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为了达到快速、准确、可靠的围岩分类,有效指导隧道施工,在充分研究和吸取国内外有关围岩分类的经验和成果基础上,针对隧道施工期间的围岩类别鉴定方法,提出了一种可用于隧道施工期间围岩类别鉴定的快速分类方法,该方法以定量与定性相结合、多专家评分的方式在开挖掌子面现场进行观察、量测及评价,无需复杂试验或测量以及繁杂计算,可迅速得出评价结果。为了更加全面地反映隧道围岩情况,准确评价围岩工程性质,结合目前国际上流行的Q分类系统,在富溪隧道第一手实测资料的基础上,根据快速分类结果和Q指标分类结果对富溪隧道围岩条件进行综合评价,为其隧道施工提供了合理的支护参数。 相似文献
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TST技术在岩溶地区隧道超前预报中的应用 总被引：4，自引：0，他引：4
顶效隧道位于岩溶发育地区,地质构造复杂,岩体破碎,对超前预报技术的要求高,风险较大。目前国内外应用的隧道超前预报技术多数都存在着技术缺陷,不能区分不同方向的地震回波,不能准确地确定掌子面前方围岩的波速,不能正确地进行纵横波分离等问题,影响到预报的可靠性和准确性。为了确保施工安全,减少和避免地质灾害发生,顶效隧道超前预报中采用了TST技术。应用结果表明,TST技术采用空间阵列系统和速度扫描技术有效地解决了掌子面前方围岩速度分布问题,提高了构造定位精度;应用二维方向滤波技术有效地消除了上下、左右的侧向回波和面波干扰,成功提取了前方回波用于超前预报,避免了虚报误报,解决了复杂地质条件下的超前预报问题。 相似文献
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可靠地识别掌子面前方地层是保证隧道工程稳定与安全的重要因素之一。传统的超前地质预报方法不能同时保证有高识别精度、低实施成本和占用少的施工时间，对于不同地质情况的地层识别通用性不强。在传统超前钻孔的同时获取掌子面前方围岩钻探测试数据，实时获取不同深度岩层情况，将大大提高超前预报效率，方便快捷，不影响施工，但目前缺乏客观、准确的地层识别方法。提出了一种基于神经网络的钻探测试数据智能分析和地层识别方法，对楚大高速公路九顶山隧道超前钻探测试数据进行了深入分析，通过隧道开挖后所揭示地层对分析方法进行了验证。结果表明：单一钻进参数用于地层识别的错误率在35%左右，打击能和打击数、送水压力和送水流量的参数组合不能显著提升地层识别准确率；钻进速度、扭矩、回转数、推进力的参数组合可降低地层识别错误率至22%。在神经网络模型中引入钻进参数的标准差，可大幅降低错误率，可使地层划分错误率下降9%～12%；多参数组合下的神经网络钻探测试神经网络模型对随机抽样的地层识别错误率小于10%，对单个钻孔的地层识别错误率小于14%。 相似文献
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本人在借鉴前人成果并结合施工经验的基础上,系统总结了砂卵石地层与非开挖钻进施工的适应性,对非开挖钻进施工中出现的问题进行了归纳和分类,并对其原因进行了分析和探讨。同时,为了解决非开挖导向钻进在复杂地层特别是砂卵石层中的施工难题,考虑采用注浆预加固技术对砂卵石层进行预先加固,以提高其强度,保证非开挖导向钻进的顺利进行。更进一步地,对水平孔中注浆预加固的三种方法（垂直注浆法、导管注浆法、随钻注浆法）在导向钻进工程中的概念、适用范围、优缺点以及实施控制要点等进行了对比和研究。 相似文献
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针对遗传算法（GA）存在早熟现象和局部寻优能力较差等缺陷,引入具有很强局部搜索能力的模拟退火算法（SA）,组成改进的遗传模拟退火算法（GSA）提高优化问题的能力和求解质量。针对BP神经网络容易陷入局部最小和收敛速度慢等方面的不足,应用改进的遗传模拟退火算法搜索BP神经网络的最优权值和阀值,提高BP神经网络的预测精度,建立了围岩力学参数反分析的GSA-BP神经网络模型。将该模型应用于乌东德水电站右岸地下厂房围岩力学参数的反演分析中,根据监测围岩变形数据反演围岩力学参数,反演所得参数应用到正计算分析中,得出的计算位移与实测值吻合较好,说明该方法的有效性和应用于该工程的可行性。 相似文献
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针对双连拱隧道采用三导洞或中导洞超前施工方法施工工序多、临时支护量大的不足,以黄延高速公路羊泉沟隧道为例,提出在Ⅲ类围岩中采用无中导洞超前施工方法.基于弹塑性有限元方法对其施工过程进行分析,获得了施工各阶段围岩的应力、应变状态,以及初期支护和二次衬砌的受力状态.结果表明：在Ⅲ类围岩中连拱隧道采用无中导洞施工方法,围岩和支护结构处于安全状态.分析结果为羊泉沟隧道的顺利贯通提供了有效指导. 相似文献
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超前支护下隧道掌子面稳定性极限上限分析 总被引：1，自引：0，他引：1
软弱围岩隧道施工中,常采用超前支护确保隧道施工的安全。为了评价超前支护下隧道稳定性,建立了超前支护作用下截锥体、对数螺旋线共同破坏模型,基于极限分析上限法和综合强度折减法并考虑初期支护未支护段的影响,推导出了隧道稳定安全系数的目标函数,并利用Matlab编制程序求解该函数以此判断隧道稳定性。与模型试验结果和已有理论研究成果对比分析,验证了计算方法的合理性,同时分析了影响隧道稳定安全系数的各个因素。研究结果表明：围岩黏聚力、内摩擦角的增加,掌子面锚杆、拱部超前支护的施作对提高围岩稳定性有显著的作用,而初期支护未支护段长度、开挖高度的增加不利于围岩的稳定;在围岩内摩擦角较小时,分台阶开挖降低开挖高度提高隧道稳定性的效果更好;在围岩内摩擦角较大时,掌子面锚杆加固强度的增加对隧道稳定性提高的作用更显著。最后给出了超前支护的施工设计建议图,可为工程中初步确定超前支护参数和施工方法提供参考。 相似文献
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围岩稳定性质对隧道开挖与支护均非常重要,乃至为决定性的因素.观斗山隧道进口段开挖中不仅围岩类别与设计类别有很大差距,且持续出现左、右洞围岩差异破碎的情况.为了解其地质原因,给后续的施工及类似工程提供建议与参考,基于对已开挖掌子面的素描及对不同期次节理、裂隙产状的统计,分析观斗山地区构造应力场的演化,预测掌子面前方围岩的稳定情况,为隧道施工及超前地质预报提供参考. 相似文献
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钻机钻进过程中钻头旋转产生的扭矩以及作用于钻头的轴推进力是破碎岩石的能量来源,当钻进条件确定时,可用破碎单位体积岩石的实际能耗来反映岩石的物理力学性质。基于此原理在青岛胶州湾海底隧道FK4+375.5的上断面进行了超前地质探孔作业,得到凝灰岩地层中的钻进参数及钻进能量随钻头位移的变化曲线,并利用能量理论对钻进过程中监测的钻机参数进行分析,研究发现：在凝灰岩中,数字钻机参数与围岩岩性响应程度较高,围岩完整、坚硬、无裂隙水时,整体钻进参数值较高;围岩裂隙发育、含水或有断层、夹泥层时,钻进速度、推进力、转速、扭矩、打击能等数据会突变,其值变小。分析所得结果与钻孔取芯、TSP超前预报等物探手段得到的结果基本一致。并采用能量法对围岩进行分析,利用钻进比能划分相应的岩体区段,判断出围岩等级。通过对能量曲线的分析发现,在凝灰岩地层中,当钻进能量小于0.95 kJ时会出现断层或较大的节理裂隙区。 相似文献
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工程围岩是一种高度非线性的复杂动态系统,其影响因素众多,单一的评价指标已不能准确描述围岩分类情况。目前,综合考虑多种指标评价围岩分类的方法很多,但围岩评价指标之间或多或少存在一定的相关性,其评价指标中存在一些服从非高斯分布的指标,无法满足概率神经网络（PNN）样本层中采用高斯分布作径向基函数的要求,因此,提出一种对称Alpha稳定分布（SaS）。SaS有更广泛的数学表达,其径向对称特性还可充当PNN样本层中高斯分布。在SaS的基础上,建立广州抽水蓄能电站二期工程围岩分类评价的SaS-PNN模型。预测结果表明,SaS-PNN模型具有良好的预测效果,其误判率为为4.55％。可为地下工程围岩分类评价提供一种新思路。 相似文献
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大型地下洞室考虑开挖卸荷效应的位移反分析 总被引：3，自引：1，他引：2
基于现场监测资料的位移反分析是地下工程动态监控、信息化施工的重要组成部分。以乌江彭水水电站大型地下厂房（开挖跨度为30 m,高度为78.5 m）为例,从围岩实测位移出发,建立了基于均匀设计－神经网络－遗传算法的围岩力学参数的系统反分析方法,反演考虑开挖卸荷效应的围岩力学参数。根据数值分析结果形成训练样本,利用BP人工神经网络映射围岩的变形与力学参数的关系,同时针对传统人工神经网络存在初始权值难以确定的问题,应用遗传算法优化神经网络的初始权值;利用现场监测的增量变形反演了围岩的力学参数;最后利用反演出的参数,进行地下厂房开挖预测分析。结果表明,预测位移与现场监测位移较为接近,进行统计检验结果为优,说明该参数反演方法是正确合理的。 相似文献
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施工期围岩快速分级是保证隧道施工安全和工程质量的关键措施。结合绩黄、宁绩高速公路隧道群施工期围岩分级实践,在大量现场测试和室内试验的基础上,提出了一种基于国标BQ分级的新分级体系,并给出了每个分级指标的现场快速测试方法。用新分级体系进行隧道施工期围岩的快速分级工作,并以分级结果作为进化支持向量回归算法分级的训练样本,建立了隧道围岩分级的进化支持向量回归智能模型。为了方便现场使用,依据支持向量回归理论,将智能模型进一步转化为初等函数数学模型,经隧道围岩分级实例验证了该初等函数数学模型的准确性,为隧道施工期围岩快速分级提供了一种简便的新方法。 相似文献
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基于可拓理论的围岩稳定分类方法的研究 总被引：11，自引：0，他引：11
在双护盾TBM（tunnel boring machine）的隧洞施工中,将可拓理论与洞室围岩稳定评价相结合。基于碴料和掘进参数的地质编录所提供的地质信息,选取了能够反映围岩稳定综合特性的评价指标,确定围岩稳定类型和预测前方岩体情 况。在物元理论、可拓集合论和关联函数运算的基础上,建立了隧洞围岩稳定分类的可拓评价方法,其中引进了隶属度的概念和一种定量的指标权重的确定方法,并在山西引黄工程的双护盾TBM隧洞施工中用此分类方法对某两段围岩进行了稳定分 类,得到的稳定分类结果与实际情况吻合。 相似文献
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基于网格搜索法优化支持向量机的围岩稳定性分类模型 总被引：1，自引：0，他引：1
为科学评价围岩稳定性,本次研究借助支持向量机(SVM)处理小样本、非线性问题能力强的特性,对围岩的稳定性进行了分类。选取16组围岩数据作为学习样本,以岩石质量指标、岩石单轴饱和抗压强度、完整性系数、结构面强度系数和地下水渗水量5个指标作为模型输入,围岩稳定程度为模型输出,建立了基于支持向量机的围岩稳定性分类模型。为增强模型的推广性能,提高其预测准确率,运用改进的网格搜索方法(GSM)寻找最优的支持向量机参数,并对8组围岩数据进行预测,并同BP神经网络模型的预测结果进行对比。结果表明,建立的GSM-SVM模型对预测样本的评判结果与实际结果一致,其预测精度较BP神经网络有很大的提升。 相似文献
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评估地质条件以及开挖风险是地下空间设计和施工中的重要阶段之一。在选择合适的开挖方法和支护系统时,识别和估计岩体的变形潜在趋势非常重要。在本研究中,对萍莲高速莲花隧道中的岩体变形潜在趋势进行了研究。首先介绍了莲花隧道的工程地质环境、隧道围岩工程特性、岩体质量评价以及现场实测的隧道变形情况,然后运用经验法和半经验-半理论法预测莲花隧道变形趋势,并将预测结果与实际变形监测情况进行对比。结果表明,莲花隧道的大变形主要受松散破碎、遇水膨胀的软弱围岩和丰富的地下与地表水以及断层破碎带与构造活动的影响。对于莲花隧道而言,现行大变形预测方法普遍存在一定问题:经验法主要依据岩体质量分级结果进行变形趋势预测,具有一定的主观性,其预测结果与实际变形情况存在一定偏差;半经验-半理论方法中运用围岩强度与应力关系进行预测效果较好,但基于围岩强度应力比的Jethwa法、Hoek法与ISRM法预测结果偏保守,且针对无变形段的预测效果较差。综上所述,在工程勘察与设计阶段,应客观、细致地进行围岩质量分级、地应力量测、地下水与地质构造勘探等工作,结合经验法、半经验-半理论方法对大变形趋势和变形量值进行预测,综合研判隧洞沿线变形趋势,为大变形支护结构设计、施工措施提供充分可靠的依据。 相似文献