威尔浮化学浆加固法在祁东煤矿过9煤层中的应用

本文介绍了祁东煤矿采用注化学浆加固法揭过松软突出煤层的成功经验,对类似条件下过煤层、过断层具有一定的借鉴作用.     

泥砂介质注浆渗流通道形成力学机理分析

为研究在泥砂介质中的注浆渗流通道形成机理,设计了注浆实验系统;并由实验结果可知化学浆液在泥沙介质中渗流的主要形式为柱形渗流和面形渗流两种;在格里菲斯判据的基础上,推导了浆液形成渗流通道所需要的最小注浆压力p min;在渗流力学的基础上分析了浆液在介质中渗流的的压力损失,得知浆液在渗流通道不同位置处的注浆压力p1;当p1p min时,浆液将劈裂被注介质形成新的渗流通道;当p1p min时,浆液将停止劈裂被注介质,该通道封闭。     

主巷底板注浆加固的工艺与应用分析

文章结合-575主巷工程实例,深入分析注浆加固工艺在主巷底板中的应用要点与注意事项,希望能够为同类工程提供一定的借鉴与参照。     

瞬变电磁法在帷幕注浆效果检测中的应用

帷幕注浆堵水工程的漏水隐患区及注浆效果评价一直是煤矿水害防治中的热点问题,受工区复杂地质环境所限,常规物探方法如直流电法、二维地震勘探、高密度法等难以获得理想的效果,而大定源瞬变电磁法由于勘探深度大、对低阻异常反映灵敏等优势逐步成为煤矿帷幕注浆应用效果检测的主要手段。采用该方法对丰纪果园煤矿帷幕注浆效果进行检测勘察,利用已有地质和钻孔资料获取的校正系数对转换数据中深度进行区域拟合校正,并采用瞬变电磁法一维反演方法对上述数据进行反演,反演结果能够圈定帷幕注浆堵水墙中过水通道的空间位置和影响范围,其正确性得到后期钻孔资料验证。表明大定源瞬变电磁法能够适用于煤矿地区的复杂地质环境,并在帷幕注浆效果检测中起到重要作用,一定程度上为煤矿水害防治中电磁勘探提供了参考与借鉴。     

微生物诱导碳酸钙沉积加固土体的注浆方法

为了探讨微生物诱导碳酸钙沉积(MICP)在实际工程中的应用方法,尝试注浆管MICP加固土体,即在土体中插入不同分布密度注浆孔的注浆管,将菌液和胶结液通过注浆管注入土体中,从而形成加固体,并通过对比试验,研究注浆管MICP的加固效果。试验结果表明,经过注浆管MICP处理,能形成完整的且强度较高的固化砂柱,并且固化砂柱的强度比较均匀。     

注浆站注浆过程实时监测系统

介绍了一种采用ＭＳＣ－５１单片机的注浆参数实时测试系统，由于采用了微机技术对浆浆量、浆中含土量进行检测，较好地实现了对注浆过程的准确计量，为管理人员对注浆站工作考核提供了科学依据。     

基于BP神经网络的隧道下穿既有运营地铁线注浆施工参数预测——以广州地铁18号线隧道注浆工程为例

新建隧道下穿既有运营地铁线施工过程中极易对既有运营地铁线产生不利影响，而广泛采用的超前预注浆尚处于以经验性选取注浆施工参数的阶段，导致工程事故频发。为此，首先以开挖段地层物性参数、地层位移变化值作为输入层，注浆施工参数为输出层，构建了基于BP(back propagation)神经网络的注浆施工参数预测模型；其次，以MAPE(mean absolute percentage error)作为预测精度评价指标，采取试算法对BP神经模型参数(隐含层节点数目、学习率)进行了探讨；最后，将提出的BP神经网络用于指导工程实践。研究结果表明：当BP神经网络预测模型隐含层节点数为9、学习率为0.01、训练次数为20 000以及精度目标值为1×10^-4时，模型适用性评价显示预测值与监测值之间最大相对误差为19,平均相对误差均低于13,说明提出的BP神经网络预测模型可行；进一步的工程应用结果表明：采用预测的注浆施工参数进行注浆后掌子面稳定、开挖过程中未发生隧道塌方等事故，满足相关规范要求。研究成果也可在隧道下穿其他结构或建筑物灾害防控注浆工程中得到推广应用。     

采动覆岩离层注浆的相似材料及数值模拟

为研究采动覆岩离层过程与离层注浆时机的问题,采用相似模拟方法,对走向长壁全部跨落法采煤造成的离层现象,进行了四架次实验,并对覆岩离层注浆进行了数值模拟。结果表明:离层发展高度接近于工作面推进距离的0.4～0.6倍,离层的产生是在初次来压与周期来压之间,周期来压之后是进行离层注浆的最好时刻。工作面推进60m时注浆,得到注浆的减沉效果为20%～30%。该成果对离层注浆工程有一定的参考价值和借鉴意义。     

浅谈导管注浆在双连拱隧道中的应用

论述了双连拱隧道中注浆技术的应用,结合工程实例论述了注浆技术的应用范围以及质量控制要点。     

超细水泥注浆加固煤壁应用研究

大采高煤壁片帮问题严重制约煤矿的安全高产高效生产。针对赵庄煤矿3305工作面煤层松软破碎的情况,进行了超细水泥注浆材料研究,开发了相应的注浆工艺并进行了工程实践。应用效果表明,超细水泥注浆可以有效充填和固结破碎煤块,渗透性好,扩散半径大,注浆效果显著。