智能岩石力学的发展 岩石力学任建喜

２００２焦

中国钎攀挖

院刊第４期

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智能岩石力学的发展

冯夏庭

（武汉岩土力学研究所

武汉４３００７１）

摘要智能岩石力学是为突破“数据有限”和“变形破坏机理理解不清”的“瓶颈”而提出的一个新

的交叉学科分支，在岩石力学专家系统、非线性动力学模型、参数反演、本构模型识别、开挖过程全局优化、集成智能分析等研究方面已取得重要进展。指出多场耦合智能模型、多尺度模型、精细仿真、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ模型、遥控试验系统、综合集成系统等研究是下一步的发展方向。变革思维方式，加强原始创新和破坏性创新，建立智能岩石力学分析平台是本学科发展的关键对策。

关键词智能岩石力学，进展，趋势

析方法的“瓶颈”［２］。由于真实材料的理论体系尚未

１

引言

建立，许多岩石力学问题的数学力学描述要么不存岩石力学研究的

在，要么是弱的或不完整的，目前还没有一个被广对象是非均质、非连泛接受的普适性概念模型。因此，“沿用弹塑粘性续、各向异性的岩石理论等为基础的确定性求解方法，并未得到恰如人（体），其力学行为大多意的效果”，“在将来，不敢断言这种方法是否会对具有高度的不确定性这样一类问题的研究有新的突破，但至少在今天还

与非线性，并受到地质不可能将这类问题的研究提高到一个新的高度”，

构造、地应力、水、温

“谋求新的、更为综合的手段来解决问题，是迫待研度、压力、开挖施工乃

究的当务之急”旧Ｊ。

至水化学腐蚀的影响。目前主要采用的是以连续为了突破“数据有限”和“变形破坏机理理解不介质力学为基础的确定性研究方法，在特定的假设

清”的“瓶颈”，我们另辟蹊径，提出了智能岩石力学条件下求解。这种一对一的映射研究方法，使得岩

的研究方法。它是自学习、非线性动态处理、演化石力学模型越来越复杂（例如，弹性、弹塑性、弹粘识别、分布式表达等非一对一的映射研究方法以及多方法的综合集成研究模式，是建立节理岩体真实

塑性、各向异性弹粘塑性、流变损伤断裂力学、各向

特征的新型分析理论和方法，是涉及人工智能、非

异性流变损伤断裂力学模型等），要确定的力学参

线性科学、系统科学、力学、地学与工程科学的交叉数越来越多（有的模型需要确定几十个力学参数），

综合研究方法。这种方法可从积累的实例中学习支持模型所需的信息呈指数增长ｎ］。然而，“数据有挖掘出有用的知识，非线性动态处理可使认识通过

限”和“变形破坏机理理解不清”是这种确定性分

・收稿日期：２００２年６月２０日

万方数据

４期

智能岩石力学的发展

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不断的实践来接近实际，演化识别可以在事先无法假定问题精确关系的情况下找到合理的模型，分布式表达使得寻找和表达多对多的非线性映射关系成为可能。

２研究现状

智能岩石力学的提出最早受人工智能专家系

统解决经验问题的优越性的影响，岩石分类专家系

统的建立极大地推动了基于经验知识推理方法的

应用，一些岩石力学问题的神经网络模型的出现又

展示了自学习、非线性动态处理与分布式表达方法

的强大生命力。这些研究启发作者进行了深入的

思考，并开展了卓有成效的研究工作。因此，智能岩石力学的学术思想雏形最早出现在文献［３］，文献［４］将智能岩石力学的学术思想介绍给国际同行。应国际岩石力学学会前主席ＳａｋｕｒａｉＳ．教授的特别邀请，作者在该学会会刊Ｎｅｗｓ

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＩＲＳＭ

上发表了有关智能岩石力学研究的评述文章［５］，就

该学科的发展提出了几点思考。２０世纪９０年代以来的国际岩石力学学会大会以及各大洲的岩石力

学大会都将其列为重要研究领域进行研讨。一些

大型研究计划，如我国国家自然科学基金及一些西

方国家的研究计划等，也都将其列为重点课题予以

支持，从而使智能岩石力学的学术思想不断深化，新的模型和方法不断涌现，研究队伍不断壮大，一些确定性分析方法无法解决的问题也得到了很好的解决。现在，该学术思想已渗透到岩石力学与工程的许多方面，取得了一系列重要进展，《智能岩石力学导论》一书对智能岩石力学的理论和方法进行了阶段性的系统总结［６］。

这些进展包括：建立了适用于围岩分类、隧道

（巷道）支护设计、边坡破坏模式识别与安全性估

计、采场稳定性估计的专家系统，提出了基于范例推理（ｃａｓｅ．ｂａｓｅｄｒｅａｓｏｎｉｎｇ）的边坡稳定性评价方法。提出的可以考虑对负属性的一种新的数据挖掘方法，能从硐室围岩稳定性的实例数据中挖掘出知识，并将得到的关联规则输入到专家系统，进行不确定性推理，对地下硐室围岩的稳定性进行合理的判别。

发现边坡、隧道、巷道的位移时间序列、岩石破

万方数据

裂过程的声发射事件序列和煤矿顶板来压序列等构成的非线性动力学系统，都可以用石…＋。＝ⅣⅣ（ｎ，ｈ。，ｈ：，１）（ｘ，＋，，ｘ：＋Ｐ，．一，ＸⅢ）进行合理的

描述。其中ｘ。＋，为当前时刻的信息，（Ｘ。＋，，Ｘ：…

…，瓦＋。）为其先前ｎ个时刻的信息。用该模型对三峡工程永久船闸高边坡的变形进行了准确的４－ｄｉ计。

鉴于许多复杂条件下岩石本构模型的结构很难事前准确地给定，提出了基于神经网络学习和分布式表达的识别新方法：

ＮＮ：Ｒ“一Ｒ？

Ａａｊ＝ＮＮ（△勺，ｑ一１，勺一１，…乃一Ｉ，８卜Ｉ）

以及基于遗传规划．数值分析．遗传算法耦合识别的新方法。并用该方法得到了砂岩、硅藻软岩本构模型和边坡安全分析模型。

为解决岩石力学参数反演的多参数组合带来的解的不惟一性问题，提出了基于神经网络．数值分析一遗传算法的全局优化反演新方法和基于支持向量机．数值分析一遗传算法的全局优化反演新方法。应用该方法成功地反演了三峡工程永久船闸区的弱风化区、完整的微新花岗岩区以及由于施工扰动而在坡体内形成的卸荷变形区和损伤松动区的弹性模量及两个地应力回归公式中的常数项。

大型硐室群、采场的开挖，实际上是一个能量积聚、转移和耗散的过程，不同开挖顺序会使能量的耗散不同，直接导致工程最终的稳定性状态不同。因此，需要对开挖、加固的顺序等进行优化。针对这一问题，提出了动态规划方法、进化有限元方法和并行进化神经网络有限元方法。前者寻找的是开挖顺序的分级优化，即从几种可能的开挖步

中选择一个最好的作为下～步开挖，逐级选优。用

该方法对拉西瓦、广蓄、十三陵蓄能、小浪底、三峡等电站的洞群稳定和施工顺序做了优化分析。后两种方法是寻找整个开挖过程（路径）的优化，即从

可能的开挖路径中选择最佳的开挖路径。用该方

法对水布垭水利枢纽地下厂房的软岩置换顺序进行了优化。

还将多种分析方法进行综合集成，建立了一些

综合集成智能分析模型和系统。例如，作者在国家“八五”攻关项目的支持下完成的边坡稳定性综合

中国科ｅｄｔ，院院刊

・

学科发展２００２拄

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集成智能分析系统，作者与南非科学院采矿研究所和金山大学联合建立的南非深部金矿的岩爆风险估计专家系统等。这些新型分析方法的提出和应用已经显示出智能岩石力学在解决复杂岩石力学

问题中的强大生命力。３未来发展趋势

鉴于强地震、高温、高压、强渗透压、化学腐蚀及其耦合对岩石力学问题的影响越来越复杂，智能岩石力学的发展，是要提出能高效地分析与识别这些极复杂环境下岩石力学行为的具有智能特征的数值方法、全耦合的智能模型和智能数值方法（如智能温度一水力．力学一化学耦合模型和分析方法），以及具有极强智能特征的非一对一映射的分析方法、多种方法的综合集成系统和模型、研究岩石损伤局部化过程的大规模精细仿真方法、多尺度岩石破坏过程的信息分形自相似性以及由小尺度信息预测大尺度信息的分形重构方法。基于Ｉｎｔｅｍｅｔ的方法可能是未来将要发展的一种方法。这里要研究的是全球范围内Ｉｎｔｅｍｅｔ的分布式信息获取、动态及时处理方法，基于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的分布式计算模型等。建立全球范围科学家进行有效合作研究的Ｉｎｔｅｍｅｔ模型和遥控实验系统，开发虚拟实验设备，使得异地的科研人员能像本实验室人员一样，可以实时地观察整个实验过程并得到结果。

４社会需求与发展对策

西部大开发等相关战略的实施，使大规模的岩石工程建设以前所未有的速度展开，这给岩石力学研究提出了许多新的挑战。例如，深部岩体中储存核废料需要考虑１万年安全的温度、水力、力学与

化学效应及其耦合问题；设计中的溪落渡水电站的

主厂房规模为７５

Ｘ

３０Ｘ

３００ｍ，远远超出了现行规范

的研究范围；矿床开采深度的增加使得高应力问题

越来越突出；南水北调西线工程将要遇到强地震、活动断裂、高应力、冻土等问题。另＃１－，深部岩体中国家战略能源储存要遇到反复注采循环过程中硐腔围岩的渗透性与稳定性问题；我国驻南斯拉夫大使馆被炸、“９１１”事件使得建立地下安全防御工程显

万方数据

得更为迫切等等。这些日益复杂的岩石力学问题

不仅涉及到国家战略工程的安全，也涉及到国家重大基础设施的安全，迫切需要大力Ｙｔ＝展智能岩石力学研究。

另一方面，工程灾害的频繁发生造成了惨重的人员伤亡，使得工程维护的费用大大增加。例如，

全国每年因滑坡灾害造成的损失在１０亿元以上，铁路沿线平均每年因滑坡造成的经济损失近亿元，

整修投资费６６００万元，因泥石流每年所用的修复费和整建工程费达７０００余万元。崩塌、滑坡和泥石流灾害使全国有近千座水电站及数百座水库受到严重威胁，仅云南省就已毁坏水电站３６０座、水库５０座。密云土坝在１９７６年唐山地震时，下游面液化造成大滑坡，被迫放空水库进行维修。河南板桥混凝土闸及土坝水库，１９７５年由于遭强暴雨洪水漫顶溃坝，造成２０多万人伤亡，驻马店地区良田破坏达数万亩。２０００年６月６日四川省古蔺县发生崩塌、滑坡、泥石流，出现规模大小不等的灾害点几百处，古蔺县南部的２０多个乡镇、２０８个村、３９０４７户、

１６万人受灾，４１人死亡、５人失踪、５８人重伤，据估算，灾害造成直接经济损失１．８２亿元。２００１年５月

１日晚发生在重庆市武隆县的滑坡性地质灾害，造成７９人死亡。四川省、重庆市共有８０余个县城、上千个小乡镇、３０万间房屋受到上体滑坡灾害的威胁。三峡库区蓄水后，将产生１０００多个滑坡体，２００３年前国家将投资４０４Ｚ，元进行治理。这表明了大力开展智能岩石力学研究，提高重大工程灾害预测预报与控制水平的迫切性。

面对上述两点，我们再也不能只重视工程建设的投入，而不重视前期研究的投入；再也不能仅习惯于根据规范或经验进行工程设计，而不重视前期

的科学研究。因为许多工程建设遇到的问题已远远超出了现行的规范和经验范围。西方国家在这方面的投入和超大研究计划的实施给了我们很好的启示。例如，美国、日本、英国、法国、德国、西班牙、瑞典、芬兰、加拿大与欧盟联合资助了温度．压力一水力耦合的国际合作项目ＤＥＬＯＶＡＬＥＸ，年研究经

费０．８１亿瑞典克郎，研究时间为１９９２ｍ２００５年。

因此，对于工程灾害频发的我国更应大力开展智能

岩石力学等相关的创新研究，打破惯性思维，增加

４期智能岩石力学的发展

２５９

经费的投入，重视原始创新和破坏性创新研究方法的培植，争取在温度．压力一水力一化学腐蚀过程的耦

２

Ｓｔｏｃｋｈｏｌｍ，Ｓｗｅｄｅｎ：１９９６．ＤｅｔｏｕｒｎａｙＥ

Ｊ，ＰｅａｒｓｏｎＲＰ，ＴｈｉｅｒｅｅｈｎＭ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇｒｏｃｋｍｅ－

合分析方法、基于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的分布式计算方法、非线

性本构模型和参数的识别方法、工程节理岩体稳定性的大规模精细仿真算法、确定性与不确定性分析方法的综合集成等方面获得突破，提出更多快速可靠的智能分析、预测、预报与控制方法，建立智能岩石力学分析平台，以确保国家战略工程和基础设施

４

ｃｈａｎｉｃａｌｐｒｏｃｅｓｓｅｓｉｎｐｅｔｒｏｌｅｕｍｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎａｎｄｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ．Ｎｅ－

ＷＳ

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＩＳＲＭ，１９９３，２（１）：１７—２０．

３冯夏庭，林韵梅．岩石力学与工程专家系统（专著）．沈

阳：辽宁省科技出版社，１９９３．

Ｘｉａ－Ｔｉｎｇ

ｎｅｗ

Ｆｅｎｇ，Ｋａｔｓｕｙａｍａ，ＷａｎｇＹｏｎｇｊｉａ，ＬｉｎＹｕｎｍｅｉ．Ａ

ＲｏｃｋＭｅｃｈａｎｉｃｓ

ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ－－ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｎｄＲｏｃｋＥｎｇｉｎｅｅｒ－

建设的安全以及人民生命财产的安全，并保持我国

在该领域的国际领先地位。

５

ｉｎｇ．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＲｏｃｋＭｅｃｈａｎｉｃｓａｎｄＭｉｎｉｎｇＳｃｉ－

ｅｎｅｅｓ，１９９７，３４（１）：１３５—１４１．

Ｘｉａ—Ｔｉｎｇ

主要参考文献

１

ＳｔｅｐｈａｎｓｓｏｎＯ，ＨｕｄｓｏｎＴａｓｋ

Ｆｅｎｇ，ＹｏｎｇｊｉａＷａｎｇ．Ｓｏｍｅ

Ｔｈｏｕｇｈｔｓ

Ｃｏｎｃｅｒｎｉｎｇｔｈｅ

Ｊｏｕｒｎａｌｏｆ

ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＩｎｔｅＵｉｇｅｎｔＲｏｃｋ

Ｍｅｃｈａｎｉｃｓ．Ｎｅｗｓ

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ｏｎ

ＩＳＲＭ，２０００，６（２）：１４—１７．

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２０００．

４一Ｓａｔｔｅ

ｔｏ

ｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓｔａｔｅｍｅｎｔ

ｃｏｕｐｌｅｄＴ－Ｈ—Ｍ

ｉｓｓｕｅｓ

ｒｅｌａｔｅｄ

ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，Ｄｒａｆｔ１，Ｄｅｃｏｖａｌｅｘ

Ｐｒｏｊｅｃｔ．

ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＲｏｃｋＭｅｃｈａｎｉｃｓ

ＦｅｎｇＸｉａｔｉｎｇ

（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＲｏｃｋａｎｄＳｏｉＩＭｅｃｈａｎｉｃｓ，ＣＡＳ，４３００７１Ｗｕｈａｎ）

Ａｓａｎｅｗｄｉｒｅｃｔｉｏｎ．ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｒｏｃｋｍｅｃｈａｎｉｃｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅ“ｂｏｔｔｌｅ－ｎｅｃｋ”ｐｒｏｂ—

ｌｅｍｒｅｓｕｌｔｅｄｆｒＯｍ“ｄａｔａ—ｌｉｍｉｔｅｄ”ａｎｄ“ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｏｆｍｅｃｈａｎｉｓｍ”．Ｎｅｗｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｓｕｃｈａｓ

ｅｘｐｅｒｔｓｙｓｔｅｍ，ｎｏｎｌｉｎｅａｒｄｙｎａｍｉｃｍｏｄｅｌｉｎｇ，ｂａｃｋａｎａｌｙｓｉｓｏｆｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆ

ｃｏｎｓｔｉｔｕｔｉｖｅｍｏｄｅｌ，ｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍｕｍｏｆｅｘｃａｖａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ，ａｎｄｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｏｄｅｌｉｎｇａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．ＴｈｅｆｕｒｔｈｅｒｓｔｕｄｙｗｉｌｌｆｏｃｕｓｏｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴ－Ｈ—Ｍ—Ｃｃｏｕｐｌｉｎｇｍｏｄｅｌｉｎｇ．ｍｕｌｔｉ—ｓｃａｌｅｍｏｄｅ—ｌｉｎｇ，ｆｉｎｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，Ｉｎｔｅｒｎｅｔ—ｂａｓｅｄ

ｍｏｄｅｌｉｎｇ，ｒｅｍｏｔｅ－ｃｏｎｔｒｏｌｔｅｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌ，ａｎｄｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ

ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｍｏｄｅｌｉｎｇ，ｅｔｃ．Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｏｆｔｈｉｎｋｉｎｇｍｏｄｅａｎｄｄｉｓｒｕｐｔｉｖｅｉｎｎｏｖａｔｉｏｎａｒｅａｄｖａｎｃｅｓｔｒａｔｅ—ｇｉｅｓｔｏｄｅｖｅｌｏｐｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｒｏｃｋｍｅｃｈａｎｉｃｓ．

冯夏庭武汉岩土力学研究所副所长（主持工作），研究员，博士生导师。１９８２年毕业于东北

大学，１９９２年１月获博士学位。中国科学院“百人计划”入选者，现任中国岩石力学与工程学会数

值模拟专业委员会副主任委员，曾任南非金山大学客座教授、日本资源环境综合研究所客座研究

员、日本ＩＴＩＴ特别研究员等职。主要从事智能岩石力学研究，主持了中日政府国际合作项目“岩石

破裂、地震预测动态网络研究”、国家自然科学基金等课题近２０项。曾应邀在６个全国性大会和国际会议上作大会报告。以第一获奖人获省、部级自然科学奖一、二等奖各ｌ项，出版专译著４部，发

表ＳＣＩ收录论文１４篇，Ｅ１收录３０余篇、四卯收录近２０篇。

万方数据