CN112241601A - 一种盾构隧道地震可恢复性分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种盾构隧道地震可恢复性分析方法,步骤:(1)针对拟研究隧道收集相应的地勘报告及隧道设计材料;(2)选择典型土体断面、隧道埋深及隧道类型;(3)展开盾构隧道抗震性能分析,建立基于不同地震强度参数的隧道地震易损性曲线;(4)基于隧道类型及现有技术手段,确定不同破坏状态隧道的性能恢复曲线;(5)基于上述的隧道地震易损性曲线及不同破坏状态对应的隧道性能恢复曲线,最终得到隧道在不同地震动强度下的可恢复性指标Re值。本发明考虑盾构隧道地震后的性能加固和恢复能力,能够从概率的角度科学地揭示盾构隧道的抗震能力及震后恢复能力,为今后相关隧道结构地震可恢复性分析提供理论参考。
Description
技术领域
本发明涉及盾构隧道地震性能加固领域,具体涉及一种盾构隧道地震可恢复性分析方法。
背景技术
可恢复性(Resilience)的理念最初起源于Holling(1973)在生态学领域的相关研究,他将可恢复定义为“生态系统受周围环境干扰或吸收变化而短暂波动后仍然保持稳定性和持续性的能力”。目前已经在各个学科领域都有所应用和发展。在遭受各种灾害时,不管是微小的材料,亦或是单独的个体,或者是部分区域,甚至是庞大的城市都体现可恢复性的思想与问题。对于土木工程领域而言,学者们关注的是从材料到基本构件到整体结构,乃至到单体建筑、大型社区或整个城市等从小到大的多尺度的研究范围,这些研究对象都需要有较强的可恢复性。地震可恢复性评价涵盖了震后结构破坏和相应的经济损失分析,以及结构功能损失及恢复能力分析,整体反映了新一代地震灾害下结构性能评价分析策略,以此来保障震后的有效使用和安全,还能获得显著经济和社会效益,为城市地震防灾减灾提供了新研究思路和视域。
在隧道工程领域,目前关于可恢复性分析主要针对以下几个方面:
(1)火灾下盾构隧道可恢复性分析
在国外,相关学者针对隧道领域关于抗火性能的可恢复性做了相关定义:“隧道在遭受火灾后损失最小且能尽快恢复原有功能的能力”,但没有提出具体的可恢复性分析和评估方法。
(2)极端荷载下盾构隧道可恢复性分析
在国内,相关研究者将盾构隧道可恢复性定义为“盾构隧道结构承受极端作用的能力以及通过加固补救措施快速恢复到原有服役性能的能力”,建立了极端超载作用下的盾构隧道结构可恢复性评价模型,以上海地区的突发地表超量堆载事故作为典型案例,基于实测数据及理论分析,建立了基于隧道收敛变形的性能指标,对盾构隧道灾后性能恢复展开了分析。
(3)盾构隧道网络可恢复性分析
相关学者建立了基于网络拓扑法的城区地铁网络灾害可恢复性分析方法,能够定量地表征隧道网络的易损性及恢复速度。也有学者对交通隧道展开了可恢复性分析,该研究将交通隧道可恢复性定义为隧道维持原有交通流量且最小化社会和经济损失的能力,该研究讨论了运营期隧道监测数据对隧道性能损失模型的作用性,为后期展开系统可恢复性分析奠定了基础。
盾构隧道是城市地下交通设施命脉的关键结构形式之一,相关可恢复性分析较少,且现有研究较多只针对火灾、极端荷载下的隧道恢复性能研究,尤其是针对地震荷载下的可恢复性分析,目前尚未在文献中出现,是该领域的一个空白。
本发明提出了一种盾构隧道地震可恢复性分析方法,该方法能够从概率的角度科学地揭示盾构隧道的抗震能力及震后恢复能力,为今后相关隧道结构地震可恢复性分析提供理论参考,对于指导合理设计、性能维护具有重要意义。
发明内容
本发明建立了一种盾构隧道地震可恢复性分析方法,本发明考虑盾构隧道地震后的性能加固和恢复能力,该方法能够从概率的角度科学地揭示盾构隧道的抗震能力及震后恢复能力,为今后相关隧道结构地震可恢复性分析提供理论参考。
本发明采用以下技术方案:
一种盾构隧道地震可恢复性分析方法,其特征是按如下步骤实施:
(1)针对拟研究隧道收集相应的地勘报告及隧道设计材料;
(2)选择典型土体断面、隧道埋深及隧道类型;
(3)展开盾构隧道抗震性能分析,建立基于不同地震强度参数的隧道地震易损性曲线,其中地震易损性曲线的计算公式如下:
其中Pf(·)为超越某破坏状态ds的概率,IM为对于由地震参数定义的给定地震强度水平,Φ是标准正态密度累积概率函数,IMj是导致第j破坏状态对应的中值,βj是对数标准差,表达了易损性曲线的变异性。
通过步骤(1)收集地勘报告和隧道设计材料以及步骤(2)确定的土体断面、隧道埋深及隧道类型,建立土体-隧道有限元分析模型,通过增量动力分析法(为本领域已有方法)获得隧道地震响应分析,同时获得不同埋深隧道的地震破坏指标大小,从而可以建立相应的地震概率需求模型,对于不同破坏状态,需分别估计对应的破坏指标中值对应的地震强度参数IM和对数标准差β;
估计得到的地震强度参数IM和对数标准差β用于提供给公式一。
(4)基于隧道类型及现有技术手段,确定不同破坏状态隧道的性能恢复曲线,隧道性能可恢复性曲线Q(t)计算公式如下所示:
上式中,Qd(dsi|t)在地震后修复工作开始的时间点t时隧道在破坏状态dsi下的性能百分比,该值由对应的隧道性能修复曲线获得。
(5)基于上述的隧道地震易损性曲线及不同破坏状态对应的隧道性能恢复曲线,可以最终得到隧道在不同地震动强度下的可恢复性指标Re值。隧道结构的地震可恢复性指标Re可以从不同破坏状态对应的隧道地震性能可恢复性曲线Q(t)计算得到,可以用下面的公式来计算可恢复性指标Re:
上式中,t0为地震发生时间,参考初始取值为0,th为隧道结构性能完全恢复时间,t为时间变量,Q(t)为隧道在时间点t的性能,Re为可恢复性指标。
本发明未来能够从概率的角度科学地揭示盾构隧道的抗震能力及震后恢复能力,建立了一种盾构隧道地震可恢复性分析方法,本发明考虑盾构隧道地震后的性能加固和恢复能力,为今后相关隧道结构地震可恢复性分析提供理论参考,与其他分析方法相比较,具有如下特点:
(1)该发明首次建立了地震荷载下的可恢复性分析指标。拓展了隧道可恢复性分析领域;
(2)该发明采用了全概率定量评估方法,相较于过去定量方法有重大进步;
(3)使用该发明能够有考虑不同震后隧道加固修复措施对隧道性能恢复的影响,对于正确评估盾构隧道地震可恢复性具有积极意义。
附图说明
图1为本发明盾构隧道地震可恢复性分析方法的流程图。
图2为盾构隧道地震可恢复性定义。
图3算例中不同PGA下不同类型盾构隧道地震可恢复性指标Re。
具体实施方式
下面详细介绍本发明的实施流程,参见图1,具体实施步骤如下:
(1)针对拟研究隧道收集相应的地勘报告及隧道设计材料;
(2)选择典型土体断面、隧道埋深及隧道类型;
(3)展开盾构隧道抗震性能分析,建立基于不同地震强度参数的隧道地震易损性曲线,其中地震易损性曲线的计算公式如下:
其中Pf(·)为超越某破坏状态ds的概率,IM为对于由地震参数定义的给定地震强度水平,Φ是标准正态密度累积概率函数,IMj是导致第j破坏状态对应的中值,βj是对数标准差,表达了易损性曲线的变异性。
(4)基于隧道类型及现有技术手段,确定不同破坏状态隧道的性能恢复曲线,隧道性能可恢复性曲线Q(t)计算公式如下所示:
上式中,Qd(dsi|t)在地震后修复工作开始的时间点t时隧道在破坏状态dsi下的性能百分比,该值由对应的隧道性能修复曲线获得。
(5)基于上述的隧道地震易损性曲线及不同破坏状态对应的隧道性能恢复曲线,可以最终得到隧道在不同地震动强度下的可恢复性指标Re值。隧道结构的地震可恢复性指标Re可以从不同破坏状态对应的隧道地震性能可恢复性曲线Q(t)计算得到,可以用下面的公式来计算可恢复性指标Re:
上式中,t0为地震发生时间,参考初始取值为0,th为隧道结构性能完全恢复时间,t为时间变量,Q(t)为隧道在时间点t的性能,Re为可恢复性指标。
本发明提出了一种盾构隧道地震可恢复性分析方法,该方法能够从概率的角度科学地揭示盾构隧道的抗震能力及震后恢复能力,为今后相关隧道结构地震可恢复性分析提供理论参考,对于指导合理设计、性能维护具有重要意义。
下面通过实例进一步描述本发明。
某地区某区间隧道由浅埋隧道、中埋隧道及、深埋隧道组成,盾构隧道拱顶距地表分别为9m、20m及30m,都埋置于软土地层中,隧道直径6.2m,采用单圆盾构方案。针对该软土场地浅埋、中埋及深埋隧道,通过收集地勘报告和隧道设计材料,可以建立土体-隧道有限元分析模型,通过展开大量计算可以获得隧道地震响应分析,同时可以获得不同埋深隧道的地震破坏指标大小,通过获得的不同地震强度下的隧道破坏指标大小,可以建立相应的地震概率需求模型,对于不同破坏状态,需分别估计对应的破坏指标中值对应的地震强度参数IM和对数标准差β。通过获得的地震强度中值参数IM和对数标准差β可以计算得到盾构隧道地震需求的破坏概率,建立盾构隧道的地震易损性曲线,其中地震易损性曲线的计算公式如下:
其中Pf(·)为超越某破坏状态ds的概率,IM为对于由地震参数定义的给定地震强度水平,Φ是标准正态密度累积概率函数,IMj是导致第j破坏状态对应的中值,βj是对数标准差,表达了易损性曲线的变异性。
基于隧道类型及现有技术手段,确定不同破坏状态隧道的性能恢复曲线,隧道性能可恢复性曲线Q(t)计算公式如下所示:
上式中,Qd(dsi|t)在地震后修复工作开始的时间点t时隧道在破坏状态dsi下的性能百分比,该值由对应的隧道性能修复曲线获得。
基于上述的隧道地震易损性曲线及不同破坏状态对应的隧道性能恢复曲线,可以最终得到隧道在不同地震动强度下的可恢复性指标Re值。隧道结构的地震可恢复性指标Re可以从不同破坏状态对应的隧道地震性能可恢复性曲线Q(t)计算得到,可以用下面的公式来计算可恢复性指标Re:
上式中,t0为地震发生时间,参考初始取值为0,th为隧道结构性能完全恢复时间,t为时间变量,Q(t)为隧道在时间点t的性能,Re为可恢复性指标。
目前,隧道地震可恢复性分析研究较少,关于可恢复性性能等级划分的相关研究目前尚属空白,考虑隧道结构的重要性大小,根据地震可恢复性指标Re的大小,初步定性地将隧道可恢复性性能等级划分成以下四类,分别是I至IV个等级,如下表所示。其中,可恢复性等级为I级代表隧道结构可恢复性能良好,可恢复性等级为IV代表隧道结构可恢复性能一般。
表1隧道地震可恢复性性能等级
可恢复性等级划分 | 可恢复性指标Re范围 |
I级 | 0.875<Re≤1.00 |
II级 | 0.585<Re≤0.875 |
III级 | 0.500<Re≤0.585 |
IV级 | Re≤0.500 |
综上,可以计算获得不同埋深隧道在不同PGA下的地震可恢复性指标Re,如附图3所示。由图可以看出,随着PGA的增大,隧道地震可恢复性指标逐渐较小,且相对隧道埋深越浅,隧道可恢复性指标越小。如当PGA为0.8g时,深埋隧道的可恢复性指标大小为0.985,中埋隧道的可恢复性指标为0.962,而浅埋隧道的可恢复性指标为0.907,比深埋隧道及中埋隧道分别小8.5%和6.1%。同时可以发现,浅埋隧道、中埋隧道及深埋隧道的恢复性等级均为I级或II级,代表隧道结构可恢复性能较好。
Claims (2)
1.一种盾构隧道地震可恢复性分析方法,其特征是按如下步骤实施:
(1)针对拟研究隧道收集相应的地勘报告及隧道设计材料;
(2)选择典型土体断面、隧道埋深及隧道类型;(3)展开盾构隧道抗震性能分析,建立基于不同地震强度参数的隧道地震易损性曲线,其中地震易损性曲线的计算公式如下:
其中Pf(·)为超越某破坏状态ds的概率,IM为对于由地震参数定义的给定地震强度水平,Φ是标准正态密度累积概率函数,IMj是导致第j破坏状态对应的中值,βj是对数标准差,表达了易损性曲线的变异性;
通过步骤(1)收集地勘报告和隧道设计材料以及步骤(2)确定的土体断面、隧道埋深及隧道类型,建立土体-隧道有限元分析模型,通过增量动力分析法获得隧道地震响应分析,同时获得不同埋深隧道的地震破坏指标大小,从而可以建立相应的地震概率需求模型,对于不同破坏状态,需分别估计对应的破坏指标中值对应的地震强度参数IM和对数标准差β;
估计得到的地震强度参数IM和对数标准差β用于提供给公式一;
(4)基于隧道类型及现有技术手段,确定不同破坏状态隧道的性能恢复曲线,隧道性能可恢复性曲线Q(t)计算公式如下所示:
上式中,Qd(dsi|t)在地震后修复工作开始的时间点t时隧道在破坏状态dsi下的性能百分比,该值由对应的隧道性能修复曲线获得;
(5)基于上述步骤(3)的隧道地震易损性曲线及步骤(4)不同破坏状态对应的隧道性能恢复曲线,可以最终得到隧道在不同地震动强度下的可恢复性指标Re值。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114065534A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-02-18 | 哈尔滨工业大学 | 一种地铁地下车站的震后修复方案确定方法 |
CN115526483A (zh) * | 2022-09-23 | 2022-12-27 | 深圳大学 | 一种盾构隧道结构抗震韧性的快速评价方法以及系统 |
CN115526483B (zh) * | 2022-09-23 | 2024-09-27 | 深圳大学 | 一种盾构隧道结构抗震韧性的快速评价方法以及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108805205A (zh) * | 2018-06-13 | 2018-11-13 | 中国矿业大学 | 一种基于显示连通贝叶斯网络的结构系统易损性评估方法 |
CN108876203A (zh) * | 2018-07-26 | 2018-11-23 | 中国地震局工程力学研究所 | 道路交通震后功能韧性评价方法和装置 |
US20200025957A1 (en) * | 2016-12-14 | 2020-01-23 | Kinetica Dynamics Inc. | System and method for earthquake risk mitagtion in building structures |
CN111475882A (zh) * | 2020-04-08 | 2020-07-31 | 中国人民解放军火箭军研究院核技术研究所 | 基于abaqus岩体隧道混凝土结构地震响应数值模拟分析方法 |
-
2020
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20200025957A1 (en) * | 2016-12-14 | 2020-01-23 | Kinetica Dynamics Inc. | System and method for earthquake risk mitagtion in building structures |
CN108805205A (zh) * | 2018-06-13 | 2018-11-13 | 中国矿业大学 | 一种基于显示连通贝叶斯网络的结构系统易损性评估方法 |
CN108876203A (zh) * | 2018-07-26 | 2018-11-23 | 中国地震局工程力学研究所 | 道路交通震后功能韧性评价方法和装置 |
CN111475882A (zh) * | 2020-04-08 | 2020-07-31 | 中国人民解放军火箭军研究院核技术研究所 | 基于abaqus岩体隧道混凝土结构地震响应数值模拟分析方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
HUANG GUANG等: "Modelling Seismic Fragility of a Rock Mountain Tunnel Based on Support Vector Machine", 《SOIL DYNAMICS AND EARTHQUAKE ENGINEERING》 * |
SA ARGYROUDIS等: "Seismic Fragility Curves of Shallow Tunnels in Alluvial Deposits", 《SOIL DYNAMICS AND EARTH⁃》 * |
武芳文等: "大跨度斜拉桥地震易损性及可恢复性分析", 《西南交通大学学报》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114065534A (zh) * | 2021-11-22 | 2022-02-18 | 哈尔滨工业大学 | 一种地铁地下车站的震后修复方案确定方法 |
CN114065534B (zh) * | 2021-11-22 | 2022-05-03 | 哈尔滨工业大学 | 一种地铁地下车站的震后修复方案确定方法 |
CN115526483A (zh) * | 2022-09-23 | 2022-12-27 | 深圳大学 | 一种盾构隧道结构抗震韧性的快速评价方法以及系统 |
CN115526483B (zh) * | 2022-09-23 | 2024-09-27 | 深圳大学 | 一种盾构隧道结构抗震韧性的快速评价方法以及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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