地应力与岩体模量关系的理论及试验研究

岩体模量(弹性模量及变形模量)是工程岩体力学特性的基础参数之一,研究地应力状态与岩体模量之间的关系具有重要意义.基于静弹性热力学模型原理,结合弹性理论,推导了水平主应力与岩体性质参数的定量关系,并对地应力与岩体模量的关系进行了探讨.在此基础上,以赣龙铁路梅花山隧道为依托,开展了围岩应力及岩体模量参数的现场测试工作,并将实测成果与理论分析进行对比.结果表明:当埋深影响较小时,花岗岩中的水平主应力与岩体模量呈线性正相关关系;当埋深相差较大时,深度对地应力及岩体模量的影响均不可忽略,水平主应力与岩体模量一般呈非线性关系,需要进一步研究;对花岗岩中的岩体弹性模量和变形模量与水平主应力之间的相关性进行对比发现,岩体变形模量与水平主应力的相关性更好.研究成果可为工程岩体力学参数取值及评价提供借鉴.

赣龙铁路梅花山隧道围岩应力及岩体模量研究

基于赣龙铁路梅花山隧道围岩应力以及围岩岩体模量实测结果，对隧道围岩应力分布特征、围岩模量的分布特征、围岩应力集中区向深部转移特性以及开挖方式对围岩松弛区影响进行分析。研究结果表明：（1）梅花山隧道是以构造应力为主的高地应力区；（2）围岩的应力集中区向深部发生了转移，水平孔应力集中区范围为5.9～11.9 m，铅直孔应力集中区范围为7.9～15.9 m。围岩应力集中区向深部转移后，其应力集中度大为降低，水平孔最大主应力集中度为1.87倍，铅直孔最大主应力集中度为1.23倍。（3）采用光面爆破隧道壁松弛范围为0～5 m，底板没有采用光面爆破松弛范围为0.0～7.2 m。松弛区相同深度水平孔岩体模量值及应力值均比铅直孔岩体模量值及应力值大。应力峰值的转移，改变了围岩应力场分布规律，为隧道支护提供一种思路和方法，具有很好的工程应用价值。

岩体变形模量随深度的变化关系

针对花岗岩，使用岩石力学参数管理系统ＲＯＭＥＤＡ（ＲｏｃｋＭｅｃｈａｎｉｃｓＤａｔａ）中的数据，推导了岩体变形模量随深度的变化关系，并把这种关系应用到三峡永久船闸边坡岩体变形模量的预测中。

水电工程岩体变形模量与波速相关性研究及应用

水电工程常常用原位岩体承压板法变形试验的变形模量E0与对应部位岩体的纵波速度VP之间的关系来确定大范围及深部岩体宏观变形参数,E0-VP的相关性与试点的地质代表性、测试方法、试验数量、选用的函数关系等有关。介绍建立E0-VP关系的试验方法及影响因素,以典型工程为实例,从试验数量、地质代表性、试验条件及函数关系4个方面研究E0与VP之间的相关性及对宏观变形参数的影响程度,分析国内10多个水电工程建立的E0-VP关系特点及一般规律。研究表明,在考虑主要影响因素后,建立的E0-VP关系具有一定的普遍性和适用性。对评价不同勘探阶段大范围岩体和深部岩体变形参数具有十分重要的工程意义。

岩体变形模量偏最小二乘回归与神经网络关联性研究

偏最小二乘回归不直接考虑因变量与自变量回归问题,而直接提取与系统有关的新的综合变量,并能利用交叉原理确定成分个数,尤其在分析单因变量与多自变量间关系上,其所得结果更为满意;人工神经网络具有自适应学习和记忆能力,尤其是3层BP网络模型。把这两者相关联,以岩体变形模量为因变量,岩石比重等7个因素为自变量,分析研究了焦作—晋城高速公路试验资料,所得拟合值与实测值误差最大为5.43%,较偏最小二乘法回归分析19.07%的误差好了许多。该方法为参数选取找到了一条新的途径。

基于GSI系统的岩体变形模量取值及应用

在分析岩体的变形特性时,岩体变形模量是一个非常重要的参数,一般要通过现场试验来确定。但利用现场试验直接确定岩体变形模量时,具有时间长、代价高以及试验结果可靠性差等缺点。E.Hoek利用地质强度指标GSI,通过大量现场试验数据的分析研究,建立一种新的估算岩体变形模量的公式。分析这种最新计算岩体变形模量的方法,并通过对岩体结构特征和结构面表面特征的定量描述,对GSI系统进行量化取值,特别对岩体体积节理数Jv的取值进行深入分析。最后通过实际工程的运用,研究应用这一方法的具体过程。最后通过与现场试验结果进行对比,分析这一方法的合理性。

基于因子分析的BP神经网络在岩体变形模量预测中的应用

岩体变形模量是研究岩体变形特性的重要参数,它对工程岩体稳定性评价与优化设计具有重要意义。本文提出了基于因子分析的BP神经网络预测岩体变形模量的方法。以西藏某水电站为例,在现场调查、室内外试验的基础上,建立了48组包括密度、吸水率、纵波波速、单轴抗压强度、岩块变形模量以及泊松比等因素的数据库,采用因子分析法对6个影响因素进行分析,可得3个公共因子,该3个公共因子作为神经网络的输入参数,采用BP神经网络进行预测。结果表明:利用因子分析法可降维输入数据,消除BP神经网络中由于输入数据太多而影响数据处理速度的缺陷;把因子分析法和BP神经网络结合进行岩体变形模量的预测,可使预测精度提高;该研究思路不仅对岩体变形参数的预测是一个有益的尝试,而且对类似岩土工程问题的预测也有借鉴意义。

不同风化程度岩体弹性模量的确定方法研究

岩体弹性模量的确定是国内外岩石力学界研究的热点课题。采用损伤力学、声波测试方法与Monte-Carlo模拟技术,从理论上推导出估算不同风化程度岩体弹性模量的方法,并将该方法应用于贵州省鱼简河水库拱坝地基弹性模量估算中。通过与原位试验结果对比分析,说明利用该方法所确定的弹性模量比较接近岩体的实际弹性模量。结果表明,对于一些大型工程的初步研究阶段,当需要对岩体弹性模量作出初步判断时,可以利用Monte-Carlo模拟技术与室内岩块试验的方法估算不同风化程度岩体的弹性模量。

灌浆前后岩体弹性模量的检测

采用钻孔弹性模量计对三峡F2 15断层带灌浆试验不同时期的岩体弹性模量进行了测试 ,测试值反映了灌浆前后断层带岩体弹性模量值的变化 。

基于应变耦合渗流模型的裂隙岩体弹性模量研究

原地直接测定裂隙岩体的弹性模量Em,由于各种原因,在工程实践中往往有一定的困难。作为一种替代方法,通常人们利用实验室测得的岩石弹性模量E来确定裂隙岩体弹性模量Em。提出的耦合应变渗流模型,建立了裂隙岩体中裂隙与岩块在应力作用下的变形协调和应力平衡关系,通过考虑裂隙岩体中地下开挖体涌水量大小可直接反映裂隙的贯通情况和密度大小这一事实,用地下开挖体涌水量大小和岩体弹性模量折减系数Rm来计算岩体弹性模量。为计算岩体弹性模量提出了一个可能的新途经。该模型的结果与实际数据吻合良好。

基于统计本构关系的岩体弹性模量特征及影响因素分析

结构面是影响岩体弹性模量的主要因素。基于岩体结构面参数统计,结合岩体应变能推导出的节理岩体本构关系,能够真实地反映岩体弹性模量的弱化和各向异性。在此基础上,以吉图珲铁路隧道围岩为例,研究了岩体弹性模量特征及影响因素。结果表明,该岩体弹性模量的弱化和各向异性程度随应力轴线与结构面法线的夹角而变化,并在夹角值为54.5°时达到最大;同时,岩体弹性模量的弱化与结构面内摩擦角和黏聚力成反相关,与结构面平均半径和密度呈正相关。当结构面半径超过3 m时,岩体弹性模量弱化趋于稳定。应力环境对弹性模量同样有影响,围压的增大,可使岩体弹性模量增大,同时减小了其各向异性和弱化的程度。当围压达到2.32 MPa时,各向异性及弱化现象消失。

BQ岩体质量分级与坝基岩体变形模量关系

总结了已有利用岩体质量分级估算岩体变形模量的各种方法,讨论了其应用条件及预测结果,并根据已有研究成果及黄河上游两座电站的55组实测数据,建立了几个利用岩体工程分级[BQ]估算岩体变形模量的公式。通过估算结果的对比分析,阐明了各种方法预测结果的异同,并推荐了用来估算岩体变形模量的公式。

岩体变形模量的分形特性

岩体变形模量是评价岩体性质的重要参数,具有十分重要的工程实践意义,但由于岩体条件和力学性质十分复杂,岩体变形模量的求取很困难.为此运用分形理论探讨了岩体变形模量的特征,发现岩体变形模量与分形维数之间具有较好的统计线性相关性,得出了二者之间的相关关系,为岩体变形模量的取值找到了一条新的途径.

基于π定理的裂隙岩体弹性模量研究

岩体弹性模量E_m是工程实践中关注的因素,但直接测定E_m有一定的困难。岩体中的裂隙发育情况对E_m有很大的影响,往往裂隙间距和隙宽决定了E_m的大小。岩体环境中充满地下水,岩体中的裂隙主导了地下水的流动,其渗流特性决定了自由面渗流量的大小。通过π定理建立了自由面渗流量与E_m之间的联系,推导了渗流量和E_m的函数关系式,利用有限元法计算了采空区自由面渗流量,通过改变π参数绘制了反映渗流量和E_m关系的曲线图,在已知渗流量的情况下查阅该图可以快速计算E_m。给出了一个矿山实例,计算了该矿山岩体的弹性模量,计算结果与实际数据吻合,验证了此方法的准确性。

地下洞室围岩变形监测及岩体弹性模量反推法初探

从工程实例出发，介绍了围岩变形监测断面的布设方式、位移监测结果及其对设计与施工的指导作用。然后，利用实测岩体位移，采用有限元法，反算出岩体的平均弹性模量，并初步探讨该计算结果的可靠性。

基于纵波波速值的岩体质量分级及变形模量估算

岩体质量分级是经验设计的基础,被广泛应用于岩体工程中。但岩体级别或岩体质量指标往往包含众多影响因素,在实际工程中获取各影响因素的完整资料是非常困难的。应用已有研究成果及西藏某水电站的实测数据,建立了利用岩体纵波波速Vp值估算岩体质量分级方法的公式。并在此基础之上,对CSMR值与岩体变形模量Em的相关性进行讨论,建立经验估算公式,对目前国际上通行的估算岩体变形模量的经验方法进行了补充,以达到更为简便、直观、快速地预测岩体力学参数目的。

基于支持向量机回归的岩体变形模量预测

岩体变形模量是表征岩体变形特性的最重要参数之一,其获取手段有室内试验与现场试验法、经验关系法、数值模拟法、人工智能预测方法等。人工智能预测方法中常用的是神经网络方法,但神经网络易陷入局部极小值和过学习而导致低精度,支持向量机回归(SVR)方法能有效地避免神经网络的以上缺陷,并在小样本、非线性预测方面具有较大优势,但目前SVR应用于岩体变形模量预测的研究较少。以某水电站坝址区英安岩的试验数据为依托,采用灰色关联分析筛选出与变形模量最相关的纵波波速作为输入变量。在此基础上,以3个国内的水电站为例,分别建立相应的以实测纵波波速作为输入变量的粒子群算法优化-支持向量机回归(PSO-SVR)变形模量预测模型,同时,通过与BP神经网络(BP-NN)、RBF神经网络(RBF-NN)2种预测方法进行对比,对比分析表明SVR模型具有更高的预测精度,预测效果较好,说明PSO-SVR方法更适用于岩体变形模量预测。

基于蒙特卡罗法的岩体变形模量统计特征及参数权重分析

经验公式估算岩体变形模量是岩体工程中常用方法之一,在岩体分级系统中出现了很多的经验估算公式,但对于不同经验估算公式计算结果的统计特征与自变量权重分析报道较少。采用蒙特卡罗随机抽样法,基于地质强度指标GSI(geological strength index)系统地分析岩体变形模量估算公式计算结果的统计分布特征及其自变量的权重,讨论不同扰动因子条件下的岩体变形模量统计分布规律及其自变量权重的变化规律。结果表明,扰动因子对各种岩体变形模量统计分布模型均值的影响各异,对Hoek公式得出的岩体变形模量统计模型均值的影响最大,质量好的岩体变形模量受到的影响比质量差的岩体小。

用套筒致裂法测试岩体应力反弹性模量与讨论

在改进套筒致裂装置性能的基础上，使压力-体积曲线的记录与处理得到改善，对潘三矿东采区的测试实践表明，得出的压力-体积曲线较好地反映了钻孔围岩随内压增加所表现出的力学性质。还探讨了如何通过改进套筒致裂技术来实现由围岩应力测试发展到原岩应力测试以及围岩损伤区的测定。

岩体结构特征与岩体变形模量相关性研究

以Nam Ngum5水电站为背景,通过室内试验和现场原位试验分别确定岩石的弹性模量和岩体的变形模量,并引入岩体完整性系数Kv和结构面状态指标Kz,通过多元非线性回归理论,建立了岩体结构特征指标与岩体变形模量的关系式,具有较好的相关性。利用该公式估计了Ⅱ类和Ⅲ类围岩的岩体变形模量并于规范建议值进行对比,可满足规范要求,说明该方法可以确定质量较好岩体的变形模量。