基于生成对抗网络的地铁盾构超前探测方法研究

发布时间：2020-07-05 02:03

【摘要】：盾构机(Tunnel Boring Machine,TBM)以其施工安全高效的特点被广泛应用于地铁隧道建设中,TBM施工过程中时常会遭遇塌方、突涌水、岩爆等工程地质灾害,为地铁隧道建设带来了严重的安全问题与重大的经济损失。因此,对TBM前方的地质条件进行超前探测是非常有必要的。针对TBM施工环境下的超前探测难题,本文采用聚焦激发极化盾构超前探测技术,引入生成对抗网络算法,对TBM前方不良地质体进行二维电阻率反演成像。具体的研究工作如下:(1)针对隧道钻孔电法超前监测(Bore-tunneling Electrical Ahead Monitoring,BEAM)系统空间分布信息利用率低而不能进行成像的问题,对BEAM系统的激励模式和测量模式进行改进,为掌子面前方地质状况的反演成像提供解算条件。(2)建立聚焦激发极化盾构超前探测的有限元正演数学模型,并运用Comsol数值模拟软件对异常体的大小、形状、位置、电阻率与测量电压之间的响应特征进行正演模拟,为进一步的反演成像提供先验信息。(3)针对线性电阻率反演算法依赖于初始模型以及成像实时性差的问题,提出一种基于生成对抗网络的二维电阻率反演成像方法,将正演模型得到的电压数据以及电阻率分布作为训练样本集,建立合适的生成对抗网络模型并进行训练,运用训练好的生成对抗网络模型对单个低阻异常体模型和多个低阻异常体模型进行二维电阻率反演成像测试,并与Gauss-Newton线性反演算法的成像结果进行对比。(4)根据相似性原理设计盾构超前探测物理模型实验平台,对改进BEAM法激励模式和测量模式的可行性以及基于生成对抗网络的盾构超前探测方法的可行性进行验证,为工程现场的超前地质探测研究提供理论与实验基础。
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U231;U455.43
【图文】：

结构示意图,突涌水,相对信息,人口密集

1图 1.1 TBM 结构示意图杂的地铁隧道开挖具有很大的不确定性，的相对信息点，难以查清 TBM 前方的整条件下进行施工，易遭遇突涌水、塌方等于人口密集城市地下的挖掘尤其危险），如发生在 2018 年的两起 TBM 施工隧道事

场分布,超前探测,施工环境,激发极化

掌子面前方地质情况可以给 TBM 刀头和推力的选择提地质灾害进行处理。因此对 TBM 施工环境下的地质状作效率，尤为重要的是可以避免隧道挖掘过程中的人物理探测方法已经被应用于 TBM 施工环境中的超前探和电磁波对 TBM 前方的地质状况进行成像。在过去的BM 上的超前探测技术已经被用于工程项目中，并且已实施和基础研究的细节极其有限，一些方面还没有得占据了隧道掌子面后方的绝大部分空间，并且 TBM 中对电磁场干扰巨大，导致大部分超前探测技术难以适最常用的一种地球物理探测方法，通常以介质之间的导与研究人工电场分布来实现探测目的；而激发极化法是同介质之间的激电效应差异为物质基础，以观测与研究。相比其他超前探测方法，激发极化法的突出优势表现溶洞等异常地质体会导致围岩的导电性等物理参数发生岩爆、突涌水等地质灾害的监测提供了物理基础。

【参考文献】