CN111504252A - 一种长距离隧洞膨胀性围岩变形超前预测预报方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种长距离隧洞膨胀性围岩变形超前预测预报方法，具体为基于超前导洞和智能反馈技术的膨胀性岩体判别及膨胀性围岩变形的超前预测预报方法。在施工期，对隧洞掌子面前方的地层，开展岩体膨胀性及膨胀程度的判别，然后采用复合膨胀黏弹塑性模型，根据实际围岩变形进行智能反馈分析，获得符合现场条件的围岩力学参数，实现膨胀性围岩的定量化预报工作，对围岩变形规律和量级进行定量化预测预报，为膨胀性围岩支护设计优化和施工方案论证提供依据。

Description

一种长距离隧洞膨胀性围岩变形超前预测预报方法

技术领域

本发明涉及长距离隧洞膨胀性围岩变形超前预测预报技术领域，具体地指一种长距离隧洞膨胀性围岩变形超前预测预报方法，在施工期对隧洞掌子面前方地层岩体的膨胀性进行预测，并开展膨胀性围岩变形的定量化预报工作。

背景技术

对于长距离水工隧洞，公路、铁路等线路工程的隧洞(道)，具有线路长、穿越多种地质单元的特点，因此常常面临埋深大、地质单元多变、以及地层岩性复杂的地质条件。特别是当隧洞穿越软岩洞段或断层破碎带时，会经常遭遇围岩大变形灾害，引起围岩变形侵限和支护结构受力超限破坏等工程问题。膨胀性围岩大变形是一种典型的围岩变形类型。一般是因围岩含高岭土、黏土和蒙脱石等亲水性矿物，在开挖后因卸荷和地下水体积发生变化而诱发体积膨胀，导致围岩大变形。对于线路工程，实际施工之前的勘察工作仅能以有限的钻孔信息了解地层的大致分布，难以对隧洞沿线的地层岩性进行准确划分，特别是具有膨胀性的地层及围岩膨胀程度较难全面掌握。根据目前已建的隧洞工程，因膨胀性围岩大变形而导致的围岩变形失稳和支护结构破坏，已有较多案例，该问题是制约这些隧洞工程进度、导致工程投资增加的主要原因。因此，在施工期对隧洞掌子面前方是否存在膨胀性围岩进行判别，并开展围岩变形的超前预测预报工作，可为围岩大变形防治提供定量依据，有利于在发生围岩大变形之前做好隧洞施工的风险管控，具有重要的工程意义。

隧洞围岩变形的预测预报方法，目前已有较多方法，可在一定程度上对隧洞的围岩变形和施工期围岩安全提供保障。但是，这些方法多针对软岩大变形和断层破碎带大变形开展预测预报，采用的核心判别指标为岩石的单轴抗压强度与初始地应力的比值。然而，对于膨胀性围岩这类具有特殊性质的大变形，因其膨胀性与岩体所含矿物成分和含量具有密切关系，目前还缺乏一套相对完善的膨胀性围岩超前预测预报方法和实施技术作为指导依据。隧洞工程实际施工遭遇膨胀性围岩后，只能得到定性的描述，根据其他工程经验进行加固支护措施设计，难以做到根据围岩膨胀性强弱，进行针对性的围岩大变形定量化评价与控制。

发明内容

本发明针对上述存在的问题，提供一种长距离隧洞膨胀性围岩变形超前预测预报方法，具体为基于超前导洞和智能反馈技术的膨胀性岩体判别及膨胀性围岩变形的超前预测预报方法；在施工期，对隧洞掌子面前方的地层，开展岩体膨胀性及膨胀程度的判别，以及膨胀性围岩的定量化预报工作，对围岩变形规律和量级进行定量化预测，为膨胀性围岩支护设计优化和施工方案论证提供依据。

为实现上述目的，本发明所设计的一种长距离隧洞膨胀性围岩变形超前预测预报方法，其特殊之处在于，所述方法包括：

步骤一：设置超前平行小导洞，利用超前小导洞获得隧洞掌子面前方围岩条件的布置技术，借助用于通风和逃生救援的紧急通道；结合超前小导洞与主洞的空间关系，揭示的主洞掌子面前方围岩体的实际地质条件，明确勘察设计阶段的地层与实际揭示地层的差异，根据原地质条件作出的施工开挖和支护方案；

步骤二：利用超前小导洞提供的条件，对地层岩体的膨胀性和膨胀程度进行判断，获得岩样的矿物成分组成和膨胀性矿物含量以及轴向自由膨胀率、径向自由膨胀率和稳定膨胀压力；

步骤三：在超前小导洞内选定变形监测断面，布置适应于膨胀性围岩变形监测、并且具有远程数据采集的智能化变形监测仪器并持续监测，旨在获得随隧洞掌子面推进过程的围岩变形时程；

步骤四：利用超前小导洞钻取岩芯，进行饱和单轴压缩试验，获得岩石饱和单轴抗压强度σ_c。

步骤五：在小导洞钻孔部位进行原位地应力测试，获取该处空间应力分布状态、应力张量主平面上的最大水平侧压力系数λ及原位最大主应力值σ_0max；

步骤六：将适应于膨胀性岩体变形规律的复合膨胀黏弹塑性模型，嵌入FLAC3D或ABAQUS数值计算软件中，实现洞室膨胀性围岩变形计算功能；

步骤七：建立主洞室和超前小导洞的数值预测预报模型，根据超前小导洞现场测试获得的岩石饱和单轴抗压强度σ_c、最大水平侧压力系数λ、最大主应力值σ_0max，定义数值预测预报模型初始计算条件；

步骤八：根据超前小导洞采集的围岩变形数据，采用智能反馈分析技术，获得复合膨胀黏弹塑性模型参数，对主洞室开挖施工和支护进行数值仿真计算，对膨胀性围岩的变形规律和变形量级进行定量化预测预报。

优选地，所述超前小导洞与主洞平行，以斜向通道与主洞相连。

优选地，步骤二中所述的地层岩体的膨胀性判断，是指对获得的岩石试样进行矿物成分分析，当岩石中含有高岭石、蒙脱石和黏土矿物时，则初步判别地层岩体具有膨胀性。

优选地，步骤三中所述围岩变形监测，具有远程数据采集的智能化变形监测仪器包括全站仪、测量机器人和徕卡三维激光扫描仪联合实施。

优选地，所述步骤六中采用的适应于膨胀性地层围岩变形定量化预测的复合膨胀黏弹塑性模型的应变ε_ij(t)计算式如下：

式中，K为体积模量，G^M为Maxwell体的剪切模量，η^M为Maxwell体的黏性系数，

为Kelvin体1的剪切模量，

为Kelvin体1的粘滞系数，

为Kelvin体2的剪切模量，

为Kelvin体2的粘滞系数，δ_ij为克罗尼可符号，P₀为最大膨胀应力，A和B均为膨胀延迟参数，t为时间，ε_vp为膨胀体积应变，η_P为膨胀粘滞系数，S_ij为偏应力张量的分量，σ_s为屈服强度，σ_m为体积应力，σ_kk＝3σ_m，

为塑性应变，exp()为指数函数。

优选地，所述步骤八的具体步骤包括：

步骤8001：根据工程经验结合正分析试算确定待反演复合膨胀黏弹塑性模型参数范围；

步骤8002：确定参数划分水平及合适的均匀设计表，得到多组试验样本数据；

步骤8003：通过样本数据进行深度学习网络构建，采用遗传算法优化，得到能反映位移与复合膨胀黏弹塑性模型参数之间映射关系的深度学习网络；

步骤8004：将实测位移输入训练好的网络，得到模型实际复合膨胀黏弹塑性模型参数。

与现有技术相比，本发明的优点包括：

(1)利用已有的与主洞平行的紧急通道布置超前小导洞，节省了工作量，不影响主洞的施工，对围岩的揭露更全面，对隧洞掌子面前方的地质条件预报更直观准确；

(2)多层次递进式预测预报，从定性判断到定量化计算，保障了预测结果与实际情况的切合性和相关工程措施的适用性。先对主洞掌子面前方岩体的膨胀性进行勘察和定性判断，以明确是否会发生膨胀性围岩变形；然后，通过现场测试获得的岩石力学参数和初始地应力信息，再利用数值仿真分析方法，建立包含超前小导洞和隧洞主洞在内的计算分析模型，实现初始计算条件的输入；

(3)采用复合膨胀黏弹塑性模型，根据实际围岩变形进行智能反馈分析，获得符合现场条件的围岩力学参数，从而实现膨胀性围岩变形的定量化预测，使隧洞开挖施工和支护作业的模拟更加真实，也使得膨胀性围岩变形的定量化预测结果更切合工程实际。

附图说明

图1为本发明一种长距离隧洞膨胀性围岩变形超前预测预报方法的流程图。

图2为本发明采用的复合膨胀黏弹塑性模型参数智能反馈分析流程图。

图3采用本发明获得的预测预报隧洞施工80天全过程的围岩拱顶下沉变形位移量曲线与其他方法结果和实测变形曲线对比图。

图4采用本发明获得的隧洞施工80天时的围岩铅直向变形量级和变形分布规律预测预报图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细描述。

本发明提出的一种长距离隧洞膨胀性围岩变形超前预测预报方法，具体实施流程见图1所示，下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。

步骤一：利用长距离隧洞施工时，常与隧洞主洞平行开挖的，用于通风和逃生救援的紧急通道，以斜向通道与隧洞主洞相连。借助这种紧急通道，布置超前平行小导洞。利用超前平行小导洞，对洞内边墙等进行地质调查和掌子面作地质素描，通过绘制平行导坑或隧底处的平面地质图，再结合超前小导洞揭示的前方围岩体的地质条件来推测接下来的隧洞施工在掌子面前方岩体所可能遇到的地质情况，明确勘察设计阶段的地层与实际揭示地层的差异，对根据原地质条件作出的施工开挖和支护方案进行必要调整，预报隧洞施工可能遭遇的潜在围岩安全风险。揭示的主洞掌子面前方围岩体的实际地质条件，包括地层岩性，结构面发育程度及产状信息和地下水条件信息。

步骤二：隧洞掌子面前方地层岩体的膨胀性及膨胀程度判别。地层岩体的膨胀性判断，是指对获得的岩石试样进行矿物成分分析，当岩石中含有高岭石、蒙脱石和黏土矿物时，则可初步判别地层岩体具有膨胀性。

利用超前小导洞提供的条件，在小导洞内进行岩石取样。一部分岩样进行矿物成分鉴定，获得岩样的矿物成分组成和膨胀性矿物含量；另外一部分岩样加工为圆柱体，直径40～50mm，试件高度为20mm，两端面平行，用于自由膨胀率和稳定膨胀压力试验，获得轴向自由膨胀率、径向自由膨胀率和稳定膨胀压力。膨胀软岩的分级标准可参考表1判断。

表1膨胀性软岩的分级标准

步骤三：根据超前小导洞揭示的隧洞掌子面前方岩体的地层资料，在小导洞内选定具有代表性的变形监测断面，布置适应于膨胀性围岩变形监测，并且具有远程数据采集的智能化变形监测仪器。具体的，具有远程数据采集的智能化变形监测仪器可采用全站仪、测量机器人和徕卡三维激光扫描仪联合实施。

步骤四：利用超前小导洞选取反映地层岩性主要特征的部位钻取岩芯，将岩芯加工成高径比为1：2的圆柱形试件，取直径为50mm、高度为100mm，饱和处理后进行饱和单轴压缩试验，获得饱和单轴抗压强度σ_c。

步骤五：在步骤三钻孔部位进行原位地应力测试，获取该处空间应力分布状态、应力张量主平面上的最大水平侧压力系数λ及原位最大主应力值σ_0max等参数。测试仪器可采用三向应变计，测试方法可采用应力解除法，并向孔内添加水泥砂浆作为耦合介质。获取该处空间应力分布状态、应力张量主平面上的最大水平侧压力系数λ及原位最大主应力值σ_0max，并判断当λ≤1时地下洞室的应力环境为自重应力场，λ>1时地下洞室的应力环境为构造应力场。

步骤六：将适应于膨胀性岩体变形规律的复合膨胀黏弹塑性模型，嵌入FLAC3D或ABAQUS数值计算软件中，实现洞室膨胀性围岩变形计算功能。其中，复合膨胀黏弹塑性模型的应变ε_ij(t)计算式为：

式中，K为体积模量，G^M为Maxwell体的剪切模量，η^M为Maxwell体的黏性系数，

为Kelvin体1的剪切模量，

为Kelvin体1的粘滞系数，

为Kelvin体2的剪切模量，

为Kelvin体2的粘滞系数，δ_ij为克罗尼可符号，P₀为最大膨胀应力，A和B均为膨胀延迟参数，t为时间，ε_vp为膨胀体积应变，η_P为膨胀粘滞系数，S_ij为偏应力张量的分量，σ_s为屈服强度，σ_m为体积应力，σ_kk＝3σ_m，

为塑性应变，exp()为指数函数。

步骤七：建立数值预测预报模型，包括地下洞室和超前小导洞等代表性洞室，根据超前小导洞现场测试获得的岩石饱和单轴抗压强度σ_c、最大水平侧压力系数λ、最大主应力值等参数σ_0max，定义数值预测预报模型初始计算条件。

步骤八：根据超前小导洞采集的围岩变形数据，采用智能反馈分析技术，获得复合膨胀黏弹塑性模型参数，对地下洞室开挖施工和支护进行数值仿真计算，对膨胀性围岩的变形规律和变形量级进行定量化预测预报，为隧洞膨胀性围岩洞段的支护设计优化和施工方案论证提供依据。其中的智能反馈分析技术为基于均匀设计-深度学习网络-遗传算法的智能反馈分析技术，利用该技术获得复合膨胀黏弹塑性模型参数的主要流程如图2所示，主要步骤为：

步骤8001：根据工程经验结合正分析试算确定待反演复合膨胀黏弹塑性模型参数范围；

步骤8002：确定参数划分水平及合适的均匀设计表，得到多组试验样本数据；

步骤8003：通过样本数据进行深度学习网络构建，采用遗传算法优化，得到能反映位移与复合膨胀黏弹塑性模型参数之间映射关系的深度学习网络；

步骤8004：将实测位移输入训练好的网络，得到模型实际复合膨胀黏弹塑性模型参数。

以新疆某长距离输水隧洞为工程背景，该隧洞单洞全长41.823km，最大埋深2268m，洞径6.0m，进口段为第三系软岩洞段，岩性多为泥岩类。采用长距离隧洞膨胀性围岩变形超前预测预报方法，确定了泥岩属于强膨胀岩以及砂质泥岩为中等膨胀岩，建立了数值预测预报模型，反演获得了所采用的复合膨胀黏弹塑性模型参数(见表2),对地下洞室开挖施工和支护进行数值仿真计算，定量化预测预报了膨胀性围岩的变形规律和变形量级(见图3和图4)。

表2反演获得的复合膨胀黏弹塑性模型参数

最后需要说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本专利技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本专利进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本专利的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本专利技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本专利的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种长距离隧洞膨胀性围岩变形超前预测预报方法，其特征在于：所述方法包括：

步骤一：设置超前平行小导洞，利用超前小导洞获得隧洞掌子面前方围岩条件的布置技术，借助用于通风和逃生救援的紧急通道；结合超前小导洞与主洞的空间关系，揭示的主洞掌子面前方围岩体的实际地质条件，明确勘察设计阶段的地层与实际揭示地层的差异，根据原地质条件作出的施工开挖和支护方案；

步骤二：利用超前小导洞提供的条件，对地层岩体的膨胀性和膨胀程度进行判断，获得岩样的矿物成分组成和膨胀性矿物含量以及轴向自由膨胀率、径向自由膨胀率和稳定膨胀压力；

步骤三：在超前小导洞内选定变形监测断面，布置适应于膨胀性围岩变形监测、并且具有远程数据采集的智能化变形监测仪器并持续监测，旨在获得随隧洞掌子面推进过程的围岩变形时程；

步骤四：利用超前小导洞钻取岩芯，进行饱和单轴压缩试验，获得岩石饱和单轴抗压强度σ_c。

步骤五：在小导洞钻孔部位进行原位地应力测试，获取该处空间应力分布状态、应力张量主平面上的最大水平侧压力系数λ及原位最大主应力值σ_0max；

步骤六：将适应于膨胀性岩体变形规律的复合膨胀黏弹塑性模型，嵌入FLAC3D或ABAQUS数值计算软件中，实现洞室膨胀性围岩变形计算功能；

步骤七：建立主洞室和超前小导洞的数值预测预报模型，根据超前小导洞现场测试获得的岩石饱和单轴抗压强度σ_c、最大水平侧压力系数λ、最大主应力值σ_0max，定义数值预测预报模型初始计算条件；

步骤八：根据超前小导洞采集的围岩变形数据，采用智能反馈分析技术，获得复合膨胀黏弹塑性模型参数，对主洞室开挖施工和支护进行数值仿真计算，对膨胀性围岩的变形规律和变形量级进行定量化预测预报。

2.根据权利要求1所述的一种长距离隧洞膨胀性围岩变形超前预测预报方法，其特征在于：所述超前小导洞与主洞平行，以斜向通道与主洞相连。

3.根据权利要求1所述的一种长距离隧洞膨胀性围岩变形超前预测预报方法，其特征在于：步骤二中所述的地层岩体的膨胀性判断，是指对获得的岩石试样进行矿物成分分析，当岩石中含有高岭石、蒙脱石和黏土矿物时，则初步判别地层岩体具有膨胀性。

4.根据权利要求1所述的一种长距离隧洞膨胀性围岩变形超前预测预报方法，其特征在于：步骤三中所述围岩变形监测，具有远程数据采集的智能化变形监测仪器包括全站仪、测量机器人和徕卡三维激光扫描仪联合实施。

5.根据权利要求1所述的一种长距离隧洞膨胀性围岩变形超前预测预报方法，其特征在于：所述步骤六中采用的适应于膨胀性地层围岩变形定量化预测的复合膨胀黏弹塑性模型的应变ε_ij(t)计算式如下：

式中，K为体积模量，G^M为Maxwell体的剪切模量，η^M为Maxwell体的黏性系数，

为Kelvin体1的剪切模量，

为Kelvin体1的粘滞系数，

为Kelvin体2的剪切模量，

为Kelvin体2的粘滞系数，δ_ij为克罗尼可符号，P₀为最大膨胀应力，A和B均为膨胀延迟参数，t为时间，ε_vp为膨胀体积应变，η_P为膨胀粘滞系数，S_ij为偏应力张量的分量，σ_s为屈服强度，σ_m为体积应力，σ_kk＝3σ_m，

为塑性应变，exp()为指数函数。

6.根据权利要求1所述的一种长距离隧洞膨胀性围岩变形超前预测预报方法，其特征在于：所述步骤八的具体步骤包括：

步骤8001：根据工程经验结合正分析试算确定待反演复合膨胀黏弹塑性模型参数范围；

步骤8002：确定参数划分水平及合适的均匀设计表，得到多组试验样本数据；

步骤8003：通过样本数据进行深度学习网络构建，采用遗传算法优化，得到能反映位移与复合膨胀黏弹塑性模型参数之间映射关系的深度学习网络；

步骤8004：将实测位移输入训练好的网络，得到模型实际复合膨胀黏弹塑性模型参数。

Images