CN111125872A - 一种用于tbm掘进隧道的岩爆预测方法 - Google Patents
一种用于tbm掘进隧道的岩爆预测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111125872A CN111125872A CN201911103627.9A CN201911103627A CN111125872A CN 111125872 A CN111125872 A CN 111125872A CN 201911103627 A CN201911103627 A CN 201911103627A CN 111125872 A CN111125872 A CN 111125872A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- rock
- tunnel
- rock burst
- data
- test
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 239000011435 rock Substances 0.000 title claims abstract description 95
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 230000005641 tunneling Effects 0.000 title claims abstract description 20
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 43
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 claims abstract description 9
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 claims abstract description 6
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 9
- 238000009412 basement excavation Methods 0.000 claims description 5
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 4
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 3
- 238000007418 data mining Methods 0.000 claims description 3
- 238000000556 factor analysis Methods 0.000 claims description 3
- 230000007774 longterm Effects 0.000 claims description 3
- 230000006378 damage Effects 0.000 abstract description 10
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000005422 blasting Methods 0.000 description 1
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 1
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 1
- -1 light Substances 0.000 description 1
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000004181 pedogenesis Methods 0.000 description 1
- 238000010079 rubber tapping Methods 0.000 description 1
- 239000002893 slag Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明公开了一种用于TBM掘进隧道的岩爆预测方法,包括建立关联性的多维正态云模型,开展试验模拟,建立测试模型,AI数据分析,动态数据采集;本发明先根据隧道工程特点与诱发岩爆的因素建立多维正态云模型,便于快速筛选有效参数信息;通过研究不同类型岩爆的围岩破坏特性及影响因素,为施工阶段选择合理的施工方法和支护系统提供了有力的试验手段;建立风险等级评定模型便于实际隧道施工过程中直接录入岩样参数以及对应的采集数据,获取风险等级评定结果,能够全面获取对应岩样的岩爆信息,一遍提前采取应对措施;以“X”形分布在多个监测断面上布设微震传感器,建立震动信号监测网络,能够全面获取断面内各个径向、轴向的震动信息。
Description
技术领域
本发明涉及隧道工程领域,具体为一种用于TBM掘进隧道的岩爆预测方法。
背景技术
TBM广义含义指隧道掘进机。它分为敞开式隧道掘进机和护盾式隧道掘进机。掘进、支护、出渣等施工工序并行连续作业,是机、电、液、光、气等系统集成的工厂化流水线隧道施工装备,具有掘进速度快、利于环保、综合效益高等优点,可实现传统钻爆法难以实现的复杂地理地貌深埋长隧洞的施工,在中国铁道、水电、交通、矿山、市政等隧洞工程中应用正在迅猛增长。狭义含义指全断面隧道掘进机,在中国,将用于岩石地层的简称为(狭义)TBM(硬岩TBM),用于软土地层的称为(狭义)盾构机。相对于狭义盾构机,TBM因其对设备的可靠性和长寿命要求极高,被称为工程机械的“掘进机之王”
岩爆是指地下开采的深部或构造应力很高的区域,在临空岩体中发生突发式破坏的现象。这种现象也称为岩爆。发生的原因是临空岩体积聚的应变能突然而猛烈地全部释放,致使岩体发生像爆炸一样的脆性断裂。冲击地压造成大量岩石崩落,并产生巨大声响和气浪冲击,不但可将矿井破坏,而且震动波可危及地面建筑物。目前缺少较好的岩爆预测方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用于TBM掘进隧道的岩爆预测方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种用于TBM掘进隧道的岩爆预测方法,包括如下具体步骤:
S1:基于大数据网络,获取隧道工程特点与诱发岩爆的因素分析数据,建立关联性的多维正态云模型;
S2:开展试验模拟:基于上述维正态云模型中的参数指标,获取多组关联性数据,以岩样特性进行分类,确定岩样参数,分别对岩爆试样进行三向六面加载、单面卸载后顶部梯度加载的试验,获取不同类型的岩样的岩爆破坏模式、破坏程度以及对局部出现的脆性破坏模式的分析报告;
S3:建立测试模型:
S31:将上述得到的分析报告导入数据分析系统内,建立不同岩样的测试模型;
S32:确定隧道施工阶段参数特点,并获取对应岩样的参数信息;
S33:引入Hoek-Brown强度准则,估算对应的工程岩体强度,提出新型岩爆预测指标表达式,对表达式内的各数据进行参数设定,引入上述建立的测试模型中,进行测试,并跟踪记录测试数据;
S4:AI数据分析:将上述得到的试验数据录入系统,建立数据库,利用AI数据挖掘系统对数据库的样本进行分析,获取各指标的权重,并建立风险等级评定模型;
S5:动态数据采集:
S51:在掌子面后方的已开挖隧洞内布置多个监测断面,每个监测断面内布设若干微震传感器,获取隧洞内的震动信息参数;
S52:在隧道TBM掘进中记录各指标参数,将参数代入风险等级评定模型中,对隧道前方的岩爆风险等级进行评定。
作为本发明的一种优选方案,步骤S2中,加载和卸载是通过梯度与气液复合加载的大型真三轴加卸载岩爆装置实现的。
作为本发明的一种优选方案,步骤S2中,岩样参数包括单轴抗压强度、长期抗压强度,弹性模量、泊松比等。
作为本发明的一种优选方案,步骤S2中,岩每组试验重复2-3次,以发生岩爆或者确定不会发生岩爆为试验结束点。
作为本发明的一种优选方案,步骤S21中,隧道施工阶段参数指岩石强度、脆性系数、地质强度指标、开挖扰动系数、最大地应力等。
作为本发明的一种优选方案,步骤S51中,每个监测断面内设置的多个微震传感器之间呈“X”形排列,相邻两个断面之间共用一组微震传感器。
作为本发明的一种优选方案,步骤S31中数据分析系统包括参数识别模块、函数分析模块和模型建立模块。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1.本发明先根据隧道工程特点与诱发岩爆的因素建立多维正态云模型,便于后续试验直接获取关联性的数据参数,便于快速筛选有效参数信息;通过对岩爆试样进行三向六面加载、单面卸载后顶部梯度加载的试验,研究不同类型岩爆的围岩破坏特性及影响因素,认识不同类型岩爆过程的各类现象,从而对开挖造成的围岩破坏模式、破坏程度进行预估,对局部出现的脆性破坏模式进行识别,为施工阶段选择合理的围岩施工方法和支护系统提供了有力的试验手段。
2.本发明根据试验数据建立测试模型,并进行AI数据分析,获取各指标的权重,并建立风险等级评定模型便于实际隧道施工过程中直接录入岩样参数以及对应的采集数据,获取风险等级评定结果,能够全面获取对应岩样的岩爆信息,一遍提前采取应对措施。
3.本发明以“X”形分布在多个监测断面上布设微震传感器,建立震动信号监测网络,不仅能够全面获取断面内各个径向、轴向的震动信息,同时减少了传感设备的使用,简化了安装步骤。
附图说明
图1为本发明的监测断面与微震传感器的分布结构示意图。
具体实施方式
下面将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。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“竖直”、“上”、“下”、“水平”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
请参阅图1,本发明提供一种技术方案:一种用于TBM掘进隧道的岩爆预测方法,包括如下具体步骤:
S1:基于大数据网络,获取隧道工程特点与诱发岩爆的因素分析数据,建立关联性的多维正态云模型;
S2:开展试验模拟:基于上述维正态云模型中的参数指标,获取多组关联性数据,以岩样特性进行分类,确定岩样参数,分别对岩爆试样进行三向六面加载、单面卸载后顶部梯度加载的试验,获取不同类型的岩样的岩爆破坏模式、破坏程度以及对局部出现的脆性破坏模式的分析报告;
S3:建立测试模型:
S31:将上述得到的分析报告导入数据分析系统内,建立不同岩样的测试模型;
S32:确定隧道施工阶段参数特点,并获取对应岩样的参数信息;
S33:引入Hoek-Brown强度准则,估算对应的工程岩体强度,提出新型岩爆预测指标表达式,对表达式内的各数据进行参数设定,引入上述建立的测试模型中,进行测试,并跟踪记录测试数据;
S4:AI数据分析:将上述得到的试验数据录入系统,建立数据库,利用AI数据挖掘系统对数据库的样本进行分析,获取各指标的权重,并建立风险等级评定模型;
S5:动态数据采集:
S51:在掌子面后方的已开挖隧洞内布置多个监测断面,每个监测断面内布设若干微震传感器,获取隧洞内的震动信息参数;
S52:在隧道TBM掘进中记录各指标参数,将参数代入风险等级评定模型中,对隧道前方的岩爆风险等级进行评定。
进一步的,步骤S2中,加载和卸载是通过梯度与气液复合加载的大型真三轴加卸载岩爆装置实现的。
进一步的,步骤S2中,岩样参数包括单轴抗压强度、长期抗压强度,弹性模量、泊松比等。
进一步的,步骤S2中,岩每组试验重复2-3次,以发生岩爆或者确定不会发生岩爆为试验结束点。
进一步的,步骤S21中,隧道施工阶段参数指岩石强度、脆性系数、地质强度指标、开挖扰动系数、最大地应力等。
进一步的,步骤S51中,每个监测断面内设置的多个微震传感器之间呈“X”形排列,相邻两个断面之间共用一组微震传感器。
进一步的,步骤S31中数据分析系统包括参数识别模块、函数分析模块和模型建立模块。
本发明先根据隧道工程特点与诱发岩爆的因素建立多维正态云模型,便于后续试验直接获取关联性的数据参数,便于快速筛选有效参数信息;通过对岩爆试样进行三向六面加载、单面卸载后顶部梯度加载的试验,研究不同类型岩爆的围岩破坏特性及影响因素,认识不同类型岩爆过程的各类现象,从而对开挖造成的围岩破坏模式、破坏程度进行预估,对局部出现的脆性破坏模式进行识别,为施工阶段选择合理的围岩施工方法和支护系统提供了有力的试验手段。本发明根据试验数据建立测试模型,并进行AI数据分析,获取各指标的权重,并建立风险等级评定模型便于实际隧道施工过程中直接录入岩样参数以及对应的采集数据,获取风险等级评定结果,能够全面获取对应岩样的岩爆信息,一遍提前采取应对措施。本发明以“X”形分布在多个监测断面上布设微震传感器,建立震动信号监测网络,不仅能够全面获取断面内各个径向、轴向的震动信息,同时减少了传感设备的使用,简化了安装步骤。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种用于TBM掘进隧道的岩爆预测方法,其特征在于,包括如下具体步骤:
S1:基于大数据网络,获取隧道工程特点与诱发岩爆的因素分析数据,建立关联性的多维正态云模型;
S2:开展试验模拟:基于上述维正态云模型中的参数指标,获取多组关联性数据,以岩样特性进行分类,确定岩样参数,分别对岩爆试样进行三向六面加载、单面卸载后顶部梯度加载的试验,获取不同类型的岩样的岩爆破坏模式、破坏程度以及对局部出现的脆性破坏模式的分析报告;
S3:建立测试模型:
S31:将上述得到的分析报告导入数据分析系统内,建立不同岩样的测试模型;
S32:确定隧道施工阶段参数特点,并获取对应岩样的参数信息;
S33:引入Hoek-Brown强度准则,估算对应的工程岩体强度,提出新型岩爆预测指标表达式,对表达式内的各数据进行参数设定,引入上述建立的测试模型中,进行测试,并跟踪记录测试数据;
S4:AI数据分析:将上述得到的试验数据录入系统,建立数据库,利用AI数据挖掘系统对数据库的样本进行分析,获取各指标的权重,并建立风险等级评定模型;
S5:动态数据采集:
S51:在掌子面后方的已开挖隧洞内布置多个监测断面,每个监测断面内布设若干微震传感器,获取隧洞内的震动信息参数;
S52:在隧道TBM掘进中记录各指标参数,将参数代入风险等级评定模型中,对隧道前方的岩爆风险等级进行评定。
2.根据权利要求1所述的一种用于TBM掘进隧道的岩爆预测方法,其特征在于:步骤S2中,加载和卸载是通过梯度与气液复合加载的大型真三轴加卸载岩爆装置实现的。
3.根据权利要求1所述的一种用于TBM掘进隧道的岩爆预测方法,其特征在于:步骤S2中,岩样参数包括单轴抗压强度、长期抗压强度,弹性模量、泊松比等。
4.根据权利要求1所述的一种用于TBM掘进隧道的岩爆预测方法,其特征在于:步骤S2中,岩每组试验重复2-3次,以发生岩爆或者确定不会发生岩爆为试验结束点。
5.根据权利要求1所述的一种用于TBM掘进隧道的岩爆预测方法,其特征在于:步骤S21中,隧道施工阶段参数指岩石强度、脆性系数、地质强度指标、开挖扰动系数、最大地应力等。
6.根据权利要求1所述的一种用于TBM掘进隧道的岩爆预测方法,其特征在于:步骤S51中,每个监测断面内设置的多个微震传感器之间呈“X”形排列,相邻两个断面之间共用一组微震传感器。
7.根据权利要求1所述的一种用于TBM掘进隧道的岩爆预测方法,其特征在于:步骤S31中数据分析系统包括参数识别模块、函数分析模块和模型建立模块。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911103627.9A CN111125872A (zh) | 2019-11-11 | 2019-11-11 | 一种用于tbm掘进隧道的岩爆预测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911103627.9A CN111125872A (zh) | 2019-11-11 | 2019-11-11 | 一种用于tbm掘进隧道的岩爆预测方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111125872A true CN111125872A (zh) | 2020-05-08 |
Family
ID=70495632
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911103627.9A Pending CN111125872A (zh) | 2019-11-11 | 2019-11-11 | 一种用于tbm掘进隧道的岩爆预测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111125872A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112765874A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-05-07 | 盾构及掘进技术国家重点实验室 | 适用于敞开式tbm隧道的获取围岩参数的方法和装置 |
CN112926267A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-06-08 | 山东大学 | 一种基于掘进参数反演的tbm隧道岩爆等级预测方法及系统 |
CN113821977A (zh) * | 2021-09-28 | 2021-12-21 | 成都理工大学 | 一种用于tbm隧道施工的岩爆风险评估系统及方法 |
CN114370897A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-19 | 北京住总集团有限责任公司 | 一种暗挖隧道爆破震动监测装置及方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006266866A (ja) * | 2005-03-24 | 2006-10-05 | Chikyu Kagaku Sogo Kenkyusho:Kk | 地中内観測システムおよび地中内観測方法 |
CN202300529U (zh) * | 2011-10-10 | 2012-07-04 | 浙江中科依泰斯卡岩石工程研发有限公司 | 深埋长隧洞tbm掘进过程中微震监测传感器布置结构 |
CN108519282A (zh) * | 2018-03-16 | 2018-09-11 | 武汉理工大学 | 一种模拟不同类型岩爆的试验方法 |
CN109740800A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-05-10 | 山东大学 | 适用于隧道tbm掘进岩爆风险分级及预测方法与系统 |
CN109854303A (zh) * | 2019-02-12 | 2019-06-07 | 青岛理工大学 | 地下开采矿山岩爆监测预警方法 |
-
2019
- 2019-11-11 CN CN201911103627.9A patent/CN111125872A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006266866A (ja) * | 2005-03-24 | 2006-10-05 | Chikyu Kagaku Sogo Kenkyusho:Kk | 地中内観測システムおよび地中内観測方法 |
CN202300529U (zh) * | 2011-10-10 | 2012-07-04 | 浙江中科依泰斯卡岩石工程研发有限公司 | 深埋长隧洞tbm掘进过程中微震监测传感器布置结构 |
CN108519282A (zh) * | 2018-03-16 | 2018-09-11 | 武汉理工大学 | 一种模拟不同类型岩爆的试验方法 |
CN109740800A (zh) * | 2018-12-18 | 2019-05-10 | 山东大学 | 适用于隧道tbm掘进岩爆风险分级及预测方法与系统 |
CN109854303A (zh) * | 2019-02-12 | 2019-06-07 | 青岛理工大学 | 地下开采矿山岩爆监测预警方法 |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112765874A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-05-07 | 盾构及掘进技术国家重点实验室 | 适用于敞开式tbm隧道的获取围岩参数的方法和装置 |
CN112765874B (zh) * | 2020-12-31 | 2023-09-26 | 盾构及掘进技术国家重点实验室 | 适用于敞开式tbm隧道的获取围岩参数的方法和装置 |
CN112926267A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-06-08 | 山东大学 | 一种基于掘进参数反演的tbm隧道岩爆等级预测方法及系统 |
CN113821977A (zh) * | 2021-09-28 | 2021-12-21 | 成都理工大学 | 一种用于tbm隧道施工的岩爆风险评估系统及方法 |
CN113821977B (zh) * | 2021-09-28 | 2023-04-18 | 成都理工大学 | 一种用于tbm隧道施工的岩爆风险评估系统及方法 |
CN114370897A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-19 | 北京住总集团有限责任公司 | 一种暗挖隧道爆破震动监测装置及方法 |
CN114370897B (zh) * | 2021-12-31 | 2024-05-28 | 北京住总集团有限责任公司 | 一种暗挖隧道爆破震动监测装置及方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111125872A (zh) | 一种用于tbm掘进隧道的岩爆预测方法 | |
Xiao et al. | ISRM suggested method for in situ microseismic monitoring of the fracturing process in rock masses | |
Xu et al. | Microseismic monitoring and stability evaluation for the large scale underground caverns at the Houziyan hydropower station in Southwest China | |
Cai et al. | Assessment of excavation damaged zone using a micromechanics model | |
Ljunggren et al. | An overview of rock stress measurement methods | |
Feng et al. | Damage detection of metro tunnel structure through transmissibility function and cross correlation analysis using local excitation and measurement | |
CN109239768B (zh) | 一种爆破围岩松动圈和损伤程度的测试方法 | |
CN101914912B (zh) | 深部地下工程岩爆孕育演化过程的原位测试方法 | |
Xu et al. | Excavation-induced microseismicity: microseismic monitoring and numerical simulation | |
CN107861157B (zh) | 一种地下水封洞库运营期微震监测方法 | |
CN104990777A (zh) | 一种基于shpb试验的冲击损伤岩样制备及测定方法 | |
US9903972B2 (en) | Seismic cable, system and method for acquiring information about seismic, microseismic and mechanical vibration incidents in a well | |
CN111273375B (zh) | 一种应用于缺水地区浅埋地下工程的地质勘察方法 | |
CN109854303A (zh) | 地下开采矿山岩爆监测预警方法 | |
Hu et al. | Acoustic emission monitoring on damage evolution of surrounding rock during headrace tunnel excavation by TBM | |
CN112360548A (zh) | 巷旁混凝土充填体全服务周期稳定性监测预警系统及方法 | |
CN114563820A (zh) | 地球物理监测方法、装置及系统 | |
CN114943149A (zh) | 一种隧道内岩爆损伤岩体体积的计算方法 | |
Kumar et al. | Dynamic stability evaluation of underground powerhouse cavern using microseismic monitoring | |
Chen et al. | Research on in situ stress inversion of deep‐buried tunnel based on pressure/tension axis mechanism and geological structure | |
Xu et al. | Optimal design of microseismic monitoring networking and error analysis of seismic source location for rock slope | |
CN112100842B (zh) | 一种识别地应力异常区及大范围测量地应力的新方法 | |
CN111173487B (zh) | 区域式水力压裂的监测方法 | |
CN100560940C (zh) | 渗流-应力耦合现场试验的卸荷方法 | |
CN111828033A (zh) | 一种应用于隧道施工的超前水平钻孔方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200508 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |