数据挖掘在厦门第二西通道双连拱隧道围岩变形中的应用研究.pdf

厦门第二西通道双连拱隧道围岩变形数据挖掘应用研究的知识点主要包括以下几个方面： 一、双连拱隧道工程的特点及重要性 双连拱隧道具有跨度大、线形流畅、占地面积小、空间利用率高等特点，适合在复杂地形条件下施工，既能适应地形条件，又能提高环境保护和工程数量的优势。随着“一带一路”倡议的推进，我国隧道工程在数量和规模上都有了显著增长，双连拱隧道因其特点在我国的隧道工程中得到了广泛应用。 二、围岩变形量的预测意义 围岩变形量的预测能够帮助工程师了解地层与支护结构之间的动态变化情况，是评估围岩稳定性、支护及衬砌可靠性的关键。通过数据挖掘技术预测围岩变形量，可弥补理论分析过程中的不足，将结果反馈到工程设计中，并指导施工。这一过程有助于及时发现潜在的风险，如隧道塌方和大变形，从而采取措施保障施工安全。 三、数据挖掘在隧道工程中的应用 数据挖掘技术通过分析和处理大量的历史和实时数据，识别出数据中的模式和趋势，进而用于预测和决策。在厦门第二西通道双连拱隧道的案例中，利用开挖洞室、隧道埋深、纵波波速、密度、渗透系数和弹性模量六个影响因子，采用人工神经网络模型（BP神经网络）进行围岩变形预测。具体来说，建立了一个具有6个输入神经元、1层隐含层、13个隐含层神经元和2个输出神经元的模型，以分析和计算隧道围岩的变形情况。 四、监测与预测结果的比较分析 通过监控量测获取的实际测量数据与数据挖掘预测结果的比较表明，预测模型计算得到的围岩变形结果误差较小，并且具有良好的线性关系。这种分析结果有助于验证数据挖掘模型的准确性，并且对后续的工程决策和施工指导具有重要的参考价值。 五、关键词项的解释 - 隧道：指的是一种用于交通或其它功能的地下通道或洞穴结构。 - BP神经网络：BP（Back Propagation）神经网络是一种多层前馈神经网络，通过反向传播算法进行训练，广泛应用于预测和分类问题。 - 数据挖掘：是一种分析、探索大量数据集以发现模式和知识的过程。 - 围岩：指在隧道开挖后，存在于隧道周边的岩石。 - 变形：在本文中指的是隧道因围岩压力、地质活动等因素引起的空间形状和位置变化。 - 预测：是根据现有数据和模型来估计未来或未知的条件或行为。 六、研究的实际意义与成果 这项研究的成果能够为隧道工程提供科学的围岩稳定性分析和变形预测，不仅有助于设计阶段的参数优化和施工过程中的风险控制，也有助于未来类似工程的设计和施工经验积累。通过这种基于数据驱动的方法，可以更加精确地指导隧道的施工过程，实现工程的顺利完成和高效运维。