北武夷山高铁隧道岩爆倾向性试验与评价分析

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1、厦门大学硕士学位论文厦门大学学位论文原创性声明本人呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考其他个人或集体己经发表的研究成果，均在文中以适当方式明确标明，并符合法律规范和《厦门大学研究生学术活动规范(试行)》。另外，该学位论文为()课题(组)的研究成果，获得()课题(组)经费或实验室的资助，在()实验室完成。(请在以上括号内填写课题或课题组负责人或实验室名称，未有此项声明内容的，可以不作特别声明。)声明人(签名)：毛燕如J圹年6月1日厦门大学硕士学位论文劂驮学学位论文著作权使用栅JJ黜必本人同意厦门大

2、学根据《中华人民共和国学位条例暂行实施办法》等规定保留和使用此学位论文，并向主管部门或其指定机构送交学位论文(包括纸质版和电子版)，允许学位论文进入厦门大学图书馆及其数据库被查阅、借阅。本人同意厦门大学将学位论文加入全国博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索，将学位论文的标题和摘要汇编出版，采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。本学位论文属于：()1．经厦门大学保密委员会审查核定的保密学位论文，于年月日解密，解密后适用上述授权。(√)2．不保密，适用上述授权。(请在以上相应括号内打“√”或填上相应内容。保密学位论文应是已经厦

3、门大学保密委员会审定过的学位论文，未经厦门大学保密委员会审定的学位论文均为公开学位论文。此声明栏不填写的，默认为公开学位论文，均适用上述授权。)声明人(签名)：毛l皇妻如l}年6月}日厦门大学硕士学位论文摘要京福高铁北武夷山隧道是一座迄今为止国内埋深最大、长度最长的单洞双线高铁隧道，隧道全长14．6km、最大埋深可达1．1km，为典型的高地应力隧道，开挖过程很可能产生岩爆。为了防止岩爆危及施工人员和设备安全，保证施工按计划推进，本文对该隧道的岩爆倾向性进行了研究。首先创新性地结合先进的多通道声发射监测技术，对隧道深埋地区采集的凝灰岩

4、和花岗岩进行室内岩爆倾向性实验，得到评价岩爆的实验数据。依据这些数据和数值模拟得到的隧道最大切向应力的结果分别计算出最大主应力系数、最大切向应力系数、强度脆性系数、变形脆性系数和弹性应变能存储指数五项评价指标，进行了单因素岩爆倾向性评价。然后对收集的64个工程岩爆倾向性实验数据，利用统计和排列组合的方法首次提出了新的一组权重和一个隶属函数，利用该权重和隶属函数对隧道的岩爆倾向性进行了模糊数学综合评价。最后采用微震监测系统对现场施工时岩爆发生进行了预警。本文主要结论包括：(1)在岩爆倾向性评价的室内试验中结合先进的多通道声发射技术，较

5、好地解决了判定弹性应变能指标法卸载点这一难题。研究表明，采用声发射监测技术并利用岩石峰值破坏前声发射突然增加的特性，可以较好地控制初次加载达到岩石单轴抗压强度的80％以上，很好地满足弹性应变能指标法对岩石加卸载条件的要求，提高了测试结果的可靠性。(2)对国内外64个工程项目岩爆实验数据采用统计和排列组合的方法得出了一组权重和一个隶属函数。当Ⅵ=0．37、w，=0．34、心=0．29，采用抛物线型隶属函数且取参数七=5．5时，对岩爆倾向性判断正确率高达85％，从而解决了以往权重由专家分配，隶属函数取法无依据的问题。(3)利用室内试验所

6、得数据和上述结论对武夷山高铁隧道岩爆倾向性进行模糊数学综合评价，得出了隧道有中等岩爆倾向性的评价结果，对指导现场防治岩爆有很好的参考价值。关键词：岩爆倾向性、岩石声发射、模糊数学综合评判、微震监测厦门大学硕士学位论文ABSTRACTHi曲-speedrailwaytu衄elinnonhem、vuyimountainisasingleholebidirectionaltu皿e1．The向UlengtlloftuIulelis14．6kma11dmemaximumdepthofthetunnelisaLsdeepaS1100meters

7、，soitbelongsto11ighstresstunnelthatmaycauserockburstintheprocessofexcaVation．SoaStoprotectconstmctionperso肌el、preVentequipment舶md锄aginga11densuretheconStruCtionschedule．Inthispaper，theauthorstudiedtherockburstpronenessofthet1】nnel．First，theauthordidindoorrockburStprone

8、nessexperimentscombinedwithadvancedmulti-channelacousticemissiontecllIlologyfortufralldgrallitewhichwerecollectedinno