathematical models. Bull Eng Geol Environ: Official J IAEG 79(3):1357–1364
Xiao SP, Ou ZQ, Peng JM, Zhang Y, Zhang XH (2021) Single phase photovoltaic grid connected inverter based on fuzzy neural network. Jaciii 25(3):310–316
Xu TS, Zeng ZM, Huang XJ, Li J, Feng H (2021) Pipeline leak detection based on variational mode decomposition and support vector machine using an interior spherical detector. Process Saf Environ Prot 153:167–177
Yang J, Qiao BW, Gao YB, Zhang JB, Wei XJ, Fu Q (2020) Surrounding rock deformation and supporting measures on small structure in non-pillar mining with gob-side entry retaining. IOP Conf Series: Earth and Environ Sci 570(5):052007
Yu SB, Yang XC, Wang H, Wang ZX (2020) Three-dimensional classification and zoning method of surrounding rock and its application based on big data geomechanical information. IOP Conf Series: Earth and Environ Sci 570(5):052002
Zhou P, Zhou FC, Lin JY, Li JY, Jiang YF, Yang B et al (2021) Decoupling analysis of interaction between tunnel surrounding rock and support in Xigeda formation strata. KSCE J Civ Eng 27:1–16