隧道施工过程的动态监测及反演分析研究
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摘要
随着社会的进步,交通工程和地下工程蓬勃发展,隧道工程在二十一世纪也将进入一个迅速发展的时代。为了确保隧道的安全开挖和经济合理,监控量测作为施工中不可缺少的环节,施作时必须保证与其它步骤的协调统一以及数据采集的及时,因此监控量测必须是动态的,它是隧道等地下工程永恒不变而又常新的课题。反演分析是以围岩位移量测数据作为已知量,反求岩体物理力学参数或初始地应力的过程,自20世纪70年代提出以来日益受到工程界的重视。本文以银武高速公路宁夏固原境内的公路隧道为工程背景,使用多种现场检测方法,运用灰色系统、神经网络、模糊控制等非经典数学理论和有限元数值模拟方法对涉及隧道监测和反演分析的有关问题进行了分析和研究：
1.新仪器和设备的发明总能提高隧道施工工作效率,对于检测工作也不例外。本文首先对常规监测方法中的围岩收敛位移测量方法和衬砌结构受力传感器量测方法进行论述和探讨,之后对新型测试仪器激光断面仪和地质雷达的机理和应用进行较全面的分析和探讨。
2.围岩位移监测是隧道安全施工和确定合理施工工艺的核心,对围岩变形作出准确的预测是施工决策正确的基础。引入灰色系统和神经网络两种非典型数学方法对围岩变形进行预测,通过将非等时距灰色GM(1,1)预测模型、神经网络BP预测模型与常规数学拟合方法的比较,判定每种预测方法的优缺点和适用范围。
3.鉴于安全作为生产的第一位,特别是某些特殊地段围岩变形出现异常变形不能正常收敛,此时采用任何预测方法仍可能出现大的误差。提出围岩位移控制理念,结合实践经验和现场检验制定适合本地区隧道施工的围岩变形安全警戒值。引入模糊控制理论建立相应的稳定性监测控制数学模型,从而为今后隧道的自动观测系统提供新的数据处理方法。
4.现场实测是研究衬砌结构受力得到真实数据的唯一方法,现有的隧道围岩及支护结构力学计算结果与工程实际仍有较大的差距,仍不能作为隧道设计的主要依据。因此安装现场传感器研究衬砌结构的真实受力对于丰富隧道施工过程的力学研究具有非常重要的意义,本文研究结果又带有黄土地区浅埋隧道的地域特征。建立隧道开挖有限元数值模拟研究不同开挖方法和空间效应对围岩表面接触应力的影响。
5.隧道反演分析是利用围岩位移反求初始地应力和岩体力学参数的方法,自20世纪70年代问世以来受到国内外岩石力学界的关注。本文着眼于方法的普及,主要采用简化的计算模型解决工程应用中面临的实际问题。首先建立有限元模型分析隧道埋深、围岩性质、衬砌厚度、开挖方法和空间效应对围岩变形的影响；其次引入BP神经网络模型拟合围岩力学参数与隧道围岩关键点位移值的非线性关系；最后建立隧道反演流程图,输入现场监测数据,从而得到围岩变形的综合力学参数。
With the development of society, demands for communication and underground space are much more than ever. Tunnel engineering will develop promptly in 21st Century. To guarantee safety working and fair excavation method, as one necessary process, monitoring must make sure coordinating with other steps and continuously collecting data. So monitoring is a dynamic working and an eternal and always new subject. Inversion analysis bases on surrounding rock's displacement for material mechanic parameters and original ground stress, which attracts more attention in field of engineering since prompted in 70s,20th Century. This paper takes four highway tunnels, which is on the YinWu Line, of the terrene of GuYuan, NingXia municipality, as engineering background. Use many field measuring tools and methods to get data. Use some no-classical math theories such as Grey System, Neural Net and Fuzzy control theory, and finite element numerical simulation to analysis and study coherent subjects.
1.New devices and instruments always bring efficiency to tunnel construction, which is no exception of detection work. Firstly it surveys rock displacement measuring and lining stress measuring of normal monitoring methods. Then it does full research on newborn laser cross-section device and ground penetrating radar.
2. Rock displacement monitoring is the core of safely working and proper technology of tunnel construction. Forecasting in precise is the key to making right decision. Grey system and neural network are two atypical math methods, which are used to forecast surrounding rock's convergence. After comparison, the three forecasting methods, unequal time interval GM(1,1)model, BP neural network model, and normal math model, show their special features and applicability.
3.Safety is NO.1 position in construction. Where there occurs rock abnormal distortion, any forecasting method maybe lead to big errors. Rock displacement control is a new conception, coupled with setting up proper displacement warning limit for local tunnel construction. Fuzzy control theory is used to build up tunnel stability monitoring and control math model, which supports rock displacement self-monitoring system new way.
4. Field measuring is the only way to get lining structure stress. Nowadays theory mechanical calculation has much deviation from real lining structure stress, so such calculation result can't be used in tunnel design. Tunnel lining structure stress has much questions to answer, field measuring can solve this problem. For terrene reason, this paper mainly study in Shallow-buried loess area. Set up FEM to study effects of various excavation types and spatial excavation to surrounding rock's contact stress.
5. Inversion analysis is using surrounding rock's displacement to obtain rock mechanical parameters and original ground stress. This research attracts more attention in field of engineering since prompted in 70s. This paper aims at popularization, which means through simple calculation model to solve practical engineering problem. Firstly set up finite element model(FEM) to study effects of buried depth, rock mechanical parameters, lining thickness, excavation types, and spatial excavation. Secondly introduce BP neural network to fitting nonlinear relationship between rock mechanical parameters and key points' displacements. Finally set up tunnel inversion analysis flow sheet, input field measuring data and get rock mechanical parameters.
1.新仪器和设备的发明总能提高隧道施工工作效率,对于检测工作也不例外。本文首先对常规监测方法中的围岩收敛位移测量方法和衬砌结构受力传感器量测方法进行论述和探讨,之后对新型测试仪器激光断面仪和地质雷达的机理和应用进行较全面的分析和探讨。
2.围岩位移监测是隧道安全施工和确定合理施工工艺的核心,对围岩变形作出准确的预测是施工决策正确的基础。引入灰色系统和神经网络两种非典型数学方法对围岩变形进行预测,通过将非等时距灰色GM(1,1)预测模型、神经网络BP预测模型与常规数学拟合方法的比较,判定每种预测方法的优缺点和适用范围。
3.鉴于安全作为生产的第一位,特别是某些特殊地段围岩变形出现异常变形不能正常收敛,此时采用任何预测方法仍可能出现大的误差。提出围岩位移控制理念,结合实践经验和现场检验制定适合本地区隧道施工的围岩变形安全警戒值。引入模糊控制理论建立相应的稳定性监测控制数学模型,从而为今后隧道的自动观测系统提供新的数据处理方法。
4.现场实测是研究衬砌结构受力得到真实数据的唯一方法,现有的隧道围岩及支护结构力学计算结果与工程实际仍有较大的差距,仍不能作为隧道设计的主要依据。因此安装现场传感器研究衬砌结构的真实受力对于丰富隧道施工过程的力学研究具有非常重要的意义,本文研究结果又带有黄土地区浅埋隧道的地域特征。建立隧道开挖有限元数值模拟研究不同开挖方法和空间效应对围岩表面接触应力的影响。
5.隧道反演分析是利用围岩位移反求初始地应力和岩体力学参数的方法,自20世纪70年代问世以来受到国内外岩石力学界的关注。本文着眼于方法的普及,主要采用简化的计算模型解决工程应用中面临的实际问题。首先建立有限元模型分析隧道埋深、围岩性质、衬砌厚度、开挖方法和空间效应对围岩变形的影响；其次引入BP神经网络模型拟合围岩力学参数与隧道围岩关键点位移值的非线性关系；最后建立隧道反演流程图,输入现场监测数据,从而得到围岩变形的综合力学参数。
With the development of society, demands for communication and underground space are much more than ever. Tunnel engineering will develop promptly in 21st Century. To guarantee safety working and fair excavation method, as one necessary process, monitoring must make sure coordinating with other steps and continuously collecting data. So monitoring is a dynamic working and an eternal and always new subject. Inversion analysis bases on surrounding rock's displacement for material mechanic parameters and original ground stress, which attracts more attention in field of engineering since prompted in 70s,20th Century. This paper takes four highway tunnels, which is on the YinWu Line, of the terrene of GuYuan, NingXia municipality, as engineering background. Use many field measuring tools and methods to get data. Use some no-classical math theories such as Grey System, Neural Net and Fuzzy control theory, and finite element numerical simulation to analysis and study coherent subjects.
1.New devices and instruments always bring efficiency to tunnel construction, which is no exception of detection work. Firstly it surveys rock displacement measuring and lining stress measuring of normal monitoring methods. Then it does full research on newborn laser cross-section device and ground penetrating radar.
2. Rock displacement monitoring is the core of safely working and proper technology of tunnel construction. Forecasting in precise is the key to making right decision. Grey system and neural network are two atypical math methods, which are used to forecast surrounding rock's convergence. After comparison, the three forecasting methods, unequal time interval GM(1,1)model, BP neural network model, and normal math model, show their special features and applicability.
3.Safety is NO.1 position in construction. Where there occurs rock abnormal distortion, any forecasting method maybe lead to big errors. Rock displacement control is a new conception, coupled with setting up proper displacement warning limit for local tunnel construction. Fuzzy control theory is used to build up tunnel stability monitoring and control math model, which supports rock displacement self-monitoring system new way.
4. Field measuring is the only way to get lining structure stress. Nowadays theory mechanical calculation has much deviation from real lining structure stress, so such calculation result can't be used in tunnel design. Tunnel lining structure stress has much questions to answer, field measuring can solve this problem. For terrene reason, this paper mainly study in Shallow-buried loess area. Set up FEM to study effects of various excavation types and spatial excavation to surrounding rock's contact stress.
5. Inversion analysis is using surrounding rock's displacement to obtain rock mechanical parameters and original ground stress. This research attracts more attention in field of engineering since prompted in 70s. This paper aims at popularization, which means through simple calculation model to solve practical engineering problem. Firstly set up finite element model(FEM) to study effects of buried depth, rock mechanical parameters, lining thickness, excavation types, and spatial excavation. Secondly introduce BP neural network to fitting nonlinear relationship between rock mechanical parameters and key points' displacements. Finally set up tunnel inversion analysis flow sheet, input field measuring data and get rock mechanical parameters.
引文
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