用岩石和泥土分类模型对疏浚生产力进行
预测
摘要：疏浚产能预测对疏浚过程的成本控制和优化调度起着重要的作用。然而，由于不确定变量的存在，很难达到令人满意的预测效果，包括岩石、土壤、水性能；挖泥船的主要性能指标和环境的限制。在重量的条件属性用粗集理论以及条件熵计算的复杂条件下，本文对疏浚材料进行了定量分类，。然后，在考虑到岩石和土壤的影响，挖泥船的主要性能指标，以及水下环境的影响的情况下，建立了一个对挖泥船生产效率进行预测的模型。这种方法适用于中国天津的土地复垦项目。在研究的情况下，与现实情况相比挖泥船的生产效率是相当好的预测，该模型提供了一种针对疏浚成本控制和进度计划制定的可行的方法和技术工具。
关键词：疏浚工程；岩土分类；粗糙集理论；疏浚生产率；预测
介绍：
疏浚是一个高资本投资和高风险的行业。因此，疏浚生产力的预测对控制成本和优化调度效率是至关重要的。当疏浚时的环境和船只性能已知时这些预测是相对准确的。然而，在
事实上，每一阶段的疏浚过程有不确定因素，并且小的变化可能对挖泥船的操作员成功完成他或她工作的能力产生显著的影响（Bray等人。1997）。
许多有价值的研究已经揭示生产力和疏浚环境变量之间的相关性（安德森和巴克多尔2010；布拉兹凯等人。2001；亨利克森等人。2012；manap和voulvoulis Vervoort 2014；费福尔特1997。）这些变量中，水下疏浚材料性能对疏浚生产率有很大的影响。在相同的切削力的情况下，在硬材料的生产率比软质材料低很多。同时，这些属性是非常困难确定准确的，因为它们隐藏的自然和复杂的成分。因为这些原因，岩石或土壤中的存在会影响挖泥船的类型的选择同时会导致不同施工技术的应用，这些施工技术一定会对生产效率产生影响。
在挖掘疏浚材料的过程中，岩石和土壤是必须分类的变量以此来描述它们在采矿，运输和开垦中对疏浚机器的影响。这些分类可以根据不同的岩石和土壤的起源，矿物成分，或不同力学参数（MOT 1996；ASTM 2007；BSI 1999；USBR 2001）而变化。因为疏浚材料是一种混合的土壤和岩石，可能的组合是相当复杂的。因此，它是难以肯定地建立一个定量分类这些不同参数的光。
传统方法只注重定量分析一个影响疏浚效率的因素或影响疏浚效率变量之间的相关性，但他们没有充分考虑另外的因素，特别是没有考虑岩石和土壤特性。本文的目的是提供一种预测疏浚生产力的方法。首先，提出一个注重岩石和土壤的分类模型。其次，这些分类会被定量计算用来改进粗集理论。第三，通过考虑疏浚物的条件，主要挖泥船的性能指标和施工技术的应用，建立了疏浚产能预测方法。该方法的实际应用表明，与实测生产力相比，计算结果是合理的。这项研究的结果可以广泛应用于疏浚生产力预测。
分类模型
疏浚材料有不同的形式，其中有几个是列于图1。根据粒度分布的评估，它们可以被分为八组：[Os]=有机土泥炭,[Mu]=泥土,[Ms]=淤泥类土,[Cs]=粘性土,[Si]=粉类,[Ss]=沙质土壤,[Gs]= 碎石土类,和[R]=岩石。为了进一步确定疏浚材料的工程特性，给出了七种典型的物理力学参数：[N]=标准渗透试验计数（SPT）;[]=天然容重（）;[]=液性指数;[]=剪切强度（kPa）;[]=用63.5千克锥的锤击计数的重型动力触探;[DG]=密集准则;和[]=单轴饱和抗压强度（MPa）。鉴于这些参数，疏浚岩石和土壤可分为13个分类水平。图2显示了岩石和土壤分类的数学模型。
在图2，=八粒度分布群的集合；=一个分类索引集合，包含七种典型参数及其限值；而=一个由每种土壤分类和相应的指标权重的加权平均值结果所确定的1到13级的分类数据的集合。参数是与相应突然有相关性的。例如，有机土壤，泥炭，和泥土类都定义为1级，这意味着=1。此外，=每种土壤分类指数的加权集合；=土壤耦合和土壤分类数据的集合；并且=耦合运算符号。
这个疏浚材料的定量分类指标体系和相应的指标限制显示在表1中，如表1所示[Os]和[Mu]是一级，[Ms]是二级，[Cs]处于三到五级之间，[Ss]处于六到八级之间，[Gs]处于九到十级之间，而[R]则在十一到十三级之间。
为了解决图2中的数学模型，更具体地说，要定量计算疏浚材料的分类，步骤如下：（1）确定材料组和定量分类指标；（2）如果结果和相应的指标限制的基础不一致，那么就利用粗集理论对各土壤分类指标的权重进行计算；（3）用加权平均值的方法对分类进行计算。图三显示了一种定量分类疏浚材料的算法流程图
属性权重法
1980年帕夫拉克提出的粗集理论是一种人工智能和认知科学的重要的基本方法，特别是在机器学习，智能系统，归纳推理，模式识别，整分论、知识发现、决策分析和专家系统（Pawlak和Skowron 2007）等领域的研究中。粗集理论中的一个重要的方面是衡量属性的意义。在删除一个属性后，如果分类能力变化很大，那么属性被认为是重要的；否则，它被认为是不重要的。为了定量计算分类的能力，条件熵这一方法被采用。在下面的章节中，作者将简要介绍本文中所使用的一些概念。
知识
假设存在一个非空有限集合对象的U和一组等价关系R，然后由R 在U上产生的一个分区就是知识，表示为UŀR，让empty;表示空集 。如果Psube;R和Pne;empty;，所有等价关系的交集（cap;P）在P中是也等价关系，被称为P上的不可分辨关系，表示为ind（P）。关系ind（P）包括U的一个分区，表示为Uŀind（P），缩写为UŀP。
知识系统
在粗集理论，一个知识系统S可以被定义为如下：
S =（U，R，V，F） （1）
其中，U = {，...，}; R =一个非空属性集; V =一所有属性值的集合; f =信息函数对于分配每个属性的值; R =Ccup;D，其中Ccap;D=empty;，C= a条件属性集，和D =一个决策属性集。 决定表是一个具有条件属性和决策属性的知识系统。
知识约简
该术语的定义涉及可以从数据表被删除的数据，同时保持其基本性质。让aisin;R和
ind（R）= ind（R - {a}）;然后是一个知识或属性，可以在R中被删除。这个想法可以用于测量属性的意义。
条件熵
熵的概念起源于经典热力学和用于测量紊乱的系统的程度。然后，许多学者提出的条件熵或其作为变形知识的不确定性的量度。根据本理论（Shannon 2001；Yan 和 Han 2014），
知识D基于C的条件熵记为
（2）
其中S=（U，R）表示知识体系，其中是的一个子集而是的一个子集。
表2：疏浚粘土和岩石的困难程度
|
等级 |
困难程度 |
|
简单 |
0.8-1.0 |
|
不那么简单 |
0.6-0.8 |
|
适中的 |
0.4-0.6 |
|
有些困难 |
0.2-0.4 |
|
困难 |
0-0.2 |
表3：CSD对于不同岩石和粘土分类的疏浚效率
|
粘土和岩石 |
分类 |
困难程度 |
疏浚效率 |
|
[Os]和[Mu] |
1 |
简单 |
0.9 |
|
[Ms] |
2 |
简单 |
0.9 |
|
[Cs] |
3 |
简单 |
0.9 |
|
4 |
不那么简单 |
0.7 |
|
|
5 |
有些困难 |
0.3 |
|
|
[Ss] |
6 |
简单 |
0.9 |
|
7 |
不那么简单 |
0.7 |
|
|
8 |
有些困难 |
0.3 |
|
|
[Gs] |
9 |
困难 |
0.1 |
|
10 |
困难 |
0.1 |
|
|
[R] |
11 |
适中 |
0.5 |
|
12 |
有些困难 |
0.3 |
|
|
13 |
困难 |
0.1 |
重要程度
在决策表，不同的条件属性可能有不同程度的意义。当添加条件属性，如果对于新的条件属性，决定属性的条件熵反应显示为极小的变化，度对于条件属性的重要性不高。因此本次测试可以帮助定义条件属性的重要程度：
（3）
给出的度的重要性，标准化处理也许可以进行，并且最后每个条件属性的权重可以计算：
（4）
分类等级及相应的各种指标的权重值然后分别地进行计算。通过使用加权平均法，最终分类等级可以计算，如式（5）：
（5）
其中 =最终分类水平；=各种指标的分类水平；和k=分类指标的数量。
预测模型
在疏浚工程，采用挖泥船主要分为两种类型—绞吸式挖泥船（CSD）和耙吸挖泥船。在这
论文作者着眼于CSD的疏浚产能。一个CSD的施工生产力包括疏浚生产力和泥浆泵管道的输送生产力。对于CSD，疏浚和运输工程互相有联系，而两者中被认为较小的效率的是挖泥船最终的施工生产力。在这一节中，对一个CSD的疏浚生产力进行计算。
根据MOT（1996），一个CSD疏浚生产力可以被表示为如下形式：
W=60K·L·h·v （6）
其中W =大型CSD的疏浚生产力; L =铰刀的前进距离（m);H =铰刀的切割厚度（米）;扩孔器（米/分）的V =铰刀的横向运动速度（m/min);，和K =铰刀的疏浚系数，这与实际挖掘的截面积有关，从0.8到0.9。在这篇文章中，会考虑到更多的因素，包括岩石和土壤特性及施工技术，并且在大量数据拟合的基础上，一个CSD的疏浚效率用公式表示如下：
W=60K·k·L·h·v· 550 （7）
其中Wge;550（/h）;k=在水下工作环境影响下挖泥船的系数，从0.7到0.9;和=
不同分类组合下挖泥船的疏浚生产力，如计算如式（8）。
（8）
其中，=某分类的疏浚生产力; xi;i=某种材料的重量值; N=分类材料;和 =产能预测的输入参数。为了解决方程（8），其难度相对于所述疏浚材料分为五类：容易，不容易，适当，
有些困难，和困难。表2总结了这五个水平，并且表3显示了每个分类的疏浚效率。
通过公式（7和8），CSD的疏浚生产力被计算出来。此方法弥补了传统计算方法忽略材料分类的影响的缺陷。
与测得数据的比较
本文所描述的分类模型和预测方法被应用于中国天津港的南岗填海工程中，那里平均水深14米，设
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