随着隧道工程向西部长大山区发展,隧道工程地质灾害表现得更加明显。特别是在西部山区高地应力条件下软岩隧道大变形灾害更加严重。其围岩地质条件复杂多变、支护衬砌破坏、工期延误等都给隧道工程建设带来了非常大的困难并极大的增加了隧道建设的成本。鉴于此,设计实现高效准确的隧道大变形灾害风险评估及支护决策平台,对隧道进行有效的风险管理和辅助施工显得非常关键。新奥法（NATM）意在利用隧道施工过程信息反馈,实现信息化施工。本文针对隧道开挖揭露的围岩地质条件及支护措施进行定量化、动态化围岩地质条件更新预测及大变形风险评估,并在此基础上进行支护决策辅助。运用网络技术及B/S构架,采用Java语言搭建施工期大变形风险评估平台。论文取得以下主要成果:（1）通过马尔科夫过程建立隧道围岩地质情况动态更新预测模型;通过BP神经网络及377个大变形案例建立大变形预测模型;通过蒙特卡洛模拟和决策树理论建立大变形损失计算和支护决策计算模型。同时,通过隧道现场开挖揭露地质情况对模型进行实时动态更新。（2）结合隧道施工过程和大变形风险评估及支护决策理论体系,设计和搭建了大变形风险评估系统的整体构架和数据库。针对该体系中涉及到大量CPU集中型运算和事务处理,设计和实现了系统异步框架,提升系统的运算效率和反应速度。（3）设计和实现了大变形风险评估及支护决策系统4大主要模块,包括地质条件动态更新预测模块、大变形风险评估模块、支护决策模块和用户与消息模块。并实现了模块中涉及的主要算法,包括BP神经网络算法、马尔科夫过程算法、贝叶斯更新算法、MCS抽样算法和决策树算法。（4）将该系统运用于成兰铁路杨家坪隧道、云屯堡隧道和榴桐寨隧道,对其进行全方位检验和应用,并且对隧道地质条件及大变形灾害进行动态更新预测。结果表明,该系统可用于高地应力隧道大变形灾害的风险评估和支护辅助决策。同时该系统操作简单,计算高效,准确率较高,为隧道信息化施工提供了技术支撑。