基于机器学习的地下溶洞空间形态对地面沉降影响的分析与预测

高燕; 吴晓东; 田嘉逸

doi:10.13471/j.cnki.acta.snus.2022D019

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基于机器学习的地下溶洞空间形态对地面沉降影响的分析与预测

研究论文 | 更新时间：2023-11-01

- 基于机器学习的地下溶洞空间形态对地面沉降影响的分析与预测
- Analysis and prediction of the ground subsidence due to the spatial form of underground karst caves based on machine learning
- 中山大学学报(自然科学版)(中英文) 2023年62卷第2期页码：83-92
- 作者机构：
  
  1.中山大学地球科学与工程学院，广东珠海 519082
  2.南方海洋科学与工程广东省实验室（珠海），广东珠海519082
- 作者简介：
  
  高燕（1984年生），女；研究方向：宏微观结构性、智能监测、地下工程； E-mail：gaoyan25@mail.sysu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(42072295;41807244);广东省创新创业团队项目(2017ZT07Z066)
- DOI：10.13471/j.cnki.acta.snus.2022D019
  中图分类号： TU478
- 纸质出版日期：2023-03-25，
  
  网络出版日期：2022-09-19，
  
  收稿日期：2022-04-08，
  
  录用日期：2022-05-30
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高燕,吴晓东,田嘉逸.基于机器学习的地下溶洞空间形态对地面沉降影响的分析与预测[J].中山大学学报(自然科学版),2023,62(02):83-92.

GAO Yan,WU Xiaodong,TIAN Jiayi.Analysis and prediction of the ground subsidence due to the spatial form of underground karst caves based on machine learning[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2023,62(02):83-92.
高燕,吴晓东,田嘉逸.基于机器学习的地下溶洞空间形态对地面沉降影响的分析与预测[J].中山大学学报(自然科学版),2023,62(02):83-92. DOI： 10.13471/j.cnki.acta.snus.2022D019.

GAO Yan,WU Xiaodong,TIAN Jiayi.Analysis and prediction of the ground subsidence due to the spatial form of underground karst caves based on machine learning[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2023,62(02):83-92. DOI： 10.13471/j.cnki.acta.snus.2022D019.

摘要

为了解工程活动对含地下岩溶的地基造成的地面沉降规律，本文采用有限元数值模拟，分析荷载作用下含不同形式溶洞的地基的地面沉降响应。分析了溶洞的发育尺度、埋深、形状、荷载4个主要因素对地面沉降的影响。研究表明，溶洞发育尺度越大、埋深越浅、形状系数越小、荷载越大，产生的地面沉降越大，地面沉降曲线形状均为钟形，且符合高斯分布规律；通过灰色关联法计算分析表明溶洞的发育尺度与形状对最大地表沉降值的灵敏度较高，即溶洞的几何形状对地面沉降有重要影响。通过深度神经网络对有限元计算得到的地面沉降曲线进行训练，训练后的模型预测值与计算值误差在5%以内，深度神经网络可作为预测含溶洞地基在工程建设引发的地面沉降的一种有效方法。

Abstract

In order to understand the characteristics of ground subsidence with underground karst caves caused by engineering activities， the numerical simulation based on the finite element method is adopted to analyze the ground subsidence response containing different forms of underground caverns subjected to vertical load. The influence of dimension， depth， shape of underground cavern and magnitude of the vertical load are explored separately. The results show that the larger the size of underground cavern， the shallower the buried depth， the larger the shape coefficient， and the larger the load， the larger the ground subsidence generated. The shapes of the ground subsidence curves are all bell-shaped and conform to the Gaussian distribution law. The grey correlation analysis shows that the size and shape of underground cavern are sensitive to the maximum ground subsidence value. That is， the geometry of underground cavern has an important effect on the ground subsidence. The land subsidence curves obtained by the numerical simulation are trained through the deep neural network. The error between the predicted value and the calculated value after training is within 5%. The deep neural network can be used as an effective method to predict the ground subsidence caused by the construction of the foundation with underground karst caves.

关键词

地面沉降地下溶洞灰色关联法机器学习深度神经网络

Keywords

ground subsidencekarst cavegrey correlation analysismachine learningdeep neural network

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