基于深度神经网络的岩爆烈度分级预测.pdf

《基于深度神经网络的岩爆烈度分级预测》这篇文章主要探讨了如何利用深度学习技术来预测岩爆灾害的烈度等级，这对于大型地下岩土和深部资源开采工程的安全至关重要。岩爆是一种突发性的地质灾害，发生在高应力环境下的地下工程中，对工程安全和人员生命构成严重威胁。 作者提出了一种名为DA-DNN（Dropout与改进的Adam优化器为基础的深度神经网络）的岩爆预测模型。该模型通过选取关键的岩爆影响因素，包括硐壁围岩最大切向应力、岩石单轴抗压强度、岩石单轴抗拉强度和岩石弹性能量指数，构建了岩爆预测指标体系。这些指标能够反映岩体的力学状态和潜在的能量释放情况。 在数据收集方面，作者基于国内外岩爆研究的已有成果，整理了289组岩爆工程实例数据，用作训练和测试模型的基础。为了减少人为因素的影响并充分挖掘数据中的深层关系，DA-DNN模型避免了手动设定指标权重，完全依赖于数据驱动学习。此外，模型能够处理不完整、不精确且包含噪声的数据，适应有限数据集中的复杂模式识别。 在训练过程中，采用了常见的数据集划分策略，将样本数据分为训练集、验证集和测试集，比例为6:2:2。58组数据被随机抽选出来作为测试集，用于在模型训练完成后评估其泛化能力。其余231组数据作为学习样本，其中80%用于训练，20%用于验证。在训练次数达到60次时，DA-DNN模型在231组学习样本上的预测准确率达到了98.3%，显示了模型的高效性能。 文章通过锦屏二级水电站、秦岭隧道和冬瓜山铜矿三个实际工程案例，进一步验证了DA-DNN模型的预测准确性和实用性。这些案例的预测结果表明，DA-DNN模型能有效预测岩爆的烈度等级，为工程安全提供科学依据。 该研究展示了深度学习技术在岩爆预测领域的潜力，为解决岩爆灾害的预防和控制提供了新的方法。DA-DNN模型不仅提高了预测的准确性，还降低了人为因素的干扰，对于提升地下工程的安全管理水平具有重要意义。未来的研究可以进一步探索更复杂的深度学习架构，以应对更多变的地质环境和更广泛的工程应用场景。