| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-8页 |
| 第1章 引言 | 第11-20页 |
| 1.1 研究意义及选题依据 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究意义 | 第11页 |
| 1.1.2 选题依据 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 岩爆的定义 | 第12页 |
| 1.2.2 岩爆机理研究 | 第12-13页 |
| 1.2.3 岩爆的预测和预警研究 | 第13-15页 |
| 1.2.4 微震监测技术的应用研究 | 第15-17页 |
| 1.2.5 目前研究存在的不足 | 第17-18页 |
| 1.3 主要研究内容、研究思路及技术路线 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第18页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第19-20页 |
| 第2章 隧址区地质环境与工程地质条件 | 第20-36页 |
| 2.1 地形地貌 | 第20页 |
| 2.2 地层岩性 | 第20-23页 |
| 2.2.1 第四系全新统(Q4) | 第20-21页 |
| 2.2.2 古生界奥陶系下统(O11) | 第21页 |
| 2.2.3 古生界寒武系中统(∈2) | 第21页 |
| 2.2.4 古生界寒武系下统(∈1) | 第21-22页 |
| 2.2.5 元古界上统震旦系上统灯影组(Zbdn) | 第22页 |
| 2.2.6 下元古界 | 第22页 |
| 2.2.7 岩浆岩 | 第22-23页 |
| 2.3 地质构造 | 第23-26页 |
| 2.3.1 区域地质构造背景 | 第23-24页 |
| 2.3.2 场地地质构造 | 第24-26页 |
| 2.4 水文地质条件 | 第26-27页 |
| 2.4.1 水文概况 | 第26页 |
| 2.4.2 地下水类型及富水性 | 第26页 |
| 2.4.3 地下水补给、径流和排泄条件 | 第26-27页 |
| 2.4.4 地下水水质类型及腐蚀性 | 第27页 |
| 2.5 不良地质现象 | 第27-28页 |
| 2.6 隧道围岩级别 | 第28-31页 |
| 2.7 隧道地应力 | 第31-32页 |
| 2.8 隧道工程地质评价 | 第32-33页 |
| 2.8.1 隧道进口段工程地质评价 | 第32-33页 |
| 2.8.2 隧道出口段工程地质评价 | 第33页 |
| 2.8.3 隧道洞身段工程地质评价 | 第33页 |
| 2.9 本章小结 | 第33-36页 |
| 第3章 深埋隧道微震监测系统的建立及性能测试 | 第36-54页 |
| 3.1 微震监测系统概况 | 第36-38页 |
| 3.1.1 微震监测技术的原理 | 第36页 |
| 3.1.2 微震监测技术的特点 | 第36页 |
| 3.1.3 微震监测系统的构成 | 第36-38页 |
| 3.2 微震监测系统的方案布置 | 第38-41页 |
| 3.2.1 主机及信号采集系统布置 | 第38页 |
| 3.2.2 电缆线的埋设 | 第38-39页 |
| 3.2.3 传感器布置及轮换方案 | 第39-41页 |
| 3.3 微震监测系统波速确定 | 第41-43页 |
| 3.4 现场硬件滤噪和软件滤噪 | 第43-45页 |
| 3.4.1 硬件方面 | 第44页 |
| 3.4.2 软件方面 | 第44-45页 |
| 3.5 微震监测系统定位精度优化 | 第45-52页 |
| 3.5.1 传感器阵列优化 | 第45-50页 |
| 3.5.2 微震波形到时拾取优化 | 第50-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-54页 |
| 第4章 隧道微震活动事件特征分析 | 第54-73页 |
| 4.1 隧道微震信号数据库建立 | 第54-61页 |
| 4.1.1 微震信号分类与特征分析 | 第54-58页 |
| 4.1.2 微震信号幅频分析 | 第58-61页 |
| 4.2 微震活动特征分析 | 第61-71页 |
| 4.2.1 微震活动与现场地质条件关系 | 第61-64页 |
| 4.2.2 微震活动的时间和空间分布规律 | 第64-68页 |
| 4.2.3 微震活动的震源参数分析 | 第68-71页 |
| 4.3 本章小结 | 第71-73页 |
| 第5章 基于微震监测的神经网络岩爆预测应用 | 第73-93页 |
| 5.1 岩爆影响因素分析 | 第73-76页 |
| 5.1.1 影响岩爆的一般参数 | 第73-74页 |
| 5.1.2 基于微震信息的岩爆影响参数 | 第74-76页 |
| 5.2 神经网络模型的建立 | 第76-80页 |
| 5.2.1 样本选取 | 第76-77页 |
| 5.2.2 模型结构 | 第77-78页 |
| 5.2.3 神经网络模型的学习效果及误差分析 | 第78-80页 |
| 5.3 岩爆综合预警案例和神经网络模型的应用 | 第80-92页 |
| 5.3.1 基于现场工程地质特征的岩爆预警 | 第82-85页 |
| 5.3.2 基于微震活动特征的岩爆预警 | 第85-90页 |
| 5.3.3 基于微震监测的神经网络岩爆预警 | 第90-92页 |
| 5.4 本章小结 | 第92-93页 |
| 结论与展望 | 第93-95页 |
| 1 结论 | 第93-94页 |
| 2 不足与展望 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-102页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第102页 |