隧道施工围岩变形预测的智能模型

将支持向量回归(SVR)算法引入隧道施工期围岩变形预测,并采用遗传算法来自动搜索支持向量回归算法的模型参数,形成GA-SVR算法。结合香河隧道的施工变形监测,建立起了公路隧道施工围岩变形预测的GA-SVR智能模型。采用此模型对香河隧道后继开挖的监测时间点进行变形预测,并与实测变形对比,所建立的GA-SVR智能模型预测最大相对误差仅为6.99%,平均预测相对误差仅为1.99%,完全可用于公路隧道施工期的围岩变形预测,并为类似工程提供了借鉴。     

长大隧道软弱围岩施工大变形智能预测方法

长大隧道软弱围岩段施工大变形预测是保证长大隧道施工安全和工程质量的重要措施。结合宜万铁路堡镇隧道工程，运用BP神经网络和遗传算法进行长大隧道软岩段施工大变形预测。采用遗传算法自动搜索使BP神经网络训练效果最优的网络参数，形成能够反映变形与时程高度非线性和不确定关系的GA-BP算法，建立预测智能模型。将预测时间点输入此智能模型，由BP神经网络优异的泛化性能获得该时间点的变形预测值。堡镇隧道应用结果表明，GA-BP算法具有很高的预测精确度，对连续5d隧道变形预测的最大误差仅为6．68％，完全满足长大隧道软岩段施工大变形预测的需要。     

沪昆客专姚家隧道施工监测中拱顶下沉量的时间序列分析及预测

沪昆客运专线姚家隧道采用新奥法施工,施工位移监测对于评价围岩稳定性和支护结构合理性起着重要作用,但监测数据具有离散性,测量误差具有随机性.将隧道拱顶下沉数据序列视为随机过程,应用时间序列分析方法,建立自回归模型,对姚家隧道拱顶下沉监测数据进行拟合分析,利用 Matlab 软件中有关时间序列函数编制计算程序,运用有理函数判断围岩的稳定性.应用所建立的模型对拱顶下沉量进行10 d的预报,预测数据与实测数据符合较好.通过对观测沉降数据序列动态建模,并依据预测数据和围岩支护变形管理规定动态指导隧道施工和防护,有利于提高隧道施工安全.     

隧道围岩变形预测模型的优化与应用

为了克服回归分析法在隧道施工监测数据分析中预测模型的不足,利用多目标加权灰色局势决策法对回归模型的多个评价指标进行整合量化,得到综合效果测度和优选回归预测模型。基于已优选的回归模型与模糊自适应变权重组合预测法建立最优非线性组合预测模型,将组合模型与优选模型进行效果测度对比,并基于该算法编制"智能监测—模型优化—信息反馈"系统。结合麻栗垭隧道工程,对组合模型和单项模型进行分析,预测拱顶沉降值。研究结果表明:以残差与后验差为评判标准,实时构建的最优组合预测模型的平均相对误差绝对值为4%,方差为6.5,后验差比值为0.34,小误差概率为1,更能对隧道施工过程围岩变形进行有效的预测和反馈。     

基于BP神经网络修正的自适应灰色模型的隧道变形预测研究

隧道围岩具有高度的非线性变形特征,通过变形预测能有效判断隧道变形的发展趋势。首先以自适应GM(1,1)模型对隧道变形进行初步预测,且为保证自适应模型的参数为全局最优参数,提出以粒子群算法对模型参数进行优化;其次,以BP神经网络为基础,建立误差修正模型,旨在进一步提高预测精度。在此基础上,将该预测模型应用于2个工程实例中,结果表明:该预测模型在横向和纵向上的预测效果均较好,自适应能力和递推能力均较强,预测结果与实测值较为吻合,预测精度较高,能较好地反映隧道围岩的变形规律。该预测模型能较为有效地实现隧道围岩的动态预测,可以进行推广应用及研究,为隧道变形预测提供一种新的思路。     

堡镇隧道高地应力软弱围岩段施工大变形数值模拟预测研究

高地应力软弱围岩段施工将不可避免地产生大变形,做好施工期围岩变形的预测工作对隧道安全施工至关重要。采用大型有限差分程序对宜万铁路堡镇隧道大变形段施工进行了三维数值模拟,并将模拟结果与实测变形结果做了对比,验证三维数值模拟的可靠性,掌子面与监测断面距离较近时数值模拟预测围岩变形有较高的精度,但随着监测断面与掌子面距离的增大预测误差逐渐增大。     

高速铁路隧道围岩力学参数反演研究

研究目的:隧道围岩是一种非均质、不连续的地质体,其力学参数的确定直接关系数值模拟结果的准确性。针对隧道围岩力学参数难以有效获取的问题,本文依托阳山高速铁路隧道,采用FLAC~(3D)对隧道施工过程进行数值模拟,并基于遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM),研究高速铁路隧道围岩力学参数反演方法。在此基础上,建立隧道有限差分模型,分析不同台阶长度施工时围岩的变形、应力分布及破坏形态。研究结论:(1)围岩拱顶沉降模拟结果与实测值基本吻合,验证了所建立的隧道围岩力学参数反演模型的可行性;(2)当施工台阶的长度大于6 m时,隧道围岩稳定性急剧降低,不利于人员安全及隧道有序施工;(3)本研究结论可为后续施工提供可靠依据,同时可为隧道施工的稳定性分析提供参考。     

超浅埋超高断面暗挖隧道地层变形控制技术

研究目的:通过建立ANSYS仿真模型,研究隧道开挖引起的地层扰动对地表沉降和拱顶下沉2个重要安全控制指标的影响规律,从而控制地层应力重分布对施工安全和结构稳定带来的不利影响;实施地层变形仿真结果与实测结果的对比分析和反馈设计,优化隧道开挖步序,从而实现复杂环境、软弱富水围岩条件下超浅埋超高断面暗挖隧道的成功修建.研究结论:通过仿真计算与实测变形绝对值对比,实测和仿真计算预测的地层竖向变形值在各级控制范围之内.故针对软弱富水围岩下的超浅埋超高断面隧道施工,建立以100%应力释放的平面应变模式的ANSYS仿真模型,适合现场施工过程控制和优化的需要;针对超浅埋超高断面暗挖隧道施工采用的CRD工法,仿真结果显示在软弱富水围岩条件下2、4、5和7部开挖引起的沉降量占总量的85%～90%,以此进行优化,即所述各部采用台阶式预留核心土法开挖,隧道断面以2、4和5、7部的分界面控制台阶高度,采用先贯通上部断面后贯通下部断面的分台阶CRD法施工,该方法安全可靠.     

基于关联分析和遗传算法优化BP的隧道围岩变形预测

隧道工程处于岩土介质中,岩体自然因素与隧道围岩变形难以用确定的关系表述。因此,通过现场监测隧道变形情况,预测隧道围岩变形具有重要意义。选取我国地势第二阶梯的川陕鄂黔中、低山区,以吴家沟隧道为依托,基于灰色关联分析,选取影响隧道围岩变形的主要因素,基于生物进化的思想,用遗传算法优化BP神经网络,并验证该算法的正确性和精确性。应用工程实际,得到空间维预测结果,为实际应用提供借鉴。结果表明,在隧道围岩变形预测中,遗传算法优化神经网络比原始算法精度高,满足隧道围岩变形预测精度的需要,对长大高风险隧道围岩变形预测有一定的参考意义。     

非均匀收敛随机介质模型对浅埋隧道施工引起地表沉降预测研究

针对软弱土层中的浅埋大跨隧道在施工过程中出现的初支变形、断面底部隆起等现象,通过对原有的断面收敛模式进行修正,提出考虑初支变形与断面底部收敛的统一收敛模式,并以单洞及双洞椭圆隧道为例,推导出该种收敛模式下隧道施工中产生地表沉降的随机介质法预测公式,应用遗传-蚁群混合算法(GA-ACA)解决该预测模型的参数反演计算问题。为验证该模型对浅埋隧道地表变形预测的准确性,以乌鲁木齐地铁1号线三—新区间某典型断面为例,分别使用均匀收敛、底部为0、底部非0以及统一收敛模式等4种收敛模式进行参数反演,并将反演结果与现场监测结果做对比,研究结果表明:统一收敛模式与隧道断面实际变形规律更加吻合,其预测精度要比不考虑初支变形与断面底部收敛时的预测精度更高,即对浅埋、超浅埋隧道而言,初支变形以及底部隆起等现象对地表变形预测结果产生的影响不可忽略。     

基于微震监测的高速铁路大跨度过渡段隧道开挖损伤区分布特性及演化规律

基于微震监测技术具有识别岩体损伤位置、程度和大小以及破坏进程的优势,以新建京张高速铁路八达岭长城站大跨度过渡段隧道为研究对象,在隧道地表与洞周布设微震测点,实现立体式、全方位的微震事件监测。根据监测结果,分析围岩损伤区分布特性及演化规律。结果表明:根据微震事件分布密度,可将微震事件分为高密度区、中密度区和低密度区;微震事件累计分布频率为60%的边界可作为高密度区与中密度区的交界,累计分布频率为80%的边界可作为中密度区与低密度区的交界;微震事件高密度区对应为围岩高损伤区,围岩高损伤区受围岩级别和隧道跨度的双重影响,给出基于这2个参数的隧道不同位置处围岩高损伤区深度预测公式;围岩损伤程度采用微震事件的平均矩震级参数标度;围岩损伤区深度与围岩变形之间存在较强的正相关性及阶段性。基于围岩高损伤区深度,进行预应力锚索(杆)设计,结合围岩变形结果,验证了锚索(杆)设计参数的安全性。     

铁路隧道底鼓段围岩蠕变参数反演方法研究

研究目的:某铁路隧道底部粉砂质泥岩蠕变导致仰拱结构持续底鼓,致使列车降速行驶,对铁路运行造成安全隐患。为较准确获取仰拱底鼓区粉砂质泥岩的蠕变参数,本文基于某隧道仰拱5年多的底鼓变形实际监测数据,建立室内岩石剪切蠕变试验与深度学习(GRNN)相融合的岩体蠕变参数确定方法,并对隧道仰拱蠕变变形进行长期预测。研究结论:(1)铁路隧道底鼓段粉砂质泥岩具有明显蠕变特性,该特性对隧道仰拱持续底鼓变形影响较大;(2)提出了基于深度学习的隧道底鼓段围岩蠕变参数反演方法,该方法结合底鼓段长期监测变形数据,能够有效获取隧底岩体蠕变参数,解决隧道围岩蠕变参数难以确定的难题;(3)反演得到的隧底岩体蠕变参数相应的底鼓变形值与实测值拟合度较高,验证了该方法的合理性;(4)本研究成果可为隧道围岩蠕变参数确定、仰拱蠕变变形预测和底鼓治理提供理论依据。     

基于Hoek-Brown模型的铁路隧道围岩分级研究

铁路是一种典型的带状交通工程,山区铁路往往穿越多种复杂的地质条件,地质勘察工作量大。为基于常规的地质调查,快速分析出沿线岩层的物理力学参数和围岩分级结果,基于Hoek-Brown强度准则,对岩体宏观物理力学参数进行反演预测,建立基于常规调查和室内试验的围岩宏观力学参数分级模型。同时,采用C#编制岩体宏观力学参数估算软件,应用该软件可以便捷地对岩体的多项宏观物理力学参数进行分析。通过模型各参数的敏感性分析,发现GSI的取值是影响隧道围岩物理力学参数的关键性指标,并重点对道扎子隧道围岩的宏观物理力学参数进行取值研究,基于分析结果对道扎子隧道混合岩地层的围岩进行快速分级,有效地指导工程设计。     

隧道围岩挤压变形预测方法研究

研究目的:围岩挤压变形预测是高地应力地区软弱围岩隧道勘察和设计阶段的一项重要工作。目前常用的临界埋深法和临界应力比值法均有局限性,迫切需要提出更加符合实际的隧道围岩挤压变形预测方法。研究结论:围岩挤压变形预测可采用强度应力比进行,建议采用Hoek-Brown经验强度公式和GSI法对岩体强度进行估算,F中地应力应取垂直于隧道走向的最大地应力。挤压变形破坏大都发生在F≤1的情况下,而剧烈挤压变形一般发生在F≤0.5时,可将0.5和1分别作为不同级别挤压变形的临界预测值。实践表明,采用F值法对围岩挤压变形进行预测是可靠的。     

基于灰色理论与BP神经网络的特长瓦斯隧道爆破参数优选

围岩岩体力学行为复杂多变,为避免爆破振动激发煤与瓦斯突出,获得合理的松动爆破,对特长瓦斯特大断面隧道爆破参数进行优选预测研究。基于灰色系统理论和BP神经网络,考虑围岩累积爆破损伤变形具有的动态性、瓦斯等灰色信息,选取最小抵抗线、炮孔间距、装药集中度等参数作为主要优选指标,建立基于单位化约束条件的综合集成优选模型,并对爆破振动效应下的特长瓦斯特大断面隧道的爆破参数进行优选预测。结果表明,建立的基于单位化约束条件的综合集成优选模型降低了试验中爆破参数的离散程度,当爆破参数E、W、q1的优选值分别为60、70 cm、0.12 kg/m时,基于单位化约束条件的综合集成优选模型优选预测值精度较高,隧道爆破效果较好。     

秦岭翠华山特长隧道高地应力问题研究

研究目的:关于深埋长大隧道高地应力问题,业界存在许多理论和判据,不同行业、不同项目采用的判据各有不同。究竟如何预判岩爆地质灾害,有效指导安全施工。通过秦岭翠华山特长隧道勘察预判和施工验证,研究隧道高地应力问题及如何预判岩爆灾害。研究结论:秦岭翠华山特长隧道最大水平主应力方向与隧洞轴线方向夹角偏大,发生岩爆是不可避免的;基于地应力参数和岩石参数计算得出洞身开挖时存在岩爆可能性的结论,具有一定的片面性;翠华山隧道施工实践证明,在众多理论和判据中,应该多采用几种判据,综合分析后评价岩爆问题,更能接近于实际。     

突涌地质隧道TSP法弹性参数判识研究

结合云南4座在建高风险隧道典型突涌实例,对不同不良地质发生突涌的地质情况及突涌段落地震波反射法(TSP)的预报成果进行总结,分析各类突涌发生的工程地质条件和地震波反射法物理参数,归纳隧道突涌地质特征,得出大规模突涌时地震波反射法物理参数中纵波速度V_p、横波波速V_s、纵横波速比V_p/V_s和泊松比σ四项参数的判断标准:(1)富水时,V_p/V_s与σ都呈增长趋势,V_p/V_s变化率增长约5%以上,σ变化率增长约10%以上;(2)富水时,V_p/V_s由1.7→2.0变化,σ由0.25→0.3变化;(3)层状裂隙或构造破碎时,V_p均呈下降趋势;(4)存在裂隙及富水通道时,V_s均呈下降趋势;(5)V_p和V_s同时下降时,围岩破碎及地下水发育程度同步上升;(6)V_p上升、V_s下降时,围岩完整程度变化不大,地下水或裂隙发育程度上升。     

微风化岩体隧道开挖反分析及围岩稳定性评价

青岛嘉定山地铁区间段多为微风化的花岗岩地层,地势起伏复杂。为探究本区间隧道在开挖过程中围岩的稳定性问题,采用最小安全系数法对围岩稳定性进行分析。由于地质条件复杂,岩体参数取值很难确定,基于D-P准则,采用ABAQUS建立3D弹塑性模型,根据黄金分割算法进行隧道断面拱脚位置的位移反演,确定本次计算中参数弹性模量E、泊松比μ;用修正后的岩体参数计算围岩的安全系数F_s,预判开挖围岩破坏区,为隧道围岩支护方案的设计提供依据。     

基于围岩损伤机理对地铁爆破参数的研究

为解决地铁爆破中存在的超欠挖问题,依据爆炸载荷作用下的岩石作用原理及围岩损伤机理,采用现场试验的方法,对地铁区间隧道原有爆破施工方案掏槽眼间距和周边眼光面爆破参数进行综合优化。结果表明:(1)爆破振速由0.956 cm/s减小为0.379 cm/s;(2)炸药单耗由2.10 kg/m3降低为1.21 kg/m3。通过现场实例验证,将围岩损伤机理应用于爆破参数设计中,在保证爆破断面平整光滑的同时,降低了炸药单耗,取得良好的经济效益;并通过优化掏槽眼参数降低振动速度,最大程度地减小对周边建筑物的扰动影响。