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1.
随着城市建设的发展,大直径泥水盾构工程越来越趋向城市中心地带,如何高效率、低能耗、绿色环保地对泥水盾构产生的废弃泥浆进行处理成为工程面临的一大难题。以京沈客专望京隧道工程为背景,针对该工程地质条件下泥水处理的难点和工程进度等实际情况,对直接排放、泥浆固化、化学絮凝、板框压滤、离心分离等处理方式进行适应性分析,将絮凝-带式压滤快速脱水减量技术应用到工程实际,并且开展现场试验研究,比选出适应本工程废浆处理的絮凝剂类型及其最佳添加量,设置合理的带式压滤系统,满足了每天2 700 m~3的泥水快速脱水需求,不仅实现了泥浆绿色、高效处理,还节约了成本,具有极大的经济效益和社会推广价值。  相似文献   
2.
泥水盾构工程遇到高渗透性地层时,会发生泥浆大量流失的情况,从而使泥膜形成困难,进而导致开挖面失稳,而粗粒材料的添加可有效改善泥膜难以形成的情况。为探究粗粒材料的添加对泥膜形成的影响,选用密度小的蛭石作为粗粒材料,通过改变其粒径和含量(体积分数),在自制的泥浆渗透试验设备中开展泥浆渗透成膜试验。以滤失量和成膜时间作为评价指标,分析粒径与含量对成膜效果的影响,并提出合理的粗粒材料粒径范围。结果表明: 1)地层平均孔径D0〖TX-〗对粗粒材料的添加具有参考意义,控制粗粒材料粒径在D0〖TX-〗/2~2D0〖TX-〗时有助于泥膜的形成,随着粗粒材料粒径的增大,成膜效果出现先增大后减小的现象; 2)当粗粒材料含量在20%~40%时,含量越大,成膜效果越好,但随着含量继续增大,这种效应会减弱; 3)当粗粒材料含量在20%~60%时,粗粒材料粒径的影响程度要大于含量,粒径的增大会削弱含量带来的增益效果; 4)实际工程中建议主要考虑粗粒材料粒径的选择。  相似文献   
3.
为了辅助盾构机司机驾驶盾构机,提供相应的操作建议,依托9座盾构隧道工程,选取5 075 101条盾构掘进状态的时间步数据,分别以盾构耗能最小和施工工期最短为决策目标,基于PSO算法对盾构机司机主动操作的刀盘转速和总推力两种掘进参数进行寻优,从而根据不同种类土的寻优范围给予司机实操建议,并对比优化前后的效果。研究发现:(1)以盾构耗能最小为决策目标优化后,刀盘转速和总推力的分布范围大幅度缩小,分布范围由大到小依次是砂层、土层和砾石层,掘进速度也有一定的提升。(2)以施工工期最短为决策目标优化后,刀盘转速的分布范围由大到小依次是土层、砂层和砾石层;总推力和掘进速度的分布范围由大到小依次是砂层、土层和砾石层。优化后能显著提高掘进速度,缩短工期。(3)以工期最短为决策目标的刀盘转速、总推力和掘进速度总体上大于以耗能最小为决策目标的刀盘转速、总推力和掘进速度。适当增加刀盘转速和总推力可以增加掘进速度,缩短施工工期。  相似文献   
4.
依托济南市济泺路穿黄隧道东线工程,选取1 130组掘进数据,按照施工顺序划分数据集,采用粗细程度、软硬程度、密实程度和渗透能力4个维度描述土体的物理力学状态,分别建立基于长短期记忆模型(Long-Short Term Memory, LSTM)、随机森林模型(Random Forest)和BP神经网络的盾构隧道掘进参数预测模型,详细对比分析3种模型对总推力和掘进速度的预测效果。研究表明:(1)LSTM模型在按施工顺序预测盾构总推力和掘进速度时,平均相对误差仅为3.72%和7.41%,模型训练时间均在20 s以内,整体表现优于随机森林模型和BP神经网络;(2)在地形发生剧烈变化以及盾构掘进线路在直线与平曲线过渡时,总推力和掘进速度出现较大波动,LSTM模型预测结果相对误差偏大的组数仅占4%与10.2%,且总体误差满足施工要求;(3)随机森林模型预测结果的相对误差在总推力和掘进速度剧烈波动的环段处偏大,数量偏多,因此在按施工顺序预测时不是优选。  相似文献   
5.
为探明水泥-水玻璃双液浆在超大直径盾构隧道工程中的浆液特性、扩散形态及注浆填充效果,在北京东六环京哈高速—潞苑北大街区段盾构隧道工程负环段进行同步双液注浆原位试验,通过在负环管片上安装钢套筒的方式形成盾尾注浆间隙,并采用土压力和孔隙水压力传感器检测同步双液注浆过程中盾尾间隙内压力的分布及变化情况,探明双液浆的胶凝特性及初步扩散形态。注浆完成后,通过现场取样和三维激光扫描的方式揭示双液浆的物理力学性能和注浆填充效果。研究结果表明: 1)在同步双液注浆过程中,双液浆浆液压力整体呈“单峰”式曲线变化,即注浆开始后传感器量值随浆液注入快速增加,在注浆停止后传感器量值迅速下降,然后缓慢下降,最后稳定至一定量值; 2)由于原位试验过程中室外温度变化大、湿度低,并且存在混合不均及双液浆产物不稳定的问题,现场取样测得的抗压强度略低于室内试验所测得的抗压强度; 3)由三维激光扫描结果可知,适当调整注浆参数后双液浆能够很好地填充盾尾间隙,注浆圈无明显缺陷。  相似文献   
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