复杂岩溶隧道涌水量预测分析

隧道涌水量预测方法很多,不同方法的适用性差别也较大。其首要因素是对工程实际地质状况的了解程度。隧道涌水量预测一般采用两种及两种以上的方法,便于不同方法之间作对比分析。通过探讨隧道涌水量预测发展状况,结合别岩槽隧道工程实际地质状况,采用地下水径流模数法与降水入渗系数法对别岩槽隧道进行分段涌水量预测。其中降水入渗系数法又称水均衡法,通过两种计算方法差别的比较,对复杂岩溶隧道涌水量预测做了分析,从而使其尽可能与实际产生涌水量大小相接近。     

城市隧道安全预测预警系统构架研究

近年来,城市隧道的安全运营备受工程界关注。介绍了现有隧道健康监测系统和隧道实时安全监控系统研究和发展状况。通过分析两种结构损伤情况(突发性损伤和累积性损伤)和现有相关领域研究的基础上,提出隧道安全预测预警系统架构,论述其组成和具体功能,阐述了隧道安全预测预警系统开发的可行性,表明城市隧道工程建立安全预测预警系统具有重要的理论意义和工程实用价值。     

基于动态围岩分类的高速公路隧道围岩稳定性评价方法

针对高速公路隧道工程施工的特点,基于动态化的围岩分类,采用多种方法对隧道围岩进行地质跟踪调查与预测.通过综合分析和优化处理上述信息,从而对公路隧道动态稳定性进行评价,为高速路隧道工程稳定状况的评判提供了一种简单易行的方法.     

Sloboda模型在隧道围岩变形预测中的应用及其适用性分析

隧道围岩变形的监测和分析对于隧道工程的设计和施工都非常关键,鉴于Sloboda生长曲线与隧道围岩变形-时间曲线的相似性,将Sloboda模型引入到围岩变形预测中,通过围岩变形-时间曲线的拟合预测未来围岩变形发展趋势和围岩极限变形值。通过工程实例具体分析了Sloboda模型的适用性,结果表明：Sloboda模型可以较好的拟合隧道围岩变形-时间曲线;围岩变形-时间曲线的波动性以及尾部阶段发展趋势进对Sloboda模型预测效果存在影响;Sloboda模型预测效果要优于指数曲线模型和双曲线模型,具有更好的应用价值。     

Sloboda模型在隧道围岩变形预测中适用性分析

隧道围岩变形的监测和分析对于隧道工程的设计和施工都非常关键,鉴于Sloboda生长曲线与隧道围岩变形-时间曲线的相似性,将Sloboda模型引入到围岩变形预测中,通过围岩变形-时间曲线的拟合预测未来围岩变形发展趋势和围岩极限变形值。通过工程实例具体分析了Sloboda模型的适用性,结果表明:Sloboda模型可以较好地拟合隧道围岩变形-时间曲线;围岩变形-时间曲线的波动性以及尾部阶段发展趋势对Sloboda模型预测效果存在影响;Sloboda模型预测效果要优于指数曲线模型和双曲线模型,具有更好的应用价值。     

基于随机介质理论的大型泥水盾构施工地表变位预测及控制

给出了采用随机介质理论计算隧道施工引起地表位移和变形的公式及相应参数反分析方法.结合上海长江隧道超大型泥水盾构推进工程,采用随机介质理论对上行线隧道穿越民房段前试验段的地表沉降监测数据进行了计算分析.预测了2条隧道单独及共同施工引起的横向地表变形和位移,评估隧道施工对周围环境的影响程度及分析了地表变位主要影响因素,据以合理地制定了民房段施工地表变位控制措施(包括泥水压力、同步浆量和推进速度).通过实例分析证明了预测方法和控制措施的科学性和有效性,具有一定的实用价值.     

大岩湾高速铁路隧道岩爆综合分析预测

针对沪昆高速铁路大岩湾隧道埋深大、岩性脆而坚硬的特点,选取隧道典型断面进行了水压致裂地应力原位测试,获得了实测深度范围内地应力的大小和方向。为对隧道全线进行岩爆预测预警,在地应力测试的基础上,采用弹性应变能指数法、应力强度比法、有限元反演法对隧道岩爆进行分析。最后,以大岩湾隧道地应力条件、岩性特征、围岩结构特征、地下水条件四个方面为基本条件,对隧道岩爆进行了综合分析预测。结果表明:该综合预测方法的准确度较以往单一的岩爆预测方法有了很大提高,对隧道岩爆预测预警有很好的实际指导意义。     

隧道监控量测的数据处理及分析

监控量测是隧道新奥法施工的三大要素之一,通过量测施工中隧道围岩变形与支护受力数据,对数据进行分析整理及时反馈指导施工。本文以某隧道为例,通过对拱顶下沉和周边位移量测数据的处理、回归建模,评价和预测隧道的稳定性。     

Peck公式在双线盾构隧道施工地层变形中的适应性分析

收集了杭州地铁1号线盾构隧道、武汉长江盾构隧道引起的地层变形实测数据,对双线盾构隧道施工引起的地表变形规律进行了研究.采用Peck公式对14组数据进行了拟合分析,并给出了杭州和武汉地区双线盾构隧道施工地层变形预测的相关参数.研究结果表明,经典的Peck公式在分析和预测单线及双线盾构隧道施工地表变形中仍然适用,修正后的Peck公式是经典公式的有效补充,对预测双线盾构隧道引起的地层沉降具有重要意义.     

隧道监控量测及成果数据分析

监控量测对于隧道安全施工极为重要。本文以成渝高铁龙神坳隧道为例,介绍了该隧道监控量测的具体方法,通过对典型断面监测成果的回归分析,得出对数回归模型可以较为准确的预测隧道变形的结论。     

交叠隧道施工地表变形的进化智能预测

在分析交叠隧道盾构法施工地表变形规律的基础上 ,采用进化神经网络建立了地表变形智能预测模型 ,由此预测盾构推进中下一步地表变形以给变形控制提供依据 .通过对上海地铁明珠二期交叠区间隧道上下行线施工地表变形的预测 ,表明进化智能预测具有较高精度 ,预测和实施的相关性系数达 98%以上 ,从而论证了该方法的可行性和适用性 .     

深埋长大隧道围岩破坏能量释放数值模拟

为了研究材料强度和支护条件下隧道变形破坏中能量转移规律,利用RFPA计算软件,对深埋隧道变形破坏特征进行分析,从能量释放的角度分析隧道变形破坏发生机理,通过数值计算探寻深埋隧道开挖过程中围岩积聚的弹性能量随材料强度和支护强度的变化规律,由此得到了深埋隧道围岩变形破坏及可能诱发的动力灾害预测分析方法,为深埋隧道的合理开挖和安全支护提供参考依据。     

考虑透水夹层作用下富水山区隧道涌水量预测

为了实现对隧道侧面存在透水夹层时隧道涌水量的精准预测,以“圆岛模型”和映射原理为理论基础,推导了透水夹层作用下隧道涌水量预测公式。通过改变围岩渗透系数、透水夹层厚度、隧道与透水夹层中心距等因素,分析了各个因素对隧道涌水量的影响规律。结果表明：理论计算值与实际勘测值基本吻合,误差为10.4%;随着围岩渗透系数或者透水夹层厚度的增大,隧道涌水量值呈线性增大,趋于稳定时增幅分别约为30%和20%;随着隧道与透水夹层中心距的增大,隧道涌水量值呈非线性下降,最大降幅为27.7%,稳定时降幅约为8%;若同时改变围岩渗透系数、透水夹层厚度、隧道与透水夹层中心距中的任意两种,通过分析可知,围岩渗透系数对隧道涌水量的影响最明显,透水夹层厚度次之,隧道与透水夹层中心距最弱。     

小净距2扩4隧道变形规律的BP小波神经预测

以泉厦高速扩建工程大帽山隧道为例,通过周边位移和拱顶沉降的监测数据对小净距扩挖隧道的围岩变形规律进行分析.研究表明:小净距2扩4隧道具有和其他隧道不同的变形规律.在此基础上将小波函数引入BP神经网络建立BP小波神经网络模型,对特大断面超小净距隧道2扩4时围岩变形进行预测,并将预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比.结果表明:BP小波神经网络模型收敛快、精度高,优于BP神经网络模型,预测的精度达10%以内,满足工程精度要求.     

公路隧道建设中涌水量预测方法改进研究仿真

当前涌水量预测方法大多依据已经建好的隧道积累涌水量观测资料进行预测,需要准确的先验知识,预测结果不可靠。提出新型公路隧道建设中用水量预测改进方法,分析了公路隧道涌水过程,针对研究的公路隧道,依据建设公路隧道区域水文地质条件,构建隧道开挖前的稳定流模型。依据钻孔数据和泉流量对构建的模型进行检测,将其应用于涌水量的预测中。将稳定流模型看作公路隧道开挖的模拟非稳定流初始条件,完成对公路隧道开挖过程中涌水量的模拟,获取公路隧道的最大涌水量、正常涌水量和涌水过程曲线。运用变分有限单元法求解上述模型,确定渗透系数和影响半径,从而计算出公路隧道建设中涌水量的预测值。实验结果表明,所提方法具有很高的预测精度。     

软土地层浅部隧道施工引起的地表移动分析

根据弹性力学理论给出了软土层浅部隧道开挖地表下沉预测分析的二维理论模型,并用于隧道开挖引起地表下沉的预测分析.在分析过程中,采用Matlab软件进行数值积分计算和图形绘制.通过具体的工程实例计算分析表明,理论计算结果与工程实测资料一致.     

岩体质量等级分类预测方法及其工程应用

为准确地预测前方岩体质量,提出基于隧道地震波勘探系统和可拓理论的岩体质量等级分类预测方法。通过对数百例典型地震波探测数据的系统收集与归类分析,遴选出隧道地震波勘探系统可有效识别的、可表征岩体质量等级的物理力学参数作为分类预测指标,并根据隧道地震波场响应特征,提出岩体质量分类预测指标体系的分级标准,建立隧道岩体质量等级分类预测的物元可拓模型。通过TSP探测技术获取预测指标取值,对其进行无量纲化处理,并利用简单关联函数法确定预测指标的权重。研究结果表明:岩体质量分类预测结果与属性识别模型、GA_SVM评价结果及现场情况具有较好的一致性,验证了该方法的可行性和准确性,提供了一种可应用于施工阶段的岩体质量等级预测方法。     

BP网络在双连拱隧道围岩参数反分析中的应用

该文以模拟隧道开挖的有限元为正演工具,通过BP神经网络,对在隧道工程施工过程中量测到的围岩位移进行反分析,确定出围岩岩体的力学特性参数,从而可以通过数值分析方法对隧道围岩稳定性作出合理的评价和符合实际的预测,使得现场量测结果能更加有效地应用于隧道工程的施工决策．     

九岭山深埋长大隧道岩爆问题预测

岩爆是深埋长大隧道主要的工程地质问题之一,对隧道工程的危害很大,岩爆的预测研究对于隧道的设计和施工有着重要的意义。通过对九岭山隧道初步设计及施工图设计两阶段工程地质勘察成果的研究,分析该隧道的工程地质条件、岩石力学性质及地应力测试结果,并运用现有国内外多种岩爆判别准则对其在施工期间可能发生的岩爆问题进行了预测研究。结果表明,九岭山隧道在施工期间不会出现严重的岩爆,但在埋深大于450m的洞段可能会产生低岩爆活动。     

基于随机森林的公路隧道CO气体浓度预测模型

汽车尾气的主要成分是CO气体,是公路隧道通风设计的一项重要参数。准确、快速地预测隧道内CO气体浓度,能够为隧道通风控制提供有力参考,有助于CO气体浓度的及时控制,对保障隧道内人员的健康、安全和隧道绿色节能十分必要。采用公路隧道实地监测CO气体浓度数据,建立了以监测点位置、交通量、车速、风速为输入特征的公路隧道CO气体浓度预测随机森林模型。通过整理3 300 m长隧道CO气体浓度数据,对比了CO气体浓度实测数据与模型预测值,验证了模型的预测精度。结果表明,基于随机森林建立的CO气体浓度预测模型具有良好的预测精度,能够准确地预测隧道内CO气体浓度,测试集的均方根误差(root mean square error, RMSE )和决定系数(R2)分别为0.4974和0.9437;该预测模型性能显著优于线性回归模型和支持向量机模型;预测模型能够推广应用于其他隧道的CO气体浓度预测,对应的RMSE和R2分别为0.9095和0.7295,可以在已知测点位置、交通量、车速、风速的情况下预判隧道内CO气体浓度,为隧道通风控制或安全预警提供数据参考;特征重要性分析结果显示,测点位置对隧道内CO浓度的影响最大,在隧道出口处CO气体浓度值最高;随着风速的增大,隧道内CO气体浓度逐渐减小。