隧道地质数字钻进精细化识别方法研究

发布时间：2018-10-18 12:30

【摘要】：我国基础设施建设中有大量隧道工程,隧道的突水涌泥灾害严重的限制了施工进程,由于隧道掌子面前方地质体不明、勘察资料根本不能完全准确反映施工前方的地质情况,给现场施工带来很大盲目性,因而经常出现难以预知的地质灾害,包括突水突泥在内的坍塌、岩爆和有害气体等,隧道开挖导致的工程灾害具有无法选择性、多元性、难治理性及突发性,万一灾害发生,轻则冲毁机器、器材,淹没隧道,正常施工中断；重则引起重大人员伤亡,造成巨大经济损失,甚至部分地下工程会因此被迫改线或停建,成为了严重影响施工进程的因素。常规的钻孔取芯岩土工程勘察手段费时、费力、成本极高,而地球物理探测方法存在信息解译不确定性与多解性的缺点,且一种物探方法无法同时解决界面识别、不良地质体识别和围岩分级问题。针对以上难题,提出了隧道地质数字钻进精细化识别方法,以探寻钻进参数与地层信息之间的相关性指标为主线,以可钻性指标、钻进能量和钻进参数数据为核心,以仿生k-medoids算法和量子遗传-RBF神经网络为方法,以参数采集系统的设计和数据的转换为基础,实现对地层的界面识别、不良地质体识别和围岩分级,并在工程实践中得到了检验和应用,取得了一系列的创新研究成果：(1)优化钻进能量转换公式,将忽略的钻头水功能量添加到钻进能量计算公式中,同时考虑到钻进比功和机械比能在反映岩石可钻性时存在的误差,为了更为准确的反映岩土体的客观实际情况,提出了加权比功概念,并用功效系数法和粗糙集理论,确定了加权比功公式中的权重值,定义了加权比功公式。(2)设计了数字钻进信息采集系统,改进了实验载体钻机中的参数采集装置,重新设计了钻进深度、钻进速度、扭矩、压力和转速等参数的采集方法,改进了数据转换系统,采用DSP微处理器进行钻进信息的数模和模数转换,并基于钻进能量和加权比功概念生成可利用的数字钻进能量信息,同时建立数字钻进信息存储及分析系统,实现对数字钻进信息的存储和分析。(3)利用基于钻进速度-转数-推进力耦合的可钻性指标的界面识别方法,将采集的地层深度、钻进速度、扭矩、转速和推进力等钻进信息进行分析处理,得到了钻探地层内的界面信息,并结合地质分析,确定了界面之间的围岩风化程度等级和围岩岩性。(4)针对数字钻进信息采集系统得到的大量数据,利用数字钻进能量理论将其转换并生成钻进能量和加权比功数据集,然后采用仿生k-medoids聚类算法,将大量的钻进能量和加权比功数据进行聚类分析,高效准确地对不良地质体进行了识别。(5)针对围岩分级问题,基于量子遗传-RBF(径向基函数)神经网络算法,提出了数字钻进围岩分级方法,此方法以数字钻进技术为基础,从钻进参数中提取有用信息,构建围岩分级指标体系,并采用量子计算原理对遗传算法进行改进,通过量子位编码和量子旋转门更新种群,以此来确定RBF神经网络的参数,建立了基于量子遗传算法-RBF神经网络的围岩分级系统。(6)针对青岛胶州湾隧道F4-4断层,开展了不良地质数字钻进精细化识别方法研究,利用数字钻进系统采集的钻进速度、扭矩、转速、推进力、钻进能量和加权比功等参数,实现了对隧道F4-4断层内部的界面识别、不良地质体识别和围岩分级。
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【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U455;U452.11

【参考文献】