钻爆法施工隧道塌方风险量化评估模型及其应用

受地质条件和施工等因素的影响,钻爆法施工中塌方事故频频出现,造成人员伤亡、机械损坏、工期延误等不良后果。目前的风险评估方法多以定性为主,难以继续满足隧道安全风险管理的需要。根据风险定义,考虑围岩物理力学参数的变异性,应用Monte-Carlo方法和数值分析实现隧道塌方发生概率的定量化分析,并基于普氏平衡拱理论实现隧道塌方规模的定量化预测;结合施工人员、机械的时空分布特征及其易损性实现人员伤亡风险、工期延误风险和经济损失风险的定量化计算;利用ALARP原则和F-N曲线建立可量化的风险接受准则,实现塌方风险的定量化评估。结合工程案例,验证了模型在隧道等地下工程塌方风险定量化评估中的适用性。     

高放废物地下实验室北山预选区岩爆风险预测

结合世界各国经验以及当前国情,我国提出建立埋深500 m左右的地下实验室,用以开展高放废物地质处置前期的相关研究。根据北山预选区三个场址的地应力实测数据,分析发现在埋深600 m范围内地应力处于中等偏低的水平,但局部的应力集中增大了岩爆发生的可能,故开展场址的岩爆风险研究。综合北山岩体力学特性,选取隧道轴线与最大水平主应力方向垂直和平行两种情况,应用工程岩体分级标准判别法、Russense判别法和Turchaninov判别法分别对三个场址400~600 m埋深范围内的岩爆风险进行预测。结果表明:旧井和芨芨槽处隧道开挖均存在不同程度的岩爆风险,而新场处几乎无岩爆发生。从岩爆风险的角度来看,以新场作为地下实验室的场址最为安全。     

基于PSO-SVM算法的高放废物处置北山预选区岩爆预测

为安全处置高放废物,我国拟在花岗岩体中建造埋深500 m左右的地下实验室,用以开展处置前期的相关研究。而岩爆作为深部岩石工程中一种常见的动力破坏现象,多造成严重后果。为指导地下实验室场址的筛选以及工程的安全设计施工,基于粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)和100组岩爆实测数据,结合北山预选区旧井、芨芨槽、新场3个候选场址的地应力值和岩体力学参数,以洞壁围岩最大切向应力σ_θ、岩石单轴抗压强度σ_c、岩石单轴抗拉强度σ_t、应力指数T_s、脆性指数B作为评判参数,对不同场址处竖井和隧道开挖的岩爆风险进行预测分析。结果表明:PSO-SVM算法用于岩爆预测是可行的;在埋深300~600 m范围内新场场址处工程开挖岩爆风险最低,以新场作为我国高放废物地下实验室的建设场址是最安全的。