CN107676100B - 基于盾构掘进参数的不良地层预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于盾构掘进参数的不良地层预测方法,包括以下步骤:S1、数据采集;S2、确定盾构掘进比能:盾构掘进单位体积所需的能量;S3、确定修正比能预测模型,SM=Kp·loge(s×L(vn))+C;S4、将获得的掘进参数输入比能预测模型,得到盾构掘进地层的修正比能值,判断是否为孤石不良地层;S5、根据输出的修正比能值,判断盾构穿越此孤石地层方法,当修正比能值小于1时,采取盾构直接推进通过孤石地层的方法;当修正比能值持续大于1.5时,需对孤石进行破碎,分为地面处理和洞内处理;本发明只利用PDV数据采集系统实时记录的盾构掘进参数即可准确判断盾构穿越地层中孤石的存在,操作简单,成本低,有效避免出现漏检,确保盾构掘进安全。
Description
技术领域
本发明涉及盾构掘进技术领域,尤其涉及一种基于盾构掘进参数的不良地层预测方法。
背景技术
随着轨道交通的发展,盾构隧道逐渐增多,盾构施工过程中也遇到了各种各样的问题,其中最大问题之一就是掘进过程中遇到孤石不良地层,掘进困难,沉降难以控制。我国部分城市如广州、深圳、东莞、珠海、厦门、福州等在地质勘查与盾构施工过程中发现地层中存在孤石。盾构正常掘进状态下,效率高、可控性好,一旦遭遇孤石,就会造成掘进困难、掘进姿态不可控、工期失控、地表不均匀沉降、施工成本增加等问题,如遇孤石强度大,容易卡住盾构刀盘、引起刀盘变形、刀具断裂。因此“发现孤石、处理孤石”目前已成为盾构法施工中亟待解决的难题。
在花岗岩地段中,孤石是比较常见的不良地质状态。在勘探过程中,采取地表调查、钻探、物探等不同方法对孤石分布特征进行分析。可对孤石的大小、形状、风化程度、分布特征进行探测。地面勘察可以预判孤石可能存在的区域,进而指导下一步物探和钻探工作区域位置的选取。钻探为直接使用钻机钻取地层样本,通过钻探能够分析孤石在垂直剖面上的分布规律与特征。钻探是工程中应用最直接、最有效的探查孤石手段。物探是根据物理现象对地质体或地质构造做出解释。在探测孤石地层中应用较多的方法为电法探测、地震勘探、综合物探法。这些方法施工工作量大、工期长,成本较高,由于钻孔间距的存在常常可能出现漏检。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于盾构掘进参数的不良地层预测方法,只利用PDV数据采集系统实时记录的盾构掘进参数即可准确判断盾构穿越地层中孤石直径大小,并以此判断盾构掘进的难以程度,操作简单,成本低,有效避免出现漏检时造成盾构刀具的剧烈损坏,确保盾构掘进安全。
为解决上述技术问题,本发明所采取的技术方案是:一种基于盾构掘进参数的不良地层预测方法,包括以下步骤:
S1、数据采集:数据主要来源于盾构PDV数据采集系统实时记录地盾构掘进参数;盾构掘进时主要掘进参数包括刀盘转速ω、推进速度v、总推力F、刀盘扭矩T、土仓压力p,螺旋输送机转速n;将采集数据转化为国际单位制;
S2、确定盾构掘进比能:盾构掘进单位体积所需的能量。
SE=(Wt+Wn)/V=<(T,F),(ω,v)δt>/(πR2vδt)=(Tω+Fv)/(πR2v);
S3、确定修正比能预测模型,也称为Guo-Wang比能模型:
SM=Kp·loge(s×L(vn))+C;
Guo-Wang比能值SM:土仓压力系数乘以掘进比能SE与推进速度v的逻辑函数乘积的自然对数;该模型剔除了盾构操作因素导致的错误;
S4、将获得的掘进参数输入比能预测模型,得到盾构掘进地层的修正比能值,判断是否为孤石不良地层;
S5、根据输出的修正比能值,判断盾构穿越此孤石地层方法,当修正比能值小于1时,采取盾构直接推进通过孤石地层的方法;当修正比能值持续大于1.5时,说明地层中存在孤石,需对孤石进行处理或破碎。
步骤S2中的Wt、Wn分别为扭矩能与推力能,W=<F,s>=||F||·||s||cosθ,时间元素δt趋向于无穷小时,位移线性近似为在分母中,掘进体积被定义为半径R,长度为s=vδt的圆柱体。
在步骤S3中,L(vn)=αvn-1+(1-α)vn。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于:本发明只利用PDV数据采集系统实时记录的盾构掘进参数即可准确判断盾构穿越地层中孤石的存在,并以此判断盾构掘进的难以程度,操作简单,成本低,有效避免出现漏检时造成盾构刀具的剧烈损坏,确保盾构掘进安全。
附图说明
图1是本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明,但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施,本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广,因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
参见附图1,本发明公开了一种基于盾构掘进参数的不良地层预测方法,数据主要来源于PDV数据采集系统实时记录地盾构掘进参数的变化,剔除盾构开关机、盾构故障及司机盲目操作带来的奇异点数据。
盾构掘进过程中,主要掘进参数包括刀盘转速ω、推进速度v、总推力F、刀盘扭矩T、土仓压力p,螺旋输送机转速n。
盾构掘进比能(tunneling special energy,简称SE)用来表示盾构掘进单位体积所需的能量。它被定义为盾构刀盘完成的机械功除以开挖地层的单位体积材料。由定义可知:
SE=(Wt+Wn)/V=<(T,F),(ω,v)δt>/(πR2vδt)=
(Tω+Fv)/(πR2v) (1)
式中,T为刀盘扭矩(kN·m);ω为刀盘转速(kN·m);F为总推力(kN);v为推进速度(m/s);R为刀盘的开挖半径(m)。Wt、Wn分别为扭矩能与推力能(J),通过内积与力联系在一起,W=<F,s>=‖F‖·‖s‖cosθ。当时间元素δt趋向于无穷小时,位移线性近似为在分母中,掘进体积被定义为半径R,长度(推进距离)为s=vδt的圆柱体。
在式(1)的最后一行中,分母代表掘进地层的体积流量,可以解释为掘进速率。规定掘进时,故v为正;当刀盘停止工作,或在原地空转不前时,故SE值为0。
实际施工中,掘进比能特异性较低,盾构操作引起的偏差较大。在依据掘进参数进行孤石地层预测时应消除由于盾构主观操作因素导致的错误预测出现,需要对掘进比能进行优化,以获得更好的预测效果。
修正比能(Guo-Wang special energy,简称SM)定义为土仓压力系数乘以掘进比能SE与推进速度v的逻辑函数(用F(v)表示)的乘积的自然对数。计算方法如下:
SM=Kp·loge(s×F(vn))+C (2)
L(vn)=αvn-1+(1-α)vn (4)
修正比能SM单位MPa,在修正比能SM中应用自然对数,有助于放大弱信号,提高地层预测中孤石的阶跃响应。掘进比能SE中各掘进参数由盾构掘进过程中实时采集得到。R为盾构开挖半径,是隧道工程参数。中间变量s取决于掘进比能SE,s值有下界,其下界与盾构在非孤石地层掘进时单位面积能量相关。α是指数滤波系数,用来缓解序列推进速度v中因盾构司机操作过快产生的噪声。α值依据盾构司机对掘进参数调节敏感度设定。常数C为偏移修正比能SM曲线使其回到某一特定值,而不是一个任意位置,例如对应于孤石检测,将检测阈值偏移到一个更方便观察的位置,默认此位置为0。
Kp为考虑孤石地层引起土仓压力变化系数。土仓压力(p)为盾构被动调节参数,直接受地层影响较多,故通过一个线性函数将土仓压力(p)与孤石地层可能性联系起来。
Kp=kp×p+dp (5)
参数kp由土仓压力变化率确定,参数dp确定土仓压力变化系数的基准值。
F(v)为掘进比能SE的一个补充估计似然函数,即通过倒置自然函数将推进速度的检测效率提高至1以上。
参数a控制S型曲线过渡的宽度,其值考虑孤石地层对掘进速度的宽容度。参数b控制似然函数概率值分布,由推进速度样本数占总样本的90%以上时函数与此值的交点。参数c指定了似然函数的基础点,使得所有推进速度样本的检测效率大于1。
基于隧道地质勘察图的研究,修正比能值变化规律体现了盾构掘进地层状态信息。盾构在掘进过程中,SM值随掘进参数实时变化,决定了预测孤石的可能性。孤石地层与SM值波峰相关,SM值大小与孤石的体积、强度成正比,孤石体积、强度越大,则SM值越大。在无孤石地层中掘进时,其SM值较小,被偏置为0。
为实现掘进时孤石不良地层预测,对地层中有无孤石分两种情况加以分析。当SM值大于0时,表示盾构掘进过程中遇到孤石不良地层,SM值越大,盾构推进难度越大;构建SM值与孤石地层识别矩阵[R],当地层为孤石不良地层时,值为1,地层不是孤石地层时值为0。其表示方法如式(7)所示。
当掘进地层为较好的非孤石地层时,SM值等于0,掘进难易程度为容易。当0<SM<1.0时,预测盾构掘进过程中遇到孤石,但孤石直径与硬度较小,容易被切削为岩石碎片,随渣土排出,故掘进难易程度为容易。当1.0≤SM<1.5时,测盾构掘进过程中遇到孤石,且孤石直径相对较大且强度较高,盾构直接推进切削孤石前进较慢,地层掘进难易程度为中等。当SM≥1.5时,预测出现了孤石不良地层,且孤石直径大、强度高,盾构直接切削孤石较困难,推进缓慢,此种情况下强行推进刀具磨损剧烈,需对孤石采取其他破碎措施,以保护刀盘刀具、延长盾构寿命。
根据地质勘测图、修正比能SM值确定孤石的处理方法。当SM<1时,采取盾构直接推进通过孤石地层的方法;当SM值持续大于1.5时,需对孤石地层进行破碎处理,该方法判断地层中孤石的存在操作简单,成本低,有效避免出现漏检时造成盾构刀具的剧烈破坏,确保盾构掘进安全。
Claims (2)
1.一种基于盾构掘进参数的不良地层预测方法,包括以下步骤:
S1、数据采集:数据主要来源于盾构PDV数据采集系统实时记录地盾构掘进参数;盾构掘进时主要掘进参数包括刀盘转速ω、推进速度v、总推力F、刀盘扭矩T、土仓压力p,螺旋输送机转速n;将采集数据转化为国际单位制;
S2、确定盾构掘进比能:盾构掘进单位体积所需的能量:
SE=(Wt+Wn)/V=<(T,F),(ω,v)δt>/(πR2vδt)=(Tω+Fv)/(πR2v);
其中:Wt表示扭矩能,Wn表示推力能,δt为时间元素,R为掘进体积的半径;
S3、确定修正比能预测模型,也称为Guo-Wang比能模型:
SM=Kp·loge(s×L(vn))+C;
Guo-Wang比能值SM:土仓压力系数乘以掘进比能SE与推进速度v的逻辑函数乘积的自然对数;该模型剔除了盾构操作因素导致的错误;
L(vn)=αvn-1+(1-α)vn,其中:α是指数滤波系数;
其中:vn表示盾构当前的推进速度,vn-1表示盾构上一时刻的推进速度,L(vn)为当前推进速度的逻辑函数,C为常数,Kp为考虑孤石地层引起土仓压力变化系数;
S4、将获得的掘进参数输入比能预测模型,得到盾构掘进地层的修正比能值,判断是否为孤石不良地层;
S5、根据输出的修正比能值,判断盾构穿越此孤石地层方法,当修正比能值SM小于1时,采取盾构直接推进通过孤石地层的方法;当修正比能值SM持续大于1.5时,说明地层中存在孤石,需对孤石进行处理或破碎。
2.根据权利要求1所述的基于盾构掘进参数的不良地层预测方法,其特征在于:步骤S2中的Wt、Wn分别为扭矩能与推力能,W=<F,s>=||F||·||s||cosθ,时间元素δt趋向于无穷小时,位移线性近似为在分母中,掘进体积被定义为半径R,长度为s=vδt的圆柱体,其中:θ表示力与位移的夹角,是功的定义。
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