地下大型洞室群稳定性的系统性研究

以某大型水电站洞室群工程的地下结构模式为背景，用数值模拟方法计算了上百个算例，研究了4大岩类、4种埋深在不同侧向地应力条件下洞壁位移量的变化规律，并拟合出用多项式表达的公式，它可以预测围岩在不同条件下的位移量。在此基础上，提出了以相对位移量为围岩稳定性判据的具体数值，它可做为是否需施加长锚索加固围岩的参考依据。同时提出，在许多情况下，需在围岩近区考虑存在一个松弛开裂区，使数值分析更为接近实际。最后通过一个工程实例，模拟计算了存在松弛区时的围岩位移量。计算结果与实测结果相符良好。     

大型洞室群智能动态设计方法及其实践

 针对复杂地质条件下高边墙、多洞交叉的大型洞室群多步开挖过程中的强卸荷特点,采用经验类比、数值分析、智能分析等方法的综合集成,提出复杂条件下大型洞室群稳定性分析、开挖过程与支护设计的智能动态设计方法。该方法以解决大型地下洞室群不同设计阶段稳定性需要解决的关键问题为目标,从地质条件的认识、地应力分布特征的把握、高边墙多洞室交叉的围岩变形破坏机制的理解到围岩稳定性评价、破坏模式识别、调控措施(开挖过程和支护方案)全局优化以及施工过程中的反馈分析与动态调整的系统全过程进行研究,论述地下洞室群修建前的初步设计方法和洞群修建过程中的动态最终设计方法。在锦屏二级水电站地下厂房设计与施工全过程的应用实践表明,该方法可以实现大型洞室群设计与施工的信息化、智能化和科学化。     

大型洞室群围岩破坏模式的动态识别与调控

 在归纳地下工程围岩破坏模式分类、分析方法和控制措施等方面研究成果的基础上,建立大型地下洞室群围岩破坏模式的分类方法。该分类方法充分考虑大型洞室群大尺寸、大高宽比和多洞室相互作用等特点,依据控制因素、破坏机制、发生条件3个层次归纳出18种典型的围岩破坏模式,给出每种破坏模式的主要稳定性分析方法和针对性控制措施等方面的建议。并进一步根据大型洞室群分步开挖过程中不断更新的工程地质条件和围岩性状,提出围岩破坏模式的动态识别、复核与调控方法。该方法已成功应用于锦屏二级水电站地下厂房洞室群的开挖过程中围岩破坏模式识别和实时工程措施(开挖和支护)调控,实现施工过程中围岩局部不稳定性问题的识别、预测与动态调控。实践表明,该方法实用、科学和系统,可有效地指导大型地下洞室群施工过程中的开挖与支护设计动态优化,避免局部不稳定性问题的发生。     

大型地下洞室极限位移预测与稳定性分析

 建立大型地下洞室的随机权重粒子群算法–最小二乘支持向量机(RandWPSO-LSSVM)预测模型,通过实例检验预测模型的可靠性,应用于糯扎渡水电站大型调压井洞室围岩的极限位移预测分析,并与数值计算结果对比分析,综合评价工程区围岩的稳定性。研究结果表明,RandWPSO-LSSVM预测模型所预测的极限位移相对真实值的最大误差为6.72%,误差较小,预测效果较好,满足工程要求;糯扎渡水电站大型调压井地下洞室在设计支护参数情况下数值计算的最大位移为19.45 mm,最大拉应力为0.54 MPa,均分布在五洞交叉口边墙位置,远小于微新风化岩体抗拉强度,塑性区也较少,围岩最大位移小于五洞交叉口边墙位置的极限位移预测值,工程区围岩较稳定;研究结果对提前预估大型地下工程的稳定性具有重要意义,可为合理制订施工决策提供参考。     

大型洞室群稳定性与优化的并行进化神经网络有限元方法研究--第一部分:理论模型

提出并行进化神经网络有限元方法，通过有限元计算构造样本，用并行进化搜索到的神经网络学习并建立计算方案与地下洞室关键点最大位移和破损区体积之间的映射关系；随机产生一组初始方案，以关键点最大位移和破损区体积大小与参考值的差值比加权和作为评价指标，对该组方案进行遗传操作，产生下一代可行方案，由此进行下一步操作直至找到最优方案。利用自主开发的基于WINDOWS平台的并行计算环境(RsmVPC)来实现并行计算，该方法使得大规模优化问题在PC机群上实现了并行求解，提高了计算速度、规模与精度。     

龙游大型古洞室群变形破坏方式及加固方法研究

位于中国浙江省西部龙游县的龙游大型古地下洞室群由24个洞室组成,该发现引起了国内外有关专家的关注。对该洞室群进行了多次现场工程地质调查,发现该洞室群已产生了程度不一的破坏,其破坏方式主要表现为洞顶及岩柱的破坏。对完整洞室1#～5#洞而言,也存在着一定的安全隐患。调查发现,在这5个洞室内,洞顶、边墙上的裂缝较为发育,其中1#洞洞顶靠近柱子周围部分、1#,2#洞公共墙上、2#洞洞顶以及3#,4#洞西边墙上的裂缝均较为发育,对洞室群的整体稳定极为不利。为了更好地保护这一人类文化瑰宝,采用FLAC3D数值计算,对洞室变形破坏机理进行了研究。在此基础上,以1#,2#洞为例,本着安全第一,整旧如旧的原则,提出了以支顶为主的加固方法。     

锦屏一级水电站地下厂房洞室群稳定性分析与思考

 首先对修建于我国西南地区雅砻江干流上重要的梯级电站—— 锦屏一级水电站地下厂房洞室群的巨大规模、布置的复杂性,以及在极高地应力作用,和受到3条大断层及多组节理切割等复杂地质条件下,由于岩体强度较低及工程地质条件的不利组合,对地下厂房洞室群的稳定性提出的严峻挑战进行介绍。对该地下厂房洞室群施工中出现的远远超过同等规模的其他地下厂房的围岩变形,并表现出明显的时效性,还有衬砌开裂、围岩松动区持续加深、已经施工的锚杆锚索张力超限以及突然释放等各种特殊现象进行描述;然后从高地应力特点、岩体流变特性、变形特性等角度对这些现象产生的原因进行初步分析;最后针对上述情况对渐进性支护施工、分级控制锚索初始锁定张力、松动圈强化固结等若干对策的可行性进行探讨。     

大型洞室群高边墙位移预测和围岩稳定性判别方法

以二滩地下厂房群的结构形式为主要背景,考虑4种基本因素,经过大量的数值分析算例,拟合出一个可预测地下厂房高边墙关键点位移的推算式。所考虑的基本因素为岩体变形模量、洞室埋深、主厂房高度和水平初始地应力测压系数。在岩体参数中已隐含着配套的岩体强度参数。首先,采用国际上通用的FLAC3D软件进行准三维大量围岩稳定性分析计算,通过拟合得到预测位移的推算式为二阶代数方程,可迅速推算出边墙关键点的弹塑性和弹性位移值。然后,对国内已建成或在建的8个地下工程运用该推算式对关键点的位移值进行推算,并将结果和这些工程的数值分析值进行对比。结果表明,二者相符较好,从而说明该推算式的有效性。之后,又提出3种用于判定围岩稳定性的方法。建议采用普适性较好的弹塑性位移和弹性位移的比值判别方法。运用该判别方法对上述8个地下工程的围岩稳定性状态进行判断。同时,在大量算例总结基础上,对不同埋深给出相对位移比θ的临界预警值θc,并拟合出临界预警值随埋深变化的线性方程式。在考虑一定的安全系数后,将上述8个地下工程边墙位移比kθ与相应的临界预警值θc进行对比。最后,认为该8个地下工程中有4个稳定性差,建议需考虑施加长锚索加固以保证工程的稳定性。从该4个地下工程的实际设计来看,这些地下工程都已采用长锚索加固高边墙的方案,说明所提出的判别方法是有效的。     

地震荷载作用下大型地下洞室群的动态响应模拟

利用FLAC3D软件模拟了地震荷载作用下某地下洞室群围岩的动态响应。对2种工况的地震荷载作用进行了动力计算。采用新的劈裂破坏判据对震后可能出现的劈裂损伤区范围进行了预测。详细分析了围岩内应力场、位移场分布以及能量变化的情况,并与震前进行对比。分析结果表明:FLAC3D软件用于地震荷载作用下地下洞室群动态响应的数值模拟是可行的,工程上应慎重考虑地震荷载的影响。     

江边水电站地下洞室群围岩稳定性数值分析

利用显式有限差分快速拉格朗日分析程序FLAC3D,在进行初始地应力反演的基础上,建立了四川江边水电站地下厂房洞室群的三维非线性地质力学模型。采用基于能量耗散原理的弾脆性本构模型,对设计开挖和支护方案进行了全过程模拟分析,得到了施工过程中洞室群围岩的位移、应力和塑性区分布特点,并与现场监测情况进行比对,根据分析结果提出了加强监测的位置、加强支护的部位,并建议主厂房下游边墙和主变洞上游边墙之间区域采用预应力锚索进行重点加强,最后对支护系统和建议的合理性进行评价,对地下洞室群的设计和施工起到了一定的指导作用。     

基于增量动力分析的大型地下洞室群性能化地震动力稳定性评估

 基于现有研究成果,将增量动力分析引入大型地下洞室群地震动力稳定性评价领域,形成大型地下洞室群的性能化地震动力稳定性评价方法。首先讨论基于PEER-NGA数据库的强震记录选取方法,根据具体工程的地震地质特性针对性地搜索合适的强震记录,为开展增量动力分析提供最优的输入地震动。然后讨论适用于大型地下洞室群的结构损伤性能参数、地震强度因子的选取,为增量动力分析提供合适的地震强度指标和抗震性能表征。继而立足于现有规范,形成了适用于大型地下洞室群性能化地震动力稳定性评估的2级地震动水平和2级抗震性能水平。最后采用本文的方法及步骤对大岗山水电工程地下洞室群进行地震动力稳定性评估。结果表明,该方法较好地考虑了地震动的随机性,给出洞室群的抗震性能,并可进一步对地震动力稳定性进行概率分析,为大型地下洞室群地震动力灾变失稳提供准则。     

深部地下洞室施工期围岩大变形机制分析

大岗山水电站引水发电系统地下洞室埋深大,花岗岩因风化卸荷强烈,岩脉破碎带发育,应力较高。在施工过程中,岩脉、断层穿越的主变室部位出现较大的变形,严重影响施工安全与进度。采用地质调查和现场监测的方法,结合现场施工情况分析主变室围岩大变形特征和机制,提出2种可能的大变形破坏模式,分析影响围岩大变形的因素,并评价主变室的稳定性。研究结果表明:主变室围岩大变形主要受辉绿岩脉8 1和断层f59,f60控制,同时,地应力高、施工强度大、支护进度滞后加剧围岩的大变形。深部地下洞室施工期的地质调查及现场监测可以及时预测高应力区卸荷围岩的大变形,以确保洞室施工期的稳定安全。研究成果对类似工程具有重要的参考价值。     

基于能量判据的盐岩库群整体稳定性分析方法

 针对能源储备地下库群整体稳定性评价,发展考虑有限元强度折减法的变形稳定理论,建立基于K-?E关系曲线的库群整体稳定性和破坏的关键判据,其中,K为强度折减系数,?E为塑性余能范数。塑性余能范数是不平衡力的范数,其大小表征库群整体稳定性;不平衡力明确展现库群失稳破坏的部位和模式。研究单储库、双储库、多储库以及金坛盐矿油气储库群的整体稳定性和失稳破坏演化规律。考虑洞径、洞距、夹层、内压、失压和布置方式等多种因素的影响,从而确定最大洞径,最小洞室间距以及库群最小稳定内压和最优布置方式。研究表明,变形稳定理论为库群整体稳定性评价和失稳破坏分析提供了一套实用而有效的理论和方法.     

大型地下厂房洞室群围岩稳定分析

 锦屏一级水电站最大坝高305 m,为混凝土双曲拱坝,电站装机容量360×104 kW,总库容77.6×108 m3,调节库容49.1×108 m3,是目前已建、在建和设计中的世界最高拱坝,其设计难度处于世界最高水平。针对地下厂区围岩类别较低、结构面发育、高地应力场以及洞室群规模巨大等情况,应用损伤力学理论,对地下洞室群的稳定性进行三维非线性弹塑性损伤有限元模拟计算,以判定地下厂房洞室群布置、施工开挖顺序、围岩支护参数的合理性,并对数值模拟结果与地质力学模型试验结果进行对比分析。结果表明,数值模拟和模型试验结果基本吻合,地下厂房洞室群围岩的整体稳定状态良好。     

大型洞室群稳定性与优化的综合集成智能方法研究

大型地下洞室群的稳定性分析及优化研究是当前水电开发中亟待解决的重大课题。由于地下洞室群的布局和所处的地质环境的复杂性，导致许多优化问题都是复杂的非线性问题，通常有多个决策变量，且其结构布置和施工顺序的全局最优解通常难以快速获得。以有限元分析为基础，综合应用遗传算法、人工智能、神经网络理论以及并行计算方法，提出综合集成智能优化方法，并用于水布垭地下厂房软岩置换方案优化和软岩力学参数对洞室群稳定性的影响分析，完成了以下工作：（1)根据大型洞室群具有多因素影响和多指标评价的特点，提出了多因素综合指标的洞室结构布置和施工顺序的适应性判别准则。(2)鉴于大型洞室群的开挖优化是多种方案的组合优化问题，提出了改进的进化．神经网络的智能化学习算法，解决了神经网络的隐含层结构和学习参数(如学习率和动量项)的最优确定。(3)将有限元方法嵌入智能化搜索算法，提出了大型洞室群优化的二维或三维进化．有限元方法，从而解决了大规模优化问题。(4)将上述的进化．有限元方法和神经网络、并行计算有机结合，提出了大型洞室群优化的并行进化神经网络有限元方法。该方法使得大规模软岩置换方案优化问题在PC机群上实现了并行求解，提高了计算速度、规模和精度，并具有快速收敛到全局最优解的优势。(5)将提出的进化．有限元方法应用于水布垭地下厂房软岩置换的优化和稳定性分析研究，得到了最优的软岩置换范围。(6)将并行进化神经网络有限元方法应用于水布垭地下厂房周围软岩置换范围和置换顺序的优化研究，获得了最优解。通过对最优解的有限元计算结果分析，表明该方法得到的最优方案是合理的。(7)在工程设计单位给定的范围内，采用并行进化神经网络有限元方法对水布垭地下厂房周围软岩的力学参数对厂房的稳定性影响进行了分析，搜索了对围岩稳定性最不利的一组参数组合，并对软岩的力学参数进行了敏感性分析，确定出关键岩层和重点支护部位。