基于TSP物探指标的围岩质量预测研究

秦拥军，谭顺利，谢良甫，刘学军，3，高玉峰

(1.新疆大学建筑工程学院，新疆 乌鲁木齐 830047；2.新疆土木工程技术研究中心，新疆 乌鲁木齐 830047；3.新疆建筑科学研究院(有限责任公司)，新疆 乌鲁木齐 830002)

0 引 言

隧道在交通运输工程中起着至关重要的作用，但由于地质条件大不相同，隧道开挖及修建难度极大，在施工过程中经常发生安全事故，给施工人员的人身安全构成重大威胁[1]。为减少意外事故的发生，对隧道围岩稳定性进行超前预报是必不可少的环节，准确的超前预报能提前做好准备，避免不必要的损失。国内外学者在隧道围岩超前预报和稳定性分析方面做了大量的研究。许传华等[2]采用模糊数学综合评判法对围岩稳定用模糊语言进行不同程度的评价；陈浩等[3]建立了模型试验进行分析，并采用与模型试验相同的边界条件进行了数值模拟分析，对围岩的应力场和应变场变化进行了研究，分析了围岩的稳定性；李健等[4]基于云模型理论，探讨了围岩稳定性分类模型；文辉辉等[5]通过正交试验，采用ANSYS对隧道开挖过程进行仿真模拟，建立了不同围岩力学参数下的围岩最终变形量灰色关联分析模型，以确定影响围岩稳定性的主次因素；张红纲等[6]将TSP用于隧洞掌子面大方量涌水时的含水破碎带探测研究，得出TSP物理力学参数及纵波偏移剖面异常区域，精确预报了含水破碎带的分布；王佳信等[7]提出一种基于Alpha稳定分析(SαS)-概率神经网络(PNN)模型，综合考虑各影响因素对围岩稳定性进行了预测；Mark等[8]采用有限元方法，以刘平水电站引水隧洞为研究对象，建立了完整的三维模型，模拟了复杂地质条件下导流洞开挖、地震条件下的围岩稳定性；Lu等[9]提出一种基于DTM和数值模型的地下洞室稳定性综合评估方法；Jalalifar等[10]提出将加权技术应用于现有评价系统，然后利用模糊推理系统和多变量回归分析预测RMR，从而对围岩质量进行分级预测；Kumar等[11]介绍了基于小波变换的岩体分类方法的岩石结构等级(RSR)、岩体等级(RMR)、岩体质量(Q)和岩体指数(RMI)系统。

许多学者从围岩力学参数、水文地质情况、施工参数等方面对围岩进行了稳定性分析和超前预测，很少采用物探指标对围岩进行研究。为此，本文基于灰色关联理论，以围岩加权修正BQ值作为参考序列，以9个TSP物探指标作为比较序列，分析了各物探指标对新疆东天山地区的隧道围岩稳定性的影响。

1 灰色关联理论

灰色关联分析是指对一个系统发展变化态势的定量描述和比较的方法，其基本思想是通过确定参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断其联系是否紧密，反映了参考数据列与比较数据列间的关联程度[12]，也可以说是其因变量指标随自变量指标变化的一种度量，若2个因素变化的趋势具有一致性，同步变化程度较高，即可谓两者关联程度较高，反之则低。灰色关联分析的计算步骤如下：

(1)根据评价目的确定评价指标体系，收集评价数据。设n个数据序列形成如下矩阵

(1)

(2)

式中，m为指标的个数；n为被评价对象的个数。

(2)确定参考数据列。参考数据列应该是一个理想的比较标准，记作

(3)

(4)

(4)逐个计算每个被评价对象比较序列与参考序列对应元素的绝对差值，即

|x0(k)-xi(k)|

(k=1，2，…，m;i=1，2，…，n)

(5)

(5)计算关联系数。计算每个比较序列与参考序列对应元素的关联系数，即

k=1，2，…，m

(6)

(6)计算关联度。分别计算各比较序列各指标与参考序列对应元素的关联系数的均值，以反映各比较序列与参考序列的关联关系，并称其为关联度，记为

(7)

2 工程实例

2.1 工程概况

东天山特长隧道位于新疆维吾尔族自治区哈密市，隧道左洞全长11 764 m，右洞全长11 775 m。隧道区总体属于高中山地貌区，气候属温带大陆性干旱气候，地表径流主要为季节性冰雪融水、暴雨及坡面径流形成。隧址区上覆地层为第四系全新统～上更新统，隧道横跨北天山山地向斜褶皱带的哈尔里克复背斜和哈密—吐鲁番山间坳陷2个三级构造单元，项目区断裂比较发育，主要为北西西向区域性逆断裂，沿线裸露基岩主要为凝灰质砂岩和花岗岩，受多期构造运动影响，节理普遍发育[13]。工程概况见图1。

图1 工程概况

2.2 TSP物探技术

TSP物探技术是利用在不均匀地质情况下，由人工激发的地震波所产生的反射波特性对隧道开挖工作面前方地质情况进行预报，主要用于地层界线划分、查找地质构造、探测不良地质体的厚度和范围。TSP的测量原理和其他地震反射波方法并无区别，也采用了回声测量原理(见图2)。地震波以球面波的形式在岩石中传播，当地震波在传播中遇到岩石物性界面(波阻抗差异界面)，如岩石破碎带、岩性变化和断层等)时，一部分地震信号反射回来，一部分信号透射进入前方介质。一个或2个高灵敏度的地震检波器将会接收反射回来的地震信号，根据反射信号的传播时间和反射界面的距离成正比的原理，通过专用软件分析，能获取前方不良地层的数据，从而判读出前方的地质状况。TSP法反射层位见图3。物理力学参数成果见图4。

图2 TSP隧道地质超前预报原理

图3 TSP法反射层位

图4 物理力学参数成果

3 TSP物探指标关联度分析

3.1 加权修正BQ值

根据岩石的坚硬程度和岩体完整程度2个基本因素的定性特征和定量的岩体质量指标BQ进行初步分级[14]，再考虑修正因素的影响得出基本的质量指标修正值。岩体基本质量指标BQ计算公式为

BQ=100+3Rc+250Kr

(8)

式中，RC为单轴饱和抗压强度；Kr为岩体完整性系数。当RC>90Kr+30时，应以RC=90Kr+30和Kr代入计算BQ值；当Kr>0.04Rc+0.4时，应以Kr=0.04Rc+0.4和Rc代入计算BQ值。

利用式(8)计算出岩体基本质量指标BQ值后，再根据JTG 3370.1—2018《公路隧道设计规范 第一册 土建工程》给出的地下水影响修正系数K1、主要软弱结构面产状影响修正系数K2、初始应力状态影响修正系数K3进行修正，得到岩体质量指标加权修正值[BQ]，计算公式为

[BQ]=BQ-100(K1+K2+K3)

(9)

表1 东天山隧道TSP物探指标及[BQ]值

东天山隧道的工程条件较为复杂，在一段较长巷道中，干燥和涌水的状态交替存在，结构面产状也有多种不同情况，无法同时满足3种修正影响条件，因此修正系数的取值就会受到影响，导致最终计算出的[BQ]偏离真实情况。为了使结果更趋近于实际，本文对地下水修正系数K1进行加权平均法计算[15]，公式为

(10)

式中，ki为第i个因子的地下水修正系数；wi为第i个因子的隧道长度；n为因子个数。

根据东天山隧道工程资料，采用加权修正法计算出围岩[BQ]，并列出相应的[BQ]对应的TSP物探指标。由于数据量过大，只列出部分数据，见表1。

3.2 基于MATLAB软件的关联度计算

采用MATLAB软件对灰色关联理论进行编程，然后将表2中的数据通过程序进行关联度计算，采用初值法对指标进行无量纲化，经过计算对比，选取学习率为0.65时的关联度区分性较好。得到的灰色关联结果见表2。

3.3 结果分析

从表2可以看出，在TSP物探指标中，波速、纵横波速比、泊松比、密度关联度最大，是影响围岩稳定性的最主要因素，在工程中要作为重点考虑因素。剪切模量、拉梅系数、体积模量、动态杨氏模量、静态杨氏模量的关联度偏低，这5个因素对围岩的稳定性影响较小。

表2 TSP物探指标与围岩稳定性关联系数

4 围岩质量预测

根据表2结果，选取波速、纵横波速比、泊松比、密度这4个高关联度的物探指标作为围岩质量预测依据。从表1的工程实况数据中随机选取6组数据作为预测样本(见表3)，剩余的517组数据作为参考样本(比较序列)。采用灰色关联算法分别计算参考样本与6组预测样本的关联度，并在517个关联度中取最大关联度所对应参考样本的围岩质量作为该组预测样本的围岩质量[16]。预测样本的灰色关联度预测结果见表4。

表3 预测样本(参考序列)

从表4可以看出，除了预测样本2以外的其他5组预测样本都能被准确预测，而预测样本2的预测结果虽存在偏差，但偏差也在合理的范围之内，偏差存在的原因可能是工程数据不够全面，围岩质量加权修正[BQ]值为298.78的数据量偏少，导致偏差的出现。随着工程数据的积累，该方法的预测精度还会有所提高。因此，采用高关联度的物探指标进行围岩质量预测是切实可行的。

表4 预测样本的灰色关联度预测结果

5 结 语

本文以东天山隧道TSP物探指标和岩体质量指标加权修正值[BQ]为基础，采用MATLAB软件，基于灰色关联分析理论，对影响隧道围岩稳定性的因素进行了关联度分析，并采用高关联度的物探指标对围岩质量进行了预测，结论如下：

(1)在TSP物探指标中，对隧道围岩稳定性影响程度由大到小依次为纵横波速比、泊松比、密度、波速、剪切模量、动态杨氏模量、体积模量、拉梅系数、静态杨氏模量。

(2)采用波速、纵横波速比、泊松比、密度这4个高关联度物探指标能基本准确预测围岩质量，并随着工程数据的积累，其预测精度还会有所提高。

(3)根据围岩稳定性的主控因素，在使用TSP物探技术进行超前预报时，要更着重于纵横波速比和泊松比的预报精度，这能更有效地提高整体预报精度，使超前预报与工程实际更接近。