google-site-verification: google03b253fc81c67925.html
نشریه علمی-پژوهشی مکانیک سنگ

نشریه علمی-پژوهشی مکانیک سنگ

پیش‌بینی چندکلاسه شدت مچاله‌شوندگی توده‌سنگ در تونل‌ها با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشکده مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران.
2 دانشکده مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی همدان، همدان، ایران.
10.22034/irsrm.2026.610183.1091
چکیده
مچاله‌شوندگی توده‌سنگ یکی از چالش‌های اصلی حفاری تونل در توده‌سنگ‌های ضعیف و شرایط تنش بالا است که می‌تواند موجب تغییرشکل قابل‌توجه، افزایش فشار بر سیستم نگهداری، کاهش سرعت پیشروی و ناپایداری تونل شود. در این پژوهش، دو مدل یادگیری ماشین شامل درخت تصمیم و درخت مدل لجستیک برای پیش‌بینی شدت مچاله‌شوندگی در پنج کلاس توسعه یافتند. پایگاه داده شامل ۱۳۹ مورد مطالعاتی از پروژه‌های تونل‌سازی در چین، نپال، هند، اتریش، ژاپن و ترکیه بود. پنج پارامتر شامل ارتفاع روباره، قطر تونل، سختی سیستم نگهداری، نسبت تنش به کرنش و شاخص کیفیت پایه توده‌سنگ به‌عنوان متغیرهای ورودی انتخاب شدند. برای رفع عدم‌توازن کلاس‌ها، روش نمونه سازی مصنوعی به کار رفت و تعداد نمونه‌ها به 190 مورد، با 38 نمونه در هر کلاس، افزایش یافت. عملکرد مدل‌ها با اعتبارسنجی متقابل ۱۰‌بخشی و معیارهای دقت، حساسیت، صحت، ضریب همبستگی متئو، کاپا و AUC ارزیابی شد. نتایج نشان داد درخت مدل لجستیک با دقت 84.21 درصد و AUC برابر 0.96 عملکرد بهتری از درخت تصمیم با دقت 82.10 درصد و AUC برابر 0.94 دارد. بااین‌حال، سادگی ساختار درخت تصمیم، تفسیرپذیری و کاربرد عملی آن را تقویت می‌کند. هر دو مدل توانایی قابل‌قبولی در پیش‌بینی چندکلاسه شدت مچاله‌شوندگی نشان دادند و می‌توانند به‌عنوان ابزاری کمکی در ارزیابی اولیه ریسک مچاله‌شوندگی به کار روند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1]    G. Barla, Squeezing rocks in tunnels,  ISRM News Journal. 2 (1995) 44–49.
[2]    E. Hoek, P. Marinos, Predicting tunnel squeezing problems in weak heterogeneous rock masses, Tunnels Tunnelling International. 32 (2000) 45–51.
[3]    R. Jimenez, D. Recio, A linear classifier for probabilistic prediction of squeezing conditions in Himalayan tunnels, Engineering Geology. 121 (2011) 101–109.
[4]    C. Cao, C. Shi, M. Lei, W. Yang, J. Liu, Squeezing failure of tunnels: A case study, Tunnelling and Underground Space Technology. 77 (2018) 188–203. https://doi.org/10.1016/J.TUST.2018.04.007.
[5]    G. Gioda, A. Cividini, Numerical methods for the analysis of tunnel performance in squeezing rocks, Rock Mechanics and Rock Engineering. 29 (1996) 171–193. https://doi.org/10.1007/BF01042531.
[6]    T.D. O’Rourke, Guidelines for tunnel lining design, in: ASCE, 1984.
[7]    J.L. Jethwa, B. Singh, B. Singh, Estimation of ultimate rock pressure for tunnel linings under squeezing rock conditions—a new approach, in: Design and Performance of Underground Excavations: ISRM Symposium—Cambridge, UK, 3–6 September 1984, Thomas Telford Publishing, 1984: pp. 231–238.
[8]    E. Ghasemi, H. Gholizadeh, Development of Two Empirical Correlations for Tunnel Squeezing Prediction Using Binary Logistic Regression and Linear Discriminant Analysis, Geotechnical and Geological Engineering. 37 (2018) 3435–3446. https://doi.org/10.1007/S10706-018-00758-0.
[9]    E.T. Brown, E. Hoek, Underground excavations in rock, CRC Press, 1980.
[10]    C. Carranza-Torres, Elasto-plastic solution of tunnel problems using the generalized form of the hoek-brown failure criterion, International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 41 (2004) 629–639. https://doi.org/10.1016/J.IJRMMS.2004.03.111.
[11]    M. Liang, H. Peng, W. Xie, B. Yu, Y. Han, M. Zhu, G. Song, N. Huang, Dynamic multiclass prediction of tunnel squeezing intensity with stacking model and Markov process, Tunnelling and Underground Space Technology. 146 (2024) 105632. https://doi.org/10.1016/J.TUST.2024.105632.
[12]    E. Ghasemi, S. Hassani, M.H. Kadkhodaei, M. Bahri, R. Romero-Hernandez, E.J. Mascort-Albea, An Intelligent Approach to Predict the Squeezing Severity and Tunnel Deformation in Squeezing Grounds, Transportation Infrastructure Geotechnology 2024 11:6. 11 (2024) 3992–4016. https://doi.org/10.1007/S40515-024-00434-2.
[13]    A. Shafiei, H. Parsaei, M.B. Dusseault, Rock squeezing prediction by a support vector machine classifier, in: 46th US Rock Mechanics/Geomechanics Symposium, American Rock Mechanics Association, 2012.
[14]    X. Feng, R. Jimenez, Predicting tunnel squeezing with incomplete data using Bayesian networks, Engineering Geology. 195 (2015) 214–224.
[15]    Y. Sun, X. Feng, L. Yang, Predicting Tunnel Squeezing Using Multiclass Support Vector Machines, Advances in Civil Engineering. 2018 (2018).
[16]    E. Ghasemi, H. Gholizadeh, Prediction of squeezing potential in tunneling projects using data mining-based techniques, Geotechnical Geological Engineering. (2018) 1–10. https://doi.org/10.1007/s10706-018-0705-6.
[17]    E. Ghasemi, H. Gholizadeh, Development of Two Empirical Correlations for Tunnel Squeezing Prediction Using Binary Logistic Regression and Linear Discriminant Analysis, Geotechnical and Geological Engineering. 37 (2019) 3435–3446. https://doi.org/10.1007/s10706-018-00758-0.
[18]    J. Zhang, D. Li, Y. Wang, Predicting tunnel squeezing using a hybrid classifier ensemble with incomplete data, Bulletin of Engineering Geology and The Environment. (2020) 1–12.
[19]    Y. Chen, T. Li, P. Zeng, J. Ma, E. Patelli, B. Edwards, Dynamic and Probabilistic Multi-class Prediction of Tunnel Squeezing Intensity, Rock Mechanics and Rock Engineering. (2020) 1–22.
[20]    Z. Huang, M. Liao, H. Zhang, J. Zhang, S. Ma, Q. Zhu, Predicting Tunnel Squeezing Using the SVM-BP Combination Model, Geotechnical and Geological Engineering. 40 (2022) 1387–1405. 
[21]    H. Fathipour-Azar, Multi-level Machine Learning-Driven Tunnel Squeezing Prediction: Review and New Insights, Archives of Computational Methods in Engineering. 29 (2022) 5493–5509. 
[22]    J. Zhou, S. Zhu, Y. Qiu, D.J. Armaghani, A. Zhou, W. Yong, Predicting tunnel squeezing using support vector machine optimized by whale optimization algorithm, Acta Geotechnica. 17 (2022) 1343–1366.
[23]    Y. Bo, X. Huang, Y. Pan, Y. Feng, P. Deng, F. Gao, P. Liu, Q. Liu, Robust model for tunnel squeezing using Bayesian optimized classifiers with partially missing database, Underground Space. 10 (2023) 91–117. https://doi.org/10.1016/J.UNDSP.2022.11.001.
[24]    M.H. Kadkhodaei, E. Ghasemi, S. Mahdavi, Modelling tunnel squeezing using gene expression programming: a case study, Proceedings of the Institution of Civil Engineers - Geotechnical Engineering. (2023) 1–30. https://doi.org/10.1680/JGEEN.22.00151.
[25]    X. Geng, S. Wu, Y. Zhang, J. Sun, H. Cheng, Z. Zhang, S. Pu, Developing hybrid XGBoost model integrated with entropy weight and Bayesian optimization for predicting tunnel squeezing intensity, Natural Hazards. 119 (2023) 751–771. https://doi.org/10.1007/S11069-023-06137-0/METRICS.
[26]    M.H. Kadkhodaei, V. Amirkiyaei, E. Ghasemi, Developing two robust hybrid models for predicting tunnel deformation in squeezing prone grounds, Transportation Geotechnics. 45 (2024) 101231. https://doi.org/10.1016/J.TRGEO.2024.101231.
[27]    D. Liang, Z. Rui, F. Yuguang, A robust evaluating strategy of tunnel deterioration using ensemble machine learning algorithms, Engineering Applications of Artificial Intelligence. 133 (2024) 108364. https://doi.org/10.1016/J.ENGAPPAI.2024.108364.
[28]    P. Guan, G. Ou, F. Liang, W. Luo, Q. Wang, C. Pei, X. Che, Tunnel squeezing prediction based on partially missing dataset and optimized machine learning models, Frontiers in Earth Science. 13 (2025) 1511413. https://doi.org/10.3389/FEART.2025.1511413/TEXT.
[29]    J. YY, O. GZ, W. H, Z. GH, Prediction of tunnel squeezing based on evidence theory, Journal of Basic Science and Engineering. 29 (2021) 1156–1170. https://doi.org/10.16058/j.issn.1005-0930.2021.05.007.
[30]    N. V. Chawla, K.W. Bowyer, L.O. Hall, W.P. Kegelmeyer, SMOTE: Synthetic Minority Over-sampling Technique, Journal of Artificial Intelligence Research. 16 (2002) 321–357. https://doi.org/10.1613/JAIR.953.
[31]    A. Fernández, S. García, F. Herrera, N. V. Chawla, SMOTE for Learning from Imbalanced Data: Progress and Challenges, Marking the 15-year Anniversary, Journal of Artificial Intelligence Research. 61 (2018) 863–905. https://doi.org/10.1613/JAIR.1.11192.
[32]    M.H. Kadkhodaei, E. Ghasemi, Development of a Semi-quantitative Framework to Assess Rockburst Risk Using Risk Matrix and Logistic Model Tree, Geotechnical and Geological Engineering 2022 40:7. 40 (2022) 3669–3685. https://doi.org/10.1007/S10706-022-02122-9.
[33]    N. Landwehr, M. Hall, E. Frank, Logistic model trees, Machine Learning. 59 (2005) 161–205. https://doi.org/10.1007/s10994-005-0466-3.
[34]    W. Chen, X. Xie, J. Wang, B. Pradhan, H. Hong, D.T. Bui, Z. Duan, J. Ma, A comparative study of logistic model tree, random forest, and classification and regression tree models for spatial prediction of landslide susceptibility, CATENA. 151 (2017) 147–160. https://doi.org/10.1016/J.CATENA.2016.11.032.
[35]    T.T. Wong, Performance evaluation of classification algorithms by k-fold and leave-one-out cross validation, Pattern Recognition. 48 (2015) 2839–2846. https://doi.org/10.1016/J.PATCOG.2015.03.009.
[36]    E. Kurniawan, F. Nhita, A. Aditsania, D. Saepudin, C5.0 algorithm and synthetic minority oversampling technique (SMOTE) for rainfall forecasting in bandung regency, 2019 7th International Conference on Information and Communication Technology, ICoICT 2019. (2019). https://doi.org/10.1109/ICOICT.2019.8835324.