鄒 玉 君，嚴(yán) 鵬，盧 文 波，陳 明，王 高 輝

（1.武漢大學(xué) 水資源與水電工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢430072；2.武漢大學(xué) 水工巖石力學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢430072）

基于爆破振動(dòng)的巖質(zhì)邊坡?lián)p傷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)

鄒 玉 君1，2，嚴(yán) 鵬1，2，盧 文 波1，2，陳 明1，2，王 高 輝1，2

（1.武漢大學(xué) 水資源與水電工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢430072；2.武漢大學(xué) 水工巖石力學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢430072）

巖石高邊坡的爆破開(kāi)挖會(huì)對(duì)保留巖體造成損傷，巖體損傷過(guò)大可能導(dǎo)致邊坡失穩(wěn)，需嚴(yán)格控制并準(zhǔn)確確定開(kāi)挖損傷深度，因此，提出一種快速精確的損傷深度預(yù)測(cè)方法。以白鶴灘水電站左岸834.0～770.0 m高程壩肩槽邊坡爆破開(kāi)挖為背景，利用六個(gè)開(kāi)挖梯段的多高程、多爆心距爆破振動(dòng)監(jiān)測(cè)及損傷深度聲波檢測(cè)的數(shù)據(jù)，建立基于振動(dòng)峰值的爆破損傷深度BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，對(duì)高邊坡爆破損傷深度進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。該方法利用不同部位及不同爆心處的質(zhì)點(diǎn)峰值振動(dòng)峰值作為主回歸變量，同時(shí)還考慮最大單響藥量和巖體強(qiáng)度的影響。結(jié)果表明，當(dāng)開(kāi)挖區(qū)域坡體巖性相似且無(wú)長(zhǎng)大軟弱結(jié)構(gòu)面發(fā)育時(shí)，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及多高程實(shí)測(cè)爆破振動(dòng)預(yù)測(cè)本梯段爆破損傷深度的方法簡(jiǎn)便可行，預(yù)測(cè)精度可滿(mǎn)足實(shí)際工程需求。作為傳統(tǒng)爆破損傷聲波檢測(cè)的補(bǔ)充，可大大減輕現(xiàn)場(chǎng)聲波測(cè)試工作量。

巖石高邊坡；爆破振動(dòng)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；爆破損傷；實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)

1 引言

大型水電工程高邊坡爆破開(kāi)挖會(huì)對(duì)保留巖體造成動(dòng)力損傷，而且損傷區(qū)在受到后續(xù)開(kāi)挖擾動(dòng)、降雨等不利因素的作用不斷演化擴(kuò)展，尤其是隨著開(kāi)挖高程的降低，人工邊坡變得越來(lái)越陡，巖體損傷過(guò)大可能導(dǎo)致邊坡失穩(wěn)﹝1-3﹞。

目前，巖體開(kāi)挖的損傷范圍主要是通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)探測(cè)來(lái)確定，由于聲波測(cè)試法較為簡(jiǎn)便、效率高，成果易判讀，精度也較高，因而已經(jīng)被寫(xiě)入規(guī)范﹝4﹞中，并在巖體開(kāi)挖工程中有著普遍的應(yīng)用。但是，聲波測(cè)試存在一個(gè)顯著的缺點(diǎn)：聲波測(cè)試需要鉆取聲波孔，而且探測(cè)是將探桿伸入孔內(nèi)每隔一小段距離逐步進(jìn)行，對(duì)于大規(guī)模的巖體邊坡開(kāi)挖，聲波檢測(cè)量十分巨大且費(fèi)時(shí)費(fèi)力，因此，在實(shí)際工程中亟需一種快速高效確定損傷深度的方法，來(lái)減小探測(cè)工作量和提高工作效率。

另一方面，通過(guò)控制爆破振動(dòng)來(lái)減少邊坡開(kāi)挖巖體損傷、保證工程順利進(jìn)行的理念也早已為爆破工作者所接受，并用于指導(dǎo)爆破設(shè)計(jì)。HOLMBERG和PERSSON于1978年引入了一種基于爆炸沖擊波引起的質(zhì)點(diǎn)峰值振動(dòng)速度控制的輪廓爆破設(shè)計(jì)方法﹝5﹞，此設(shè)計(jì)方法在國(guó)際上得到了廣泛應(yīng)用；HUSTRULID對(duì)這種設(shè)計(jì)原理進(jìn)行了深化，提出了臨近邊坡巖體輪廓面的開(kāi)挖爆破設(shè)計(jì)方法﹝6﹞；在此基礎(chǔ)上，盧文波等﹝7﹞建立了爆源近區(qū)質(zhì)點(diǎn)峰值振動(dòng)速度的確定公式，并用于計(jì)算最后一排主爆孔離邊坡輪廓的最小距離，從而優(yōu)化爆破參數(shù)，控制爆破損傷范圍。

大量研究和工程實(shí)踐表明，邊坡爆破開(kāi)挖誘發(fā)的振動(dòng)與巖體爆破損傷深度之間從統(tǒng)計(jì)結(jié)果上來(lái)看具有較好的相關(guān)性。由于爆破振動(dòng)監(jiān)測(cè)方便快捷，所以利用實(shí)測(cè)振動(dòng)與損傷范圍之間的關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)爆破的損傷范圍，是一種快速經(jīng)濟(jì)的方法。謝冰等﹝8﹞以寧德核電站核島基坑爆破開(kāi)挖為例，分析研究了一定爆心距處的質(zhì)點(diǎn)峰值速度與損傷范圍之間的函數(shù)關(guān)系；唐海等﹝9﹞認(rèn)為巖性相同時(shí)，基巖損傷深度隨質(zhì)點(diǎn)峰值振動(dòng)速度增加而呈指數(shù)增加；夏祥等﹝10-15﹞對(duì)質(zhì)點(diǎn)峰值振動(dòng)速度與巖體損傷之間對(duì)應(yīng)關(guān)系的研究也有相關(guān)結(jié)論。但是，對(duì)于質(zhì)點(diǎn)峰值深度與巖體損傷深度之間的關(guān)系缺乏統(tǒng)一的函數(shù)表達(dá)式，目前的研究均是建立在實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)之上，這樣不便計(jì)算、比較和推廣運(yùn)用于工程實(shí)踐，而且爆破破巖過(guò)程復(fù)雜，僅考慮爆破振動(dòng)而忽視其他因素（如裝藥量、裝藥結(jié)構(gòu)和巖體強(qiáng)度等）對(duì)開(kāi)挖損傷的影響，更加限制了此類(lèi)方法的使用范圍。因此，在實(shí)際工程中，提出一種基于爆破振動(dòng)并且考慮裝藥量和巖體強(qiáng)度的基巖損傷深度快速、簡(jiǎn)易的預(yù)測(cè)方法，更有應(yīng)用價(jià)值。

在爆破工程中，李守巨等﹝16﹞通過(guò)分析爆破振動(dòng)相應(yīng)數(shù)據(jù)，建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的爆破沖擊荷載參數(shù)識(shí)別方法；唐海等﹝17﹞運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，對(duì)質(zhì)點(diǎn)爆破振動(dòng)速度峰值進(jìn)行了預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)精確度明顯高于傳統(tǒng)的薩道夫斯基公式；汪學(xué)清、單仁亮﹝18﹞基于爆破實(shí)驗(yàn)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了爆破塊度。所以，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入爆破開(kāi)挖損傷深度的預(yù)測(cè)研究是切實(shí)可行的。

本文以白鶴灘水電站左岸834.0～770.0 m高程壩肩槽邊坡爆破開(kāi)挖為背景，運(yùn)用第一至第六開(kāi)挖梯段的爆破振動(dòng)監(jiān)測(cè)及損傷深度聲波檢測(cè)數(shù)據(jù)，建立了爆破損傷深度的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，對(duì)高邊坡爆破損傷深度進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，并利用后續(xù)梯段對(duì)此關(guān)系進(jìn)行了驗(yàn)證。

2 工程概況

白鶴灘水電站位于金沙江下游四川省寧南縣和云南省巧家縣境內(nèi)，電站裝機(jī)容量1.6×104MW，設(shè)計(jì)壩型為混凝土雙曲拱壩，壩高289 m。兩岸壩肩邊坡巖體為峨眉山組玄武巖的多個(gè)巖流層，巖性主要為隱晶質(zhì)玄武巖、杏仁狀玄武巖及變玄武質(zhì)角礫熔巖等，巖石堅(jiān)硬。

該電站左岸834.0～770.0 m高程壩肩槽邊坡分為七個(gè)梯段，自上而下開(kāi)挖，開(kāi)挖坡比為1∶0.76～1∶0.94。由于邊坡高而陡、工程量大，故采用深孔梯段爆破的方式開(kāi)挖。壩肩槽邊坡作為拱壩壩基的一部分，其開(kāi)挖質(zhì)量和效果直接影響到壩基的安全穩(wěn)定，故需要最大限度地降低爆破對(duì)保留表層邊坡巖體的損傷影響。根據(jù)規(guī)范要求，為減小爆破開(kāi)挖對(duì)保留巖體的損傷，在邊坡的設(shè)計(jì)輪廓面上采用了預(yù)裂爆破的輪廓控制爆破技術(shù)，典型鉆爆設(shè)計(jì)和爆破設(shè)計(jì)參數(shù)分別如圖1和表2所示。

圖1 典型預(yù)裂鉆爆設(shè)計(jì)Fig.1 Typical pre-splitting blasting design

表2 典型爆破參數(shù)表Table 2 Typical blasting parameters

3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型

3.1 輸入變量

預(yù)裂爆破的主要特點(diǎn)是首先在輪廓面上實(shí)施預(yù)裂孔的爆破，形成預(yù)裂縫，然后由遠(yuǎn)及近依次實(shí)施梯段爆破和緩沖爆破。由于預(yù)裂縫可以屏蔽爆區(qū)其他爆破產(chǎn)生的應(yīng)力波向保留巖體傳播，從而減少爆破對(duì)保留巖體的損傷。因此，在保證預(yù)裂效果的情況下，預(yù)裂爆破對(duì)保留巖體的損傷幾乎只由預(yù)裂孔爆破產(chǎn)生﹝9，19-22﹞。同時(shí)，預(yù)裂縫有很好的隔振效果，預(yù)裂爆破（預(yù)裂孔起爆）產(chǎn)生的振動(dòng)大于梯段爆破（主爆孔和緩沖孔起爆）產(chǎn)生的。邊坡梯段開(kāi)挖誘發(fā)的振動(dòng)大小與爆源和監(jiān)測(cè)點(diǎn)之間的地形地貌有關(guān)，為提高預(yù)測(cè)精度，選擇不同高程、不同爆心距處的質(zhì)點(diǎn)峰值振動(dòng)速度。

各梯段預(yù)裂爆破均填裝同種乳化炸藥，采用孔內(nèi)外非電毫秒延時(shí)起爆網(wǎng)路，裝藥結(jié)構(gòu)為分段間隔不耦合裝藥且不耦合系數(shù)一致，使用固定的延時(shí)雷管系列，所以各梯段預(yù)裂孔爆破對(duì)保留巖體引起的損傷差異只需考慮預(yù)裂孔爆破的最大單響藥量。

從炸藥起爆對(duì)巖體介質(zhì)的作用機(jī)理來(lái)看，保留巖體受到的損傷包括壓剪損傷和拉壓損傷，而834.0～770.0 m高程段的地質(zhì)條件基本一致，巖性比較相近，只是在巖體強(qiáng)度上有些差異，所以可將巖體抗壓強(qiáng)度和抗拉強(qiáng)度作為巖體的物理力學(xué)參數(shù)來(lái)確定巖體損傷。

針對(duì)本工程的輪廓控制爆破，選擇以下6個(gè)變量作為計(jì)算邊坡爆破開(kāi)挖損傷深度的主要參數(shù)：爆心距、高程差、質(zhì)點(diǎn)峰值振動(dòng)速度、最大單響藥量、巖體抗壓強(qiáng)度和巖體抗拉強(qiáng)度。

3.2 預(yù)測(cè)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般為多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要包括輸入層、隱層、輸出層及各層之間的傳輸函數(shù)幾個(gè)方面。本文的爆破損傷預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型中，輸入層參量為爆心距、高程差、質(zhì)點(diǎn)峰值振動(dòng)速度、最大單響藥量、巖體抗壓強(qiáng)度和巖體抗拉強(qiáng)度；輸出參量為最大損傷深度和平均損傷深度。由于模式樣本數(shù)較多，為減小網(wǎng)絡(luò)規(guī)模，選擇使用雙隱層網(wǎng)絡(luò)﹝23﹞；傳輸函數(shù)為S（sigmoid）型函數(shù)。因此，網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)為多輸入（輸入?yún)?shù)6個(gè)）、雙輸出的雙隱層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)爆破開(kāi)挖損傷深度的過(guò)程如圖2所示，邊坡輪廓爆破開(kāi)挖對(duì)保留巖體產(chǎn)生動(dòng)力損傷，同時(shí)誘發(fā)地震波在坡體內(nèi)傳播，在坡面表各爆心距處測(cè)得各監(jiān)測(cè)點(diǎn)質(zhì)點(diǎn)峰值振動(dòng)速度，將振動(dòng)測(cè)點(diǎn)參數(shù)、最大單響藥量和巖體強(qiáng)度參數(shù)輸入經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，便可得到預(yù)測(cè)的損傷深度。

圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)爆破開(kāi)挖損傷深度預(yù)測(cè)過(guò)程示意圖Fig.2 BP neural network for blast-induced damage depth

3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

由爆區(qū)的裝藥設(shè)計(jì)可得到預(yù)裂孔的最大單響藥量，通過(guò)振動(dòng)監(jiān)測(cè)可得到各個(gè)測(cè)點(diǎn)的振動(dòng)參數(shù)（爆心距、高程差和質(zhì)點(diǎn)峰值振動(dòng)速度），巖體強(qiáng)度可由相關(guān)測(cè)試得到。規(guī)范﹝4﹞中明確規(guī)定以同部位處爆后相較于爆前的縱波波速下降率大于10%時(shí)來(lái)判斷爆破破壞，根據(jù)聲波測(cè)試孔中爆后聲波波速與爆前波速的差值隨孔深逐漸減小的變化特點(diǎn)，確定10%波速下降率所對(duì)應(yīng)的巖體深度即為爆破損傷深度，具體值可通過(guò)爆前爆后的聲波波速分析得到。對(duì)振動(dòng)的監(jiān)測(cè)布置在爆破區(qū)以上的各臺(tái)階馬道內(nèi)側(cè)和地表，保證各爆心距處都有測(cè)點(diǎn)分布，每次爆破布置5～10個(gè)測(cè)點(diǎn)，每個(gè)測(cè)點(diǎn)布置一臺(tái)三向速度傳感器（可同時(shí)測(cè)量豎直向、水平徑向和水平切向的振動(dòng)速度），最后對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行存儲(chǔ)分析。

將七個(gè)梯段的爆破開(kāi)挖實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)列于表3，爆心距和高程差分別為監(jiān)測(cè)點(diǎn)到爆源中心的直線(xiàn)距離和垂直方向距離。只選用水平徑向的質(zhì)點(diǎn)峰值振動(dòng)速度來(lái)計(jì)算，因?yàn)槿齻€(gè)方向的數(shù)據(jù)相差不大，全部選用計(jì)算網(wǎng)絡(luò)規(guī)模會(huì)較大，可只選擇單一方向的振動(dòng)數(shù)據(jù)。最大單響藥量為每次梯段爆破開(kāi)挖時(shí)的預(yù)裂孔起爆單響藥量；巖體抗壓強(qiáng)度和抗拉強(qiáng)度為開(kāi)挖梯段的巖體強(qiáng)度；最大損傷深度和平均損傷深度為聲波檢測(cè)得到的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。

表3 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)Table 3 Monitored data

續(xù)表3

用MATLAB作為仿真平臺(tái)，對(duì)樣本集進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，最大迭代次數(shù)為2 000次，其目標(biāo)誤差設(shè)為0.001，學(xué)習(xí)初始速率設(shè)為0.01，將數(shù)據(jù)歸一化到取值區(qū)間［-1，1］。選擇表3中第一到第六個(gè)梯段的50組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)，來(lái)得到滿(mǎn)足要求的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)參量的預(yù)測(cè)。從這50組數(shù)據(jù)中隨機(jī)取出80%的組數(shù)用作正常訓(xùn)練數(shù)據(jù)，10%的組數(shù)用于變量數(shù)據(jù)來(lái)防止訓(xùn)練中出現(xiàn)過(guò)擬合狀態(tài)，其余10%的組數(shù)用于測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證訓(xùn)練效果（即網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度和泛化能力）。經(jīng)過(guò)多次訓(xùn)練，選擇確定各隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)、傳輸函數(shù)和訓(xùn)練學(xué)習(xí)函數(shù)，所用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.3 Topological structure of artificial neural network

3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，訓(xùn)練學(xué)習(xí)函數(shù)選擇trainlm，迭代次數(shù)一般都不超過(guò)100次，訓(xùn)練樣本的均方差為2.369×10-3，收斂相當(dāng)迅速，且收斂速率比較穩(wěn)定。此外，為保證合理的精度，給測(cè)試數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)仿真結(jié)果和實(shí)際結(jié)果設(shè)置了誤差限值（損傷深度誤差不超過(guò)0.1 m），每次訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)后，將這個(gè)誤差和設(shè)置值比較，得到滿(mǎn)意訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)后，保存訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，用于下一梯段的損傷預(yù)測(cè)。圖4為所選樣本訓(xùn)練預(yù)測(cè)結(jié)果和測(cè)試預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)值的對(duì)比，前45組為訓(xùn)練結(jié)果，可知訓(xùn)練樣本的吻合度很好；后5組為網(wǎng)絡(luò)測(cè)試預(yù)測(cè)結(jié)果。由圖4可知網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度較高，損傷深度誤差均不超過(guò)誤差限值0.1 m，可用于下一梯段的損傷深度預(yù)測(cè)。

圖4 樣本訓(xùn)練預(yù)測(cè)結(jié)果和測(cè)試預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)值對(duì)比Fig.4 Comparison of training and predicted results with specimens

4 預(yù)測(cè)結(jié)果

由第一至第六梯段的試驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，選取第七梯段爆破對(duì)此預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證。此梯段爆破振動(dòng)共安置7個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，距爆源中心24～73 m，具體實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)如表3所示。將7個(gè)測(cè)點(diǎn)的振動(dòng)數(shù)據(jù)、最大單響藥量和巖體強(qiáng)度參數(shù)輸入網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)測(cè)點(diǎn)都能得到一組第七梯段預(yù)測(cè)的最大損傷深度和平均損傷深度，預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果的對(duì)比分析如表4所示。

實(shí)測(cè)損傷深度結(jié)果：最大損傷深度為1.10 m，平均損傷深度為0.88 m。采用基于前六個(gè)梯段建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的第七梯段保留巖體的最大損傷深度的平均值為1.03 m，平均損傷深度的平均值為0.83 m?？梢?jiàn)，預(yù)測(cè)損傷深度與實(shí)測(cè)損傷深度之間相差不大，預(yù)測(cè)精度可滿(mǎn)足工程要求。

表4 保留巖體實(shí)測(cè)損傷深度和預(yù)測(cè)損傷深度對(duì)比Table 4 Comparison of measured damage depth and predicted damage depth of reserved rock mass

從理論上來(lái)看，爆源中遠(yuǎn)區(qū)的地表振動(dòng)與近區(qū)爆破損傷之間沒(méi)有嚴(yán)格的理論關(guān)系，因?yàn)楸漆尫诺哪芰吭诮鼌^(qū)造成巖體的損傷破壞，并以體波的形式傳播，在中遠(yuǎn)區(qū)的地表測(cè)得的振動(dòng)實(shí)際上是由面波引起的。但是，謝 冰 等﹝8﹞、唐 海 等﹝9﹞、李 海 波 等﹝11﹞以及嚴(yán)鵬等﹝15﹞的研究表明地表質(zhì)點(diǎn)峰值振動(dòng)速度與爆破損傷在統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)系上相關(guān)性較好。此類(lèi)方法僅考慮一定爆心距處的爆破振動(dòng)這一間接反映巖體損傷的參數(shù)，忽視了其他直接決定巖體開(kāi)挖損傷的因素（如炮孔裝藥、巖體強(qiáng)度和地形地貌等），而且爆破振動(dòng)也與炮孔裝藥、爆破點(diǎn)至振動(dòng)監(jiān)測(cè)點(diǎn)間的地形、地質(zhì)條件密切相關(guān)，因而對(duì)振動(dòng)測(cè)試和坡體工程地質(zhì)條件要求較為嚴(yán)格，限制了其使用范圍。

本文提出的基于爆破振動(dòng)監(jiān)測(cè)的巖質(zhì)邊坡?lián)p傷深度BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，簡(jiǎn)化了對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)繁瑣的統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練調(diào)試過(guò)程略顯復(fù)雜，但是只需將實(shí)測(cè)振動(dòng)數(shù)據(jù)輸入模型，便可準(zhǔn)確快速預(yù)測(cè)巖石高邊坡爆破損傷深度，而且隨著高邊坡開(kāi)挖進(jìn)程的持續(xù)推進(jìn)，實(shí)測(cè)爆破振動(dòng)、損傷及相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)不斷豐富，預(yù)測(cè)精度會(huì)進(jìn)一步提高，這對(duì)邊坡支護(hù)動(dòng)態(tài)調(diào)整及信息化施工具有重要意義。

5 結(jié)論

（1）當(dāng)邊坡巖性較為相似，且開(kāi)挖區(qū)域坡體上無(wú)長(zhǎng)大軟弱結(jié)構(gòu)面發(fā)育時(shí)，運(yùn)用提出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)下一梯段損傷范圍的方法簡(jiǎn)便可行，預(yù)測(cè)精度較高，可滿(mǎn)足工程要求。

（2）在考慮不同部位及不同爆心處的質(zhì)點(diǎn)峰值振動(dòng)速度的同時(shí)，還考慮了最大單響藥量、巖體強(qiáng)度及地形地貌等環(huán)境特征的影響?？蓪?duì)高邊坡爆破損傷深度進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，以減少巖體損傷檢測(cè)的工作量，提高工作效率。

（3）因爆破開(kāi)挖損傷影響因素較多且較為復(fù)雜，為進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度，可隨高邊坡開(kāi)挖進(jìn)程的持續(xù)推進(jìn)，不斷豐富實(shí)測(cè)爆破振動(dòng)、損傷及相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)，增加巖體結(jié)構(gòu)面、孔網(wǎng)參數(shù)等作為預(yù)測(cè)輸入?yún)⒘俊?/p>

全市每年都有因城市（鎮(zhèn)）開(kāi)發(fā)、工業(yè)園區(qū)、房地產(chǎn)、交通、水工程等建設(shè)項(xiàng)目開(kāi)挖擾動(dòng)地表、開(kāi)挖自然山體，不嚴(yán)格執(zhí)行水土保持方案和“三同時(shí)制度”，沒(méi)有實(shí)施生態(tài)修復(fù)和水保設(shè)施建設(shè)，甚至有的建設(shè)單位不按規(guī)定傾倒或者向河道偷倒廢棄建筑渣（土）等。據(jù)監(jiān)測(cè)和調(diào)查，全市各類(lèi)生產(chǎn)建設(shè)項(xiàng)目年造成新的水土流失面積10km2，有的地方破壞面積已接近甚至大于當(dāng)年治理面積，城市生態(tài)環(huán)境嚴(yán)峻形勢(shì)不容樂(lè)觀。

（

）：

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Prediction of blast-induced damage depth for rock slope based on monitored vibration and neural network model

ZOU Yu-jun1，2，YPP Peng1，2，LU Wen-bo1，2，CHEP Ming1，2，WPPC Cao-hui1，2
（1.State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science，Wuhan University，Wuhan 430072，China；2.Key Laboratory of Rock Mechanics in HydrauIic StructuraI Engineering Ministry of Education，Wuhan University，Wuhan 430072，China）

The blasting excavation of high rock slope in large-scale hydropower projects leads to damages on the reserved rock mass.Such damages may cause slope failure，so the blast-induced damage depth should be strictly controlled and precisely determined and it is urgently needed to find an efficient and accurate method to determine damage depth.During blasting excavation of the left bank slope between altitude of 834.0m and 770.0m of the Bai-he-tan Hydropower Station，the vibration caused by the first to the sixth bench blasting are monitored at different points and the blasting damage depths are also obtained by sonic wave testing.Then the BP artificial neural network model is established for real-time prediction of damage depth based on monitored vibration.This method takes the vibration at different distances and altitudes to the blast center as main regression variable，and the maximum explosives per delay and rock mass strength are also considered.The result indicates that if the lithology of each bench were similar and there were no large structural planes existing，the method that applying BP artificial neural network model presented with monitored vibration is convenient and feasible.The prediction accuracy of damage depth can meet the requirement of practical project，and the method for supplementury will significantly reduce massive traditional sonic wave testing workload.

High rock slope；Blasting vibration；BP neural network；Blasting damage；Real-time prediction

TD235.1

A

10.3969/j.issn.1006-7051.2016.05.012

1006-7051（2016）05-0057-07

2016-03-05

國(guó)家自然科學(xué)基金杰出青年基金項(xiàng)目（51125037）；國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（51179138）

鄒玉君（1992-），男，碩士在讀，從事巖石動(dòng)力學(xué)和工程爆破方面的研究教學(xué)和科研工作。E-mail：zouyujun@whu.edu.cn

嚴(yán)鵬（1981-），男，副研究員，主要從事巖石動(dòng)力學(xué)及工程爆破相關(guān)的教學(xué)和科研工作。E-mail：pyanwhu@whu.edu.cn