【摘要】：我國基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中有大量隧道工程,隧道的突水涌泥災(zāi)害嚴(yán)重的限制了施工進(jìn)程,由于隧道掌子面前方地質(zhì)體不明、勘察資料根本不能完全準(zhǔn)確反映施工前方的地質(zhì)情況,給現(xiàn)場施工帶來很大盲目性,因而經(jīng)常出現(xiàn)難以預(yù)知的地質(zhì)災(zāi)害,包括突水突泥在內(nèi)的坍塌、巖爆和有害氣體等,隧道開挖導(dǎo)致的工程災(zāi)害具有無法選擇性、多元性、難治理性及突發(fā)性,萬一災(zāi)害發(fā)生,輕則沖毀機(jī)器、器材,淹沒隧道,正常施工中斷；重則引起重大人員傷亡,造成巨大經(jīng)濟(jì)損失,甚至部分地下工程會因此被迫改線或停建,成為了嚴(yán)重影響施工進(jìn)程的因素。常規(guī)的鉆孔取芯巖土工程勘察手段費(fèi)時、費(fèi)力、成本極高,而地球物理探測方法存在信息解譯不確定性與多解性的缺點(diǎn),且一種物探方法無法同時解決界面識別、不良地質(zhì)體識別和圍巖分級問題。針對以上難題,提出了隧道地質(zhì)數(shù)字鉆進(jìn)精細(xì)化識別方法,以探尋鉆進(jìn)參數(shù)與地層信息之間的相關(guān)性指標(biāo)為主線,以可鉆性指標(biāo)、鉆進(jìn)能量和鉆進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)為核心,以仿生k-medoids算法和量子遺傳-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為方法,以參數(shù)采集系統(tǒng)的設(shè)計和數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)對地層的界面識別、不良地質(zhì)體識別和圍巖分級,并在工程實(shí)踐中得到了檢驗(yàn)和應(yīng)用,取得了一系列的創(chuàng)新研究成果：(1)優(yōu)化鉆進(jìn)能量轉(zhuǎn)換公式,將忽略的鉆頭水功能量添加到鉆進(jìn)能量計算公式中,同時考慮到鉆進(jìn)比功和機(jī)械比能在反映巖石可鉆性時存在的誤差,為了更為準(zhǔn)確的反映巖土體的客觀實(shí)際情況,提出了加權(quán)比功概念,并用功效系數(shù)法和粗糙集理論,確定了加權(quán)比功公式中的權(quán)重值,定義了加權(quán)比功公式。(2)設(shè)計了數(shù)字鉆進(jìn)信息采集系統(tǒng),改進(jìn)了實(shí)驗(yàn)載體鉆機(jī)中的參數(shù)采集裝置,重新設(shè)計了鉆進(jìn)深度、鉆進(jìn)速度、扭矩、壓力和轉(zhuǎn)速等參數(shù)的采集方法,改進(jìn)了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換系統(tǒng),采用DSP微處理器進(jìn)行鉆進(jìn)信息的數(shù)模和模數(shù)轉(zhuǎn)換,并基于鉆進(jìn)能量和加權(quán)比功概念生成可利用的數(shù)字鉆進(jìn)能量信息,同時建立數(shù)字鉆進(jìn)信息存儲及分析系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對數(shù)字鉆進(jìn)信息的存儲和分析。(3)利用基于鉆進(jìn)速度-轉(zhuǎn)數(shù)-推進(jìn)力耦合的可鉆性指標(biāo)的界面識別方法,將采集的地層深度、鉆進(jìn)速度、扭矩、轉(zhuǎn)速和推進(jìn)力等鉆進(jìn)信息進(jìn)行分析處理,得到了鉆探地層內(nèi)的界面信息,并結(jié)合地質(zhì)分析,確定了界面之間的圍巖風(fēng)化程度等級和圍巖巖性。(4)針對數(shù)字鉆進(jìn)信息采集系統(tǒng)得到的大量數(shù)據(jù),利用數(shù)字鉆進(jìn)能量理論將其轉(zhuǎn)換并生成鉆進(jìn)能量和加權(quán)比功數(shù)據(jù)集,然后采用仿生k-medoids聚類算法,將大量的鉆進(jìn)能量和加權(quán)比功數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,高效準(zhǔn)確地對不良地質(zhì)體進(jìn)行了識別。(5)針對圍巖分級問題,基于量子遺傳-RBF(徑向基函數(shù))神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,提出了數(shù)字鉆進(jìn)圍巖分級方法,此方法以數(shù)字鉆進(jìn)技術(shù)為基礎(chǔ),從鉆進(jìn)參數(shù)中提取有用信息,構(gòu)建圍巖分級指標(biāo)體系,并采用量子計算原理對遺傳算法進(jìn)行改進(jìn),通過量子位編碼和量子旋轉(zhuǎn)門更新種群,以此來確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),建立了基于量子遺傳算法-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圍巖分級系統(tǒng)。(6)針對青島膠州灣隧道F4-4斷層,開展了不良地質(zhì)數(shù)字鉆進(jìn)精細(xì)化識別方法研究,利用數(shù)字鉆進(jìn)系統(tǒng)采集的鉆進(jìn)速度、扭矩、轉(zhuǎn)速、推進(jìn)力、鉆進(jìn)能量和加權(quán)比功等參數(shù),實(shí)現(xiàn)了對隧道F4-4斷層內(nèi)部的界面識別、不良地質(zhì)體識別和圍巖分級。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U455;U452.11

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2279127