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        機(jī)器學(xué)習(xí)LGBM算法預(yù)測(cè)隧道巖爆分級(jí)

        2021-03-19 01:18:17劉永紅屈希峰
        四川建筑 2021年6期
        關(guān)鍵詞:巖爆單軸巖石

        劉永紅 屈希峰

        隧道巖爆一旦發(fā)生,破壞力較大,可能傷及人員和設(shè)備。傳統(tǒng)隧道巖爆分級(jí):一是通過工程類比、經(jīng)驗(yàn)判據(jù);二是利用數(shù)值分析,主要有剪切抗壓強(qiáng)度比法、應(yīng)力比法、臨界深度法等。文章旨在研究國內(nèi)外22個(gè)項(xiàng)目104組巖爆分級(jí)數(shù)據(jù),通過機(jī)器學(xué)習(xí)LGBM分類算法預(yù)測(cè)隧道巖爆分級(jí)。該分析方法可用在其他室內(nèi)試驗(yàn)或監(jiān)測(cè)檢測(cè)領(lǐng)域,為工程決策提供依據(jù)。

        隧道; 巖爆分級(jí); 機(jī)器學(xué)習(xí); LGBM算法

        U456.3+3B

        [定稿日期]2021-06-22

        [作者簡介]劉永紅(1979~),男,碩士,高級(jí)工程師,從事巖土工程設(shè)計(jì)與施工工作。

        隧道巖爆是隧道掌子面或洞壁在高地應(yīng)力條件下出現(xiàn)巖塊爆裂、剝落、彈(拋)射、氣浪、發(fā)聲甚至產(chǎn)生震動(dòng)的現(xiàn)象,它是由于原先巖體在三向應(yīng)力狀態(tài)所積蓄的應(yīng)變能在開挖暴露形成臨空面后,使圍巖失穩(wěn),突然瞬間轉(zhuǎn)換為沖擊動(dòng)能的地質(zhì)災(zāi)害,破壞力較大,可能傷及人員和設(shè)備[1]。

        2009年11月28日四川涼山州冕寧錦屏水電站發(fā)生巖爆坍塌事故,造成多人死亡,數(shù)億元人民幣的經(jīng)濟(jì)損失[2];2014年3月9日,云南貢山縣獨(dú)龍江公路隧道內(nèi)發(fā)生因巖爆造成的巖石結(jié)構(gòu)坍塌風(fēng)險(xiǎn)事故,3名施工管理人員不幸被墜落的巖石砸中遇難[3];2015年5月31日,巴基斯坦NJ水電站引水隧洞發(fā)生巖爆,造成TBM嚴(yán)重?fù)p壞、3人死亡17人受傷[2].隨著埋深的增加和應(yīng)力水平的增高,地下工程巖爆呈頻發(fā)趨勢(shì)[3]。

        傳統(tǒng)隧道巖爆分級(jí):一種方法是通過經(jīng)驗(yàn)判據(jù)、工程類比;二是利用數(shù)值分析,主要有剪切抗壓強(qiáng)度比法、應(yīng)力比法、臨界深度法等。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展,全面考慮多個(gè)影響因素的非線性巖爆預(yù)測(cè)方法取得了良好的預(yù)測(cè)效果,是一種值得研究、推廣的方法[4]。

        本文通過研究天生橋二級(jí)水電站、龍羊峽水電站、李家峽水電站、挪威Sewage隧道、意大利Raibl鉛硫化鋅礦、秦嶺隧道、江邊水電站、金川二礦、馬路坪礦、北洺河鐵礦、錦屏二級(jí)電站、蒼嶺隧道、二郎山隧道等22個(gè)工程,共104組巖爆分級(jí)數(shù)據(jù),通過機(jī)器學(xué)習(xí)LGBM分類算法預(yù)測(cè)隧道巖爆分級(jí)。

        1 數(shù)據(jù)描述

        本次所采用的數(shù)據(jù)主要由4個(gè)參數(shù)組成每組數(shù)據(jù),分別為:X1隧道巖石最大切向應(yīng)力與巖石單軸抗壓強(qiáng)度之比σθ/σc;X2巖石單軸抗壓強(qiáng)度與單軸抗拉強(qiáng)度之比σc/σt;X3彈性能量指數(shù)Wet;X4爆烈分級(jí)。巖爆可分為4個(gè)等級(jí),輕微巖爆(Ⅰ級(jí))、中等巖爆(Ⅱ級(jí))、強(qiáng)烈?guī)r爆(Ⅲ級(jí))和極強(qiáng)巖爆(Ⅳ級(jí))。

        巖爆的發(fā)生是多因素導(dǎo)致的,但是從根本上來講,巖體的內(nèi)部因素與外部條件決定了巖爆的發(fā)生。其中,內(nèi)部因素是指巖體本身的巖石力學(xué)性質(zhì),包括巖體自身的脆性、巖石的抗壓強(qiáng)度和儲(chǔ)存彈性能等因素;外部條件是指巖體工程的整體地質(zhì)環(huán)境以及環(huán)境的變化,如工程圍巖的地應(yīng)力水平和工程開挖方法等因素(表1、表2)。

        從表2檢測(cè)結(jié)果整體描述可以看出該數(shù)據(jù)集無缺失值以及各數(shù)據(jù)的分布范圍。

        2 特征重要性分析

        2.1 特性向量相關(guān)性

        在統(tǒng)計(jì)分析中,會(huì)用到相關(guān)系數(shù)進(jìn)行表達(dá),常用的相關(guān)系數(shù)有3種:Pearson相關(guān)系數(shù)、Spearman相關(guān)系數(shù)和Kendall相關(guān)系數(shù)。其中,Pearson相關(guān)系數(shù)是英國統(tǒng)計(jì)學(xué)家皮爾遜于20世紀(jì)提出的一種計(jì)算直線相關(guān)的方法,按照線性代數(shù)學(xué)水平理解,可以看做是兩組數(shù)據(jù)的向量夾角的余弦,計(jì)算如式(1)所示。

        ρx,y=cov(X,Y)σxσy=EX-μxY-μyσxσy

        =E(XY)-E(X)E(Y)EX2-E2(X)EY2-E2(Y)(1)

        r通常表示樣本相關(guān)系數(shù),希臘字母ρ用于表示總體參數(shù)。相關(guān)系數(shù)的取值范圍為(-1,1),相關(guān)系數(shù)的正負(fù)號(hào)表示相關(guān)的方向,相關(guān)系數(shù)的含義理解如下:

        (1)正值表示正相關(guān),負(fù)值表示負(fù)相關(guān),絕對(duì)值表示相關(guān)的程度。

        (2)越接近1,表明兩個(gè)變量相程度越高。

        (3)r=1為完全正相關(guān),r=-1為完全負(fù)相關(guān),r越接近0,表明兩個(gè)變量相關(guān)程度越低,r=0為零相關(guān)。

        經(jīng)計(jì)算分析,與隧道巖爆分級(jí)相關(guān)因素之間的相關(guān)性如圖1所示。

        根據(jù)圖1可以看出,X1與X3呈正相關(guān);X2與X3呈負(fù)相關(guān)。假定巖石單軸抗壓強(qiáng)度為定值,圍巖最大切向應(yīng)力越大,X1越大,即X3彈性能量指數(shù)越大;單軸抗拉強(qiáng)度越小,X2越大,X3彈性能量指數(shù)越小。這些規(guī)律與巖爆多發(fā)生在高地應(yīng)力區(qū)硬質(zhì)巖中的常識(shí)是一致的。

        2.2 特征重要性排行

        為進(jìn)一步分析各因素對(duì)的影響程度,對(duì)各特征向量的重要性進(jìn)行排行,如圖2所示。

        根據(jù)圖2,可以看出對(duì)于巖爆分級(jí)的影響X1>X3>X2,硬質(zhì)巖在高賦能下,開挖出現(xiàn)臨空面,在剪應(yīng)力(切向應(yīng)力)作用下,極易發(fā)生巖爆。

        3 LGBM回歸分析

        3.1 LGBM計(jì)算原理

        LGBM在原理上與GBDT及XGBoost類似,都是利用損失函數(shù)的負(fù)梯度作為當(dāng)前決策樹的殘差逼近來擬合新的決策樹。LGBM采用histogram算法,Histogram算法的基本思路是先把連續(xù)的浮點(diǎn)特征值離散化成k個(gè)整數(shù),同時(shí)構(gòu)造一個(gè)寬度為k的Histogram。在遍歷數(shù)據(jù)的時(shí)候,根據(jù)離散化后的值作為索引在Histogram中累積統(tǒng)計(jì)量,當(dāng)遍歷一次數(shù)據(jù)后,Histogram累積了需要的統(tǒng)計(jì)量,然后根據(jù)Histogram的離散值,遍歷尋找最優(yōu)的分割點(diǎn)[7]。

        假設(shè)訓(xùn)練集中有n個(gè)實(shí)例x1,…,xn。每次梯度迭時(shí),模型分析數(shù)據(jù)研究變量的損失函數(shù)的負(fù)梯度發(fā)展方向可表示為g1,…,gn,決策樹通過一個(gè)最優(yōu)分割點(diǎn)(最大信息系統(tǒng)增益點(diǎn))將數(shù)據(jù)分到各個(gè)不同節(jié)點(diǎn)[6]、[8]。GBDT通過分割后的方差來度量信息增益,例如O表示一個(gè)固定節(jié)點(diǎn)的訓(xùn)練集,d表示特征j的分割,定義為:

        Vj|O(d)=1nO∑xi∈O:xij≤dgi2njl|O(d)+∑xi∈O:xij>dgi2njr|O(d)(2)

        式中:nO=∑Ixi∈O,njlo=∑Ixi∈O:xi≥d,njr|O=∑Ixi∈O:xi>d

        遍歷每個(gè)特征的每個(gè)分裂點(diǎn),找到dj=argmaxdVj(d),并計(jì)算得到最大的信息系統(tǒng)增益Vj(dj),然后,將數(shù)據(jù)可以根據(jù)不同特征j的分裂點(diǎn)dj將進(jìn)行數(shù)據(jù)分到左右子節(jié)點(diǎn)[5]。

        3.2 LGBM訓(xùn)練分類

        本文分析使用Python語言,安裝LGBM庫,在Jupyter Notebook中加載數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[10]。

        圖3中,y軸1~4分別對(duì)應(yīng)巖爆分級(jí)Ⅰ~Ⅳ,y軸分別為精確率(Precision)、召回率(Recall)、F1分?jǐn)?shù)、每行標(biāo)簽出現(xiàn)的次數(shù)(support)。由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)相對(duì)較少,模型整體得分71.5。

        在分類模型混淆矩陣中T、F、P、N的含義:T真,F(xiàn)假,P陽性,N陰性。其兩兩組合后,TP:預(yù)測(cè)為1,實(shí)際為1,預(yù)測(cè)正確;FP:預(yù)測(cè)為1,實(shí)際為0,預(yù)測(cè)錯(cuò)誤;FN:預(yù)測(cè)為0,實(shí)際為1,預(yù)測(cè)錯(cuò)誤;TN:預(yù)測(cè)為0,實(shí)際為0,預(yù)測(cè)正確[9]。

        精確率(Precision)=TPTP+FP(3)

        召回率(Recall)=TPTP+FN(4)

        精確率和召回率以稱為查準(zhǔn)率和查全率,通常情況下,根據(jù)他們發(fā)展之間的平衡點(diǎn),定義進(jìn)行一個(gè)新的指標(biāo):F1分?jǐn)?shù)。F1評(píng)分兼顧了精確率和召回率,讓兩者同時(shí)達(dá)到最高水平,取得平衡。

        F1=21Precision+1Recall(5)

        3.3 模型測(cè)試

        隨機(jī)選擇10行數(shù)據(jù)進(jìn)程測(cè)試,用機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果見表3。

        4 結(jié)論

        (1)巖石切向應(yīng)力與蓄能指數(shù)正相關(guān),在工程中通過超前鉆孔注水,提前釋放巖石中蓄積的能量,可以有效降低巖爆發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。

        (2)單軸抗拉強(qiáng)度與蓄能指數(shù)負(fù)相關(guān),也就是說硬巖抗拉強(qiáng)度越小,巖爆的風(fēng)險(xiǎn)越大。

        (3)數(shù)據(jù)集樣本數(shù)量偏少,在實(shí)踐中需要繼續(xù)搜集相關(guān)數(shù)據(jù),以提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。

        (4)本文的分析方法可用在其他室內(nèi)試驗(yàn)或監(jiān)測(cè)檢測(cè)領(lǐng)域,為決策提供依據(jù)。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 馮夏庭,陳炳瑞,張傳慶,等.巖爆孕育過程的機(jī)制、預(yù)警與動(dòng)態(tài)調(diào)控[M].北京:科學(xué)出版社,2013.

        [2] Feng X T.Rockburst: Mechanism,Monitoring,Warning and Mitigation[C] Elsevier - Health Sciences Division,2017.

        [3] 中新網(wǎng)云南頻道.近期隧道坍塌事故匯總[OL].[2014-09-16].http://www.yn.chinanews.com/pub/html/spe-cial/2014/0916/20967.html.

        [4] 王超,李岳峰,張成良.基于大樣本數(shù)據(jù)挖掘分析的巖爆烈度分級(jí)預(yù)測(cè)模型[J].昆明理工大學(xué)學(xué)報(bào): 自然科學(xué)版,2020,45(1):26-31.

        [5] 李航.統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法.清華大學(xué)出版社,2012.

        [6] 盧錦玲,郭魯豫,張夢(mèng)雪,等.基于MGS-LGBM算法的電力系統(tǒng)暫態(tài)穩(wěn)定評(píng)估[J].電力科學(xué)與工程,2020(3):1-9.

        [7] 張旭東,錢仲文,沈思琪,等.一種基于LSTM與LGBM的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)算法[J].系統(tǒng)工程,2019,37(1):152-158.

        [8] 王向鵬. 基于不平衡三分類LGBM模型的貸后風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究[D].蘭州:蘭州大學(xué),2019.

        [9] 唐華松,姚耀文.數(shù)據(jù)挖掘中決策樹算法的探討[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2001,18(8):18-19.

        [10] XGBoost:A Scalable Tree Boosting System. Chen T,Guestrin C. ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining . 2016.

        2166500520339

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