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691.
TBM施工地质工作方法的探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
在万家寨引黄工程隧洞施工中,由于TBM自身与施工方法的原因,地质工程师很难直接或全面地观察到洞室围岩体的地质情况,笔者通过在这种特殊条件下的施工实践,探索出了一套如何准确完整地做好施工地质记录和描述,以及对不良地质现象,如断层构造带和裂隙发育带、软弱夹层及石膏夹层、地下水、溶洞等的判别方法,从而为隧洞施工中围岩类别的确定提供了重要的划分依据,对指导施工支护衬砌,确保洞室安全与稳定有一定的实用价值。 相似文献
692.
Real-time prediction of the rock mass class in front of the tunnel face is essential for the adaptive adjustment of tunnel boring machines(TBMs).During the TBM tunnelling process,a large number of operation data are generated,reflecting the interaction between the TBM system and surrounding rock,and these data can be used to evaluate the rock mass quality.This study proposed a stacking ensemble classifier for the real-time prediction of the rock mass classification using TBM operation data.Based on the Songhua River water conveyance project,a total of 7538 TBM tunnelling cycles and the corresponding rock mass classes are obtained after data preprocessing.Then,through the tree-based feature selection method,10 key TBM operation parameters are selected,and the mean values of the 10 selected features in the stable phase after removing outliers are calculated as the inputs of classifiers.The preprocessed data are randomly divided into the training set(90%)and test set(10%)using simple random sampling.Besides stacking ensemble classifier,seven individual classifiers are established as the comparison.These classifiers include support vector machine(SVM),k-nearest neighbors(KNN),random forest(RF),gradient boosting decision tree(GBDT),decision tree(DT),logistic regression(LR)and multilayer perceptron(MLP),where the hyper-parameters of each classifier are optimised using the grid search method.The prediction results show that the stacking ensemble classifier has a better performance than individual classifiers,and it shows a more powerful learning and generalisation ability for small and imbalanced samples.Additionally,a relative balance training set is obtained by the synthetic minority oversampling technique(SMOTE),and the influence of sample imbalance on the prediction performance is discussed. 相似文献
693.
694.
695.
岩碴的形状、大小及其粒径分布规律是综合反映TBM破岩效率的重要指标,也是TBM掘进参数与岩石性质的重要联系。根据盘形滚刀破岩机制,对TBM掘进岩碴进行了现场量测和筛分试验,获得了TBM岩碴尺寸特征和粒径分布规律。在此基础上,对实测岩碴尺寸和粒径分布数据进行了统计分析和理论分布函数拟合。分析了粗糙度指数与岩石强度、岩石耐磨性的关系,探讨了不同围岩等级下粗糙度指数随掘进推力的变化规律。研究结果表明:①片状岩碴的长轴与短轴之比约为1.5,而长轴与厚度之比则差别较大,其长轴、短轴和厚度均服从正态分布;②不同岩性条件下岩碴粒径分布均符合Rosin–Rammler函数分布;③岩碴粗糙度指数越大,TBM破岩效率越高;硬岩条件下岩碴粗糙度指数随单轴饱和抗压强度增大而减小,而中硬—软岩条件下则相反;④无论是软岩还是硬岩,岩碴粗糙度指数随岩石耐磨性增大而减小,岩石耐磨性越强,TBM破岩效率越低;⑤TBM破岩效率与围岩等级密切相关,可根据现场实测岩碴粒径分布规律,确定Ⅱ级和Ⅲ级围岩条件下TBM破岩效率最佳时的掘进推力区间。 相似文献
696.
697.
深埋隧洞TBM掘进微震实时监测与特征分析 总被引:10,自引:5,他引:5
针对深埋硬岩隧洞TBM掘进过程中开展微震实时监测存在的困难与不足,对现有微震监测技术进行优化与改进,并在锦屏II级水电站3#引水隧洞TBM施工洞段开展微震实时监测。监测结果表明:(1) TBM施工环境噪音复杂,但主要噪音特征明显,可通过建议的滤波方法有效滤除。(2) 围岩的微震活动和TBM掘进及掘进速率具有明显的关系,TBM掘进速率增加,围岩微震明显活跃;TBM掘进速率降低,围岩的微震活动明显降低;微震平静期发生在TBM检修期间,最活跃期发生在TBM检修后掘进4~6 h。(3) 一些岩爆发生前,微震事件和能量释放在空间上由随机离散状态变得相对集中,在时间上微震事件的数量和能量有一个迅速增加的趋势;视体积有突增趋势,能量指数有突然下降迹象。(4) 在深埋隧洞TBM掘进过程中进行微震实时监测,可以获得岩爆发生前的有效微震信息,获得岩爆发生前微震活动的演化特征与规律,为岩爆的发生提供较为准确的预警信息。因此,通过微震监测预测预报深埋隧洞TBM掘进过程中岩爆的发生是可行的。 相似文献
698.
以虹梅南路~金海路通道西线隧道为工程背景,从切口压力、掘进速度与盾构姿态、盾构推力与刀盘扭矩、注浆压力与注浆量、进排泥流量和泥水指标等参数管理和现场监测等方面,探讨了Ф14.93m泥水平衡盾构穿越Φ273mm乙烯管沉降控制施工技术,为类似工程提供了参考。 相似文献
699.
700.
李文芳 《岩石力学与工程学报》2003,22(Z1):2516-2516
在长隧洞施工中使用掘进机(简称TBM)具有诸多优点,但在岩溶洞段,溶洞的处理是个十分棘手的问题,还没有较成熟的技术和经验,一般在掘进过程中先临时加固,待通过后再进行永久加固处理.为此,介绍了引黄工程国际Ⅰ,Ⅱ标段岩溶段的技术处理方法. 相似文献