ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЛЕСНЫХ ДОРОГ С ПАРОГИДРОИЗОЛИРУЮЩИМИ СЛОЯМИ ИЗ НЕФТЕЗАГРЯЗНЕННЫХ ГРУНТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Рассмотрены основные проблемы по совершенствованию методов проектирования лесных автомобильных дорог путем использования добавок из отходов нефтяной промышленности. Лесотранспортная инфраструктура, чаще всего располагается в сложных природно-климатических условиях, что накладывает определенные ограничения на применение дорожно-строительных материалов, способных обеспечивать требуемые прочностные характеристики дорожных конструкций. Применяемые при проектировании лесотранспортной инфраструктуры дорожно-строительные материалы отличаются не только стабильностью своих прочностных характеристик, но и отличаются значительной стоимостью. В тоже время на территориях многих лесосырьевых баз скопилось значительное количество отходов нефтяной промышленности. Речь идет о нефтезагрязненных грунтах. Несмотря на значительное количество исследований, задача использования нефтезагрязненных грунтов для лесных дорог остается нерешенной. Целью исследований стала разработка метода проектирования составов нефтезагрязненных грунтов для парогидроизолирующих слоев дорожных конструкций лесных дорог на основе интеллектуальной системы в виде нейронечеткой сети. В работе были решены следующие задачи: оценка физико-механических свойств различных составов нефтезагрязненных грунтов для парогидроизолирующих слоев лесных дорог; обоснование перечня исходных и выходных параметров смесей из нефтезагрязненных грунтов; формирование обучающих выборок для настройки нейронной сети для оценки предела прочности конструктивного слоя лесных дорог; разработка нейронечеткой сети в среде MATLAB; обучение нейронечеткой сети по тестовым примерам. Результатами работы стала разработка составов нефтезагрязненных грунтов, стабилизированных гранулометрическими добавками и минеральными вяжущими. Было определено, что для обеспечения нормативных значений конструктивной прочности парогидроизолирующих слоев лесных дорог необходимое количество введения в суглиныстые нефтезагрязненные грунты гранулометрической добавки должно быть не менее 55%. При этом, вяжущего должно быть от 12 до 15%, при его марочной прочности не менее 20 МПа. Для супесчаных нефтезагрязненных грунтов вяжущего должно быть от 6 до 8%, при марочной прочности не менее 5 МПа. Учитывая достаточную адекватность испытаний, результаты подборов добавки могут быть рекомендованы для использования в практике проектирования дорожных одежд лесных дорог.

Ключевые слова: лесные дороги, нефтезагрязненные грунты, лесотранспортная инфраструктура, нейронечеткая сеть.

FOREST ROAD DESIGN WITH VAPOR HYDRAULIC LAYERS FROM OIL CONTAMINATED SOILS USING NEURAL NETWORKS

The main problems of improving the methods of designing forest roads through the use of additives from the waste of the oil industry are considered. Forest transport infrastructure is most often located in difficult natural and climatic conditions, which imposes certain restrictions on the use of road construction materials that can provide the required strength characteristics of road structures. The road construction materials used in the design of forest transport infrastructure are distinguished not only by the stability of their strength characteristics, but also by their significant cost. At the same time, a significant amount of oil industry waste has accumulated in the territories of many timber resource bases. We are talking about oil-contaminated soils. Despite a significant amount of research, the problem of using oil-contaminated soils for forest roads remains unresolved. The aim of the research was to develop a method for designing the compositions of oil-contaminated soils for vapor-hydro-isolating layers of road structures of forest roads based on an intelligent system in the form of a neuro-fuzzy network. The following tasks were solved in the work: assessment of the physical and mechanical properties of various compositions of oil-contaminated soils for vapor-waterproofing layers of forest roads; substantiation of the list of initial and output parameters of mixtures from oil-contaminated soils; formation of training samples for setting up a neural network to assess the ultimate strength of the structural layer of forest roads; development of a neuro-fuzzy network in the MATLAB environment; learning a neuro-fuzzy network from test cases. The result of the work was the development of compositions of oil-contaminated soils stabilized with granulometric additives and mineral binders. It was determined that in order to ensure the normative values of the structural strength of the vapor-waterproofing layers of forest roads, the required amount of introduction of a granulometric additive into loamy oil-contaminated soils should be at least 55%. At the same time, the binder should be from 12 to 15%, with its grade strength of at least 20 MPa. For sandy loamy oil-contaminated soils, the binder should be from 6 to 8%, with a grade strength of at least 5 MPa. Given the sufficient adequacy of the tests, the results of the selection of the additive can be recommended for use in the practice of designing pavement for forest roads.

Key words: forest roads, oil-contaminated soils, forest transport infrastructure, neuro-fuzzy network.