基于贯入度指数的TBM围岩可掘性分级研究

隧道掘进机(TBM)前期投入巨大,合理划分TBM可掘性分级并给出施工参数建议值对预测施工工期、控制成本等有重要意义。以深圳地铁6号线6101标段大浪站石岩站区间羊台山隧道TBM施工项目为背景,首先以贯入度指数FPI为掘进性能评价指标,通过Spearman相关性分析FPI作为评价指标的合理性;在此基础上以FPI为输入参数分别建立掘进贯入度、刀盘推力和掘进速度预测公式,并基于羊台山隧道右线掘进数据进行可靠性验证;基于k-均值聚类方法,以FPI为聚类指标,划分出可掘性等级,并根据掘进参数预测公式,给出了对应可掘性等级的掘进参数建议值。结果表明:(1)FPI能够在一定程度合理反映TBM施工中的岩机关系,可作为掘进性能评价指标;(2)建立的TBM掘进参数预测公式,相关性系数R2分别为0.75、0.98和0.97,相关性良好,能够准确为TBM掘进提供预测参数;(3)根据建立的TBM可掘性分级方法将围岩划分为5级,确定了不同等级下掘进参数值。

基于围岩参数的TBM掘进性能预测及应用研究

传统的TBM掘进预测模型侧重于使用单一因素预测TBM掘进性能,预测结果往往与实际施工存在较大差异。以新疆某输水隧洞为背景,提出一种可考虑多种因素且符合工程实际的TBM掘进预测模型。以贯入度指数FPI作为TBM围岩可掘性的评价指标,分析了现场实测所得的岩体完整性指数K_(v)、岩体单轴抗压强度UCS与FPI的相关性。基于相关性分析,以K_(v)和UCS为模型的输入参数,FPI为因变量,建立了多元回归模型。使用现场实测所得的刀盘转速RPM、掘进速度v建立与FPI的拟合关系式,由此可以预测实际施工工程中的刀盘转速和掘进速度。在FPI预测模型的基础上,利用K-means聚类方法划分TBM的可掘性等级,并根据可掘性等级预估合理的掘进参数。研究结果表明,所建立的TBM可掘性模型可较好反映TBM施工的真实状态,可为类似地层条件的TBM施工工期预测和成本控制等问题提供参考。

基于掘进性能的悬臂掘进机施工围岩分级方法

准确划分悬臂掘进机施工围岩对其广泛应用具有重要意义,传统施工围岩分级大都是基于围岩稳定性建立的,而悬臂掘进机具有施工复杂性、动态性和非线性的特点,导致传统施工围岩分级并不适用,因此本文建立了一套基于掘进性能的悬臂掘进机施工围岩分级方法。首先,以贵阳地铁1号线为工程背景,分别对前进速度的时间衰减规律及影响悬臂掘进机利用率的主要地质因素进行分析,建立地层适应性分级评分方法;其次,在已有的Q分级系统基础上,提出悬臂掘进机围岩适应性分级的BQ_(机)模型,采取钻掘指数RPI和刀具寿命指数CLI对模型进行修正,建立施工可掘进性分级评分方法;最后,综合考虑施工围岩地层适应性评分方法和可掘进性评分方法,以前进速度AR为指标,建立基于掘进性能的悬臂掘进机施工围岩分级方法。结果表明,本文建立的悬臂掘进机施工围岩分级方法可以实现前进速度AR的预测,从而有效预测掘进性能、节约隧道开挖成本、提高施工效率,为建立具有普适性的悬臂掘进机施工围岩分级方法提供科学参考。