隧道涌水量预测计算方法综述

预测隧道涌水量对于保障隧道施工安全、进度、洞室稳定和人身安全问题至关重要。国内外学者已提出多种预测方法,但是存在不同适用条件,根据隧道的水文地质条件选取恰当的方法能有效提高预测精度。对解析公式法、经验公式法、数值法、随机性数学模型预测法等多种涌水量预测方法进行了系统梳理和分析,通过对这些方法的基本原理及适用条件进行综合分析,讨论了当前涌水量预测方法存在的不足之处,并提出改进方向。结果表明:解析公式法应用简单,但结果偏差较大;经验公式法源于工程案例总结,适用于相似条件下隧道涌水量预测;数值法通过数学模型模拟,可以解决复杂水文地质条件下的涌水量预测,但对勘察设计阶段获取的水文地质参数提出更高的要求;随机性数学模型方法需要大量数据来保证结果的准确性;其他方法主要依赖于地理信息系统(GIS)技术、同位素分析法等手段,通过科学分析来识别并判断地下水量及其流动通道的地质特征,需要充分的数据支持和详尽的地下勘探结果作为依据。研究成果可为实际工程中选择合适的涌水量预测方法提供参考。

基于岩石地质本质性的碳酸盐岩单轴抗压强度预测

充分认识岩石的地质本质性是准确描述其物理力学特性的桥梁。岩石的地质本质性涵盖了岩石的物质性、结构性和赋存状态3个方面的内容。在综合考虑岩石上述3方面特征及其与单轴试验联系的基础上,以矿物组成、密度、纵波波速和含水状态为基本指标,采用回归和BP神经网络的方法对碳酸盐岩单轴抗压强度进行预测,并采用灰色关联分析法验证本研究所选用的预测基本指标的合理性。实例应用表明:本次采用的回归方法对该类岩石强度预测的最大误差为15.3%,BP神经网络方法预测的最大误差为8.5%。预测误差出现的原因为碳酸盐岩物质组成复杂,所选预测基本指标是实际情况的简化,同时泥灰质岩石所具有的膨胀性也导致实测和预测结果具有一定的差异。

基于P-I模型的爆炸载荷下波纹板防爆墙抗爆能力评估

以非线性有限元分析方法为基础,分析三种波纹板防爆墙在不同爆炸载荷下的动态响应及破坏机理,基于最大破裂应变准则,采用P-I模型,拟合三种类型波纹板防爆墙的抗爆评估P-I曲线,获取确定拟合不同防爆墙P-I曲线的统一经验方程形式,借助方差分析,进行波纹板防爆墙P-I曲线的参数影响性分析,基于最小二乘法,建立任意截面尺寸波纹板防爆墙P-I曲线的预测经验公式,结合实际案例,预测某截面尺寸下波纹板防爆墙的抗爆能力,并与实验实测值、单自由度理论模型进行对比。预测经验公式由于考虑应变率效应及局部响应效应,更具有准确性,其可用于快速、便捷地进行油气爆炸载荷下任意截面尺寸防爆墙抗爆能力评估,为工程人员初始抗爆设计、灾后后果评估提供参考。

Improved Correlations for Prediction of Viscosity of Iranian Crude Oils

Empirical equations for predicting the viscosity of Iranian crude oils above, at and below the bub-ble-point pressure were developed based on pressure-volume-temperature(PVT) data of 57 bottom hole samples collected from central, southern and offshore oil fields of Iran. Both statistical and graphical techniques were employed to evaluate these equations compared with other empirical correlations. The results show that the developed correlations present better accuracy and performance for predicting the viscosity of Iranian crude oils than those correlations in literature.