پیش‌بینی مقدار Q با استفاده از رگرسیون چندمتغیره

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه رازی کرمانشاه

2 دانشیار، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه رازی کرمانشاه

3 دانشیار، دانشکده کشاورزی، دانشگاه رازی کرمانشاه

چکیده

استفاده‌ گسترده از فضاهای زیرزمینی به عنوان شاخصی برای توسعه‌یافتگی در کشورهای مختلف است. یکی از روش‌هایی که برای طبقه ‌بندی توده سنگ استفاده می‌شود، سیستم Q است. سیستم Q به پارامترهایی مانند نشانه‌ کیفی سنگ، دسته درزه، زبری درزه، دگرسانی درزه، آب زیرزمینی و ضریب کاهش تنش وابسته است که همواره در دسترس نیستند. گاهی مواقع دسترسی به کلیه پارامترهای سیستمQ به دلیل زمان‌بر و هزینه‌بر بودن، امکان‌پذیر نیست. هدف از این مقاله به دست آوردن مقدار شاخص کیفیت سنگ در سیستم Q با استفاده از مهم‌ترین پارامترهای تاثیرگذار بر آن است. بدین جهت، با استفاده از روش تحلیل پیرسون و با نرم‌افزار SPSS، موثرترین پارامترها در سیستم Q شناسایی می‌شوند که در این راستا سه مدل برای تعیین Q انتخاب شد. مدل‌های اول و دوم دارای سه پارامتر ورودی و یک پارامتر خروجی و مدل سوم دارای چهار پارامتر ورودی و یک پارامتر خروجی است، سپس با استفاده از رگرسیون چند متغیره، رابطه‌ای برای پیش‌بینی مقدار Q با استفاده از موثرترین پارامترها پیشنهاد شده است. برای این منظور از 140 داده تجربی استفاده شده و صحت نتایج بدست آمده به وسیله 34 داده‌ آزمون مورد بررسی قرار گرفته است. تعیین مقدار Q با استفاده از سه و یا چهار پارامتر به جای شش پارامتر که ‌بیشترین تاثیرگذاری را دارند، نوآوری این مقاله است. Q در محدوده‌ 001/0 تا 25 ارزیابی شده است. مقایسه‌ نتایج حاصل از رابطه‌ پیشنهادی و مقادیر واقعی بدست آمده از اندازه‌گیری ‌های صحرایی، نشان از تطابق خوب این نتایج با یکدیگر دارند. نتایج نشان می‌دهد که مدل دوم با ضریب همبستگی 81/0 برای داده‌های اولیه و 8/0 برای داده‌های آزمون و جذر میانگین مربعات خطای 68/2 برای داده‌های اولیه و 55/2 برای داده‌های آزمون بهترین عملکرد را دارد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Prediction of rock mass quality index in the Q-system by multivariate regression using the most influential parameters

نویسندگان [English]

  • Mohammad Hajiazizi 1
  • MohammadHosein Taban 2
  • Rasul Ghobadian 3
1 Razi University
2 Razi University
3 Razi University
چکیده [English]

The extensive use of underground spaces is an index of development in countries. Choosing the right supporting system to achieve a safe and stable space is an important issue in tunnel construction. One of the methods used to classify rock masses is the Q-system. The Q-system depends on rock quality designation, joint strength, joint roughness, joint alteration, groundwater, and stress reduction factor, which are not always available. Sometimes it is not possible to access all the parameters of the Q-system due to time and cost. This paper aims to obtain the value of the rock quality index in the Q system using the most important parameters affecting it. Therefore, using the Pearson analysis method and SPSS software, the Q-system's most effective parameters are identified. In this regard, three models were selected to determine Q. The first and second models have three input parameters and one output parameter, and the third model has four input parameters and one output parameter. Using multivariate regression, a relationship to predict the Q-value using the most effective parameters is proposed. For this purpose, 140 experimental data were used, and 34 test data checked the results' accuracy. Determining the Q-value using three or four parameters instead of the six most effective parameters is the novelty of this paper. Comparing the results of the proposed relationship and the actual values obtained from the field measurements show that these results are in good agreement with each other. The results show that the second model with a correlation coefficient of 0.81 for the initial data and 0.8 for the test data and the root mean square error of 2.68 for the initial data and 2.55 for the test data has the best performance.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Tunneling
  • Q-System
  • Multi Variable Regression
  • Rock Mass Quality Index
1- منابع 1. Hajiazizi, M; Khatami, R.S; 2013; “Seismic analysis of the rock mass classification in the Q-system”, Int. Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 62, 123-130.## 2. Terzaghi, K; 1946; “Rock defects and loads on tunnel supports In Rock tunneling with steel supports”, Commercial Shearing and Stamping Company, 1. 17-99.## 3. Wickham, G.E; Tiedemann, H.R; Skinner, E.H; 1972; “Support determination based on geologic predictions”, In Proc. North American rapid excav tunneling conf, Chicago, 43-64.## 4. Bieniawski, Z.T; 1973; “Engineering classification of jointed rock masses”, Inst. Civ. Engrs 15, 335-344.## 5. Barton, N.R; Lien, R; Lunde, J; 1974; “Engineering classification of rock masses for the design of tunnel support”, Rock Mech. 6(4), 189-239.## 6. Palmström, A; 1996; “The Rock Mass index (RMi) applied in rock mechanics and rock engineering”, Journal of Rock Mechanics and Tunneling Technology., 11(2). 1-40.## 7. Tzamos, S; Sofianos, A.I; 2006; “Extending the Q system prediction of support in tunnels employing fuzzy logic and extra parameters”, International Journal of rock Mechanics & Mining Sciences, 43. 938- 949.## 8. Liu, K.Y; Qiao, C.S; Tian, S.F; 2004; “Design of Tunnel Shotcrete-Bolting Support Based on a Support Vector Machine”, International Journal of rock Mechanics & Mining Sciences., 41(3). 3-9.## 9. Mobarra, M; and M. Hasaninia; (2015); “Comparisson Performance Evaluation of Multi Variable Regression model for Tunnel Boring Machine Penetration Predict Rate with ANFIS”, 2etd Iranian Geotechnical Engineering Conference. "(In Persian)."## 10. Jalalifar, H; Mojedifar, S; Sahebi, A.A; 2014; “Prediction of rock mass rating using fuzzy logic and multi-variable RMR regression model”, International Journal of Mining Science and Technology, 24. 237-244.## 11. Rahmati, A; Faramarzi, L; Sanei, M; 2014; “Development of a new method for RMR and Q classification method to optimize support system in tunneling”, Front Structural Civil Engineering, 8(4). 448- 455.## 12. Jang, H; Topal, E; 2013; “Optimizing overbreak prediction based on geological parameters comparing multiple regression analysis and artificial neural network”, Tunneling and Underground Space Technology, 38. 161-169.## 13. Laderian, A; Abaspoor, M.A; 2012; "The correlation between RMR and Q systems in parts of Iran", Tunneling and Underground Space Technology, 27. 149-158.## 14. Zolfaghari A; Sohrabi Bidar A; malekijavan M; Haftani M; 2014; “Evaluation Grouting effect on Deformation modulus with assessment of Q-parameters system (case study, Bed rock of Bakhtiary, Bazoft and Khersan II dams)” (in Persian), Journal of Engineering Geology, 8(2). 2139-2168.## 15. Ozsan, A; Basarır, H; Yuceel, S; Cucen, O; 2009; “Engineering geological evaluation and preliminary support design for the metro extension tunnel, Ankara, Turkey” , Bull Eng Geol Environ., 68. 397-408.## 16. Sari, D; Pasamehmetoglu, A.G; 2004; “Proposed support design, Kaletepe tunnel, Turkey”, Engineering Geology., 72. 201-216## 17. Jalalifar, H; Mojedifar, S; Sahebi, A.A; Nezamabadipour, H; 2011; “Application of the adaptive neuro-fuzzy inference system for prediction of a rock engineering classification system”, Computers and Geotechnics, 38. 783-790.## 18. Chun, B.S; Ryu, W; Sagong M; NamDo, J; 2009; “Indirect estimation of the rock deformation modulus based on polynomial and multiple regression analyses of the RMR system”, International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences., 46, 649-658.## 19. Singh, B; Goel, R.K; 1999; “Rock mass classification: a practical approach in civil engineering”, Elsevier Science Ltd. U.K.## 20. Dadkhah, R; Hoseeinmirzaee, Z; 2014; “Determination strength parameters rock masses jajarm tunnel based on geotechnical study”, Journal of Biodiversity and Environmental Sciences, 4(6). 495- 502.## 21. Dadkhah, R; Ajalloeian, R; Hoseeinmizaei, Z; 2010; “Investigation of Engineering Geology characterization of Khersan 3 dam site”. The 1 st International Applied Geological Congress.## 22. Makurat, A; Løset, F; WoldHagen, A; Tunbridge, L; Kveldsvik, V; Grimstad, E; 2006; “A descriptive rock mechanics model for the 380–500 m level”, Oslo., Norwegian Geotechnical Institute.## 23. Anbalagana, R; Singhb, B; Bhargavab, P; 2003; “Half tunnels along hill roads of Himalaya—an innovative approach”, Tunneling and Underground Space Technology., 18. 411-419.## 24. Barton, N; 2002; “Some new Q-value correlations to assist in site characterization and tunnel design”, International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences, 39. 185-216.## 25. Goel, R.K; Jethwa, J.L; Paithankar, A.G; 1996; “Correlation Between Barton's Q and Bieniawski's RMR – A New Approach”, International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences., 33(2). 179-181.## 26. Schwingenschloegl, R; Lehmann, Ch; 2009; “Swelling rock behaviour in a tunnel: NATM-support vs. Q-support – A comparison”, Tunneling and Underground Space Technology, 24. 356-362.## 27. Barton, N; Gammelsaeter, B; 2010; “Application of the Q-system and QTBM prognosis to predict TBM tunnelling potential for the planned Oslo-Ski Rail tunnels”.## 28. Barton, N; Grimstad, E; 2014; “Forty years with the Q-system in Norway and Abroad”.## 29. Barton, N; Grimstad, E; 2014; “Q-system - An illustrated guide following Forty years in tunneling”.## 30. Fereidooni, D; Khanlari, Gh; Heidari, M; 2015; “Assessment of a Modified Rock Mass Classification System for Rock Slop Stability Analysis in the Q-system”, Earth sciences research journal., 19 (2). 147-152.##