基于神经网络的节理岩体参数反演与采场稳定性分析

摘要

在理论分析和数值模拟中，岩土体的力学参数是求解岩土工程问题重要的数据。节理岩体由于其节理本身存在的随机性与离散性，加之现场取样困难，现场原位实验代表性不强、成本较高，更加导致其力学参数确定困难。基于此，本论文提出一种基于神经网络的节理岩体力学参数联合反演方法，并将反演得到的参数应用于焦家金矿工程现场，进行采场稳定性分析。论文的主要研究工作如下: (1)研究了人工神经网络反演方法，实现了基于BP进化神经网络、ELM神经网络、回声状态神经网络的岩体参数反演工作，并对三种神经网络的优缺点进行评价。 (2)建立了节理岩体多参数精细化反演的方法。包括:利用Hoek-Brown强度准则进行岩体参数大致范围的确定，利用经验公式进行节理参数大致范围的确定;利用适用于节理岩体的离散元数值模拟方法建立神经网络样本空间。 (3)基于焦家金矿工程背景开展节理岩体参数联合反演工作。通过现场岩体表面节理裂隙调查，钻孔摄像与声波测试建立离散元数值计算模型，利用数值模拟建立神经网络样本空间。通过对三种神经网络进行测试检验，结果表明回声状态神经网络更适用于节理岩体多参数联合反演。将现场实测位移值、塑性区深度输入回声状态神经网络中，反演得到节理岩体力学参数，检验结果表明，回声状态神经网络的反演精度为好(GOOD)。 (4)基于第4章反演得到的节理岩体参数值，对焦家金矿-450中段采场稳定性进行分析研究。计算结果表明:当各分段矿房分步开采结束后，顶板位移值、最大压应力、最大拉应力、节理剪切速度、节理法向速度均远小于各分段矿房一次性开采所对应的计算值。尽管两种开采方案的顶板暴露面积一样，但是分步开采使得采场暴露空间减小，减少了对顶板的扰动，同时一期矿房充填体的存在也提高了采场的稳定性，因此对于焦家金矿这种顶板破碎、缓倾斜的矿体，矿房分步开采的优势明显。

目录

声明

摘要

1．1研究背景

1．2岩体力学反分析研究现状

1．3本文研究内容

1．4技术路线

第2章神经网络反演方法

2．1 BP神经网络与进化神经网络

2．2 ELM神经网络

2．3回声状态神经网络

2．4本章小结

第3章节理岩体多参数精细化反演

3．1岩体参数范围的确定

3．1．1 Hoek-Brown强度准则

3．1．2广义Hoek-Brown强度准则

3．2节理参数范围的确定

3．3试验设计方法

3．3．1正交试验法

3．3．2均匀试验设计方法

3．4离散元模拟方法

3．4．1库仑滑动节理模型

3．4．2刚性块体运动方程

3．4．3可变形块体的运动

3．5本章小结

第4章焦家金矿节理岩体参数反演

4．1焦家金矿工程背景

4．1．1地理位置、交通、气候情况

4．1．2矿区地质情况

4．1．3水文地质特征

4．2现场测试

4．2．1岩体表面节理裂隙调查

4．2．2钻孔摄像

4．2．3声波测试

4．3岩体与节理参数大致范围的确定

4．3．2组成岩体的完整岩块的Hoek-Brown常数mi

4．3．3岩体的地质强度指标GSI

4．3．4爆破或应力释放对岩体扰动程度的系数D

4．4神经网络训练

4．5神经网络测试

4．6神经网络反演

4．7本章小结

第5章焦家金矿采场稳定性分析

5．1现有采矿方法

5．2离散元分析模型

5．3数值计算参数

5．4数值计算结果与分析

5．4．1位移场分析

5．3．2应力场分析

5．3．3节理变形分析

5．5本章小结

6．1结论

6．2展望

参考文献

致谢

攻读学位期间参加的科研项目及获得成果