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题名基于钻进数据定量解译的隧道围岩完整性评价
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作者
亢金涛
许振浩
谢辉辉
林鹏
娄彦飞
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机构
山东大学齐鲁交通学院隧道工程灾变防控与智能建养全国重点实验室
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出处
《中南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第9期3820-3834,共15页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52279103,52379103)
山东省自然科学基金资助项目(ZR2023YQ049)。
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文摘
为实现围岩完整性的随钻智能评价,提出了一种基于钻进数据定量解译的隧道围岩完整性评价方法。在对超前钻探钻进数据预处理的基础上,定量解译了钻进数据的时频域特征。采用特征优选方法确定了能够反映围岩完整性的最优钻进指标组合,结合随机森林和贝叶斯优化算法建立了围岩完整性系数预测模型,并以某铁路隧道工程为例开展工程验证与应用。研究结果表明:经过贝叶斯优化的随机森林预测模型效果最佳,模型在训练集上的决定系数R^(2)为0.959 7,均方根误差E_(RMSE)为0.02,平均绝对百分比误差E_(MAPE)为6.35%;在测试集上的R^(2)为0.925 4,E_(RMSE)为0.03,E_(MAPE)为8.03%,显著优于基线模型。本文建立的隧道围岩完整性预测模型的学习能力和泛化能力较强,可实现钻进过程中隧道围岩完整性的有效评价。
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关键词
钻进参数
围岩完整性
时频域特征
特征优选
随机森林
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Keywords
drilling parameters
rock integrity
time-frequency domain features
feature selection
random forests
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分类号
TU457
[建筑科学—岩土工程]
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