استفاده از الگوریتم‌ بهینه‌سازی گرگ خاکستری برای تخمین پارامترهای نشست سطح زمین بر اساس شرایط زمین‌شناسی، هندسه تونل و فاکتورهای عملیاتی دستگاه حفاری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار؛ دانشکده‌ی مهندسی، گروه مهندسی معدن، دانشگاه کردستان،

2 دانشجوی دکتری مکانیک سنگ؛ دانشکده‌ی مهندسی معدن، دانشکده فنی، دانشگاه تهران

3 دانشجوی دکتری استخراج معدن؛ گروه معدن، دانشکده‌ی مهندسی، دانشگاه تربیت مدرس

4 دانشیار؛ گروه مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی همدان

چکیده

در این مقاله از الگوریتم بهینه‌سازی گرگ خاکستری (GWO) برای پیش‌بینی حداکثر نشست سطح زمین (Smax) و عرض گودی پروفیل نشست (i) ناشی از عملیات حفاری تونل‌های شهری استفاده شده است. بدین منظور، 26 دسته داده با دو پارامتر خروجی (Smax و i) و 9 پارامتر ورودی شامل چسبندگی (C)، زاویه اصطکاک داخلی (φ)، مدول تراکم‌پذیری خاک (Es)، فاصله محور تونل از سطح زمین (H)، قطر تونل (D)، فشار تزریق گروت (P)، درصد پرشدن گروت (n)، نیروی پیشران (F) و نرخ پیشروی (v) دستگاه حفاری جهت مدل‌سازی الگوریتم GWO گردآوری شد. همچنین، مدل رگرسیون خطی چندگانه (MLR) جهت ارزیابی و مقایسه با الگوریتم GWO استفاده گردید. عملکرد مدل‌های GWO و MLR با استفاده از سه شاخص آماری ضریب تعیین، جذر میانگین مربعات خطا و خطای مطلق میانگین در مراحل آموزش و تست مورد بررسی قرار گرفت و با نتایج مدل‌های تجربی موجود در منابع مقایسه گردید. نتایج حاصله بیانگر خطای کمتر الگوریتم GWO و قابلیت اطمینان و دقت بالاتر آن در مقایسه با مدل MLR و سایر مدل‌های تجربی است. بعلاوه، نتیجه آنالیز حساسیت مدل‌ها و همبستگی داده‌ها نشان داد که پارامترهای F و n به‌ترتیب مهم‌ترین و کم اهمیت‌ترین پارامترهای تأثیرگذار بر Smax هستند. همچنین، C و v به‌ترتیب دارای بیش‌ترین و کم‌ترین تأثیر بر i می‌باشند. با در نظر گرفتن نتایج حاصل از این تحقیق، می‌توان نتیجه گرفت که مدل‌های پیشنهادی (به‌ ویژه مدل GWO) از قابلیت بالایی برای تخمین پارامترهای نشست سطح زمین برخوردارند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Addenbrooke, T. I., & Potts, D. M. (2001). Finite element analysis of St James's Park greenfield reference site. In Building response to tunnelling: Case studies from construction of the Jubilee Line Extension, London (pp. 177-184). Thomas Telford Publishing.
Amjadi, R., Samimi Namin, F., Chakeri, H., & Rouhani, M. M. (2021). Evaluation of the effect of injection pressure on surface settlement in excavation with earth pressure balanced shield machine, A case study: Tabriz metro line 2. Tunneling & Underground Space Engineering (TUSE), 10(2), 167-181.
Bagheri, E., Dehghan, A.N., & Ahangari, K. (2020). The Effect of Operational Parameters Affecting Ground Surface in Excavation with Earth Pressure Balance Shield Machine - EPBM (the Case of Southern Extension Tunnel of Line 6 of Tehran Subway). Tunneling & Underground Space Engineering (TUSE), 9(1), 83-98.
Bastami, R., Bazzazi, A. A., Shoormasti, H. H., & Ahangari, K. (2020). Predicting and minimizing the blasting cost in limestone mines using a combination of gene expression programming and particle swarm optimization. Archives of Mining Sciences, 65(4).
Chakeri, H., Ozcelik, Y., & Unver, B. (2013). Effects of important factors on surface settlement prediction for metro tunnel excavated by EPB. Tunnelling and Underground Space Technology, 36, 14-23.
Chakeri, H., & Ünver, B. (2014). A new equation for estimating the maximum surface settlement above tunnels excavated in soft ground. Environmental earth sciences, 71, 3195-3210.
Chawla, V., Chanda, A., & Angra, S. (2019). The scheduling of automatic guided vehicles for the workload balancing and travel time minimi-zation in the flexible manufacturing system by the nature-inspired algorithm. Journal of Project Management, 4(1), 19-30.
 
Chou, W. I., & Bobet, A. (2002). Predictions of ground deformations in shallow tunnels in clay. Tunnelling and underground space technology, 17(1), 3-19.
Emary, E., Zawbaa, H. M., Grosan, C., & Hassenian, A. E. (2015). Feature subset selection approach by gray-wolf optimization. In Afro-European Conference for Industrial Advancement: Proceedings of the First International Afro-European Conference for Industrial Advancement AECIA 2014 (pp. 1-13). Springer International Publishing.
Ercelebi, S. G., Çopur, H., & Ocak, I. (2011). Surface settlement predictions for Istanbul Metro tunnels excavated by EPB-TBM. Environmental Earth Sciences, 62, 357-365.
Faris, H., Aljarah, I., Al-Betar, M. A., & Mirjalili, S. (2018). Grey wolf optimizer: a review of recent variants and applications. Neural computing and applications, 30, 413-435.
Fattahi, H., Ghaedi, H., & Armaghani, D. J. (2024). Optimizing fracture toughness estimation for rock structures: A soft computing approach with GWO and IWO algorithms. Measurement, 238, 115306.
Fouladgar, N., Hasanipanah, M., & Bakhshandeh Amnieh, H. (2017). Application of cuckoo search algorithm to estimate peak particle velocity in mine blasting. Engineering with Computers, 33, 181-189.
Hamza, M., Ata, A., & Roussin, A. (1999). Ground movements due to the construction of cut-and-cover structures and slurry shield tunnel of the Cairo Metro. Tunnelling and Underground Space Technology, 14(3), 281-289.
Hasanipanah, M., Noorian-Bidgoli, M., Jahed Armaghani, D., & Khamesi, H. (2016). Feasibility of PSO-ANN model for predicting surface settlement caused by tunneling. Engineering with Computers, 32, 705-715.
Herzog, M. (1985). Surface subsidence above shallow tunnels. Bautechnik, 62(11), 375-377.
Mahmoodzadeh, A., Mohammadi, M., Daraei, A., Ali, H. F. H., Al-Salihi, N. K., & Omer, R. M. D. (2020). Forecasting maximum surface settlement caused by urban tunneling. Automation in Construction, 120, 103375.
Mirjalili, S., Mirjalili, S. M., & Lewis, A. (2014). Grey wolf optimizer. Advances in engineering software, 69, 46-61.
Moghaddasi, M. R., & Noorian-Bidgoli, M. (2018). ICA-ANN, ANN and multiple regression models for prediction of surface settlement caused by tunneling. Tunnelling and Underground Space Technology, 79, 197-209.
Moghtader, T., Sharafati, A., Naderpour, H., & Gharouni Nik, M. (2023). Estimating maximum surface settlement caused by EPB shield tunneling utilizing an intelligent approach. Buildings, 13(4), 1051.
Neaupane, K. M., & Adhikari, N. R. (2006). Prediction of tunneling-induced ground movement with the multi-layer perceptron. Tunnelling and underground space technology, 21(2), 151-159.
Ocak, I., & Seker, S. E. (2013). Calculation of surface settlements caused by EPBM tunneling using artificial neural network, SVM, and Gaussian processes. Environmental earth sciences, 70, 1263-1276.
O'reilly, M. P., & New, B. M. (1982). Settlements above tunnels in the United Kingdom-their magnitude and prediction (No. Monograph).
Loganathan, N., & Poulos, H. G. (1998). Analytical prediction for tunneling-induced ground movements in clays. Journal of Geotechnical and geoenvironmental engineering, 124(9), 846-856.
Peck, B. B. (1969). Deep excavation and tunnelling in soft ground, State of the art volume. In 7th ICSMFE (Vol. 4, pp. 225-290).
Park, K. H. (2005). Analytical solution for tunnelling-induced ground movement in clays. Tunnelling and underground space technology, 20(3), 249-261.
Qu, Y. L. (2005). Neural network prediction of ground deformation caused by urban underground engineering. Nanjing University of Technology.
Rahmannejad, R., Esfandiary, M., Namazi, E., & Jamshidi, H. (2014). Numerical Analysis of Longitudinal and Transverse Surface Settlement Induced by EPB Tunneling- A Case Study: Shiraz Subway Tunnels. Tunneling & Underground Space Engineering (TUSE), 2(2), 87-100.
Santos Jr, O. J., & Celestino, T. B. (2008). Artificial neural networks analysis of Sao Paulo subway tunnel settlement data. Tunnelling and underground space technology, 23(5), 481-491.
Schmidt, B. (1983). A method of estimating surface settlement above tunnels constructed in soft ground. Canadian geotechnical journal, 20(1), 11-22.
Shakeri, J., Bascompta, M., Alimoradijazi, M., & Dehghani, H. (2023). Application of artificial intelligence techniques for predicting the flyrock, Sungun mine, Iran. Arabian Journal of Geosciences, 16(8), 488.
Sorabi, P., Ataei, M., Jazi, M. R. A., Dehghani, H., Shakeri, J., & Habibi, M. H. (2024). Utilizing heuristic strategies for predicting the backbreak occurrences in open-pit mines, Gol Gohar Mine, Iran. Soft Computing, 1-16.
Verruijt, A., & Booker, J. R. (1998). Surface settlements due to deformation of a tunnel in an elastic half plane. Geotechnique, 48(5), 709-713.
Vermeer, P. A. (1991). Pile settlements due to tunneling. In Proc. 10th European Conf. on Soil Mechanics and Foundation Engrg., Florence, 1991 (Vol. 2, pp. 869-872). Balkema.
Yilmaz, I., & Kaynar, O. (2011). Multiple regression, ANN (RBF, MLP) and ANFIS models for prediction of swell potential of clayey soils. Expert systems with applications, 38(5), 5958-5966.
Zhang, K., Lyu, H. M., Shen, S. L., Zhou, A., & Yin, Z. Y. (2020). Evolutionary hybrid neural network approach to predict shield tunneling-induced ground settlements. Tunnelling and Underground Space Technology, 106, 103594.
Zhou, J., Shi, X., Du, K., Qiu, X., Li, X., & Mitri, H. S. (2017). Feasibility of random-forest approach for prediction of ground settlements induced by the construction of a shield-driven tunnel. International Journal of Geomechanics, 17(6), 04016129.