摘要：根据岩体实际等级优化爆破方案是提高爆破效果的一个重要途径，但在现场施工时难以直接获取开挖面各部分岩体的等级信息。为此以重庆某隧道为背景，提出一种基于现场钻凿参数识别岩体等级的方法。现场勘测岩体特征并划分岩体等级，采集钻凿数据并筛选出与岩体等级相关的钻凿参数；针对不同岩体等级的样本数量不均衡情况，采用基于马氏距离的过采样技术(MDO)扩充小样本类别的数据量；利用极端梯度提升(XGBoost)算法拟合钻凿参数与岩体等级的关系，建立岩体等级识别模型；最后基于模型识别结果优化现场爆破方案。结果表明：MDO-XGBoost模型对岩体等级整体识别率达到80%；基于岩体等级识别结果优化的爆破方案提高了爆破进尺，且缩短了出渣时间。研究提供了一种在样本不均衡时基于钻凿参数准确识别岩体等级的方法，有助于隧道现场的智能爆破和高效施工。
文章目录
1 研究路线与方法
1.1 研究路线
1.2 MDO过采样数据处理方法
1.3 XGBoost算法原理
2 现场数据的采集与特征筛选
2.1 工程背景
2.2 现场岩体特征勘测与钻凿数据采集
2.3钻凿数据分析与特征参数筛选
3 岩体等级识别模型构建与评估
3.1 数据集划分及样本不均衡问题的处理
3.2模型的超参数寻优与模型构建
3.3模型评估
4 现场应用
5 结论
