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地铁隧道爆破施工时严重威胁邻近居民楼的结构安全,因此研究邻近居民楼爆破峰值振速是非常必要的。文章基于群孔荷载简化模型、柱面波理论及传统的应力波衰减理论,在考虑高程效应影响下推导质点峰值振速公式。依托乌鲁木齐地铁一号线工程,对一邻近六层居民楼的爆破施工响应进行监测,并将实测质点峰值振速、提出的修正公式预测振速和传统萨道夫公式预测的振速进行对比分析。研究结果表明:采用修正公式预测的质点峰值振速与现场实测值的分布规律一致,呈现出随着高程增大而逐渐增大的趋势;而且现场实测值与修正公式预测值相对误差较小,表明考虑高程因子的修正公式是可行的。 相似文献
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城市地铁盾构施工地层变形三维数值模拟分析 总被引：1，自引：0，他引：1
富水砂层条件下,盾构施工问题多、风险大、施工变形难控制。以南昌地铁某区间盾构隧道工程为研究背景,采用有限差分软件FLAC3D建立了三维盾构施工力学模型,对富水砂层条件下的盾构施工过程进行动态数值模拟,并结合现场实测数据分析了盾构施工引起的地表沉降规律。结果表明：盾构施工引起的横向地表沉降呈＂V＂形,最大地表沉降发生在隧道中心正上方,最终形成的沉降槽宽度约为6倍隧道外径;盾构施工引起的纵向地表沉降呈＂S＂形,盾构开挖面前方表现为隆起,开挖面后表现为沉降,在开挖面后一定距离逐渐趋于稳定;开挖面支护力对稳定开挖面土体及减小地表沉降有较大影响;盾构进洞与出洞施工中存在较大风险,应采取相应的工程措施以保证盾构施工安全进行。所得结论可供南昌地铁区间盾构隧道设计与施工参考。 相似文献
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目前我国软土地区城市地下空间迅速发展,高层建筑的深基坑、地下轨道交通地铁车站及隧道区间的建设带来了一系列岩土工程问题。针对目前施工中的问题,本文结合宁波软土地区某地铁站深基坑工程,揭示随着地铁深基坑分层降水、分步开挖和分步支撑的施工步序,触发地面沉降的机理。采用有限元软件FLAC建立了考虑施工步序的宁波某地铁车站深基坑计算模型,计算分析不同施工步序下的地表沉降。研究结果表明,不同施工步序对地表沉降的影响作用不同,其中降水的影响作用随着开挖的加深而增强;在深基坑的开挖过程中,基坑外侧20m范围内的土体沉降急剧变化,工程技术人员比较重视,而20~30m范围内的土体沉降差异较大,也易引发工程事故,对此不容忽视;控制基坑外侧土体的水平位移能够有效减小地表沉降,保护周边建筑和市政管线。 相似文献
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西安地铁双线隧道地表沉降预测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对西安地铁留核心土、上下半洞开挖、超前小导管注浆加固与水平钢撑锁脚的钢拱架和挂网喷层支护的饱和黄土隧道,根据现场地面沉降监测数据,分析了隧道右线、左线掌子面间隔30m开挖过程中洞顶地表沉降变形的历时变化规律,以及左、右线单洞沉降槽和双线沉降槽的分布特征。结果表明,洞顶地表沉降变形可以划分为初期沉降变形、右线开挖主变形、左线开挖主变形及沉降变形稳定4个阶段;左、右线单洞沉降槽和双线沉降槽均可用高斯分布曲线拟合。基于沉降槽Peck公式及O’Reilly和New最大沉降与隧道埋深的关系,得到了饱和黄土隧道单洞与双洞地面沉降槽的宽度和最大沉降,以及右、左线隧道先后开挖单洞的沉降槽宽度比和最大沉降比。考虑双线隧道洞间距、左右洞先后开挖地层松动相互影响以及围岩饱和黄土固结变形的影响,提出了一种饱和黄土隧道双洞开挖施工引起地表沉降的预测模型,验证了该预测模型应用的可靠性。 相似文献
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结合深圳地铁2号线盾构过富水砂层施工实际,考虑流-固藕合水土本构关系,用FLAC3D软件建立了盾构施工数值分析模型。计算结果与工程实测数据对比验证了数值模型的合理性。进一步研究了盾构过富水砂层对地表不同位置建筑的影响:建筑物基础在隧道正上方时产生沉降最大且较均匀,水平位移最小;盾构机开挖下穿时建筑物差异沉降最大,建筑物倾向盾构开挖方向;建筑物基础横向上离隧道中心一倍隧道埋深时,建筑物水平移动最大,易受剪切破坏,倾向垂直盾构开挖方向,周边地表沉降差最大;建筑物离隧道中心横向距离超过两倍隧道埋深时,盾构开挖对建筑物基础沉降的影响较小,建筑物沉降与其周边地表沉降较均匀。 相似文献
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为研究盾构隧道下穿地下建筑物时的地表沉降特征和地层沉降规律,对沈阳地铁1号线某区间盾构隧道下穿地下结构引起的地层沉降进行了理论分析、数值模拟和工程监测。结果表明：盾构机从不同方向接近地下框架结构端墙的下方时,端墙下方土体出现较大的位移,因此端墙下方土体需加固;盾构机在独立基础下方掘进时,提高同步注浆压力和增加注浆量对减小地表沉降的作用不明显;地下框架结构对土层的约束作用使盾构隧道施工引起的地表最大沉降值减小,沉降槽宽度系数增大,曲线更平缓;忽略地下框架结构刚度的地表沉降数值分析结果与地表位移监测数据接近,可用于指导工程实践。 相似文献
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城市轨道交通建设和运营造成的地铁沿线及周边区域的地表沉降,给地铁的安全运营带来极大的隐患,甚至造成严重的经济损失和不良的社会影响.本文以西安市地铁沿线地面形变现象为研究对象,利用覆盖西安市2017—2021年的44景Sentinel-1A影像数据,采用SBAS-InSAR方法获取地铁网络沿线的地表形变信息,并基于SVR模型和LSTM模型对典型地铁站点地面沉降进行预测分析.研究发现：(1)西安市地铁沿线呈现不同程度的地表形变现象,抬升区域主要集中在鱼化寨地区、电子城地区、西安城墙的南部,抬升速率最大为25 mm/a;(2) 2号线的南部、5号线的东西两段以及9号线的东段是沉降发生的主要路段,且5号线沿线整体不均匀沉降现象较为严重,最大沉降速率为32 mm/a,最大累积沉降量达130 mm;(3)通过不同预测模型实验对比,发现LSTM模型精度较高,预测结果显示2、5、9号线典型沉降区域未来四个月以每月约2.3 mm的最大速率继续沉降,需对典型沉降段进行持续监测． 相似文献
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拔桩施工过程中会对周围既有桩基产生一定影响。为了估计套管法拔桩对周围既有桩基变形性状的影响,通过结合现场实测数据,使用有限元软件ABAQUS对施工过程进行数值模拟,分析了拔桩施工时既有桩基沉降与水平位移的变化情况。结果表明：套管开始压入、套管拔出与回填过程中,既有桩水平位移和沉降分别沿桩身不断减少和逐渐增加,最大值分别为2.4 mm和4.6 mm;套管压入或拔出回填过程中,既有桩基的水平位移均约为沉降的1/10;拔桩施工时既有桩基桩身轴力随着深度不断减少;拔桩结束后土的工程性质（尤其是压缩模量）发生较大改变,折减系数可取0.4～0.9。此成果可为拔桩施工提供一定的参考。 相似文献
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《地球物理学进展》2020,(3)
针对传统雷达干涉测量技术(D-InSAR)易受大气相位延迟和失相关的影响以及传统BP算法依赖于初始权值和阈值问题.本文采用了(PS-InSAR)技术对矿区地表沉降进行了监测,并提出采用遗传算法(GA)对神经网络(BP)算法的初始权值和阈值进行筛选.首先利用PS-InSAR技术获取矿区地表沉降范围和沉降值,然后将其部分结果作为遗传神经网络(GA-BP)算法的训练样本建立预测模型参数.选取宿州市矿区19景Sentinel-1A雷达数据进行实验分析,结果表明,PS-InSAR技术能够很好监测矿区地表沉降,最大沉降速率为45 mm/a.分别取训练样本数为1000、2000、3000和4000利用GA-BP算法对矿区地表沉降进行预测,得到最大残差分别为6.8 mm、0.44 mm、0.36 mm、0.28 mm;均方误差分别为3.85 mm、3.26 mm、2.98 mm、1.61 mm,表明本文提出的GA-BP算法能有效预测矿区地表沉降,并且在训练样本数量较多时预测效果和预测性能较好. 相似文献