岩土力学 ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (11): 4421-4428.doi: 10.16285/j.rsm.2018.1736

• 基础理论与实验研究 • 上一篇    下一篇

基于引力搜索法的隧道围岩微震定位研究

王剑锋1, 2，李天斌1, 2，马春驰1, 2，张航1, 2，韩瑀萱3，周雄华3，姜宇鹏4   

  1. 1. 成都理工大学 环境与土木工程学院，四川 成都 610059；2. 成都理工大学 地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室，四川 成都 610059；3. 四川巴陕高速公路有限责任公司，四川 成都 610059；4. 悉尼大学 土木工程学院，悉尼 澳大利亚 NSW200
  • 收稿日期:2018-09-19 出版日期:2019-11-11 发布日期:2019-12-01
  • 通讯作者: 李天斌，男，1964年生，博士，教授，博士生导师，主要从事地下工程和斜坡地质灾害领域的教学与研究工作。E-mail: ltb@cdut.edu.cn E-mail: 13683480551@163.com
  • 作者简介:王剑锋，男，1994年生，硕士研究生，主要从事岩土工程和地质灾害风险方面的研究工作。
  • 基金资助:
    青年科学基金（No. 41807255）；国家自然科学基金面上项目（No. 41772329）；中铁二院工程集团有限公司科研项目（科2017-10）。

Gravitational search algorithm based microseismic positioning in tunnel surrounding rock

WANG Jian-feng1, 2, LI Tian-bin1, 2, MA Chun-chi1, 2, ZHANG Hang1, 2, HAN Yu-xuan3, ZHOU Xiong-hua3, JIANG Yu-peng4   

  1. 1. College of Environment and Civil Engineering, Chengdu University of Technology, Chengdu, Sichuan 610059, China; 2. State Key Laboratory of Geohazard Prevention and Geo-environment Protection, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China; 3. Sichuan Ba-Shan Expressway Co., Ltd., Chengdu, Sichuan 610059, China; 4. School of Civil Engineering, University of Sydney, Sydney, Australia NSW2006
  • Received:2018-09-19 Online:2019-11-11 Published:2019-12-01
  • Supported by:
    This work was supported by the National Science Fund for Young Scholars (41807255), the National Natural Science Foundation of China (41772329) and the Research Project of China Railway Er-yuan Engineering Group (KE2017-10)

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摘要： 针对目前深埋隧道围岩微震源定位难且精度不高等问题，采用启发式算法——引力搜索法（GSA）对隧道围岩微震源位置进行搜索，并将该算法与粒子群算法和单纯形法的搜索结果进行对比。发现在双速度模型和三速度模型下，引力搜索法相较于粒子群算法和单纯形法，都具有快速收敛、精度较高的优点，且与震源位置的距离能够控制在10 m以内。对双速度模型，引力搜索法的精度相对于单纯形法提高了83.71%，相对于粒子群算法提高了7.77%。对三速度模型，引力搜索法的精度相对于单纯形法提高了70.67%，相对于粒子群算法提高了39.36%。可见，该方法为深埋隧道微围岩震源定位提供了一种新思路。

关键词: 微震监测, 隧道工程, 启发式算法, 引力搜索法, 震源定位

Abstract: To overcome the difficulty of deep buried tunnel microseismic source positioning and low positioning accuracy problems, a heuristic algorithm, gravitational search algorithm (GSA), is used to in this paper to search the location. The algorithm is compared with results of the particle swarm optimization and the simplex algorithm. Research shows that, under the two and three velocity models, the gravitational search algorithm has the advantages of fast convergence and high precision over the particle swarm optimization and the simplex algorithm. The distance from the source location can be controlled within 10 m, which meets the need of tunnel construction better. For the two velocity model, the accuracy of gravitational search algorithm is 83.71 percent higher than the simplex, and 7.77 percent higher than the particle swarm optimization. For the three velocity model, the accuracy of gravitational search algorithm is 70.67 percent higher than the simplex, and 39.36 percent higher than the particle swarm optimization. Through the analysis, gravitational search algorithm (GSA) can provide a new idea for the position of micro-seismic source in deep buried tunnels.

Key words: microseismic monitoring, tunnel engineering, heuristic algorithm, gravitational search algorithm, seismic source location

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