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深埋TBM隧道施工微震监测规律 被引量：14
1
作者 汤志立 刘晓丽 +2 位作者 李超毅 秦鹏翔 徐千军 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期461-468,共8页
随着各类地下工程向着深部发展,因开挖卸荷导致的围岩失稳问题日益突出。为了对围岩失稳进行预报预警,该文以西藏在建的某公路隧道为研究对象,构建了微震监测系统,总结了深埋隧道隧道掘进机（tunnel boring machine,TBM）开挖过程中微... 随着各类地下工程向着深部发展,因开挖卸荷导致的围岩失稳问题日益突出。为了对围岩失稳进行预报预警,该文以西藏在建的某公路隧道为研究对象,构建了微震监测系统,总结了深埋隧道隧道掘进机（tunnel boring machine,TBM）开挖过程中微震活动的时空演化规律,揭示了微震事件b值与围岩失稳风险水平之间的关系。结果表明：微震事件数及其能量随TBM日掘进进尺的增大而增多;岩体垮塌发生前,微震事件在空间上聚集,时间上呈增多趋势,微震事件聚集区域与岩体垮塌位置吻合;微震事件b值能够表征隧道围岩稳定性。研究结果验证了微震监测技术用于洞室围岩稳定性评价的可行性,并为微震监测技术在类似工程中的应用提供了参考。 展开更多
关键词 深埋隧道 隧道掘进机(tunnel BORING machine TBM) 微震监测 B值 围岩稳定
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基于PSO-LSSVM算法的隧道掘进机掘进参数预测方法 被引量：1
2
作者 李宏波 张冬月 葛学元 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第14期6230-6237,共8页
为了规避隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM)掘进参数人为设定的主观性,提出了一种基于粒子群-最小二乘支持向量机算法(PSO-LSSVM)的TBM掘进参数预测方法。通过从海量TBM工程掘进数据中探寻参数变化规律,降低了TBM主司机设定掘进参... 为了规避隧道掘进机(tunnel boring machine,TBM)掘进参数人为设定的主观性,提出了一种基于粒子群-最小二乘支持向量机算法(PSO-LSSVM)的TBM掘进参数预测方法。通过从海量TBM工程掘进数据中探寻参数变化规律,降低了TBM主司机设定掘进参数的主观性,辅助其合理选择掘进参数,有利于提高掘进效率、规避工程风险,经实验和工程数据验证,PSO-LSSVM算法通过对样本粒子全局迭代寻优来优化参数,提升了预测算法泛化能力和预测精度,对推力、扭矩和推进速度参数预测数值偏差满足要求,可辅助指导主司机设定掘进参数。 展开更多
关键词 隧道掘进机(tunnel boring machine TBM) 掘进参数 粒子群(particle swarm optimization PSO) 支持向量机(support vector machine SVM) 参数预测
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