-
题名基于决策树的海底隧道围岩抗渗性分级方法
- 1
-
-
作者
郑岚翔
张顶立
孙振宇
-
机构
北京交通大学城市地下工程教育部重点实验室
-
出处
《力学学报》
北大核心
2025年第2期488-501,共14页
-
基金
中央高校基本科研业务费专项资金(2022JBZY041)
国家自然科学基金(52208382)资助项目。
-
文摘
在进行海底隧道防排水系统设计时,为了实现排水量的主动控制,需对围岩自身堵水能力有清楚认识.首先提出围岩抗渗性的概念,即隧道围岩抵抗水流渗透的能力,推导了裂隙岩体非线性渗流条件下隧道原始渗水量预测公式,揭示了工程地质条件、水力联系和隧道尺寸效应等因素对围岩抗渗性的影响机理;在此基础上,通过对52个典型海底及富水隧道断面的渗水案例数据的统计分析,明确提出了隧道围岩抗渗性影响因素为岩石覆盖层厚度、水头高度、岩石单轴饱和抗压强度以及体积节理数,为指标建立了围岩抗渗性分级标准.利用二分法及训练数据集的信息增益率对统计数据进行机器学习,建立了可分析连续值属性的决策树模型,由此可通过该模型对围岩参数进行搜索以实现围岩抗渗性分级.最后将该模型应用于胶州湾第二海底隧道海域钻爆段,验证了本文抗渗性分级方法的合理性和可行性.文章研究成果为海底隧道排水量控制标准的确定提供了理论依据,相较于传统的围岩分级方法,抗渗性分级综合考虑了围岩条件及其渗流力学响应,据此采取的防排水设计与分区防水方案将更为科学合理.
-
关键词
隧道工程
海底隧道
抗渗性分级
统计分析
决策树模型
-
Keywords
tunnelling engineering
subsea tunnels
anti-seepage classification
statistical analysis
decision tree model
-
分类号
U459.5
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
-
