巖石力學與工程中的數(shù)據(jù)挖掘技術應用.pdf

1、巖石(體)具有很強隨機性和不確定性,人工智能及相關信息技術在巖石力學與工程中的應用具有重要的研究意義.數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程,它是近年來隨著人工智能、數(shù)據(jù)庫技術和統(tǒng)計學的發(fā)展而出現(xiàn)的一門新興的信息技術.該文在較全面的探討現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘技術以及分析了巖體工程有關數(shù)據(jù)和信息特點基礎上,結合具體工程問題,基于數(shù)據(jù)挖掘技術進行了邊坡巖體流變試驗成果的相關性分析、壩基巖體的巖體質(zhì)量

2、評價分級研究和地下洞室監(jiān)測位移序列時序預測分析.具體研究成果如下:1.應用MS Analysis Services決策樹數(shù)據(jù)挖掘模型的信息增益技術,基于龍灘水電站邊坡巖體室內(nèi)巖石流變試驗數(shù)據(jù)進行相關性分析,研究了室內(nèi)試驗過程中各因素對巖石變形的關聯(lián)程度.結果表明該巖石的變形最主要的影響因素是總荷載,其次是持續(xù)時間,這表明該巖石具有明顯的流變效應.另外,環(huán)境濕度對巖石的變形有較大的影響,僅次于總荷載和持續(xù)時間,表明水在很大程度上對巖石的物

3、理力學性質(zhì)產(chǎn)生影響.2.應用SAS/Enterprise Miner系統(tǒng)的決策樹分類算法和Logistic回歸算法進行巖體的質(zhì)量分級評價.對長江三峽大壩壩基巖體質(zhì)量分級的參數(shù)指標數(shù)據(jù)進行試算,并將得到的計算結果與原結論進行比較,結果符合工程實際.在此基礎上應用該方法對清江水布埡水電工程壩基趾板巖體進行工程巖體質(zhì)量分級.算法的學習樣本主要由RMR法構造,數(shù)據(jù)挖掘則通過機器自學習得到學習樣本中蘊涵的分類規(guī)律,并將這種規(guī)律運用于巖體質(zhì)量評價分

4、級.3.應用SAS的ETS時序分析與挖掘系統(tǒng)對龍灘水電站地下廠房模型洞的位移觀測資料進行了巖體的位移變化趨勢預測.根據(jù)預測趨勢曲線看,洞室圍巖的流變特性明顯,變形主體上能保持在穩(wěn)定流變階段;不同監(jiān)測部位的流變特性是不同的,它們達到穩(wěn)定流變的時間也不同.直墻下部的巖體有加速流變的跡象,流變特性更為顯著.上述三個方面的應用與研究都基于具體的工程問題,分別涉及了邊坡巖體、壩基巖體和洞室?guī)r體,數(shù)據(jù)來源于室內(nèi)試驗和現(xiàn)場勘測,有明確的工程實踐背景.