基于現場數據的常用TBM性能預測模型評價

張閃閃，李 悅

(陜西省引漢濟渭工程建設有限公司，西安 710010)

1 概 述

在過去的20年里，研究人員開發了許多性能預測模型來估計隧道工程中隧道掘進機(TBM)的鉆速。一些重要的TBM預測模型包括CSM模型、NTNU模型和QTBM模型等[1]。但由于現有預測模型存在缺點，因此有必要繼續對其進行研究，即對現有模型和特殊情況下的校正系數進行調整，以便更準確地預測機器性能。

趙延喜[2]通過模糊數學方法與層級分析方法相結合的辦法，建立了TBM風險施工模糊判定模型。汪明武[3]建立了圍巖穩定性評價的集對分析-可變模糊集綜合評價模型，提高了評價結果的準確性和可靠性。

本文將根據引漢濟渭秦嶺隧洞TBM施工段嶺北工程收集的數據，比較上述預測模型和實際TBM性能之間的差異。具體來說，通過隧道工程和地質條件來獲得預計機械鉆速，并將不同隧道段的預計機械鉆速與實際機械鉆速進行比較，以檢查每個模型在本項目地質條件下的準確性和可靠性。

2 隧道掘進機性能預測模型

各種各樣的性能評估方法和原理被用來估計TBM在硬巖中運行的性能。不同的TBM制造商會根據其經驗和可用信息使用不同的預測模型。這些預測模型主要基于巖石參數來確定[4](如單軸抗壓強度UCS和巖石質量指標RQD)，其他方法則基于實驗室、現場和機器參數來確定。一般來說，TBM性能評價采用兩種方法[5]，即理論/實驗模型或者經驗方法。

在本研究中，采用了Hassanpour等學者的經驗方法。表1為相應的經驗公式，不同地質條件下需要采取不同的經驗公式來表現隧道掘進機性能[6]。

由表1可知，在機器性能參數中，也可以選擇現場穿透指數或FPI(基于穿透和刀具載荷的綜合參數)來建立經驗公式。

表1 不同地質條件下的經驗公式

3 項目描述

引漢濟渭秦嶺隧洞TBM施工段嶺北工程包括兩個部分，分別為5號支洞(4 595 m)和主洞(16 690 m)。其中，主洞包含長度為1 525 m的TBM配套洞室和長度為15 165 m的TBM施工段(第一、第二階段分別為6 788 m和8 377 m)。利用鉆爆法對TBM配套洞室和5號支洞進行施工，采用敞開式硬巖掘進機對主洞TBM施工段進行施工。從6號勘探試驗洞將TBM運至組裝洞室，在洞內進行組裝，隨后向三河口方向進行工作，第一階段貫通后，在檢修洞內對TBM進行檢修，并將TBM的一系列輔助設備的轉場至5號支洞，TBM的檢修和轉場完成后，開始第二階段掘進工作。

本文所選的實例工程在地質構造上屬于秦嶺褶皺系。秦嶺褶皺系主要由北秦嶺地槽和南秦嶺地槽組成，礦床厚度大，巖漿活動較為頻繁，變質作用復雜，褶皺和斷裂發育。沒有明顯的現代活動裂縫穿過隧道區域。因此，該施工段總的結構穩定性是良好的。圖1顯示了這些地層單位沿隧道的分布。

圖1 隧道沿線的地質橫截面

4 實際機器性能

本研究的重點是引漢濟渭秦嶺隧洞TBM施工段嶺北工程的隧道掘進機性能。由圖2可知，該段隧道的開挖長度可以在285個完整工作周內完成，平均推進速度為50 m/周，最佳周推進速度超過180 m。由圖2可知，地質災害的發生會導致隧道掘進機工作的長時間延遲以及平均推進速度和利用率的顯著降低。

圖2 施工期間的每周進度

圖3為本項目中隧道掘進機作業的利用率。雖然在許多單獨的周內實現了高于25%的利用率，但由于隧道掘進機長時間停工，整個隧道的平均利用率低于14%。

圖3 施工期間的每周施工利用系數

圖4表示的是記錄的滲透率，平均每周一次。由圖4可知，鉆速的正常范圍為1.5～3 m/h，鉆孔段的總長度平均為2.5 m/h。

圖4 施工期間的每周平均滲透率

5 掘進機性能數據庫的開發

如前所述，本研究的主要目的是評估給定地質條件下隧道掘進機性能預測模型的準確性。作為實現這一目標的第一步，已經開發了一個數據庫來記錄和組織收集地質和機器性能數據。該數據庫包括以下3個主要部分：在隧道中測量或計算得到的機器性能數據；地質力學數據；不同模型的性能預測結果。數據庫中的每一行都與沿隧道確定的工程地質單元相關，并且記錄和計算的參數已經針對每個單元進行了平均化。

5.1 隧道掘進機性能數據

數據庫的第一部分包括參數，如凈鉆孔時間、裝置長度以及機器運行參數(推力、轉速、功率和施加的扭矩)的平均值。這些參數是從日常操作表和掘進機數據記錄器中獲得的。此外，最重要的性能參數包括平均滲透率、滲透率和現場滲透指數。

圖5顯示了本研究中使用的隧道鉆孔段沿線不同確定地質單元的現場滲透指數、滲透率、TBM總推力和刀盤轉速的變化。從圖5中可以看出，不同地質單元的最小和最大現場滲透率指數和滲透率指數分別為11和22 mm/rev、2和12 mm/rev。

圖5 隧道沿線平均TBM性能參數的變化

5.2 地面特征

在數據庫的第二部分，匯編了地面特征的結果(實驗室和現場測量參數)，使用了完整巖石特性和巖體參數來表征隧道沿線的地面特征。沿隧道鉆孔段的巖體被細分為41個單元，這些單元具有與TBM性能、隧道穩定性和地下水流入相關的統一特征(工程地質單元)。

完整巖石特性：總的來說，隧道掘進機的性能受完整巖石特性的控制，如巖相特性、物理機械特性和可鉆性。這些參數中的每一個都已經在實驗室中使用各種測試方法進行了評估。除了在施工前進行的測試，在施工階段還獲得并測試了許多樣品。同時，計算了不同測試階段的每個隧道段(工程地質單元)完整巖石特性的平均值，并記錄在數據庫中。

巖體參數：裂縫、節理和不連續面影響巖體的可鉆性，這取決于它們的間距、表面條件和相對于機器前進方向的方向。由圖6可知，數據庫中已識別的工程地質單元中的巖體參數的變化按圖6中相應的單位名稱繪制。

圖6 隧道沿線的巖體特性變化趨勢

5.3 用常用預測模型估算隧道掘進機的性能

基于第1節和第2節中的數據，并使用選定的隧道掘進機性能預測模型，計算出每個隧道斷面的鉆速，將其記錄在數據庫的第3節中。在本研究中，記錄的機器參數和地質力學數據被用作常用預測模型的輸入數據。這些模型的主要輸出參數是每個隧道段(或工程地質單元)的機械鉆速。

6 不同掘進機性能模型結果的比較

圖7顯示了使用上述預測模型的每個單元中隧道掘進機的預計滲透率。此外，各隧道斷面中各模型的絕對誤差或誤差的變化見圖8。

圖7 不同預測模型的滲透率變化

圖8 每個隧道段中不同模型計算的絕對誤差變化

通過圖7和圖8可以得到以下結論：

1) 使用不同預測模型估算的滲透率有顯著差異。NTNU和Palmstrom模型得到的結果比實測值低，而CSM和QTBM模型得到的結果比實測值高。

2) QTBM模型的結果與實際值相差甚遠。主要原因是模型中考慮的一些參數(如地應力)對本工程TBM性能的影響尚未得到證實。

3) 從原始CSM模型獲得的結果與測量值不匹配。因為該模型基本上是針對沒有顯著壓裂的塊狀巖石開發的。研究表明，該模型需要通過增加接合條件的修正因子來進行修正。

4) 從Palmstrom和NTNU模型獲得的結果與實際結果能進行較好的匹配。這主要是因為這兩個經驗模型包含了在鉆孔過程中非常重要的巖體參數。

5) 使用Hassanpour(2011)模型計算TBM的性能參數，雖然變化趨勢與實際值相符，但在某些隧道斷面中存在顯著誤差。

6) 必須強調的是，特定場地的預測模型是在給定項目中估計隧道掘進機性能的最佳模型。當然這需要對機器性能進行實時分析，并建立相關的現場特定數據庫，以獲取機器性能和地質單元之間的變化范圍和關系。其中，隧道沿線地質條件的變化可以作為建模的輸入參數。這種方法的缺點是這些模型是特定的，不能在其他地方使用。

7 結 語

本研究基于引漢濟渭秦嶺隧洞TBM施工段嶺北工程中的隧道掘進機運行性能，對一些常見的隧道掘進機性能預測模型的準確性和有效性進行了檢驗。該隧道沿線的地質單元被細分為41個工程地質單元，在隧道掘進機性能數據庫中，測量和編輯巖體特性以及實際的隧道掘進機性能和運行參數，該信息被用于預測隧道掘進機的性能。應當注意的是，在任何情況下選擇經驗模型來預測隧道掘進機的性能時，都應注意模型的應用范圍和原始模型所依據的地質條件。研究表明，具有相似地質參數和機器規格的現場特定模型可以較好匹配實際TBM性能。因此，建議在實際工程中應建立隧道掘進機現場性能數據庫，并使用該數據庫開發現場特定模型，預測項目剩余部分的預期機器性能，以最大限度地減少一般隧道掘進機性能模型的誤差，并提供更準確的項目完成時間的預測。