پهنه‌بندی مسیر تونل انتقال آب امیرکبیر از نقطه نظر نفوذپذیری با استفاده از روش ماشین بردار پشتیبان(SVM)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه مهندسی معدن، دانشکده مهندسی، دانشگاه کاشان

2 استادیار دانشگاه کاشان

3 دانشگاه کاشان

چکیده

یکی از مهم ترین عوامل موثر در جریان آب در توده سنگ‌ها و محیط‌های درزه‌دار نفوذپذیری توده سنگ است. با توجه به اهمیت آگاهی از مقدار آب ورودی به درون تونل‌ها،بررسی وضعیت نفوذپذیری توده سنگ‌های مسیر تونل بسیار حائز اهمیت است. از آن جا که آزمایش‌های متداول تعیین نفوذپذیری نظیر آزمایش لوژان بسیار زمان‌بر و هزینه بر هستند ضروری است تا در کوتاهترین زمان ممکن و با صرف کمترین هزینه یک دید کلی نسبت به میزان تراوایی سنگ‌های محل احداث تونل به دست آید. استفاده از روش‌های هوشمند به منظور تخمین یا طبقه‌بندی داده‌ها به ویژه در مسائل مهندسی در دهه‌های اخیر متداول بوده است. الگوریتم‌های زیادی به این منظور طراحی و بهینه‌سازی شده‌اند. از میان این روش‌ها می‌توان به الگوریتم ماشین بردار پشتیبان اشاره کرد. در این تحقیق به منظور پهنه‌بندی مسیر تونل انتقال آب امیرکبیر از نقطه نظر نفوذپذیری از روش ماشین بردار پشتیبان استفاده شده است. به منظور بهینه‌سازی پارامترهای این الگوریتم، روش جستجوی تصادفی انتخاب شده است. نتایج حاصل نشان می‌دهد که دقت مدلسازی صورت گرفته با استفاده از این روش بر اساس داده‌های آزمایش 59/94 % است. همچنین نتایج به دست آمده نشان می‌دهند که بیش از 85 درصد از مسیر تونل در رده با تراوایی کم قرار گرفته است که خطرچندانی از نظر نفوذ آب برای تونل نخواهد داشت.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Permeability zoning in Amirkabir tunnel using Support vector machine

نویسندگان [English]

  • Ali Aalianvari 1
  • Maliheh Abbaszades 2
  • Maryam Esmaeili 3
1 Mining Engineering Department, Faculty of Engineering, University of Kashan, Kashan, Iran,
2 University of Kashan
3 Kashan
چکیده [English]

The rock mass permeability is one of the most important parameters regulating to the groundwater flow through the fracture’s rocks. The permeability distribution is an important part of estimating inflow into tunnels. The common methods to rock mass permeability estimation such as lugeon tests are expensive and very time consuming. The use of intelligent methods to estimate or classify data, especially in engineering problems, has been common in recent decades. Many algorithms have been designed and optimized for this purpose. Support vector machines (SVM) is one of these methods. In this paper, using the SVM method, the Amirkabir tunnel has been classified from the permeability point of view. In order to optimize the parameters of this algorithm, random search method has been selected. The results show that the accuracy of modelling using this method based on experimental data is around 94.59%. Based on this result, amount 85% of tunnel length is classified in the low permeability category and water inflow into tunnel from this part of tunnel is negligible

کلیدواژه‌ها [English]

  • Amirkabir Tunnel
  • Permability
  • Classification
  • Support Vector Machine
Aalianvari, A., 2017. Combination of engineering geological data and numerical modeling results to classify the tunnel route based on the groundwater seepage. Geomechanics and Engineering, 13(4), p.671
Aalianvari, A., 2019. Review on Hydraulic Behavior of faults and models. Scientific Quarterly Journal of Iranian Association of Engineering Geology, 12(3), pp.57-64
Aalianvari, Ali, Saeed Soltani-Mohammadi, and Zeynab Rahemi.,2018. "Estimation of geomechanical parameters of tunnel route using geostatistical methods." Geomechanics and Engineering 14.5 : 453-458.
Anifowose, F., Abdulraheem, A., and Al-Shuhail, A.; 2019; “A Parametric Study of Machine Learning Techniques in Petroleum Reservoir Permeability Prediction by Integrating Seismic Attributes and Wireline Data,” J. Pet. Sci. Eng., 176, pp. 762–774.
Bahrami, S., Ardejani, F. D., and Baafi, E.; 2016; “Application of Artificial Neural Network Coupled with Genetic Algorithm and Simulated Annealing to Solve Groundwater Inflow Problem to an Advancing Open Pit Mine,” J. Hydrol., 536, pp. 471–484.
Bergstra, J., and Bengio, Y.; 2012; “Random Search for Hyper-Parameter Optimization,” J. Mach. Learn. Res., 13(1), pp. 281–305.
Cortes, C., and Vapnik, V.; 1995; “Support-Vector Networks,” Mach. Learn., 20(3), pp. 273–297.
Farhadian, H., Aalianvari, A., and Katibeh, H.; 2012; “Optimization of Analytical Equations of Groundwater Seepage into Tunnels: A Case Study of Amirkabir Tunnel,” J. Geol. Soc. India, 80(1), pp. 96–100.
Farhadian, H., and Katibeh, H.; 2015; “Groundwater Seepage Estimation into Amirkabir Tunnel Using Analytical Methods and DEM and SGR Method,” World Acad. Sci. Eng. Technol. Int. J. Civil, Struct. Constr. Archit. Eng., 9(3).
Khan, S., Rana, T., Dassanayake, D., Abbas, A., Blackwell, J., Akbar, S., and Gabriel, H. F.; 2009; “Spatially Distributed Assessment of Channel Seepage Using Geophysics and Artificial Intelligence,” Irrig. Drain. J. Int. Comm. Irrig. Drain. 58(3), pp. 307–320.
KHOSHRO, M. S. 2010. Fault detection and diagnosis of an industrial steam turbine using fusion of SVM (support vector machine) and ANFIS (adaptive neuro-fuzzy inference system) classifiers. Energy 35 5472-5482
LUTS, J., OJEDA, F., PLAS, R. V. D., MOOR, B. D., HUFFEL, S. V. & SUYKENS, J. A. K. 2010. A tutorial on support vector machine-based methods for classification problems in chemometrics. Analytica Chimica Acta 665 129–145.
Petropoulos, G. P., Kalaitzidis, C., and Vadrevu, K. P.; 2012; “Support Vector Machines and Object-Based Classification for Obtaining Land-Use/Cover Cartography from Hyperion Hyperspectral Imagery,” Comput. Geosci. 41, pp. 99–107.
Santillán, D., Fraile-Ardanuy, J., and Toledo, M. Á.; 2013; “Dam Seepage Analysis Based on Artificial Neural Networks: The Hysteresis Phenomenon,” The 2013 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), pp. 1–8.
SHAHRABI, J. & ZOLGHADR SHOJAEI, A. 2009. Advanced Data Mining: Concepts & Algorithms, Tehran, Iranian Academic Center for Education Culture and Research, AmirKabir Branch. (in Persian)
SHIN, K.-S., LEE, T. S. & KIM, H.-J. 2005. An application of support vector machines in bankruptcy prediction model. Expert Systems with Applications 28, 127–135
Tayfur, G., Swiatek, D., Wita, A., and Singh, V. P.; 2005; “Case Study: Finite Element Method and Artificial Neural Network Models for Flow through JeziorskoEarthfill Dam in Poland,” J. Hydraul. Eng., 131(6), pp. 431–440.
THABTAH, F. A. & COWLING, P. I. 2007. A greedy classification algorithm based on association rule. Applied Soft Computing 7 1102–1111
XU, C., and XU, X.; 2012; “Spatial Prediction Models for Seismic Landslides Based on Support Vector Machine and Varied Kernel Functions: A Case Study of the 14 April 2010 Yushu Earthquake in China,” Chinese J. Geophys., 55(6), pp. 666–679.
Yan, Z.-G., Zhang, H.-R., and Du, P.-J.; 2006; “Application of SVM in Analyzing the Headstream of Gushing Water in Coal Mine,” J. China Univ. Min. Technol., 16(4), pp. 433–438
ZUO, R. & M.CARRANZA, E. J. 2011. Support vector machine: A tool for mapping mineral prospectivity. Computers & Geosciences, 37, 1967–1975