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现代隧道技术 2012, Vol. 49 Issue (1) :72-77    DOI:
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基于Bayes判别分析方法的叙岭关隧道溶洞水源识别
(西南交通大学地球科学与环境工程学院,成都  610031)
Water Source Identification of Karst Cave in Xulingguan Tunnel Based on Bayes Discriminant Analysis
(Faculty of Geosciences and Environmental Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China)
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摘要 基于Bayes判别方法,选取水化学常量组分作为判别指标,利用叙岭关隧道地区9个动态监测点的53个水样样本建立了该地区的水源判别模型。模型检验结果表明,其回判准确率为96.23%,具有较高的识别精度和工程推广能力。利用建立的判别模型,对叙岭关隧道1号溶洞内两个出水点RQ1和RQ2的水源进行了识别,并结合其流量动态变化特征、同位素分析结果,以及1号溶洞发育位置,推断1号溶洞内两个出水点的水源为P1m+q含水层中的岩溶地下水。根据判别结果,建议1号溶洞采取“以排为主”的原则加以处治,并尽量保留溶洞水的过水通道。
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刘建
刘丹
关键词高速公路隧道        Bayes判别法            溶洞            水源动态监测     
Abstract:  A Bayes discriminant model for water source identification of kasrt cave in Xulingguan tunnel is established using 53 water samples of 9 dynamic monitoring points. It chooses hydrochemical major constituents as discriminant index and bases on Bayes discrimninant theory. 51 of all the samples are classified correctly with 96.23% accuracy rate, when the model is adopted to test the training samples, indicating that this model has perfect performance and good generalization ability. P1m+q aquifer is identified as the water source of RQ1 and RQ2 in No. 1 karst cave when using the above Bayes model, combining with its flow characteristic, isotopic analysis result and development position. According to the results, the water of No. 1 karst cave is suggested to be drained from its own channel.
KeywordsHighway tunnel,   Bayes discriminant,   Kasrt cave,   Dynamic monitoring of water source     
出版日期: 2011-10-21
基金资助:

基金项目:铁道部科技研究开发计划重点课题(2010Z001-D).

作者简介: 作者简介: 刘 建(1982-),男,博士研究生,主要从事工程环境控制技术研究,E-mail:liukai-102@163.com
引用本文:   
刘建, 刘丹 .基于Bayes判别分析方法的叙岭关隧道溶洞水源识别[J]  现代隧道技术, 2012,V49(1): 72-77
LIU Jian, LIU Dan .Water Source Identification of Karst Cave in Xulingguan Tunnel Based on Bayes Discriminant Analysis[J]  MODERN TUNNELLING TECHNOLOGY, 2012,V49(1): 72-77
链接本文:  
http://www.xdsdjs.com/CN/      或     http://www.xdsdjs.com/CN/Y2012/V49/I1/72
 
没有本文参考文献
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