基于漂移度的隧道涌水量组合解析预测方法

隧道涌水量解析预测方法众多,各种解析法预测结果往往存在不一致性。为解决上述问题,引入组合预测思想,采用线性加权组合形式对常用的隧道涌水量解析计算方法进行组合。基于"少数服从多数"的原则,以目标方法外其他方法的整体预测趋势作为参考系,引入漂移度指标对各单项解析法进行可靠性评价,运用合理的权重分配方式建立了组合解析预测方法。以广州某地铁隧道工程为研究对象,选用了裘布依模型等4种常用的解析法对隧道正常涌水量分别进行了单项和组合预测。结果表明:在最佳预测方法未知的情况下,组合预测方法能较为准确地预测隧道实际涌水量,验证了该方法的可靠性。     

基于涌水影响半径的隧道涌水量预测方法研究

受断裂构造和降水等因素的共同影响,火成岩地区形成了一定规模的富水断层破碎段。当隧道穿越这类岩层时,极易发生涌水灾害而造成人员伤亡和设备损失。针对上述涌水问题,根据火成岩区富水断层破碎段的特点,将隧道涌水量分为基岩裂隙水释放量和降水入渗量两个主要组成部分,通过地下水疏干法预测基岩裂隙水释放量,同时利用降水入渗法预测降水入渗量。在此基础上,为提高涌水预测精度,引入了实测涌水量数据拟合的动态涌水影响半径参与计算,并推导出基于涌水影响半径的涌水量预测方法,最后以鸿图隧道后续开挖段为例对该方法进行验证。研究结果表明：(1)在一个降雨周期内,含水层平均厚度H_n越大,对应的影响半径R_n具有更高的增长速率;(2)随着涌水时间T增加,影响半径R_n的增长率逐渐降低;(3)所提方法的隧道涌水量计算结果与实际监测数据的误差在10%以内,可靠性较高。研究成果可为类似地质条件下的地下工程建设提供理论指导。     

基于集成组合预测模型的隧道大变形预测研究

为提高隧道大变形预测精度,先利用ARMA模型、三次指数平滑模型和GM(1,1)模型等单项预测模型进行预测,再利用多种线性和非线性组合方法实现了隧道大变形的初步组合预测,并在递进组合预测和混沌优化预测的基础上,构建了隧道大变形集成组合预测模型,实现了隧道大变形的综合预测。同时,提出利用M-K检验来判断隧道大变形的发展趋势,以验证预测结果的准确性。实例验证结果表明：各类初步组合预测模型均能不同程度地提高预测精度,而递进组合预测能很好地优化残差序列,达到提高预测精度的目的,即集成预测模型在隧道大变形中具较高的预测精度;同时,变形预测结果与趋势判断结果一致,均得出隧道大变形趋于不稳定方向发展的规律,相互佐证了各自分析结果的准确性,为隧道变形防治提供了参考依据。     

基于最优加权组合预测的隧道监控量测数据分析

监控量测技术可收集能反映施工过程中围岩动态的信息,据此判断围岩的稳定状态、确定二次衬砌时机及验证所选支护方式的合理性。通过对华蓥山隧道的监控量测数据分析,建立了多个回归模型进行比选,得到拟合精度较高的回归模型;基于最优加权组合预测法对拱顶沉降量进行预测,通过对比组合预测和单一预测模型的预测精度,验证了最优加权组合预测法的优越性;将最优加权组合预测的结果应用于沉降速率的分析,可以确定隧道二次衬砌的时间。研究结果表明:最优加权组合预测法在隧道监控量测数据分析中的应用,可以提高预测精度,较单一预测模型能更加有效地反映拱顶沉降的发展趋势;选取精度较高的单一预测模型进行最优加权组合预测,分析变形速率,可以为确定隧道的二次衬砌时间提供依据,具有一定的实用价值。     

遗传-神经网络算法在水下隧道涌水量预测中的应用

水下隧道涌水问题受到多种因素的综合影响,具有非线性和高度复杂性。本文应用遗传算法和BP神经网络,结合工程实例,选用隧道围岩裂隙发育情况、上覆含水体富水性、上覆水压、隧道埋深、隧道围岩上覆相对隔水层强度和上覆基岩破碎带与隧道顶板的距离作为影响水下隧道涌水的主要因素,以调查的数据作为训练样本,使用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立了水下隧道涌水量的遗传-神经网络预测模型,并进行了计算分析。结果表明:该模型收敛性能好,预测精度高,简单可行。该方法为水下隧道涌水量的预测提供了一条新思路。     

下穿岩溶天坑隧道暴雨期涌水量峰值估算方法

岩溶地区隧道建设不可避免会遭遇涌水灾害,突涌水量估算是岩溶隧道施工抢险与后期处治方案制定的重要基础。天坑洼地是岩溶地区特殊地貌单元,是联接岩溶地区地表水与地下水的重要通道,下穿岩溶天坑隧道涌水量不仅受岩溶区水文地质条件控制,而且还受到暴雨期岩溶天坑小流域地表径流补给的影响。结合实测数据和统计数据,基于小流域暴雨资料推求地表汇流洪峰形成机制,提出了一种考虑岩溶天坑流域地表径流补给的下穿岩溶天坑隧道暴雨期突涌水量峰值估算方法,并结合鸡冠山隧道的隧址区地形地貌、水文地质条件与实测涌水资料,开展了案例分析计算与实测涌水量对比。结果表明：传统涌水预测方法无法考虑暗河与地表水补给的影响,与实测结果差距很大,本方法能够准确预测隧道下穿岩溶天坑区暴雨期突涌水量峰值,为保障岩溶区隧道施工与运营安全提供重要支撑。     

基于RBF神经网络的长距离引水隧洞涌水量预测

长距离输水隧洞的突涌水问题对隧洞施工安全、施工效率以及隧洞建成后的运营质量会产生严重影响,因而为保证隧洞安全、高效的施工,对隧洞涌水量进行准确预测是十分有必要的.本文以新疆某大型水利工程长距离引水隧洞为研究对象,选取地质构造、渗透率、上覆含水体富水性和水头高度作为评价因子,基于RBF神经网络的基本原理提出了引水隧洞涌水量预测模型,实现对引水隧洞涌水量的精准预测.该预测模型的水量识别准确率较高,可有效防止隧洞内突涌水灾害的发生,为施工单位提前处置隧洞突涌水提供指导.     

数值模拟法在隧道涌水量预测中的应用

隧道涌水量的预测是规划公路、铁路线路很重要的一个环节。随着隧道设计水平、施工技术的提高以及施工机械的进步,采用长大隧道乃至特长大埋深越岭隧道的设计方案越来越多,使隧道涌水量的预测问题变得日益突出和迫切需要解决。以某实际隧道工程为例,提出了运用水文地质数值模拟法计算隧道涌水量的新方法。将该地区的水文地质特征参数与现场监测数据选定后,可得到一种适用于该地区的水文地质地下水模型。通过与传统方法的预测结果比较后,证明了该方法的合理性。     

龙南隧道施工涌水量计算及分析

准确预测隧道施工涌水量一直是国内外隧道建设的难点,目前尚无成熟的方法。以龙南隧道工程为背景,采用3种不同方法对隧道施工涌水量进行计算,并根据计算结果进行分析评价,为隧洞设计及施工提供地质依据。     

隧道涌水量基于MODFLOW中DRAIN模块水力传导系数取值探析

目前Visual Modflow已广泛地应用于隧道涌水的模拟,Drain模块中的水力传导系数是一个综合系数,但没有可参考的取值范围。从排水沟水力传导系数对隧洞涌水量引起的变化入手,通过C值的不同取值范围,利用模型计算出的涌水量与真实涌水量进行对比,发现当水力传导系数取值在一定范围内时计算出的涌水量最接近施工时隧道的真实涌水量,以此为Drain模块中水力传导系数的取值作一个经验参考。     

米仓山隧道涌突水综合预测研究

隧道涌突水是常见的施工灾害之一,严重威胁施工及人员设备安全。如何评价施工中涌突水存在的风险,以及涌突水量的预测对隧道施工建设具有重大意义。依托米仓山隧道工程项目为实例,通过全面的地质调查和地质跟踪,根据岩溶隧道涌水专家评判系统,预测评估可能发生涌突水的类型,进一步筛选评价指标,采用模糊层次分析法fuzzy analytic hierarchy process(FAHP)预测涌突水危险度,最后选取适宜理论公式,定量计算涌水量。该研究对高风险岩溶隧道涌突水预测研究思路与研究方法具有一定的指导意义。     

多重组合神经网络模型在年径流预测中的应用

针对线性组合预测模型预测精度不高、单一预测模型权重较难确定和非线性组合预测模型组合函数难以构造等问题,为最大限度地挖掘输入向量间的有用信息以及充分发挥神经网络模型的高度非线性映射能力,提出一种基于BP、Elman、RBF、GRNN这4种神经网络算法原理的多重组合年径流预测模型。以4种单一预测模型的预测结果作为一次组合预测模型的输入向量,实测流量作为输出向量,构建4输入1输出的一次组合预测模型;再以一次组合预测模型预测结果作为二次组合预测模型的输入向量,实测流量作为输出向量,构建4输入1输出的二次组合预测模型;依次类推,构建12种多重组合预测模型。以新疆伊犁河雅马渡站年径流预测为例,将预测结果与4种单一预测模型及IEA-BP模型的预测结果进行比较,结果表明:多重组合预测模型的预测精度和泛化能力较单一预测模型均有较大提高,随着模型组合重数的增加,预测精度呈提高趋势,是提高预测精度的有效方法。     

基于相关系数的滑坡位移新陈代谢组合预测研究

针对目前常规组合预测模型在滑坡位移预测预报中精度下降过快的问题,从基于相关系数的组合预测模型出发,应用新陈代谢理论提出了一种基于相关系数的滑坡位移新陈代谢组合预测模型,定义、推导了相应的计算公式,并引入预测评价指标体系对该模型的预测效果进行评价。同时,以黄茨滑坡和新滩滑坡位移为实例进行了验证,结果表明:基于相关系数的滑坡位移新陈代谢组合预测模型的预测评价指标优于单项预测模型和基于相关系数的组合预测模型。     

隧道涌水量预测的研究

论述了利用地下水动力学法和模糊数学方法预测隧道涌水量。如果给出施工前和施工初期水文和工程地质参数资料,就可利用地下水动力学中的经验公式,预测隧道涌水量以及涌水量变化过程,该法可以用于指导隧道的总体设计及施工。根据影响隧道涌水量的主要因素,提出运用模糊贴近度预测隧道涌水量的理论,根据计算结果,证明该法预测结果具有一定的参考价值。     

暗河发育区岩溶隧道突涌水洪峰流量估计

地下暗河是岩溶隧道建设与运营重大的安全风险,暗河发育区岩溶隧道突涌水洪峰估计是岩溶隧道施工抢险与后期处治方案制定的重要基础数据。地下暗河洪峰流量不仅由岩溶区水文地质条件控制,而且还受到暴雨期地表径流补给的影响。本文结合实测数据和统计数据,围绕小流域暴雨资料推求出地表汇流洪峰和地下暗河汇泄流洪峰,提出了一种考虑地表径流补给的暗河发育区岩溶隧道突涌水洪峰估计方法,并结合翠屏隧道的地形地貌、水文地质与实测涌水资料,开展了案例分析计算并比较实测涌水量。表明传统涌水预测方法无法考虑暗河与地表水补给的影响,与实测结果差距很大,本方法能够较好预测岩溶区因地表汇水补给暗河发育区隧道突涌水洪峰,为隧道防洪护堤高度、涵管过水容量设计、洪峰避险时间提供重要支撑,保障隧道施工与运营安全。     

红层地区飞仙关隧道特大涌水模型试验

大型隧道涌水常发生于岩溶发育地区,在传统认为缺水、贫水的红层地区实属罕见。飞仙关隧道作为雅康高速公路关键性控制工程之一,在施工至K23+708标段时发生特大涌突水,涌水量高达1.74×10~6 mL/s,经过一个周期性涌水,稳定流量约为3.48×10~5 mL/s。以飞仙关隧道为例,结合前人对隧道涌水的水化学分析成果,采用自主研发的专门用于模拟隧道涌水过程的渗流试验槽装置,将飞仙关隧道K23+658～883段(225m)原型按一定比例缩小为模型,选取飞仙关向斜两个典型剖面进行物理模拟试验。通过对试验涌水量的拟合分析,对比隧道实测涌水特征,验证了顺层顺轴向、顺层绕轴向两种涌水模式,确定了涌水来源与通道。试验结果表明该模型稳定可靠,研究方法及结果对今后类似工程的研究具有指导和借鉴意义。     

贵州省德江隧道岩溶水文地质特征及涌水量预测

针对我国西南岩溶地区隧道工程施工遭遇地下涌水灾害，严重影响施工进度、威胁施工安全等问题，开展隧道涌水预测。以贵州德江隧道为研究对象，在岩溶水文地质调查的基础上，结合岩溶地貌类型、岩溶及岩溶水的发育特征，分析了隧道区内池坝地下河系统、闹水岩地下河系统与隧道的水力关系。同时，对德江隧道分区段进行了水文地质评价。分别采用大气降水入渗系数法和地下水疏干法，对隧道ZK7+200—ZK8+150段、ZK8+550—ZK9+100段、ZK9+650—ZK10+500段等岩溶涌水可能性极大段进行涌水量预测。结果显示，ZK7+200—ZK8+150段涌水量达3.79×104m3/d，ZK8+550—ZK9+100段涌水量为0.43×104m3/d，而ZK9+650—ZK10+500段涌水量高达18.25×104m3/d。结果表明，ZK9+650～ZK10+500为涌水高风险地段，需给予重视。本研究可为施工设计与水害防治提供科学依据。     

隧道涌水量预测计算方法研究

从6种隧道涌水量计算方法的基本原理出发,讨论了其计算步骤、公式及适用条件.选择合适的计算方法预测涌水量,有助于预警和制定施工对策.以杭州某引水工程为例,采用水均衡法和地下水动力学法对桩号6+331～6+360段进行涌水量预测,采用水文地质比拟法预测桩号1+885～1+905段涌水量.通过与实测涌水量的对比,预测值的误差较小,为工程的顺利实施提供了技术支持.6种涌水量预测方法各有优点和不足,根据各方法的适用条件,因地制宜,能够获得较好的预测效果.     

深埋隧道断裂带涌水量预测分析

深埋特长隧道是高速公路建设当中的控制性工程,开挖过程中如遇到高压涌水,必定对工程施工造成不利影响。鸿图特长隧道因其受到莲花山深大断裂构造影响,隧道开挖过程中在火成岩张性裂隙中出现了强烈的高压大流量涌水。以鸿图特长隧道为例,选取受断裂构造带控制涌水的代表性洞段,采用古德曼经验式对基岩段与断裂带涌水量分别进行统计计算。结果显示:隧道K91+010～K91+550段主要断层F2系列的预测最大涌水量为192 258 m~3/d,与实际开挖最大涌水量189 576 m~3/d基本吻合。该计算方法所得的涌水量更加贴合工程实际情况,对于该地质条件下的涌水量计算有着更强的适配性。     

复杂地质条件下隧道涌水量预测与结果分析

铁路、公路隧道在穿越富水地层时,很多都存在着突涌水问题,因此预测隧道开挖过程中可能产生的涌水量是非常重要的。结合实际工程进行分析,并利用多种计算方法验证。结果表明,在复杂地质条件下,计算隧道涌水量时,需先结合隧区内各种水文、地质因素,对隧区进行水文地质元划分,再根据划分单元内的相关条件选择相应的方法进行涌水量计算,才能预测出符合实际的隧道涌水量。