极端复杂地质TBM研制及高效施工关键技术

为解决全断面硬岩掘进机在极端复杂地质掘进效率低下的难题,考虑极端复杂地质环境条件和全断面硬岩掘进机技术特点,首先,制定极端复杂地质全断面硬岩掘进机技术指标,研制极端复杂地质全断面硬岩掘进机,提出变截面收敛地层扩挖技术;然后,基于破碎围岩地质特征,建立关键参数控制、小导管化学灌浆、管棚注浆、小导洞开挖技术协同作业方法,并应用于解决破碎围岩地层;针对岩渣堆积掘进效率低下的问题,建立机械除渣和皮带机出渣联合清渣模式;最后,通过高黎贡山极端复杂地质掘进验证了本文研究成果。结果表明： 1）全断面硬岩掘进机在Ⅱ、Ⅲ级围岩条件具有较高的进尺速度,设备完好率较高; 2）Ⅳ、Ⅴ级围岩为主的破碎地层具有较好的适应性,实现刀具磨损一般的情况下最高月进尺达到了438 m,平均月进尺为412 m,表明具有良好的地质适应性。     

TBM、盾构盘形滚刀硬岩掘进的刃口磨损形状分析及优化对策

为探索TBM、盾构盘形滚刀在破岩中与岩石的相互作用过程,优化掘进机在不同类型及类别岩层中的设备选型及刀盘刀具配置,提高破岩效率,以TBM、盾构在国内不同地区硬岩掘进实际工程案例中正常磨损的滚刀刃口磨损形状为依据,分析其磨损机制,得到以下结论:1) TBM、盾构的硬岩掘进对应于不同的机型、掘进模式、掘进参数、岩石强度、滚刀梯度硬度,其正常磨损的滚刀刃口会出现不同的特定的磨损形状。2)刃口磨损形状是在特定的边界条件下出现的结果,反过来会影响掘进效率。3)根据刃口磨损形状分析结果可知,优化及选择合适的机型、掘进模式、掘进参数、滚刀配置可以提高破岩能力及效率,延长滚刀使用寿命。     

罗宾斯发布兼容型系列掘进机

<正>近日,美国罗宾斯发布了一系列兼容型掘进机,为双模式机型,适用于复合地层。XRE机型(兼容硬岩掘进机/土压平衡盾构)是最常见的兼容式掘进机机型,有硬岩单护盾掘进机与土压平衡盾构的特征,可以在带有岩石的混合地层中进行掘进。近日,1台XRE掘进机在澳大利亚Grosvenor倾斜隧道中完成掘进,共掘进了2条矿井巷道,其中,掘进速率是传统凿岩机的14倍。最近一次推进于2015年2月9日完成。     

隧道掘进破岩试验机结构设计及仿真

针对复杂多变地质环境，为可高效可靠地开展掘进机刀盘刀具选型设计及掘进参数精准选择，研究不同地质环境、不同掘进参数条件下多掘进机破岩机制物理试验特点，结合隧道掘进机现场工作特点，设计一种隧道掘进机螺旋推进式破岩伺服试验机。通过分析室内开展隧道掘进机破岩试验的重难点与试验机的通用性、宽泛性，重点针对试验机框架结构、刀盘结构和刀具安装装置等，采用有限元对其可靠性进行仿真计算，确定关键结构件设计参数，确保试验机工作稳定性、结构可靠性，实现试验机的研制。     

隧道掘进机技术的发展和研究现状

通过对隧道掘进机的分类、隧道掘进机技术的研究现状以及隧道掘进机技术研究和发展趋势的调研和探讨,提出： 1）根据掘进岩土体强度的不同,隧道掘进机大致可以分为岩石隧道掘进机和盾构; 2）目前岩石隧道掘进机的研究热点问题主要包括滚刀破岩机制和施工预测模型的建立2个方面,而盾构主要研究内容集中在掌子面稳定、施工过程控制和地表沉降研究3个方面,虽然这些研究都取得了较大进展,并且部分已经有效地应用到实际工程建设中,但解决得不够透彻,还有待于进一步研究; 3）隧道掘进机技术的研究发展趋势将集中在掘进力学机制的完善、复杂地质条件下掘进机制与施工过程控制研究和复合掘进机技术的发展等方面,这些会给隧道掘进机技术的研究和发展带来挑战和契机。     

隧道掘进机技术的发展和研究现状

通过对隧道掘进机的分类、隧道掘进机技术的研究现状以及隧道掘进机技术研究和发展趋势的调研和探讨,提出:1)根据掘进岩土体强度的不同,隧道掘进机大致可以分为岩石隧道掘进机和盾构;2)目前岩石隧道掘进机的研究热点问题主要包括滚刀破岩机制和施工预测模型的建立2个方面,而盾构主要研究内容集中在掌子面稳定、施工过程控制和地表沉降研究3个方面,虽然这些研究都取得了较大进展,并且部分已经有效地应用到实际工程建设中,但解决得不够透彻,还有待于进一步研究;3)隧道掘进机技术的研究发展趋势将集中在掘进力学机制的完善、复杂地质条件下掘进机制与施工过程控制研究和复合掘进机技术的发展等方面,这些会给隧道掘进机技术的研究和发展带来挑战和契机.     

水射流辅助机械滚刀破岩试验研究

为解决极端软硬不均、极硬岩（硬度超过180 MPa）等复杂地质条件下，隧道掘进机破岩过程中刀具破岩效率低及“啃不动”的问题，采用滚刀岩机作用综合试验台，搭载高压水射流装置，采用不同的水射流参数及掘进参数对花岗岩试样开展破岩试验，研究不同条件下水射流辅助机械滚刀破岩对掘进参数及效率的影响。通过试验获得水射流破岩合理的靶距与压力，探明水射流与机械滚刀交叉轨迹复合破岩、同轨迹复合破岩相对于纯机械滚刀破岩刀盘推力、转矩及破岩效能的变化特性。     

基于FP-Growth算法的盾构掘进参数与隧道管片渗漏关联性分析

为研究隧道管片渗漏与盾构掘进参数之间的关联性,对关联规则中的Apriori算法与FP-Growth算法进行比较,选择FP-Growth算法作为文章研究使用的关联规则算法。选取关键掘进参数并对其数据筛选、划分及编码。采用FP-Growth算法,结合Matlab数据分析语言编程,挖掘基于掘进参数频繁项集的管片渗漏关联规则,分析关键掘进参数渗漏原理。依据渗漏频繁项集和渗漏规则,推荐4个关键掘进参数组合的预设范围,并应用在某隧道东线的盾构掘进中。结果表明,关键掘进参数组合优化后的成环管片发生渗漏的概率降低29.36%。     

基于线性回归法的TBM滚刀贯入度预测研究

为解决盾构施工中全断面隧道掘进机(TBM)滚刀贯入度的预测问题,使其更好地应用于所处地层,依托深圳地铁6号线的相关数据及中铁TBM云管理平台的数据处理功能,定性分析TBM破岩过程,并将破岩的宏观过程划分为3个阶段;采用线性回归方法,依次从贯入度与掘进推力的关系、贯入度与刀盘转矩的关系对TBM滚刀贯入度的变化情况进行量化分析,并在这一过程中推导得到TBM掘进的贯入度与推力、转矩的参数预测模型,并结合现场实测结果对线性回归法的预测结果进行验证。结果表明:1)TBM在不同阶段的贯入度、推力及转矩均有不同程度的变化,且相互之间存在一定的关联;2)掘进参数的线性回归预测模型经过验证是合理的,表明线性回归法适用于TBM掘进参数的预测,可视具体情况为隧道工程实施阶段掘进参数的调整提供理论指导和参考。     

基于大数据的盾构掘进与地质关联关系分析方法

为解决盾构掘进参数设定主要依赖盾构司机的经验,且掘进过程中影响因素较多,很难做到掘进参数与地质参数有效关联的问题,依托盾构TBM大数据平台的海量数据,通过施工经验对关联掘进与地质的参数进行选取和分类,并确定关联参数的范围。通过参数范围界定、数据连续性分析和数据频次统计等方式进行数据的初步清洗;通过提取变量的数字特征建立分布统计算法模型库的方式,对数据库中的数据实时处理,去除异常数据并确定经验区间的频数分布;通过对各关联参数的组合检索,进行关联参数的可视化分析,得到不同盾构在各类地质中主要掘进参数（如刀盘转速、刀盘转矩、掘进速度、油缸推力等）的经验区间和关联关系。将该关联分析方法部署在盾构TBM大数据平台,经过长时间的应用和现场反馈,验证了该方法的适用性和有效性,对盾构施工及盾构选型具有积极的指导作用。     

基于Apriori算法对地面沉降影响因素的数据挖掘及分析

为有效利用盾构法施工过程中产生和积累的大量掘进历史数据、挖掘知识和信息,以优化掘进参数、控制地表沉降,采集某地铁相邻两区间的地面沉降数据及掘进参数,基于数据挖掘技术,通过对比优缺点,综合等宽离散和k-means聚类2种方法将数据离散化,并采用Aprioir算法进行关联规则挖掘。通过分析关联规则得到以下结论: 出土率、注浆填充率和俯仰角对沉降值影响较大,掘进速度和刀盘转矩对沉降值也有一定影响。根据数据离散区间和关联规则,给出穿越土层为圆砾和卵石时的注浆填充率建议值为185%~190%,注浆压力建议区间为0.16~0.22 MPa,同时建议俯仰角纠偏幅度宜平均每3环小于±0.2°。     

全断面岩石隧道掘进机滚刀磨损影响因素分析

为了有效控制和降低全断面岩石隧道掘进机施工时滚刀的磨损,较准确地预测滚刀的磨损量,通过室内实验和现场实验从地质影响因素和机械影响因素2个方面对滚刀磨损问题进行了分析。通过水泥试样实验,得出等效石英含量EQC和单轴抗压强度UCS单独对岩石磨蚀性的影响规律;通过现场岩样实验,得出两者共同对岩石磨蚀性的影响规律。通过对比进口与国产TBM的刀盘刀具布置,得出滚刀破岩面积对磨损速率的影响规律;通过统计现场掘进参数与刀具磨损数据,得出场切深指数FPI对滚刀平均磨损速率的影响规律。研究结果表明： 岩石对滚刀磨损的地质影响是岩石等效石英含量和单轴抗压强度共同作用的结果;破岩面积是刀盘刀具设计参数对滚刀磨损的敏感指标;场切深指数是设备掘进参数对滚刀磨损的敏感指标。     

基于掘进性能的悬臂掘进机施工围岩分级方法

准确划分悬臂掘进机施工围岩对其广泛应用具有重要意义,传统施工围岩分级大都是基于围岩稳定性建立的,而悬臂掘进机具有施工复杂性、动态性和非线性的特点,导致传统施工围岩分级并不适用,因此本文建立了一套基于掘进性能的悬臂掘进机施工围岩分级方法。首先,以贵阳地铁1号线为工程背景,分别对前进速度的时间衰减规律及影响悬臂掘进机利用率的主要地质因素进行分析,建立地层适应性分级评分方法; 其次,在已有的Q分级系统基础上,提出悬臂掘进机围岩适应性分级的BQ机模型,采取钻掘指数RPI和刀具寿命指数CLI对模型进行修正,建立施工可掘进性分级评分方法; 最后,综合考虑施工围岩地层适应性评分方法和可掘进性评分方法,以前进速度AR为指标,建立基于掘进性能的悬臂掘进机施工围岩分级方法。结果表明,本文建立的悬臂掘进机施工围岩分级方法可以实现前进速度AR的预测,从而有效预测掘进性能、节约隧道开挖成本、提高施工效率,为建立具有普适性的悬臂掘进机施工围岩分级方法提供科学参考。     

岩渣分类边缘终端轻量化算法研究

为达到掘进过程中掘进机可实时预测前方地质状况的目的,以实际工程案例的岩渣图片数据为基础,分析传统神经网络模型的结构特征,自主设计轻量化网络模型,并对岩渣图片进行训练,使用岩渣图像数据调整Mobilenet轻量化网络模型参数。结果表明:1)传统的神经网络算法参数量多,占用内存量大,无法在现场部署算力有限的岩渣识别边缘终端,而自主设计的轻量化网络可以满足现场岩渣图像分类准确性的要求;2)Mobilenet轻量化网络模型比传统网络模型减少了80%～90%的计算量,但岩渣图像分类准确性达到97%。     

适用于模拟复杂地质条件的微型TBM试验系统研制及应用

为研究TBM掘进隧道复杂地质的演化过程及破坏特征,研制了适用于复杂地质条件的微型TBM模型试验系统,主要由微型掘进装置、多功能岩箱、微型掘进机工位平移装置、四联液压系统以及微型掘进机掘进控制系统组成。该系统可实现推进速度0~50 mm/min可调、刀盘转速0~10 r/min可调、刀盘最大转矩可达1 000 N·m、刀盘最大安全掘进距离可达1 100 mm; 可以进行半断面可视化掘进和全断面高地应力模拟掘进,并提前了解TBM掘进复杂地质时隧道应力的变化规律,为现场高地应力大埋深复杂地质下TBM掘进提供可靠的参考资料。     

滚刀破岩引致岩石振动特性试验研究

隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM)技术是一种安全高效的隧道工程施工方法。在TBM掘进中,滚刀刀盘系统与岩石相互作用时会产生振动现象,其振动特性与破岩机制均会影响到TBM的掘进效率和刀盘刀具的使用寿命。通过制作大尺寸砂浆材料试件,采用自主研制的TJ-TS500型线性切割试验平台,设计较为精细的振动测试系统,进行滚刀线性切削试验。试验方案考虑切深、切割速度以及试样节理特征等因素,同时在切削过程中对滚刀三向力以及试样的振动信号进行监测。通过对采集的振动信号进行快速傅里叶变换（fast Fourier transformation,FFT）,分析不同切削参数条件下的滚刀破岩振动特性。     

DSU-C多功能全断面岩石掘进机

为解决开敞式掘进机在软弱围岩条件下无法掘进和双护盾式掘进机在遇到收缩性围岩或经过断层破碎带时容易出现卡机无法通过的问题,本文介绍了一种DSU-C多功能全断面岩石掘进机,该掘进机优化了结构设计--盾体呈倒锥形并缩短了主机长度,减小了盾体与隧道壁之间的摩擦力,有效避免了在遇到收缩性围岩或经过断层破碎带时卡机事故的发生;性能方面采用大推力和大扭矩设计,脱困能力强;此外,该掘进机具有多种掘进模式,适用于开敞式掘进机的典型应用领域,具有双护盾掘进机的所有优点,使掘进操作更加容易和简便。最后通过具体工程案例的介绍,验证了该掘进机应对各类复杂的地质条件具有不可比拟的优越性。     

硬岩掘进机刀盘纯切削扭矩计算研究

根据硬岩掘进机盘形滚刀在岩体开挖面上滚压切削的实际状态,以刀刃下的岩石受滚压破坏并沿刀刃两侧软弱面崩落为机理,以岩石强度极限为材料常量依据,试推导滚刀切削牵引力以及刀盘纯切削扭矩的计算方法。在推导过程中,不考虑岩石为什么会被破碎或怎么破碎,仅考虑岩体受力状态,以实际工程掘进报告比较计算结果。     

预测巷道掘进机的进尺速度

在隧道开挖过程中，很难正确预测软硬岩中的开挖速度，加之地质困难导致巷道掘进机严重的刀头磨损和开挖性能低。慕尼黑技术大学应用工程地质综合系的K Thour和R J Plinninger通过德国不同地质环境下的4个工程实例研究了地质特征、开挖效率和刀头磨损之的关系。     

TBM施工超硬岩分类指标和确定方法研究

超硬岩分类指标和确定方法是TBM施工围岩分类需要关注的重要问题。完整岩体中隧洞施工，岩石坚硬程度和摩擦性是影响TBM掘进状态的主因。基于国内外TBM掘进预测模型和典型工程实测数据，重点分析岩石单轴抗压强度与TBM净掘进速度、现场贯入度指数的关系和敏感性，分析岩石摩擦性和TBM刀具磨损程度，讨论适用于划分超硬岩类别的阈值。综合分析岩石坚硬程度和摩擦性对TBM施工的影响，提出2类超硬岩划分标准： 一类是单独由岩石坚硬程度决定的超硬岩（H₁），建议按单轴抗压强度UCS>200 MPa确定； 另一类是由岩石坚硬程度和摩擦性共同决定的超硬岩（H₂），建议按单轴抗压强度UCS>150 MPa且摩擦性指数CAI>4.0确定。