基于XGBoost的堆场软土渗透系数反演研究.pdf
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1、软土渗透系数的确定一直是其渗流研究的热点和难点,针对渗透系数缺乏合理确定手段的现状,以连云港堆场软土勘探项目为例,通过对静力触探数据的预处理分析选取特征参数和标签值,根据渗透系数在水平向和垂直向的差异分别调整超参数,构建了基于X G B o o s t机器学习算法的渗透系数反演模型。最后利用工程实测资料将X G B o o s t模型与传统的B P神经网络模型和前人经验公式进行对比分析,结果表明,X G B o o s t模型对渗透系数的预测准确度高于其它方法。关键词:静力触探;渗透系数;反演模型;X G B o o s t;B P神经网络中图分类号:T V 2 2 3.6 文献标志码:A 文
2、章编号:1 0 0 6-4 7 1 0(2 0 2 3)0 1-0 1 3 3-0 8I n v e r s i o no fp e r m e a b i l i t yc o e f f i c i e n t o f s o f t s o i l i ns t o r a g ey a r db a s e do nX G B o o s tL I NY u x i a n g1,L I N H a o d o n g2,MOP i n q i a n g2,CHUF e n g3,Z HUANGP e i z h i4(1.C C C CT h i r dH a r b o rC o
3、 n s u l t a n t sC o.,L t d.,S h a n g h a i 2 0 0 0 3 2,C h i n a;2.S t a t eK e yL a b o r a t o r yf o rG e o m e c h a n i c sa n dD e e pU n d e r g r o u n dE n g i n e e r i n g,C h i n aU n i v e r s i t yo fM i n i n ga n dT e c h n o l o g y,X u z h o u2 2 1 1 1 6,C h i n a;3.S h a n d o
4、n gH i-S p e e dG r o u pC o.,L t d.,J in a n2 5 0 0 9 8,C h i n a;4.S c h o o l o fQ i l uT r a n s p o r t a t i o n,S h a n d o n gU n i v e r s i t y,J in a n2 5 0 0 0 2,C h i n a)A b s t r a c t:T h ed e t e r m i n a t i o no ft h ec o e f f i c i e n to fp e r m e a b i l i t yo fs o f ts o i
5、 lh a sa l w a y sb e e ni t ss e e p a g er e s e a r c hh o t s p o t a n d t h ed i f f i c u l t y.I nv i e wo f t h ep r e s e n t s i t u a t i o no f l a c ko f r e a s o n a b l em e t h o d s f o rd e t e r m i n i n g t h ep e r m e a b i l i t yc o e f f i c i e n t,L i a n y u n g a n gs
6、 t o r a g ey a r ds o f t s o i l e x p l o r a-t i o np r o j e c t i s t a k e na s a ne x a m p l e.C h a r a c t e r i s t i cp a r a m e t e r s a n d l a b e l v a l u e s a r e s e l e c t e db yp r e-p r o c e s s i n ga n a l y s i so fd a t ao fc o n ep e n e t r a t i o nt e s t,a n dh y
7、 p e r p a r a m e t e r sa r ea d j u s t e da c c o r d i n gt o t h ed i f f e r e n c eb e t w e e nh o r i z o n t a l a n dv e r t i c a l p e r m e a b i l i t yc o e f f i c i e n t s,w i t hap e r m e a b i l i t yc o-e f f i c i e n t i n v e r s i o nm o d e lb a s e do nX G B o o s tm a
8、c h i n e l e a r n i n ga l g o r i t h mc o n s t r u c t e d.F i n a l l y,t h eX G B o o s tm o d e l i sc o m p a r e dw i t ht h et r a d i t i o n a lB Pn e u r a ln e t w o r km o d e l a n dt h ep r e v i o u se m-p i r i c a l f o r m u l a sb yu s i n gt h ee n g i n e e r i n g m e a s u
9、 r e dd a t a.T h er e s u l t ss h o wt h a tt h eX G B o o s tm o d e l i sm o r ea c c u r a t e t h a no t h e rm e t h o d s i np r e d i c t i n gt h ep e r m e a b i l i t yc o e f f i c i e n t.K e yw o r d s:c o n ep e n e t r a t i o n t e s t;p e r m e a b i l i t yc o e f f i c i e n t;i
10、 n v e r s i o nm o d e l;X G B o o s t;B Pn e u r a ln e t w o r k 随着连云港沿海开发规划政策的落实,对连云港海积软土工程特性的研究逐渐引起业内人士的关331 西安理工大学学报J o u r n a l o fX ia nU n i v e r s i t yo fT e c h n o l o g y(2 0 2 3)V o l.3 9N o.1 注,其中土体渗透特性的研究为当前热点之一。渗透系数k是能定量反映土体渗透性强弱的重要指标,其数值的准确确定对渗透特性研究至关重要。渗透系数可由土工试验或现场井孔抽注水试验获得,但试
11、验过程均比较繁琐且耗时耗力。因此,业界学者长期致力于提出一种简单可靠的渗透系数确定方法。国内外学者对粗粒土的渗透特性研究较多1-2,基于天然土物性指标、粒径级配曲线等,提出了大量渗透系数的经验公式。然而,相关公式通常不适用于细粒土,限制了其在实际工程中的应用。为了得到适用于广泛土类的渗透系数计算方法,部分学者利用静力触探可以连续反映土层性质的特点,基于静力触探数据对渗透系数进行预测计算。R o b e r t-s o n3提出了渗透系数与土类指数Ic的平均关系,并给出了通过静探数据计算Ic的公式。E l s w o r t h等4-5和C h a i等6分别结合球面流和半球面流模型,采用位错理
12、论进行推导,得到了静探测试数据与渗透系数的理论关系式。李镜培等7基于前人研究成果提出了圆柱面径向渗流模型,推导出了修正后的经验公式。此外,有学者在渗透特性研究中引入机器学习算法,取得了一定成果。许增光等8基于实测电阻率,采用B P神经网络对土体渗透系数进行预测,通过计算实例证明了相比经验公式,神经网络法的平均误差更小。徐丽等9借助极限学习机建立渗透系数与水头之间的映射关系,并结合遗传算法构建了渗透系数反演分析模型。Z h a o等1 0使用测井数据作为输入,训练了7种机器学习模型以预测珠江口盆地低渗透砂岩的渗透率,其中,X G B o o s t模型性能最优。T i a n等1 1通过对3种特
13、征选择方法和6种机器学习模型的比较分析,提出了一种将数字岩石物理模型与机器学习模型相结合的方法来改进地下多孔介质的渗透率预测。P h a m等1 2基于越南岘港项目勘察数据构建土体渗透系数预测模型,并对采用的3种机器学习算法进行了比较分析。综上,前人多致力于对已有经验公式的修正或只与机器学习算法进行简单结合,而缺少对原始数据的合理利用和预处理分析;此外,已有经验公式或反演模型鲜有考虑渗透系数在水平向和垂直向的差异,而方向问题在实际应用中往往不可忽略。本文根据土体静力触探数据与其渗透特性间的关联性,基于X G B o o s t机器学习算法构建一种渗透系数反演模型。该模型通过对原始数据的预分析选
14、取特征参数和标签值,根据工程数据集的特点调整超参数,且考虑渗透系数在水平向和垂直向的差异。最后根据连云港开展的大荷载矿石堆场深厚软土地基加固研究项目的工程勘察数据,将本文模型与B P NN模型和前人经验公式进行对比分析。1 X G B o o s t反演模型1.1 X G B o o s t算法极限梯度提升算法(E x t r e m eG r a d i e n tB o o s-t i n g,X G B o o s t)(后文简称X G B)在普通树模型基础上改进算法以提高精度,充分调用C P U的多线程并行以使提升树达到自身的计算极限,是近年来性能最强的机器学习算法之一1 3。基于梯度
15、增强决策树算法,X G B最小化目标函数至期望范围,预测值计算公式为:yi=Xi =Kk=1fkXi ,fkF,in(1)式中:yi为预测值;Xi为输入变量;i为均值样本;fk代表第k个弱评估函数;n为样本个数;F为所有分类回归树的集合。目标函数计算公式为:L =ni=1lyi,yi +Kk=1 fk (2)式 中:ni=1lyi,yi 为 预 测 值 与 实 测 值 的 偏 差;Kk=1 fk 为限制算法复杂度的正则化项。最小化目标函数,经过正则化项对算法学习权重的平滑,最终得到目标函数的最优解:Lt q =-12Tj=1iIjgi 2iIjhi+T(3)式中:q为树结构;t为迭代次数;T为
16、叶节点的数目;Ij为叶子j的实例集;和为正则化系数;gi和hi分别是损失函数l yi(t-1),yit 对yi(t-1)的一阶导数和二阶导数。X G B允许使用者根据实际使用场景调整损失函数,对于渗透系数预测这样的回归问题而言,采用最小二乘损失函数:L o s s=ni=1yi-yi 2(4)X G B算法本质是基于梯度提升树实现的集成算法,涉及参数极多。考虑到使用的数据集较为简单,故仅对属于集成算法和弱评估器的部分重要参数进行调参(见表1),将其它与提升模型性能无关的复杂参数设为默认值。431 西安理工大学学报(2 0 2 3)第3 9卷第1期 表1 X G B o o s t算法重要参数表
17、(部分)T a b.1 I m p o r t a n tp a r a m e t e r so fX G B o o s t a l g o r i t h m(p a r t)参数含义默认值n u m_r o u n d集成中弱评估器的数量1 0e t a集成中的学习率0.3s u b s a m p l e随机抽样抽取的样本比例1m a x_d e p t h树的最大深度6c o l s a m p l e_b y t r e e生成树时随机抽样特征的比例1c o l s a m p l e_b y l e v e l生成层时随机抽样特征的比例1c o l s a m p l e_b
18、y n o d e生成节点随机抽样特征的比例11.2 考虑kv和kh的差异在研究渗透系数水平向和垂直向的差异时,B e a r1 4利用径向渗透仪装置将两种标准的垂直测量值(kv)与水平值(kh)进行了比较,提出了软黏土kh/kv的可能值范围:11.5(均质沉积物),24(发达宏观结构),31 5(明显分层)。以往的渗透系数经验公式往往不考虑渗透系数在方向上的差异,本模型将在前人研究基础上,分别对kv和kh进行预测,以使预测结果更符合工程实际。2 工程应用2.1 工程概况场地位于连云港港旗台作业区南部,已由3 0万t航道二期疏浚土吹填成陆(工程范围内),土体地下深度约4 m内均为吹填土。孔压静
19、力触探试 验(C P TU)采用荷兰G e o m i l静力触探试验设备,试验结果如图1所示(以J T 3 3静探孔为例)。图1 G e o m i l静力触探试验结果(锥尖、侧壁、孔压)F i g.1 G e o m i l c o n ep e n e t r a t i o nt e s t r e s u l t s(c o n e t i p,s i d ew a l l,p o r ep r e s s u r e)工程布置有静力触探试验孔6 5个、取土试样钻孔1 5个,且每个钻孔都与一个静探孔相邻。根据取土钻孔的位置及取土土样的深度匹配其对应的静探孔数据,建立C P TU数据与
20、室内试验结果的严格对应关系。室内土工试验共设置了1 1组垂直向渗透系数(kv)和8组水平向渗透系数(kh)测定试验,以“QT钻孔号 土样编号”的形式命名土样,试验结果如表2所示。表2 土工试验渗透系数数据集T a b.2 P e r m e a b i l i t yc o e f f i c i e n td a t as e to fg e o t e c h n i c a l t e s t钻孔及土样编号取土深度/m土类名称土工试验渗透系数/(c ms-1)kvkhQ T 1 2 0 81 2.51 3.0淤泥1.2 E 71.7 E 7Q T 1 2 1 01 9.52 0.0淤泥6
21、.7 E 81.2 E 7Q T 1 2 1 22 6.52 7.0淤泥4.8 E 87.5 E 8Q T 1 5 0 81 1.01 1.5淤泥1.5 E 71.6 E 7Q T 1 5 1 01 8.01 8.5淤泥7.0 E 81.0 E 7Q T 1 5 1 22 3.02 3.5淤泥7.0 E 81.2 E 7Q T 1 5 1 43 4.13 4.3粉质黏土4.8 E 81.3 E 7Q T 0 6 1 0 11.61.8细砂1.2 E 31.2 E 3Q T 0 6 1 0 23.13.3粉砂1.1 E 3Q T 1 4 0 11.01.5粉砂1.2 E 3Q T 1 4 0 2
22、1.52.0粉砂9.2 E 4本工程钻孔取得的土试样等级为级,即扰动程度为不扰动轻微扰动。土样的采取、蜡封、储存、运输及室内试验严格按照有关规定执行,因此认为室内土工试验结果较为可靠。2.2 X G B o o s t模型的训练与预测2.2.1 输入变量和标签值的选取由于静探孔的探测精度为0.1m,即随深度变化每0.1m可得一组C P TU数据,为将其与渗透系数测定值对应,假定土样的取土深度范围内每0.1m的土层渗透系数都等于该段土样的渗透系数值。对C P TU数据的异常值进行剔除后,最终总数据集共有4 7组C P TUkv数据和4 1组C P TUkh数据。模型的输入变量从C P TU测试指
23、标中选取,根据经验,考虑使用静探数据转换后得到的归一化锥尖阻力Qtn和归一化摩阻比Fr的组合,或直接使用土类指数Ic作为输入变量对标签值进行预测,相关计算公式1 5为:Ic=3.4 7-l gQtn 2+l gFr+1.2 2 2 0.5(5)531 林玉祥,等:基于X G B o o s t的堆场软土渗透系数反演研究 Qtn=qt-v 0 /pa pa/v 0 n(6)Fr=fs/qt-v 0 1 0 0%(7)式中:n为应力指数,n=0.3 8 1Ic(RW)+0.0 5 v 0/pa -0.1 5;v 0、v 0分别为总上覆土压力和上覆土有效应力;qt为孔压修正锥尖阻力,qt=qc+1-
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