一种勘察钻孔布置方案的多目标优化方法

本发明属于勘察钻孔布置方案优化，尤其涉及一种勘察钻孔布置方案的多目标优化方法。

背景技术：

1、项目场地内的土壤或岩石是一种天然材料，早在施工开始之前就已形成。经过长期的沉积过程和不同的历史荷载条件，岩土体性质具有不确定性。工程设计所需的重要岩土特性包括极限承载力、密度、内摩擦角和压缩指数等。场地勘察的重要作用是在项目施工前准确获得场地内地下岩土体的物理力学特性。通过在现场布置有限数量的钻孔中取样和测试来确定这些重要参数。勘察钻孔布置方案由钻孔的位置和数量表示，首先布置起重要作用的钻孔，再逐渐加密布置一般钻孔。其中钻孔间距的确定有较大的取值范围。一般来说，起重要作用的钻孔是必须的，其余钻孔的数量是可选的。勘察钻孔布置方案的设计是一个兼顾各方利益的优化过程。岩土参数的不确定性可以通过加大钻孔工作量来降低。但是，取样的复杂性和岩石力学测试参数的高度分散性需要更高的费用。如何同时考虑钻孔工作量、参数不确定性和方案稳健性，设计出一个在三个目标之间折中的钻孔布置方案，是一个多目标优化问题。

2、目前，实际工程中确定钻孔布置方案的常规方法是通过定性判断建筑物、场地和地基的复杂程度后，再依据岩土工程勘察规范和工程师的经验。由于钻孔在场地勘察范围内呈点状离散分布，只能对工程项目总面积的一小部进行采样，岩土体物理力学特性的不确定性不可避免。量化勘察方案的预期效果需要岩土体参数的真实数据。然而，在实施现场勘察之前，真实的测量数据是未知的。利用文献资料或工程经验可以得到候选钻孔布置方案。钻孔布置方案的设计不仅会影响岩土体参数的不确定性，而且与方案稳健性相关。因而最佳方案需要同时满足更低的钻孔成本、更低的参数不确定性以及更高的方案稳健性。张军强等发明了一种岩土工程勘察方案动态优化方法，通过建立三维地质信息模型与周围环境进行关联，基于拟建工程与周围环境的综合分析制定初步勘察方案，再根据作业后得到的测量数据更新勘察方案。胡金政等发明了一种边坡勘察钻孔布置方案快速优化方法，通过已有勘察数据库中的类似工程案例、工程经验和文献资料，建立随机场模拟土体参数的空间分布，并生成多个随机模拟样本，再基于边坡稳定性分析模拟得到相对应的安全系数以及破坏概率，最后根据预期安全性和经济性收益之间的净收益率评估最优勘察方案。

3、勘察钻孔布置方案的设计主要面临以下的问题：

4、（1）勘察场地内的岩土体是一种天然材料，历经长期的沉积过程和不同的历史荷载条件，岩土体的性质具有不确定性。但现有的多数勘察钻孔布置方法没有考虑岩土体的不确定性，仅依据岩土工程勘察规范和工程师的经验，使得钻孔工作具有盲目性，且无法量化勘察方案的预期效果。

5、（2）少量考虑岩土体不确定性的勘察钻孔布置方法，仅利用文献资料或工程经验估计岩土体参数的统计特征，并依据此信息构建岩土体参数的随机场模型，最终生成候选钻孔布置方案。但不考虑现场测量数据仅依据经验估计岩土体参数，造成估计值与真实值之间有较大误差，导致候选钻孔布置方案不可靠，最终得到的优化方案也不准确。

6、（3）影响勘察钻孔布置方案的是多方面的因素，因而是一个多目标优化问题，但现有方法通常仅考虑经济和安全两个因素。更重要的是，最优方案的求解方法是，将多目标问题简单转化为单目标问题后求解，但多目标优化的求解不是单目标优化的简单扩展。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提出了一种勘察钻孔布置方案的多目标优化方法，以解决上述现有技术存在的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种勘察钻孔布置方案的多目标优化方法，包括：

3、确定目标场地，基于所述目标场地确定岩土参数和基本勘探钻孔；

4、基于所述岩土参数和所述基本勘探钻孔确定参数的不确定性表征；

5、基于所述参数的不确定性表征，采用贝叶斯理论生成候选方案库；

6、构建勘察钻孔布置方案多目标优化模型，基于所述候选方案库，采用nsga-ⅱ对所述勘察钻孔布置方案多目标优化模型求解得到最优勘察钻孔布置方案。

7、可选地，基于所述岩土参数和所述基本勘探钻孔确定参数的不确定性表征的过程包括：

8、确定所述目标场地的岩土体参数的先验信息；

9、确定所述目标场地的基本勘探钻孔并记录所述基本勘探钻孔的测量数据；

10、对所述岩土体参数的先验信息和所述基本勘探钻孔的测量数据的融合数据进行贝叶斯更新得到更新后岩土体参数；

11、对所述更新后岩土体参数进行特征统计得到参数的不确定性表征。

12、可选地，所述岩土体参数的先验信息包括：平均值、标准差、波动范围和概率分布类型。

13、可选地，对所述岩土体参数的先验信息和所述基本勘探钻孔的测量数据进行数据融合的过程中包括基于贝叶斯理论对岩土体参数进行更新；其中，参数更新的计算公式为：

14、

15、式中，代表岩土体参数的平均值，代表岩土体参数的标准差，代表岩土体参数在x方向波动范围和代表岩土体参数在y方向波动范围，代表基本勘探孔的测量值，代表参数的先验概率密度函数，代表由测量值构建的似然函数，代表参数的后验概率密度函数。

16、可选地，基于所述参数的不确定性表征，采用贝叶斯理论生成候选方案库的过程包括：

17、基于所述参数的不确定性表征建立随机场模型得到假设场；

18、确定模型误差，基于所述模型误差和所述假设场得到预测值；

19、基于贝叶斯理论对所述预测值进行处理的得到岩土体参数的后验分布；

20、当所述岩土体参数均得到对应的后验分布时得到候选方案库。

21、可选地，所述模型误差为所述假设场的预测值与基本勘探钻孔的测量值之间的平均误差。

22、可选地，基于钻孔工作量、参数不确定性和方案稳健性构建勘察钻孔布置方案多目标优化模型。

23、可选地，在采用nsga-ⅱ求解所述勘察钻孔布置方案多目标优化模型过程中选择理想点的计算公式为：

24、

25、式中，表示帕累托最优解集中第 i个目标函数值，表示最大值与最小值之差， d表示归一化后帕累托最优解集中每个解与理想点之间的距离。

26、与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：

27、本发明通过确定目标场地，基于目标场地确定岩土参数和基本勘探钻孔；基于岩土参数和基本勘探钻孔确定参数的不确定性表征；基于参数的不确定性表征，采用贝叶斯理论生成候选方案库；构建勘察钻孔布置方案多目标优化模型，基于候选方案库，采用nsga-ⅱ对勘察钻孔布置方案多目标优化模型求解得到最优勘察钻孔布置方案。本发明仅需要的数据，在钻孔布置方案设计之前就可获得，分别是岩土参数的先验信息、模型误差和基本勘探钻孔的测量数据。通过贝叶斯理论生成候选方案库。然后采用nsga-ⅱ来搜索满足低成本、高稳健性和低不确定性要求的最佳方案。该方法可描述勘察场地内岩土体的不确定性，生成更符合实际，可靠性强的候选方案库。并且同时考虑三个或更多的影响因素，可以实现在多个相互矛盾的影响因素下制定最优场地勘察钻孔布置方案，计算结果更准确，计算流程更清晰。