丁　宇　譚卓英

(北京科技大學(xué)土木與環(huán)境工程學(xué)院)

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市隧道爆破振速預(yù)測*

丁宇譚卓英

(北京科技大學(xué)土木與環(huán)境工程學(xué)院)

摘要針對城市淺埋隧道開挖面臨下穿天然氣管線、土巖混合介質(zhì)、地表臨近建筑物等復(fù)雜環(huán)境條件下爆破振動(dòng)對周圍建筑物的影響，用薩道夫斯基公式回歸分析預(yù)測法和常規(guī)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對隧道開挖巖石區(qū)間工作面前方地表爆破質(zhì)點(diǎn)振速進(jìn)行對比分析。研究表明：受地震波傳播介質(zhì)、掘進(jìn)爆破技術(shù)、圍巖性質(zhì)等條件影響，以及在爆破振動(dòng)監(jiān)測數(shù)據(jù)較少的情況下，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精確度較薩道夫斯基公式提高了20.1個(gè)百分點(diǎn)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)預(yù)測模型對復(fù)雜環(huán)境條件下淺埋隧道掘進(jìn)爆破振動(dòng)的預(yù)測更具有指導(dǎo)意義，但也有單次誤差過大現(xiàn)象，有待進(jìn)一步優(yōu)化訓(xùn)練方案以得到更精確的預(yù)測結(jié)果。

關(guān)鍵詞淺埋隧道爆破振速BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)薩道夫斯基公式

在城市隧道開挖施工中，巖石區(qū)段常采用精密控制爆破作業(yè)，爆破振動(dòng)對周圍環(huán)境條件產(chǎn)生不良影響，特別在建筑物密集和市政管網(wǎng)密布的復(fù)雜條件下，準(zhǔn)確的爆破振動(dòng)速度預(yù)測及控制是隧道安全施工的重要保障。目前常采用基于量綱分析獲得的薩道夫斯基公式。針對傳播介質(zhì)和工程環(huán)境的復(fù)雜性，很多研究人員結(jié)合現(xiàn)場實(shí)際情況對薩式公式進(jìn)行了修正，如唐海、李海波研究了反映高程放大效應(yīng)的爆破振動(dòng)公式[1]，傅洪賢、趙勇、謝晉水等對隧道近區(qū)爆破振動(dòng)進(jìn)行了測試研究[2]。爆破振動(dòng)與爆破設(shè)計(jì)、巖性條件及地震波傳播介質(zhì)有關(guān)，在土、巖混雜的情況下，薩道夫斯基公式預(yù)測城市淺埋土石隧道爆破振動(dòng)的精度不高，難以滿足復(fù)雜環(huán)境精細(xì)爆破對振動(dòng)控制的要求。

近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法越來越多地被用來實(shí)時(shí)預(yù)測爆破振動(dòng)，預(yù)測精度較高，對于安全高效的爆破振動(dòng)控制具有重要的意義。林麗群、林從謀等研究了隧道爆破振動(dòng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測[3]，趙華兵、龍?jiān)吹妊芯苛顺鞘兴淼辣普駝?dòng)速度峰值預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[4]。目前，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種模型中，應(yīng)用較為廣泛的是靜態(tài)前饋反向(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。對于城市淺埋巖石隧道復(fù)雜環(huán)境條件下掘進(jìn)爆破，尋求更精準(zhǔn)的質(zhì)點(diǎn)振速預(yù)測方法尤為重要，本文對某隧道開挖工程復(fù)雜環(huán)境下爆破振動(dòng)進(jìn)行跟蹤監(jiān)測，依托實(shí)測數(shù)據(jù)建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)前饋網(wǎng)絡(luò)模型，對爆破振動(dòng)峰值速度進(jìn)行預(yù)測，并和傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)公式的預(yù)測精度進(jìn)行對比和評價(jià)。

1爆破振動(dòng)現(xiàn)場測定

1.1工程概況

某隧道爆破開挖頂端距地面18～20 m，距離爆破區(qū)間46.25 m處有一條東西走向的市政天然氣管線，左中線隧道距離最近的居民小區(qū)51.5 m，右中線隧道距離古建筑土地廟35.45 m，安全要求較高。該段沿線表層有沉積土層，其下部的第四紀(jì)沉積土層以黏性土和粉土為主(圖1)，局部夾砂土層。人工堆積的填土厚0.7～2.8 m，結(jié)構(gòu)較松散，物理力學(xué)性質(zhì)較差；下部為沉積的黏性土和粉土層，局部為砂層，密實(shí)程度不高，物理力學(xué)性質(zhì)一般；再下層為第四紀(jì)沉積的黏性土、粉土、砂土互層，土質(zhì)均勻，物理力學(xué)性質(zhì)相對較好。沿線工程影響范圍內(nèi)的地下水主要為第四紀(jì)松散沉積物孔隙水，本段上層滯水埋深一般小于8 m，含水層主要為人工填土或淺部沉積土層。潛水含水層主要為圓礫卵石土層，潛水埋深一般在12 m左右。

1.2測試方案

本工程屬于城市淺埋隧道掘進(jìn)爆破，面臨下穿天然氣管線、臨近建筑密集區(qū)復(fù)雜環(huán)境，必須高度重視爆破產(chǎn)生的振動(dòng)可能對既有建(構(gòu))筑物的影響。爆破掘進(jìn)設(shè)計(jì)采用上下分臺階、梯段推進(jìn)，楔形掏槽，數(shù)碼雷管逐孔短時(shí)間毫秒微差減弱爆破法；經(jīng)專家論證，確定在管線處爆破引起的質(zhì)點(diǎn)振動(dòng)速度不超過1 cm/s，全程跟蹤監(jiān)測爆破振速，消耗大量人力，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可減少測試工作量。

圖1　工程地質(zhì)剖面圖及監(jiān)測點(diǎn)布置

為提高監(jiān)測數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度，采用中科TC4850型爆破振動(dòng)監(jiān)測儀，自帶嵌入式計(jì)算機(jī)模塊，具有液晶屏(128*64點(diǎn)陣)顯示,可在儀器上直接現(xiàn)場設(shè)置參數(shù)，配備三矢量傳感器，量程為0.001～35.4 cm/s,能完全涵蓋爆破振動(dòng)所需全部量程；儀器頻響范圍為0～1 000 Hz,能完全覆蓋工程爆破所需的頻段。在隧道工作面上方及前方地表處每隔6 m布置一個(gè)監(jiān)測點(diǎn)(圖1)，信號采集器用石膏固定在地表。監(jiān)測點(diǎn)隨著隧道掘進(jìn)而跟進(jìn)，在工作面所處縱向平面接近天然氣管線處及時(shí)調(diào)整爆破方案，保證管線上方地表振速符合規(guī)定要求。

1.3爆破振動(dòng)監(jiān)測結(jié)果

對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的輸入樣本需要綜合考慮代表性和易取性，對具體條件因素進(jìn)行一定的取舍，一般影響爆破振動(dòng)大小的因素可分為爆破振源特性、測點(diǎn)與爆區(qū)的空間關(guān)系(爆心距)、場地(傳播介質(zhì))條件等幾類。通過一段時(shí)間的監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，考慮到淺埋隧道所處復(fù)雜環(huán)境條件，選擇以水平距離、爆心距、掏槽孔深、單段最大藥量、周邊孔最大藥量5個(gè)特征量作為影響爆破振動(dòng)效應(yīng)強(qiáng)弱的主要因素。

以30組數(shù)據(jù)為樣本(表1)，其中前20組作為訓(xùn)練樣本，后10組作為測試樣本。進(jìn)行訓(xùn)練及測試前需對所有輸入、目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化預(yù)處理。

2爆破振速預(yù)測

2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息處理工作在數(shù)學(xué)意義上是利用映射訓(xùn)練樣本點(diǎn)實(shí)現(xiàn)從n維歐氏空間的一個(gè)子集A到m維歐氏空間子集f[A]的映射(圖2)。選用只有一個(gè)隱層的BP前饋網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)收集的數(shù)據(jù)樣本，按Kolmogorov定理[5]，給定任意連續(xù)函數(shù)f:Un→Rm，f(x)=y，U∈[0，1]，f可以精確地用1個(gè)3層前向網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)，此網(wǎng)絡(luò)的第一層(輸入層)有n個(gè)處理單元，中間層(隱層)有2n+1個(gè)處理單元，第三層(輸出層)有m個(gè)處理單元。根據(jù)BP定理，給定任意ε>0和任意L2函數(shù)f:[0，1]n→Rm存在1個(gè)3層BP網(wǎng)絡(luò)，它可在ε平方誤差精度內(nèi)逼近f。此網(wǎng)絡(luò)的第一層有5個(gè)處理單元，中間層可以有5～15個(gè)處理單元，輸出層只有1個(gè)處理單元。為選擇更合適的隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)，利用MATLAB循環(huán)語句分別測試不同隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測精度，得知隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10時(shí)，預(yù)測值殘差最小。

表1　爆破監(jiān)測數(shù)據(jù)

圖2　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

傳遞函數(shù)則選用非線性傳遞函數(shù)，構(gòu)造非線性系統(tǒng)。在隱層使用雙曲正切S型函數(shù)，在輸出層使用S型對數(shù)函數(shù)，保證輸出的數(shù)值范圍為[0,1]。

網(wǎng)絡(luò)模型使用前20組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，后10組數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)集，選用traingdx函數(shù)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，最大訓(xùn)練步數(shù)epochs為1 000，訓(xùn)練目標(biāo)誤差goal為10-2，顯示間隔show為200，經(jīng)過512個(gè)周期的訓(xùn)練，達(dá)到目標(biāo)誤差的要求(圖3)。

圖3　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)隨訓(xùn)練次數(shù)的收斂曲線

2.2薩道夫斯基公式回歸分析

薩道夫斯基公式為

(1)

式中，v為爆破震動(dòng)速度，cm/s；Q為單段藥量，kg；R為測點(diǎn)到爆心的距離,m;k，α分別為場地、衰減系數(shù),與爆破地形、地質(zhì)條件以及爆破規(guī)模、藥包結(jié)構(gòu)特征相關(guān)。

為了確定待定系數(shù)k和α，可進(jìn)行回歸分析。由于k和α不具備線性回歸關(guān)系，通常將公式兩端取對數(shù)，然后做線性分析。利用MATLAB做三維回歸分析解決相關(guān)的非線性回歸問題，結(jié)果如下：

Results：

General model:

f(x,y) = K.*(x.^(a/3))./y.^α

Coefficients (with 95% confidence bounds):

K =296.8 (0, 500)

α =2.39 (0, 5)

Goodness of fit:

SSE: 52.6

R-square: 0.04542

Adjusted R-square: 0.02553

RMSE: 1.047

實(shí)測數(shù)據(jù)線性回歸分布散點(diǎn)見圖4。

圖4　實(shí)測數(shù)據(jù)線性回歸分布散點(diǎn)

2.3爆破振速預(yù)測結(jié)果與實(shí)測結(jié)果比較分析

應(yīng)用上述訓(xùn)練好的模型對測試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，并同時(shí)用薩氏經(jīng)驗(yàn)公式回歸的參數(shù)k=296.8、α=2.39預(yù)測爆破振動(dòng)峰值。表2為爆破實(shí)測數(shù)據(jù)與薩氏公式預(yù)測值及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測結(jié)果對比?？梢钥吹接捎贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的非線性映射能力,能較好地模擬爆破振速預(yù)測問題，預(yù)測值擁有更好的精確度，預(yù)測精度較薩式公式提高了20.1個(gè)百分點(diǎn)，預(yù)測結(jié)果優(yōu)于薩氏公式預(yù)測值。

表2　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與薩氏公式預(yù)測結(jié)果對比

3結(jié)論

(1)依據(jù)現(xiàn)場監(jiān)測和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測振速結(jié)果，及時(shí)優(yōu)化最大裝藥量等爆破參數(shù)，在本工程下穿市政天然氣管線時(shí)，實(shí)測質(zhì)點(diǎn)最大振速均未超過規(guī)定的允許值，滿足工程要求，取得了較好的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。

(2)對比分析證明,提出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在城市淺埋隧道爆破振速預(yù)測方面是一種比較實(shí)用、有效的方法，特別是在訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)不多的情況下，預(yù)測精度高于薩道夫斯基公式。因此，運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對城市淺埋隧道爆破振速預(yù)測是可行的，可以減輕繁雜的現(xiàn)場跟蹤測定。

(3)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果與試驗(yàn)實(shí)測振速還是存在一定的誤差，其原因主要是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測能力不但與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)有關(guān),也與訓(xùn)練時(shí)輸入因子是否與預(yù)報(bào)量密切相關(guān)，以及與訓(xùn)練樣本的多少有關(guān)，因此,本文所建立的模型仍有待積累更多的資料進(jìn)行驗(yàn)證。

參考文獻(xiàn)

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(收稿日期2016-01-06)

*國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(編號：51574015，51174013)。

丁宇(1990—),男，碩士研究生，100083 北京市海淀區(qū)學(xué)院路30號。