关于用岩体分类预测TBM掘进速率AR的讨论

以Maen、Pieve、Cogolo和Varzo 4条隧道为例,本文分析说明了岩体质量分类系统不能预测TBM净掘进速率PR的原因:由于影响岩体可掘进性的因素与影响岩体质量的因素不一样,且岩体质量分类系统多采用半定性半定量的评分形式描述岩体条件,故岩体的质量分数值与TBM的净掘进速率PR很难有一一对应的关系。因此,岩体质量分类系统和基于此的预测模型不能够用来预测TBM的净掘进速率PR。根据TBM施工隧道岩体分类的目的及TBM施工的特点,提出预测TBM净掘进速率PR的岩体分类系统应与评价岩体稳定的岩体分类系统分开进行。用岩体可掘进性分类系统预测净掘进速率PR,用岩体质量分类系统预测TBM利用率U,从而计算出TBM的掘进速率AR。     

基于Eshelby张量和Mori-Tanaka等效方法的砂卵石土等效弹性模量研究

砂卵石土是物理力学性质既不同于砂土也不同于完整岩体的离散体,将其简化为砂土为基体,卵石为椭球形夹杂的两相复合材料。在小变形条件下,考虑卵石的含量和分布,采用Eshelby张量和Mori-Tanaka等效方法,运用替换迭代方式,从理论上推导出等效柔度张量一般性计算方程;重点研究卵石为球形时（椭球的一种特殊情况）砂卵石土等效弹性模量,通过编写程序求得其数值解,并与相关数值试验和理论进行对比。结果表明,此理论计算方法精度较以前的理论计算方法精度有大幅提高,当卵石体积分数小于50%时,理论计算结果与数值试验结果吻合较好,其结果可用于判断砂卵石土宏观力学特性,有利于地下工程应用;当体积分数大于50%时,理论计算结果和数值试验结果有一定误差。     

基于TBM掘进性能和适应性分析的围岩分级方法及应用

煤矿巷道变化的围岩地质条件影响着全断面岩石掘进机(Tunnel Boring Machine,TBM)的推广应用,准确评估煤矿岩体可掘性和岩层TBM适应性对TBM高效施工至关重要。基于对岩体参数和岩体可掘性指标的评价,采用优劣解距离法(TOPSIS)建立了岩体可掘性分级模型,并结合不同地质条件的[BQ]值和TBM利用率的相关性分析,提出了岩层适应性分级模型。以日掘进速度为判断指标,进行岩体可掘性和岩层适应性评估,建立了一套基于TBM施工性能的围岩综合分级方法,采用河南平顶山首山一矿底板瓦斯抽采巷道TBM掘进过程中的工程数据,对TBM围岩综合分级方法进行了现场应用。结果表明：在岩体可掘性等级为Ⅰ级,地层TBM适应性等级为3级的条件下,TBM施工巷道平均月进尺可达到400 m;当TBM利用率不足20%时,极有可能会出现卡机、出渣困难等现场问题。围岩综合分级方法通过利用自动采集的TBM掘进数据和围岩性质的综合分析,能够动态评估TBM在不同围岩地质条件下的施工性能,并为TBM掘进控制参数设计提供了理论依据。     

TBM岩体可掘性预测及其分级研究

全断面硬岩隧道掘进机（tunnel boring machine, TBM）对岩体条件极其敏感,且其前期投入较大,准确地评估岩体可掘性、预测TBM掘进性能对TBM隧道施工至关重要。基于来自中国、伊朗两国涵盖3种不同岩性的5条TBM施工引水隧洞约300组现场数据,以现场贯入度指数FPI为岩体可掘性评价指标,分析了岩石单轴抗压强度UCS、岩体完整性指数 、岩体主要结构面与洞轴线的夹角?、隧洞直径D等与岩体可掘性之间的关系;探讨了适用于岩体可掘性研究的岩体参数统一方法,进一步建立了精度较高的（相关系数为0.768）岩体可掘性经验预测方法。基于该预测方法,运用K中心聚类分析方法,将岩体可掘性分为6类,探讨了不同岩体可掘性条件下TBM平均单刀推力、刀盘转速分布规律,相应成果可为实际工程中TBM施工隧洞岩体可掘性评估、掘进参数的选择、施工进度的安排提供一定的指导。     

TBM岩体可掘性预测及其分级研究

全断面硬岩隧道掘进机（TBM）对岩体条件极其敏感,且其前期投入较大,准确地评估岩体可掘性、预测TBM掘进性能对TBM隧道施工至关重要。基于来自中国、伊朗两国涵盖三种不同岩性的5条TBM施工引水隧洞约300组现场数据,以现场贯入度指数FPI为岩体可掘性评价指标,分析了岩石单轴抗压强度UCS、岩体完整性指数K_(v)、岩体主要结构面与洞轴线的夹角α、隧洞直径D等与岩体可掘性之间的关系;探讨了适用于岩体可掘性研究的岩体参数统一方法,进一步建立了精度较高的（相关系数为0.768）岩体可掘性经验预测方法。基于该预测方法,运用K中心聚类分析方法,将岩体可掘性分为6类,探讨了不同岩体可掘性条件下TBM平均单刀推力、刀盘转速分布规律,相应成果可为实际工程中TBM施工隧洞岩体可掘性评估、掘进参数的选择、施工进度的安排提供一定的指导。     

盾构穿越砂卵石地层地表沉降特征细宏观分析

以成都砂卵石地层中地铁1号线的土压平衡盾构掘进施工为研究背景,采用室内试验、PFC2D二维颗粒流程序和 Plaxis 3D有限元软件对盾构穿越砂卵石地层地表沉降特征进行了细宏观数值模拟,揭示了土压盾构穿越砂卵石地层的失稳机制和沉降规律,并结合实际施工参数和实测地表沉降数据进行了对比分析,获得了土压盾构在砂卵石地层中掘进引起的地表横向沉降槽和纵向沉降槽曲线,分析了不同大小的开挖面土仓压力和盾尾注浆压力对地表沉降的影响,给出了砂卵石地层开挖面土仓压力的建议值和盾尾注浆压力参数的合理取值范围。细宏观分析表明,与注浆压力相比较,土仓压力对地表最大沉降曲线的形状影响较小;但必须关注土仓压力的变化,在砂卵石地层中由于土拱效应对开挖面稳定性影响较大,甚至发生突然坍塌破坏。     

关于TBM施工隧洞围岩分类方法的研究

本文针对TBM施工隧洞中的围岩分类问题，通过分析研究国内外大量TBM施工实例和一些现场及室内岩石力学试验结果，指出TBM施工条件下的隧洞围岩分类应针对围岩的可钻掘性，充分考虑影响TBM掘进效率的主要工程地质因素，提出了在《工程岩体分级标准》围岩稳定性基本分级的基础上，依据岩石的单轴抗压强度、岩石的耐磨性和岩体的完整性将TBM施工条件下的隧洞围岩分为A（好）、B（一般）、C（差）3个级别的围岩分类新方法，并将该方法应用于掌鸠河引水供水工程TBM施工段工程实践，取得了良好的效果。     

泡沫改良砂卵石土的试验研究

砂卵石土具有内摩擦角大、流动性差、渗透系数大等特点,在砂卵石地层的盾构施工时会引起出土困难、刀盘磨损、地下水喷涌等问题。通过泡沫优化试验,得到泡沫半衰期及发泡倍率最优时的发泡液浓度为2%～3%。基于四川成都地铁7号线茶店子站至一品天下站区间砂卵石地层,配制卵、砾石含量为20%、40%、60%、80%的土体,掺入泡沫进行室内大型剪切试验、坍落度试验和渗透试验,发现随着泡沫注入率的增加,包裹在砂卵石土周围泡沫土的含量增加,砂石分离现象逐渐消失,抗剪强度和内摩擦角呈非线性降低,坍落度逐渐增大,抗渗性能明显提高,并得到了不同含石量砂卵石土满足盾构施工中“理想状态土体”要求的泡沫注入率。研究成果对砂卵石地层盾构掘进中的相关问题解决具有一定的意义。     

砂卵石地层条件下盾构掘进机理与实践

本书以成都地铁1号为工程案例,系统研究砂卵石地层地质力学特性、盾构选型、掘进参数及其掘进性能的影响因素。根据国内外研究现状,对当前隧道掘进机进行了科学的分类。结合现场实验及室内实验分析了该类地层的力学不稳定性,特别探讨了导致盾构掘进性能低下原因。同时,介绍了专为该类地层开发的数据模型生成系统,进行了卵石空间形态对力学性能影响的深入探讨。并推导该类地层力学特性的理论计算模型,通过数值方法进行了验证。本书既介绍了隧道掘进机分类、盾构选型依据、盾构选型方法及盾构掘进参数优化过程,又阐述了卵石地层的力学特性。第1章成都地铁1号线概况;第2章成都地铁盾构掘进性能及影响因素分析;第3章卵石土性能试验研究;第4章混合材料数值模型生成算法与程序设计;第5章卵石空间、几何特性对混合体变形性能的影响;第6章卵石土混合材料变形性能理论预测模型推导;第7章理论强度预测模型在盾构中的应用。参考文献。     

砂卵石地层土压盾构掘进掌子面稳定性室内试验与三维离散元仿真研究

采用?800 mm模型土压盾构开展室内掘进试验,以探究砂卵石中土压盾构隧道掌子面失稳诱发地层变形特征。同时,补充开展三维离散元仿真以挖掘室内试验难以获取的掌子面失稳信息,并研究隧道埋深对掌子面稳定性的影响规律。研究结果表明：砂卵石地层中盾构隧道掌子面失稳发展到地表后,沉降曲面呈上大下小逐步收缩的沙漏状,影响范围小于砂土地层。考虑盾构动态掘进过程后,卵石颗粒接触关系变化十分剧烈,掌子面稳定性被削弱,极限支护压力随之增大。掌子面极限支护压力随隧道埋深基本呈线性增加,极限支护压力与初始支护压力之比则随埋深增大而减小。掌子面失稳机制可根据隧道埋深划分为3种模式。与既有研究相比,考虑了盾构动态掘进过程与实际工程更加接近,可为确保砂卵石地层土压盾构隧道施工掌子面稳定提供参考。     

隧洞TBM施工过程中的地质编录

ＴＢＭ越来越多地用于隧洞开挖,有必要对ＴＢＭ施工地质进行研究,本文从现场施工要求的角度出发,概述了ＴＢＭ施工特征,以渣料的地质编录为重点,阐述了ＴＢＭ施工中地质编录方法及应用条件,进而归纳出如何利用各种地质信息指导超前钻探,预测不利地质条件,为ＴＢＭ施工提供地质依据。     

Developing new equations for TBM performance prediction in carbonate-argillaceous rocks: a case history of Nowsood water conveyance tunnel

Nowsood water conveyance tunnel is 49 km long and has been designed for transferring 70 m³/s water from Sirvan river southward to Dashte Zahab plain in the west of Iran. This long tunnel has been divided into three sections, namely 1A, 1B and 2. By April 2008, about 5.3 km of the lot 2 of this project, with a total length of 26 km, were excavated by a double-shield TBM. The bored section of tunnel passed through different geological units of three main formations of the Zagross mountain ranges which mainly consist of weak to moderately strong argillaceous-carbonate rocks. This paper will offer an overview of the project, concentrating on the TBM operation, and review the results of the field performance of the machine. Also results of statistical analyses to evaluate correlation of TBM performance parameters with rock mass characteristics will be discussed. The results of machine performance analysis indicated that there are strong relationships between geomechanical parameters and TBM performance parameters in this particular project. In this research some empirical equations and a chart have been developed to estimate TBM performance parameters in similar cases based on common rock mass properties.     

TBM Performance Analysis in Pyroclastic Rocks: A Case History of Karaj Water Conveyance Tunnel

Karaj Water Conveyance Tunnel (KWCT) is 30-km long and has been designed for transferring 16 m³/s of water from Amir-Kabir dam to northwest of Tehran. Lot No. 1 of this long tunnel, with a length of 16 km, is under construction with a double shield TBM and currently about 8.7 km of the tunnel has been excavated/lined. This paper will offer an overview of the project, concentrating on the TBM operation and will review the results of field performance of the machine. In addition to analysis of the available data including geological and geotechnical information and machine operational parameters, actual penetration and advance rates will be compared to the estimated machine performance using prediction models, such as CSM, NTNU and Q_TBM. Also, results of analysis to correlate TBM performance parameters to rock mass characteristics will be discussed. This involves statistical analysis of the available data to develop new empirical methods. The preliminary results of this study revealed that the available prediction models need some corrections or modifications to produce a more accurate prediction in geological conditions of this particular project.     

Influence of Geological Properties and Operational Parameters on TBM Muck Removal Performance for Yinsong Tunnel

Geotechnical and Geological Engineering - Operational parameters of a Tunnel Boring Machine (TBM) under different geological properties have significant influence on muck removal performance. To...     

深埋长隧道TBM施工关键问题探讨

针对深埋长隧道开挖所面临的高水压、高地压、高地温、大变形、难支护等问题,分析总结传统钻爆法开挖与支护技术、全断面隧道掘进机（TBM）施工技术、TBM导洞扩挖技术应用中的优劣,TBM导洞扩挖法为深埋长隧道开挖提供了新的设计思路。由于深埋长隧道的建设环境与浅埋隧道建设环境存在显著差异,TBM施工将面临3个关键问题--岩爆问题、卡盾（大变形）问题和未准确探测前方地质而发生的施工事故（涌水、突泥等）。为揭示TBM施工过程中卡盾的存在性,分别针对某一特定地质条件下深埋软、硬岩TBM施工进行理论分析和数值模拟研究。结果表明,软岩地层TBM施工发生卡盾,而硬岩完整地层TBM施工未发生卡盾。     

开敞式TBM过类泥石流不良地质洞段施工处理技术

开敞式TBM在掘进过程中,往往会遇到断层破碎带,目前业界已经有相应的处理方式,但是在遇到类泥石流洞段时,单独依靠目前TBM自身条件及已有的处理方式很难实现顺利通过,需要采取特殊的施工处理措施相互配合才能通过。本文依托吉林引松供水项目三标段类泥石流不良地质洞段的处理,形成了一套完整的开敞式TBM过类泥石流不良地质洞段施工处理技术,即在碎块石夹杂断层泥段采用超前管棚支护,在类泥石流不良地质洞段采用堵水灌浆加固技术并配以喷锚喷网 钢拱 模筑混凝土的联合支护技术。工程实践验证了该技术的可行性。     

双护盾TBM施工隧洞综合超前地质预报方法研究

由于受护盾、管片及电磁干扰的影响,地质素描、炸药激振地震法、电磁法等超前地质预报方法在双护盾TBM施工中无法使用。根据双护盾TBM技术特点,以CCS水电站引水隧洞为工程背景,提出了以地质分析法、物探法、和超前钻探等为主的综合超前地质预报方法。综合超前地质预报采用"由粗到细、点面结合"的原则。地质分析法包括隧洞沿线地质分析、施工地质观察、岩渣及掘进参数分析等,不占用TBM掘进时间,成本低,可全洞段采用。物探法包括ISIS地震法和BEAM电法。物探法和超前钻探占用TBM掘进时间,且预报成本较高。因此,应根据预报精度、预报成本及是否占用掘进时间综合权衡后,确定采用何种预报方法。基于综合超前地质预报结果,针对不良地质条件,提出了相应的处理措施。研究结果表明,综合超前地质方法符合双护盾TBM施工特点,能有效识别掌子面前方的不良地质条件,同时可为工程应对措施提供基础支撑,从而有效避免或降低不良地质条件的影响。     

Prediction model of tunnel boring machine performance by ensemble neural networks

The penetration rate of a tunnel boring machine (TBM) depends on many factors ranging from the machine design to the geological properties. Therefore it may not be possible to capture this complex relationship in an explicit mathematical expression. In this paper, we propose an ensemble neural network (ENN) to predict TBM performance. Based on site data, a four-parameter ENN model for the prediction of the specific rock mass boreability index is constructed. Such a neural-network-based model has the advantages of taking into account the uncertainties embedded in the site data and making appropriate inferences using very limited data via the re-sampling technique. The ENN-based prediction model is compared with a non-linear regression model derived from the same four parameters. The ENN model outperforms the non-linear regression model.     

层次分析法在确立TBM围岩分级各地质因素权值中的应用

由于目前没有一个比较完善的TBM围岩分类体系,尝试采用层次分析法确立来TBM围岩分类体系中有关围岩稳定性的各地质因素的权值.首先建立影响引水隧洞稳定性层次分析法模型,其次对各影响因素构建判断矩阵,特征向量的求解及一致性检验,最后得出各因素权值.