小转弯曲线隧道TBM选型与掘进姿态调控方法

小转弯隧道施工时全断面隧道掘进机(full-section tunnel boring machine,TBM)的选型设计和掘进姿态控制具有特殊性,目前还缺乏通用的理论依据和指导方法。针对此问题,首先,对传统类型TBM小转弯选型进行研究,结合已有项目数据和几何模拟,确定传统类型TBM能适应的最小转弯半径。然后,对双盾敞开式TBM的推进系统和导向系统进行针对性设计,通过分析双盾敞开式TBM推进系统结构和实际施工,提出转弯时双盾敞开式TBM推进油缸内外侧行程差值的理论计算方法和施工过程中的姿态调控方法。最后,得出如下结论:1)当隧道转弯半径小于200 m时,敞开式TBM适应难度较大,需要采用双盾敞开式TBM;2)结合抚宁抽水蓄能电站项目实际施工情况,提出的双盾敞开式TBM的理论计算方法和姿态调控方法确保了转弯段隧道的轴线偏差在要求范围内。

TBM隧道岩石可掘性评价指标及其应用研究综述

TBM(Tunnel Boring Machine)掘进施工成本中,刀具的磨损占比很高,这通常是由于TBM的刀具设计与岩石强度及硬度不匹配。因此需要对TBM隧道岩石进行可掘性评估,为刀具设计及施工参数确定提供依据。岩石可掘性评价在TBM围岩分级、掘进效率预测等方面十分重要,是评估TBM施工效率与成本的关键,但隧道TBM开挖过程中岩石可掘性的评价通常相当复杂,需要考虑许多参数,且至今国内外对可掘性这一指标尚未有标准化定义。通过文献检索,本文针对可掘性指标的定义,可掘性的研究应用等方面研究进展进行综述。结合已有的研究成果,对TBM可掘性未来的研究方向进行了展望。

天山胜利隧道出口端“胜利号”TBM掘进至中点

12月5日,天山胜利隧道建设取得重大进展,出口端服务隧道“胜利号”TBM硬岩掘进机顺利掘进至中点11028米,为乌尉高速建设目标实现奠定坚实基础。天山胜利隧道作为新疆乌尉高速公路的“咽喉”工程,全长约22.13公里,是世界在建最长高速公路隧道。

小断面土石组合地质条件下TBM施工围岩可掘性分级识别

围岩可掘性分级以及识别研究对隧道掘进机(TBM)高效率施工及智能化控制意义重大。依托南水北调安阳市西部调水工程TBM施工实际数据,利用掘进性能综合指标单位贯入度推力(FPI)、单位贯入度扭矩(TPI)建立了小断面土石组合地质条件下TBM施工围岩可掘性分级标准;提出了PCA-RF模型对围岩可掘性分级进行识别,并与BP、SVR和RF模型进行了比较讨论。结果表明:①建立的小断面土石组合围岩TBM施工可掘性分级标准是适用的,克服了土石组合围岩下传统围岩分类方法的局限性;②小断面土石组合围岩TBM施工可掘性分级PCA-RF识别模型的识别准确率达到了98.3%,高于BP、SVR和RF模型,可以满足工程施工需要。

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。

近海复杂地层下城市轨道交通TBM选型优化与掘进参数控制

[目的]为提高TBM(隧道掘进机)的地层适应性,解决青岛地铁2号线(以下简称“2号线”)西延段近海复杂地层下TBM选型的难题,需对TBM选型进行优化,并对其掘进参数进行控制。[方法]通过地质条件适应性、施工灵活度及掘进效率等方面,对适宜硬岩掘进的TBM类型进行了综合比选。针对2号线TBM掘进区间存在的穿越断裂破碎带、始发空间不足、小曲率半径施工及不具备吊出条件等工程难点,对TBM进行了优化设计。确定了不同等级围岩下双护盾TBM的推力、扭矩、刀盘转速及净掘进速率等参数的取值范围。[结果及结论]经综合比选,2号线西延段近海复杂地层选用DSUC型双护盾TBM施工。该型TBM具有良好的地层适应性,支护方式灵活多样,通过优化刀盘、盾体及后配套台车设计,改进始发、拆解、小曲率半径施工方案,完善超前加固及导向系统,使TBM应用更加经济合理。双护盾TBM在中硬岩层中掘进时,可适当增加推力和扭矩,以提高净掘进速率;而通过断层破碎带时应严格控制掘进参数,以减少对掌子面的扰动。

特长隧道TBM掘进施工技术研究

针对秦岭隧道复杂地质情况 ,采用TBM施工方法 ,对秦岭Ⅰ线隧道出口段的TBM掘进速度与地质、设备维护及管理的关系进行了分析 ,并提出提高工时利用率的方法 ,为敞开式TBM在我国隧道工程施工中的应用积累了经验。

全断面岩石隧道掘进机(TBM)施工超前处置技术综述与思考

TBM施工过程中遭遇的复杂地质条件越来越多,超前处置是减少和避免复杂地质条件下TBM施工过程中频繁卡机最可靠的途径。为此,结合TBM施工实践,从3个方面总结10项现有处置技术,用来应对破碎、软弱、富水、完整硬岩、岩爆等地质问题,分别为:1)在掌子面或掌子面前方施作的掌子面超前处置技术,包含刀盘清理脱困、掌子面超前注浆、地表注浆和人造节理4项措施;2)在护盾尾部或护盾后方施作的后置式超前处置技术,包含超前注浆、超前小导管加固和超前管棚加固3项措施;3)从适当位置施作的导洞法超前处置技术,包含小导洞法、迂回导洞法和超前导洞应力释放法3项措施。针对TBM施工超前处置,提出5个方面的思考和建议:1)减少TBM在不适宜地质洞段的施工占比;2)提高TBM工法的地质适应性;3)提高超前地质预报的准确性和及时性;4)动态设计,合理决策;5)健全规范、标准、定额等管理体系,促进TBM科学应用与推广。

TBM掘进速率区间预测Bootstrap-IHHO-BiLSTM模型

针对现有隧道掘进机(TBM)掘进速率预测模型多采用点预测模型,缺乏考虑因模型结构主观选择、模型参数随机设置和数据随机噪声等导致的不确定性问题,本文提出基于Bootstrap方法和改进哈里斯鹰优化双向长短时记忆网络(BiLSTM)的TBM掘进速率区间预测模型。首先,建立基于改进哈里斯鹰(IHHO)优化BiLSTM网络的TBM掘进速率点预测模型,揭示稳定段掘进速率与上升段刀盘推力、扭矩、转速等掘进参数之间的相关性和时间依赖性;其中,采用基于混沌映射、参数非线性化和混沌搜索策略改进的哈里斯鹰算法对BiLSTM网络超参数进行优化,提高建模效率和精度。进一步地,采用Bootstrap方法对模型不确定性和数据中的随机不确定性进行量化,获得清晰可靠的预测区间。将所提模型应用于引汉济渭秦岭隧洞工程中,开展I~III类围岩条件下的TBM掘进速率区间预测,并将结果与BiLSTM-HHO模型、BiLSTM模型、BP神经网络模型对比,证明了本文模型的优越性。

硬岩掘进机(TBM)在我国隧道施工市场的推广应用

TBM是目前长大隧道施工最先进的大型工厂化成套设备,具有安全、快速、环保等诸多优势,在发达国家已经成为隧道施工的首选设备,但在我国却一直无法大范围推广应用,对于提升我国隧道施工技术水平极为不利。透过TBM在我国的应用现状,分析存在的问题,探讨其未能大范围推广应用的原因,探索出推广应用TBM法施工的措施,并提出正确对待TBM的适用范围、合理降低设备成本、科学筹划工期、编制合理的工程造价等建议。

隧道掘进机(TBM)掘进时的岩石特征判定问题

】为了进一步提高秦岭隧道掘进机的掘进速度，发挥其更大效益，需要尽快解决掘进中出现的一些问题，包括刀圈磨耗过快的问题。从深入了解围岩特征入手，进行地质有关问题的研究，应是解决问题的有效途径。

高海拔隧道施工粉尘运移特性及通风系统布置研究

为了降低高海拔隧道掘进机(Tunnel Boring Machine, TBM)在施工过程中产生的粉尘污染并进一步提高通风除尘效果,进而改善作业人员工作环境,研究以某高原TBM施工隧道为研究对象,利用流体仿真模拟软件Fluent对长压短抽方式下不同送风风管、除尘风管位置和抽压比参数进行计算,并将模拟结果与经验公式进行比较,分析粉尘在隧道内的运移特性。研究结果显示:长压短抽通风系统下的粉尘会在风流作用下向除尘风筒一侧运动,其中大部分粉尘会经过除尘风筒排出隧道外,小部分粉尘会在除尘风筒与隧道壁处形成聚集,且隧道内的机械设备对粉尘扩散有阻碍作用;当送风管口在距离掘进面约17 m时,隧道后程粉尘质量浓度较大,在距掘进面20 m处,隧道内的沿程粉尘质量浓度较小;当除尘风管在距掘进面12 m时,隧道内沿程粉尘质量浓度相对较大,作业环境恶劣。其中,作业人员集中区域的粉尘质量浓度最高,可达65.44 mg/m3,在距掘进面6 m位置处时,隧道环境较好。与抽压比为0.5相比,抽压比为0.8时隧道沿程粉尘质量浓度降低50%,除尘效果达到最佳。研究结论可为类似高原地区大断面TBM施工通风方案设计提供科学参考。

穿越连续破碎地层开敞式TBM改造技术研究与应用

开敞式TBM法施工输水隧洞,因设备局限性及断面尺寸受限,设备对复杂地质适应性较差,一直是工程界的难题,不仅存在重大安全隐患,常有塌方、突水突泥,甚至卡机等灾害发生,严重影响工程安全。以北疆重大调水工程TBm^(3)-2段为例,当开敞式TBM穿过复杂地质段时出现的撑靴部位踩踏坍塌、岩块进入刀盘卡机及围岩变形将护盾抱死卡机等情况,工程采用对开敞式TBM进行改造为开敞式+护盾式双模式TBM,改造后的TBM极大缩短了现场工期,具有保障现场施工安全、高效、智能、环保等优势。

不同围岩与掘进参数下的TBM主梁振动特性

依托新疆某水利隧洞重大工程在掘全断面岩石隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM),开展不同工况下的TBM主梁振动现场试验。通过时域和频域全面分析了TBM在不同围岩不同掘进参数下的主梁振动特性。研究结果表明:主梁振动加速度的变化能够准确反应TBM的启动、稳定掘进、停止、换步工作循环过程;主梁振动随着激励振源距离的增大呈波动性衰减,但是轴向的振动波动较小,衰减幅度为36.68%,横向次之,竖向衰减程度最大,高达81.88%;破岩推进力引起的主梁竖向振动大于轴向和横向的振动,轴向加速度有效值波动范围为-5~5 m/s^(2),横向为-3~3 m/s^(2),竖向为-10~10 m/s^(2),地质条件(岩体完整性K v、单轴抗压强度UCS等)对主梁振动有较大影响;TBM的关键掘进参数刀盘转速(n)、贯入度(P)、推进力(F)与主梁振动具有显著的相关性;主梁的振动频率一般分布在150 Hz以下,不同工况下,3个方向上可能会在某些频率点同时出现峰值,表明不同方向上存在耦合振动。现场测试揭示了不同工况下TBM主梁振动的特性与规律,为TBM的主梁结构设计、掘进参数优化以及地质条件感知识别等提供了试验数据和理论依据。

基于数值仿真的复杂岩体TBM掘进性能评估模型

为了评估全断面隧道掘进机(TBM)在复杂岩体环境中的掘进性能,本文提出了基于数值仿真的全断面TBM掘进预测模型。首先,采用4D-LSM和DDA耦合模型数值重现工程尺度完整岩体和节理岩体的TBM掘进测试过程,分析全断面TBM掘进过程中刀盘的力学响应和岩体的破坏特征;其次,研究节理间距、节理方向、岩体单轴抗压强度以及脆性指数对可钻性指数的影响;最后,引入单神经元对数值仿真预测模型进行修正,并与岩体特征模型进行对比分析,验证基于数值仿真的全断面TBM掘进性能预测模型的适用性。研究结果表明:TBM在低强度、高脆性以及节理发育的岩体中掘进效率更高,当节理面与TBM掘进方向之间的夹角为60°~75°时,最有利于TBM的运行。基于数值仿真的TBM掘进性能预测模型提供了一种经济、灵活的可用于评估复杂环境中TBM施工性能的方法。

全断面隧道掘进机(TBM)切割圈的研制

叙述了盘形滚刀切割圈在选材及各项加工工艺方面的试验过程。结果表明 。

隧道掘进机滚刀破岩动态荷载理论模型及试验研究

滚刀荷载的动态信息(如峰值荷载、增长速度以及频率等)对保持全断面隧道掘进机系统稳定、控制刀盘振动等至关重要。目前的破岩力预测公式不足以满足刀盘受力及振动的求解需要。因此,基于离散化建模思路,将传统空腔膨胀理论的一维贯入运动扩展至高维度的回转破岩中,对岩体参数及操作参数对荷载特性的影响进行了研究。并通过多组全尺寸回转破岩试验进行验证。结果表明:安装半径、转速以及贯入度的增大使单位时间内滚刀挤压的岩体体积增多、密实核边界速度升高,导致侵岩荷载的增长速度及频率均升高,荷载变化及刀盘振动更加剧烈。岩体强度的增大会导致荷载峰值及增长速度升高、频率降低。所建立的回转破岩动态荷载理论模型与试验结果相差5%以内,验证了该模型的准确性。

基于LSTM-GRU模型的TBM掘进参数时序预测研究

隧道掘进机(TBM)施工效率对于地质条件的高度敏感性,以及TBM设备智能控制并最终实现无人驾驶,都对在复杂地质条件中精准预测TBM掘进参数提出了更高要求。为精准预测不同等级围岩下TBM的掘进速度、总推力、刀盘转速和刀盘扭矩,基于向原始数据学习和向误差学习的双学习机制,建立了掘进参数时序预测模型LSTM-GRU,并对某引水工程隧洞TBM施工实例进行了计算分析,验证了模型的有效性。最后选用决定系数R 2、均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差等4个参数,分别与广义回归神经网络GRNN、长短时记忆网络LSTM以及门控循环网络GRU的预测结果进行比较分析,结果表明,Ⅱ级围岩和Ⅲ级围岩下,LSTM-GRU模型的预测精度更高。研究结论可为隧洞工程TBM施工控制提供参考。

地铁施工物化阶段TBM区间碳排放核算与减排

目前,国内外对土建工程碳排放的研究主要集中在住宅、办公建筑领域,对地铁建设工程碳排放的研究较少。为计量地铁TBM区间土建工程物化阶段碳排放,识别其排放特点,运用碳排放系数法建立了包含TBM区间土建实体、建造配套设备、运输施工机具、周转材料、劳动力在内的系统边界,将物化阶段划分为建材及预构件生产、建材及预构件运输、现场施工三个环节对碳排放进行计量。对碳排放因子进行了定义选取,构建了TBM区间各环节碳排放的计量模型并对青岛地铁典型TBM工段进行了案例分析,得到物化阶段三个环节的碳排放强度分别为4875.87 tCO_(2)/km、49.54 tCO_(2)/km、1780.04 tCO_(2)/km,总碳排放强度为6705.45 tCO_(2)/km。通过情景假设法,得出地铁TBM区间再生建材的使用可以带来1.21%~2.43%的减排效益。

复合地层小直径隧道掘进机掘进速度区间预测

合理准确预测隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM)的掘进速度是实现TBM智能化控制的关键问题之一,复合地层小直径TBM施工的不确定性较常规地质条件更强,而传统预测方法对施工过程的不确定性考虑不足。在此通过引入区间预测方法,提出基于4种不同Bootstrap方法结合KELM-ANN模型的TBM掘进速度区间预测模型,并以南水北调安阳输水隧洞工程为例,选取142组工程实测数据验证区间预测模型的有效性。研究结果表明:基于Rademacher分布建立的模型预测结果优于其他3种方法,不仅可以得到较好的点预测结果,还可以构造出较为清晰可靠的区间将掘进速度实测值完全包络在内;随着置信水平的提高,区间可容纳的不确定性和风险也逐渐上升,通过变化区间宽度,能较好地量化和解释TBM施工过程中的不确定性因素对掘进速度的影响。研究结果可为TBM掘进性能预测和掘进参数优化提供参考。