2023年6月2日-3日，第二届重大基础设施岩土工程灾害与恢复--数字岩土工程学术研讨会在杭州顺利召开。本次研讨会凝练新时代岩土工程中的前沿科学问题，应对重大基础设施岩土工程建设所面临的难题和挑战，促进岩土工程基础理论和技术的发展，同时增进同行间的学术交流及合作。会议邀请了来自新加坡科技设计大学、浙江大学、同济大学、大连理工大学、中南大学、西南交通大学、浙江工业大学等国内外知名高校的专家学者进行专题报告，共同交流数字岩土工程研究领域的前沿科学问题。会议由浙江工业大学、浙江省力学学会岩土力学与工程专业委员会、浙江省岩土力学与工程学会岩土本构理论与数值分析专业委员会主办，浙江工业大学土木工程学院承办。黄宏伟教授、张洁教授、张东明教授、张晋彰博士后参加了会议，并进行了学术报告及学术交流。

图1 会议开幕式

黄宏伟教授受邀作了题为《ML赋能盾构隧道的建养全过程》的特邀报告。黄宏伟教授围绕如何通过机器学习赋能盾构隧道设计、施工和运维等建设和运营养护全过程，介绍了团队最新的研究进展与实践应用，并指出AI赋能传统土木工程是潜力巨大的路径，而机器学习是当今最流行的开展复杂岩土及地下工程研究的趋势之一。

图2 黄宏伟教授报告及交流

张洁教授受邀作题为《滑坡时间概率预测方法》的特邀报告。报告介绍了基于线性和非线性速率倒数模型的滑坡时间概率预测理论，线性速率倒数模型预测效果更好；建立了基于极大似然法和贝叶斯机器学习的速率倒数模型标定方法，比较了两者的预测准确性；将滑坡时间概率预测方法推广到位移对数模型中，提高了工程实用性。

图3 张洁教授报告及交流

张东明教授针对岩土工程数字化的应用发展、岩土工程不确定性量化、机器学习在岩土工程中的应用以及基础设施韧性评价等与会专家学者进行了深入讨论交流，分享了相关学术见解和实践经验。

图4 张东明教授交流讨论

张晋彰博士后受邀作题为《参数空间变异性与邻近加载耦合作用下隧道非线性演化规律研究》的邀请报告。报告介绍了基于机器学习算法的空间变异性特征参数智能估计；分析了考虑参数空间变异性与邻近加载耦合作用下对隧道的影响；建立了代理模型提高计算效率并评估了机器学习模型的不确定，提出了简化方法方便工程应用。

图5 张晋彰博士后报告及交流

此次研讨会不仅为数字岩土工程领域搭建了一个广阔的学术交流平台，也为行业内的其他相关领域提供了一个互相学习、分享经验的机会。与会者表示，本次研讨会内容充实、收益颇丰，充分展现了近年来数字岩土工程领域的新进展、新成果，期待未来能取得更蓬勃的发展。

图6 与会者合影

撰稿：张晋彰 朱帅达

编辑：庞皓俊

校对：吴双益

审核：黄忠凯