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现代隧道技术 2011, Vol. 48 Issue (6) :47-52    DOI:
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隔挡式背斜构造区隧道涌突水量的BP网络预测
(成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室,成都  610059)
Using BP Network to Predict Tunnel Water-inrush in Partiton Style Anticlinal Belt
(State Key Laboratory of Geohazard Prebention and Geoenvironment Protection(Chengdu University of Technology),Chengdu  610059)
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摘要 川东隔挡式背斜区具有其特殊的岩溶地质构造,已修建的数十条隧道每每揭露背斜区,均发生较大地下水涌突水灾害,对这种特殊构造下涌突水灾害的研究具有重要现实意义。针对岩溶地下水系统具有强烈的非线性特征,建立合适的BP神经网络,评价某在建公路华蓥山隧道的涌突水灾害危险等级。结果显示,背斜两翼非可溶岩层等级为Ⅰ~Ⅲ级;核部可溶岩地层为Ⅲ~Ⅴ级,且越靠近核部危险性等级越高;西翼涌突水危险性等级高于东翼。评价结果与勘察阶段的研究相互印证。
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任蕊
许模
关键词隧道        隔挡式背斜        涌突水灾害        神经网络     
Abstract: In the eastern Sichuan, there are a series of a special geological structure—partiton style anticlinals, where have built dozens of tunnels, and occurred serious great water-inrush hazards. So research the tunnel water-inrush hazard in this area is practical significance. Groundwater system is with strong nonlinear characteristics in karst, to establish the appropriate BP neural network, assessment the hazard rating of Huayingshan tunnel which is been built. The results show that: the non-soluble rock in anticline wings is evaluatedⅠ-Ⅲ level; the soluble rock in anticline core is evaluated Ⅲ-Ⅴ level, and the closer to core, the level of risk higher; risk level in west wing is higher than the east. The results is consistent with the research in investigation stage.
KeywordsTunnel,   Partiton Style,   Anticlinal Belt,   Water-inrush hazard,   Neural network     
出版日期: 2011-09-26
基金资助:

基金项目:深部缓流带现代岩溶形成机制及工程适应性研究(国家自然科学基金40672175)

作者简介: 作者简介: 任 蕊(1986-),男,硕士研究生,研究方向为岩体水力学与工程水文地质,E-mail:swrr05@163.com
引用本文:   
任蕊, 许模 .隔挡式背斜构造区隧道涌突水量的BP网络预测[J]  现代隧道技术, 2011,V48(6): 47-52
REN Rui, Xu-Mo .Using BP Network to Predict Tunnel Water-inrush in Partiton Style Anticlinal Belt[J]  MODERN TUNNELLING TECHNOLOGY, 2011,V48(6): 47-52
链接本文:  
http://www.xdsdjs.com/CN/      或     http://www.xdsdjs.com/CN/Y2011/V48/I6/47
 
没有本文参考文献
[1] 陈柚州 1 任 涛 2 邓 朋 2 王 斌 3.基于人工蜂群优化小波神经网络的隧道沉降预测[J]. 现代隧道技术, 2019,56(4): 56-61
[2] 薛 刚 张 夏.基于PSO-BP神经网络的城市综合管廊经济生态评价指标体系[J]. 现代隧道技术, 2019,56(3): 53-58
[3] 汪波1, 郭新新1, 何川1, 吴德兴2.当前我国高地应力隧道支护技术特点及发展趋势浅析[J]. 现代隧道技术, 2018,55(5): 1-10
[4] 陈志敏 1,2 余云燕 1,2 李国良 3 赵德安 4.基于原岩应力的关角隧道变形潜势研究[J]. 现代隧道技术, 2018,55(4): 33-41
[5] 陈志敏 1,2 余云燕 1,2 赵德安 2,3 李国良 4.关角隧道断层地应力特征与应用[J]. 现代隧道技术, 2018,55(3): 54-60
[6] 周冠南 1 孙玉永 2 贾 蓬 3.基于遗传算法的BP神经网络在隧道围岩参数反演和变形预测中的应用[J]. 现代隧道技术, 2018,55(1): 107-113
[7] 胡 军 1 曹进海 1 葛凯华 2 王凯凯 1.基于 IAF-SVM的隧道位移反分析研究[J]. 现代隧道技术, 2017,54(5): 54-60
[8] 熊 帆 1 胡志平 1,2 任 翔 1 张 鹏 1.基于Matlab的BP神经网络在预测TBM掘进速度中的应用[J]. 现代隧道技术, 2017,54(5): 101-107
[9] 胡 军 董建华 王凯凯.隧道洞室地基稳定性双阶段多策略粒子群BP网络模型研究[J]. 现代隧道技术, 2017,54(3): 50-57
[10] 拓勇飞, 郭小红.南京纬三路过江通道总体设计与关键技术[J]. 现代隧道技术, 2015,52(4): 1-6
[11] 李昕1, 舒恒1, 张亚果2, 杨林松1, 李金1, 郭小红1.超高水压复合地层大直径盾构隧道纵断面优化设计研究[J]. 现代隧道技术, 2015,52(4): 7-14
[12] 姚占虎1, 杨钊2, 田毅1, 忽慧涛1.南京纬三路过江通道工程关键施工技术[J]. 现代隧道技术, 2015,52(4): 15-23
[13] 李新宇, 张顶立, 房倩, 宋浩然.越江跨海隧道突水模式研究[J]. 现代隧道技术, 2015,52(4): 24-31
[14] 舒恒, 吴树元, 李健, 郭小红.超大直径水下盾构隧道健康监测设计研究[J]. 现代隧道技术, 2015,52(4): 32-40
[15] 刘光凤1, 陈方伟2, 周直1, 张士龙3, 刘明强1.基于灰色模糊多属性群决策的越江隧道投资风险辨识[J]. 现代隧道技术, 2015,52(4): 41-48
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