厦榕高速巫邦隧道监测方案及围岩变形预测

广州市轨道交通六号线二期工程[施工六标]暹萝区间矿山法隧道监测方案 目录 1、工程概况.........................................................2 1.1工程施工范围...............................................2 1.2工程地质与水文地质.........................................2 1.2.1地形地貌............................................2 1.2.2岩土分层及其特征....................................2 1.2.3隧道围岩.....................................

隧道围岩变形监测及变形规律分析

以大浏高速公路道吾山隧道为研究背景,结合现场实测资料,对道吾山隧道围岩稳定状态进行分析研究,利用围岩变形监控数据建立并优化灰色预测模型gm(1,1),采用该模型对围岩位移变形进行预测,并将预测结果与现场监测结果进行对比分析,误差较小。应用灰色预测确定支护的最佳工作状态和支护结构工艺参数,并以此判别围岩的稳定性具有重要意义。

以二朗山公路隧道施工过程的工程实践为依据，利用常规围岩变形监控量测和围岩变形跟踪监测系统及二次应力场测试，获取隧道围岩动态综合信息，为围岩分类、大变形预测、岩爆预测、优化二次支护时间及反分析等提供依据，是岩土程信息化设计、施工的重要手段。

在新奥法的隧道设计理念中,施工中的变形监测成为其重要的组成部分。为实时掌握青藏铁路关角隧道的围岩变形和支护结构的受力特点,通过采用jss30a型数显收敛计对围岩进行周边位移量和拱顶下沉量的监测,研究其围岩动态变化,预测和确认其最终稳定时间。对隧道安全施工和二次衬砌的施工时间具有重要的指导意义。

为了克服回归分析法在隧道施工监测数据分析中预测模型的不足,利用多目标加权灰色局势决策法对回归模型的多个评价指标进行整合量化,得到综合效果测度和优选回归预测模型。基于已优选的回归模型与模糊自适应变权重组合预测法建立最优非线性组合预测模型,将组合模型与优选模型进行效果测度对比,并基于该算法编制\"智能监测—模型优化—信息反馈\"系统。结合麻栗垭隧道工程,对组合模型和单项模型进行分析,预测拱顶沉降值。研究结果表明:以残差与后验差为评判标准,实时构建的最优组合预测模型的平均相对误差绝对值为4%,方差为6.5,后验差比值为0.34,小误差概率为1,更能对隧道施工过程围岩变形进行有效的预测和反馈。

将支持向量回归(svr)算法引入隧道施工期围岩变形预测,并采用遗传算法来自动搜索支持向量回归算法的模型参数,形成ga-svr算法。结合香河隧道的施工变形监测,建立起了公路隧道施工围岩变形预测的ga-svr智能模型。采用此模型对香河隧道后继开挖的监测时间点进行变形预测,并与实测变形对比,所建立的ga-svr智能模型预测最大相对误差仅为6.99%,平均预测相对误差仅为1.99%,完全可用于公路隧道施工期的围岩变形预测,并为类似工程提供了借鉴。

结合工程实例,通过对财神梁隧道全断面法和台阶法两种不同开挖方法下典型断面的围岩变形监测,研究了其稳定性状况,并对围岩变形曲线进行了回归分析,从而优化开挖方法和指导施工。

结合vi级围岩浅埋偏压隧道crd法开挖施工特点,布设了变形观测元件及应力观测元件,对施工过程中围岩变形及结构内力进行了监测和分析.变形测试结果说明crd法各分部施工相互影响明显,隧道内侧围岩压力普遍大于外侧围岩压力,并且随着其他分部的施工具有明显加大的趋势.内力监测结果表明钢支撑轴力主要为压应力,并且拱腰位置轴力稍大于其他部位.测试结果分析表明,合理的工序应该是先山体外侧开挖并施工初期支护,然后山体内侧开挖施工.

基于隧址区地质环境条件的复杂性,有必要进行施工围岩变形监测。系统地介绍了隧道围岩变形监测的原理和方法分析;并以走马岭隧道施工过程的深部围岩变形监测为依据,获取围岩动态综合信息以分析围岩变形规律,指导施工;提出围岩变形监测为隧道大变形预测、优化二次支护时间等提供科学依据和施工建议,是岩土工程信息化设计、施工的重要手段。

隧道洞身的开挖和支护是隧道施工的关键,本文以双永高速龙岩北互通连接线工程林邦隧道为例,介绍新奥法在隧道洞身开挖和支护施工中的应用,分析开挖过程围岩变形情况,提出异常问题处理的对策措施。

基于g106国道的实测数据,讨论了拱顶沉降和周边收敛随掌子面掘进深度的变化规律,并利用回归分析进行了拟合。通过实测数据与拟合结果的对比表明:拱顶下沉与周边收敛均随着掌子面的掘进深度呈非线性变化关系。

以兰渝铁路胡家湾隧道进口段施工为例,介绍泥岩地层修建大断面隧道变形控制的方法。施工中通过围岩量测掌握围岩变形动态,采取分部开挖临时仰拱封闭成环及上半断面扇形支撑的技术措施,控制围岩的变形。实践证明:效果较好,对目前的客专大断面隧道控制大变形施工有一定的帮助。

针对滇西复杂地质条件下隧道围岩变形预测问题,以bp神经网络为基础,引入了改进后的粒子群算法,通过调试和改进建立了pso-bp神经网络.该神经网络结合了粒子群算法的全局搜索能力和bp神经网络的局部搜索能力,非线性映射能力强,泛化能力强,具有一定的容错能力.计算结果表明:pso-bp神经网络预测精度高,平均绝对误差为2.4mm,平均相对误差为2.7％,满足隧道围岩变形预测精度的需要.

在预测隧道围岩变形的过程中,运用神经网络的方法,建立非线性的预测模型,结合张涿高速公路林里隧道的变形实测数据,借助matlab7.1平台,模拟了隧道围岩的变形过程;实验结果表明：rbf神经网络方法在隧道围岩变形的预测中,具有运算速度快,预测精度高,模型稳定可靠的特点,在隧道施工过程中,能够有效的辅助施工控制,提供预测报告。

泥岩地层大断面隧道围岩变形控制——以兰渝铁路胡家湾隧道进口段施工为例，介绍泥岩地层修建大断面隧道变形控制的方法。施工中通过围岩量测掌握围岩变形动态，采取分部开挖临时仰拱封闭成环及上半断面扇形支撑的技术措施，控制围岩的变形。实践证明：效果较好，...

改进logistic模型由于能够比较好的拟合软土地基在荷载作用下的变形过程曲线,因而在地基沉降预测中得到了较多的应用。鉴于隧道围岩变形曲线和地基沉降曲线在形式上的相似性,将改进的logistic模型用于隧道围岩变形预测分析中,并通过工程实例应用对其可行性进行了验证。结果表明:该模型能够很好的反映隧道围岩变形量与时间的关系,能够非常准确的预测围岩变形量。该模型为隧道监控数据处理提供了一种新方法和新思路,并可为今后的预测分析提供一定的借鉴和参考。

围岩变形的时效特征与预测的研究——在假设围岩地层的性态服从三元件粘弹性模型的基础上，结合对宜兴抽水蓄能电站地下厂房试验洞位移量测数据的分析，提出一种确定地层时效特征参数和预报地层变形的方法。内容包括在考虑试验洞开挖面空间效应影响的前提下对现...

tbm施工过程中,为防止软岩变形导致卡机事故的发生,需要对围岩变形进行准确的预测。以巴基斯坦n-j水电站为研究对象,通过对围岩变形监测数据的反演分析,得到其蠕变参数,并采用反演得到的蠕变参数对大埋深洞段的围岩变形进行预测。结果表明,tbm在软岩段掘进过程中,围岩除了产生明显的弹塑性变形外还会出现明显的蠕变变形,且蠕变变形在tbm在开挖后的几小时内会迅速增加,增大了tbm卡机风险。建议tbm在软岩段掘进过程中,在保证安全的前提下尽可能快速通过。

结合骡坪隧道工程的建设实际,介绍了隧道施工中监控量测工作的目的、内容和方法,监控量测的数据处理以及监控量测成果的分析与应用。得出骡坪隧道围岩变形监测量均不大,基本在30d内趋于稳定,施工采用上下台阶法可行。

运用相似模型试验和数值分析成果,分析岩溶区公路隧道在全断面开挖过程中的围岩变形特性.提出了岩溶区全断面开挖隧道围岩变形时空曲线的一般模式.在此基础上,建立了岩溶区围岩稳定性判别标准,给出超前支护和二次衬砌的最佳时机.并运用现场量测数据的结果验证了所提出的岩溶区全断面开挖隧道围岩变形规律的正确性.

在复杂的城市地下工程施工过程中,对施工引起的围岩及结构变形进行控制是决定施工成败的关键因素之一。北京铁路枢纽北京站至北京西站地下直径线工程zjx-2标施工过程中,通过对盖挖法和crd法各阶段施工引起的围岩及结构变形进行监测,系统分析地层与结构变位及两种施工方法之间的关系,总结出两种施工方法引起的围岩及结构变形规律,对指导施工、控制围岩及结构变形起到很好的作用,使施工始终处于可知可控状态。