[an error occurred while processing this directive]
 
       首 页  |  期刊介绍  |  编委会  |  投稿指南  |  期刊订阅  |  广告合作  |  留言板  |  联系我们 |  English
现代隧道技术 2011, Vol. 48 Issue (6) :47-52    DOI:
分析与计算 最新目录 | 下期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 << [an error occurred while processing this directive] | [an error occurred while processing this directive] >>
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)
Download: PDF (0KB)   HTML (1KB)   Export: BibTeX or EndNote (RIS)      Supporting Info
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。
Service
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
Email Alert
RSS
作者相关文章
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] 苏开春1 付 锐2,3 曾弘锐2,3 冷希乔4 郭 春2,3.基于DBO-A-LSTM的公路隧道短时多步交通量预测[J]. 现代隧道技术, 2025,62(4): 111-121
[2] 袁铨酉1 陈子全1 袁 松1, 2 王希宝2 蒋长伟1.超长超大埋深公路隧道地应力场分布规律及灾害预测分级研究[J]. 现代隧道技术, 2025,62(2): 49-59
[3] 张昕阳1,2 申玉生1,2 常铭宇1,2 王浩鱇1,2 潘笑海1,2 王岩岩1,2.基于GA-BP神经网络的隧道围岩相似材料配合比设计[J]. 现代隧道技术, 2024,61(6): 82-91
[4] 李占甫1 张 雨2 汪 俊1 吕艳云2,3 芮 易2,3,4.基于深度学习的空间变异土体中隧道水平收敛安全系数计算[J]. 现代隧道技术, 2024,61(5): 88-98
[5] 旷华江1 刘光辉1 李大林1 徐 骁1 杨卫康1 杨廷发1 邓兴兴1张运波2 田茂豪3.基于Cascade Mask Region-Convolutional Neural Network-ResNeSt的隧道光面爆破炮孔残痕智能识别方法[J]. 现代隧道技术, 2024,61(5): 99-110
[6] 米 春 李思颖 牟佳祎 袁宵龙 李 涛.基于多传感器的城市隧道环境监测数据协同融合方法研究[J]. 现代隧道技术, 2023,60(5): 177-185
[7] 王耀东 杜耀辉 高 岳.基于U-Net++网络的隧道排水孔堵塞检测方法[J]. 现代隧道技术, 2023,60(4): 76-85
[8] 闫鹏飞 蔡永昌 周 龙.基于深层神经网络的管片接头刚度非线性模型及应用[J]. 现代隧道技术, 2023,60(3): 24-33
[9] 白荣民 1 马浴阳 2 刘四进 2 方 勇 1 何 川 1.基于IPSO-ANN时间序列模型的泥水平衡盾构机盾尾密封油脂消耗预测分析[J]. 现代隧道技术, 2023,60(3): 44-54
[10] 张科学 1,2,3,4,5,6 吴永伟 1,3,6 何满潮 2 陈学习 1,3,6 姜耀东 4 李 东 1,3,6 孙健东 1,3,6.基于蝙蝠算法优化的BP神经网络煤层冲击危险性智能综合评价研究[J]. 现代隧道技术, 2023,60(2): 38-46
[11] 任 洋 1,2 李天斌 1,2 张佳鑫 3 望刚炜 1,2.复杂地质条件深埋特长隧道地应力场智能反演研究[J]. 现代隧道技术, 2023,60(2): 47-53
[12] 雷明锋 1 张运波 1 秦桂芳 2 石渊博 1 龚琛杰 1, 3 张 勇 4 高洪飞 5.山岭隧道爆破效果神经网络评价模型及爆破参数优化决策方法研究[J]. 现代隧道技术, 2023,60(2): 54-61
[13] 罗 虎 1 Miller Mark1 张 睿 2 方 勇 1.基于计算机视觉技术和深度学习的隧道掌子面岩体裂隙自动识别方法研究[J]. 现代隧道技术, 2023,60(1): 56-65
[14] 陈莹莹 1,2 刘新根 1,2 黄永亮 3,4 李明东 1.基于神经网络与边缘修正的隧道衬砌裂缝识别[J]. 现代隧道技术, 2022,59(6): 24-34
[15] 刘文建 1 张国才 2 吕建兵 3 刘 锋 3 吴维俊 3 陈贡发 3.排水孔结晶淤堵图像的语义分割识别技术及APP研究[J]. 现代隧道技术, 2022,59(4): 100-107
Copyright 2010 by 现代隧道技术