热力耦合作用下拉林铁路桑珠岭隧道岩爆预测

热力耦合作用是高温高地应力隧道岩爆预测中一个新的问题.在新建拉林铁路桑珠岭隧道开挖过程中,利用现场温度测试数据反演并得到隧道不同埋深时的地温,通过热力耦合数值模拟计算得到隧道开挖过程中的洞周应力变化规律,利用卢森、陶振宇、王元汉、樊建平4种岩爆判据对隧道不同温区、不同洞周应力释放率的岩爆发生烈度和岩爆范围进行预测,最后将预测结果与现场岩爆进行了比较分析.研究结果表明:桑珠岭隧道地温梯度为5.5℃/100 m,隧道埋深越大地温越高;在以自重应力场为主的深埋段,最大压应力集中在拱顶和拱脚部位;在45~85℃地温区间,洞周最大切向应力和最大主应力随应力释放率增大而线性增长,当洞周应力释放率为100%时,其增加量分别为84~96 MPa、93~96 MPa,同时岩爆烈度等级也相应增加;判据预测与现场实测的比对表明,高温热力耦合作用在应力释放过程中加速了岩爆发生,在应力释放率前期,陶振宇判据对中等及以上岩爆的发生更加敏感,而在应力释放中后期王元汉判据与实测结果的相似度更为一致.      

地温梯度孕育的岩体热应力对岩爆预测的影响

为使在高地温环境下通过水压致裂获得的应力更加真实地预测岩爆，提出在岩爆预测过程中应考虑地温梯度孕育的岩体热应力. 结合弹性理论获得了在高地温环境下水压致裂的理论应力解；基于此理论应力解对圆形隧道进行了岩爆预测；应用岩体热应力公式对桑珠岭隧址区的岩爆进行了预测. 研究结果表明:在高地温环境下，恒定压力和水平主应力会增加约一倍的岩体热应力，裂隙重开压力会增加约两倍的岩体热应力，垂直应力不变；如果在高地温环境下直接采用水压致裂测得的应力进行岩爆预测，当水平原位地应力大于竖向原位地应力时，得到的岩爆等级偏高，当水平原位地应力在重力应力和竖向原位地应力之间时，得到的岩爆预测位置与实际不一致，当水平原位地应力小于重力应力时，得到的岩爆等级偏低；桑珠岭隧址区的岩体热应力约为重力应力的61%，若不考虑此热应力进行岩爆预测会导致严重的错误.      

后云台山隧道地应力测试分析与岩爆防治措施

高地应力是一种常见的隧道地质灾害,在施工前准确掌握隧道穿越段的工程地质状况及地应力状态至关重要。针对后云台山隧道施工中洞室围岩发生＂脆响＂及掌子面后方初期支护喷射混凝土开裂等表象,通过地应力测试分析,判断隧道穿越地段围岩属中等应力水平,预测洞室开挖过程中有发生弱岩爆甚至中等岩爆的可能,采取加强监控、优化支护参数及施工工艺和打设应力释放孔等措施,取得显著效果。     

某公路隧道岩爆预测分析

岩爆是在高地应力条件下地下硐室开挖过程中一种危害性工程现象,对岩爆的成功预测有助于及时地采取相关的防护措施．以减小或避免岩爆灾害的发生。故以某公路隧道为例,对其岩爆的发生进行预测,可为类似工程施工提供有益的参考。     

雪水岭公路隧道岩爆特征与防治措施

文章总结了雪水岭公路隧道岩爆在发生时间、空间、岩性与岩体结构效应等方面的主要特性，并从改善围岩物理力学性能和应力条件、初期支护加固围岩等方面着手，阐述了该隧道岩爆的防治措施。     

机器学习在隧道岩爆微震监测预警中的应用

深部隧道岩爆是地下工程建设中的安全隐患，准确预警岩爆能够保障工程人员的生命财产安全。机器学习等智能技术的出现为岩爆预警带来了新的思路和方法，提高了预警的准确性、及时性和智能化水平。对机器学习在深部隧道岩爆微震监测预警中的应用现状开展了系统研究。首先，对岩爆微震监测评估预警中的机器学习算法进行总结，分析了现有各类机器学习算法的特征优势，然后，对微震监测岩爆预警指标体系进行了归纳，进一步，分析了基于不同机器学习的岩爆微震监测预警应用效果。结果表明神经网络（NN）是岩爆预警算法中的热门方法，微震事件数（N）、微震能量（E）、视体积（V）及其变体是使用频次最高的岩爆预警指标，大部分岩爆预警指标个数主要在3～7个之间。岩爆等级是岩爆预警的研究热点，大部分机器学习方法的预警准确率基本能达到80%及以上，表明机器学习方法具有较好的应用效果与发展前景。最后，对发展方向进行了展望，更先进的机器学习算法、预警指标体系的有效性与全面性、样本的丰富性、岩爆发生时间预警、数据处理能力等需要进一步深入研究。     

基于正态云理论的软弱隧道围岩分级

选取针对软弱隧道围岩的4个指标——单轴抗压强度Rc、完整性系数Kv、黏聚力c及软化系数Kf,构建了基于正态云理论的软弱隧道围岩分级体系;用隧道工程实例对软弱隧道围岩分级体系进行了验证计算,并以实际开挖围岩等级作为参照标准,对比分析了分别用正态云法与BQ法得到的围岩分级结果.结果 表明:与BQ法相比,正态云法得到的围岩等级与实际开挖围岩等级的一致性更高;验证了基于正态云理论的软弱隧道围岩分级体系的可行性;正态云法围岩分级体系可作为一种新的软弱围岩分级判定方法.     

基于正态云理论的软弱隧道围岩分级

选取针对软弱隧道围岩的4个指标——单轴抗压强度Rc、完整性系数Kv、黏聚力c及软化系数Kf,构建了基于正态云理论的软弱隧道围岩分级体系;用隧道工程实例对软弱隧道围岩分级体系进行了验证计算,并以实际开挖围岩等级作为参照标准,对比分析了分别用正态云法与BQ法得到的围岩分级结果.结果 表明:与BQ法相比,正态云法得到的围岩等级与实际开挖围岩等级的一致性更高;验证了基于正态云理论的软弱隧道围岩分级体系的可行性;正态云法围岩分级体系可作为一种新的软弱围岩分级判定方法.     

极强岩爆条件下开敞式TBM施工措施探讨与应用

每一台隧道掘进机（TBM）都是针对一定的地质条件设计制造的,其针对性强、通用性较差,在不良地质条件下,既需要TBM设备配置具有适应性,又必须采取适当的施工措施。结合锦屏二级电站引水隧洞TBM施工实践中遇到的大埋深、高地应力、极强岩爆的地质条件,研究了加强初期支护、岩面喷水、应力释放孔、应力释放导洞等解决措施,并付诸实施,取得了较好的应用效果,可为类似工程提供参考。     

综合勘察技术在木寨岭特长隧道中的应用

兰渝铁路木寨岭特长隧道具有埋深较大、高地应力、构造发育、板岩夹炭质板岩大面积分布的特点,在勘测过程中,针对该特点,采用多种勘察手段,发挥遥感的宏观控制作用,以地质调绘为基础,利用综合物探的解译,辅以钻孔加以验证,在实际工作中收到了很好的效果。为以后山区铁路长大隧道的勘察提供了经验。     

严寒山区公路隧道防排水施工技术

隧道渗漏在全国公路、铁路隧道中都是十分普遍的问题，在严寒地区，季节性温差大，存在冻融冻胀问题，隧道防排水效果的好坏直接影响隧道的使用寿命与行车安全，本文结合老岭隧道工程实例，详细介绍了防排水施工工艺及应注意的关键问题。     

超高边坡开挖对既有隧道衬砌结构安全影响分析

以某临近既有隧道的道路改建高挖方边坡工程为研究对象，利用有限差分软件模拟分析了边坡逐级开挖过程中隧道衬砌结构变形与主应力的变化规律，计算了衬砌结构安全系数进而评价隧道结构稳定性，并结合现场测量数据分析验证仿真模拟的可靠度。结果表明：随着超高边坡逐级开挖，隧道衬砌结构各部位变形均增大，最大主应力从压应力变为拉应力而最小应力均表现为压应力；安全系数大幅度降低，Ⅲ阶段右拱腰存在局部破坏风险，Ⅳ阶段拱顶与左边墙易受拉破坏；模拟值高于实际值，减少边坡爆破施工可确保隧道运营阶段的安全性，可为相似工程提供一定参考价值。     

外刊速览

铁路运量增长预测及成本控制 Ⅰ级铁路的财务报告显示：大多数公司的第三季度股票收益、总收入和行车量方面都呈现两位数的下降，只有在经营比率方面有微幅下跌或轻微攀升。而运营开支则表明他们在削减成本方面确实取得了骄人的成就，所有的Ⅰ级铁路的运营费用都减少了近20％或以上，车载量也比第二季度有所上涨。     

铁路行车安全预警模型研究

结合国内外铁路行车安全判定的相关指标及我国铁路行车安全的特点,确定了铁路行车安全预警模型的指标体系.其次,针对警情指标的时间序列用Hodrick-Prescott滤波法(HP滤波法)对其进行分解,并对结果进行长期趋势分析.采用3σ方法确定了铁路行车安全预警模型的警限和警度;选取了优化无偏GM(1,1)模型进行预警指数的拟合及短期预测,并利用残差修正进一步改善了优化无偏GM(1,1)模型的拟合和预测效果.最后,以1998-2012年的铁路行车安全数据为案例验证了模型的有效性与实用性.预警模型的结果表明警情指标长期趋势向好,但未来应积极预防一般事故的发生,以减少事故造成的直接经济损失.     

沪宁城际铁路南京段在紧张建设

目前，沪宁城际铁路南京段建设正在紧张有序地加快推进中。南京市市长蒋宏坤现场检查各施工点工程进度。要求紧紧抓住沪宁城际铁路建设重大机遇，高度重视建设各项工作，以强烈责任感、使命感，采取最严格的工作措施，全力以赴为工程建设创造良好环境和条件。沿线各单位和施工方要密切配合，加强沟通，高效率推进各项建设任务，赢得工程建设的主动权。     

基于人工智能算法的隧道锚承载能力评价

针对隧道锚承载能力评价合理的解析计算公式缺乏、模型试验测试方法耗时费力、数值模拟可靠性不佳的问题，提出了一种人工智能化隧道锚承载能力预测方法. 从隧道锚受力传力过程出发，分析了影响承载能力的因子，确定了承载能力评价指标体系；基于最小二乘支持向量机（least squares support vector machines，LSSVM）强大的学习预测能力和粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法良好的优化效果，建立了承载能力非线性映射PSO-LSSVM 模型；将收集到的17个隧道锚工程案例作为输入样本对模型进行了训练，获得了核函数参数和惩罚系数的最优组合为(1,500). 将该模型应用于某大桥隧道锚承载能力的预测，预测结果为10.2P （1P为1倍设计荷载）；通过与现场缩尺模型试验和数值模拟方法综合研究确定的承载能力为11.0P对比，结果表明:预测结果略低，但两者结果非常接近，说明该模型的预测结果合理可靠且偏于保守，预测效果较为理想.      

重载铁路货车轴载作用下嵌入式轨道受力变形分析

为研究嵌入式轨道在重载铁路中的适用性，采用有限元法，建立嵌入式轨道有限元模型，从钢轨应力、钢轨位移、轨道板位移的角度分析货车轴载对嵌入式轨道结构受力及变形的影响，并针对现有嵌入式轨道结构进行优化研究。研究结果表明：货车轴载对嵌入式轨道轨头应力、轨底应力、钢轨横向及竖向位移影响显著，其中，轨头应力、钢轨横向位移均超过限值要求，但其对轨道板位移影响较小；采用75 kg/m钢轨替换60 kg/m钢轨后，轨头应力显著减小，但钢轨横向位移仍然超过限值要求；在此基础上，随着填充材料弹性模量的增大，钢轨应力及位移均显著减小，且均在规范限值内，填充材料弹性模量建议取为400 MPa。     

铁路工务、电务、供电检测装备发展现状综述

从铁路工务、电务、供电检测装备的类型、检测对象等角度，梳理了各国检测装备的发展概况，分析了综合检测车、专业检测车、搭载式检测装置的发展历史、技术特点与应用情况，比较了国内外同类型检测装备在设计理念、功能集成、运用维护等方面的差异，分析了中国检测装备存在的不足；在此基础上，借鉴国外先进经验并结合中国实际情况，凝练了中国检测装备的发展趋势。研究结果表明：中国铁路工务、电务、供电检测技术取得了长足进步，部分领域达到或接近世界先进水平；但与实际运营需求相比还存在一定差距，主要表现在检测项目不充足，检测设备自动化和智能化水平较低，检测数据利用不充分，检测成本较高等；针对上述问题，检测装备的发展应朝着检测功能综合化、检测装备小型化与模块化、检测过程智能化与无人化的方向发展，形成可靠性高、检测项目齐全、检测数据精准的现代化检测装备体系，以期实现对铁路基础设施的状态维修和全生命周期管理。     

基于SARIMA模型的广珠城际铁路客流量预测

为实现铁路车站发送客流量的短期预测，研究预测步长对短期客流预测效果的影响，分析了广珠城际铁路车站发送客流的特征和变化规律，结合客流特征及季节性差分自回归滑动平均模型（seasonal autoregressive integrated moving average，SARIMA）的适用性，构建了SARIMA客流预测模型，利用Python软件中的Statsmodels模块完成了SARIMA客流模型的精细化调参，以广州南站、小榄站的发送客流量为例验证了模型的有效性. 结果表明，SARIMA预测模型可以较好地适用于不同数量等级的客流预测，其预测精度随预测步长的增加而降低. 预测步长为1时，广州南站、小榄站、珠海站客流预测平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error，MAPE）值分别为3.97%，5.83%，5.43%；预测步长增加为2时，各车站客流预测误差显著增加，广州南站、小榄站、珠海站客流预测误差MAPE值分别为5.31%，6.79%，7.62%；预测步长大于2时，预测误差基本保持稳定. 将SARIMA模型预测效果与随机森林（random forest， RF）、支持向量机（support vector machine， SVM）、梯度提升算法（gradient boosting， GB）、K最近邻算法（K-nearest neighbor， KNN）模型或方法的预测效果进行对比，预测步长为1时，SARIMA模型预测效果略优于其余4种模型，5种预测模型预测精度差距较小；预测步长大于1时，RF、SVM、GB、KNN模型预测误差随预测步长显著增加，预测误差为SARIMA模型的数倍. SARIMA模型在客流时间序列的多步预测方面具有较大的优势.      

高等级公路交通量需求预测方法

针对我国大部分地区存在铁路、高速公路、低等级公路三者并行这一实际情况,提出了在上述运输通道系统中,预测未来特征年高速公路交通量的方法。重点论述了运输通道趋势交通量、高速公路的转移与诱增交通量的预测方法和模型,并结合实例对上述方法的可操作性进行了验证。