【博士】隧道工程地下水水害防治与评价体系研究【2009】

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内容简介

　　学科专业：工程环境控制　　授予学位：博士　　学位授予单位：西南交通大学　　学位年度： 2009年　　本文通过收集和现场实测的石太客运专线特长隧道水文地质资料，建立了隧道围岩的水文地质概念模型，通过对国内部分具有代表性的南、北方运营隧道渗漏水状况的调查，建立了运营隧道渗漏水病害评价指标体系。　　针对建设隧道涌水量预测结果，以及结合隧道区水文地质条件和其他的因素，提出相应的防排水工程措施，将所提出的工程措施作为约束条件代入初始的数学模型，利用计算机程序计算得出结果，根据数据结果和图示结果分析了所提工程措施的安全有效性。　　通过国内外文献查阅和对调查的95条南北方典型隧道资料的分析，基于距离判别分析理论，选用隧道的埋深、隧道区植被覆盖情况、隧道区年平均降雨量、隧道区地表水状况、地下水的腐蚀性、围岩裂隙连通情况、设计、施工因素、隧道区气候情况8项指标作为距离判别分析模型的判别因子，以调查的数据作为训练样本，建立了隧道渗漏水病害分级预测的距离判别分析模型，经过训练后的模型回判估计的误判率为0，证明该模型在研究隧道渗漏水发生可能性及分级预测中有良好的实用性．该方法为隧道渗漏水病害分级预测提供了一条新思路。　　对运营阶段的隧道渗漏水病害评价选择了隧道的埋深、地下水水位与隧道底板的高差、隧道区的降雨量、隧道区的植被情况、三缝的施工、管道腐蚀与堵塞情况等16个子因素(其中4个定量因素、12个定性因素)，从隧道施工因素，防排水工程措施、围岩及地下水因素、自然地理因素等四个方面建立了隧道渗漏水病害的评价指标体系和层次分析模型。并按照衬砌漏水量大小及渗漏状态；渗漏部位以及渗漏形式；隧道灾害的严重程度分别对隧道渗漏水病害进行分类，确定了16个子因素的五等级划分标准，量化了定量和定性指标，建立了隶属函数，最后利用模糊综合评价方法和BP神经网络方法(BP神经网络中，考虑到评价的易操作性，将16个子因素，简化为10个子因素)对隧道渗漏水病害等级进行评定，同时用VB编制了评价的可视化程序，为设计和施工单位预防隧道渗漏水病害提供了理论依据。　　本文利用距离判别分析模型对大寨隧道和魏黄隧道渗漏水情况进行预测，同时分别利用模糊综合评价法和BP神经网络方法对两个运营隧道的渗漏水情况进行渗漏水病害等级评价，预测和评价结果符合现场实测的统计结果，这些有利于研究合理的水害防治措施，丰富了隧道水害防治技术研究。　　

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