基于Bayes判别分析方法的地下工程岩爆发生及烈度分级预测

›› 2010, Vol. 31 ›› Issue (S1): 370-377.

基于Bayes判别分析方法的地下工程岩爆发生及烈度分级预测

宫凤强^{1, 2}，李夕兵^{1, 2}，张伟^{1, 3}

1.中南大学资源与安全工程学院，长沙 410083；2.深部金属矿产开发与灾害控制湖南省重点实验室，长沙 410083； 3.长沙有色冶金设计研究院，长沙 410011

收稿日期:2010-04-23 出版日期:2010-08-10 发布日期:2010-09-09
作者简介:宫凤强，男，1979年生，博士研究生，主要从事岩石动力学、岩土工程稳定性及可靠性分析的研究工作。
基金资助:
国家重点基础研究发展计划项目资助（No. 2010CB732004）；国家自然科学基金资助项目（No. 10872218，50934006）；中南大学优秀博士学位论文扶植资助项目（No. 2008yb001）；《科技导报》“博士生创新研究资助计划”（No. kjdb20090102―3）。

Rockburst prediction of underground engineering based on Bayes discriminant analysis method

GONG Feng-qiang ^{1, 2}, LI Xi-bing ^{1, 2}, ZHANG Wei ^{1, 3}

1. School of Resources and Safety Engineering, Central South University, Changsha 410083, China; 2. Hunan Key Lab. of Resources Exploitation and Hazard Control for Deep Metal Mines, Changsha 410083, China; 3. Changsha Engineering and Research Institute of Nonferrous Metallurgy, Changsha 410011, China

Received:2010-04-23 Online:2010-08-10 Published:2010-09-09

摘要/Abstract

摘要：

在岩爆发生和烈度分级预测的距离判别分析模型的基础上，结合地下工程岩爆的特点和Bayes判别分析理论，提出了地下工程岩爆发生及烈度分级预测的Bayes判别分析方法。综合分析影响岩爆主要因素，选取最大切向应力、岩石抗压强度、岩石抗拉强度和弹性能量指数作为判别因子建立岩爆预测的Bayes判别分析模型，并利用回代估计法对误判概率进行估计。利用国内外一些重大深部地下工程实例作为学习的样本进行训练建模，经过训练后的模型回判估计的误判率为0。利用该模型对国内3处典型的隧道岩爆情况进行预测，结果与实际情况符合得很好。研究结果表明，Bayes判别模型在岩爆发生可能性及烈度分级预测中具有良好的适用性和有效性。

关键词: 地下工程, 岩爆, Bayes判别, 距离判别, 隧道, 矿山

Abstract:

Based on the distance discriminant analysis model of rockburst prediction, and combined the characteristics and the principle of Bayes discriminant analysis theory, a Bayes discriminant analysis method to predict rockburst in underground engineering is presented. Some main control factors of rockburst, such as the values of in-situ stresses , the compressive strength and tensile strength of rock, the elastic energy index of rock , are selected as the discriminant factors of the Bayes discriminant analysis model; and the resubstitution method is used to estimate the ratio of mistake-distinguish. The data of a series of underground rock projects at home and abroad are taken as the training and testing samples. Rockburst of three tunnels are used to verify this model. The results show that the Bayes discriminant analysis model of rockburst has excellent performance and high prediction accuracy.

Key words: underground engineering, rockburst, Bayes discriminant analysis, distance discriminant analysis, tunnel, mine

中图分类号:

TU 452

宫凤强，李夕兵，张伟. 基于Bayes判别分析方法的地下工程岩爆发生及烈度分级预测[J]. , 2010, 31(S1): 370-377.

GONG Feng-qiang, LI Xi-bing, ZHANG Wei. Rockburst prediction of underground engineering based on Bayes discriminant analysis method[J]. , 2010, 31(S1): 370-377.

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