基于变权重-云模型的岩体质量评价方法
2018-08-17郑相悦
郑相悦
(广东省冶金建筑设计研究院)
岩体工程质量会直接影响工程稳定性,地下工程设计与施工首先要进行岩体质量评价[1-2]。由于岩体质量影响因素较多,具有随机性与模糊性特点,传统的岩体质量分级方法存在一定不足,易导致评价结果可靠性不强[3]。云模型能够实现定量描述与定性分析之间相互转化,已经显示出了巨大优势[4-5]。在指标权重确定时,层次分析法(Analytic hierarchy process,AHP)和熵权理论评价方法存在偏主观或偏客观的不足,易导致最终评价结果不可靠。因此,本研究通过构建基于变权重-云模型的岩体质量综合评价模型,并将其应用于山东焦家金矿的岩体质量评价中,并与改进的RMR法进行对比分析。
1 云模型理论
1.1 云模型
1.2 综合确定度
通过计算综合确定度,基于最大隶属度原则判断评估等级。综合确定度计算公式为
式中,μ(x)为单指标确定度;wj为指标权重,采用变权重理论确定;m为评价指标数量。
1.3 岩体质量分级评价模型实现流程
基于变权重-云模型的岩体质量评价流程见图1。
2 岩体质量分级评价模型构建
2.1 岩体质量评价指标体系建立
本研究构建了包括岩体强度特征(岩石单轴抗压强度、RQD、岩体钻进速度)、岩体刚度特征(岩体声波速度)、水文地质特征(渗水量、地应力影响因子)和岩体结构特征(结构面间距、结构面摩擦系数)的综合评价指标体系。将岩体质量划分为5个等级,分别为稳定(Ⅰ)、较稳定(Ⅱ)、基本稳定(Ⅲ)、不稳定(Ⅳ)、极不稳定(Ⅴ),具体等级划分标准见表1。
图1 岩体质量评价流程
2.2 云模型指标云图生成
根据云图即可计算某个评价指标在不同等级下的确定度。云的数字特征见表2,典型单指标云图如图2所示。
表1 岩体质量分级指标评分标准
表2 正态云模型的数字特征
图2 评价指标云图
3 应用实例
焦家金矿采用上向水平分层充填采矿法回采金矿石,但由于矿床开采深度的增大,矿体所受的地应力也越来越大,矿岩的破坏程度也越来越严重,在开采过程中由于顶板稳固性变差,时常会发生冒顶和片帮现象,采场围岩稳固性较差。通过对不同阶段的采场、巷道进行地质调查(节理裂隙、断层、结构面)和力学性质参数测定,得到的具体指标值见表3。
表3 岩体质量评价指标原始数据
3.1 基于变权重理论的指标权值确定
3.1.1 指标常权计算
本研究采用层次分析法[6]确定的指标权值为
w=[0.042 0.059 0.031 0.081 0.217 0.301 0.113 0.156] .
3.1.2 变权计算
(1)指标归一化处理。为了便于指标之间比较,需要对各参数进行归一化处理,经过归一化处理后的标准评价矩阵B为
(2)确定状态变权向量。采用指数型状态变权向量形式,公式为
式中,S为状态变权向量;xij为标准决策矩阵(Xij)的元素,i=1,2,3,…,n,j=1,2,3,…,n;α、β为常数,根据实际情况取值,α≥0,0<β≤1。
(3)确定变权向量矩阵[7]。取α=0.5,β=0.3,则变权向量矩阵为
3.2 计算综合确定度
根据建立的岩体质量分级标准计算云的数字特征,并采用MATLAB软件生成单指标云图,根据云图可以得到单指标确定度,最后根据式2计算各采场和巷道岩体质量分级的综合确定度,基于最大隶属度原则,对岩体质量进行评价,结果见表4。由表4可知:该矿山岩体质量属于Ⅲ 级和Ⅳ级,即基本稳定和不稳定,与现场调查情况一致,与修正RMR法的评价结果完全一致。
表4 岩体质量分级评估结果
4 结 语
构建了基于变权重-云模型的岩体质量评价模型,以焦家金矿采场为例进行了岩体质量分级评价,评价结果与现场调查相一致,并与修正RMR法评价结果完全相同,表明该模型对于评价采场岩体质量有一定的效果。