基于大样本数据挖掘分析的岩爆烈度分级预测模型

• 作者: 张成良 李岳峰 王超
• 来源期刊: 昆明理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 岩爆 分级预测 大样本 指标相关性 距离判别模型
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 地学与矿业工程
• 页码范围: 26-31
• 页数: 6页
• 分类号: TU45
• 语种: 中文
• DOI: 10.16112/j.cnki.53-1223/n.2020.01.005

摘要

地下工程岩爆灾害严重威胁生产安全和进度,岩爆预测是岩爆灾害的有力防控手段.目前岩爆分级预测的判别模型大多是基于小样本建立的,存在样本的代表性和准确性难以保证的问题.综合考虑影响岩爆的内部和外部因素,选取围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度比σ-θ/σ-c(应力系数)、岩石单轴抗压强度与单轴抗拉强度比σc/σ-t(脆性系数)和弹性能量指数Wet作为分级评判指标,通过广泛收集不同工程的104组岩爆实例大样本进行训练学习,基于指标相关性分析建立了岩爆烈度分级预测的距离判别模型,经过训练后的判别模型回判准确率为96.2％.利用该模型对5个工程的岩爆烈度进行分级预测,结果与工程实际情况完全相符,优于基于小样本数据建立的判别模型.工程实例应用表明,基于大样本数据分析和距离判别法的岩爆烈度分级预测模型判别准确率高,具有良好的工程应用前景.