基于MEC-BP高海拔隧道供氧浓度与劳动强度规律研究

作者：陈政; 郭春; 谌桂舟; 张佳鹏; 许昱旻

来源：西南交通大学学报, 2022, 1-7.

• 隧道
• 供氧
• 神经网络
• 拟合
• 平均能量代谢率

为解决高海拔隧道施工供氧关键技术，开展了高海拔隧道供氧浓度及劳动功率对劳动强度的影响研究。通过在西藏拉萨达孜区的圭嘎拉隧道进行现场实测，通过骑行台骑行模拟50W、75W和100W三种劳动功率，运用供氧机设置20.9%、25%和29%三种供氧浓度，以平均能量代谢率作为衡量劳动强度指标，采用肺通气量仪搜集6名测试人员在不同劳动强度和供氧浓度下的肺通量数据并转化为劳动强度指标，运用基于思维进化算法的前馈神经网络（mind evolutionary computation back-propagation， MEC-BP）对劳动强度指标进行拟合。研究结果表明：MEC-BP神经网络拟合数据的拟合优度（0.921）略高于GA-BP（0.917）和BP（0.910）神经网络的拟合优度；实验测试和MEC-BP神经网络拟合数据显示50W低劳动功率下，施工人员平均能量代谢率对氧浓度的变化较小，最大约0.1 kJ/(min·m2)；在100W较高劳动功率下，25%供氧浓度可作为4200m高原供氧浓度参考值。

• 单位
  西南交通大学; 土木工程学院