【转帖】关于环境岩土工程研究方法的探讨
关于环境岩土工程研究方法的探讨 井彦林1,2,仵彦卿1,崔中兴1
(1 西安理工大学岩土所,陕西西安 710048;2 煤炭工业西安设计研究院,陕西西安 710054)
摘 要:提出用可持续发展、系统工程的观点和数据挖掘技术进行环境岩土工程问题分析,结合实例论述了数据挖掘技术在环境岩土工程中的应用;提出在问题分析时,将岩土体及其环境要素视为一个系统,环境岩土工程分析主要是探讨系统各部分的协调性。
关键词:环境岩土工程;系统工程;数据挖掘;协调性
环境岩土工程是一门新兴的交叉学科,它研究的主要内容是岩土工程活动中所涉及的环境问题以及环境变化所带来的工程问题。如果仅将自然地质灾害的研究内容及环境工程、岩土工程中的某些研究内容照搬过来,而在理论观点、研究与分析方法等方面没有独特之处,仅是学科名称有差别而已,也就失去了它应有的实际意义。因此有必要对该学科的研究与分析方法进行深入的探讨,以形成它独特的研究思路与风格。环境岩土工程学之所以是交叉学科,主要因为它是岩土工程学与环境科学两大学科的相互渗透所形成的。本文就这两个学科的某些共同特点提出采用可持续发展的观点、系统工程理论和数据挖掘技术进行环境岩土工程问题分析,并对这些方法的分析思路和具体应用进行简单的论述。
1 可持续发展的观点
可持续发展的观点首先要求提高人们的环境意识,认为环境意识是可持续发展战略的基本条件;可持续发展的观点强调的是“发展”,但它认为环境保护是发展过程的一个重要组成部分,并将它作为衡量发展的质量、水平和程度的标准之一,可见环境的重要性;可持续发展问题是全人类的问题,而不是一个国家或地区的问题,所以发展一定要有整体观念。
可持续发展的观点可概括为生态观、社会观、经济观和技术观。可持续发展的内涵是很广泛而丰富的,这里仅讨论与环境岩土工程有关的问题。按照可持续发展的观点,发展是受限制的。发展要满足当代人的需求,但必须保持子孙后代发展的潜力,不能损害子孙后代的利益。按照传统的观点,地基处理方案选择的原则是安全适用、技术先进、经济合理、施工方便。但引入可持续发展的观点后,还应充分考虑环境因素,也就是说,地基处理方案还必须有利于环境保护。
可持续发展的生态观要求保持好各种陆地和水体的生态系统、农业生态系统等生命支持系统以及有关过程的动态平衡。发展必须以保护自然为基础,它必须保护世界自然系统的结构、功能和多样性。按这一观点,在岩土工程治理过程中,应尽量保持原地质体不被破坏。如地基处理,应尽量采用浅埋方案,不采用桩基础,这一简单的原则似乎并无深奥之处,但在经济利益的驱使下实施起来是困难的。
在实际工作中存在采用桩基比采用浅埋筏基更经济的情况。从局部利益来讲,采用桩基获得了较好的经济效益,从全局来讲,采用桩基(如钻孔灌注桩)要产生大量的垃圾土,增大了垃圾的数量,如果将垃圾处理的费用也考虑在内的话,此方案就不一定是最佳方案。同时从长远来看,采用桩基,的对地表上部的天然地质体进行了破坏,改变了土层原有的状态和结构,给地质体的再改造埋下了祸根,这是违反可持续发展的观点的。可持续发展的技术观要求发展转向更清洁、更有效的技术,生产过程尽可能做到零排放,尽量少消耗能源和自然资源。在地基工程中,钻孔灌注桩排污量比采用浅理、大基础的方案要大,因此,很多传统上优越的地基基处理方案都不宜再采用,这就给岩土工程师提出了新的课题,那就是探索新的、更有效的、同时也是“绿色”的岩土工程治理技术。
2 系统工程理论
这是环境工程界研究的热门问题,它就是用系统工程的理论、观点和方法去解决环境问题。系统工程是一门处于发展阶段的新兴学科,其应用十分广阔,也遍及很多领域。近年来在很多学科产生了以系统工程为基础的分支学科,如社会系统工程、能源系统工程、水资源系统工程、环境系统工程等,所以非常有必要进行岩土系统工程的探讨和研究,以此为突破口进行系统工程在环境岩土工程中的应用研究。系统是由相互作用、相互依存的若干组成部分结合而成的具有特定功能的有机整体,系统可以由若干个相互关联的子系统组成。系统分为自然系统、人工系统和复合系统。
系统工程的研究对象是大型复杂系统和人工系统,其研究内容是组织协调系统内部各要素的活动、使各要素为实现整体目标发挥适当作用,目的是实现系统整体目标的最优化,是一门现代化的组织管理技术,是沟通自然科学与社会科学、技术科学与人文科学的跨许多学科的边缘科学。系统工程的方法是采用三维结构,即时间维、逻辑维和知识维。时间维表示系统工程活动的全过程,包括规划、生产和动行等;逻辑维是在时间维的每一个阶段内所要进行的工作和遵循的思维过程,其步骤分为明确问题、目标选择、系统方案综合、系统分析、系统优化、决策、实施;知识维是指为完成上述各阶段和各步骤所涉及到的专业知识、技能和方法。
系统工程的原则是整体性原则(在时间和空间上,总体功能大于各部分功能之和)、综合性原则(目标、决策、结果和途径的多样性)、优化性原则(不追求各部分的最优,而是追求整体目标的最优化)、模型性原则(对系统进行抽象与概化,建立数学物理模型)。深基坑工程可以看作是一个由软、硬件共同构成的复合系统,它是有反馈的,开放的,是由岩、土、水体、周围建筑、管线、地质条件、支护结构、支护方法、施工工艺、降水方法、施工人员、设备、周围地面堆积物等共同组成。
系统的目标是保证支护结构、坑壁及周围建(构)筑物等系统要素协调工作,系统的输入为施工方法、边界条件等,输出为周围建筑、坑壁和管线等的工作状况。深基坑工程中采用的岩土工程信息化(动态)设计与施工符合系统工程的思想和观点。但模型的建立不单是采用一般的数学、物理模型,而且系统动力学模型、状态空间模型等,同时建立计算机仿真系统,根据仿真试验求取模型参数,对系统进行静态和动态优化,最后对系统的可靠性和风险性作出评价,预测各种可能发生的不良后果。按系统工程整体性的原则,系统工程活动应贯穿工程建设的全过程。对于一个大型工程建设项目,如大的矿区或电站,环境岩土工程问题的研究应从可行性研究阶段、初设、施工图设计到施工过程以至投产之后,而不是只将研究停留在施工过程中。而且在可行性研究阶段,环境岩土工程的评价应作为一个重点,以此作为项目可行性的决策依据之一。
对工程中可能存在的环境问题事先作出预测,以便采取可靠的预防措施,使岩土环境问题的研究贯穿到整个项目的规划和决策之中,这样才能获得更好的经济效益、社会效益及环境效益,实现局部的有效运转到整体的优化。在工程项目投入运营之后,一个地区的自然环境、社会环境和地质环境都会发生大的变化。由于环境的改变,可能会产生一系列的岩土工程问题,而这些往往被人们所忽视。如在我国西部,黄土的含水量较低,会有较强的湿陷性。在工程项目建成后往往由于地表被建(构)筑物、植物等覆盖而使蒸发量减小,含水量升高,导致黄土的湿陷,产生地表变形。所以,投产之后的岩土环境问题也是不容忽略的。
3 数据挖掘技术
3 1 概念与技术
目前,人工智能技术在环境岩土工程中的应用越来越广泛,国内外很多著名学者在这方面进行了大量研究。Ｆａｉｒｈｕｒｓｔ提出用模糊数学结合专家系统解决隧道支护问题;孙均、罗国煜、冯夏庭等在盾构施工引起的地表变形、地壳稳定性分析及岩体力学等方面进行了大量的智能化研究,并开发出相应的专家系统,在科研和生产中发挥了积极的作用。但人工智能及专家系统在发展过程中面临的主要问题是专家知识的获取,尤其是经验知识的获取,这已成为专家系统的“瓶颈”。
数据挖掘正是应这一问题而诞生的,它的主要任务就是进行知识获取和知识发现。预测是数据挖掘的主要任务之一,而环境问题的本质和核心就是预测,且任何情况下的预测和决策都是基于数据的。另外对于岩土工程的定量和定性分析,与其说是计算,不如说是预测。绝大部分的岩土工程计算,其实质都是预测。科学史证明,方法的革命必然导致科学的革命,所以利用数据挖掘技术进行岩土环境问题的分析和研究有着广阔的发展前景并必将取得令人鼓舞的成就。数据挖掘是20世纪90年代产生的一门高新技术。
1995年,在美国计算机年会(ＡＣＭ)上首次提出了数据挖掘(ＤＭ,ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ)的概念。它是从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中提取隐含在其中的、不为人们所知的、但又有潜在应用价值的信息和知识的过程。它把数据库看成一个存放有价值信息的矿藏,通过有效的知识发现技术,从中挖掘或开采出有用的信息。它是数据库技术、人工智能、机器学习等多种技术相结合的产物。数据挖掘的主要挖掘对象可以是结构化的关系型数据库或数据仓库,应用较广的是数据仓库。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失性的数据集合,用于支持管理层的决策过程;它是将多个异质的原始数据融合在一起,用于支持结构化的在线查询、分析报告和决策支持,这是目前数据挖掘技术的主要研究对象。挖掘对象也可以是半结构化的,如文本数据、图形、图像、空间数据、分布式数据等;也可以是分布在网络上的异构数据,如视频数据、Ｗｅｂ数据等。发现知识的方法可以是数学的、也可以是非数学的;可以是演绎的、也可以是归纳的。
发现的知识可以用到信息管理、查询优化、决策支持和过程控制等。所以,数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的低层次简单查询,提升到从数据库中获取知识,提供决策依据。数据挖掘扎根于计算科学和数学,基于数据(仓)库,通过访问正确、完整和集成的数据,进行深层次的分析,寻找有益的信息。它能够找出数据之间的关系,从而加大数据的应用深度。传统的数据分析工具是对过去事实的描述,而数据挖掘则是预测未来将要发生的事情,并解释过去发生的原因,验证假设的正确性。
它是用已有信息推断未知信息的工作过程,用过去的资料来推测未来,利用局部的资料来推测总体,利用相关总体的资料进行变量间关系的推断;数据挖掘的任务是知识发现、可视化、纠正数据。知识发现包括特征规则挖掘、辨识规则挖掘、关联(分为布尔关联和量化关联)规则挖掘、分类规则挖掘、数据聚类、预测、趋势性规则挖掘、公式发现等。
数据挖掘的算法有归纳学习法、决策树、遗传算法、神经网络、统计分析、糊模数学、关联分析、粗糙集、规则发现、公式发现和关联分析等;数据挖掘的结果输出有图形、报告、逻辑公式等可视化形式,或以先验知识的方式输出,为今后的数据挖掘提供准备,这样可提高数据挖工具的性能。
通过对关系型数据(仓)库的挖掘,可对滑坡、发震断裂、地震的发生以及采矿、地下隧道施工、盾构施工、大面积地下抽水等引起的地面沉降等进行预测;可用于研究长期未解决的固体废弃物在考虑生物分解及固结双重作用下产生的沉降变形和整体稳定性问题;通过数据挖掘的分类技术并结合计算机控制,可对固体废弃物进行分类,以便综合利用和处理;同时也可对有关岩土计算参数(如抗剪强度指标)进行预测。
现在,各高校及科研院所在岩土工程方面都积累了大量的测试资料,这是一笔宝贵的资源,通过对这些数据的挖掘,可以总结规律,解决一般力学模型无法解决的问题,如分析滑坡与降雨量和降雨强度的关系。数据挖掘技术还可用于对模型参数的优化、环境治理方案的优化、岩土参数之间的定量关系分析等。空间数据挖掘近年来发展较快,并已取得了可喜的成绩。
空间数据主要是基于地理信息系统的,应用领域已扩展到电信、航天、电力、交通、商业、矿产资源等诸多领域。通过对地理信息系统中的数据如遥感数据、图像、航片、卫片等的挖掘以及空间关系和其它有意义的模式提取,可用于区域地壳稳定性、地震效应、区域性滑坡分析,大气环境、沙尘暴的规律分析,空气中颗粒的移动规律、水污染控制、资源管理等的分析。
3 2 实例分析
煤矿采空区地表移动是较典型的环境岩土工程问题,在对其分析计算过程中,最主要的参数之一是边界角,其中包括下山、上山和走向三个角度值。人工神径网络是数据挖掘技术中较为成熟的预测工具。这里以下山边界角的预测为例,以国内部分矿区的实测资料为训练样本,使用改进ＢＰ网络对下山边界角进行预测。训练样本见表1。网络采用三层,隐含层为6个节点,学习速率取0 02,误差取0 001,输入节点为8个,分别代表采厚、倾角、采深上山、采深下山、推进速度、松散层厚度、砂岩厚度、页岩厚度,输出节点数为1。训练结束后对网络性能用测试样本进行了检测,结果见表2。
由表2看出,与实测值相比网络的预测精度较高,预测模型可用于指导生产。
表1
训练样本集序号采厚/ｍ倾角/(°)采深上山/ｍ采深下山/ｍ推进速度/ｍ·月-1松散层厚度/ｍ砂岩厚度/ｍ页岩厚度/ｍ下山边界角/(°)11 8013 020624231 08 119 031 062 022 1030 0259645 010 020 020 064 034 9042 020832125 014 051 097 042 042 4016 061771121 013 0344 6170 658 051 904 510211015 513 568 70 260 065 1230 510010830 04 0131 010 034 872 3023 012016554 055 014 051 043 087 4020 010228945 055 014 051 056 091 4512 0194248 05 01 011 060 0101 1710 59112445 07 05 031 060 0112 1019 08813230 050 051 89 053 035
续表1序号采厚/ｍ倾角(°)采深上山/ｍ采深下山/ｍ推进速度/ｍ/月-1松散层厚度/ｍ砂岩厚度/ｍ页岩厚度/ｍ下山边界角/(°)127 009 010511450 049 021 02 541 0137 009 08910154 048 020 02 442 0146 305 524826335 051 087 823 055 5156 608 011513080 018 061 012 545 0161 809 010111025 032 031 016 050 7171 9720 021623017 0157 030 021 061 0182 0023 015917635 1147 012 013 055 0190 9013 011814019 375 033 034 071 0201 8020 0285654 020 215 68 735 0212 1033 04915942 033 014 224 026 0222 2027 029036223 03 025 012 049 0232 2021 024027033 03 016 010 046 0242 2016 09011038 010 091 61 554 0251 7030 017622624 6120 056 06 045 0263 204 06515060 00 0106 03 060 0273 253 06590114 04 07 00 071 0283 182 522025578 080 082 02 067 0293 103 019528045 00 012 040 057 0
表2
测试结果序号采厚/ｍ倾角/(°)采深上山/ｍ采深下山/ｍ推进速度/ｍ·月松散层厚度/ｍ砂岩厚度/ｍ页岩厚度/ｍ下山边界角实测值/(°)下山边界角预测值/(°)预测绝对误差预测相对误差15 6025 034244033 040 091 078 051 051 2-0 2-0 0026 3022 024430642 040 091 078 050 039 310 70 2132 0030 04715730 033 014 224 045 046 0-1 0-0 0242 1031 03914740 017 09 82 942 549 4-6 5-0 154
结 语
1)环境岩土工程研究的对象不单是岩土体,还包括与之相关联的其它环境要素。
2)如果可持续发展的观点主要强调时间上各系统要素的协调性,那么系统工程则更侧重强调空间上的协调性。
3)岩土工程主要是研究稳定性问题,环境岩土工程研究的主要任务则从稳定性上升到协调性。
4)在进行环境岩土工程问题分析时,首先要树立强烈的环境意识,将环境岩土工程问题提到可持续发展高度,注意协调局部与总整、现在与未来的关系。
5)数据挖掘技术是一个具有创新性的研究领域,在环境岩土工程方面有很大的发展潜力。利用这一技术,通过对现有的各种信息的深入分析,提取规则,总结规律,预测未来,它对环境岩土工程问题的研究将会起到巨大的促进作用。
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