基于云模型的隧道突水突泥風險評估

王景春,林佳秀,靳俊中

(1.石家莊鐵道大學土木工程學院,石家莊 050043； 2.河南省公路工程局集團有限公司,鄭州 450052)

隧道開挖會擾動圍巖原始應力場，導致水體涌入隧道引發(fā)突水突泥。作為一種復雜的動力災害現象，突水突泥已成為隧道穿越斷層破碎帶時的主要地質災害[1-3]。2010年1月16日，南廣鐵路某隧道發(fā)生大規(guī)模突水突泥災害，造成6人死亡、4人受傷；2011年6月26日，蘭渝鐵路某隧道掌子面處發(fā)生突水突泥災害，造成2人死亡，直接經濟損失約200萬元。突水突泥災害嚴重制約了隧道工程的安全發(fā)展，造成了巨大的生命財產損失。因此，科學系統(tǒng)地對突水突泥災害進行風險評估已經成為提高隧道施工安全水平的關鍵環(huán)節(jié)。

國內外學者從不同角度對隧道突水突泥問題進行了相關研究。舒森[4]應用層次分析法建立了突水突泥預報模型，研究了各項預報因素在突水突泥風險評估中的影響權值；賈磊等[5]針對隧道施工突水突泥災害影響因素多且相互關聯的特點，提出了利用模糊綜合評判方法來評判隧道突水突泥風險；S.C.Li等[6]在未確知測度模型的基礎上，根據實測數據得到各評價指標的度量函數，建立了隧道突水突泥災害風險評估模型。各類指標因素的隨機性與不確定性在風險評估中是普遍存在的，但目前大多評估方法均未有效解決隨機性與不確定性對評估結果的影響問題。

云模型能夠實現評估值到評語域的雙向不確定性映射，對評價指標的模糊性與隨機性進行度量，實現定性概念與定量表達之間的轉換[7]。由于該算法對隨機性問題強大的處理能力，而被成功應用于風險評估領域。郭榮昌等[8]應用云模型對列控運營進行安全評估，張友鵬等[9]將云模型應用于鐵路信號系統(tǒng)風險評估。云模型在處理各類指標的模糊性與隨機性問題得到了一定程度的應用與發(fā)展，但針對隧道突水突泥領域的風險評估尚沒有系統(tǒng)研究。本文首次將云模型理論引入到隧道突水突泥的風險評估中，構建了基于云模型的風險評估方法，對隧道突水突泥災害的風險狀態(tài)進了研究，以期為隧道施工突水突泥災害預防提供理論依據。

1 云模型基本理論

云模型屬于不確定性人工智能領域，能夠實現定性評定與定量評定的互相轉換。設某一對象可以用定性概念和定量概念表示，C為描述該對象的定性論域，x是C的一次隨機定量描述，Z是x的集合，μ(x)∈[0，1]是x對C的確定度，具有一定的穩(wěn)定傾向，每一個x代表一個云滴，則x在定性概念Z上的分布形態(tài)稱為云[10，11]。

期望Ex、熵En和超熵He是云模型的3個數字特征。期望Ex表示云滴在坐標系中分布函數的期望，反映對某一定性概念認知的穩(wěn)定性和統(tǒng)一性，最能直接反映該評價對象的定性特征；熵En反映了定性概念的模糊程度，直觀上為云滴的離散程度；超熵He是熵的熵，將模糊性與隨機性相關聯，直觀上表現為云的厚度[12]。

云模型通過兩種云發(fā)生器實現定性與定量的轉換，通過正向云發(fā)生器可以計算出一定數量的云滴，通過逆向云發(fā)生器可以確定云的3個數字特征(Ex，En，He)，具體計算方法如下式所示[13]。

(1)

式中，q為樣本數量；xk為第k位專家的打分值；S2為樣本方差。

2 隧道突水突泥風險評估模型

2.1 評價指標體系

隧道突水突泥災害的影響因素復雜多樣，可以概括為地質因素和工程因素[14]。本文旨在進行初步設計階段的風險評估，考慮隧道地質因素對突水突泥災害的影響程度，確定初始風險等級，以指導隧道施工階段的組織設計。因此從地質構造條件、水文地質條件和氣候條件展開研究，建立如圖1所示的隧道突水突泥風險評估指標體系[15-17]。

2.1.1地質構造條件(U1)

圍巖級別(U11)：圍巖級別是隧道施工的重要參數，對突水突泥災害的發(fā)生有重要影響。圍巖強度高、完整性好，不利于突水突泥災害的發(fā)生。圍巖強度低、完整性差，尤其是斷層破碎帶，水體容易進入隧道引發(fā)突水突泥事故。

巖層產狀(U12)：巖層產狀通常由傾角、走向和傾向描述。其中巖層傾角對于水體的運移和積聚有重要影響，最容易引發(fā)隧道突水突泥災害的傾角范圍為25°～65°。

不良地質(U13)：隧道施工具有隱蔽性與不可預見性的特點，常常遇到溶洞、采空區(qū)、斷層破碎帶、暗河等不良地質，成為突水通道或突水水源[18]。

層面與層間裂隙(U14)：層面與層間裂隙的發(fā)育程度與地下水的活躍程度具有很強的正相關性。裂隙發(fā)育程度高，地下水通過層間裂隙滲透，促使裂隙進一步擴張，加速地下水進一步滲透運移。

地形地貌(U15)：地形地貌能夠影響大氣降雨補給地下水，地表徑流條件好，降雨不易涌入或滲入地下；而巖溶洼地、降水漏斗和落水洞等地形作為大氣降雨灌入地下的通道，增加了突水突泥災害的風險。用負地形的程度對地形地貌進行量化。

2.1.2水文地質條件(U2)

地下富水性(U21)：地下水是突水突泥災害發(fā)生的決定性因素之一，地下富水性越強，發(fā)生災害的可能性越大。

匯水面積(U22)：匯水面積可以反映地下水源的儲水量，一旦水體進入隧道，不同的突水量會造成不同程度的事故損失。

承壓水壓力(U23)：當水體壓力超過隧道圍巖承受極限時，底板破裂水體進入隧道，造成大規(guī)模的突水突泥事故。

地下水位(U24)：地下水位與隧道底板間的高程差h越大，水體壓力越大，突水突泥災害的風險等級越高，選擇高程差h作為評價指標。

2.1.3氣候條件(U3)

氣溫高低(U31)：低溫條件下水的溶蝕力、滲透運移和巖溶作用速率都比較小，隨著溫度升高，地下水的活躍程度加劇，穩(wěn)定性變差，增加了突水突泥風險。

降水強度(U32)：降水強度影響地下水的補給量和水的滲透運移，當地形地貌允許時，大量降雨攜帶泥沙灌入地下坑洞，引發(fā)突水突泥災害。

季節(jié)分布(U33)：我國屬于亞熱帶季風氣候，降水主要集中在夏季，暴雨可能會引起地下水位大幅上漲，水壓力增大，引發(fā)突水突泥災害。

2.2 評價指標量化

圖1所示的評價指標體系中，不同指標的量級和量綱差異較大，無法進行統(tǒng)一運算。因此，將評價指標向[0，10]進行量化，劃分為4個等級，評價指標的具體量化標準如表1所示。

2.3 層次分析法確定權重

權重反映了各評價指標對突水突泥災害的影響程度。層次分析法是確定權重的常用方法，能夠將決策者的經驗判斷定量化，為決策者提供定量形式的決策數據[19-20]。一級指標Ui(i=1，2，…，m)對應權重記為ωi，m為一級指標個數；二級指標Uij(i=1，2，…，m;j=1，2，…，n)對應權重記為ωij，n為第i個一級指標下屬二級指標個數。

表1 量化標準

2.4 風險云

參照表1中的量化標準對12個二級評價指標進行量化，為了減少量化過程的主觀性與隨機性，邀請q位專家同時進行評價指標量化評定，分值精度為0.1，分別記為x1，x2，…，xq。應用逆向云發(fā)生器生成二級子風險云的3個特征數字，記為Rij=(Exij，Enij，Heij)。

對二級指標的權重與風險云特征數字按下式進行計算，得到一級子風險云特征數字Ri=(Exi，Eni，Hei)。

(2)

式中，Exi、Eni、Hei分別為一級指標Ui風險云的期望、熵、超熵；Exij、Enij、Heij分別為二級指標Uij風險云的期望、熵、超熵。

同理，對一級指標的權重與風險云特征數字進行計算，得到綜合風險云特征數字R=(Ex，En，He)。

2.5 標準云

根據《鐵路隧道風險評估與管理暫行規(guī)定》的相關要求[21]，將鐵路隧道突水突泥風險劃分為低、中、高、超高4個等級，利用云模型描述隧道突水突泥風險評語集的4個評價標準，評價標準分值采用滿分十分制，分為4個區(qū)間，記為[Cmin，Cmax]。利用標準云逆向發(fā)生器生成標準云特征數字S=(Ex，En，He)，具體按下式進行計算。

(3)

式中，Ex、En、He分別為標準云的期望、熵、超熵；Cmin與Cmax分別為風險等級區(qū)間分值的最小值和最大值；k反映的是主觀評定的隨機性，取值不宜過大，本文取k=0.1。

Ⅰ～Ⅴ級風險的描述、對應的分值區(qū)間和相應的標準云數字特征如表2所示。

表2 風險等級描述

2.6 風險云圖

應用Matlab對正向云發(fā)生器編程，生成標準云圖和風險云圖。觀察風險云的位置及形狀，確定評價對象的風險狀態(tài)。期望Ex落在某標準云區(qū)間內，風險等級即為該標準云等級；熵En與超熵He越大，風險云的跨度越大，云層越厚，該評價指標離散性和隨機性越大。

3 實例分析

3.1 工程概況

安理寨隧道位于云貴高原息烽南山一帶，年平均氣溫15～19 ℃，年平均降雨量為950～1 200 mm，雨量充沛，但不均勻，夏季雨水集中。隧道全長1 517 m，最大埋深約125 m；地層巖性主要為三疊系和二疊系泥巖、灰?guī)r及煤層，巖溶發(fā)育強烈；隧道位于地下水垂直滲流帶，洞身淺埋段較長，地表多以漏斗、洼地、溶洞等形式產出，地表水易于大量下滲，開挖中可能揭穿地下巖溶管道造成突水突泥災害。本文采用基于云模型的風險評估方法，對安理寨隧道D1K284+650～D1K284+710 段進行突水突泥風險評估，該段穿越斷層破碎帶，圍巖等級為Ⅵ級，巖層產狀傾角為70°左右，巖體破碎，易于富水；在斷層與線路交匯地帶發(fā)育一溶蝕洼地(導水結構)，匯水面積約為5 km2，承壓水壓力為0.3 MPa，含水層之間無統(tǒng)一地下水位；降雨時部分地表水順斷層向下滲流，對隧道施工影響較大。

3.2 分析過程

邀請6位專家對評價指標體系進行量化，具體量化分值如表3所示。應用層次分析法求出各級指標權重；應用逆向云發(fā)生器處理二級評價指標的量化值，得到二級子風險云；應用式(2)進行計算，得到一級子風險云數字特征，進而得到綜合風險云數字特征。具體結果如表4所示。

表3 評價指標體系分值

表4 評價指標風險云數字特征

應用正向云發(fā)生器生成綜合風險云與標準云對比圖，如圖2所示。為觀察一級指標氣候條件的風險狀態(tài)，生成U3風險云與標準云對比圖，如圖3所示。為觀察二級指標層面與層間裂隙的風險狀態(tài)，生成U14風險云與標準云對比圖，如圖4所示。

圖2 綜合風險云與標準云

圖3 U3風險云與標準云

圖4 U14風險云與標準云

3.3 分析結果

由圖2可知，該隧道突水突泥的綜合風險等級為高，風險不可接受，需進行管理和決策，規(guī)避風險。綜合圖3和圖4可知，該隧道的氣候條件風險等級為超高，地質條件中的層面與層間裂隙風險等級為超高，夏季雨水集中，降雨強度大，該段隧道位于斷層破碎帶，層面與層間裂隙完全發(fā)育，極易引起大氣降雨向地下滲透運移甚至涌灌，擾動地下水力平衡，造成大規(guī)模的突水突泥災害。需在夏季防汛期嚴格注意突水突泥危害，提前做好災害預防工作。

現有安理寨隧道 D1K284+650～+710段的初步風險評估報告顯示，該段發(fā)生突水突泥災害的風險等級為“高”，需選擇合理的超前注漿方式加固圍巖，確保施工安全。該結果與本文的風險評估結果基本吻合，說明了應用云模型進行隧道突水突泥風險評估具有一定的準確性與可行性。相較于現有風險評估報告，本文提出的云模型不僅能夠識別隧道突水突泥風險等級，還能夠挖掘災害背后的深層次原因，便于后期提出針對性的災害預防措施。

4 結論

(1)通過研究隧道突水突泥災害的發(fā)生機理，構建了水文條件、地質條件和氣候條件3個一級指標和12個二級指標的風險評估指標體系，全面反映隧道突水突泥災害的影響因素。

(2)以云模型理論為基礎，提出一種隧道突水突泥災害風險評估方法。利用逆向云發(fā)生器處理原始數據，考慮了評價指標離散性與隨機性的特點，實現了定量與定性之間的轉換。以對比云圖的形式呈現云模型評估結果，直觀地反映出隧道突水突泥災害的風險狀態(tài)，以及各級評價指標的風險狀態(tài)。

(3)結合安理寨隧道工程對基于云模型的風險評估方法進行檢驗，結果表明，該模型的評估結果與工程實際相吻合，驗證了云模型應用于隧道突水突泥風險評估的準確性、合理性，具有實際應用價值。