banner

Noticias

Jun 18, 2023

Investigación aplicada de predicción geológica avanzada integral en el túnel de desvío de agua de Daluoshan

Scientific Reports volumen 13, Número de artículo: 9162 (2023) Citar este artículo

Detalles de métricas

Con el fin de estudiar la precisión de los métodos integrales de predicción geológica avanzada en los proyectos de construcción de túneles, este documento toma como base el proyecto del túnel de desvío de agua de Daluoshan en Wenzhou, provincia de Zhejiang, selecciona una sección típica del túnel de desvío de agua y utiliza Tomografía sísmica de túnel y radar de penetración terrestre para transmitir ondas sísmicas y electromagnéticas a la pared rocosa circundante del túnel, y procesar e interpretar la información de la señal recopilada. Se utilizan técnicas avanzadas de perforación y perforación para la verificación. Los resultados muestran que los resultados de la predicción geológica son consistentes con las condiciones reales reveladas, y las ventajas de varias tecnologías pueden ejercerse y verificarse mutuamente a través de la predicción geológica avanzada, que puede mejorar significativamente la precisión de la predicción geológica avanzada en la aplicación de túneles de desvío de agua. y proporcionar referencia y base para la construcción posterior, y proporcionar garantía de seguridad.

Con el desarrollo continuo de la economía de China, la construcción de túneles de carreteras, túneles ferroviarios, proyectos hidroeléctricos y proyectos de túneles de desvío de agua entre cuencas se ha acelerado, lo que ha resultado en cronogramas de construcción ajustados y tiempos de diseño y exploración más cortos en las primeras etapas. Esto ha llevado a que no haya tiempo suficiente para la exploración geológica detallada de todo el túnel utilizando los métodos de estudio actuales, lo que dificulta la identificación precisa y completa de la geología de ingeniería, la hidrogeología y otras condiciones geológicas adversas1,2. En el proceso real de construcción de túneles, cuando se encuentran áreas con grandes cambios geológicos, estructuras complejas, como karst, fisuras y fallas, si no se lleva a cabo el trabajo relevante de prevención y control de desastres, es fácil formar desastres geológicos como el bloqueo del túnel. , deformación, irrupción de agua y colapso, que pueden tener un gran impacto en la seguridad de la propiedad de las personas y el progreso de la ingeniería3,4,5,6,7,8,9,10. Para garantizar la seguridad de la construcción de túneles, se necesitan los medios apropiados para Identificar las condiciones geológicas temprano y llevar a cabo la prevención por adelantado. Como método de detección temprana, el pronóstico geológico avanzado juega un papel importante, ya que puede obtener información sobre la roca circundante antes del frente y reducir de manera efectiva el impacto de las áreas geológicas adversas en la seguridad de la construcción del túnel11,12,13.

De acuerdo con los diferentes métodos y medios de detección, las tecnologías de predicción geológica avanzada de túnel existentes se pueden dividir en dos categorías: detección destructiva y no destructiva14,15,16,17. La detección destructiva utiliza principalmente el método de perforación avanzada, que realiza trabajos de perforación en la cara del túnel, analiza la litología y la estructura de la roca circundante en un cierto rango frente a la cara del túnel a través de la perforación de testigos y tiene las ventajas de una alta precisión de detección. y resultados intuitivos. Sin embargo, el número limitado de información de perforación avanzada da como resultado un alto costo, un rango de detección pequeño y una representatividad baja de los resultados. Además, dado que este método se realiza en el frente de excavación del túnel, también afecta el progreso de la construcción del túnel18,19, lo que dificulta su generalización. Las tecnologías de detección no destructivas son más variadas, como el estudio geológico de superficie basado en afloramientos geológicos de superficie y estructuras geológicas del área de investigación, la predicción geológica de la máquina tuneladora basada en parámetros como la velocidad del cabezal de corte de la máquina de protección, el par de giro del cabezal de corte, el empuje y la velocidad de avance20,21, 22, y métodos de detección geofísica basados ​​en diferencias en propiedades físicas y diferencias estructurales de la roca circundante23,24,25. Entre ellos, la tecnología avanzada de predicción geológica de túneles basada en métodos de detección geofísica es un medio efectivo y un método principal para guiar los métodos de construcción de túneles, reducir los desastres geológicos de túneles y garantizar la construcción normal de túneles debido a sus ventajas de velocidad de detección rápida, rango de detección amplio, y bajo costo de detección.

Existen muchas tecnologías de predicción geológica de avance de túnel basadas en métodos geofísicos, como la tecnología de predicción geológica de avance de túnel del método electromagnético transitorio (TEM). Este método se basa en la diferencia de propiedades eléctricas y magnéticas de cuerpos anómalos. Un campo magnético pulsado es emitido por un dispositivo de bucle no conectado a tierra o una fuente de línea conectada a tierra en la pared del túnel o frente de avance. El cuerpo geológico conductor en el área objetivo induce un campo secundario bajo la influencia del campo magnético pulsado. La detección de las áreas ricas en agua se logra mediante el análisis de este campo secundario26,27,28. El método de radar geológico también es una tecnología avanzada de predicción geológica ampliamente utilizada. Este método se aplica en el frente de avance y la pared del túnel, utilizando ondas electromagnéticas de alta frecuencia emitidas por la antena del radar de penetración terrestre. La detección de cuerpos anómalos adversos, como zonas fracturadas y áreas ricas en agua, se logra en función de la diferencia en las constantes dieléctricas de los cuerpos anómalos objetivo. Sin embargo, debido a la atenuación de las ondas electromagnéticas, el rango de detección de esta tecnología es relativamente bajo en aplicaciones prácticas29,30,31. El método de detección por infrarrojos basado en la diferencia de emisiones radiactivas de cuerpos anómalos es una tecnología de detección sin contacto. Detecta cuerpos geológicos que contienen agua dentro de un rango de 30 m frente a la cara de rumbo identificando y analizando los cambios del campo infrarrojo formados por la radiación de la masa rocosa circundante. En el proceso de construcción de túneles existen diversos componentes metálicos como soportes de tubería de acero y andamios, que interfieren en la aplicación de los métodos geofísicos basados ​​en detección eléctrica y electromagnética32. Si bien la tecnología de detección infrarroja tiene un impacto menor en la construcción de túneles, su precisión y resultados de detección se ven muy afectados por la humedad y la temperatura del entorno de detección, y también son sensibles a la interferencia externa.

La tecnología de detección sísmica identifica anomalías en el frente del frente del túnel al detectar diferencias en la densidad, velocidad y estructura de la roca. Tiene las ventajas de una alta precisión de detección, un amplio rango de detección y una baja interferencia electromagnética de las tuberías de metal. Actualmente es la principal tecnología para la predicción geológica avanzada de alta precisión en túneles33,34,35,36. Sin embargo, la energía de la onda fuente generada por el cabezal de corte que corta la masa rocosa es débil, y la energía de la señal efectiva contenida en el disparo único recibido en la superficie es débil, lo que dificulta la identificación. Además, es difícil lograr una fuente de excitación de onda continua, que es esencial para la detección sísmica en túneles. Como resultado, la confiabilidad de los resultados del procesamiento de una pequeña cantidad de señales sísmicas es pobre. Además, para mejorar la resolución de detección, los métodos de interferencia sísmica generalmente requieren un procesamiento de deconvolución de las señales recibidas en la superficie utilizando las señales de onda fuente. Los resultados de las imágenes de las anomalías se ven muy afectados por la relación señal-ruido y el retraso de fase de las señales de onda fuente.

Con base en los problemas anteriores, este artículo realiza una investigación sobre la tecnología avanzada de predicción geológica de túneles basada en la exploración sísmica. Teniendo en cuenta la complejidad geológica, la ruta larga y la gran profundidad de enterramiento del túnel de desvío de agua de Daluoshan, se utiliza una predicción geológica avanzada integral para detectar las condiciones geológicas de las rocas circundantes delante del frente del túnel. Principalmente, dos tecnologías de exploración geofísica, TST y Radar de penetración terrestre (GPR), se aplican al proyecto del túnel de desvío de agua, y se utilizan barrenos de voladura avanzados y perforación avanzada para la verificación. Finalmente, se analiza y estudia el efecto de la predicción geológica avanzada integral.

El túnel de desvío de agua de Daluoshan es una importante línea de suministro de agua para la planta de agua hacia el oeste en Wenzhou, que se extiende por los distritos de Ouhai y Longwan. Atraviesa la cordillera de Daluo, con una longitud de túnel de aproximadamente 8,3 km y una altura neta de aproximadamente 6,9 ​​m, formando una puerta. El túnel está ubicado a unos 400 m del cercano Embalse Tianhe Este, con una diferencia de altura de aproximadamente 310 m entre el fondo del embalse y la parte superior del túnel. El túnel está profundamente enterrado y contiene abundante agua.

Según la investigación geológica y la perforación de ingeniería, los estratos principales de la sección del túnel incluyen estratos cuaternarios: Formación Jiuliping del Jurásico Superior (J3j), Formación Xishantou del Jurásico Superior (J3x) y roca intrusiva. Estratos cuaternarios: capas de erosión y acumulación de marino, talud residual y abanico aluvial.

Las condiciones geológicas del proyecto del túnel son relativamente complejas. El túnel atraviesa colinas y montañas, y las formaciones rocosas circundantes varían mucho. Incluyen granito porfídico, riolita, toba vítrica, pórfido de cuarzo-feldespato, andesita y granito, todos los cuales pertenecen a rocas duras. El macizo rocoso a la entrada y salida del túnel es mayoritariamente de grado V a IV, mientras que el macizo rocoso del interior del túnel es mayoritariamente de grado II a III, siendo las zonas fracturadas y dislocadas de grado V a IV. Hay fracturas regionales en el área del túnel, incluida la falla de Wenzhou-Zhenhai de tendencia noreste, la falla de Taishun-Huangyan y la falla de Chun'an-Wenzhou de tendencia noroeste. El área del túnel ha desarrollado fisuras de juntas estructurales de grado IV, que tienden principalmente en las direcciones noreste y noroeste con ángulos de buzamiento de 75° a 85°. Las fisuras de las juntas están ligeramente abiertas y cerradas, con un espaciamiento de 0,5 a 1 m cerca del macizo rocoso intruido, y un espaciamiento de 0,1 a 0,2 m cerca del área densa local. Las superficies de las fisuras son rectas y contienen minerales de hierro y manganeso. Hay una falla F1 desarrollada en el área, que cruza el túnel en un ángulo de aproximadamente 26° y tiene un rumbo de 228°∠ 80° a 85°. La falla tiene aproximadamente 6,1 km de largo y tiene un ancho de fractura de 5 a 10 m. Las rocas a ambos lados de la falla están trituradas y han desarrollado juntas, y la masa rocosa está rota. El mapa de estructura geológica regional se muestra en la Fig. 1.

Estructura geológica regional.

Actualmente, los métodos más comunes para la predicción geológica avanzada en China se dividen principalmente en método de predicción de análisis geológico de ingeniería, método de exploración geofísica y método de perforación avanzada basado en los diferentes instrumentos utilizados. El método de exploración geofísica incluye varias tecnologías como sonar, método eléctrico de alta densidad, método electromagnético transitorio, método de ondas de reflexión sísmica y método de radar geológico, como se muestra en la Tabla 1. En este estudio, una combinación de TST y técnicas de radar geológico para distancias largas y cortas se utilizó junto con barrenos avanzados y perforación avanzada para la verificación y validación del método de predicción.

Principio

La tomografía sísmica de túneles es una tecnología avanzada de predicción geológica para túneles de larga distancia. El principio es utilizar la fuente sísmica artificial generada durante la excavación del túnel. Las ondas sísmicas se propagan a través de los medios subterráneos mediante dispersión, refracción, reflexión y otros modos múltiples. Eventualmente, las ondas reflejadas son recibidas por los receptores en tierra. Al generar imágenes basadas en las ondas reflejadas recibidas y el modelo geológico predeterminado, se puede obtener información estructural geológica. También se puede ver en la Fig. 2.

El diagrama esquemático principal del sistema TST.

Adquisición y procesamiento

El sistema de observación TST en este estudio adoptó un diseño de espacio entre receptores de 4 m para probar el frente de la sección K2 + 022, como se muestra en la Fig. 3. Los detalles principales se describen a continuación.

En los muros interiores se colocan ocho receptores, cuatro a cada lado, con un espaciamiento de 4,0 m y una profundidad de enterramiento de 1,8 m.

En las paredes interiores se disponen ocho orificios de fuente de chispas eléctricas, cuatro a cada lado. El primer orificio de la fuente de cada lado está ubicado a 4 m del receptor más cercano, y los otros tres están separados por 16 m, con una profundidad de enterramiento de 1,8 a 2,0 m.

Tanto los orificios del receptor como los orificios de la fuente se perforan con un taladro manual con un diámetro de broca de ø60.

Se adoptan acoplamiento y sellado de lodo de cañón de agua.

Diseño del sistema de observación TST.

Los datos recopilados por el TST se procesan previamente para obtener resultados de procesamiento de disparo único, como se muestra en las Figs. 4 y 5. Luego, las imágenes de migración de ondas sísmicas y el análisis de velocidad se obtienen a través de una serie de pasos de procesamiento, que incluyen el ingreso de los parámetros de ubicación geométrica, la separación del campo de ondas, el truncamiento, la ganancia multipunto y la normalización de trazas. Finalmente, se realiza la interpretación geológica. El proceso específico de TST se muestra en la Fig. 6.

Registro típico de un solo disparo después del procesamiento.

Registro típico después de la separación de longitudes de onda.

Flujo de procesamiento de datos del sistema TST.

El radar de penetración terrestre (GPR) es una tecnología avanzada de predicción geológica de túnel de corto alcance. Su principio es emitir ondas electromagnéticas de alta frecuencia, que se introducen en el suelo. Cuando las ondas electromagnéticas encuentran interfaces medias o sustancias con diferentes constantes dieléctricas, ocurren fenómenos como la reflexión, la transmisión y la refracción. Al recibir, registrar y procesar estas señales, se pueden inferir las propiedades y la estructura de los medios subterráneos, como se muestra en la Fig. 7.

El principio de propagación de ondas electromagnéticas de radar de penetración terrestre.

Este documento empleó el radar de penetración terrestre (GPR) para recopilar datos de la sección K2 + 062 y realiza un escaneo de detección de punto recíproco lineal en la superficie de la roca. Los datos se procesan mediante procedimientos como edición de datos, corrección de cero, eliminación de fondo, eliminación de señales horizontales, filtrado de paso de banda, promedio deslizante y ajuste de ganancia, para obtener los resultados del perfil de la posición de la línea topográfica GPR.

Durante el proceso de medición de puntos del radar geológico, se requiere que la antena esté firmemente unida a la superficie de la palma de acoplamiento para reducir el impacto de múltiples ondas de reflexión entre el aire y las masas rocosas. La medición posterior a la voladura es difícil debido a varios factores, como la irregularidad de la superficie de la palma y la presencia de equipos de excavación y líneas eléctricas en el túnel. En general, se selecciona un modo de medición de puntos con una distancia de 10 a 15 cm entre dos puntos de medición, y se recomiendan al menos 80 puntos para garantizar la capacidad de análisis de imágenes de los datos de medición en la etapa posterior. Teniendo en cuenta los diversos factores en el túnel, como el equipo de excavación y las líneas eléctricas, se realiza una medición de comparación y verificación utilizando una medición bidireccional. El flujo de procesamiento de datos de radar geológico se muestra en la Fig. 8.

Flujo de procesamiento de datos de GPR.

La sección de prueba es del PK2 + 22 al K2 + 122 del túnel de desviación de agua de Daluoshan. De acuerdo con los resultados del estudio geológico de ingeniería, la litología principal de esta sección es porfirita, andesita porfídica y toba soldada de toba cristalina, todas las cuales son rocas duras. Algunas áreas contienen grava y arcilla en polvo. La roca circundante de la sección del túnel es principalmente de grado II-III, con zonas de juntas densas de grado V-IV, y existen macizos rocosos débiles y fragmentados. La roca del frente del túnel de la sección K2 + 077 está compuesta principalmente de lutitas y limolitas, con el lecho rocoso erosionado como base principal. La estabilidad general es relativamente buena, el macizo rocoso está débilmente meteorizado y las juntas están desarrolladas e incrustadas, pareciendo fragmentadas. Las juntas están ligeramente abiertas y cerradas, con un espaciamiento de 0,3-1 m, se extienden más de 2 m, y hay fenómenos de filtración local, como se muestra en la Fig. 9. De acuerdo con las condiciones del sitio, método de predicción geológica avanzada TST, método geológico En esta sección se utilizan principalmente el método de radar y el método de barreno geológico avanzado para la predicción geológica avanzada.

Cara de sección K2 + 077.

La figura 10 muestra los resultados de imágenes compensadas de la predicción geológica avanzada para las secciones K2 + 022 a K2 + 122 del túnel de desvío de agua de Daluoshan. El extremo izquierdo del eje horizontal representa el punto de partida del kilometraje de cara. El eje vertical de la imagen desplazada representa la dirección del ancho del túnel. Las franjas rojas y azules en la imagen de compensación de onda vertical representan zonas con cambios litológicos. El rojo indica que el macizo rocoso se ha vuelto más duro, con un aumento de la velocidad de las olas, mientras que las rayas azules indican lo contrario. Las franjas rojas y azules alternas indican que la integridad de la roca circundante en esta sección es relativamente pobre y puede haber una zona fracturada o una capa intermedia débil.

Imágenes de migración de ondas sísmicas.

La distribución de las propiedades mecánicas de las rocas se refleja en la distribución de la velocidad de onda del macizo rocoso. La velocidad de ola alta indica un macizo rocoso intacto y de alto módulo elástico, mientras que la velocidad de ola baja indica un macizo rocoso fracturado con un módulo elástico bajo. La imagen de la velocidad de la onda se corresponde bien con la imagen estructural geológica. En la imagen de compensación estructural, las áreas con densas franjas de reflexión indican estructuras complejas y tectónica desarrollada, que corresponden a zonas de baja velocidad de onda en la imagen de velocidad de onda. mientras que las áreas con pocas franjas estructurales indican un macizo rocoso uniforme y denso, que corresponde a zonas de alta velocidad de ola en la imagen de velocidad de ola. De acuerdo con el análisis de la velocidad de la onda (como se muestra en la Fig. 11), la variación de los parámetros físicos y mecánicos integrales de la roca circundante (como se muestra en la Fig. 12), el mapa de extracción de la superficie de reflexión (como se muestra en la Fig. 13), y combinado con los datos geológicos, se puede concluir que la situación geológica dentro de los 100 m frente al frente del túnel se puede dividir aproximadamente en tres secciones, como se describe a continuación.

El análisis de la velocidad de la onda P.

La tendencia de variación en los parámetros físicos y mecánicos de la roca en la sección de prueba.

Mapa de extracción de superficie de reflexión.

Sección "Introducción": 0 ~ 10 m (K2 + 022K2 + 032)

La longitud de la roca circundante en esta sección es de 10 m, con una velocidad de ola longitudinal de 3800 m/sy baja resistencia. La imagen compensada muestra una combinación más densa de franjas rojas y azules, que se infiere que se ve afectada por la zona de descarga cerca de la cara. La integridad de la roca circundante es deficiente y su capacidad de autoestabilización es débil. Se recomienda reforzar la roca circundante y prestar atención a la caída de bloques o al derrumbe causado por la fragmentación de la roca durante la construcción.

Sección "Fondo de ingeniería": 10 ~ 30 m (K2 + 032 K2 + 052)

La longitud de la roca circundante en esta sección es de 20 m, y la velocidad de la onda longitudinal aumenta a 4400 m/s, con mayor fuerza que la sección anterior. La imagen compensada muestra un poco menos de franjas rojas y azules en esta sección, y se infiere que las fisuras de las juntas en la roca circundante están menos desarrolladas, y el tipo de roca es roca manchada ligeramente erosionada con mejor integridad.

Tramo "Revisión e Introducción de técnicas avanzadas de predicción geológica": 30 ~ 100 m (K2 + 052 K2 + 122)

La longitud de la roca circundante en esta sección es de 70 m, con una velocidad de onda longitudinal de 3900 ~ 4100 m/sy menor fuerza que la sección anterior. La imagen desplazada muestra un aumento en el número de franjas rojas y azules. A partir de los 50-70 m, se alternan franjas rojas y azules, lo que indica una mayor posibilidad de la existencia de zonas fracturadas o intercapas débiles en la roca circundante, con poca integridad. Se recomienda reforzar la roca circundante y prestar atención a la caída de bloques o al derrumbe causado por la fragmentación de la roca durante la construcción.

Los resultados anteriores se pueden presentar en una tabla, como se muestra en la Tabla 2.

El perfil de radar es la base para interpretar los datos de radar geológicos. Siempre que existan diferencias eléctricas en el medio frente a la superficie de la falla, se pueden encontrar ondas de reflexión correspondientes en el perfil del radar.

El reconocimiento del perfil del radar depende principalmente de la identificación del eje de fase común de los grupos de ondas de reflexión con las mismas características. En términos generales, la forma de onda de la zona de falla tectónica en el perfil del radar refleja una curva similar a la tendencia de la zona de falla. La forma de onda de la capa débil y las cuevas kársticas generalmente se compone de muchas parábolas pequeñas que forman un área más grande, y existen diferencias significativas con las formas de onda circundantes. La experiencia práctica ha demostrado que el radar geológico tiene un buen reflejo de situaciones anormales como agua, cuevas kársticas y zonas de falla frente a la superficie de la falla, pero el rango de predicción se acortará relativamente. Debido a que la constante dieléctrica del agua es 81, la energía de las ondas electromagnéticas será absorbida por el agua en grandes cantidades y la distancia de detección se acortará relativamente. El consumo de energía de la propagación de ondas electromagnéticas en la formación también es muy grande, lo que también tendrá un cierto impacto en la distancia de detección. Además de encontrar anomalías de señal obvias en el perfil del radar, la interpretación de la imagen del radar también requiere atención a las condiciones geológicas del sitio de construcción de la superficie de la falla y un juicio integral basado en el conocimiento geológico.

Las Figuras 14 y 15 son el perfil de color y los resultados de la pila de escala de grises obtenidos por el estudio de radar geológico. Según la observación de las características de la señal, como la variación de la amplitud de la onda y el eje de homogeneidad, se puede ver que esta sección tiene una gran amplitud, un eje de homogeneidad discontinuo y características obvias de gran amplitud, lo que indica que hay agua subterránea bien desarrollada y roca circundante rota. en el rango de medición por delante del frente del túnel. Con base en un análisis integral de la situación de exposición de la roca, se obtienen las condiciones geológicas entre K2 + 062 y K2 + 087 y los resultados del análisis se muestran en la Tabla 3.

Mapa de resultados de color de perfil.

Perfil Imagen apilada en escala de grises.

Durante la exploración, la línea de medición se colocó a 1 m sobre el suelo. La superficie de la cara del túnel era irregular, lo que provocaba que el radar saltara durante el proceso de arrastre y evitaba que se adhiriera estrechamente a la roca circundante. Esto interfirió en gran medida con la emisión y recepción de las señales de radar. Se recomienda analizar y evaluar exhaustivamente el desarrollo de grietas en la roca que rodea el túnel en función de los datos geológicos relevantes para garantizar la calidad y la seguridad de la construcción.

Combinando dos métodos avanzados de predicción geológica, se realiza la predicción geológica integral para la sección K2 + 22 ~ K2 + 122 del túnel de desviación de agua de Daluoshan. Los resultados de la predicción se pueden ver en la Tabla 4.

Según el pronóstico geológico integral, la condición de la roca circundante de la sección K2 + 065 ~ K2 + 077 del túnel de desviación de agua de Daluoshan es deficiente, la roca está relativamente fragmentada, la roca de cimentación se agrieta y el agua se desarrolla, y la autoestabilización la habilidad es débil. Puede haber una zona rota rica en agua, por lo que durante la construcción, se deben tomar medidas de protección para evitar la irrupción de agua y otros accidentes, y se debe realizar bien el trabajo de drenaje. El siguiente paso es controlar estrictamente la longitud de superposición del pronóstico avanzado, reducir el metraje del ciclo de voladura durante la construcción de perforación y voladura, y el apoyo de anclaje oportuno después de la excavación para evitar la inestabilidad y el colapso de la roca.

La excavación del túnel alcanzó el frente de avance en la entrada del túnel de desvío de agua de Daluoshan a la distancia de K2 + 065. Se llevó a cabo una perforación frontal para verificar la precisión de los resultados de la exploración geofísica. De acuerdo con la perforación frontal y las condiciones reales de excavación, se encontró que la roca circundante del túnel desde K2 + 065 hasta K2 + 077 (donde se instaló el soporte de pernos de roca) estaba muy rota, como se muestra en la Fig. 16, y del arco caían bloques de roca. Además, había muchas zonas fracturadas con agua en el túnel y la entrada de agua era relativamente grande. Incluso después del bulonado inicial, el túnel todavía tenía filtraciones de agua. Los resultados de la predicción geológica anticipada fueron consistentes con la situación real. Por lo tanto, se puede ver que el uso integral de TST, radar de penetración en el suelo, perforación frontal y otros métodos geofísicos para la exploración frontal del túnel de desvío de agua de Daluoshan puede detectar de manera efectiva condiciones geológicas adversas antes de el rumbo del túnel.

Excavación del frente del banco en K2 + 077 en el campo.

Basado en el caso de la predicción geológica avanzada para el túnel de desvío de agua de Daluoshan, se ha establecido un método integral de predicción geológica avanzada para túneles, que combina un análisis geológico claro y completo con predicción de larga y corta distancia, y puede mejorar la eficiencia y confiabilidad de las predicciones, prestación de servicios para la construcción de ingeniería.

Basado en la investigación y el análisis geológicos, y el procesamiento e interpretación de datos de predicción geológica avanzada de larga y corta distancia, la verificación oportuna de cuerpos geológicos adversos delante del frente a través de métodos avanzados de perforación y voladura, y la identificación de posibles peligros geológicos. Las ventajas complementarias de estos métodos de detección no solo mejoran la precisión de la predicción geológica avanzada, sino que también garantizan la seguridad de la construcción de túneles.

El modo de trabajo de predicción geológica avanzada integral se basa en el "método de análisis-predicción 1-método de predicción 2-método de predicción 3 y método de verificación-predicción 4 y resumen de verificación". Por un lado, tiene como objetivo mejorar la precisión de los resultados de predicción y, por otro lado, mejora constantemente el nivel de predicción revisando y complementando continuamente los métodos de predicción.

Los diferentes métodos de predicción geológica avanzada tienen diferentes principios de interpretación. Mediante el uso de diferentes métodos de predicción geológica para una mayor interpretación y verificación y validación continuas, la interpretación puede revisarse y mejorarse constantemente. Con el aumento de la práctica de la ingeniería, los resultados serán más precisos.

Con base en la observación y el análisis geológicos, así como en el procesamiento y la interpretación de datos de predicción geológica avanzada de larga y corta distancia, se realiza una verificación oportuna a través de técnicas avanzadas de perforación y voladura para identificar condiciones geológicas adversas, como fragmentación de rocas, fallas y acumulación de agua. zonas de fractura delante del frente del túnel. Se determinan los posibles peligros geológicos y los tipos de desastres, y se proponen sugerencias para medidas de construcción seguras. La figura 17 muestra un conjunto de técnicas y procedimientos de predicción avanzados aplicables al túnel de desvío de agua de Wenzhou Daluoshan, basados ​​en la tecnología de predicción geológica avanzada mencionada anteriormente.

Flujo de proceso de tecnología de predicción avanzada.

(1)Método de perforación avanzado

①Durante el proceso de perforación, se debe realizar un control y gestión dinámicos. Se debe seguir el principio de ajustar la profundidad de perforación en tiempo real de acuerdo con las condiciones del pozo para lograr el propósito de predicción.

②Cuando se requiere una perforación continua, generalmente se pueden perforar de 30 a 50 m por ciclo y, cuando sea necesario, también se pueden perforar pozos profundos de más de 100 m.

③Se adoptan diferentes profundidades de perforación para diferentes secciones y propósitos.

④Para la predicción continua, los dos ciclos delantero y trasero de los pozos deben superponerse entre 5 y 8 m.

(2)Método avanzado de voladura de pozos.

De 3 a 10 pozos de voladura profundos con una longitud de 5 m se organizan de acuerdo con los requisitos para cada fila de pozos de voladura, y se aumentan adecuadamente en secciones especiales. Se organizan principalmente alrededor del contorno y se implementan con un ángulo de inclinación hacia afuera de 30 a 40° para predecir los estratos y el agua subterránea por delante del contorno.

(3) TST Método de predicción geológica avanzada.

①El diseño de los puntos de disparo y los geófonos debe satisfacer los requisitos del análisis de la velocidad de las olas, el filtrado direccional y la reducción de la interferencia de las ondas superficiales.

②Los geófonos deben instalarse correctamente para garantizar la calidad de las ondas sísmicas.

③Los puntos de disparo deben instalarse herméticamente y sellarse correctamente para garantizar la eficiencia de la excitación de ondas sísmicas.

④La máquina de chorreado y la línea de activación deben estar en buen contacto para garantizar un registro de datos correcto.

⑤La medición y el registro in situ deben ser precisos para garantizar la precisión del cálculo.

(4)Método de radar de penetración terrestre

①Se debe garantizar el espacio operativo del sistema GPR y se deben evitar las interferencias cercanas.

②Las líneas y circuitos de conexión deben estar en buen contacto, razonablemente dispuestos para garantizar una recepción de datos normal.

③Se deben seleccionar e instalar correctamente materiales y equipos adecuados y de alta calidad.

④El receptor debe acoplarse estrechamente con la pared del pozo para garantizar una recepción correcta.

Tomando como ejemplo el proyecto de predicción geológica avanzada del túnel de desvío de agua de Daluoshan, se verificó y validó la viabilidad de la predicción geológica avanzada a través de observaciones de las condiciones internas y externas del túnel, utilizando como base una investigación y un análisis geológicos integrales, así como el uso de dos tipos de técnicas de exploración geofísica (TST y radar geológico) que se combinaron a larga y corta distancia. La predicción geológica avanzada también fue verificada y validada mediante el uso de pozos de voladura avanzados y perforación avanzada. Se extrajeron las siguientes conclusiones.

Para abordar las condiciones geológicas frente al frente de avance durante la construcción del túnel de desvío de agua de Daluoshan, se utilizó una combinación del método de reflexión de ondas sísmicas TST, el método de radar de penetración en el suelo y métodos avanzados de perforación para llevar a cabo una predicción geológica avanzada integral. Se seleccionaron las secciones más típicas para el análisis y se predijeron con éxito los cuerpos geológicos adversos frente al frente de avance del túnel de desviación de agua de Daluoshan.

El uso de un solo método para la detección geológica avanzada en el campo puede provocar una pérdida parcial de la señal y una predicción ineficaz debido a las largas distancias y la atenuación de la energía. Por lo tanto, es necesaria una combinación de métodos de predicción de largo y corto alcance para mejorar la precisión de la predicción, con verificación y validación mutua mediante el uso de pozos o técnicas de perforación avanzadas. Este enfoque proporciona una solución eficaz para la predicción avanzada de túneles.

El resumen de la predicción de cuerpos geológicos adversos en túneles utilizando TST y radar geológico muestra que TST tiene un buen efecto de predicción en fallas grandes, zonas fracturadas y masas de roca blanda en la predicción a larga distancia, pero no puede determinar con precisión la ubicación específica y el tamaño de la falla. El radar geológico es adecuado para predecir condiciones geológicas subterráneas, como masas rocosas fracturadas, zonas ricas en aguas subterráneas y cavidades en la predicción a corta distancia.

Los datos utilizados para respaldar los hallazgos de este estudio están disponibles del autor correspondiente a pedido.

Zeng, ZF, Liu, SX & Liu, SH Nuevos avances en geofísica ambiental y de ingeniería. prog. Geofísico. 19(3), 486–491 (2004) (chino).

MathSciNet Google Académico

Xu, BC Progreso y tendencia de la investigación actual en geofísica ambiental e ingeniería. Geol. ciencia Tecnología información 8, 43–46 (1995) (chino).

Google Académico

Home, L. Túneles de roca dura con TBM en terrenos difíciles: Desarrollos y lecciones aprendidas del campo. Tunn. Licenciatura Tecnología espacial. Inc. Tecnología sin zanja. Res. 57, 27–32 (2016).

Artículo Google Académico

Dammyr, O., Nilsen, B. & Gollegger, J. Viabilidad de la perforación de túneles a través de zonas débiles en túneles submarinos profundos de Noruega. Tunn. Licenciatura Tecnología espacial. 69(1), 133–146 (2017).

Artículo Google Académico

Bayati, M. & Hamidi, JK Un estudio de caso sobre tunelización TBM en zonas de falla y lecciones aprendidas de la mejora del terreno. Tunn. Licenciatura Tecnología espacial. 63, 162–170 (2017).

Artículo Google Académico

Guglielmetti, V., Ruffolo, SA & Peila, D. Estado del arte de la excavación de túneles con tuneladoras de roca dura en Italia. Tunn. Licenciatura Tecnología espacial. 63, 114–123 (2017).

Google Académico

Tu, R., Liu, X. & He, M. El impacto de la clasificación del macizo rocoso en el rendimiento de una tuneladora de roca dura: un estudio de caso. Tunn. Licenciatura Tecnología espacial. 72, 37–48 (2018).

Google Académico

Zhong, J. et al. Estudio de la relación entre las propiedades de la roca y el desgaste del cortador en túneles de roca dura con tuneladora. Tunn. Licenciatura Tecnología espacial. 84, 290–301 (2019).

Google Académico

Kim, Y., Han, S. & Park, Y. Desarrollo de un sistema de clasificación de macizos rocosos para tuneladoras de roca dura utilizando datos geológicos y geofísicos. Tunn. Licenciatura Tecnología espacial. 86, 103–115 (2019).

Google Académico

Han, S., Park, Y. & Kim, Y. Evaluación del rendimiento de TBM utilizando un sistema de clasificación de masas rocosas recientemente desarrollado. Tunn. Licenciatura Tecnología espacial. 98, 103332 (2020).

Google Académico

Ren, T. et al. Pronóstico de clasificación de roca circundante del túnel basado en el sistema de predicción geológica avanzada en área sísmica. aplicación mecánico Mate. 226–228, 910–915 (2012).

Artículo Google Académico

Li, SC et al. Investigar el progreso en el mecanismo de desastres, la predicción, la alerta temprana y la teoría del control de la irrupción de agua y lodo en túneles profundos y largos. Ciencia básica de China. 19(3), 27–43 (2017) (chino).

Google Académico

Cha, XJ et al. Investigación sobre métodos avanzados de predicción de imágenes en estudios de ingeniería de túneles. J. Geophys. 61(3), 1150–1157 (2018) (chino).

Google Académico

Li, SC et al. Una descripción general de la prospección geológica futura en la construcción de túneles. Tunn. Licenciatura Tecnología espacial. 63, 69–94 (2017).

Artículo Google Académico

Chen, Y. & Chen, Y. Control de tierra en túneles mecanizados: una revisión de los sistemas de clasificación de rocas. Tunn. Licenciatura Tecnología espacial. 81, 307–321 (2018).

Google Académico

Du, H. et al. Simulación de la deformación del suelo inducida por túneles de escudo EPB basada en pruebas de laboratorio. Tunn. Licenciatura Tecnología espacial. 79, 138–151 (2018).

Google Académico

Wang, G. et al. Una investigación exhaustiva sobre las características de deformación de los túneles de protección en suelos blandos. Tunn. Licenciatura Tecnología espacial. 84, 27–38 (2019).

Google Académico

Hassan, N. et al. Efecto de la velocidad de perforación de los datos de perforación con sonda en el agrupamiento de la resistencia de la roca en NATM-4, Hulu Langat, Selangor. proc. química 19, 737–742 (2016).

Artículo Google Académico

Ji, TX, Qu, Z. y Tian, ​​HN Tecnología avanzada de predicción geológica basada en la perforación de pozos en la cara del túnel. J. Highw. transporte Res. desarrollo 37(7), 97–102 (2020).

Google Académico

Zhang, S. et al. Identificación de rellenos de cavidades de túneles mediante análisis de densidad de tiempo-energía basado en la transformada wavelet. Meitan Xuebao/J. Sociedad del Carbón de China. 44(11), 3504–3514 (2019) (chino).

Google Académico

Li, L., Liu, JP & Wei, W. Estudio sobre el método de procesamiento de eco de ultrasonido para la identificación de la interfaz carbón-roca basado en la transformada de ondícula empírica. J. Carbón Sci. Ing. China 44(S01), 8 (2019) (chino).

Google Académico

Li, QY et al. Investigación sobre la identificación de disparos a ciegas basada en el análisis de densidad de tiempo-energía utilizando la transformada wavelet. mín. Metal. Ing. 31(2), 4 (2011).

CAS Google Académico

Zhang, K. et al. Predicción de karst para tunelización mediante evaluación difusa combinada con investigaciones geológicas. Tunn. Licenciatura Tecnología espacial. 80(1), 64–77 (2018).

Artículo Google Académico

Wei, L. et al. Visualización basada en la web para imágenes de terreno anticipadas en máquinas perforadoras de túneles. automático Constr. 105, 102830.1-102830.17 (2019).

Artículo Google Académico

Fan, KR et al. Enfoque de resonancia magnética para identificar los tipos de riesgos de irrupción en la construcción de túneles: I. Caracterización y modelado. Aplicación J. Geofísico. 167, 160–171 (2019).

Artículo ANUNCIOS Google Académico

Guo, Q. et al. Prospección de cuerpos acuíferos delante del frente del túnel utilizando el método de fuente eléctrica en movimiento. Geotecnología. Geol. Ing. 37(3), 2047–2064 (2019).

Artículo Google Académico

Qin, LA & Zhang, QB Simulación física de predicción geológica de avance de túnel por método electromagnético transitorio. Modificación. Tunn. Tecnología 56(6), 47–51 (2019).

MathSciNet Google Académico

Qin, S. et al. Aplicación de sondeo de resonancia magnética a túneles para la detección avanzada de desastres relacionados con el agua: un estudio de caso en el túnel de Dadushan, Guizhou, China. Túnel. Licenciatura Tecnología espacial. 84, 364–372 (2019).

Artículo Google Académico

Zhang, P. et al. Investigación sobre sondeo y predicción del diámetro de una tubería subterránea por GPR durante un período de operación. Tunn. Licenciatura Tecnología espacial. 58, 99–108 (2016).

Artículo Google Académico

Chen, L. et al. Prueba de lechada avanzada utilizando el método de prospección sísmica en túneles TBM: un estudio de caso en el proyecto de suministro de agua del río Songhua, Jilin, China. Geotecnología. Geol. Ing. 37(1), 264–281 (2019).

Artículo Google Académico

Liu, M. et al. Método de reconocimiento de anomalías típicas durante la construcción de túneles kársticos utilizando atributos GPR y procesos gaussianos. Árabe. J. Geosci. 13(16), 791–804 (2020).

Artículo Google Académico

Sun, HF et al. Ley de respuesta electromagnética transitoria y método de corrección en un entorno de fuerte interferencia de túnel: tome TBM como ejemplo. J. Geophys. 59(12), 328–340 (2016).

Google Académico

Kneib, G. & Leykam, A. Modelado de diferencias finitas para sismología de túneles. Cerca de Surf. Geofísico. 2(2), 71–93 (2004).

Artículo Google Académico

Fei, HL, Zhang, XZ & Yang, ZG La investigación de predicción y control sobre la ley de atenuación de la velocidad máxima de vibración de voladura en el túnel de Daiyuling. Adv. Mate. Res. 838–841(3), 1429–1434 (2014).

Google Académico

Ullah I., Peach G. y Nadeem M. La máquina perforadora de túneles avanza en la investigación del suelo en condiciones de suelo propenso a desprendimiento de rocas en el Proyecto Neelum Jhelum. Desafíos de ingeniería para el uso subterráneo sostenible. 53–75 (2017).

Sherman, CS et al. Un estudio numérico de la detección de túneles basada en ondas de superficie en la reserva regional de Black Diamond Mines, California. Geofísica 83(4), 1–51 (2018).

Artículo Google Académico

Descargar referencias

Este trabajo fue apoyado por Wenzhou Key Laboratory of Intelligent Lifeline Protection and Emergency Technology for Resilient city. Finalmente, se agradecen sinceramente los valiosos comentarios y sugerencias de los revisores anónimos y del editor.

Facultad de Arquitectura e Ingeniería Energética, Universidad Tecnológica de Wenzhou, Wenzhou, 325035, China

Mingqing Liu

Facultad de Diseño y Arte, Universidad Tecnológica de Wenzhou, Wenzhou, 325035, China

Qinyu-gan

Wenzhou Key Laboratory of Intelligent Lifeline Protection and Emergency Technology for Resilient City, Wenzhou University of Technology, Wenzhou, 325035, China

Mingqing Liu

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

También puede buscar este autor en PubMed Google Scholar

ML escribió el texto principal del manuscrito y QG proporcionó alguna idea y revisó el manuscrito.

Correspondencia a Mingqing Liu.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

Springer Nature se mantiene neutral con respecto a los reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Acceso abierto Este artículo tiene una licencia internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, el intercambio, la adaptación, la distribución y la reproducción en cualquier medio o formato, siempre que se otorgue el crédito correspondiente al autor o autores originales y a la fuente. proporcionar un enlace a la licencia Creative Commons e indicar si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la regulación legal o excede el uso permitido, deberá obtener el permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Reimpresiones y permisos

Liu, M., Gan, Q. Investigación aplicada de la predicción geológica avanzada integral en el túnel de desvío de agua de Daluoshan. Informe científico 13, 9162 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-36090-8

Descargar cita

Recibido: 15 enero 2023

Aceptado: 29 de mayo de 2023

Publicado: 06 junio 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-36090-8

Cualquier persona con la que compartas el siguiente enlace podrá leer este contenido:

Lo sentimos, un enlace para compartir no está disponible actualmente para este artículo.

Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenido Springer Nature SharedIt

Al enviar un comentario, acepta cumplir con nuestros Términos y Pautas de la comunidad. Si encuentra algo abusivo o que no cumple con nuestros términos o pautas, márquelo como inapropiado.

COMPARTIR