深圳复合地层Φ7m盾构掘进参数与地层相关性研究

发布时间：2017-09-10 17:30

  本文关键词：深圳复合地层Φ7m盾构掘进参数与地层相关性研究

  更多相关文章： 盾构 掘进参数 复合地层 相关性分析 预测模型

【摘要】：我国华南沿海城市广泛分布有软硬不均的复合地层,盾构隧道在这类复合地层的施工存在很大的困难。深圳地铁11号线车公庙站～红树湾站(车～红区间)和南山站-前海湾站(南～前区间)首次采用国产Φ7m土压平衡盾构进行施工,本文在收集和整理这两个区间工程地质资料和盾构掘进参数的基础上,对盾构掘进参数与地层参数的相关性进行了研究,主要研究内容和取得的成果如下：(1)通过调研车～红与南～前两个区间的地勘资料,查明了隧道穿越的主要地层及分布,并对隧道沿线的人工堆积层、软弱土层、液化砂层、残积土层、差异风化复合地层、微风化岩突起、硬岩地层、断层破碎带、球状风化孤石等不良地层进行了详细统计,分析了不良地质条件对盾构施工的影响。(2)根据研究需要确定盾构掘进参数的选取方法,对车-红和南～前两个区间的主要掘进参数进行了选取和统计,分析了盾构掘进参数在各种不良地质条件下的变化规律,得到了不同地层条件下的盾构掘进参数的合理控制范围。(3)选取隧道穿越的典型复合地层,对比分析了复合地层条件下盾构推进速度、推进压力、总推力、土仓压力、刀盘扭矩、刀盘功率、刀盘转速和贯入度的变化规律。(4)在分析各主要掘进参数相关性和影响盾构掘进地质因素的基础上,提出了推进速度的预测模型,建立了盾构掘进参数与埋深的关系：通过提出地层复合比的概念,探讨了复合比与掘进参数的关系。(5)选择典型断面地层参数检验了现有掘进参数预测公式的可靠性,采用BP人工神经网络方法建立了盾构掘进参数预测模型,基于依托工程区间典型地段的地层参数,用所建立的模型预测了复合地层条件下盾构掘进参数并对预测结果进行了评价。本文研究成果可为同类地层条件下07m盾构机的地质适应性评价和掘进施工提供重要指导。
【关键词】：盾构 掘进参数 复合地层 相关性分析 预测模型
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U455.43
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 引言12-40
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 国内外研究现状13-27
• 1.2.1 盾构法发展及应用简况13-15
• 1.2.2 复合地层简介15-17
• 1.2.3 掘进模式与掘进参数17-25
• 1.2.4 人工神经网络方法的应用25-26
• 1.2.5 小结26-27
• 1.3 依托工程简介27-37
• 1.3.1 车公庙站-红树湾站区间27-30
• 1.3.2 南山站～前海湾站区间30-32
• 1.3.3 Φ7m复合式土压平衡盾构机配置32-37
• 1.4 研究目的及意义37
• 1.5 研究内容及方法37-39
• 1.5.1 主要研究内容37-38
• 1.5.2 研究方法及技术路线38-39
• 1.6 论文创新点39-40
• 2 依托工程地质条件调查与分析40-66
• 2.1 依托工程盾构区间隧道穿越地层长度统计40-42
• 2.2 隧址不良地质条件调查42-62
• 2.3 不良地质对盾构施工的影响分析62-64
• 2.4 本章小结64-66
• 3 复合地层盾构掘进参数选取与统计66-110
• 3.1 盾构掘进参数的选取方法66-68
• 3.2 车-红区间掘进参数整理统计68-104
• 3.2.1 残积土层68-71
• 3.2.2 差异风化71-77
• 3.2.3 球状风化孤石77-84
• 3.2.4 人工堆积层84-91
• 3.2.5 软弱土层91-94
• 3.2.6 微风化岩突起94-100
• 3.2.7 液化砂层100-104
• 3.3 南～前区间掘进参数整理统计104-108
• 3.4 本章小结108-110
• 4 复合地层盾构掘进参数变化规律分析110-146
• 4.1 主驱动推进压力110-114
• 4.2 主驱动推进速度114-117
• 4.3 主驱动总推力117-120
• 4.4 上部土仓压力120-123
• 4.5 中部土仓压力123-127
• 4.6 下部土仓压力127-131
• 4.7 刀盘扭矩131-134
• 4.8 刀盘功率134-138
• 4.9 刀盘转速138-141
• 4.10 刀盘贯入度141-145
• 4.11 本章小结145-146
• 5 复合地层盾构掘进参数与影响因素相关性分析146-186
• 5.1 盾构掘进参数之间相关性分析146-151
• 5.2 推进速度与掘进参数间的相关性建模151-170
• 5.2.1 模型的建立151-166
• 5.2.2 模型的验证166-170
• 5.3 地质影响因素170-183
• 5.3.1 掘进参数与隧道埋深关系170-178
• 5.3.2 地层复合比与掘进参数的关系178-183
• 5.4 本章小结183-186
• 6 复合地层盾构掘进参数预测与分析186-218
• 6.1 现有公式预测能力评估186-201
• 6.1.1 总推力186-190
• 6.1.2 刀盘扭矩190-194
• 6.1.3 土仓压力194-201
• 6.2 BP神经网络方法预测201-216
• 6.2.1 BP神经网络201-204
• 6.2.2 BP神经网络输入输出参数的选择204-206
• 6.2.3 BP神经网络模型的建立206-207
• 6.2.4 依托工程实际掘进参数预测分析207-216
• 6.3 本章小结216-218
• 7 结论与展望218-222
• 7.1 结论218-219
• 7.2 展望219-222
• 参考文献222-226
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果226-230
• 学位论文数据集230

，

本文编号：825657