隧道施工过程中基于人工智能的岩爆预测与预防技术
Journal: Engineering Technology Development DOI: 10.32629/etd.v7i2.18965
Abstract
现有的岩爆预测方法存在依赖个人经验较多、泛化性较差等问题,在面对复杂的地质环境进行实时预测时,无法满足实际需求。人工智能方法在数据分析、特征挖掘及信息辨识等方面有着突出的优势,可为岩爆的预测与预防带来新的思路与解决方式。本文介绍岩爆的概念及其影响因素,并对人工智能应用于岩爆预测的可能性进行讨论,分别从人工智能的岩爆预测模型、人工智能的岩爆预测数据处理以及岩爆的预防三个方面展开深入论述,同时针对目前的人工智能技术在岩爆领域的运用情况进行简要评述并指出其发展趋势。以期为今后更好地实现隧道施工中对岩爆的预测与预防智能化发展,确保隧道施工的安全提供一定的借鉴。
Keywords
隧道施工；岩爆；人工智能；预测技术；预防措施
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[1] 杨宫印,崔鹏艳.基于主成分分析法与决策树算法的岩爆预测方法与应用[J].有色金属(矿山部分),1-16.
[2] 刘涛,陈连韫,李康,等.玲珑矿区深部岩爆倾向性评价及风险预测[J].有色金属(矿山部分),1-16.
[3] 王志勇,郑晓黎.基于弹性应变能指标与脆性改进指标的某铜矿岩爆倾向性预测[J].中国矿山工程,2025,54(05):49-53.
[4] 殷雄,郭奇峰,方明华,等.基于综合赋权集对分析的岩爆烈度等级预测[J].地下空间与工程学报,2025,21(5):1784-1792.
[5] 尚云升,王文科.基于支持向量回归和卷积神经网络的磷矿岩爆倾向性评价[J].绿色科技,2025,27(18):229-235.
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