基于地下水动力学的地铁隧道裂隙水预测分析

针对城市中土岩组合的矿山法地铁隧道的实际情况,文章基于隧道潜水含水体的连续多孔介质模型建立了潜水含水体与裂隙含水体的组合介质分析模型;结合地下水动力学理论,推导了适用于该模型的裂隙水涌水量预测公式,并给出了公式中参数的具体取值方法,提出了该公式在地铁隧道注浆加固断面的涌水量预测中的应用方法。以青岛地铁隧道工程为依托,分别用解析法和数值分析法预测了隧道的涌水量,并与现场试验测量值进行了对比分析。分析结果表明,解析公式预测值误差较小,具有较高的工程应用价值。最后,分析了不同的洞室形状对隧道涌水的影响,得出了在地铁工程中断面形状对涌水量影响较小的结论。基于以上研究,文章推导的解析公式对土岩组合地层中地铁隧道涌水量的预测具有较高的适用性。     

利用BP神经网络模型动态预测隧道涌水量——以铜锣山隧道为例

以垫邻高速铜锣山隧道为例,在分析隧道涌水和降雨响应特征的基础上,建立了综合考虑降雨脉冲、降雨累积效应和地下水系统整合作用的隧道涌水量预测的BP神经网络模型。计算结果表明,该模型对训练样本的拟合程度较好(平均绝对百分比误差为13.27%)且具有较高的预测精度(平均绝对百分比误差为15.05%)。该模型的建立和成功应用对丰富隧道涌水量的预测方法和动态指导隧道防排水管理具有重要意义。     

基于模糊类比法的秦岭Ⅰ线特长隧道涌水量预测

文章介绍模糊类比法用于隧道涌水量预测的基本原理与方法,并以秦岭Ⅱ线隧道实测涌水量为基础,预测Ⅰ线隧道的总涌水量和分段涌水量.结果表明,模糊类比法的预测值与实测值的误差不超过30%,较之解析法有更好的预测精度.该研究为隧道涌水量预测提供了一种简单、实用和可靠的方法.     

天平线关山隧道涌水量预测技术研究

在富水位地区建设特长隧道中通常会发生涌水灾害,因此准确预测隧道涌水量能科学指导隧道的设计和施工。新建关山隧道处于关山褶皱带,地下水循环强烈,岩体节理发育,对工程施工的安全影响较大。基于此,文章对关山隧道水文地质情况进行分析,采用不同涌水量计算方法对隧道各研究区段涌水量进行预测。通过对比分析,发现地下径流模数法预测结果较为符合实际。同时,采用FLAC3D软件对关山隧道各区段进行了平面涌水模拟,并对地下水位线高度进行了反演分析,获得了与实际相符的地下水位线高度。然后,根据反演得到的参数对关山隧道施工涌水量进行三维数值模拟预测,获得的施工涌水量可为实际工程提供参考。     

富水弱胶结地层地铁隧道裂隙水涌水量分析

针对复杂地质条件下浅埋地铁隧道裂隙水涌水量预测问题,文章以青岛地铁2号线枣李区间隧道为工程背景,基于等效连续介质模型,利用复变函数理论转换岩土体渗流区域和边界条件,推导了适用于浅埋地铁隧道涌水量的计算公式,确定了合理注浆圈参数;并建立了地铁隧道涌水量计算模型,通过流固耦合分析研究了不同注浆圈厚度条件下地铁隧道涌水量变化规律,验证了工程现场实测数据和数值模拟结果与理论解析值的吻合度。结果表明:隧道涌水量随着注浆圈厚度的增大或渗透系数的减小而降低;考虑到地铁隧道涌水量控制标准、经济合理性等要求,确定注浆圈厚度为4 m、渗透系数为0.009 8作为最优合理注浆圈参数;地铁隧道涌水量计算公式解析值与模拟值、实测值在误差允许范围内基本吻合,验证了计算公式的正确性和适用性。     

雪峰山特长深埋公路隧道涌水量灰色预测

文章针对邵怀高速公路雪峰山特长深埋隧道排水设计及施工现状,通过众多方法比较分析,优选采用灰色理论来预测隧道开挖距离与涌水量问的关系,以预测隧道开挖后总的涌水量,为中心水沟管径大小设计提供依据,对指导隧道施工具有现实意义。     

一种随机数学方法预测隧道涌突水量研究

涌突水灾害是隧道工程中常见的灾害,准确预测涌水量的大小对于保证隧道施工、降低隧道施工风险具有重要意义.通过实例研究,分别利用理论计算法和层次分析一模糊综合评判方法预测隧道涌水量.与实际发生的涌水量对比,理论计算法操作简单,但预测不够准确.随机数学方法考虑影响隧道涌突水多方面因素,并用权重来控制各因素对隧道涌突水的影响程度,预测结果和实际发生的涌突水能较好地吻合.由此证明了层次分析一模糊综合评判方法的适用性.     

深长隧道涌水量预测的三维数值模拟研究

隧道建设中涌水问题处理不当会对当地生态和社会环境产生重大影响,因此有必要准确进行隧道涌水量的预测。文章以岳武高速明堂山隧道为例,通过对地表水集水区、边界条件和初始条件、断层因素概化、地下水模拟方法等进行分析,利用有限差分程序MODFLOW模拟计算基岩裂隙含水介质中深长隧道开挖的涌水量,并评价隧道开挖对周边地下水环境的影响程度。分析结果表明,隧道开挖至断层F7的瞬时涌水量在1 000 d后基本降至稳定涌水量水平,稳定涌水量的模拟计算结果与隧道内涌水量实际测量结果相近;隧道开挖对周边地下水环境的影响主要集中在隧道轴线断层附近以及部分山脊处,其余地段降深不明显。     

昔榆高速太行山特长隧道水文地质条件概述

昔榆高速太行山特长隧道的水文地质条件复杂,通过对该隧道的流域、水系、地层等进行梳理研究,可划分为槐河流域、刀把口河流域、杨赵河流域,含水岩层以裂隙水若富水层为主。对该隧道涌水量预测方法及结果进行比较评价,各预测方法预测结果差距较大,对多种方法预测结果进行综合考虑可作为设计依据,但应采用动态设计方法,为工程的顺利进行提供一定的技术支持,为类似隧道水文地质条件研究和涌水量预测提供参考。     

吾排隧道涌水量预测及突水防治分析

文章为预测吾排隧道涌水量,在收集区域地质资料和初步勘察资料的基础上,综合运用了调绘、钻探、物探等手段,分析了隧道隧址区的水文地质条件,并采用入渗系数法、径流模数法和地下水动力学法对隧道涌水量进行了计算,提出了隧道施工中出现突水现象的防治措施。     

基于混合遗传算法的供水管道漏损安全预测

为解决供水行业中供水管道漏损安全性问题,建立了供水管道漏损安全预测模型,并引入遗传算法对其优化进行漏损预测,同时,针对传统的遗传算法优化该模型的过程中出现的缺陷,提出了混合遗传算法对其求解.模拟实例的预测结果表明：该模型预测方法准确可靠,具有较高的实用性。     

改进不等时距GM模型在施工控制中的应用

刚构桥施工过程中应力变化复杂,影响因素多,较难预测把握应力发展趋势,实测应力缺失时,单一使用GM(1,1)模型预测精度低,对原始应力数据要求苛刻.文章改进了不等时距GM(1,1)模型,结合罗天乐特大桥工程进行验证,结果表明,改进不等时距GM(1,1)模型在刚构桥施工应力预测中具有较好的适用性和较高的预测精度.     

滑动平均法在刚构桥施工应力预测中的应用

文章针对刚构桥施工过程中应力不确定性影响因素,介绍通过滑动平均法GM(1,1)模型对数据进行建模前预处理方法,并结合葫芦鼎大桥工程实例,验证了滑动平均法建立GM(1,1)模型在刚构桥施工应力预测中较好的适用性和较高的预测精度,也是对原始GM(1,1)模型的一种改进。     

基于岩体指标和掘进参数的TBM净掘进速率预测模型

净掘进速率是TBM施工速度的主要评价指标,与围岩物理力学性质、TBM掘进参数之间存在一定相关性。文章以兰州水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工为背景,基于现场实测数据,选择岩石单轴抗压强度、抗拉强度、变形模量、泊松比、岩石耐磨性CAI值等岩体指标,以及刀盘推力和刀盘转速等掘进参数,进行TBM净掘进速率与有关影响参数之间的单因素相关性分析,得到相应拟合公式;基于TBM净掘进速率与岩体指标、掘进参数之间的相关性,利用多元非线性回归方法建立了TBM净掘进速率预测模型。通过将兰州水源地建设工程输水隧洞实测TBM净掘进速率和预测结果进行对比,验证了TBM净掘进速率预测模型的合理性。研究结果表明:(1)在复杂的多种地质条件下,TBM净掘进速率与岩石单轴抗压强度、抗拉强度、变形模量、岩石耐磨性CAI值、刀盘推力以及刀盘转速呈负相关关系,与泊松比呈正相关关系;(2)干湿状态对岩石耐磨性CAI值有一定影响,饱和状态下岩石耐磨性CAI值与TBM净掘进速率之间的相关性更显著;(3)建立的多元非线性回归预测模型,预测精度较高,可为相似地质条件下TBM净掘进速率估算提供参考。     

基于灰色神经网络的输油管道运行费用预测

输油管道运行费用的预测在原油运输中有着重要意义,文中将灰色预测模型与神经网络预测模型结合起来,建立灰色神经网络预测模型,对输油管道运行费用进行预测。灰色神经网络预测模型充分发挥了灰色预测模型和神经网络预测模型样本少、计算速度快的优点。计算结果表明：灰色神经网络与EBP神经网络相比,预测模型精度高,计算量小,收敛速度快。     

综合地质预报技术在坛厂隧道施工中的应用

文章介绍了坛厂隧道施工中存在的主要工程地质问题(浅埋破碎、煤层瓦斯、断层破碎带、岩溶及涌水突泥等),以及地质超前预报的重点和难点;针对施工中采用的“以地质法为基础、以HSP声波反射法为主要手段、结合电磁波反射法的综合预报技术”,并结合隧道进口浅埋段和中部岩溶涌水突泥段的预报情况进行了研究分析.隧道施工开挖揭露的情况表明,预报结果与实际开挖揭示吻合率较好,对本隧道工程施工起到了积极的指导作用,为隧道安全施工提供了技术保障.     

灰色自适应模型在围岩变形预测中的应用

文章针对当前隧道围岩变形预测常用方法存在的局限性,通过对监测数据的平滑和等时距处理,建立灰色自适应模型,并将该模型应用于厦蓉高速公路隧道拱顶沉降位移预测工程实际,验证了模型的有效性及可行性。     

川气东送天然气管道线路水合物形成预测

为了更好地预测、分析和处理水合物造成的不良后果,以川气东送管道为例讨论了天然气水合物的形成原因,提出了输气管线水合物预测模型,并建立了水合物形成预测的压力和温度计算模型,编制了“水合物预测软件”,预测该管道线路和场站的水合物形成条件和易形成水合物的区域.文中通过以上方法很好地预测了川气东送管道水合物的形成区域及情况,该预测方法可用于天然气管道线路水合物的形成预测.     

Short/medium-term prediction for the aviation emissions in the en route airspace considering the fluctuation in air traffic demand

This paper proposes a novel short/medium-term prediction method for aviation emissions distribution in en route airspace. An en route traffic demand model characterizing both the dynamics and the fluctuation of the actual traffic demand is developed, based on which the variation and the uncertainty of the short/medium-term traffic growth are predicted. Building on the demand forecast the Boeing Fuel Flow Method 2 is applied to estimate the fuel consumption and the resulting aviation emissions in the en route airspace. Based on the traffic demand prediction and the en route emissions estimation, an aviation emissions prediction model is built, which can be used to forecast the generation of en route emissions with uncertainty limits. The developed method is applied to a real data set from Hefei Area Control Center for the en route emission prediction in the next 5 years, with time granularities of both months and years. To validate the uncertainty limits associated with the emission prediction, this paper also presents the prediction results based on future traffic demand derived from the regression model widely adopted by FAA and Eurocontrol. The analysis of the case study shows that the proposed method can characterize well the dynamics and the fluctuation of the en route emissions, thereby providing satisfactory prediction results with appropriate uncertainty limits. The prediction results show a gradual growth at an average annual rate of 7.74%, and the monthly prediction results reveal distinct fluctuation patterns in the growth.     

Assessing the impact of cornering losses on the energy consumption of electric city buses

In view of the increasing electrification of public city transport, an accurate energy consumption prediction for Battery Electric Buses (BEBs) is essential. Conventional prediction algorithms do not consider energy losses that occur during turning of the vehicle. This is especially relevant for electric city buses, which have a limited battery capacity and often drive curvy routes.In this paper, the additional energy consumption during steering of a BEB is modeled, measured, and assessed. A nonlinear steady-state cornering model is developed to establish the additional energy losses during cornering. The model includes large steer angles, load transfer, and a Magic Formula tire model. Model results show that both cornering resistance and tire scrub of the rear tires cause additional energy losses during cornering, depending on the corner radius and vehicle velocity.The energy consumption model is validated with full scale vehicle tests and shows an average deviation of 0.8 kW compared to the measurements. Analysis of recorded real-world bus routes reveals that on average these effects constitute 3.1% of the total powertrain energy. The effect is even more significant for routes crossing city centers, reaching values up to 5.8%. In these cases, cornering losses can be significant and should not be neglected in an accurate energy consumption prediction.