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基于BP神经网络方法的岩溶隧道突涌水风险预测 总被引:3,自引:0,他引:3
为了准确预测岩溶隧道突涌水风险等级,以降低隧道施工过程中突涌水事故的风险,在参考相关文献的基础上,统计研究及综合分析岩溶隧道水文地质条件,选取不良地质、地层岩性、地下水位、地形地貌、岩层倾角和围岩裂隙6个主要因素作为岩溶隧道突涌水风险评价指标。在不同水文地质条件下,影响因素的权重有较大差异,为避开影响因素权重分析,运用BP神经网络方法对岩溶隧道突涌水风险进行评估。在对突涌水风险评估基础上,结合超前地质预报,优化隧道施工开挖支护方案。在工程应用中,运用BP神经网络方法,对某隧道进行突涌水风险评估,结果与实际施工情况较一致,并结合超前预报提出合理的支护方案,避免了隧道突涌水事故的发生,以期为岩溶隧道突涌水风险预测提供借鉴。 相似文献
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本文介绍了上皮林隧道地下水水文地质特征,对隧道中形成突水涌泥的水文地质条件进行了分析,揭示了上皮林隧道突水涌泥的形成原因。本文对于山区岩溶隧道的水文地质条件分析和突水涌泥的原因分析具有借鉴意义。 相似文献
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在富水地层中开挖隧道出现涌水事故后,若继续盲目施工易引发隧道坍塌,此时应停止开挖,探明涌水段周围地质条件与岩体变形。以大奎隧道右线出口处涌水事故为背景,从地质雷达和变形监测2方面进行研究分析。地质雷达探测结果显示隧道底板左下方2.5 m处存在承压水层,且隧道衬砌背后存在巨大暗道。变形监测表明多个里程断面岩体变形超过50 mm,高于规范要求的安全界限。基于探测结果,提出了混凝土回填、超前注浆止水及架立钢支撑支护的处理方案,涌水段围岩变形最终得到了控制。 相似文献
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岩溶地区地质条件复杂,在隧道修建中存在溶洞突涌水安全隐患,而顶部溶洞带来的灾害性更加明显,溶洞水压是其重要影响因素。针对隧道顶部溶洞,建立数值模型,将溶洞水压作为工况因素,分析围岩中的孔隙水压力变化规律,揭示隧道开挖过程中突涌水通道的分布情况。基于数值模型中单元孔隙水压力突变最大值判断方法,溶洞与掌子面围岩达到塑性状态后,监测两者之间的单元孔隙水压力随开挖步变化速率,找出每一行单元中的最大值,从而确定不同溶洞水压下的突水通道及安全厚度。研究表明,随着顶部溶洞水压增大,突水通道距离溶洞底部由近及远,而安全厚度也随之增大。 相似文献
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为实现岩溶突水风险评估的全过程动态修正与管理,一以岩溶发育分布规律为基础,采用半定量分析方法,估计溶洞与隧道在剖面图中的相对位置距离值,二将防突水岩层安全厚度的预测划分为初步估算、二次估计和动态测算3个阶段,每个阶段均采用有效的修正方式,不断获取更加准确且适用的防突岩层安全厚度预测数值。然后,综合考虑防突岩层安全厚度以及爆破开挖扰动深度影响,提出岩溶突水风险概率等级评价标准;通过划分突水量和溶腔高水头压强的等级,提出岩溶突水风险后果等级评价标准;并以二者为基础构建岩溶突水风险等级评估矩阵。最终,构建基于岩溶分布态势与防突岩层厚度的岩溶突水风险评估模型。通过具体工程实例检验,理论结果与实际情况相对比,验证所构建岩溶突水风险评估模型的合理性与可行性。 相似文献
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为了给岩溶区隧道掌子面突水灾害的预警与防治提供理论支持,针对岩溶隧道掌子面断续节理防突岩体,从断裂力学角度分析了地应力和岩溶水压力等自然营造力作用下断续裂纹的压剪起裂属性以及分支裂纹尖端应力强度因子随水压和支裂纹扩展长度的变化规律,推导了断续节理岩体发生轴向张拉贯通破坏突水的临界水压力。运用两带理论和推导的临界水压力公式,建立了基于最小安全厚度的岩溶隧道掌子面断续节理防突层失稳突水判据,并分析了掌子面前伏岩溶水压力、断续主裂纹长度、断续裂纹排距及裂纹与最大主应力夹角等对防突层最小安全厚度的影响规律。采用可考虑流固耦合效应和岩体结构特征的三维离散元数值分析方法,研究了岩溶隧道近接前方高压富水溶腔顺序开挖中掌子面防突层岩体位移场、渗流场等演化规律及其临突特征。数值模拟结果表明:随着岩溶掌子面的不断推进,掌子面防突层岩体挤出位移逐渐由单一卸荷引起向卸荷和前伏岩溶水压共同影响过渡;掌子面各测点位移及位移增加幅度均持续增大;掌子面挤出位移和掌子面水流速度在突水通道即将形成时出现激增和突升现象,具有明显的突水前兆特征。 相似文献
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针对中梁山隧道K27+227~+248区段侧壁围岩破碎出现较大涌水问题,通过水文地质分析,采用瞬变电磁和探地雷达相结合的物探方法,深入分析涌水区段的涌水水源及补给通道,提出深部引流、浅层加固和深部帷幕封堵的综合治理方法。针对不同治理阶段特点,选定合适的注浆材料,取得了较好的治理效果。通过围岩变形实时监测及数值模拟分析,确定了注浆工程中围岩变形规律及其主控因素,避免了水压升高和注浆压力对围岩造成破坏,保证了注浆过程中围岩具有良好的稳定性,并成功封堵了隧道涌水。 相似文献
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为实现隧道涌水量的高精度预测,以相关系数法和极限学习机为理论基础,构建隧道涌水量预测模型。首先,结合工程实例对隧道涌水的影响因素进行分析,并利用相关系数法分析各因素与涌水量之间的相关性,以筛选出重要影响因素;其次,将筛选出的重要因素作为预测模型的输入层,并利用试算法和经验公式优化极限学习机的模型参数,再利用M估计弱化预测误差,进而构建出用于隧道涌水预测的R-ELM模型。研究表明: 1)岩溶隧道涌水灾害的影响因素较多,包括5类一级因素和12类二级因素,不同因素对隧道涌水灾害的影响程度存在一定差异; 2)R-ELM模型预测结果的平均相对误差仅为1.12%,具有较高的预测精度,不仅验证了模型参数优化和M估计优化的有效性,也验证了R-ELM模型在隧道涌水量预测中的适用性。 相似文献
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