基于BP神经网络方法的岩溶隧道突涌水风险预测

杨 卓， 马 超

(解放军理工大学爆炸冲击防灾减灾国家重点实验室， 江苏 南京 210007)



基于BP神经网络方法的岩溶隧道突涌水风险预测

杨 卓， 马 超

(解放军理工大学爆炸冲击防灾减灾国家重点实验室， 江苏 南京 210007)

为了准确预测岩溶隧道突涌水风险等级，以降低隧道施工过程中突涌水事故的风险，在参考相关文献的基础上，统计研究及综合分析岩溶隧道水文地质条件，选取不良地质、地层岩性、地下水位、地形地貌、岩层倾角和围岩裂隙6个主要因素作为岩溶隧道突涌水风险评价指标。在不同水文地质条件下，影响因素的权重有较大差异，为避开影响因素权重分析，运用BP神经网络方法对岩溶隧道突涌水风险进行评估。在对突涌水风险评估基础上，结合超前地质预报，优化隧道施工开挖支护方案。在工程应用中，运用BP神经网络方法，对某隧道进行突涌水风险评估，结果与实际施工情况较一致，并结合超前预报提出合理的支护方案，避免了隧道突涌水事故的发生，以期为岩溶隧道突涌水风险预测提供借鉴。

岩溶隧道； 突涌水； BP神经网络； 风险预测； 超前预报

0 引言

随着丝绸之路经济带建设的大力推进，西部地区的基础设施建设全面展开，深长岩溶隧道的修建将会越来越多。由于西部地区水文地质条件极其复杂，施工过程中极易发生突水、突泥灾害，对施工的安全性及工期造成严重影响，突涌水风险评估与控制已成为岩溶隧道施工中必须考虑的关键问题。……