监控量测在隧道洞口滑坡预报中的实例分析

隧道洞口受地质条件、水文条件及施工开挖等因素的影响,施工过程中容易发生滑坡事故。 监控量测技术已成为保证隧道洞口施工安全的重要手段。为了监控珠藏洞隧道洞口边坡的变形情况,布设了地表监测点,通过连续的变形观测和分析,掌握了边坡变形的动态发展过程,对滑坡进行了成功预测,保证了施工人员和设备的安全。可为类似工程边坡设计及滑坡预测提供参考。     

基于Asaoka法的非等间隔真空预压土体沉降数据处理

工后沉降量是反应地基加固效果的直接技术指标,必须以最终沉降量的计算为依据。为判定某软基施工工程的施工效果和确定停泵时间,以真空预压过程中土体实测沉降量为依据,采用三次样条曲线插值法对非等间隔时距下的实测沉降量进行转化,选用Asaoka法对土体最终沉降量进行预测和软基工后沉降量的计算。结果表明,时间间隔为5 d时对应的最终沉降预测结果较好;抽真空开始后的第120 d,软基土体工后沉降量满足设计要求,可停泵。     

珠藏洞隧道施工安全监测与评价

为了保证谷城至竹溪高速公路珠藏洞隧道开挖过程中的施工安全,在优化围岩变形的监测方案与预警方法的基础上,对典型监测断面位移量测数据进行了回归分析。分析结果表明,隧道监测断面拱顶沉降和边墙收敛位移累积值均明显小于警戒值,隧道开挖后围岩稳定性较好;隧道围岩变形量和稳定时间与隧道埋深和地质条件密切相关,埋深越大或岩体质量越差,变形越大。     

隧道开挖围岩变形监测与初始地应力场反分析

隧道施工的安全预警问题,备受工程界关注。在湖北省谷（城）竹（溪）高速公路珠藏洞隧道施工过程中,基于现场监测数据的指数函数回归模型,采用位移反分析法对隧道工程区域的岩体地应力场进行了反分析。根据反分析成果对隧道施工进行了模拟,确定了工程区地应力场的分布特征。其分析成果与周边隧道的应力测试结果吻合较好,为工程的安全施工、监测断面的布置、围岩稳定性评价、二次衬砌施作时间的确定提供了依据。     

珠藏洞隧道施工安全监测与量测分析

为保证谷城至竹溪高速公路珠藏洞隧道开挖过程中的施工安全,在优化围岩变形监测方案与预警方法的基础上,采用指数函数回归分析模型,对典型监测断面位移量测数据进行了回归分析与精度判定。结果表明:指数函数能较好地拟合实测值,且能反映隧道开挖后围岩的时态变化情况,可以作为围岩稳定性判定和确定二次衬砌施作时间的依据;典型监测断面的拱顶沉降和周边收敛累计位移均远小于警戒值,隧道围岩稳定性较好,支护结构合理。     

BP神经网络在隧道监控量测数据处理中的应用

为保证某高速公路隧道开挖过程中的施工安全,在优化围岩变形监测方案与预警方法的基础上,采用BP神经网络对典型监测断面位移量测数据进行了回归分析.结果表明,BP神经网络模型预测值能较好地拟合拱顶沉降和周边收敛位移实测值,可以作为围岩稳定性判定和确定二次衬砌施工时间的依据,具有重要的经济性和实用性.     

灰色系统在隧道监控量测中的应用

在灰色系统理论基础上,通过实测值和预测值的对比,建立了GM(1,1)灰色系统修正预测模型,对围岩稳定时间和最终变形量进行了预测,克服了小样本时间序列数据在围岩变形预测中的缺陷。研究结果表明:灰色系统修正预测模型具有较高的预测精度,开挖围岩具有良好的稳定性。灰色系统理论通过少量量测数据,较好地预测围岩变化趋势,及时掌握隧道开挖后围岩变形的动态发展过程,从而可指导隧道施工,具有重要的经济性和实用性。     

BP神经网络在隧道围岩力学参数反演中的应用

以谷城至竹溪高速公路珠藏洞隧道施工监测为工程依托,根据现场变形监测数据的指数函数回归方程,对最终变形量进行了预测,并基于其预测值,借助BP神经网络的超强非线性映射能力,对隧道围岩力学参数（变形模量E、黏聚力C、内摩擦角φ）进行反演,以及时掌握开挖围岩类型和材料特性参数,为隧道工程施工和设计提供参数依据,从而达到安全施工和优化设计的目的,以实现隧道的信息化施工与设计。