TBM施工隧洞中超前地质预报研究
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摘要
随着TBM广泛应用于隧洞施工,致使基于TBM施工的隧洞超前地质预报研究日显突出。隧洞超前地质预报是进行隧洞施工、预防地质灾害和进行支护的基础。但是,由于隧洞地质的结构特征、岩体的性质很难事先准确判定,因而给隧洞施工、预防地质灾害带来一定的困难。
论文通过分析影响岩体质量的因素,研究国内外多种隧洞超前地质预报方法,综合对比各种预报方法预报和收集到的地质资料,提出了一种将超前钻探(冲击钻机和岩芯钻机)预报与岩心收集相结合,综合地质编录及中长期TSP(Tunnel Seimic Prediction)预报结果进行超前地质预报的的方法,对掌子面前方各种地质资料进行集中整理,综合分析,互相印证,最终判别掌子面前方地质状况。
还着重讨论了TBM隧洞施工超前地质预系统的人工神经网络预报模块。在充分了解掌子面前方围岩类别预报的重要性的基础上,利用人工神经网络处理非线性复杂关系的优势,将人工神经网络技术应用于掌子面前方围岩类别预报中,并对其中的输入输出参数的选择、样本收集与处理、BP网络模型的构造及其优化设计。通过对样本库的训练检验,对掌子面前方围岩类别预报取得了满意的效果。
With TBM is applied in the tunnel construction comprehensively, study of advance geological prediction on the basis of TBM construction overhangs. Advance geological prediction is foundation of tunnel construction, preventing geology casualty and support. However, It is difficult to determine the geological structure character and rock masses character, which makes the precautionary geology casualty and the construction technique difficult.The paper analyses effect factors of rock qualitation and methods of advanced geological prediction abroad and home. On basis of integration and comparison them, one methed of advanced geological prediction is offered, which integrates the geological survey, TSP(Tunnel Seimic Prediction) methed, forward drilling and porbing (including percussive drilling and core drilling) and acoustic sounding are brought forward to applying to practical engineer. The method makes central arrangement, comprehensive analysis and mutual acknowledge to distinguish geologic condition forward mass.In this dissertation, the artificial neural network module of advance geological prediction system in TBM construction tunnel is also emphasized on. On the basis of fully realizing the importance of predicting the rock masses classification in front of the tunnel face, artificial neural network is used to predict the rock masses classification, and mainly discusses the preferences, stylebook collection and disposal, and how to structure BP neural network module and its optimization, and compares the effects of adding drilling speed eigenvector with not adding, thanks to BP neural network' s superioriry in dealing with non-linear complicated relation. By training and check up of the stylebook, it' s satisfying to predict the rock masses classification in front of the tunnel face.
论文通过分析影响岩体质量的因素,研究国内外多种隧洞超前地质预报方法,综合对比各种预报方法预报和收集到的地质资料,提出了一种将超前钻探(冲击钻机和岩芯钻机)预报与岩心收集相结合,综合地质编录及中长期TSP(Tunnel Seimic Prediction)预报结果进行超前地质预报的的方法,对掌子面前方各种地质资料进行集中整理,综合分析,互相印证,最终判别掌子面前方地质状况。
还着重讨论了TBM隧洞施工超前地质预系统的人工神经网络预报模块。在充分了解掌子面前方围岩类别预报的重要性的基础上,利用人工神经网络处理非线性复杂关系的优势,将人工神经网络技术应用于掌子面前方围岩类别预报中,并对其中的输入输出参数的选择、样本收集与处理、BP网络模型的构造及其优化设计。通过对样本库的训练检验,对掌子面前方围岩类别预报取得了满意的效果。
With TBM is applied in the tunnel construction comprehensively, study of advance geological prediction on the basis of TBM construction overhangs. Advance geological prediction is foundation of tunnel construction, preventing geology casualty and support. However, It is difficult to determine the geological structure character and rock masses character, which makes the precautionary geology casualty and the construction technique difficult.The paper analyses effect factors of rock qualitation and methods of advanced geological prediction abroad and home. On basis of integration and comparison them, one methed of advanced geological prediction is offered, which integrates the geological survey, TSP(Tunnel Seimic Prediction) methed, forward drilling and porbing (including percussive drilling and core drilling) and acoustic sounding are brought forward to applying to practical engineer. The method makes central arrangement, comprehensive analysis and mutual acknowledge to distinguish geologic condition forward mass.In this dissertation, the artificial neural network module of advance geological prediction system in TBM construction tunnel is also emphasized on. On the basis of fully realizing the importance of predicting the rock masses classification in front of the tunnel face, artificial neural network is used to predict the rock masses classification, and mainly discusses the preferences, stylebook collection and disposal, and how to structure BP neural network module and its optimization, and compares the effects of adding drilling speed eigenvector with not adding, thanks to BP neural network' s superioriry in dealing with non-linear complicated relation. By training and check up of the stylebook, it' s satisfying to predict the rock masses classification in front of the tunnel face.
引文
[1] 钱七虎.全断面掘进机在中国地下工程中的应用现状及前景展望.建筑机械[J],2002(5)
[2] Takuji Yamamoto.Evaluation of the geological condition ahead of the tunnel face by geostatistical techniques using TBM driving data.Tunnelling and Underground Space Technology 2003, (18) 213-221
[3] Reilly John.TBM及其在中国的应用钱七虎译.现代隧道技术[J],2002(4)(6)
[4] 何发亮,李苍松.声波探测技术的新发展及其应用.中国铁道科学,1999(4)
[5] 徐小荷、余静.岩石破碎学.煤炭工业出版社,1984
[6] 刘志刚.隧道施工地质工作方法[J].石家庄铁道学院学报,2000,13(4):13～16.
[7] 刘志刚.隧道隧洞施工地质技术[M].北京:中国铁道出版社,2001.
[8] 苏华友,汪家林.TBM施工中的质量控制与管理[J].岩石力学与工程学报.2004.23(11)
[9] 张风均.LabWindows/CVI开发入门与进阶[M].北京:北京航空航天大学出版社,2001(8)
[10] Fukui, K., Okubo, S., Homma, N., 1996.Estimation of rock strength with TBM cutting force and site investigation at Niken-goya tunnel (in Japanese).Resour.Mater.112(5), 303-308.
[11] 刘志刚.隧道施工地质工作及其任务.石家庄铁道学院学报,2000(3)
[12] 王良奎.多种超前地质预报方法在隧道施工中的应用.金属矿山,2001,(11)
[13] 马小青.冲击动力学.北京理工大学出版社,1992
[14] 李彦军.新寨隧道涌水量预测方法的选择.西部探矿工程,2000(1)
[15] 于宁.多种安全监测及预报手段在隧道建设中的应用分析.探矿工程,2003(6)
[16] 李通文.山西引黄入晋工程地下洞室围岩稳定性预测.水利水电技术,1995,(4)
[17] K.Thuro.Drillability prediction: geological influence in hard rock drill and blast tunneling.Geol Rundsch, 1997, (Springer-Verlag): 426～ 438
[18] 梁晓娟、丁景祥.微电脑矿用多功能钻探测试仪.西部探矿工程,1994(11)
[19] 周思梦.复杂岩体若干岩石力学问题.中国水利水电出版社,1998
[20] 费守明.隧道施工工程地质条件超前预报系统研究.吉林大学,2002(5)
[21] Shirasagi, S., Yamamoto, T., Inou, M., Nishioka, K., 2000.Development of TBM navigator introducing geophysical and geological data and application (in Japanese.Proceedings of the 30th Symposium of Rock Mechanics.pp.298-302.
[22] 郑磊.怎样选择凿岩钻机[J].凿岩机械气动工具,1997(4)
[23] 杜炜平.隧道开挖地质灾害规律与防治对策研究.中南大学,2001(10)
[24] K.Kalaitzakis, G.S.Stavrakakis,E.M.Anagnostakis Short-term load forecasting based on artificial neural networks parallel implementation.Electric Power Systems Research.63 (2002) pp.185/196
[25] 史振东.冲击旋转破碎岩石机理的研究[硕士学位论文]:石油大学(北京).2001.5
[26] 孙正心.对锚杆钻机研制中几个问题的探讨——岩石钻孔参数的弹性配合[J].煤炭科学技术.1999.27(12)
[27] 肖书安.瑞士Vereina隧道工程中的地质超前预报测量.广东公路交通,1998(1)
[28] 赵勇.肖书安.刘志刚.TSP超前地质预报系统在隧道工程中的应用.铁道建筑技术,2003(5)
[29] 肖书安.复杂地质条件下的隧道地质超前探测技术.工程地球物理学报,2004(2)
[30] E.Bruckl.A study of the application of VSP to exploration ahead of a tunnel.International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences.2001 (38) 833-841
[31] 梁晋平.钻爆法与TBM法施工技术经济比较.建筑机械[J],2003(2)
[32] Aoki, K., Inaba, T., Atsumi, H., Yano, I., 1989.Application of geostatistics to obtain the geological profile by seismic prospecting (in Japanese).Proceedings of the 21st Symposium on Rock Mechanics.pp. 136-140.
[33] 薛建,曾昭发.隧道掘进中掌子面前方岩石结构的超前预报.长春科技大学学报,2000(1)
[34] Shirasagi, S., Yamamoto, T., Miyajima, Y., 1999.Examination of the application of Drill Logging to predict ahead of the tunnel face (in Japanese).Proceedings of the 54th Annual Conference of the Japan Society of Civil Engineers, Vol.Ⅵ-206.pp.412-413.
[35] 孙建国.鹧鸪山公路隧道测试、监测及围岩稳定性研究.成都理工大学,2004(5)
[36] Yamamoto, Y., Shirasagi, S., Yamamoto, S., Aoki, K., 2001.Evaluation of the geological condition ahead of the tunnel face by geostatistical techniques using TBM driving data (in Japanese).Proceedings of the 31st Symposium of Rock Mechanics.pp.186-190.
[37] 刘贵应,陈建平,魏新颜等.人工神经网络在隧道围岩稳定性识别中的应用.地质科技情报,2002(1)
[38] Qing Zhang, et al.An Expert System for Classification of Rock Masses.Proc.U.S.Symp.Rock Mechanics, P83-288,1988
[39] 王洪勇,张继奎,李志辉.长大隧道红外辐射测温超前预报含水体方法研究与应用实例分析.物探化探计算技术,2003(01)
[40] 孙国庆,张民庆,王佩钦等.圆梁山隧道某高压富水区张裂隙段的施工.隧道建设,2003(01)
[41] 张继奎.圆梁山隧道进口端主要地质问题及施工对策.隧道建设,2003(8)
[42] 庄金波,谭成中.圆梁山隧道深埋大型岩溶探测及处理技术.隧道建设,2003(6)
[43] 袁真秀,王洪勇.在圆梁山隧道高压富水区应用的地质超前预报技术.现代隧道技术,2003(5)
[44] 王洪勇.综合超前地质预报在圆梁山隧道中的应用.现代隧道技术,2004(3)
[45] 曹正林、周丽清.利用钻井参数进行随钻岩性预测.天然气工业,2000,(1)
[46] 代树林,徐会文,王茂森.隧道施工地质超前预报资料收集方法.探矿工程,2001(2)
[47] 章振华.新建狗磨湾隧道施工超前地质预报.西北水力发电,2002(4)
[48] 刘哗、夏建生.MATLAB下神经网络工具箱的开发和应用.软件天地,1999
[49] 饶运章、侯运炳.神经网络方法在围岩稳定性分级评价中的应用.黄金, 2001.10
[50] 缨远纯,长梁山隧道地质综合勘测应用.铁道工程学报,1996.6
[51] 李永林.二郎山隧道地质工作的经验与教训.公路,2000(12)
[52] 冷天星.高等级公路隧道水文地质试验及涌水量预测.云南交通科技,2001(8)
[53] 刘明生.秦岭隧道施工地质信息计算机处理数据模拟研究.石家庄铁道学院学报,1997(12)
[54] 郭鸿钧.论隧道施工地质工作的特点.铁道工程学报,1998.3
[55] 周建富.浅析某隧道施工中的地质情况预测.山西建筑,2001
[56] 尹足,屈保.隧道施工中围岩的地质描述.西部探矿工程,2002年增刊(001)
[57] (美)谢尔德(Schildt,H.)著.程时杰等译.人工智能引论兼C语言的实现.华中理工大学出版社,1991
[58] (美)丽奇著.李卫华等译.人工智能引论.广东科技出版社,1986
[59] 何新贵等.第三届中国人工智能联合学术会议论文集:人工智能新进展.清华大学出版社,1994
[60] 胡建华.地下工程围岩稳定性的MBP神经网络识别.岩土工程界,1996
[61] 徐小荷.冲击凿岩的理论基础与电算方法.东北工学院出版社,1986
[62] Robert Lanouette, Jules Thibault, Jacques L.valade, Process modeling with neural networks using small experimental datasets, Computers & Chemical Engineering 23(1999)1167-1176
[63] 傅鹤林.人工神经网络模型及其在隧道围岩分类中的应用.化工矿物与加工,2002.6
[64] 曹国金等.神经网络方法在围岩稳定性分级评价中的应用.化工矿物与加工,2001.12
[65] 王德润.神经网络在煤巷围岩分类中的应用.矿山压力与顶板管理,1997
[66] 侯曙光.BP算法在确定杨溪水电站引水隧洞围岩塑性松动圈中的应用.广东水利水电,2001.4
[67] 田盛丰.围岩分类专家系统中的知识表示与学习算法.工程建设中智能辅助决策系统,同济大学出版社,1990
[68] 中华人民共和国水利部.工程岩体分级标准(GB50218-95)[S].北京:中国计划出版社,1995
[69] 温树林,吴世林.TSP203在云南元磨高速公路隧道超前地质预报中的应用.地球物理学进展2003(9)pp465～471
[70] 丁建敏.TBM施工隧洞的地质超前预报方法的选择.水利水电工程设计,2003(22)
[71] 林文曦等.基于BP网络的智能控制器.福州大学学报,Vol.27 No.2 1999.5
[72] 陈炳祥.长大隧道施工地质超前预测预报技术应用研究.铁道工程学报,2004(2)
[73] 裘军良.公路隧道围岩判别和支护设计人工神经元网络方法的研究.长安大学图书馆,2003(5)
[74] 陈新建,孙琳,李新星等.隧道工程地质评价的内容和方法.地球科学与环境学报,2004(3)
[75] 习小华.分析影响隧道围岩稳定性因素.西部探矿工程,2003(5)
[76] 吴忠仕.按Q值进行围岩分级的工程实践.现代隧道技术,2001(4)
[77] 陈伊清.岩石质量指标RQD的应用问题.水利科技,2002(1)
[2] Takuji Yamamoto.Evaluation of the geological condition ahead of the tunnel face by geostatistical techniques using TBM driving data.Tunnelling and Underground Space Technology 2003, (18) 213-221
[3] Reilly John.TBM及其在中国的应用钱七虎译.现代隧道技术[J],2002(4)(6)
[4] 何发亮,李苍松.声波探测技术的新发展及其应用.中国铁道科学,1999(4)
[5] 徐小荷、余静.岩石破碎学.煤炭工业出版社,1984
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[17] K.Thuro.Drillability prediction: geological influence in hard rock drill and blast tunneling.Geol Rundsch, 1997, (Springer-Verlag): 426～ 438
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[28] 赵勇.肖书安.刘志刚.TSP超前地质预报系统在隧道工程中的应用.铁道建筑技术,2003(5)
[29] 肖书安.复杂地质条件下的隧道地质超前探测技术.工程地球物理学报,2004(2)
[30] E.Bruckl.A study of the application of VSP to exploration ahead of a tunnel.International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences.2001 (38) 833-841
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[54] 郭鸿钧.论隧道施工地质工作的特点.铁道工程学报,1998.3
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[62] Robert Lanouette, Jules Thibault, Jacques L.valade, Process modeling with neural networks using small experimental datasets, Computers & Chemical Engineering 23(1999)1167-1176
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[72] 陈炳祥.长大隧道施工地质超前预测预报技术应用研究.铁道工程学报,2004(2)
[73] 裘军良.公路隧道围岩判别和支护设计人工神经元网络方法的研究.长安大学图书馆,2003(5)
[74] 陈新建,孙琳,李新星等.隧道工程地质评价的内容和方法.地球科学与环境学报,2004(3)
[75] 习小华.分析影响隧道围岩稳定性因素.西部探矿工程,2003(5)
[76] 吴忠仕.按Q值进行围岩分级的工程实践.现代隧道技术,2001(4)
[77] 陈伊清.岩石质量指标RQD的应用问题.水利科技,2002(1)