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钻爆法施工隧道塌方风险量化评估模型及其应用
被引量：
10
1
作者
仝跃
岳瑶
+3 位作者
黄宏伟
周应新
雷华
段晓彬
《土木与环境工程学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2022年第5期46-56,共11页
受地质条件和施工等因素的影响,钻爆法施工中塌方事故频频出现,造成人员伤亡、机械损坏、工期延误等不良后果。目前的风险评估方法多以定性为主,难以继续满足隧道安全风险管理的需要。根据风险定义,考虑围岩物理力学参数的变异性,应用Mo...
受地质条件和施工等因素的影响,钻爆法施工中塌方事故频频出现,造成人员伤亡、机械损坏、工期延误等不良后果。目前的风险评估方法多以定性为主,难以继续满足隧道安全风险管理的需要。根据风险定义,考虑围岩物理力学参数的变异性,应用Monte-Carlo方法和数值分析实现隧道塌方发生概率的定量化分析,并基于普氏平衡拱理论实现隧道塌方规模的定量化预测;结合施工人员、机械的时空分布特征及其易损性实现人员伤亡风险、工期延误风险和经济损失风险的定量化计算;利用ALARP原则和F-N曲线建立可量化的风险接受准则,实现塌方风险的定量化评估。结合工程案例,验证了模型在隧道等地下工程塌方风险定量化评估中的适用性。
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关键词
隧道工程
钻爆法
塌方
风险评估
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职称材料
联合LiCSBAS和机器学习的昆明市地面监测和预测
被引量：
3
2
作者
李洋洋
左小清
+3 位作者
肖波
李勇发
杨栩
董玉娟
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第7期119-124,共6页
针对InSAR在数据处理过程中存在对流层延迟误差、解缠误差及处理大范围区域数据需要消耗大量时间和磁盘空间的问题,本文首先利用LiCSBAS和GACOS产品对2016年9月16日至2021年5月5日昆明市134景Sentinel-1升降轨影像进行数据处理,获取昆...
针对InSAR在数据处理过程中存在对流层延迟误差、解缠误差及处理大范围区域数据需要消耗大量时间和磁盘空间的问题,本文首先利用LiCSBAS和GACOS产品对2016年9月16日至2021年5月5日昆明市134景Sentinel-1升降轨影像进行数据处理,获取昆明市主城区沉降信息,在此基础上得到5个典型地表沉降区并分析其时空分布特征;然后利用深度森林和长短期记忆网络模型进行时序值的预测,引入绝对误差(ε)、均方根误差(RMSE)、纳什系数(NSE)对模型进行评价,深度森林和长短期记忆模型得到的ε均在4 mm以内,RMSE值分别为0.70和3.01,NSE值分别为0.92和0.81。结果表明,深度森林预测模型效果较好,联合LiCSBAS和机器学习模型的城市地表监测和预测的方法可以为今后开展地面沉降监测和灾害预警提供参考。
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关键词
对流层延迟误差
LiCSBAS
解缠误差
深度森林
时序预测
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职称材料
题名
钻爆法施工隧道塌方风险量化评估模型及其应用
被引量：
10
1
作者
仝跃
岳瑶
黄宏伟
周应新
雷华
段晓彬
机构
云南
省
交通
规划设计研究院有限公司
同济大学地下
建筑
与
工程
系
云南交通职业技术学院公路与建筑工程学院
云南
省
交通
投资建设集团有限公司
云南
交投集团云岭建设有限公司
出处
《土木与环境工程学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2022年第5期46-56,共11页
基金
云南省交通运输厅科技创新及示范项目(云交科教便[2019]36号)
云南省科技和人才平台计划(2017HC025)。
文摘
受地质条件和施工等因素的影响,钻爆法施工中塌方事故频频出现,造成人员伤亡、机械损坏、工期延误等不良后果。目前的风险评估方法多以定性为主,难以继续满足隧道安全风险管理的需要。根据风险定义,考虑围岩物理力学参数的变异性,应用Monte-Carlo方法和数值分析实现隧道塌方发生概率的定量化分析,并基于普氏平衡拱理论实现隧道塌方规模的定量化预测;结合施工人员、机械的时空分布特征及其易损性实现人员伤亡风险、工期延误风险和经济损失风险的定量化计算;利用ALARP原则和F-N曲线建立可量化的风险接受准则,实现塌方风险的定量化评估。结合工程案例,验证了模型在隧道等地下工程塌方风险定量化评估中的适用性。
关键词
隧道工程
钻爆法
塌方
风险评估
Keywords
tunnel engineering
drilling and blasting method
collapse
risk assessment
分类号
U455.6 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
联合LiCSBAS和机器学习的昆明市地面监测和预测
被引量：
3
2
作者
李洋洋
左小清
肖波
李勇发
杨栩
董玉娟
机构
昆明理工大学国土资源
工程
学院
云南交通职业技术学院公路与建筑工程学院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第7期119-124,共6页
基金
国家自然科学基金(42161067)。
文摘
针对InSAR在数据处理过程中存在对流层延迟误差、解缠误差及处理大范围区域数据需要消耗大量时间和磁盘空间的问题,本文首先利用LiCSBAS和GACOS产品对2016年9月16日至2021年5月5日昆明市134景Sentinel-1升降轨影像进行数据处理,获取昆明市主城区沉降信息,在此基础上得到5个典型地表沉降区并分析其时空分布特征;然后利用深度森林和长短期记忆网络模型进行时序值的预测,引入绝对误差(ε)、均方根误差(RMSE)、纳什系数(NSE)对模型进行评价,深度森林和长短期记忆模型得到的ε均在4 mm以内,RMSE值分别为0.70和3.01,NSE值分别为0.92和0.81。结果表明,深度森林预测模型效果较好,联合LiCSBAS和机器学习模型的城市地表监测和预测的方法可以为今后开展地面沉降监测和灾害预警提供参考。
关键词
对流层延迟误差
LiCSBAS
解缠误差
深度森林
时序预测
Keywords
tropospheric delay error
LiCSBAS
deconvolution error
deep forest
time series prediction
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
钻爆法施工隧道塌方风险量化评估模型及其应用
仝跃
岳瑶
黄宏伟
周应新
雷华
段晓彬
《土木与环境工程学报（中英文）》
CSCD
北大核心
2022
10
在线阅读
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职称材料
2
联合LiCSBAS和机器学习的昆明市地面监测和预测
李洋洋
左小清
肖波
李勇发
杨栩
董玉娟
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
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