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深埋TBM隧道施工微震监测规律

本站小编 Free考研考试/2020-04-15

汤志立 1 , 刘晓丽 1 , 李超毅 2 , 秦鹏翔 2 , 徐千军 1
1. 清华大学 水沙科学与水利水电工程国家重点实验室, 北京 100084;
2. 华能西藏雅鲁藏布江水电开发投资有限公司, 成都 610200

收稿日期:2017-09-25
基金项目:“十三五”国家重点研发计划项目(2017YFC0804602);国家自然科学基金重点项目(51339003);水沙科学与水利水电工程国家重点实验室自主科研课题项目(2016-KY-05)
作者简介:汤志立(1991-), 男, 博士研究生
通信作者:徐千军, 教授, E-mail:qxu@tsinghua.edu.cn

摘要: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。
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
Microseismic characteristic analysis in deep TBM construction tunnels
TANG Zhili1, LIU Xiaoli1, LI Chaoyi2, QIN Pengxiang2, XU Qianjun1
1.State Key Laboratory of Hydroscience and Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China;
2.Huaneng Tibet Brahmaputra Hydropower Development Investment Co., Ltd., Chengdu 610200, China


Abstract: The increasing depth of underground construction tunnels has led to instabilities of the surrounding rock caused by the excavation unloading is the rock structures. A real-time microseismic monitoring system was built to monitor and evaluate the stability of the rock during excavation foe a tunnel in Tibet, China. The system measured the temporal and spatial evolution of the microseismic activities during tunnel boring machine (TBM) excavation. The results were used to relate the b-values of the microseismic events and the stability risks of the surrounding rock. The results show that the number of microseismic events and the energy released increase with increasing TBM activity. A large number of microseismic events are concentrated in space and time before collapse of the rock mass and the gathering area coincides with the position of the rock mass collapse. The b-value is an important index to evaluate the surrounding rock stability. The results verify the feasibility of microseismic monitoring to evaluate the stability of the surrounding rock and a reference for microseismic monitoring in similar projects.
Key words: deep-buried tunneltunnel boring machine (TBM)microseismic monitoringb-valuesurrounding rock stability
岩体受到开挖卸荷等扰动时,伴随着裂缝的产生及扩展,储存的弹性能以应力波的形式释放,从而产生微震事件[1]。微震信号包含了有关岩体变形破坏的大量信息,微震监测通过微震系统布置、微震信号采集、到时拾取以及微震事件定位、微震事件时空分布规律研究,推测出岩体损伤程度、微裂隙位置,从而可以对岩体稳定性作出评估和预测,进而降低施工风险。
随着各类地下工程向着深部发展,微震监测技术得到了广泛的应用。与传统监测技术相比,微震监测技术具有远距离、动态、三维、整体、实时监测,能够分析不稳定体位置等优点[2]。目前,世界各国普遍将微震监测技术用于岩爆[3]、冲击地压[4-5]、突涌水[6]、滑坡[7]等地质灾害的预报预警,页岩气等非常规油气资源的开采[8]及二氧化碳储存库中[9]。Young等[10]基于加拿大原子能有限公司(Atomic Energy of Canada Limited, AECL)地下实验室(Underground Research Laboratory, URL)微震监测数据,提出了定量描述隧洞开挖过程中岩体弹性模量和破裂密度变化情况的方法。Storka等[11]论证了微震监测技术在二氧化碳捕获和储存库中的重要作用,它能够优化CO2注入参数,并能对破裂区活化、CO2泄漏等预报预警。陈炳瑞等[12]在锦屏Ⅱ级水电站3#引水隧洞隧道掘进机施工洞段开展了微震监测,获得了岩爆发生前微震活动的演化特征与规律,表明了微震技术预测预报岩爆发生的可行性。张文东等[13]对锦屏Ⅱ级水电站引水隧洞岩爆特征及微震监测规律进行了研究。李庶林等[14]将多通道微震监测系统应用于凡口铅锌矿,对深部采区的大爆破余震进行了监测。徐奴文等[7]将微震监测用于锦屏Ⅰ级水电站左岸边坡,提出了基于微震信息反演的岩体损伤模型,实现了边坡稳定性的定量评价。张伯虎等[15]将微震监测系统引入水电站地下厂房,建立了基于微震数据的地下厂房安全性评价方法。这些成果进一步发展了微震监测技术,扩展了微震监测技术的应用范围,积累了较多有关微震监测技术工程应用的经验。
尽管国内外****对微震监测技术的工程应用进行了较多的研究,目前该技术的应用及相关理论的研究仍处于探索和发展阶段,主要侧重于对微震源定位等方面的研究,而基于隧道掘进机(tunnel boring machine, TBM)施工隧道开展微震监测规律的研究较少,如何充分挖掘监测数据以获得更多有用信息需要进一步研究。
本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,首先运用数值模拟方法验证了监测方案的可行性;进而,总结了深埋隧道TBM开挖过程中微震活动的时空演化规律及矩震级分布情况,并结合TBM掘进参数分析了微震事件数目及其能量释放与TBM掘进进尺并未同时达到最大值的原因;最后,揭示了微震事件b值与围岩失稳风险水平之间的关系,同时表明了b值表征隧道围岩稳定性的可行性。
1 深埋TBM隧道施工微震监测1.1 工程概况西藏某公路隧道总长约为4.7 km,开挖洞径9.13 m,最大埋深832 m,采用双护盾TBM单头掘进施工,隧道地质剖面图如图 1所示。隧道沿线置于南迦巴瓦岩群多雄拉组的混合岩中,主要岩性为片岩和片麻岩。根据规划的试验成果,片岩的饱和抗压强度60~120 MPa,为坚硬岩;片麻岩的饱和抗压强度30~80 MPa,为中硬~坚硬岩。隧道最大垂直应力为22.4 MPa、最大水平主应力为28.89 MPa、最小水平主应力为18.74 MPa,二者叠加之后最大主应力超过30 MPa,为高地应力洞段。洞身段岩体新鲜、完整,且由于位于印度大陆楔入和俯冲到欧亚大陆的前缘,构造地应力高,围岩失稳问题突出,局部区域可能发生岩爆。因此,在现场搭建微震监测系统,对TBM施工过程中围岩稳定性进行监测,确保双护盾TBM施工安全十分必要。
图 1 隧道区工程地质剖面图
图选项





1.2 微震监测系统数据采集仪和传感器是微震监测系统的重要硬件,如图 2所示。传感器采用单分量和三分量2种方法,其灵敏度较高(200 V/(m·s-1)),频带宽度较大(1.5~1 500 Hz),固有频率为4.5 Hz。数据采集仪采用Daqlink3-24,它具有高分辨率、高采样率、高触发精度等特点。根据现场围岩情况,采集仪采样率选为2 000 Hz。采集仪内置有GPS接收器(时间精度为0.001 μs),为仪器提供准确的时间和位置信息。
图 2 微震监测系统硬件组成
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在隧道内分3个断面布置传感器,每个断面不同位置处布设3个传感器,将传感器置于深为1 m的孔底,并用腻子粉或锚固剂进行封堵,确保传感器与岩体充分耦合,具体布设如图 3所示。当TBM掘进20 m左右时,回收最后一个断面的传感器,经检测可靠后将其移至最前方,形成新的监测断面,从而确保掌子面始终处于传感器的监测范围之内,实现连续监测。
图 3 传感器隧道布置图
图选项





1.3 微震监测系统评价微震监测系统的选择关系到监测项目的成败,因此,对微震监测系统方案合理性进行评价十分必要。微震监测系统灵敏度及定位精度是评估微震监测方案可行性的重要指标,系统灵敏度是指系统能够精确定位的微震事件的最小矩震级,定位精度取决于系统灵敏度和监测目的,如表 1所示。
表 1 不同监测目的的定位精度推荐值[16]
监测目的 系统灵敏度 理想定位精度/m
定位 1.0 100
预防 0.5 75
0.0 40
控制 -0.5 20
-1.0 15
预警 -1.5 10
-2.0 5


表选项






为了评估上述方案的合理性,对系统灵敏度及定位精度进行了数值模拟,结果分别如图 45所示。结果表明:距离传感器越远,系统灵敏度越小,定位误差越大;在隧道区域一定范围内,传感器断面之间系统灵敏度最大,能够精确定位最小矩震级为-2.22;隧道区域一定范围内,定位误差能控制在10 m以内。因此,上述微震系统能够满足深埋隧道中围岩失稳预警的需要。
图 4 系统灵敏度分布图
图选项





图 5 定位精度分布图
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1.4 微震源定位微震监测能否在地下洞室中发挥岩爆预报预警的作用,主要取决于定位精度能否满足工程需求。选择合理的微震源定位方法对于提高微震源定位精度十分重要。
本次监测采用网格搜索法进行微震源定位,在速度模型(采用定位爆破震源进行反演)已知情况下,首先给出解(微震源位置坐标及发震时刻)的存在空间,然后将解空间进行网格划分,最后以台站实际走时与计算走时差为目标函数,通过遍历所有网格点来寻找解空间中使目标函数值取得最小的位置(全局最优解),相应的网格点即为微震源的位置。监测期间(2016年9月10日—2017年1月7日)228个微震事件的定位误差分布情况如图 6所示,定位误差小于10 m的事件数占了70%,根据表 1中的定位精度推荐值,此结果能够满足隧道围岩稳定性评价的需要。
图 6 微震事件定位误差分布
图选项





2 深埋TBM隧道施工微震活动特征围岩失稳过程实质上是围岩内部微裂隙不断扩展演化的过程,而微震事件是岩体微破裂的反映,因此,通过分析微震活动的时空演化规律有助于了解岩体内部微裂隙的扩展情况,从而为评估地下洞室围岩稳定性提供前兆信息。
2.1 微震事件时间分布规律隧道开挖过程中,径向应力释放,岩体中积累的能量也得以释放,因此,微震事件的数量及其释放的能量,一定程度上能够反映隧道实际开挖情况。图 78分别为微震事件数量、微震事件释放能量与TBM日掘进进尺的关系曲线,其中,2016年10月28日至11月17日由于现场施工等原因,未开展微震监测。
图 7 TBM日进尺与每日微震事件数关系
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图 8 TBM日进尺与微震事件每日释放能量关系
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图 78中反映了微震事件数量及其释放的能量随TBM掘进进尺的增大而增多的趋势,然而二者之间并非严格的正相关关系,且变化趋势在有些地方稍有滞后或提前,这可能是由于受到围岩地质条件的变异性的影响。微震事件是岩体在开挖卸荷过程中,伴随着裂缝的产生及扩展,储存的弹性能以应力波的形式释放而产生的。当岩体储能条件较好时,相同掘进进尺下因能量释放较多而产生较多微震活动,而掘进进尺会有所减少。隧道开挖过程中的微震活动性是围岩地质条件和掘进进尺以及其他因素综合作用的结果。归一化(min-max标准化)后的TBM掘进参数(见图 9)是围岩地质条件的反映,波动的掘进参数曲线反映了围岩地质条件的变异性。根据图 9可知,TBM掘进进尺最大时(图中阴影区域),掘进参数表现为推力下降,刀盘扭矩增加,这反映出围岩储能条件变差的情况。这种情况下单位进尺微震事件较少,而有利于TBM掘进,表现出TBM掘进进尺最大,而微震事件未达最大的情况。因此,在围岩地质条件变异性的影响下,掘进进尺与微震事件数表现出不同步的现象。
图 9 归一化TBM掘进参数
图选项





2.2 微震事件空间分布规律2016年10月2—8日微震监测结果显示每天都有大量微震事件聚集于掌子面前方的桩号K10+253附近区域(图 10中黑色虚线圆圈),并沿着图 10d中2条黑色实线聚集,微震事件能量释放突增,并进一步增加,如图 10a10d所示。图 10中的圆表示微震事件,圆的直径表示微震事件的矩震级,直径越大,矩震级越大。微震事件的聚集说明桩号K10+253附近区域隧道围岩应力调整强烈,岩体内部微破裂较多,围岩失稳风险较高,该区域可能存在岩石剥落或局部岩体垮塌等现象。基于微震事件时空演化情况,10月8日16:00对桩号K10+253处隧道上方及右前方区域进行了围岩失稳预警,并建议密切关注掘进出渣量及渣体形态,选择合理的掘进参数和支护措施,及时掘进通过。根据预警在掘进过程中控制了出渣量、TBM的姿态,选择了重型管片进行及时支护,并在渣体连续长时间出现大块时通过超前钻孔及时加固了围岩。
图 10 10月2—8日隧道区域微震事件空间演化
图选项





2016年10月9日掘进至桩号K10+253区域时,TBM刀盘顶部及右侧出现塌方,塌腔沿洞线方向长8 m,顶部位于刀盘上方5 m左右,如图 11a11b所示;伸缩护盾左侧岩体锤击清脆,强度较高,未见明显结构面,如图 11c所示;渣体以块状、粉状为主,粒径不均匀,如图 11d所示。
图 11 10月9日卡机时现场情况
图选项





10月2—8日监测到的微震事件空间分布特征与10月9日发生的隧道岩体垮塌情况基本吻合。该微震监测系统投入使用前,发生的3次垮塌事故由于未提前采取措施,平均卡机时间长达30多d,本次垮塌事故因预警而提前采取了相应措施,对TBM损坏较小,卡机处理难度较小,恢复施工处理时间大大缩短(15 d)。
2.3 微震事件矩震级分布规律监测期间,微震事件的矩震级主要位于-2.8~0之间,如图 12所示。大量基于现场观测的研究结果表明[17-18],微震事件的矩震级与频度也服从地震领域中的矩震级-频度(G-R)关系式,该公式是1944年Gutenberg与Richter[19]提出的有关地震震级与频度的统计关系,表达式为
$\lg N = a-bM.$ (1)
图 12 微震事件矩震级-频度分布
图选项





其中:M为地震震级,N为震级大于等于M的地震次数,ab为常数。b值表示大小震级事件数的比例关系,b值越小,大震级事件相对越多,b值的变化可以用来反映应力场的变化。b值可以反映微震活动震源特征,与断层滑动相关的微震活动b值较低,一般小于0.8;应力调整导致的微震活动b值通常在1.2~1.5之间[17]
监测期间,2 128个微震事件的矩震级-频度曲线如图 12所示。由图 12可以看出,在最大震级、最小震级处存在两个取样偏差区域(虚线框处)。最小震级处存在取样偏差是由于监测系统灵敏度及小震级事件本身特点所致。由图 13可知,监测到的矩震级≤-1.7的小震级微震源多聚集在传感器附近,这是由于距离传感器阵列越远,系统灵敏度越小,能够精确定位微震事件的最小矩震级也越大。离传感器相对较远的小震级事件由于传播过程的衰减与耗散而未被监测到,从而导致最小震级处出现取样偏差。最大震级事件处存在取样偏差是由于大震级微震事件发生频度本身较低,导致大震级微震事件的不完备。因此,求取b值时应设置最大、最小震级阈值。最小震级阈值通常取震级-非累积频度曲线上频度最高处对应的震级(图 12中数值虚线所示的Mc),最大震级阈值通常取震级-累积频度曲线上偏离线性趋势所对应的震级。由图 12可知,最小震级阈值取值偏小时,会导致b值变小;而最大震级阈值取值偏大时,会导致b值变大。
图 13 不同矩震级的微震事件分布(浅色点表示矩震级≥-1.7,中间深色点表示矩震级<-1.7)
图选项





监测期间全部微震事件b值为1.24,如图 12所示,这表明监测期间微震活动主要由开挖卸荷引起的。这和图 7—8显示的9、10月份掘进进尺较少的情况并不矛盾,这是由于9、10月份TBM处于卡机状态,为了清除作用于TBM护盾上的岩体,掏渣清理、钻孔爆破、开挖导洞、围岩支护等TBM脱困措施实施频繁,这是另一种形式的开挖卸荷作用,在此过程中围岩应力重分布,产生较多微裂隙,由此产生较多微震事件。
不同月份微震事件b值、微震事件数及震级阈值如表 2所示。9月份监测开始时,TBM处于被卡状态,监测区域隧道顺右侧边墙大范围分布有长英质脉体,遇水易崩解,岩石强度较低,该区域围岩处于再平衡状态,发生大震级事件的可能性较小,b值最大。10月份TBM脱困后因掌子面附近围岩发生垮塌而再次被卡,微震事件矩震级相对较大且数目较多,围岩失稳风险较高,b值最小。随着TBM正常掘进,11—12月份微震事件均主要由因开挖卸荷、应力调整导致的,b值有所增加并保持相对稳定,反映出围岩失稳风险的降低。
表 2 不同月份b值、微震事件数及震级阈值
月份 微震事件数 震级阈值 b
9月 489 -0.9 -1.5 1.72
10月 597 -0.65 -1.1 1.18
11月 363 -0.5 -1.3 1.21
12月 679 -0.3 -1.15 1.26


表选项






综上,微震活动b值可以反映不同震级微震事件的活动情况,b值的变化可以反映围岩失稳风险水平,可以将其作为反映区域围岩整体稳定性的重要指标。
3 结论将微震监测系统引入高海拔深埋TBM施工隧道中,对隧道围岩稳定性进行实时监测与分析。基于对微震事件活动规律的研究,得出以下结论:建立了微震事件数及其释放能量与TBM日掘进进尺的关系,微震事件数目及其释放的能量随TBM掘进进尺的增大而增多,微震事件活动性能够反映TBM施工动态,然而当掘进进尺最大时,微震事件数并未达到最大值,这是由于围岩地质条件变异性的影响。岩体垮塌发生前,有大量微震事件聚集,并且随着时间的推移微震事件进一步增多,微震活动特征与现场实际情况符合较好,微震事件聚集区域与岩体垮塌位置吻合。监测期间,2 128个微震事件b值为1.24,这与监测期间微震活动基本由开挖卸荷引起的相吻合。b值可以反映不同震级微震事件的活动情况,b值的变化可以反映围岩失稳风险水平,可将其作为反映区域围岩稳定性的重要指标。

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    徐洪平1,刘洋1,易航1,阎小涛1,康健1,张文瑾21.北京宇航系统工程研究所,北京100076;2.中国人民解放军96616部队,北京100085收稿日期:2017-08-07作者简介:徐洪平(1969-),男,研究员。E-mail:yangliu_npu@163.com摘要:运载火箭测发网络系统 ...
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  • 声传感器阵列风洞测量结果优化
    季建朝1,2,张宇2,王明新21.清华大学航天航空学院,北京100084;2.陆军航空兵学院,北京101123收稿日期:2017-05-27基金项目:国家自然科学基金资助项目(11402305)作者简介:季建朝(1981-),男,博士研究生。E-mail:jianchao_ji@163.com摘要: ...
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  • 基于加速度传感器的建筑工人施工行为识别方法
    强茂山,张东成,江汉臣清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室,项目管理与建设技术研究所,北京100084收稿日期:2017-03-17基金项目:国家自然科学基金资助项目(51479100);水沙科学与水利水电工程国家重点实验室开放课题基金(2015-KY-5)作者简介:强茂山(1957-),男 ...
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  • 基于空-时近邻与似然比检验的传感器网络异常点检测
    刘一民1,文俊杰1,王岚君21.清华大学电子工程系,北京100084,中国;2.滑铁卢大学大卫·切瑞顿计算机科学学院,滑铁卢N2L3G1,加拿大收稿日期:2017-01-18基金项目:国家自然科学基金资助项目(61571260)作者简介:刘一民(1983-),男,副教授。E-mail:yiminli ...
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  • 二进制程序中的use-after-free漏洞检测技术
    韩心慧1,魏爽1,叶佳奕1,张超2,叶志远11.北京大学计算机科学技术研究所,北京100080;2.清华大学网络科学与网络空间研究院,北京100084收稿日期:2016-12-19基金项目:国家自然科学基金资助项目(61402125)作者简介:韩心慧(1969-),男,高级工程师。E-mail:ha ...
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  • JavaScript优化编译执行模式下的动态污点分析技术
    梁彬1,2,龚伟刚1,2,游伟1,2,李赞1,2,石文昌1,21.数据工程与知识工程教育部重点实验室(中国人民大学),北京100872;2.中国人民大学信息学院,北京100872收稿日期:2016-12-02基金项目:国家自然科学基金资助项目(91418206,61472429)作者简介:梁彬(19 ...
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  • 低能耗的无线传感器网络隐私数据融合方法
    苘大鹏1,王臣业2,杨武1,王巍1,玄世昌1,靳小鹏11.哈尔滨工程大学信息安全研究中心,哈尔滨150001;2.哈尔滨工程大学国家大学科技园,哈尔滨150001收稿日期:2016-06-29基金项目:国家自然科学基金资助项目(61272537,61472098);中央高校基本科研业务费专项资金资助 ...
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  • 无线传感器网络节点行为度量方案
    周彩秋1,杨余旺1,王永建21.南京理工大学计算机科学与技术学院,南京210094;2.国家计算机网络应急技术处理协调中心,北京100029收稿日期:2014-12-19基金项目:国家自然科学基金面上项目(61271118);国家“八六三”高技术项目(2011AA010601)作者简介:周彩秋(19 ...
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