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.     

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。     

新大瑶山隧道砂岩区高压突水的注浆技术

新大瑶山隧道穿越砂岩段揭露一高压出水点,出水点压力为3～4 MPa,流量为430 m3/h左右,水头喷射距离达47m,在突水治理中采取了引排水、施作止水墙、顶水注浆和全断面帷幕注浆综合技术措施,成功地封堵了高压突水,取得了理想的技术经济效果.文章介绍了新大瑶山隧道的工程概况、工程地质及水文地质条件,以及涌突水情况和治理措施.     

基于非线性渗流模型的管道型岩溶隧道突水机理研究北大核心CSCD

管道型岩溶突水是一个复杂的多场耦合的非线性渗流问题,致灾具有突发性。为揭示管道型岩溶突水灾害的发生机理,文章基于多物理场耦合作用机理,开展了不同溶腔水压、岩溶管道内不同填充介质、不同岩溶管道宽度及岩溶管道长度条件下的多场耦合分析。得到以下结论:(1)管道型岩溶破坏模式下发生的突水灾害,根据填充介质透水性能的异同而表现不同;(2)流体从富水溶腔中流出时流速较小,流经岩溶管道后流速逐渐增加,进入隧道后达到最大值;(3)影响突水过程的因素主要有:富水溶腔水压、岩溶管道或断层裂隙带内填充介质的种类、岩溶管道的宽度、隧道与水源的距离,其中,岩溶管道宽度及岩溶管道内填充介质类型对突水影响大于其他因素。     

混凝土结构钢筋锈蚀率BP神经网络预测模型

文章基于对钢筋锈蚀率与锈胀裂缝关系的分析,建立了根据锈胀裂缝宽度预测钢筋锈蚀率的BP神经网络模型,并将该模型的预测结果与采用线性拟合法预测的结果进行了比较。结果表明：用BP神经网络模型可以较准确、简便、快速地预测钢筋混凝土结构的钢筋锈蚀率。     

光纤环网PLC控制系统在隧道监控中的应用

文章结合光纤环网的PLC控制系统在平乐至钟山高速公路木冲隧道监控中的应用实践,详细介绍了基于光纤环网的PLC控制系统的整体配置以及交通控制、照明控制、通风控制等子系统应用方面的内容。该PLC控制系统通过对隧道内外环境的自动检测和外场机电设备集中区域的联动控制,在隧道管理站监控室和外场机电设备间起到上传下达的作用,有效地提高了监控系统的稳定性、抗干扰能力和通信效率,保障了隧道内的行车安全,可为今后的高速公路隧道控制系统设计提供参考。