施工階段隧道圍巖快速分級法

王 睿， 夏道洪， 鄧祥輝， 康 辰， 張長勝

(1.西安工業大學建筑工程學院，西安 710021；2.陜西省交通規劃設計研究院橋隧設計研究所，西安 710065)

圍巖分級作為評判圍巖質量的重要手段，對隧道線路選擇、支護結構設計、施工安全保障等具有不可替代的指導性意義。目前隧道圍巖分級工作主要在勘察設計階段進行，但由于受到地質條件復雜多變以及地質勘察手段有限的影響，常導致勘察設計階段的隧道圍巖分級結果與施工中呈現出的圍巖實際情況差別較大[1]。當實際圍巖質量比設計階段預估圍巖質量好時，將導致支護設計過強，會造成巨大浪費；當實際圍巖質量比設計階段預估圍巖質量差時，將導致支護設計過弱，會存在巨大安全隱患，造成財產損失及人身傷亡[2]。為有效避免此類情況發生，在隧道施工現場對掌子面前方的巖體進行細致勘察，從而得出與實際情況更加符合的施工階段圍巖分級結果便顯得尤為重要，且對保證隧道安全，經濟、快速施工具有重要意義。

大量學者針對隧道施工階段的圍巖分級開展了系統研究。劉志忠[3]通過對施工過程中的圍巖壓力、鋼拱架應力以及彈性波速等指標的監測結果和回歸分析，提出了一種基于監測數據的施工階段動態圍巖分級方法，并依托后崗隧道和大灣隧道驗證了該方法的可靠性。于麗等[4]為了提高施工階段圍巖分級結果的準確性，從72條隧道中選取了500多條圍巖分級結果為樣本，通過數量化理論分析建立了一套完整的施工階段圍巖亞分級方法，并通過工程實例證實了該方法具有較高的可行性。馬超峰等[5]基于巖體結構控制理論以巖塊強度、結構面發育特征和巖體結構特征作為基本分級指標，采用評分制對巖體質量做出評價，得到了一套山嶺隧道施工階段圍巖動態分級方法，該方法在河北省境內若干條隧道的施工階段圍巖分級中進行了應用，取得了良好的效果。翟才雅[6]依托青島地鐵，結合數量化理論分析、數值模擬和現場實測建立了一種適用于城市地鐵隧道施工階段圍巖等級細分的系統，將III、IV和V級圍巖分別劃分為2、3和3個亞級。劉苗等[7]對絹云母石英片巖公路隧道的巖石樣本進行了分析，針對絹云母石英片巖的巖性特征，對BQ分級法進行了修正，并以十房高速通省隧道為例，對該方法進行了驗證，結果表明修正后的圍巖等級與實際開挖施工的圍巖級別較為符合。郗鵬程等[8]依托于小盤嶺隧道項目，基于統計巖體力學強度理論，通過經驗公式將巖體彈性模量參數換算為BQ值，從而達到在施工階段進行圍巖分級的目的，并通過現場對圍巖的監測驗證了該方法的可行性。

通過上述文獻可見，當前施工階段的圍巖分級均建立在大量數據的分析處理基礎上，而這些數據的采集分析周期較長，無法滿足隧道施工的要求；同時目前應用最廣泛的隧道圍巖分級方法是基于巖體基本質量指標(BQ)的綜合評判法[9]，而現有的施工階段圍巖分級法中均未能在現場快速獲得BQ分級法的兩個關鍵因素：巖石強度和巖體完整性系數的準確值，這使得分級指標未能遵循規范，分級結果易出現誤差[10]。因此，在施工階段使用聲波測試儀和回彈儀在掌子面進行測試，通過數據分析定量描述巖石強度和完整性系數[11-15]，對圍巖進行初步分級；再結合隧道現場水文情況、軟弱結構面、初始地應力狀態等修正因素，對圍巖進行詳細分級[16]。這種方法可以在施工階段更加準確、迅速地對圍巖進行分級，并且具有較廣泛的適用性，同時有效保障施工安全、節省工程造價。

1 基于BQ的施工階段圍巖快速分級

中國現行《公路隧道設計規范》(JTG D70—2004)[17]及《鐵路隧道設計規范》(TB 10003—2016)[18]中均采用BQ法對隧道圍巖進行分級，以巖體的完整程度和巖石的堅硬程度作為主要判定依據。初步分級是由巖石單軸飽和抗壓強度(Rc)和巖體完整性系數(Kv)通過式(1)計算得圍巖基本質量指標(BQ)后得到[16]。

BQ=90+3Rc+250Kv

(1)

式(1)中：BQ為圍巖基本質量指標；Kv為巖體完整性系數；Rc為巖石單軸飽和抗壓強度。在使用上述公式時，應該遵守下列限制條件：

(1)Rc>90Kv+30時，應以Rc=90Kv+30和Kv帶入計算BQ值。

(2)Kv>0.04Rc+0.4時，應以Kv=0.04Rc+0.4和Rc帶入計算BQ。

BQ分級法規定，圍巖級別應在圍巖基本分級的基礎上，結合各工程自身的特點，考慮地下水、初始地應力、主要結構面產狀等的影響按式(2)對BQ進行修正，得到圍巖基本質量指標修正值[BQ]，并以此為依據完成圍巖的詳細分級。

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

(2)

式(2)中：[BQ]為修正后的圍巖基本質量值；K1為考慮地下水的影響系數；K2為考慮軟弱結構面產狀的影響系數；K3為考慮初始應力狀態的影響系數。

BQ分級法作為定性和定量相結合的綜合分級方法，在分級過程中考慮了諸多巖性指標及地質因素，對巖體級別的判定具有較高的準確度，已經被建設、設計、施工、監理等各方普遍接受，但其主要運用于勘察設計階段，這是由于抗壓強度Rc和完整性系數Kv的確定涉及繁瑣、復雜的室內外試驗，致使在施工現場無法快速準確確定，因此目前施工階段大多仍是依靠經驗觀察法對圍巖級別進行判斷，所得結果主觀性較大、準確性較低。因此準確定量的確定Rc和Kv，是應用BQ法在隧道施工階段進行圍巖分級的關鍵。下面分別針對巖石抗壓強度Rc值及巖體完整性系數Kv值的快速預測展開研究。

1.1 巖石單軸飽和抗壓強度Rc的快速預測

巖石單軸飽和抗壓強度試驗是目前測定巖石強度的最常用的方法[19]，但該試驗要經歷鉆芯取樣、打磨制備、浸泡飽和、單軸壓縮等多項操作，過程繁瑣、耗時長，不僅在施工現場難以實施，而且影響工程進度，且該試驗屬于破壞性試驗，不符合工程經濟性的要求。為實現在隧道施工現場巖石強度的快速無損測試，此前多使用回彈法或聲波法預測巖石強度[20-22]，然而巖石作為非均勻各向異性材料，且由于巖體本身特性如巖石風化程度、內部缺陷、孔隙率、含水率等因素的影響，回彈值或聲波波速與強度之間不是簡單的單因素反饋關系，因此僅采用回彈法或聲波法預測不能夠準確反映巖石強度大小。為增加測試結果的可靠度，減少數據離散性，提出了巖石回彈值與縱波波速聯合預測的方法，即聲波-回彈聯合法。該方法通過室內試驗測得巖石的回彈值R、縱波波速V及強度f后，采用智能算法獲得回彈值R與縱波波速V和巖石強度f間的對應關系，從而建立巖石強度快速預測模型。這種方法既可以反應巖石內部缺陷，又可以反應巖石表面硬度，在隧道施工現場通過該預測模型可快速獲得巖石強度Rc值。

1.2 巖體完整性系數Kv的快速預測

巖體完整性程度主要受巖體結構面破碎程度、結構體規模大小和節理間結合狀態等影響，目前中國巖體分級標準中巖體完整性程度以巖體完整性系數Kv來表征。Kv由式(3)計算求得。

(3)

式(3)中：Vp為巖體的縱波速度，m/s；Vr為巖石的縱波速度，m/s。

在實際的隧道施工中將掌子面劃分為4個測區，各測區內隨機選取5個炮眼(一般深度不得小于4 m)，采用一發雙收聲波法測試不同深度處巖體波速，并繪制該斷面的波速-孔深曲線。在鉆孔過程中，越靠近掌子面對巖體的擾動越大，巖體越破碎；而越往深處對巖體的擾動越小，巖體越接近原始狀態， 故以孔深0～1.5 m范圍內巖體淺層波速平均值近似為巖體的縱波速度Vp，以孔深1.5～4 m內巖體深層較完整區域波速平均值近似為巖石的波速為Vr，進而利用式(3)計算巖體完整性系數Kv值。

2 基于BP神經網絡的巖石強度預測

反向傳播(back propagation, BP)學習算法是目前應用最廣、實現途徑最直觀、運算機制最易理解的一種人工神經網絡[23]，可較好地實現各參數之間復雜的非線性映射，且具有良好的容錯特性；而巖石的回彈值、縱波波速等物理參數與巖石強度之間也是復雜的非線性關系，因此BP神經網絡在巖石強度的預測方面具有良好的應用前景。

2.1 巖石試驗

試驗中所用試塊從寶漢高速坪坎至漢中PH-13標段石門隧道取樣，根據文獻[9]要求共制備直徑50 mm、高100 mm的圓柱形干燥狀態片麻巖試塊20塊。

新型能量型Q值回彈儀與機械式R值回彈儀相比，前者不受摩擦力、彈擊角度等客觀因素的影響，其精度更高，適用性更廣，因此本次試驗回彈值采用Rock Schmidt N型Q值回彈儀采集(圖1)，每塊試塊測試10次，去掉2個最大值和2個最小值后再取平均值，得最終回彈值[24]。巖石縱波波速由RSM-SY5(T)非金屬聲波測試儀測得(圖2)，每塊試塊測試3次后取平均值。巖石單軸抗壓強度采用WE-1000B萬能試驗機測得。具體聲波測試、回彈試驗和強度試驗結果如表1所示。

圖1 試塊回彈值測試Fig.1 Rebound values measurement of test block

圖2 試塊縱波波速測試Fig.2 P-wave velocity measurement of test block

2.2 BP神經網絡模型的建立

根據影響巖石抗壓強度的主要因素，選取試樣的縱波波速值、回彈值作為網絡輸入層，巖石的抗壓強度為輸出層；輸入層傳遞函數采用logsig，輸出層傳遞函數采用tansig，隱含層神經元數目根據式(4)進行估算。

(4)

式(4)中：M為隱含層神經元個數；m和n分別為輸出層和輸入層的神經元個數；a是[0,10]的常數。

表1 試樣試驗結果Table 1 Test results statistics of samples

隱含層數目分別選取9、11、13，以上述20塊巖樣為樣本，采用MATLAB自帶的BP軟件對試樣單軸抗壓強度進行分析訓練，如圖3所示。由圖可以得出，當隱含層神經元數目為11時，網絡訓練過程比較穩定，迭代次數最少，性能最好。因此，建立的基于BP神經網絡的巖石強度超聲-回彈預測模型結構為2-11-1(輸入層神經元數目為2，隱含層神經元數目為11，輸出層神經元數目為1)。

圖3 BP神經網絡收斂曲線Fig.3 Convergence curve of BP neural network models

2.3 預測結果檢驗

另取6個試樣(編號G1～G6)進行巖石強度預測，代入2-11-1 BP神經網絡預測模型后，所得預測結果與試驗結果對比如表2所示。

表2 巖石預測強度統計結果對比Table 2 Comparison of results of rock prediction strength

從對比結果可見，強度預測結果的相對誤差均可以控制在5%以內，證明BP神經網絡預測模型具有較高的預測精度。在施工階段的圍巖分級中，只要在現場利用聲波-回彈儀獲得圍巖表層巖體的回彈值、縱波波速等數據，便可通過該BP神經網絡預測模型快速、準確的獲得巖石單軸飽和抗壓強度Rc。

3 工程應用

寶漢高速坪坎至漢中PH-13標段石門隧道為分離式單洞三車道設計，全長8 226 m，屬大斷面特長隧道。隧址區經地質勘測，露出基巖為微、中風化片麻巖，雖未發現崩塌、滑坡等不良地質現象，但地質構造較為復雜。由于隧道長度過長，為確保施工安全有必要在施工中實時進行圍巖分級。

3.1 現場測試方案

根據石門隧道施工進度在右線隨機選取3個掌子面進行現場測試，斷面里程分別為YK185+298、YK185+322、YK185+347。所選斷面勘察階段圍巖分級均為III級，施工方法均采用二臺階法，故將掌子面劃分為4個測區(圖4)后，按以下步驟進行現場測試：

(1)對各測區進行地質觀察，記錄巖性、地質構造、地下水狀態、軟弱結構面產狀、初始應力狀態等信息。

(2)在各測區內選擇巖體表面相對完整的位置5處采用新型能量型Q值回彈儀測試回彈值，每處測試3次，去掉2個最大值和2個最小值后再取平均值，得該測區最終回彈值。

(3)每測區選取1個成孔較好深度不小于4 m的炮眼采用RSM-SY5(T)非金屬聲波檢測儀進行巖體縱波波速測試，由內向外每0.5 m記錄一次波速，得到該孔孔深-波速曲線。測試過程如圖5和圖6所示。

圖4 掌子面測區劃分Fig.4 Division of tunnel face test area

圖5 現場回彈測試Fig.5 On-site rebound test

圖6 現場聲波測試Fig.6 On-site sound wave test

3.2 測試結果統計與計算

選取的3個斷面各測區孔深-波速測試結果如表3所示，并繪制各測點孔深-波速曲線如圖7～圖9所示。

由圖7～圖9可見，在巖體表面0～1.5 m范圍內由于巖體表面區域擾動較大，裂隙較多，巖體波速相對較小；在1.5～4.0 m相對深部巖體區域擾動減小，巖體較完整，波速較大。故取0、0.5、1.0 m處巖體淺層縱波波速平均值為巖體的縱波速度Vp；取1.5、2.0、2.5、3.0、3.5、4.0 m處巖體深層較完整區域縱波波速平均值為巖石的縱波波速Vr，然后根據式(3)得巖體完整性系數Kv。根據回彈測試結果和巖石的縱波波速Vr，采用2.2節建立的2-11-1 BP神經網絡巖石強度預測模型得到各測區巖石強度值Rc，計算結果如表4所示。

圖7 YK185+298測點孔深-波速曲線Fig.7 Wave velocity curve of YK185+298 sections

圖8 YK185+322測點孔深-波速曲線Fig.8 Wave velocity curve of YK185+322 sections

3.3 施工現場圍巖快速分級

現場圍巖快速分級分為兩個階段：第1階段是將表4所得預測的巖石抗壓強度Rc及巖體完整性系數Kv代入式(1)計算BQ，進行圍巖初步分級；第2階段是綜合考慮地下水、軟弱結構面、初始地應力等的影響，將修正系數K1、K2、K3代入式(2)計算修正值[BQ]，完成圍巖的詳細分級。由于現場測試的3個斷面未發現軟弱結構面及初始地應力影響，因此K2、K3均為0，本次圍巖分級修正不予以考慮；且僅在第3斷面發現地下水現象，根據現場觀測結果對K1進行了取值，最終詳細分級結果如表5所示。

將隧道施工現場得到的快速分級和勘察設計階段分級進行對比，結果如表5所示。分析得到：①YK185+298和YK185+322斷面現場分級結果與勘察階段圍巖分級結果基本一致，但施工現場的分級可達到亞分級的標準，精度更高；②YK185+347斷面分級結果與勘察階段圍巖分級結果有所差異，最終工程實踐和監測結果驗證了施工階段分級的準確性。由此可見，在隧道施工階段監測圍巖快速分級是必要的，而基于BQ的施工階段圍巖快速分級方法是準確可靠的。

圖9 YK185+347測點孔深-波速曲線Fig.9 Wave velocity curve of YK185+347 section

表3 各斷面巖體縱波波速現場測試結果Table 3 Field test results of P-wave velocity of rock mass of each section

表4 各斷面預測結果Table 4 The results of prediction on each section

表5 各斷面圍巖分級結果Table 5 The results of surrounding rock classification on each section

4 結論

勘察設計階段的隧道圍巖分級由于受到工作條件、周邊環境、項目經費等諸多因素的制約準確性不能完全達到施工要求，因此有必要建立快速準確且對工程建設影響較小的隧道施工階段圍巖分級法。通過在隧道施工階段快速確定和修正巖石基本質量指標BQ，提出了基于BQ的施工階段的隧道圍巖快速分級方法，得到的主要研究結論如下：

(1)以聲波-回彈聯合法為基礎，建立了2-11-1 BP神經網絡預測模型，實現了對巖石強度的快速無損預測；利用掌子面炮孔進行波速測試，并根據巖體波速變化規律近似得到巖石和巖體的縱波波速，進而在施工現場對巖體完整性系數進行定量計算。

(2)以BQ分級法為基礎，利用上述方法在施工現場獲得巖體Rc和Kv，進行隧道施工現場快速初步分級；然后考慮地下水、軟弱結構面、初始地應力的影響，進行修正分級，從而建立施工階段的隧道圍巖快速分級方法。

(3)在寶漢高速石門隧道中應用該方法進行施工階段圍巖快速分級。分級結果表明，相比于勘察階段，施工階段的圍巖分級更加精確，對優化支護參數、確保施工安全、節省工程建設經費具有重要意義。