岩溶隧道突涌水灾害是严重制约岩溶隧道安全施工的瓶颈,一旦引发,将造成经济损失、工期延误以及人员伤亡等严重后果。由于地下工程环境的多变性和复杂性,岩溶隧道突涌水灾害发生概率一直无法得到准确计算。因此,建立新的岩溶隧道突涌水风险评估模型,精确预测突水概率和灾害后果,提出基于岩溶隧道防灾设计的预警机制具有重要工程价值。本文详细统计了近年来发生的重要岩溶隧道突水案例,完善现有风险分级标准。引入可靠度理论、GA-BP神经网络、贝叶斯网络建立新的风险评估模型,通过自主编制程序实现风险定量评估,并自建数据库建立风险等级与防灾措施之间的预警关系。取得主要研究成果如下:(1)研究确定了诱发岩溶隧道突涌水的3类11个影响因素的主次排序,获得了致灾性最强的4个主控因素,即不良地质、地形地貌、可溶岩与非可溶岩接触带、地下水位。引入概率分级标准,完善风险等级制度,在现有岩溶隧道涌水量分级的基础上确定亚级分级,进一步提高评估结果精度。(2)针对高压富水溶腔型岩溶隧道突水灾害,建立了基于可靠性理论和GA-BP神经网络的新型定量评估模型。选取岩盘最小防突厚度作为显性功能函数,利用可靠性理论通过确定每个随机变量的概率密度分布来计算突水概率。并利用GA-BP神经网络预测了突水造成的灾害后果。选择水压、水力补给、裂缝类型、充填条件、富水程度和溶洞储量等六个因素作为神经网络的输入层,以灾害后果作为输出层。筛选同类案例以获取各指标的统计信息,并使用MATLAB中的Normand函数将该信息转换为定量数据。结合突水的可能性和灾害后果对野三关隧道602溶腔进行风险评估,并于实际情况和PASM法评价结果进行对比,验证了模型的可行性和可靠性。(3)基于未识别灾害源或是指标信息精度不够的情况,建立贝叶斯网络风险评估模型。基于解释结构模型进行手工建模,再用因果图法修正,确定网络节点之间的从属关系。并基于对抗网络和层次分析法来生成对应的未突水样本,进一步丰富网络数据库。在模型通过训练和验证后,通过总体精度(ACC)等4项指标来对训练结果进行评估。最后将评估模型应用于上高山隧道DK490+373突水案例,验证了模型的可行性和准确性。(4)基于Visual Basic编程工具,对新建风险评估模型进行程序实现。对突水的灾害防治原则和措施进行归纳、统计,建立风险预警等级和灾害防治指导之间的关系。基于自主编制的程序,建立岩溶隧道突涌水灾害案例数据库,便于在风险评估后查询相似的工程案例,为类似工程施工提供指导和借鉴。该论文有图48幅,表41个,参考文献166篇。