Resumen

El aplastamiento del túnel es uno de los principales desastres geológicos que a menudo ocurren durante la construcción de túneles en masas rocosas débiles sometidas a altas tensiones in situ. Esto podría causar atascos de escudos, excesos de presupuesto y retrasos en la construcción e incluso podría llevar a la inestabilidad del túnel y a víctimas. Por lo tanto, la predicción o identificación precisa del aplastamiento del túnel es extremadamente importante en el diseño y construcción de túneles. Este estudio presenta una aplicación modificada de una máquina de vectores de soporte (SVM) multiclase para predecir el aplastamiento del túnel basada en cuatro parámetros, es decir, diámetro (), profundidad enterrada (), rigidez del soporte () e índice de calidad de excavación de roca (). Compilamos una base de datos de la literatura, que incluye 117 historias de casos obtenidas de diferentes países como India, Nepal y Bután, para entrenar el modelo SVM multiclase. El modelo propuesto fue valid

• Materias:Etringita Microestructura Ingeniería portuaria Método estocástico Conductividad hidráulica
• Subjects:Ettringite Microstructure Port engineering Stochastic method Hydraulic conductivity
• Palabras claves:Estrechamiento del túnel; Desastres geológicos; Retrasos en la construcción; Máquina de vectores de soporte; Predicción; Masas rocosas
• Keywords:Tunnel squeezing; Geological disasters; Construction delays; Support vector machine; Prediction; Rock masses