基于支持向量机的双桥静力触探地层自动划分方法.pdf
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1、收稿日期:20220823基金项目:中国铁路设计集团有限公 司科技 开发计 划重 点课题(2020YY240404)。作者简介:徐黎明(1985),男,2013 年毕业于吉林大学地质工程专业,工学博士,高级工程师,E-mail:421103138 。文章编号:16727479(2023)04009005基于支持向量机的双桥静力触探地层自动划分方法徐黎明(中国铁路设计集团有限公司,天津 300251)摘 要:目前,根据双桥静力触探曲线进行地层划分多采用目测经验法和分类图法,目测经验法人为主观性强,并且耗费人力和时间,而分类图法在某些地区适用性不高。为解决此问题,研究了一种基于支持向量机的双桥静力
2、触探地层自动划分方法。以锥尖阻力和侧摩阻力作为输入属性,土类名称作为数据标签,对模型进行训练,将训练好的模型用于土类识别和地层自动划分。应用此方法对天津某地铁工程的双桥静力触探孔进行了地层自动划分,准确率达 100%。研究结果表明,基于支持向量机的双桥静力触探地层自动划分方法可以较好进行土类识别和地层划分。关键词:地铁;双桥法;静力触探;支持向量机;土类识别;地层划分中图分类号:U231;U212.2 文献标识码:ADOI:10.19630/ki.tdkc.202208230001开放科学(资源服务)标识码(OSID):Automatic Method of Soil Layers Divis
3、ion Using Double Bridge Static Cone Penetration Test Data based on Support Vector MachineXU Liming(China Railway Design Corporation,Tianjin 300251,China)Abstract:At present,the experience method and classification charts are mostly used to divide the soil layers according to the curve of double brid
4、ges static cone penetration test.The experience method is highly subjective and needs excessive manpower and time.The applicability of classification charts is different in different regions.In order to solve this problem,the automatic method of soil layers division was studied using double bridge s
5、tatic cone penetration test data based on support vector machine,which took advantage that support vector machine could solve the classification problem.The model was trained with cone tip resistance and side friction resistance as input attributes and soil type name as data label.The trained model
6、was used for soil type identification and automatic soil layers division.This method was applied to the automatic soil layers division using double bridges static cone penetration test data in a project in Tianjin,and accuracy reached 100%.The method carry out soil classification and divide soil lay
7、ers effectively.Key words:metro;double bridges method;static cone penetration test;support vector machine;soil classification;soil layers division引言静力触探作为一种技术成熟的原位测试方法,在工程勘察中发挥着举足轻重的作用1,测试成果可用于土类识别、地层划分、计算地基土承载力、压缩性指标、抗剪强度指标、计算桩端阻力、侧摩阻力、地震液化判定09铁 道 勘 察2023 年第 4 期等2。静力触探的基本原理是将装有传感器的标准规格圆锥探头匀速压入勘探地层之
8、中,记录压入过程中周边地层的锥尖阻力、侧壁摩阻力和孔隙水压力等参数。根据传感器、测量参数不同,可分为单桥静力触探、双桥静力触探和孔压静力触探。静力触探实现了对地层的连续、快捷、可靠的原位测试,与钻探相比,具有效率高、质量高、精度高、成本低的特点。土类识别和地层划分是静力触探测试成果应用的基础性工作3,决定后续成果应用的可靠性和准确性4。根据静力触探数据划分地层和土类的方法有目测经验法、分类图法和统计分析法 3 类5。目测经验法取决于工程师的经验和水平,由于测试曲线的复杂性和工程师经验的局限性,分层结果往往受人为因素影响较大;由于不同土类的静力触探曲线存在一定的地域差异,分类图法在不同地区的适用
9、程度不同6-8;统计分析法分为概率密度拟合法和机器学习法,机器学习法可实现自动土类识别和土层划分。邓社根等建立了 SVM 模型用于土性识别9;苗永红等分别将聚类算法应用于静力触探土体分类与土层划分10-14;彭俊伟等研究了土层划分的神经网络方法15-17。支持向量机是一个强大的监督式机器学习模型,在文本分类、人像识别和模式识别等问题中均有广泛应用。以下将支持向量机应用于双桥静力触探的地层自动划分,并结合实际工程进行应用和分析。1 支持向量机支持向量机是常用的人工智能算法之一,具有完善的数学理论基础18。可以较好解决高维数、非线性、小样本等实际案例19。支持向量机的本质是求解凸二次优化问题,寻找
10、最大间隔超平面,使得分类样本划分到超平面两边,并且距离超平面的距离被最大化,从而保证获得全局最优解20。对于二维线性不可分问题,则通过核函数将样本映射到高维空间中,使得样本在高维空间达到线性可分再求解。设定分类问题,输入数据 X=X1,X2,XN,学习目标 y=y1,y2,yN。输入数据的多个特征构成特征空间 Xi=x1,x2,xN,xRn,Rn为 n 维实数空间。对于二分类问题学习目标变量 y-1,1,表示负类和正类。支持向量机的超平面表达式为Xi+b=0(x Rn)(1)式中,为超平面的法向量;b 为截距。对于任意训练样本,有yiTx+b 1,i=1,2,n(2)求解最优超平面转化为满足以
11、上约束条件的二次规划问题,即min122 s.t.yiTx+b 1(3)构造 lagrange 函数L(,b,)=12(T)-ni=1iyiTxi+b-1(4)式中,i为 lagrange 乘子,i0。进行对偶性转化,对 和 b 求偏导,最优解偏导数为 0,得到maxL(,b,)=nj=1i-1/2 ni=1nj=0ijyiyj(xixj)s.t.ni=1i yi=0 i 0(5)可看出,此问题为正定二次规划问题,存在最优解,可通过计算机采用序列最小优化算法、内点算法、随机梯度下降算法等方法求解得到、和 b。最优解对应的 为最优 lagrange 乘子,对应的 xi为支持向量,可以得到最优分类
12、面的判别函数f(x)=signD(x)=signTx+b=+1(D(x)0)-1(D(x)0-1D(x)0(8)常用的核函数有线性核函数、多项式核函数、径向基核函数等。支持向量机算法起初针对二分类问题设计,处理多分类问题时则需要构造多类分类器。构造多类分类器的方法主要有 2 类。直接法:直接修改目标函数,多个最优超平面参数求解合并到一个优化问题中,但这种方法计算复杂度较高,实现较为困难,只适用于小型简单问题。间接法:构造多个二类分类器,通过分类器的组合实现多类分类器的功能。常见方法有成对分类方法、有向无环图法、一类对余类方法和决策树法。成对分类方法是在任意两类样本之间均构造二类19基于支持向量
13、机的双桥静力触探地层自动划分方法:徐黎明分类器,N 个类别共构造 N(N-1)/2 个二类分类器。对未知样本预测分类时,遍历每个分类器,最终计数最多的类为该样本的类别。2 地层自动划分实例及分析2.1 工程概况选取天津市某地铁工程双桥静力触探孔作为应用实例。天津市位于华北平原东部,海河流域下游。勘探深度范围内揭示地层由上至下依次为第陆相层(第四系全新统上组河床-河漫滩相沉积)、第海相层(第四系全新统中组浅海相沉积)和第陆相层(第四系全系统下组沼泽相沉积及第四系全新统下组河床-河漫滩相沉积)。局部工程地质纵断面见图 1。第陆相层主要为淤泥质土,呈褐黄色,流塑。第海相层主要为粉质黏土、粉土和淤泥质
14、土。粉质黏土呈褐灰色,流塑,夹粉土薄层,含零星贝壳碎屑。粉土呈褐灰色-褐黄色,湿-很湿,中密-密实,夹粉质黏土薄层,含零星贝壳碎屑。淤泥质土呈灰黄色-褐灰色,流塑,含零星贝壳碎屑。第陆相层主要为粉质黏土和粉砂。粉质黏土呈灰黄色-褐黄色,可塑-软塑,含灰色条纹及锈斑,夹粉土薄层。粉砂呈黄褐色,饱和,中密-密实,矿物成分以石英长石为主。选取 4 个双桥静力触探孔(孔号分别为 XSJ-14、XSJ-16、XSJ-18 和XSJ-21),孔深均为 20 m。图 1 某地铁区间局部工程地质纵断面(单位:m)2.2 模型训练选取 XSJ-16 孔数据用于支持向量机模型训练,其他三孔数据用于地层自动划分方法
15、的检验。静力触探数据采样间隔 0.1 m,孔深 20 m,共 200 组数据。结合 XSJ-16 孔附近钻探及土工试验数据划分地层如下:02.2 m 为淤泥质土,2.2 5.5 m 为粉土,5.5 8.1 m 为淤泥质土,8.19.5 m 为粉质黏土,9.510 m为粉砂,10 15.2 m 为粉质黏土,15.2 18.7 m 为粉砂,18.720 m 为粉质黏土。XSJ-16 孔静力触探曲线见图 2。设置锥尖阻力 qc和侧摩阻力 fs为输入属性,设置土类名称为数据标签。各层随机选取 80%的数据作为训练样本,剩余 20%的数据作为测试样本,用于支持向量机模型训练的各类土层样本数量见表 1。表
16、 1 支持向量机模型训练样本数量个项目淤泥质土粉质黏土粉土粉砂模型训练样本数38632632模型测试样本数101678实际土层划分时,由于静力触探曲线的复杂性,不同类土的静力触探数据存在相近和重叠的可能性,所以采用静力触探数据进行地层划分为软间隔问题,应允许部分数据样本位于间隔带内,需引入松弛变量,调试设置惩罚因子,起始值设置 C=1,以 0.1 递增,进行模型的训练和测试,当连续 10 次测试准确率均超过95%,并且随着 C 值递增,模型测试准确率几乎没有提高时,确定最后调试值为惩罚因子设置值。通过惩罚29铁 道 勘 察2023 年第 4 期图 2 XSJ-16 孔静力触探曲线因子控制惩罚力
17、度。本模型训练调试后,设置惩罚因子 C=1.9。由分类图法可知,根据静力触探数据进行土的类别划分是二维线性可分问题,所以核函数选用线性核函数。模型训练后采用测试样本进行土类识别测试,测试准确率达到 100%。2.3 自动划分地层将训练好的支持向量机模型用于 XSJ-14、XSJ-18 和 XSJ-21 三个静力触探孔的土类识别和地层划分。模型读取静力触探数据可以给出每一静力触探深度的土类识别结果。单点土类识别未达到自动划分地层的效果。编制计算机程序读取土类识别结果进行地层自动划分。程序流程见图 3。图 3 地层自动划分程序流程根据 XSJ-14、XSJ-18 和 XSJ21 孔静力触探曲线特征
18、,并分别结合 XSJ-14、XSJ-18 和 XSJ21 孔附近钻孔及土工试验数据对土层进行划分,划分结果和支持向量机模型地层自动划分结果进行对比,如图 4 所示,左侧为技术人员划分结果,右侧为地层自动划分结果。图 4 地层划分对比从图 4 可知,地层自动划分结果与结合周边钻探地层划分结果几乎一致,并且采用支持向量机模型进行土类识别和地层自动划分时,可以较好识别出夹层或过渡层。如 XSJ-14 孔 2.94.7 m 粉土、XSJ-18 孔1.64.9 m 粉土和 XSJ-21 孔 1.75.3 m 粉土均夹粉39基于支持向量机的双桥静力触探地层自动划分方法:徐黎明质黏土,XSJ-18 孔 14
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