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鹫峰山隧道涌水量预测预报研究

发布时间:2017-09-24 18:03

  本文关键词:鹫峰山隧道涌水量预测预报研究


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【摘要】:随着国民经济的飞速发展,大量山区铁路越岭隧道的建设,隧道修建及运营过程中涌水地质灾害已经成为铁路勘察设计阶段需要重点考虑的问题之一,而隧道可能涌水的区段和涌水量大小的预测计算是这一问题的关键之所在。同时,这一问题也是国内外学者和专家长期致力的一项重大研究课题。本文依托中铁第四勘察设计院集团有限公司项目新建衢州至宁德铁路,在隧道勘察和施工期间进行长期监测,收集鹫峰山隧道所处区域的相关基础资料,并在研究衢宁铁路特长隧道水文地质结构模型,地下水流系统模型,地下水动力模型的基础上建立水文地质概念模型,确定了各区段正常涌水量和最大涌水量适用公式;随后将水文地质概念模型转化为合理的地下水渗流数学模型,通过MODFLOW建立并解算模型,预测隧道涌水量。最后对比分析计算结果,研究计算结果差异的原因,确定并论证隧道涌水量预测计算模型的合理性。本次研究选用了适用于隧址区的地下水流模型,计算的鹫峰山隧道涌水量为35484m3/d,单位长度最大涌水量为1236.2 m3/d,通过对比分析数值计算结果和理论解析法的计算结果以及现场监测结果,MODFLOW软件能够较为准确预测的该隧道的涌水量。隧道进出口和浅埋段可以采用地下水动力解析法和数值模拟法法预测隧道的正常涌水量,利用地下水动力解析法预测隧道最大涌水量;深埋季节变化带建议采用数值模拟模型预测隧道正常涌水量。
【关键词】:涌水量预测 地下水数值模拟 深埋隧道 地下水动力解析法
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U456.32
【目录】:
  • 摘要6-7
  • Abstract7-11
  • 第1章 绪论11-16
  • 1.1 研究意义11
  • 1.2 国内外研究现状11-14
  • 1.2.1 水文地质学研究现状11-13
  • 1.2.2 隧道涌水预测的研究13-14
  • 1.3 研究内容、研究方法及技术路线14-16
  • 1.3.1 研究内容14
  • 1.3.2 研究方法14
  • 1.3.3 技术路线14-16
  • 第2章 隧址区自然地理和地质条件16-32
  • 2.1 工程概况16
  • 2.2 自然地理概况16-17
  • 2.2.1 地理位置及交通概况16
  • 2.2.2 地形地貌16-17
  • 2.2.3 气象水文特征17
  • 2.3 工程地质特征17-23
  • 2.3.1 地层岩性18
  • 2.3.2 地质构造18-23
  • 2.4 水文地质特征23-30
  • 2.4.1 地表水23-24
  • 2.4.2 地下水24-25
  • 2.4.3 水文地质分区研究25-30
  • 2.5 不良地质及特殊岩土影响及评价30-32
  • 2.5.1 不良地质30-31
  • 2.5.2 特殊岩土31-32
  • 第3章 隧道涌水量预测相关理论研究32-39
  • 3.1 隧道涌水量的影响因素32-34
  • 3.1.1 裂隙及裂隙网络32-33
  • 3.1.2 地质构造33
  • 3.1.3 大气降雨33-34
  • 3.1.4 埋深和隧道长度34
  • 3.2 隧道涌水量预测方法研究34-38
  • 3.2.1 水均衡法34-36
  • 3.2.2 地下水动力学法36-38
  • 3.3 小结38-39
  • 第4章 理论解析法预测隧道涌水量39-46
  • 4.1 降雨入渗法预测涌水量39-40
  • 4.2 地下水动力解析法预测涌水量40-45
  • 4.3 小结45-46
  • 第5章 数值模拟法预测隧道涌水量46-60
  • 5.1 MODFLOW简介46-47
  • 5.2 隧道涌水量数值模拟的基本原理与思路47-48
  • 5.3 隧道涌水量数值模拟方法48-49
  • 5.3.1 渗流微分方程48
  • 5.3.2 解算原理48-49
  • 5.4 网格划分49-51
  • 5.5 相关参数的确定51-52
  • 5.5.1 渗透系数51
  • 5.5.2 影响半径51-52
  • 5.5.3 边界条件的确定52
  • 5.5.4 降雨补给52
  • 5.6 初始渗流场及模型校验52-55
  • 5.7 模拟方案的确定55
  • 5.8 涌水量预测结果55-59
  • 5.9 小结59-60
  • 第6章 预测结果对比分析60-65
  • 6.1 预测结果的综合分析60-62
  • 6.2 预测方法的对比分析62-65
  • 6.2.1 水均衡法62
  • 6.2.2 地下水动力解析法62
  • 6.2.3 数值模拟法62-64
  • 6.2.4 算法对比64-65
  • 结论和展望65-66
  • 致谢66-67
  • 参考文献67-70

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本文编号:912668

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