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现代隧道技术 2025, Vol. 62 Issue (2) :49-59    DOI:
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超长超大埋深公路隧道地应力场分布规律及灾害预测分级研究
(1.西南交通大学 交通隧道工程教育部重点实验室,成都 610031;2.四川省交通勘察设计研究院有限公司,成都 610017)
Study on the Distribution Law of Geotress Field and Classification of Disaster Prediction in Super Long and Deep-buried Highway Tunnels
(1. Key Laboratory of Transportation Tunnel Engineering of Ministry of Education, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031;2. Sichuan Transportation Survey and Design Research Institute Co., Ltd., Chengdu 610017)
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摘要 为查明龙门山超长深埋隧道轴线方向地应力场特征,基于工程地质勘察与水压致裂法实测数据,利用ABAQUS建立三维地质模型,结合贝叶斯正则化神经网络进行地应力场非线性反演,分析活动断裂带对地应力场的影响,并与传统多元线性回归法进行对比。结果表明:(1)主应力值随埋深近似线性增长,水平构造应力占主导(σH > σh > σZ),线路主应力普遍超过20 MPa,局部峰值达64.5 MPa;(2)硬岩段地应力值极高,存在中等岩爆风险;软岩段大变形风险显著,且局部应力差过大导致围岩易失稳;(3)断层区域地应力变化幅度大,方位角产生偏转,周边地层呈现应力松弛与沟谷应力集中现象。
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袁铨酉1 陈子全1 袁 松1
2 王希宝2 蒋长伟1
关键词深埋隧道   地应力场   智能反演分析   神经网络   贝叶斯正则化   灾害预测分级     
Abstract: To investigate the characteristics of the geostress field along the axis of the Longmenshan super-long deep-buried tunnel, a 3D geological model was established using ABAQUS based on engineering geological survey and hydraulic fracturing test data. The nonlinear inversion of the geostress field was performed using the Bayesian regularized neural network, analyzing the impact of active fault zones on the geostress field, and comparing the results with traditional multiple linear regression methods. The results indicate: (1) The principal stress increases approximately linearly with the buried depth, with horizontal tectonic stress dominating( ), and the principal stress along the tunnel route exceeds 20 MPa, with local peaks reaching 64.5 MPa; (2) The geostress value in hard rock sections is very high, indicating a moderate risk of rock bursts; in soft rock sections, the risk of large deformation is significant, and local stress differences lead to the instability of surrounding rock; (3) In the fault zone, the variation rane of geostress is large, the azimuth angle shows deviation, and the surrounding strata exhibit stress relaxation and stress concentration in valleys.
KeywordsDeep-buried tunnel,   Geostress field,   Intelligent inversion analysis,   Neural network,   Bayesian regulariza? tion,   Disaster prediction classification     
基金资助:国家自然科学基金资助项目(52378415);四川省交通运输科技项目(2018-ZL-02、2021-B-01).
作者简介: 袁铨酉(2001-),男,硕士,主要从事隧道与地下工程方面的研究工作,E-mail: Yuanquanyou01@163.com. 通讯作者:陈子全(1989-),男,博士,副教授,主要从事隧道与地下工程方面的研究工作,E-mail:chenziquan@swjtu.edu.cn.
引用本文:   
袁铨酉1 陈子全1 袁 松1, 2 王希宝2 蒋长伟1 .超长超大埋深公路隧道地应力场分布规律及灾害预测分级研究[J]  现代隧道技术, 2025,V62(2): 49-59
YUAN Quanyou1 CHEN Ziquan1 YUAN Song1, 2 WANG Xibao2 JIANG Changwei1 .Study on the Distribution Law of Geotress Field and Classification of Disaster Prediction in Super Long and Deep-buried Highway Tunnels[J]  MODERN TUNNELLING TECHNOLOGY, 2025,V62(2): 49-59
链接本文:  
http://www.xdsdjs.com/CN/      或     http://www.xdsdjs.com/CN/Y2025/V62/I2/49
 
没有本文参考文献
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