邵晨超,李遠(yuǎn)富,鄒 鑫,吳文芊,樊惠惠

(1.西南交通大學(xué)土木工程學(xué)院,成都 610031； 2.高速鐵路線路工程教育部重點實驗室,成都 610031)

引言

礦山法隧道開挖過程中，巖爆是最為常見的一種災(zāi)害[1]。巖爆發(fā)生時往往會帶來巨大的經(jīng)濟損失，對人員和工程造成無法挽回的傷害[2]。西南山區(qū)地質(zhì)條件復(fù)雜，工程經(jīng)驗較少，施工技術(shù)方案又受到其高海拔、高地應(yīng)力條件的限制，施工過程中易于引發(fā)工程災(zāi)害。在工程資料不夠詳細(xì)、地質(zhì)勘探難以深入開展的條件下，盲目地進行施工往往會引起較為嚴(yán)重的后果，而歷史工程案例對于施工具有一定的指導(dǎo)意義，對隧道開挖過程中引發(fā)的巖爆災(zāi)害具有一定的預(yù)防和補救作用。

長期工程實踐積累了大量隧道開挖的經(jīng)驗，為隧道開挖設(shè)計中應(yīng)對巖爆現(xiàn)象提供了大量值得借鑒的參考資料。這些資料不僅對于巖爆現(xiàn)象的出現(xiàn)有預(yù)防作用，而且對巖爆發(fā)生后的應(yīng)對措施有一定的指導(dǎo)意義。建立工程案例資料庫，不僅可以最大程度地利用現(xiàn)有工程儲備知識，更能不斷完善工程建設(shè)的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，為工程建設(shè)提供強有力的數(shù)據(jù)支持。

本文擬將與人工智能類似的推理方法應(yīng)用于工程實踐，建立針對隧道施工過程中多發(fā)的巖爆現(xiàn)象的預(yù)防和補救措施決策的案例推演模型，在巖爆現(xiàn)象現(xiàn)有資料庫的基礎(chǔ)上，利用CBR技術(shù)快速高效地尋求解決應(yīng)對措施，輔助解決施工過程中面臨的決策困難問題。

1 模型建立

1.1 案例推理基本理論

案例推理(CBR， Case-based Reasoning)是一種較為成熟的人工智能推演技術(shù)[3-7]。其本質(zhì)是對于案例歷史知識經(jīng)驗的二次利用。在CBR中，新的待解決的問題被稱為目標(biāo)案例，已有的案例被稱為案例源。

CBR運作的基本原理是基于已有案例庫的條件下，根據(jù)目標(biāo)案例固有特性，尋找相似案例進行案例比對，尋求目標(biāo)案例的相似案例源，從而找到目標(biāo)案例的建議解。對于已經(jīng)完成比對過程的案例，系統(tǒng)又會將其納入到案例庫中，作為新的案例源參與比對，從而對案例庫進行不斷更新和完善。如圖1所示，這個過程也被稱為CBR循環(huán)理論。

圖1 CBR循環(huán)理論示意

1.2 構(gòu)成因素分析

巖爆烈度等級一般被分為三類：輕微巖爆(Ⅰ級)、中等巖爆(Ⅱ級)、強烈?guī)r爆(Ⅲ級)[8]。

產(chǎn)生巖爆的原因多種多樣，其中最主要的是圍巖能量的變化[9]。在隧道工程中出現(xiàn)的巖爆災(zāi)害大多來自于巖石應(yīng)力變化大的情況[10-11]。隧道工程巖石應(yīng)力的影響因素眾多。不同的埋深導(dǎo)致其所處的地層差異巨大，隧道圍巖等級出現(xiàn)巨大差異；由于隧道所處地質(zhì)條件的差別，隧道內(nèi)部初始地應(yīng)力受到地殼運動的影響，內(nèi)部斷層增加，結(jié)構(gòu)變得較為復(fù)雜，向斜和背斜等地質(zhì)區(qū)域使得地層內(nèi)部能量積累。部分地區(qū)由于地層內(nèi)部巖漿等作用，還會出現(xiàn)較高的地溫，都使得巖石發(fā)生巖爆的可能性加大；而隧道所處區(qū)域的地下水不僅可以滲透進巖石內(nèi)部，軟化巖石，更可以帶走熱量，減少巖石內(nèi)部的能量儲備，對巖爆具有一定的抑制作用；地震作用對于巖爆現(xiàn)象的影響是不容忽視的，故而，在遵循針對性，獨立性，層次性和主導(dǎo)型的原則下，以已有工程案例的經(jīng)驗為基礎(chǔ)，將巖爆對應(yīng)工程特征屬性劃分為如圖2所示

圖2 巖爆特征屬性劃分示意

1.3 指標(biāo)量化范圍

根據(jù)與巖爆相關(guān)的上述指標(biāo)的具體工程體現(xiàn)，并結(jié)合巖爆烈度等級的劃分，將指標(biāo)量化范圍劃分為4個等級：無巖爆(1)、輕微巖爆(2)、中等巖爆(3)和強烈?guī)r爆(4)四個等級。在此基礎(chǔ)上，對相關(guān)工程實踐中出現(xiàn)的巖爆特征屬性進行4個等級的劃分，見表1。其中，除部分定量指標(biāo)外，定性和半定量指標(biāo)均采用特定的方法進行量化和標(biāo)準(zhǔn)化處理。

表1 特征屬性指標(biāo)量化

1.4 熵權(quán)法確定權(quán)重[12]

不同的特征屬性具有不同的重要性，由于各特征屬性將直接或者間接地影響到案例檢索的精確性和獨特性。故而，對于不同的指標(biāo)必須進行賦權(quán)是必要的。本文采用的主要賦權(quán)方法為熵權(quán)法。熵權(quán)法是一種基于目標(biāo)熵值建立的權(quán)重確定方法，其主要優(yōu)點是具有一定的客觀性。

首先根據(jù)既有的評價目標(biāo)建立由表征特征屬性的基本向量構(gòu)成的評價矩陣。假設(shè)共有m個評價對象，每個評價對象由l個評價指標(biāo)構(gòu)成，評價矩陣R可表示為

(1)

通過如下方式對評價指標(biāo)的數(shù)據(jù)進行歸一化處理

(2)

經(jīng)過歸一化處理，標(biāo)準(zhǔn)評價矩陣U表示為

(3)

特殊的，當(dāng)pij=0，pijlnpij=0。由此，第j個因素的權(quán)重為

(4)

1.5 灰色關(guān)聯(lián)分析[13-14]案例檢索

本文中的案例檢索主要通過對目標(biāo)案例與既有案例(源案例)關(guān)聯(lián)度大小的比較，尋求源案例中與目標(biāo)案例最為相似或相近的案例模型。不同案例的差別主要體現(xiàn)在特征屬性的變化上，由于隧道巖爆現(xiàn)象地質(zhì)條件復(fù)雜，資料及數(shù)據(jù)獲取難度大，基于此，灰色關(guān)聯(lián)是最好的選擇。

灰色關(guān)聯(lián)分析法是較為常見的一種關(guān)聯(lián)分析。其最大的優(yōu)點在于對于樣本數(shù)據(jù)的數(shù)量要求較為寬松，對于數(shù)據(jù)典型性不太苛刻，可以有效地使用于定性和半定量指標(biāo)。

灰色關(guān)聯(lián)分析的具體步驟如下。

(1)確定比較對象(評價案例)和參考數(shù)列(源案例)。假設(shè)共有m個源案例，每個源案例由n個評價指標(biāo)(特征屬性)構(gòu)成。則評價對象特征屬性向量為x0={x0(k)|k=1，2，…，n}，源案例特征屬性向量為xi={xi(k)|k=1，2，…，n}，i=1，2，…，m。

(3)計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。具體計算方式為

ξi(k)=

(5)

(4)計算灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)度。灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)度的計算公式為

(6)

式中，ri為第i個評價對象對理想對象的灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)度。

2 實例應(yīng)用

本文擬將上述案例推理模型應(yīng)用于成昆(成都至昆明)鐵路關(guān)村壩隧道，探索其在巖爆災(zāi)害預(yù)防和處理上的措施。將關(guān)村壩隧道作為目標(biāo)案例(C0)，建立案例推演模型。

2.1 關(guān)村壩隧道工程概況

關(guān)村壩隧道是成昆鐵路的重點工程[15]，也是20世紀(jì)60年代中國第二長隧道，位于四川省樂山市金口河區(qū)境內(nèi)成昆鐵路金口河站—關(guān)村壩站之間。關(guān)村壩隧道進口里程K255+855，軌面高程604 m，出口里程K261+962，軌面高程640 m，中心里程K258+949，隧道全長6 107 m。

2.1.1 氣候特點

該區(qū)屬大陸性高山氣候區(qū)，氣溫變化大，冬季干冷，夏季濕熱，高山全年多云霧，冬季積雪。年蒸發(fā)量1 400 mm，年降雨量697～1 100 mm，年平均降雨量900 mm，6～9月為雨季，7～8月降雨尤為集中?？h境內(nèi)氣溫年平均為16.6 ℃，極端高溫為35.7 ℃，極端低溫為-3.2 ℃。7月最熱，月平均為25.3 ℃；1月最冷，月平均6.5 ℃。年極溫變化微小，高低相差1 ℃。

2.1.2 地質(zhì)構(gòu)造

隧道進、出口均位于100～300 m高的陡崖下部，陡崖上部危巖倒懸；山頂高程2 250～2 300 m，洞身最大埋深達1 700 m。巖溶不發(fā)育，洞口水流流量144 m3/d，雨后流量增至430 m3/d，總涌水量約為4.74 m3/d·m。洞身圍巖為石灰?guī)r、白云質(zhì)灰?guī)r等硬質(zhì)巖，圍巖分級為II級。隧址區(qū)抗震設(shè)防等級為Ⅵ度，設(shè)計基本地震加速度值為0.05g。

2.1.3 節(jié)理產(chǎn)狀

該區(qū)位于四川地臺(或臺向斜)南部大涼山褶皺帶的北部，隧道通過一寬緩向斜，向斜軸位于隧道中心附近。金口河至大沙壩大渡河右岸山地全部出露巖漿層，左岸臨河地段亦斷續(xù)出露輝長巖及花崗巖，震旦系石灰?guī)r沉積于巖漿巖之上，呈不整合接觸。大沙壩至道林子大渡河峽谷兩岸均出露震旦系灰?guī)r，產(chǎn)狀平緩(3°～8°)，未見巖漿巖侵入體，亦未見劇烈構(gòu)造斷裂現(xiàn)象。但進口左側(cè)大渡河岸邊巖層受巖漿巖侵入影響，巖層擠壓褶皺明顯，張開節(jié)理發(fā)育，表層風(fēng)化破碎。隧道進口段以黑白條帶狀薄層及中厚層灰?guī)r為主，巖層產(chǎn)狀N40°E/l8°NW；出口段以灰白色中厚層狀灰?guī)r及白云質(zhì)灰?guī)r為主，巖層產(chǎn)狀N25°W/8°NE。主要節(jié)理有3組:一組N25°～30E/90°，與大渡河方向及火成巖侵入方向一致；另一組N60°～65°E/90°，與支溝方向一致;第三組產(chǎn)狀近水平，與層理一致。出口附近節(jié)理統(tǒng)計為N3°～5°W或N5°E/85°～90°SW或NW、N70°W/85°SW、N25°～40°W/85°～90°SW，節(jié)理間距0.5～l.0 m，張開寬0.05～0.5 cm，充填少量黏土。

2.2 CBR防治措施求解

根據(jù)上述工程案例情況，結(jié)合西南山區(qū)隧道工程案例，將關(guān)村壩隧道相關(guān)工程情況按照特征屬性量化范圍進行量化，取隧道各段相關(guān)屬性的均值，得到特征屬性取值如表2所示。

表2 CBR案例推理特征屬性量化

根據(jù)式(2)～式(4)計算求得的特征屬性權(quán)重向量為

根據(jù)式(6)計算案例關(guān)聯(lián)度，此處取分辨系數(shù)的最大值ρ=0.5，計算結(jié)果見表3。

表3 案例推演灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)度

根據(jù)表3可得，蘭渝鐵路西秦嶺隧道C11達到關(guān)聯(lián)度0.778 6，為目標(biāo)案例最為接近的源案例。西秦嶺的地應(yīng)力高，有發(fā)生巖爆和圍巖變形的可能性，故而目標(biāo)案例關(guān)村壩隧道與西秦嶺隧道具有相似的巖爆發(fā)生可能來源，故而施工過程中采用加強超前地質(zhì)預(yù)報，非鉆爆開挖，注漿堵水加固圍巖等一系列方法[16-18]。

3 結(jié)語及展望

由于隧道工程中巖爆現(xiàn)象影響因素的多樣性和復(fù)雜性，人類還無法完全準(zhǔn)確地對巖爆現(xiàn)象進行預(yù)測，而巖爆一旦發(fā)生，其經(jīng)濟和人員傷亡損失是巨大的[19]。本文避開探討巖爆發(fā)生機理的問題，從實際工程出發(fā)，總結(jié)工程經(jīng)驗而尋求在工程實踐中探索相似案例的解決途徑，結(jié)論如下。

(1)隧道巖爆現(xiàn)象與內(nèi)因和外因有關(guān)，內(nèi)因包括圍巖自身巖性和初始地應(yīng)力等條件，而外因則與開挖地區(qū)地震等特殊地質(zhì)活動以及地下水等作用有關(guān)。其作用機理仍需要一步探索和研究。

(2)基于熵權(quán)法和灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)度的案例推演模型，可以有效地為隧道工程巖爆現(xiàn)象提供輔助決策的意見，可以更為高效地解決實際工程中的突發(fā)事件，有助于隧道工程施工工藝的進一步完善。