隧道开挖施工围岩实时分级方法研究--以绩黄高速公路佛岭隧道为例的中期报告.docx

隧道开挖施工围岩实时分级方法研究--以绩黄高速公路佛岭隧道为例的中期报告
中期报告
题目：隧道开挖施工围岩实时分级方法研究--以绩黄高速公路佛岭隧道为例
一、研究背景
隧道开挖施工过程中，施工围岩的特性对隧道的施工进展和安全性有着重要的影响。因此，对施工围岩的实时分级和评估具有重要的现实意义。目前，常见的围岩分级方法主要基于对岩体岩质、岩性和结构等进行人工判断。然而，该方法存在主观性强、信息量不足、效率低下等问题，难以满足需要实时分级围岩的应用场景。
绩黄高速公路佛岭隧道是世界上最长的公路盾构大断面隧道。其开挖施工过程中，岩体稳定性随时发生变化，需要采用实时精准的围岩分级方法。因此，研究基于数字化技术的实时围岩分级方法，对隧道开挖施工的安全和效率具有重要意义。
二、研究目的与意义
本研究旨在基于数字化技术，研究一种实时围岩分级方法，应用于绩黄高速公路佛岭隧道开挖施工中，以提高施工进展的安全性和效率。
具体研究内容包括：
1.佛岭隧道围岩统计分析，建立基于数字化技术的围岩特征数据库；
2.针对佛岭隧道开挖施工特点，设计实时围岩采集系统，并收集实时采集数据；
3.开发实时围岩分级算法，设计基于分类模型的围岩分级方法；
4.实现围岩分级算法，并与传统人工分级方法进行对比分析；
5.评估实时围岩分级方法的准确性和应用效果。
该研究将为隧道开挖施工安全和效率的提高提供新的思路和方法，推动数字化技术在工程建设中的应用和发展。
三、研究进展
目前，本研究已完成了佛岭隧道的岩体统计分析和特征数据库的构建，包括采集到的围岩数据、过程参数和安全监测数据。同时，研究组开发了实时围岩采集系统，并完成了现场实验。采集数据包括雷达反射率、声速、电阻率、位移和温度等监测参数，每个参数采集频率为1s。对采集数据进行了初步的质量控制和处理。
针对佛岭隧道特点和现场采集数据，本研究采用分类模型、聚类分析和神经网络等方法，开发了实时围岩分级算法。并通过对不同模型的准确性和鲁棒性进行测试和对比分析，确定了最优化的围岩分级算法。
目前，本研究正在对实时围岩分级算法进行实现，并与传统人工分级方法进行对比分析。同时，对所提出的实时围岩分级方法进行准确性和应用效果评估。预计本研究将于近期完成，并形成最终报告。