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新建川藏铁路途经川西高原地区,区内地势险峻、生态脆弱、道路交通条件差,开展工程勘察钻探的难度很大。其中涉及到大量特长深埋隧道的勘察。水平取心钻探是隧道勘察的重要手段之一。针对工区条件,EP600Plus型便携式钻机原设计无法施工水平孔、水平孔钻进阻力大、大量高压涌水制约取心效率等问题,通过改造升级和加工创新等多种方法灵活运用,配套辅助设备并首创架管便桥便道等环保措施,采用绳索取心钻探技术,完成最深903.28 m的水平取心钻孔。探索建立的整套技术方案现已逐渐应用成熟,其主要成果可为同类型工程项目提供参考。 相似文献
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基于PSO-SVM非线性时序模型的隧洞围岩变形预报 总被引:2,自引:0,他引:2
现场量测获得的围岩变形信息,从宏观上反映了地下洞室围岩-支护系统力学性态变化。为克服人工神经元网络方法过学习问题,提出了一种新的预测地下洞室围岩变形的粒子群支持向量机方法,用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数,避免了人为选择参数的盲目性,提高了预测模型的训练速度和预测推广能力。利用这种非线性智能预测方法,基于监测数据滚动预测围岩变形,可以及时优化和调整施工步序,保证洞室的稳定性。将该方法用于清江水布垭电站地下厂房的围岩收敛变形预测,获得了令人满意的预测效果。 相似文献
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首钢京唐钢铁联合有限责任公司是一个在曹妃甸岛上吹填砂造地形成的场地上新建的大型现代化精品钢铁基地。分析了该建筑场地的地质环境情况和常用的基坑支护、降水方法,对该建筑场地上的建(构)筑物的基坑支护、降水设计及方案选择提出建议。 相似文献
945.
基于聚类-二叉树支持向量机的砂土液化预测模型 总被引:2,自引:1,他引:2
建立在统计学习理论基础之上的支持向量机(SVM),是一种基于结构风险最小的小样本机器学习方法。经典的支持向量机主要针对二分类问题,而工程实践中遇到的往往是多分类问题。根据影响砂土液化的主要因素,采用聚类分析中的类距离思想,建立了基于聚类-二叉树的多类支持向量机的砂土液化判别模型。该模型可以通过有限样本的学习,建立砂土液化与各影响因素之间的非线性关系。研究结果表明,基于聚类-二叉树支持向量机的层次结构合理,分类精度高,泛化性好,可对砂土液化等级进行较准确判别 相似文献
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947.
通过现场踏勘、数据的采集和工地现场工人的取证,并组织当地专家进行事故调查会议,综合各方面的资料,分析了绍兴软土地区某深基坑围护工程发生基坑管涌事故的原因。为避免今后在粉土、砂土层等软土地区进行深基坑围护工程施工出现类似事故提供经验与借鉴。 相似文献
948.
排桩冻结法深基坑施工监测与反馈分析 总被引:5,自引:0,他引:5
对于润扬大桥南锚碇排桩冻结法深大基坑,冻结作用使基坑的受力过程变得更为复杂,根据排桩冻结法基坑结构和场地工程地质条件,建立了大型安全监测系统。本文介绍了润扬大桥南锚碇场地工程地质条件、排桩冻结法基坑的结构和南锚碇基坑监测方案、分析了南锚排桩冻结法深基坑各项监测数据的变化规律,包括侧向土压力、内支撑轴力、排桩钢筋应力和排桩水平位移随时间变化规律,并基于施工监测进行了反馈分析,保障了南锚碇排桩冻结法深基坑的安全与稳定。监测结果分析表明,排桩冻结法是基坑工程的一种可行的施工工法,润扬大桥南锚碇排桩冻结法深大基坑的成功实践为今后类似工程的建设积累了宝贵经验。 相似文献
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