摘要
本发明是一种复杂地质条件下大型地下洞室群地应力场反演方法,针对深切河谷地形和多断层发育背景下,地下洞室群地应力实测数据离散、难准确预测的问题,提出以河谷中线或山脊线为反演数值模型边界,选取远离断层、呈三维分布的实测点的原则。通过有限实测数据,采用逐步多元线性回归+进化神经网络联合反演,获取三维数值模型的位移边界及重力加速度量值,正向加载至模型边界得区域地应力场,提取实测点数据初步验证;再模拟探洞开挖,分析应力集中区与观测的应力型破坏位置是否一致。该方法综合两种方法优点,可选更多较优解,解决复杂构造运动区域应力场预测中精度与计算量难以兼顾的问题,适用于复杂构造区域地应力场预测。
技术关键词
应力场反演
进化神经网络
大型地下洞室
矢量特征
围岩应力
应力分布规律
多元回归分析
数据
三维地质模型
洞室围岩
反演算法
分布特征
数值
非线性
误差
加速度
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