隧道围岩变形预测预报方法研究

对当前隧道围岩变形预测预报的各种方法进行总结分类,从其原理出发进行系统阐述,阐明其优缺点、适用条件及工程应用情况,并就相关问题进行探讨,提出建议。     

通渝隧道围岩变形的神经网络预测

隧道新奥法施工中，常以围岩变形量作为评判围岩稳定性和支护结构经济合理性的重要指标。公路隧道围岩变形量是随时间而变化的数据序列，因而可以建立一些实时跟踪预测模型和方法。根据通渝隧道围岩拱顶下沉位移变形的特性，采用神经网络技术来预测其变形量，结果表明该方法简易、有效。     

铁路膨胀土路堤变形控制方法研究

为控制铁路膨胀土路堤运营期内变形，科学确定膨胀土填料的压实控制标准，对膨胀土路堤不同压实控制方法下的变形量进行了计算，提出铁路膨胀土路堤变形控制方法；结合南昆铁路南宁至百色段增建二线膨胀土路堤试验段工程现场监测结果进行验证。计算结果表明：由湿法重型击实所确定的压实控制指标填筑的膨胀土路堤总变形量较小，最大沉降量为40.5 mm，应采用湿法击实曲线实测93%最大干密度对应的含水率作为膨胀土压实控制含水率；监测结果表明：路堤在将近一年运营期内仅发生沉降变形，最大沉降量为37.0 mm。其膨胀土路堤变形控制方法具有较高可靠性。     

煤系地层隧道围岩大变形控制研究

煤系地层软弱破碎,围岩大变形已成为穿煤隧道主要灾害之一。广渝高速某隧道地应力量测结果显示,在隧道穿煤段和龙王洞背斜轴部软弱围岩段,最大水平主应力达20MPa,很可能发生大变形破坏,是工程控制重点。分析得出大变形破坏在力学性质和物理破坏模式上均异于小变形破坏,导致其后期变形量、变形速率均无稳定趋势,且最大变形量出现在垂直于最大主应力方向。产生大变形的原因主要有软弱的岩性、高地应力和过大的开挖断面,在此基础上提出了及时封闭开挖面、分台阶开挖并严控开挖面积、自进式注浆锚杆加强支护和应力导流等控制措施,现场量测结果显示,围岩大变形得到了有效控制。研究成果可为类似工程的支护设计与施工提供参考。     

公路隧道软弱围岩变形控制工法超前核心土锚杆加固参数研究

软弱围岩隧道变形控制工法采用玻璃纤维锚杆对掌子面核心土的基础变形进行预限制,从而提高掌子面及隧道整体稳定。为了分析加固所采用的玻璃纤维锚杆的长度、间距和搭接长度等参数对掌子面超前核心土稳定性的影响,采用数值分析结合现场实测的方法,确定了V级围岩及浅覆土条件下超前核心土的加固参数。研究表明,采用长度为18m、间距为1.2m×1.2m、搭接长度为6m的32mm直径玻璃纤维锚杆进行全断面加固,能够确保隧道掌子面的稳定性。     

铁路货场膨胀土地基变形控制方法研究

为控制膨胀土地基运营期内的变形，科学确定地基换填材料和深度，在弹性半空间和弹性双层体系理论的基础上，由弯沉等效提出膨胀土地基变形控制方法，并结合广西百色东站货场堆场地基处治工程现场检测结果和地基变形量预测结果进行验证。结果表明:采用0.6 m厚5 %石灰改良膨胀土+0.4 m厚级配碎石的双层结构对膨胀土地基进行换填，可使地基回弹模量从10 MPa提高至72 MPa。改造区域内实测地基顶面回弹模量均值79 MPa，最大沉降量126 mm。该地基变形控制方法具有较高的可靠性。     

隧道施工中围岩变形的控制方法研究

通过对隧道围岩的实时监控,可以全面地了解围岩动态变形趋势,为隧道安全施工提供必要的保障.根据具体工程中出现的围岩变形过大的情况,基于有限元软件ANSYS对所采用的小导管注浆和增设临时仰拱的方法进行了研究.结果表明:临时仰拱和小导管注浆对于控制隧道围岩变形有明显的效果,对于拱顶下沉的控制效果不明显,两者共同作用可以较好地改善衬砌的受力状况.     

隧道施工中围岩变形的控制方法研究

根据实际工程中出现的围岩变形过大的情况,采用小导管注浆和增设临时仰拱的措施进行处理,并用ANAYS软件进行了有限元分析。结果表明：临时仰拱和小导管注浆对于控制隧道围岩变形有明显的效果;对于拱顶下沉的控制效果不明显;两者共同作用可以较好地改善衬砌的受力状况。     

基于Bayes-LSTM的公路隧道围岩变形预测方法研究

在公路隧道施工过程中,围岩的稳定性对隧道施工的影响较大。因此公路隧道围岩变形的监控量测与准确预测是保障隧道施工安全的关键。针对当前隧道围岩变形的预测精度较低以及泛化能力较差等问题,该文提出一种基于贝叶斯（Bayes）优化长短期记忆网络（LSTM）的方法,该方法首先对拱顶沉降和周边收敛的原始监测数据进行预处理,而后构建公路隧道拱顶沉降与周边收敛的初始LSTM模型,并利用Bayes优化模型中的超参数,最终得出预测结果。利用该模型对某公路隧道拱顶沉降和周边收敛进行预测,将预测结果以均方根误差为评价指标与神经网络（CNN）和支持向量回归（SVR）进行对比。预测拱顶沉降时,Bayes-LSTM模型的平均预测精度相较于CNN与SVR模型分别提高了1.0与1.26;预测周边收敛时,Bayes-LSTM模型平均精度相较于CNN与SVR分别提高了0.3与0.32。表明Bayes-LSTM模型的预测精度较高,同时其能在训练模型过程中对历史信息进行判断和取舍,极大地提高了时序数据处理的效率,为公路隧道围岩变形预测提供了新的思路和探索。     

隧道软弱围岩的卸荷特征与大变形控制研究

隧道软弱围岩大变形往往表现出时效性的流变变形特征,对此特征提出了一种环状间隔式衬砌与主动性卸载相结合的永久性支护理念。在合理的简化下建立了隧道衬砌段与非衬砌段的隧道力学分析模型,并在围岩常用蠕变模型、Mohr-Coulomb强度准则和非关联塑性流动法则基础上,对支护段围岩进行黏弹塑性求解,得到了围岩的黏弹塑性变形位移解。在参考现有围岩应力释放模型并确定无支护段围岩应力释放系数之后,对无支护隧道段围岩进行求解,得到了围岩的黏弹塑性变形位移表达式,建立了未支护洞段围岩位移与支护洞段围岩压力的关系。算例分析表明,理论分析与实际工程中围岩的应力和位移的变化是相吻合的。     

泥岩地层大断面隧道围岩变形控制

以兰渝铁路胡家湾隧道进口段施工为例，介绍泥岩地层修建大断面隧道变形控制的方法。施工中通过围岩量测掌握围岩变形动态，采取分部开挖临时仰拱封闭成环及上半断面扇形支撑的技术措施，控制围岩的变形。实践证明:效果较好，对目前的客专大断面隧道控制大变形施工有一定的帮助。     

基于改进灰色理论模型的隧道围岩变形预测

应用灰色预测理论方法建立隧道围岩位移预测模型,给出了灰色预测理论的计算步骤和方法,并在此基础上预测得出隧道施工过程中掌子面前方一定范围内的围岩变形值。以武靖高速公路绥通隧道为试验对象,对比分析了预测值、实测值之间位移-时间曲线的关系,并对以上二个值进行交叉验证。验证结果表明,此模型能较好地体现围岩的应力应变变化规律,对位移值的预测精度能满足规范要求,在实际隧道工程围岩稳定性预测中比其它方法具有更大的适用范围。     

PSO-BP神经网络在隧道围岩变形预测中的应用

针对滇西复杂地质条件下隧道围岩变形预测问题,以BP神经网络为基础,引入了改进后的粒子群算法,通过调试和改进建立了PSO-BP神经网络。该神经网络结合了粒子群算法的全局搜索能力和BP神经网络的局部搜索能力,非线性映射能力强,泛化能力强,具有一定的容错能力。计算结果表明:PSO-BP神经网络预测精度高,平均绝对误差为2.4 mm,平均相对误差为2.7%,满足隧道围岩变形预测精度的需要。     

RBF神经网络在隧道围岩变形预测中的应用

在预测隧道围岩变形的过程中,运用神经网络的方法,建立非线性的预测模型,结合张涿高速公路林里隧道的变形实测数据,借助MATLAB 7.1平台,模拟了隧道围岩的变形过程;实验结果表明：RBF神经网络方法在隧道围岩变形的预测中,具有运算速度快,预测精度高,模型稳定可靠的特点,在隧道施工过程中,能够有效的辅助施工控制,提供预测报告。     

基于灰色-马尔可夫链的软弱围岩隧道施工期围岩变形预测研究

施工中的围岩变形监测目的在于掌握围岩动态,对围岩做出稳定性评价,为确定支护形式、支护参数的选取和支护的最佳时机提供指导。从而实现保障施工安全、利用围岩动态信息指导施工。当然隧道的变形是受多重因素的综合影响下,具有不确定性、模糊性、时间单调增长性等特点。而软弱围岩本身由于强度低、稳定性差、变形时间长等特点、往往因为支护参数、水的影响及预留变性量不足或者支护时机不对,在施工过程中易引发初支大变形、侵限甚至地表开裂、坍塌、冒顶等现象。针对软弱围岩的变形这一不确定系统,本文尝试利用灰色模型和马尔可夫链修正的方式相结合,根据已有监控数据预测未来围岩的变形发展趋势。结果表明预测模型所得出的计算结果和监控数据实测值拟合度较高,表明灰色-马尔可夫模型在隧道围岩预测中有着广泛的应用前景。     

阳城隧道土砂分界地层隧道围岩变形特征及控制工法研究

为解决采用三台阶法施工的土砂分界地层隧道围岩变形控制难题,以浩吉铁路阳城隧道为依托,采用室内试验、数值模拟和理论分析等方法对不同隧道埋深及土砂分界位置（土砂比,即土层厚度与砂层厚度之比）下的隧道围岩变形规律进行研究,并提出围岩变形控制工法的选取原则。研究结果表明： 1）不同隧道埋深及土砂比情况下的围岩变形曲线可分为变形预发展阶段、变形快速发展阶段、变形缓慢发展阶段和变形稳定阶段4个阶段,且均可采用Boltzmann函数进行良好拟合; 2）当土砂比由0∶1增至1∶0时,隧道拱顶沉降、边墙水平收敛和仰拱隆起对土砂分界面的位置变化具有不同的响应规律; 3）提出适用于采用三台阶法施工的土砂分界地层隧道围岩变形控制工法选取原则,并通过计算证明,该原则可有效指导围岩变形的控制。     

膨胀土隧道信息化施工技术研究

文章结合新建山西中南部铁路通道上庄1号隧道项目的工程实际,采用室内试验、数值模拟和现场测试等方法对膨胀土隧道信息化施工技术进行研究,研究结果：各工序中,中台阶施工阶段拱脚处安全系数最小,抗压系数为3.3,抗裂系数为1.5;拱顶下沉、水平收敛、围岩压力和初期支护内力均受后续施工的影响较明显,也均在二次衬砌完成后1周左右收敛;围岩压力是拱部较小、边墙和仰拱较大,初期支护结构内力则相反;左侧围岩压力和初期支护内力均大于相应测点右侧,应调整锚杆位置、设置不等厚初期支护等措施减小其影响。     

神经网络技术在阳宗隧道围岩变形预测中的应用

介绍了利用神经网络技术来预测隧道围岩变形的基本原理；阳宗公路隧道应用实例研究结果表明，该方法不仅有效，而又还具有简便、实时、自适应等优点。     

基于线性规划支持向量机的隧道围岩变形预测

支持向量机(SVM)以其良好的学习性能被广泛应用于包括隧道围岩变形在内的时间序列预测,核函数形式对其预测能力有重要影响,故灵活运用核技巧来增强推广性能已成为支持向量机应用研究的一个重要方面.对于标准SVM及最小二乘支持向量机(LS-SVM),由于其核函数必须满足Mercer条件,因而大大限制了核函数选取范围,制约着推广能力的进一步提升.为此引入一种新型的时间序列预测模型--线性规划支持向量机(LP-SVM),因其核函数不必满足Mercer条件,从而为灵活选取核函数提供了方便.将新预测模型应用于岭南高速公路雪家庄隧道围岩变形预测,分析结果表明,在同时采用径向基(RBF)核函数的情况下,LP-SVM与LS-SVM的预测精度非常接近,能够满足工程需要,但由于前者的核函数可以在更大范围内选取,使其预测性能具有更大的提升空间,从而为岩体变形预测提供了一种更具潜力的新途径.     

侧限条件下膨胀土膨胀变形试验研究

利用弹性力学的有关理论分析了侧限膨胀试验中土样的受力和变形特点,推导出了在无荷膨胀试验条件下,膨胀土膨胀系数的理论计算公式;针对南宁-友谊关公路宁明段灰黑色膨胀土填料进行了侧限有荷膨胀试验,利用有荷试验结果推导出了膨胀土在侧向约束、上部加压条件下膨胀应变与含水率、上部荷载之间的计算关系式。结果表明:上覆压力对膨胀变形起拟制作用,在其他条件不变的情况下,上覆压力越大,则膨胀变形量越小;膨胀土是对含水量变化特别敏感的土体,含水量增加是土体膨胀的直接原因,膨胀量与吸水量紧密相关,且与(w-w0)成正比关系;利用无荷试验确定了湿度膨胀系数的测定方法,并用试验结果对南友路膨胀土路堤的修筑提出了一些建议。