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周小雄 (周小雄.) | 肖禹航 (肖禹航.) | 龚秋明 (龚秋明.) | 刘晓丽 (刘晓丽.) | 刘俊豪 (刘俊豪.) | 刘东鑫 (刘东鑫.)

Abstract:

岩碴图像分析是隧道掘进机(tunnel boring mechine,TBM)智能掘进中实时破岩效率评价和掘进参数优化的重要手段。为了研究掘进参数与岩碴图像特征的关系,依托青岛地铁6号线创石区间TBM施工段,在一段较完整花岗岩地层中开展了分步推力掘进试验,并通过搭载的岩碴图像分析系统对岩碴图像进行采集和分析。结果表明,岩碴图像的中位粒径d_(50)、最大粒径d_(max)和粗糙度指数CI与推力、扭矩和贯入度之间均表现出正相关,与现场贯入指数FPI和工程比能SE之间均呈现出良好的负相关。当推力超过破岩临界值后,推力的提升将显著提高岩碴的d_(50)和CI,而只有当推力进一步增大到一定水平后d_(max)才显著增大。此外,随着推力的提升,大岩片的二维形状逐渐呈现出长条形,其平均长短轴比也将增加,但是推力超过一定水平后,大岩片长短轴将保持不变。上述研究结果表明,岩碴粒径和形状参数均反映出破岩效率,可作为实时TBM掘进参数优化的评价指标。

Keyword:

掘进试验 岩碴 掘进参数 掘进性能 隧道掘进机

Author Community:

  • [ 1 ] 重庆交通大学土木工程学院
  • [ 2 ] 清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室
  • [ 3 ] 中国建设基础设施有限公司
  • [ 4 ] 北京工业大学城市防灾与减灾教育部重点实验室

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Source :

岩土力学

Year: 2024

Issue: 04

Volume: 45

Page: 1142-1153

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