¿Un estudio de caso sobre tecnología de predicción integral para la construcción de túneles en zonas kársticas?
0 Introducción Desde el siglo XX, con la implementación gradual de la estrategia de desarrollo occidental del país, se ha promovido rápidamente el desarrollo del transporte en el oeste de mi país. Proyectos de túneles y proyectos subterráneos construidos en áreas kársticas en el oeste de mi país. país como Brotó como hongos después de la lluvia. Debido a la topografía especial y las complejas condiciones geológicas de estas zonas, los túneles construidos en estas zonas kársticas son extremadamente complejos y difíciles de predecir [1]. Por lo tanto, la construcción de grandes túneles ferroviarios en áreas con karst altamente desarrollado encontrará inevitablemente una gran cantidad de desastres kársticos y problemas geológicos adversos. Durante el proceso de construcción, a menudo ocurren desastres como irrupciones de agua, explosiones de lodo, colapsos y quema de gas, lo que trae grandes dificultades a la construcción en el sitio, lo que resulta en una gran cantidad de víctimas y una gran cantidad de pérdidas económicas del proyecto. Combinados con las condiciones técnicas y económicas existentes, varios desastres geológicos desfavorables durante la construcción de túneles se han convertido en un problema difícil que preocupa a los círculos de ingeniería geológica e ingeniería de túneles nacionales y extranjeros y que no pueden resolverse bien [4, 9]. En vista de la situación anterior, para garantizar la seguridad de la construcción de túneles en áreas con alto desarrollo kárstico, reducir las pérdidas causadas por la irrupción de agua y lodo y otros desastres geológicos indeseables, mejorar la precisión de las predicciones y reducir el costo del proyecto, tomando el Yinjiayan Túnel en la Sección B del Ferrocarril Xuzhou-Dalian como base de ingeniería, un método integral de pronóstico geológico avanzado que utiliza un radar geológico para rastrear y pronosticar continuamente túneles con alto desarrollo kárstico, guiando de manera efectiva la construcción del túnel. 1 Descripción general del proyecto La entrada del túnel Yinjiayan está ubicada en la ciudad de Longshan y el municipio de Shiping, condado de Gulin, con un kilometraje central de K71+658 y una longitud total de 3050 m. El transporte es extremadamente inconveniente. Esta área pertenece a la zona de transición entre las montañas en el extremo sur de la cuenca de Sichuan y la meseta de Yunnan-Guizhou. Tiene una forma de relieve de erosión estructural de montaña baja a media, un relieve de valle inclinado, con montañas altas y valles profundos. y grandes ondulaciones del terreno. Generalmente, las cadenas montañosas son bajas en el norte, altas en el sur y bajas en el este. La mayoría de ellas corren de este a oeste y son básicamente consistentes con las líneas estructurales. La altitud de esta zona se sitúa mayoritariamente entre 350 y 2000 m, con un desnivel relativo de 200 y 700 m. Los valles se desarrollan básicamente a lo largo de líneas estructurales con pendientes pronunciadas, generalmente valles en forma de V y partes en forma de U. Los amplios valles son en su mayoría tierras de cultivo, y las áreas de piedra caliza tienen accidentes geográficos kársticos evidentes y una erosión superficial severa. Los accidentes geográficos típicos de piedra caliza, como bosques de piedra y pilares de piedra, son muchas depresiones kársticas, cuevas, ríos subterráneos y depresiones en forma de cuentas. La vegetación está bien desarrollada en las laderas y crestas, y la mayoría de las áreas están escasamente pobladas. Hay muchos valles y valles en las montañas, y la mayoría de las laderas son tierra seca y arrozales. El sitio del túnel pasa a través de la Formación Pérmica Liangshan, piedra caliza de la Formación Qixia (P1l+q), lutita, piedra caliza, lutita y arenisca de la Formación Hanjiadian Silúrica (S1-2HN), Formación Shiniulan y lutita de la Formación Longmaxi, piedra caliza (S1l+s). La principal estructura de falla en el túnel es la falla Liujiagou (falla pronunciada que afecta el ancho de banda), con un ángulo de inclinación suave de aproximadamente 20°. A excepción de la entrada, las rocas circundantes son principalmente rocas circundantes de grado III y IV con juntas y fisuras desarrolladas. El talud de entrada es a lo largo del estrato, existiendo a la salida gravas coluviales y rocas peligrosas producidas por la meteorización diferencial. La piedra caliza (especialmente la Formación Qixia en Liangshan) tiene un fuerte desarrollo kárstico. Hay muchas cuevas (de 2 a 6 m de profundidad) en la entrada y en el medio del hoyo de exploración, y el nivel del agua es alto (más alto que el cuerpo de la cueva). La profundidad de enterramiento del túnel es poco profunda y el macizo rocoso superior es principalmente roca circundante de nivel V o macizo rocoso rico en agua, con poca estabilidad. En resumen, los principales fenómenos geológicos desfavorables del Túnel Yinjiayan son las zonas kársticas y de fractura de falla y sus zonas de influencia determinadas por la litología estratigráfica, así como posibles colapsos en otros macizos rocosos quebrados y posibles caídas de bloques en macizos rocosos intactos. 2 Predicción geológica avanzada integral de túneles kársticos En la actualidad, la predicción geológica avanzada de túneles está recibiendo cada vez más atención y existen muchos métodos, pero cada uno tiene sus propias características. Es muy importante elegir el método adecuado según las diferentes condiciones geológicas y entornos. Para comprender mejor las condiciones geológicas del túnel y reducir los riesgos de construcción, sobre la base del análisis geológico, se utilizó la tecnología de pronóstico de radar geológico, combinada con el método de pronóstico geológico integral, para llevar a cabo un pronóstico geológico avanzado integral para el DK7803. ~ Tramo de entrada DK7831 del Túnel Yinjiayan. 2.1 Métodos de análisis geológico y métodos de detección geofísica En la actualidad, la construcción de túneles en el país y en el extranjero considera las condiciones geológicas frente al frente del túnel como un vínculo importante en la producción de seguridad del túnel. Según una gran cantidad de prácticas de ingeniería, existen muchos métodos para detectar cuerpos geológicos desfavorables delante del frente del túnel. Dependiendo de si se utilizan instrumentos, se puede dividir en dos categorías: método de análisis geológico y método de prospección geofísica. El método de análisis geológico es un método básico para la predicción anticipada de túneles. Los más comunes incluyen: estudio geológico del terreno, catalogación geológica de excavación de túneles y avance. Perforación y análisis de fallas. Método de predicción y método de experiencia geológica. Los métodos de detección geofísica se basan principalmente en la teoría de ondas de reflexión electromagnética, y los instrumentos principales incluyen la detección sísmica de túneles TSP, la detección de radar geológico y el método electromagnético transitorio [11-12]. Los diversos métodos avanzados de predicción geológica anteriores y la situación actual en el país y en el extranjero tienen cada uno sus propias ventajas y desventajas. Por lo tanto, mejorar la precisión y la puntualidad de la predicción sigue siendo un problema académico que debe resolverse con urgencia en la geología de la ingeniería de túneles en el país y. en el extranjero. Por lo tanto, para guiar la construcción de túneles de manera más oportuna y efectiva y mejorar la tecnología de construcción de información, es urgente y necesario estudiar una tecnología de predicción geológica avanzada e integral. Las ventajas y desventajas de los diferentes métodos de pronóstico geológico avanzado están limitadas por las diferentes condiciones ambientales geológicas. La Tabla 1 proporciona el rango de predicción, la base teórica y la precisión de la evaluación de diferentes métodos de predicción, y la Tabla 2 ofrece una comparación de las ventajas y desventajas de diferentes métodos de predicción [2-10]. De acuerdo con las diferentes clasificaciones de peligros y áreas de grado, se utilizan razonablemente diferentes métodos de pronóstico en combinación con las condiciones geológicas para predecir las condiciones geológicas frente al túnel, incluido el diagrama de flujo de pronóstico geológico avanzado integral de los túneles kársticos (Figura 1) y el diagrama de flujo de pronóstico geológico avanzado integral de los túneles kársticos (Figura 1). Procedimientos de trabajo de previsión geológica de túneles kársticos. Diagrama de bloques (Figura 2).
2.2 Método de predicción de redes neuronales difusas Durante el proceso de construcción de túneles kársticos, la cantidad de desastres geológicos que pueden ocurrir, la ubicación de los desastres geológicos, la escala de un solo desastre geológico y su impacto en el proyecto son todos aleatorios e incontrolables y, por lo tanto, tener incertidumbres. Por lo tanto, se utiliza el método de red neuronal difusa para establecer un modelo de predicción para el túnel objetivo para lograr mejores propósitos de predicción. En primer lugar, se determinan los principales factores para la evaluación del riesgo de desastres de los túneles kársticos de alto riesgo, es decir, el conjunto de factores Y = {Y1, Y2, Y3,..., Yn}, entre los cuales se encuentran los principales factores que afectan el desastre geológico de ingeniería. riesgo de túneles kársticos son: Y 1-Estudio geológico en etapa de diseño Datos; Y2 - Características de desarrollo de disolución del frente del túnel; Y3 - Características de desarrollo de juntas y fisuras en el frente de trabajo; Y4 - Investigación de fallas en el frente del túnel; Y5 - Características de filtración de agua subterránea del frente del túnel; Y6 - Índice de resistencia del cuerpo de la roca del frente de trabajo; D7—litología del frente del túnel; D8—espectro de reflexión del radar geológico. En vista de la aleatoriedad y la incontrolabilidad de la combinación de factores de riesgo en los túneles kársticos, todavía es necesario mejorar y perfeccionar todo el proceso integral de previsión anticipada para hacerlo más operable. Este artículo utiliza el método de red neuronal difusa adaptativa (ANFIS) para establecer un modelo de predicción integral de red neuronal difusa de los factores de influencia anteriores en túneles kársticos y realizar una predicción integral [6, 14]. Diagrama esquemático de la estructura del modelo de red neuronal difusa adaptativa (ANFIS) (Figura 3). 3. Tecnología integral de predicción de avances geológicos y ejemplos de aplicaciones para la construcción de túneles en áreas kársticas. Debido al complejo entorno geológico del área de construcción del túnel Yinjiayan, es necesario identificar fallas, fisuras, karst, aguas subterráneas y otros factores geológicos desfavorables en la roca. capa delante de la cara de excavación del túnel. Combinado con el método integral de pronóstico geológico avanzado y el sistema de trabajo propuesto en este artículo, el túnel se analiza y pronostica continuamente durante el proceso de construcción del túnel. A juzgar por los resultados de la predicción, la precisión de la predicción es alta, lo que proporciona una base para cambios oportunos en el plan de construcción, reduce efectivamente la ocurrencia de desastres geológicos causados por la construcción del túnel, garantiza una producción segura en la construcción y también aporta beneficios económicos a la construcción del proyecto. . 3.1 Establecer un modelo integral de predicción y evaluación de riesgos de peligros geológicos. De acuerdo con varios factores que influyen en los túneles kársticos, se estableció un modelo de evaluación basado en el método de red neuronal difusa adaptativa (ANFIS), que consiste en realizar una evaluación integral de los factores que influyen reales durante la construcción de los túneles kársticos y determinar el tipo y la existencia. de desastres. Es decir, ① la existencia de desastres específicos; (2) la escala del desastre; ③ la pequeña escala del desastre no existe; Tomemos como ejemplo el karst, como se muestra en la Tabla 3. Los tipos de desastres se pueden dividir aproximadamente en ocho categorías: cuevas, gas, explosiones de lodo, explosiones de agua, masas rocosas rotas, masas rocosas débiles, deslizamientos de tierra y fallas. Según los ocho tipos de desastre definidos, el nivel de desastre se determina mediante el modelo de evaluación de predicción y el nivel de riesgo de desastre se divide en cuatro tipos: ⅰ, ⅱ, ⅲ y ⅳ. Consulte la Tabla 4 para obtener más detalles. 3.2 Juicio preliminar del pronóstico de avance geológico integral Este pronóstico está ubicado en DK7803 en la entrada del túnel, 28 m por delante del frente del túnel pronosticado. La prueba de campo utiliza el radar geológico SIR-3000, combinado con el método integral de pronóstico avanzado ANFIS propuesto en este artículo para lograr el pronóstico. Entre ellos, los resultados de la interpretación de los datos de radar recopilados en el sitio se muestran en la Figura 4. Las muestras de entrenamiento de ANFIS se toman de las muestras construidas de acuerdo con los estándares en la Tabla 3. Las muestras de entrenamiento del modelo ANFIS se establecen en base a la realidad. Los resultados de detección del túnel Yinjiayan se muestran en la Tabla 5. Los resultados del juicio utilizando datos de muestra son ideales y completamente consistentes con los resultados obtenidos por el modelo. Después de depurar la muestra de la red del modelo, se predijo de manera integral el karst del macizo rocoso en la sección de predicción. Los resultados se muestran en la Tabla 6.
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