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121.
122.
深埋长隧洞地质超前预报技术 总被引:3,自引:0,他引:3
周春宏 《地质灾害与环境保护》2005,16(4):419-424
国内外已建成的各种不同用途的隧洞在掘进施工过程中常因发生不同程度的塌方、涌水、碎屑流、离地温、高地应力及岩爆、高瓦斯等地质灾害,考虑到我国近期有一系列深埋长隧洞工程,如南水北调西线工程、大伙房调水工程、锦屏二级水电站超深埋引水隧洞等急待建设工程,为避免施工过程中发生不可预见的地质灾害,故在工程施工过程中应加强地质超前预报工作,以减少投资风险.而提高预报的成功率则显得十分重要。 相似文献
123.
地震时活动断裂会对隧道产生巨大破坏,如何减轻地震对隧道的破坏,成为设计人员关注的热点问题。本文在研究大量关于震级与断层破裂参数及其位移量之间关系的基础上,利用 512 汶川地震的破裂参数进一步验证了Donald L.Wells等人关于震级与断层破裂参数和地表位移之间的经验关系式。结果显示,根据震级与地表破裂长度、地下破裂长度、破裂宽度以及平均位移的关系式得出的验证值与汶川地震的实际破裂参数相近,说明这些关系式可以在地震时估算破裂参数,并为地震区穿越潜在断层的隧道设计以及隧道安全性评价提供参考依据。 相似文献
124.
华能宝兴电站引水隧洞工程开挖施工过程中,上游段遭遇T65断层带。因为这一断层破碎带的出现,该段曾发生4次突泥突水,严重影响了工程的进度。本文从工程地质角度研究该断层破碎带的工程特性,采用全断面帷幕注浆结合超前小导管注浆技术对富水涌泥断层破碎带进行加固止水,采用分步短进尺开挖,及时支护的方案进行隧道施工,保证了隧道施工的安全。该对策的有效实施为类似工程的施工起了一定的借鉴作用。 相似文献
125.
由于岩溶含水介质具有高度不均一性和复杂性,给隧道建设带来很多不确定因素。本文以城开高速公路城口拟建旗杆山隧道为例,利用在线示踪技术,获取高分辨率示踪数据,结合定量解译的方法,分析隧址区岩溶地下水潜在的流向及其流场情况。本次在钻孔内注入投放示踪剂,开展示踪工作,通过试验结果查清了投放示踪剂位置地下水与水文单元内几个大型暗河的水力联系,为划分地下水分水岭和计算隧址区岩溶管道流水力梯度提供了有力依据,该成果极大地提高了隧址区水文地质调查工作的精度。通过本例,表明在线示踪技术在我国西南岩溶区的地下含水介质研究及相关的勘察中具有较大的推广和应用价值。 相似文献
126.
知玛达苏湖隧洞工程位于马来西亚半岛西海岸最北部的玻璃市。研究区以岩溶地貌闻名,地塔状石灰岩丘陵十分常见。结合现场地质调查和前期有关资料,论文对隧洞工程穿越区域的地层岩性、地质构造、气象水文等进行简要介绍。在此基础上,从岩溶发育的基本必要条件出发,结合区域宏观岩溶及微观岩溶发育规律分析,应用分形理论开展岩溶发育程度评价和隧洞工程岩溶围岩分级评价,详细阐述隧洞工程施工可能面临的岩溶工程地质问题并提出相应的设计施工对策。隧洞工程的施工实践对岩溶地质条件分析结果进行了较好的验证,值得同类隧洞工程施工设计参考借鉴。 相似文献
127.
Predicting the capability-polar-plots for dynamic positioning systems for offshore platforms using artificial neural networks 总被引:1,自引:0,他引:1
As the capability of polar plots becomes better understood, improved dynamic positioning (DP) systems are possible as the control algorithms greatly depend on the accuracy of the aerodynamic and hydrodynamic models. The measurements and estimation of the environmental disturbances have an important role in the optimal design and selection of a DP system for offshore platforms. The main objective of this work is to present a new method of predicting the Capability-Polar-Plots for offshore platforms using the combination of the artificial neural networks (NNs) and the capability polar plots program (CPPP). The estimated results from a case study for a scientific drilling vessel are presented. A trained artificial NN is designed in this work and is able to predict the maximum wind speed at which the DP thrusters are able to maintain the offshore platform in a station-keeping mode in the field site. This prediction for the maximum wind speed will be a helpful tool for DP operators in managing station-keeping for offshore platforms in an emergency situation where the automation of the DP systems is disabled. It is obvious from the obtained results that the developed technique has potential for the estimation of the capability-polar-plots for offshore platforms. This tool would be suitable for DP operators to predict the maximum wind speed and direction in a very short period of time. 相似文献
128.
Summary. Tunnel face and wall collapse are common during excavations performed by tunnel boring machines (TBMs) due to the difficulty
of correctly identifying the properties of the excavated rock. This identification, however, can be simplified by using the
cutting force to estimate rock strength, a method that has already proved quite successful in Japanese tunnel excavations.
This paper summarizes knowledge relating to the cutting force obtained through tunnel excavation experience, and the relationship
between rock strength and TBM operation is discussed. Although TBM operators rely on intuition to set the cutter head speed
appropriately, this decision process represents a logical method of operation that takes advantage of the variable speed capability
of the cutter head. Selection of appropriate support methods for the excavated face is also a critical issue in tunnel excavation.
This selection process is based on the condition of the rock, which is difficult to determine quickly and accurately during
tunnel excavation. The present paper uses the excavation of two tunnels to demonstrate that it is possible to assign rock
mass classifications accurately based on rock strength when boring a uniform rock type. It is also shown that the rock mass
can be classified from the rock strength normalized by the uniaxial compressive strength when boring through mixed rock types. 相似文献
129.
130.