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        富水區(qū)隧道圍巖多場(chǎng)參數(shù)反分析研究

        2021-07-12 09:39:58寇海軍
        鐵道建筑技術(shù) 2021年6期
        關(guān)鍵詞:拱頂滲流反演

        寇海軍

        (中鐵十九局集團(tuán)第五工程有限公司 遼寧大連 116100)

        1 引言

        軟巖及高地應(yīng)力水平下的中等強(qiáng)度巖體或節(jié)理發(fā)育的硬巖工程都存在蠕變效應(yīng),隨著地下工程向深部發(fā)展,常會(huì)遇到應(yīng)力、滲流以及溫度耦合影響的蠕變問(wèn)題。關(guān)于溫度、應(yīng)力、滲流等耦合作用下巖體蠕變特性及其本構(gòu)模型已開展了大量的研究工作。

        黃書嶺等[1]、劉建等[2]通過(guò)試驗(yàn)研究了耦合條件下巖石的蠕變與滲流、應(yīng)力之間的關(guān)系。從數(shù)值模擬及本構(gòu)模型的角度,郤保平等[3]、王永巖等[4]、MA L J等[5]研究了溫度場(chǎng)、應(yīng)力場(chǎng)、化學(xué)場(chǎng)耦合條件下巖體的蠕變規(guī)律。無(wú)論是理論分析還是數(shù)值模擬均離不開巖體參數(shù),其在工程設(shè)計(jì)與施工中起著至關(guān)重要的作用,參數(shù)反分析方法作為一種確定參數(shù)的有效手段,受到廣泛關(guān)注[6-7]。在蠕變參數(shù)反演方面,陳靜等[8]、徐國(guó)文等[9]提出相關(guān)反演方法,并在工程實(shí)際中進(jìn)行應(yīng)用。目前大多數(shù)研究針對(duì)單場(chǎng)參數(shù)反演,而對(duì)多場(chǎng)耦合下參數(shù)反演研究較少。賈善坡等[10]提出泥巖滲流-應(yīng)力耦合蠕變損傷模型,采用優(yōu)化反分析法得出蠕變損傷模型中的待定參數(shù)。劉開云等[11]將高斯過(guò)程回歸(Gaussian Process Regression,GPR)引入隧道工程進(jìn)行模型參數(shù)反演,并采用單一各向同性核函數(shù)之和作為GPR的組合核函數(shù)以提高其泛化性能。孫錢程等[12]在改進(jìn)多輸出支持向量機(jī)算法(MSVM)的基礎(chǔ)上,建立基于貝葉斯理論的概率反分析方法(B-MSVM方法)。

        本文針對(duì)多場(chǎng)耦合下巖體蠕變參數(shù)較難獲得的問(wèn)題開展反分析研究,基于免疫算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)力-滲流耦合作用下隧道圍巖蠕變多參數(shù)反演方法進(jìn)行。以蘭州至??趪?guó)家高速公路(G75)某石質(zhì)特長(zhǎng)隧道為工程實(shí)例,基于現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)力-滲流耦合條件下隧道圍巖蠕變多參數(shù)反演。

        2 應(yīng)力-滲流耦合蠕變模型

        高地應(yīng)力軟巖隧道圍巖具有明顯蠕變性,一般而言,將存在蠕變行為的總應(yīng)變分解為彈性應(yīng)變、塑性應(yīng)變、蠕變應(yīng)變,即:

        式中:ε為總應(yīng)變;εe為彈性應(yīng)變;εp為塑性應(yīng)變;εc為蠕變應(yīng)變。

        可依據(jù)需求在ABAQUS軟件中自行選擇蠕變定律,該軟件具有Singh-Mitchell、應(yīng)變硬化及時(shí)間硬化三大蠕變定律可供選擇。

        (1)時(shí)間硬化蠕變定律

        (2)應(yīng)變硬化蠕變定律

        (3)Singh-Mitchell蠕變定律

        本文考慮蠕變非線性,采用時(shí)間硬化蠕變定律,巖石的總?cè)渥兛梢员硎緸?/p>

        式中:εt為瞬態(tài)蠕變;εs為穩(wěn)態(tài)蠕變。

        對(duì)于瞬態(tài)蠕變和穩(wěn)態(tài)蠕變可以采用冪次法則模式來(lái)描述:

        式中:σ為等效應(yīng)力;n為應(yīng)力指數(shù);A為蠕變系數(shù);t為時(shí)間;m為時(shí)間指數(shù)。

        本文取m=0,則式(6)簡(jiǎn)化為:

        3 IA-BP多參數(shù)反演方法與實(shí)施

        免疫算法能夠在尋求全局最優(yōu)解過(guò)程中,對(duì)多峰值函數(shù)尋優(yōu)出現(xiàn)的 “早熟”問(wèn)題進(jìn)行妥善處理。利用免疫算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與閥值,并建立IA-BP智能反分析方法,進(jìn)行應(yīng)力-滲流耦合隧道圍巖蠕變多參數(shù)反演。

        采用ABAQUS軟件對(duì)基于正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法構(gòu)造樣本,并對(duì)樣本參數(shù)進(jìn)行計(jì)算作為IA-BP算法的樣本值。

        在進(jìn)行IA-BP算法參數(shù)反演前,對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層和輸入層的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置,并對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行初始化。

        其次,對(duì)免疫算法的種群數(shù)、免疫基因數(shù)量等參數(shù)進(jìn)行設(shè)置,其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重之和用基因個(gè)數(shù)D來(lái)表示。其隱含層、輸出層、輸入層神經(jīng)元數(shù)量用S1、S2和R來(lái)代表,則粒子群維數(shù)公式:

        計(jì)算抗原抗體的親和度,親和度函數(shù):

        將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入向量設(shè)定為圍巖位移量,輸出向量設(shè)定為隧道圍巖巖體參數(shù),對(duì)隧道圍巖位移與圍巖參數(shù)之間的非線性關(guān)系建立關(guān)系函數(shù)。優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)為:

        式中:x為待反演參數(shù);fi(x)為第i個(gè)量測(cè)方向的計(jì)算位移值;ui為第i個(gè)計(jì)算向量的實(shí)際位移;n為隧道圍巖位移監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)量。

        按照隧道實(shí)際尺寸進(jìn)行數(shù)值建模,邊界影響條件考慮3倍洞徑,故幾何模型尺寸為橫向X軸50 m,縱向Y軸長(zhǎng)度50 m,模型拱頂至上部邊界19.5 m,模型拱底至底部邊界22.5 m,如圖1所示。

        圖1 有限元模型

        隧道圍巖參數(shù)范圍如表1所示。本次數(shù)值計(jì)算共選擇6個(gè)試驗(yàn)主控參數(shù),對(duì)每個(gè)主控試驗(yàn)參數(shù)選取5個(gè)水平因素,基于正交設(shè)計(jì)方法,選擇 L25(56)正交試驗(yàn)表進(jìn)行方案設(shè)計(jì),正交試驗(yàn)方案如表2所示。對(duì)正交試驗(yàn)方案中的每組試驗(yàn)參數(shù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)的數(shù)值計(jì)算,借助ABAQUS軟件計(jì)算正交參數(shù)組下的圍巖位移值。

        表1 巖體參數(shù)

        表2 正交設(shè)計(jì)

        通過(guò)MATLAB軟件,借助IA-BP智能算法,對(duì)表2正交設(shè)計(jì)試驗(yàn)組中的圍巖參數(shù)與圍巖位移值建立非線性關(guān)系,通過(guò)反演得到IA-BP的學(xué)習(xí)樣本值。IA-BP智能算法學(xué)習(xí)值與計(jì)算試驗(yàn)值數(shù)據(jù)對(duì)比如表3所示。

        表3 試驗(yàn)值與IA-BP算法對(duì)比

        對(duì)試驗(yàn)值與IA-BP算法值進(jìn)行殘差值計(jì)算,計(jì)算結(jié)果如圖2所示。由圖2可知,除了滲透系數(shù)偏差較大外,其他各參數(shù)大多數(shù)點(diǎn)都在零附近。由表3與圖2可知,計(jì)算試驗(yàn)值和反演值之間誤差較小,說(shuō)明該算法對(duì)隧道應(yīng)力-滲流耦合多參數(shù)反演具有較高的計(jì)算精度。

        圖2 殘差值計(jì)算結(jié)果

        將反演參數(shù)代入ABAQUS進(jìn)行模擬可得到圍巖與支護(hù)結(jié)構(gòu)的應(yīng)力、位移以及塑性區(qū)分布。隧道完成開挖90 d后,及隨開挖步隧道圍巖位移變化云圖如圖3所示。當(dāng)隧道完成第一、第二開挖步時(shí),隧道拱頂圍巖發(fā)生較大位移變化;當(dāng)完成第三步開挖及開挖完成后第90天的隧道圍巖位移變化較為平穩(wěn),此時(shí)隧道圍巖趨于穩(wěn)定狀態(tài)。

        圖3 隧道圍巖豎向位移變化云圖

        4 工程應(yīng)用

        4.1 工程概況

        渭武高速公路土建第十七合同段起訖里程K345+800~K350+000,線路為分離式通行,雙線折合全長(zhǎng)為8.4 km。某隧道為渭武高速隴南段特長(zhǎng)隧道,為左、右雙洞分離式設(shè)計(jì),左線工程段長(zhǎng)度為3 009 m,渭武十七標(biāo)承建出口端2 243 m;右線全長(zhǎng)為3 209 m,渭武十七標(biāo)承建出口端2 460 m。

        4.2 基于現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的參數(shù)反演

        該工程YK345+907位置,隧道上斷面開挖后拱頂發(fā)生沉降、邊墻周邊收斂,在套拱前沉降達(dá)80 mm,周邊收斂達(dá)154 mm,收斂值為沉降值的1.925倍。施作套拱后拱頂沉降及周邊收斂速度明顯降低。下臺(tái)階開挖后圍巖被進(jìn)一步擾動(dòng),拱頂沉降及周邊收斂發(fā)生突變,仰拱封閉后拱頂沉降及周邊收斂趨于穩(wěn)定,最終拱頂沉降穩(wěn)定于129 mm,周邊收斂穩(wěn)定于263 mm。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),采用上下臺(tái)階法進(jìn)行隧道開挖時(shí),隧道圍巖水平收斂及拱頂沉降值之間差異較大,拱頂沉降值為94 mm,水平收斂值高達(dá)219 mm,在拱頂沉降最大值與水平收斂最大值中占比分別為72.3%及83.2%。其中,開挖過(guò)程引起的仰拱及下臺(tái)階沉降為36 mm,水平收斂值為44 mm,分別占最終沉降和收斂的27.7%和16.8%。

        選取對(duì)數(shù)型及指數(shù)型函數(shù)對(duì)隧道位移數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸處理,擬合結(jié)果較為理想。沉降測(cè)點(diǎn)C1及收斂測(cè)線S1回歸結(jié)果如圖4、圖5所示。

        圖4 隧道拱頂沉降擬合曲線

        圖5 隧道收斂擬合曲線

        基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),采用反分析方法進(jìn)行參數(shù)反演,參數(shù)反演結(jié)果如表4所示。

        表4 參數(shù)反分析結(jié)果

        4.3 現(xiàn)場(chǎng)隧道突水與支護(hù)方案

        隧道出口端右線掌子面施工至YK347+792處,正在進(jìn)行出渣作業(yè)時(shí),線路左側(cè)上臺(tái)階拱腳以上1.5 m位置突然出現(xiàn)多處高壓股狀涌水,如圖6所示。出水量經(jīng)初步測(cè)算約430 m3/h,2 h之后突水量基本穩(wěn)定,經(jīng)測(cè)算約260 m3/h,隧道涌水至二襯地段。突水水質(zhì)渾濁,呈火山灰紅色,水流中伴有碎石、泥土等。突水發(fā)生之后,YK347+807~YK347+792段初期支護(hù)大面積涌水,發(fā)生多處環(huán)向、縱向開裂。

        圖6 隧道掌子面突涌水

        出水量穩(wěn)定后及時(shí)對(duì)該段初期支護(hù)斷面進(jìn)行沉降收斂監(jiān)控量測(cè),YK347+798.852斷面順里程前進(jìn)方向左側(cè)侵限30 cm,下沉11.7 cm;YK347+804斷面順里程前進(jìn)方向左側(cè)侵限7 cm,右側(cè)侵限3.6 cm,下沉5.4 cm。

        通過(guò)參數(shù)反演對(duì)隧道穩(wěn)定性進(jìn)行分析,初期支護(hù)施作鋼拱架臨時(shí)仰拱,徑向設(shè)置三道工字鋼斜撐,如圖7所示。對(duì)各斷面進(jìn)行 2次/d的加密監(jiān)測(cè),經(jīng)數(shù)據(jù)分析于2017年1月15日沉降、收斂值基本趨于穩(wěn)定。

        圖7 隧道右線涌水后初期支護(hù)施作臨時(shí)仰拱及斜撐

        5 結(jié)論

        以蘭州至??趪?guó)家高速公路(G75)某隧道為工程實(shí)例,基于現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),采用建立的IA-BP算法進(jìn)行應(yīng)力-滲流耦合下隧道圍巖多參數(shù)反演,拓展了參數(shù)反演應(yīng)用范圍。AI-BP算法對(duì)于多參數(shù)反演的精度較高,體現(xiàn)出其全局搜索最優(yōu)解的特點(diǎn),證明基于AI-BP算法的反分析方法是一種高效的多參數(shù)反演方法,可以用于應(yīng)力-滲流耦合復(fù)雜環(huán)境下的隧道圍巖蠕變多參數(shù)反演?;诒O(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)反演應(yīng)力-滲流耦合下隧道圍巖蠕變多參數(shù),各測(cè)點(diǎn)位移值與實(shí)測(cè)值基本吻合,即反分析得出的參數(shù)值為能夠反映隧道變形規(guī)律的“真實(shí)值”。根據(jù)反演參數(shù)進(jìn)行隧道穩(wěn)定性分析,實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜環(huán)境下反分析與位移信息反饋動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì)相結(jié)合,為工程施工提供依據(jù)。

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