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一种基于隧道掌子面钻进监测信息的超前地质预报方法

时间:2021-05-06分类:建筑科学

  [摘 要] 采用先进的手段和技术来探明和评估隧道工程建设区内地质条件及岩体质量,是亟需解决的问题。通过对炮孔钻进信息的分析,开展基于随钻监测信息的超前地质预报研究。结果表明,岩石的可钻性与钻杆压力、钻杆转速以及钻进速度有直接的关系,引入隧道掌子面岩石的抗钻系数,提出隧道掌子面岩石的岩石抗钻系数评价指标。在此基础上,建立了不同级别围岩的岩石抗钻系数标准数据库,完成了基于隧道掌子面炮孔钻进的短距离超前地质预报理论研究,并开发了与之配套的软硬件设备。

一种基于隧道掌子面钻进监测信息的超前地质预报方法

  本文源自姬同旭; 吴维义; 李昌龙, 水利科技与经济 发表时间:2021-04-30《水利科技与经济》(月刊)创刊于1995年,由哈尔滨市水务科学研究院、哈尔滨市水利规划设计研究院、哈尔滨市水利学会主办。以介绍国内水利水电工程的勘测、设计、施工、运行管理和水利经济等方面的研究论文为主,同时介绍国外的先进技术和经验,在国内水利科技与经济领域具有较大影响。

  [关键词] 隧道工程; 炮孔钻进; 随钻监测; 超前地质预报

  概 述

  隧道工程因隐蔽性和地质环境的复杂性,在前期勘察阶段无法完全弄清地质情况,实际开挖揭露的围岩情况与勘察报告出入较大的情况屡见不鲜。因此,隧道施工过程准确、及时地预测掌子面前方的地质条件是决定隧道建设顺利与否的关键,施工期隧道开展超前地质预报工作尤为重要[1 - 2]。

  钻孔过程中钻具与岩土体进行直接接触,钻具响应信息综合反映了岩体的工程地质性质。钻具响应信息中隐藏的大量地质资料,可用于分析、测定岩体的工程地质特性和空间分布,是进行地层界面识别和围岩级别划分的重要参考指标。本文利用高精度的传感器将隧道炮孔钻进信息进行收集,研发采集钻进信息的硬件设备,建立炮孔钻进过程相关参数与前方岩体质量的关系。具体方法是对钻杆压力、钻杆转速、钻进速率等参数利用传感器进行自动化实时监测和采集,建立岩体质量评价指标同上述参数的对应关系,形成综合评价岩体质量的新方法。

  2 岩体可钻性指数研究

  不同质量等级岩体其破碎单位体积岩石所需的能量不同,可以此作为刻画岩体质量的标志性指标[6 - 8]。可钻性指数就是基于能量观点提出来的,用于刻画围岩综合物理特性的指标,其具体计算过程如下:

  设围岩破碎总体积为 V,钻机钻进功率为 E,根据能量守恒有: Vq = k1Et ( 1) 式中: q 为单位体积岩石破碎功; k1 为钻机能量转化率; t 为钻进时间。

  因钻机钻进功率 E 与钻杆扭矩 M 和转速 N 成正比,即: E = k2MN ( 2) 又因钻杆扭矩 M 和钻进压力 p 及钻头底面积 A 成正比,即 M = k3Ap,进而有: E = k2 k3ApN ( 3) 式中: k2、k3 均为常系数; A 为钻头底面积。岩破碎总体积 V 取决于钻头底面积 A、钻进速度 v 及钻进时间 t,所以: V = Avt ( 4)将式( 3) 、式( 4) 代入式( 1) 得: Avtq = k1 k2 k3ApNt ( 5) 即: v pN = k1 k2 k3 q ( 6) 令 K = k1 k2 k3 q ,则: K = v pN ( 7) 称 K 为可钻性指数,K = v pN为可钻性指数的计算公式,在相同的钻进条件下,可钻性指数 K 只与钻进速率 v、钻进压力 p、钻杆转速 N 相关。

  3 围岩级别的标准数据库

  3. 1 建立典型围岩标准数据库

  首先建立典型围岩级别的可钻性指数数据库[Ki ]' ( i = Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ,分别表示Ⅰ、Ⅱ、 Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ级围岩,下同) 。通过在 i 级围岩中进行 n 次炮孔钻进得到的钻进信息,由 K = v pN计算可得到该级围岩的可钻性指数 K' i1、K' i2、K' i3……K' in,从而得到 i 级围岩的可钻性指数数据库[Ki ]' 。

  对 i 级围岩的可钻性指数数据库[Ki ]' 内的数据 K' i1、K' i2、K' i3……K' in,根据概率统计方法将数据库中的数据进行筛选,数据经筛选后作为该级围岩可钻性指数标准数据库[Ki]。

  具体的数据筛选方法是:

  由概率统计方法,认为 i 级围岩的可钻性指数数据库[Ki ]' 内的数据 K' i1、K' i2、K' i3……K' in服从正态分布,则:

  可钻性指数的均值 K - ' i 为: K - ' i = 1 n ∑ n j = 1 kij ( 8) 标准差 S' i 为: S' i = 1 n - 1 ∑ n j = 1 ( kij - K - ' i 槡 ) 2 ( 9) 则可钻性指数均值的置信水平为 1 - α 的置信区间为: K - ' i - S' i 槡n t α 2 ( n - 1) ,K - ' i + S' i 槡n t α 2 ( n - 1 ( ) ) ( 10) 式中: α 为分位点,是一给定数值,此处取 α = 0. 05; t α 2 ( n - 1) 为 t 分布中,样本数为 n 时,t 分布 α 2 分位点对应的数值,可以通过查阅相关概率论手册中的 t 分布表来确定。将符合: K' ij ∈ K - ' i - S' i 槡n t α 2 ( n - 1) ,K - ' i + S' i 槡n t α 2 ( n - 1 ( ) ) , j = 1、2、3……n ( 11) 将数据纳入可钻性指数标准数据库中,形成 i 级围岩的可钻性指数标准数据库[Ki]。

  3. 2 基本围岩级别的判定标准

  对采集的钻进参数根据 K = v pN计算可钻性指数 K,然后与可钻性指数标准数据库[Ki ]' 进行对比。若计算的可钻性指数 K ∈ ( min[Ki ], max[Ki]) ( i = Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ) ,则认为钻进段的基本围岩级别为 i 级。

  4 数据采集方式

  采用先进的传感器对钻进速率、钻杆扭矩、钻杆钻速、钻进压力、回水量及颜色等数据进行自动化监测和采集。然后,结合岩体力学、岩体强度、岩体完整性等参数同以上参数的比对、分析,构建岩体质量评价指标同上述参数的对应关系。最后,综合评价岩体质量。

  主要参数是通过传感器采集得到的,采集过程如下: 1) 钻进速率 v 是通过安装在钻机上的位移传感器采集的钻进深度增量 Δz 除以钻进时间 Δt 计算得到,即: v = Δz/Δt。 2) 钻进压力 p 通过安装在钻机上的振动加速传感器采集得到振动加速度 a,再通过牛顿第二定律 p = ma,可以求得实时钻进压力 p。 3) 钻杆转速 N 通过安装在钻杆上的旋转传感器采集得到。转速 N 的范围为 0 ~ 500 r/min。 4) 岩渣、回水量及回水颜色通过人工现场记录。

  5 设备研发

  5. 1 硬件开发

  基于上述理论研究和 YT 系列凿岩机的基础上,开展一种基于隧道掌子面钻进监测信息的超前地质预报方法相关设备的研发,设备布置图见图 1。

  传感器布置方式如下: 监测单元采集器安装在凿岩机气管; 激光位移传感器( 图 2) 安装于钻机头下方; 振动加速度传感器( 图 3) 安装在凿岩机扶手上; 钻杆转速旋转传感器安装在凿岩机钻杆尾部; 垂吊减震接收单元放置于现场距离凿岩机附近( 台车处) ,可与监测单元( 图 4) 进行无线控制和数据传输。设备连接方式见图 5。

  此外,为降低激光位移传感器因钻机振动导致测量精度失准,特别设置减震装置。位移传感器减震装置呈矩形构造,保护装置右侧中间处设一通孔,用于位移传感器发射红外测距信号,并对应第一通孔在保护装置左侧设第二通孔,用于位移传感器与数据处理模块连接。保护装置左侧和右侧分别设置两个固定圆环,圆环与位移传感器的左端面和右底面之间存有一定的距离,圆环与位移传感器之间均固定安装一个弹簧,弹簧与传感器相连,弹簧呈环形结构布置。保护装置内壁面中间底部设置一个固定托架,托架的宽度大于位移传感器的宽度,防止位移传感器在工作时上下摆动。位移传感器减震装置见图 6。

  5. 2 软件开发

  在设备研发的同时,项目组还进行了配套软件的开发,以实现智能化数据采集分析,分别建立了无线信息采集软件( 图 7) 和钻进信息分析软件( 图 8) 。

  6 结 论

  本文通过对隧道炮孔钻进过程中的相关信息进行分析,提出了一种基于随钻信息的超前地质预报方法。本方法不同于物探方法的间接探测,炮孔钻进时钻杆与岩体直接接触,钻进信息直接反映岩体地质信息,结果更加直观准确,预报结果可靠性更高。主要研究结果如下:

  1) 研究炮孔钻进过程中的破岩机理,进行了隧道掌子面岩石的可钻性研究,研究证明了岩石的可钻性与钻进压力 p、钻杆转速 N、钻进速率 v 相关。在此基础上,计算得出岩石的抗钻系数,并且提出了岩石抗钻系数评价指标。

  2) 建立了基于钻进压力 p、钻杆转速 N、钻进速率 v 的不同围岩级别岩体的抗钻系数标准数据库,完成了隧道掌子面炮孔钻进短距离地质预报的理论研究。

  3) 研发了一套随钻监测设备,应用于气动凿岩机,随钻设备可采集钻机钻进速率、振动加速度和转动速度的实时数据,由监测单元储存并无线传输给接收单元,接收单元加载了钻进信息采集软件,可以显示振动加速度波形与钻进深度的动态变化情况。

  4) 本方法可实现探测深度 5 ~ 9 m,不占用隧道掘进时间和空间,将掘进炮孔与地质预报融为一体。提高了地质预报准确性,减少安全隐患,保障了施工人员安全。

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