基于围岩分类HC评分的双护盾TBM施工速度预测模型

杨继华,闫长斌

(1.黄河勘测规划设计研究院有限公司,郑州 450003; 2.郑州大学 土木工程学院,郑州 450001)

目前,国内外的山岭岩石隧洞施工主要有钻爆法和TBM法2种方法,其中TBM法以其快速、安全、高效、环保的特点在水利水电、铁路、公路及城市轨道交通等行业得到了广泛的应用[1-3]。相对于钻爆法,施工速度快是TBM法隧洞施工的核心优势。山西万安寨引黄工程南干线双护盾TBM创造了最高日进尺99.37 m、月进尺1 821.51 m、连续10个月掘进14 541 m的国内TBM施工速度记录[4];吉林引水供水工程开敞式TBM最高日进尺70.4 m,最高月进尺1 226 m[5];锦屏二级水电站1#引水隧洞开挖洞径12.43 m,采用开敞式TBM施工,最高月进尺达到682.9 m[6]。

各项TBM隧洞施工过程中,施工速度是参建各方最为关注的指标之一,直接影响到工程的建设成本与工期[7-10]。国内外的TBM施工经验表明,隧洞的地质条件是影响TBM掘进效率的主要因素。在隧洞工程前期的设计阶段及施工阶段中,基于隧洞的地质条件对TBM的施工速度进行预测,对工程概算、工期估算、施工组织设计等具有重要的指导意义。

针对TBM施工速度预测,较多的学者和工程技术人员进行了相关问题的研究:龚秋明等[11]以引汉济渭工程岭北TBM施工为背景,采用RMR围岩分级法,拟合了RMR值与TBM利用率、掘进速度及施工速度的相关性;王旭等[12]对国内4条隧洞TBM施工数据进行了统计,提出了利用岩体可掘性指数预测TBM净掘进速度、用岩体质量分类指标预测TBM利用率,从而计算出TBM的施工速度;曹瑞琅等[13]对国内外的32个预测模型进行了参数分析,提出了将岩体分类法(如RMR法、RSR法及Q系统)应用到TBM净掘进速度的预测;罗华[14]采用线性回归的方法分析了隧洞围岩相关参数对TBM破岩规律的影响,并引入智能分析方法深度置信网络,建立了基于机械参数和岩石参数的TBM性能预测模型;Rostami[15]提出,TBM掘进性能预测的最佳方法是在给定的地质条件下,使用各种模型来预测TBM的贯入度和掘进速度范围,选择最能代表实际的模型,即不同的预测模型均有其适用的地质条件;Delisio等[16]根据Lötschberg隧道160个洞段的TBM掘进参数和地质参数,通过多元回归,提出了块状岩石条件下TBM贯入度指数(FPI)的预测模型。由以上研究现状可以看出,TBM掘进性能及施工速度预测方法和模型众多,但由于地质条件的复杂性,所选取的参数及权重各不相同,导致基于实验室数据或某条隧洞数据建立的模型很难直接应用于其它工程,因此需要根据具体隧洞的情况建立适用于本工程的预测模型。

本文以兰州市水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工为背景,基于水利水电工程围岩分类HC评分,建立TBM利用率、TBM净掘进速度与围岩分类评分HC值的函数关系,进而对TBM施工速度进行预测。

2.1 TBM施工速度

TBM施工速度又称平均掘进速度(Advance Rate,简写为AR),指的是一段时间内(包括掘进时间和停机时间)的TBM进尺,一般用平均日进尺、平均周进尺、平均月进尺等表示。日施工速度为净掘进速度(PR)与TBM日设备利用率(U)的乘积,即

AR=PR×U×24×60/1 000 。

(1)

式中:AR为TBM施工速度(m/d);PR为净掘进速度(mm/min);U为TBM设备利用率,取值范围为0～1。

2.2 地质影响因素及指标的量化

TBM施工隧洞的地质因素中,围岩的多项指标如岩石单轴抗压强度、岩体完整性、地应力、地下水等均会对TBM的净掘进速度和利用率造成较大的影响。以上指标均包含在各围岩分类(级)评价体系中,如RMR法[17]、Q系统[18]、国标BQ分级法[19],通过对各指标赋与一定的权重(评分),综合评价围岩的质量等级。本研究的背景为水利水电工程的隧洞,故围岩分类选择国家标准《水利水电工程地质勘察规范》(GB 50487—2008)[20]的围岩分类方法(以下简称HC法)。HC法综合考虑围岩的各项地质指标,按综合评分的方法将围岩分为5类,如表1所示,可量化反映隧洞围岩地质特征。具体分类方法中的岩石单轴抗压强度、岩体完整性、地应力、地下水等各指标的权重(评分)值见文献[20]附录N。其考虑的各项指标均对TBM的掘进产生一定的影响。故本文以HC法围岩分类的评分值为依据,基于现场统计的TBM掘进各项实测参数,分析HC围岩分类法评分值与TBM净掘进速度和TBM利用率的对应关系,进而建立TBM施工速度预测模型。

表1 水利水电围岩分类标准(HC法)[20]Table 1 Classification standard for surrounding rock of water conservancy and hydropower projects(HC method)[20]

3.1 工程背景

兰州市水源地建设工程位于甘肃省临夏州永靖县及兰州市西固区,工程从刘家峡水库取水,通过隧洞输送至水厂,向兰州市主城区供水。工程建筑物主要包括取水口、输水隧洞、通气井、分水井、水厂等,其中输水隧洞是其控制性工程,全长约31.5 km,采用2台双护盾TBM与钻爆法联合施工,开挖洞径5.48 m,初砌后洞径4.60 m,其中TBM1#施工段长约10.7 km[21-23]。

隧洞地层岩性多,存在多处岩性分界及接触带,隧洞施工中遇到的工程地质问题主要有破碎带节理密集带塌方、涌水及围岩大变形等。

TBM1#施工段所采用的双护盾TBM技术参数见表2。

表2 TBM技术参数Table 2 Technical parameters of TBM

3.2 现场参数的获取

在兰州市水源地建设工程输水隧洞TBM1#施工过程中,采取以下方法获取TBM参数及地质参数。

3.2.1 TBM参数

TBM参数主要包括TBM推力、刀盘扭矩、刀盘转速、净掘进速度等,这些参数实时显示在TBM控制计算机上,可实时读取(图1)。

图1 TBM掘进参数的实时获取Fig.1 Real-time acquisition of TBM tunneling parameters

3.2.2 围岩参数

采取现场人工取样、室内岩石试验,现场TBM伸缩护盾处及掌子面岩石回弹试验获取岩石的单轴抗压强度(图2、图3),通过掌子面围岩观察获取围岩的完整性指标及结构面状态指标(图4),通过隧洞埋深及前期勘察取得的地应力拟合公式获取地应力指标,通过围岩含水性观察及流量测试确定地下水指标。获取各指标后按照HC法进行赋值评分,最后计算出HC总评分值。

图2 取原状岩样进行单轴抗压强度试验Fig.2 Uniaxial compressive strength test of undisturbed rock samples

图3 高强度回弹仪Fig.3 High strength rebound instrument

图4 掌子面围岩观察获取围岩完整性指标Fig.4 Observation of surrounding rock in tunnel face to obtain the integrity index of surrounding rock

3.2.3 TBM利用率

在计算TBM利用率时,统计出每天纯掘进时间与每天计划掘进时长20 h的比值,即为TBM的利用率。

3.2.4 TBM掘进数据统计

在兰州市水源地建设工程输水隧洞TBM1#施工过程中,为避免围岩变化造成数据离散性大,选择围岩整体变化较小或基本不变的洞段,以天为单位统计围岩参数、TBM参数及TBM利用率等数据。为体现数据的均衡性、一致性及便于拟合分析,选择的围岩HC值从10到90之间尽量均匀分布。表3为代表性洞段共41段的相关参数。

表3 代表性洞段不同地质条件下TBM净掘进速度及利用率统计Table 3 Statistics of penetration rate and utilization rate of TBM under different geological conditions in representative tunnel sections

3.3 TBM净掘进速度与围岩HC评分的关系

在HC法围岩分类评分中,选取的围岩参数主要是岩石的单轴抗压强度、岩体完整性、节理性状、节理走向与洞轴线的关系、地下水条件、地应力条件等,基本上包含了会对TBM掘进效率产生影响的所有因素,因此可通过HC评分研究地质因素对TBM净掘进速度的影响。在兰州市水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工中,选择了41段典型洞段的围岩与净掘进速度等数据(表3)。为研究TBM净掘进速度与围岩HC评分值的关系,选择了常用的线性函数、二次函数、对数函数、幂函数、指数函数对数据进行了拟合,拟合结果如图5所示。由图5可以看出,线性函数、二次函数、对数函数、幂函数、指数函数拟合的曲线数据相关系数均>0.50,但二次函数拟合的相关系数达到了0.84,拟合度更高,因此可作为TBM净掘进速度与围岩HC的拟合函数,即

图5 TBM净掘进速度与HC评分拟合关系Fig.5 Fitting relations between TBM penetration rate and HC score

PR=-0.011 1HC2+0.387 3HC+68.717 。

(2)

式中HC为围岩评分值。

由二次函数拟合曲线可以看出,当HC值>20时,随着HC评分值的降低,TBM的净掘进速度逐渐提高。这主要是由于随着HC评分的降低,围岩力学参数中岩石单轴抗压强度降低,岩体完整性系数降低,TBM在较低的推力条件下即可获得较高的贯入度,从而造成净掘进速度的提高。随着HC评分的提高,围岩的单轴抗压强度和完整性均提高,即使TBM在最大推力条件下工作,也难以获得较高的贯入度,进而导致净掘进速度的降低。

3.4 TBM利用率与围岩HC评分的关系

为研究TBM利用率与围岩HC评分值的关系,同样选择了常用的线性函数、二次函数、对数函数、幂函数、指数函数对数据进行了拟合,拟合结果如图6所示。由图6可以看出,线性函数、对数函数、幂函数、指数函数拟合的曲线数据相关系数低于0.40,不适合作为TBM利用率与围岩HC评分的拟合函数,而二次函数拟合的相关系数达到了0.82,拟合度更高,可作为TBM利用率与围岩HC评分的拟合函数,这与文献[24]的研究结论基本一致。因此,本文选择二次函数作为TBM利用率与围岩HC评分的拟合函数,即

图6 TBM利用率与HC评分拟合关系Fig.6 Fitting relations between TBM utilization rate and HC score

U=-0.000 3HC2+0.032 4HC-0.338 2 。

(3)

式中U为TBM利用率。

由二次函数拟合曲线可以看出,TBM利用率随着HC评分值的增加先增加后降低,在HC评分分值为52时最高,最高利用率为50%。主要原因如下:当HC评分值较低时,岩石强度低、岩体完整性差,易发生涌水、围岩大变形、掌子面及顶拱围岩塌方等事故,TBM需要停机对不良地质条件进行处理,从而降低了TBM利用率;当HC评分分值较高时,岩石强度高、岩体完整,为获得一定的掘进速度,TBM需要在大推力的条件下工作,易造成刀具磨损过快及设备故障,刀具维修、更换及设备故障处理需要占用掘进时间,从而降低TBM设备利用率。

4.1 TBM施工速度预测模型

根据式(1)—式(3),兰州市水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工速度预测模型可以表示为

AR=(-0.011 1HC2+0.387 3HC+68.717)×

(-0.000 3HC2+0.032 4HC-0.338 2)×

24×60/1 000 。

(4)

式(4)中,TBM施工速度为围岩分类评分HC值的函数,式中仅一个变量,便于计算,可作为TBM施工速度预测模型。

在式(4)的预测模型中,当HC值<10及>90时,计算出的施工速度出现负值,与实际不符,因此式(4)仅适用于HC值在10～90的情况。图7为经过式(4)预测的TBM掘进速度与HC评分的对应关系,可以看出,当围岩的HC评分为41～46(围岩类别为Ⅲ类或Ⅳ类)时,TBM的施工速度达到最高,日进尺达到45 m以上;当HC评分<41时,TBM施工速度随着HC评分的降低而降低,当HC评分>46时,TBM施工速度随着HC评分的增加而降低。

图7 TBM施工速度与HC评分的关系Fig.7 Relationship between TBM advance rate and HC score

4.2 模型的有效性验证

在兰州市水源地建设工程输水隧洞的双护盾TBM施工数据中,选择不同岩性、不同围岩类别条件下围岩评分值,通过式(4)计算出施工速度,并与实际施工速度进行对比,对比结果如表4所示。可以看出,预测施工速度与实际施工速度吻合较好,平均误差为5.2%,最大误差<10%,说明预测模型可靠,可用于双护盾TBM施工速度预测。

表4 预测施工速度与实际施工速度统计Table 4 Statistics of predicted advance rate and actual advance rate

5.1 双护盾TBM适宜掘进的地质条件

双护盾TBM的掘进与管片安装均在护盾保护下同时进行,洞壁围岩基本无裸露,隧洞顶拱及两侧洞壁的围岩掉块或小规模坍塌,可得到护盾和管片的有效支撑,不会威胁到洞内人员和设备的安全。只要不遇到极端不良地质条件(Ⅴ类围岩)发生围岩大规模坍塌、软岩大变形、岩爆及突水等导致卡机或掘进受阻等,双护盾TBM可正常掘进。当洞壁围岩不能为支撑靴提供足够的支撑反力时,双护盾TBM还可采用辅助推进油缸支撑在已安装完成的管片上获得掘进推进力,仍可正常掘进。

从以上分析可知,当HC评分值在26～65之间时,TBM可获得30 m/d的施工速度,亦即双护盾TBM对Ⅲ类或Ⅳ类围岩具有较好的适应性。

5.2 模型针对开敞式TBM需要进一步修正

开敞式TBM在局部稳定性差或不稳定的Ⅲ、Ⅳ类围岩(HC值在26～65之间)中掘进时,当围岩出护盾后,需要根据围岩稳定性情况进行锚杆、挂网、喷混凝土、钢拱架支护,会占用一定的掘进时间,从而降低TBM的利用率;当围岩不能为支撑靴提供足够的支撑反力时,需要对支撑靴部位的围岩进行加固,会进一步降低TBM利用率,从而降低TBM的施工速度。因此式(4)的预测模型不能直接应用于开敞式TBM的施工速度预测,需要根据开敞式TBM的数据统计对模型作进一步的修正。

5.3 基于前期勘察资料对TBM施工速度预测的可行性

一般情况下,在TBM施工前,对施工速度进行合理的预测是工程参建各方重点关注的问题之一。本文提出的双护盾TBM施工速度预测模型,仅有HC值一个变量,对于水利水电工程,在初步设计阶段隧洞各段的HC值是应提供的参数之一,因此根据HC值进行双护盾TBM施工速度预测是可行的。

对于其他行业的隧洞,如铁路、公路、城市轨道交通等,均有其围岩分类或分级的评分标准,可根据其评分与相关TBM实测数据建立施工速度预测模型。

(1)在分析隧洞地质条件对TBM施工速度影响的基础上,以兰州市水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工为背景,采用常用的线性函数、二次函数、对数函数、幂函数、指数函数对隧洞的围岩分类评分HC值与TBM净掘进速度、TBM利用率进行了拟合。结果发现:TBM净掘进速度与HC值呈二次函数关系,相关性系数为0.84; TBM利用率与围岩HC值呈二次函数关系,相关性系数为0.82。

基于TBM净掘进速度、TBM利用率与HC值关系建立了TBM施工速度预测模型,通过现场25组实测数据进行检验,发现预测施工速度与实际施工速度吻合较好,平均误差为5.2%,最大误差<10%,说明预测模型可靠,可用于双护盾TBM施工速度预测。

(2)预测模型基于围岩的HC值,综合考虑了围岩的强度、完整性、地下水、地应力等全部条件,排除了多个参数相互干扰的问题,模型只有HC一个变量,计算较为简单。

猜你喜欢隧洞利用率围岩隧洞止水带安装质量控制探讨建材发展导向(2021年12期)2021-07-22滇中引水工程大理段首条隧洞顺利贯通水泵技术(2021年2期)2021-01-242019年全国煤炭开采和洗选业产能利用率为70.6%中国煤炭(2020年2期)2020-01-21隧道开挖围岩稳定性分析中华建设(2019年12期)2019-12-31化肥利用率稳步增长中国化肥信息(2019年6期)2019-01-19软弱破碎围岩隧道初期支护大变形治理技术江西建材(2018年4期)2018-04-10浅议如何提高涉烟信息的利用率消费导刊(2017年24期)2018-01-31自密实混凝土在水工隧洞衬砌中的应用水利规划与设计(2017年6期)2017-07-18板材利用率提高之研究印制电路信息(2015年6期)2015-12-30采空侧巷道围岩加固与巷道底臌的防治江西煤炭科技(2015年1期)2015-11-07