复杂地层力学参数反演：概化地质模型与人工神经网络的应用

"概化地质模型在复杂地层力学参数反演中的应用* (2015年)" 在地质工程领域，尤其是地铁等地下建设中，准确获取围岩的物理力学参数至关重要，因为这些参数直接影响到工程计算的精确性和安全性。然而，常规的测试方法往往难以得到理想的数据，这为数值模拟带来了挑战。论文"概化地质模型在复杂地层力学参数反演中的应用"针对这一问题进行了深入研究。 该研究首先强调了地层参数反演在确定围岩力学属性中的关键作用。通过反演分析，可以更准确地获得这些参数，从而提高数值模拟的可靠性。论文作者基于地铁下穿复杂地层的实际情况，提出了一个简化的概化地质模型。这种模型旨在将复杂的地质结构归纳为易于理解和处理的形式，同时保持与实际工程的吻合度。 为了构建这个模型，研究者利用了应变软化模型来反映围岩的非线性行为。应变软化是指材料在受力后随着时间或应变增加而强度降低的现象，这是许多地质材料常见的特性。通过建立包含这种非线性行为的数据库，研究人员能够更全面地捕捉地层的行为特征。 接下来，他们采用人工神经网络技术进行反演分析。人工神经网络是一种强大的机器学习工具，能够在大量数据中找出规律，预测未知值。在这个案例中，神经网络用于反演出硬土层和岩层的力学参数，如弹性模量、泊松比、抗压强度等，这些参数对于准确模拟地层在施工过程中的响应至关重要。 论文的这种方法为后续的工程分析提供了坚实的参数基础，避免了因追求计算精度而随意调整地层参数可能带来的不确定性。它不仅提高了计算的准确性，也为决策者提供了更可信的依据，有助于制定更科学的工程设计方案。 这篇工程技术领域的论文贡献了关于如何在复杂地层条件下有效地反演力学参数的新方法。通过概化地质模型与应变软化模型结合人工神经网络，该研究为地下工程提供了更精确的参数评估工具，对于推动地质工程领域的理论发展和技术进步具有重要意义。