为研究列车振动荷载作用下海相软土高铁隧道管-土相互作用机理及沉降变形规律,依托广湛高铁控制性工程——湛江湾海底隧道,开展了1∶40缩尺模型试验,结合数值模拟对隧道结构与周围土体的动力响应分布及变形规律开展进一步分析。研究结果表明:列车振动荷载作用下,隧道周围土体的加速度响应呈现显著的空间非均匀性,整体表现为“下强上弱、近大远小”的分布特征。其中,基底及其邻近区域土体受到列车荷载的直接作用,动力响应最为显著;受土体阻尼、波动弥散以及管-土界面耗能等因素共同影响,振动能量随传播距离增加而逐渐衰减,且不同传播方向的振动衰减规律存在明显差异。相比横向传播,竖向振动在向上覆及下卧土体传播过程中衰减更为明显;横向振动进入中远场后衰减速率相对降低,表现出较强的持续传播能力;循环荷载作用下,地层沉降具有显著的累积性与阶段性特征,沉降槽整体呈“中部大、两侧小”的分布形态。加载初期沉降发展较快,前1 920次加载产生的沉降量占总量的71.4%;随着循环次数增加,土体逐渐密实,单次荷载引起的附加变形减小,沉降增长速率降低,整体表现出由快速累积向逐渐趋缓发展的演化特征。

针对当前隧道工程工作面坍塌风险这一特定事故的风险损失量化不足的现状,以钻爆法施工的云南山区公路隧道为对象,开展工作面坍塌事故风险损失的量化分析研究。通过构建融合发生概率与损失后果的风险量化框架,建立涵盖人员伤亡、工期延误及经济损失的量化计算模型,并基于ALARP原则制定相应的风险接受准则。研究聚焦于排险、出渣、立钢拱架、施作锚杆与喷射混凝土5个高风险工序,结合现场调研数据和各工序阶段坍塌风险的超越概率与损失规模,绘制人员伤亡F-N曲线、工期延误的F-TD曲线、经济损失的F-D曲线展开量化分析。结果表明,人员伤亡风险受作业人员时空分布影响显著,立钢拱架阶段风险最高;工期延误在小规模坍塌中主要由人员伤亡及后续整改主导,大规模坍塌则受清理与修复工作量控制;经济损失严重依赖人员抚恤支出与工期延误导致的间接成本,在我国西南地区,其占比常超过70%,致使中小规模坍塌已触及不可接受风险阈值。本研究可以为山区隧道施工安全的风险评估与管控提供一定的定量化依据。

针对断层破碎带隧道围岩易发生大变形的问题,以甘肃黑马关隧道穿越断层破碎带工程为研究背景,基于23个监测断面的围岩压力、拱顶沉降及水平收敛等现场监测数据,对围岩变形演化规律及支护结构受力特征进行系统分析。结果表明,断层破碎带段围岩变形显著,监测断面单侧最大水平收敛达787.7 mm,最大拱顶沉降达472.6 mm,表现出典型软岩大变形特征;围岩变形及压力在空间上具有明显离散性,拱顶沉降和水平收敛变异系数分别为83.2%和93.0%,反映出断层破碎带围岩结构高度非均质;施工阶段二次衬砌荷载分担比为5.18%~38.46%,平均为20.29%,表明围岩荷载主要由初期支护承担,二次衬砌承担约20%的荷载;在高地应力、顺层结构及地下水软化等多因素耦合作用下,围岩变形及支护受力呈现明显的空间非均匀性。研究成果可为类似断层破碎带隧道围岩大变形控制及支护设计提供参考。

针对传统裂缝检测方法复杂和泛化能力弱的缺点,提出一种基于深度学习的隧道衬砌裂缝检测网络CR-YOLO。考虑到裂缝细长的形态,该网络引入上下文引导模块(context guided block, CG Block)融合局部与全局信息,其在局部和全局层面上结合通道和空间注意力能够使得模型充分学习到裂缝区域的上下文信息。同时添加重参数化泛化特征金字塔网络模块(reparameterized generalized feature pyramid network, RepGFPN)改善用于目标检测的特征金字塔网络(feature pyramid network, FPN),更高效地融合多尺度特征,提高对高层语义和低层空间细节的捕捉。该方法优化了计算资源下的性能,在不显著增加计算需求的前提下,减少了延迟。在自采集数据集上的试验结果表明, CR-YOLO的A_P50和A_P50-95分别可以达到90.2%和66.4%,相比于基线模型YOLOv10提高了6.2%和3.7%,在精度上优于YOLOv3、YOLOv5、YOLOv9等其他单阶段目标检测网络,推理速度达到138.7 fps,可以实现隧道衬砌裂缝实时检测。

针对传统地质编录效率低、数值建模人工干预多等问题,提出一种基于双目视觉的岩体非连续数字数值一体化分析方法。该方法将双目摄影测量技术、自动化三维/二维几何布尔运算建模与非连续变形分析(discontinuous deformation analysis, DDA)深度结合,实现了从现场图像采集、地质信息数字化提取到块体力学分析的自动化数据流转。为验证所提方法的可靠性与工程实用性,本研究依托我国西南某隧道与贵州索草坡隧道,分别开展了二维和三维空间下由结构面切割引发的围岩渐进式失稳破坏过程模拟。研究结果表明,该方法能够识别岩体出露的结构面信息,并将其转化为可用于 DDA 计算的非连续块体模型,在给定结构面几何和力学参数条件下,可用于分析复杂节理切割作用下岩块体的滑动、脱离、下坠及碰撞过程,为潜在不稳定块体识别和掉块风险区域判定提供参考。本研究为复杂节理岩体工程施工期的结构面识别、非连续建模与稳定性分析提供了一种自动化技术流程,可为潜在不稳定块体识别、掉块风险判定和支护设计提供参考。

针对隧道衬砌裂缝检测中深度学习边缘定位不准、传统渗流算法效率低的问题,提出一种“深度学习粗分割+渗流算法精提取”两阶段方法。第一阶段采用改进的DeepLabV3+模型(轻量化主干网络融合CBAM注意力、优化ASPP模块及Dice损失)实现高召回率预分割;第二阶段基于裂缝骨架引导渗流生长,并结合形态学特征约束,实现边缘精细化提取与宽度测量。本研究自主构建了包含20 504张像素级标注图像的隧道裂缝数据集,图像涵盖拱顶、拱腰、边墙等不同部位及干燥、潮湿等多种表面状态。基于数据集试验结果表明,预分割模块准确率达90.1%、召回率86.7%;改进的渗流算法在保持高召回率的同时将精确率提升至98.5%,计算效率提高约20倍。工程验证表明,算法对0.1 mm以上裂缝的检出率达84%以上,宽度测量平均绝对误差小于0.3 mm。该方法有效兼顾了检测精度与计算效率,为隧道衬砌裂缝自动化检测提供了可行技术方案。

针对深埋隧洞穿越河谷高承压水断裂带面临水害风险的难题,系统分析了区域工程水文地质特征,揭示渗流场演化规律,开展地表定向钻灌浆渗控措施分析,并评价了应用效果。研究结果表明,高压富水区隧洞开挖后形成明显的地下水渗漏漏斗,强渗透性的断裂构造带会改变渗流路径,形成地下水汇聚,弱渗透围岩阻隔水流将造成局部高水头区,迫使隧洞建设同时面临突涌水和高水压问题。针对河谷高承压水断裂带实施地表定向钻灌浆,灌浆总长度748 m,预灌浆圈层厚度超过11.9 m,隧洞渗流量从7.0 m³/(d·m)降至1.1 m³/(d·m),外水压力降幅达到90.0%;定向钻注浆实现了对水力通道的有效封堵,提高了围岩完整性、降低岩体渗透性,减轻了隧洞涌水、高水压等水害风险。

混凝土裂隙渗流是诱发隧道衬砌病害的关键诱因,其演化过程伴随着复杂的能量转化与热交换,但传统手段难以捕捉其微观热力学行为。为此,本研究以裂隙渗流机理为核心研究对象,采用红外热成像技术作为温度场诊断工具,辅以高速摄像,开展不同工况下的室内渗流试验。研究重点揭示了等温注水条件下裂隙区域的温度演化规律及其内在能量机制。结果表明,首次注水时,裂隙温度呈“先升后降再趋稳”三阶段变化,这是由水化反应热与蒸发吸热之间的竞争消长所主导;随注水次数增加,水化反应热耗散,温度响应转变为“直接降温后稳定”两阶段,证实蒸发吸热成为渗流过程的主导能耗机制。此外,裂隙宽度显著影响热响应速率与范围,且红外热像图中裂隙视尺寸大于实际尺寸,体现了热扩散效应对裂隙几何信息的放大作用。本研究厘清了渗流过程中的能量耦合机制,为基于热信号的渗漏诊断提供了理论依据。

卵漂石地层盾构施工常伴随对地层的极大扰动与地表坍塌风险,针对该问题现有研究多采用经验手段预判及防治,对于定量预警卵漂石地层失稳风险等研究相对缺乏。本研究依托北京地铁1号线支线泥水平衡盾构隧道工程,开展室内盾构掘进模型试验,探究盾构掘进过程中刀盘前方漂石滞排对地表沉降规律及地层坍塌演化过程的影响。研究结果表明,受大粒径骨架及非连续介质特性影响,卵漂石地层表现出显著的地表滞后沉降现象,演化过程大致可划分为“缓慢发展—急剧增加—暂时稳定—坍塌破坏”4个阶段;卵漂石地层的地层损失率为7%~10%,远超常规砂土地层,且随着漂石滞排量的增加,地层损失率不断增大;当漂石滞排率超过30%临界值时极易引发地表塌陷,通常发生在盾构穿越对应测点约0.5 D(D为隧道直径)距离后;刀盘前方大粒径卵漂石聚集量对盾构扰动范围影响显著,漂石滞排加剧了盾构超挖量,致使开挖面正上方及周边地层产生明显空洞,整体稳定性显著降低。研究成果为类似工程中漂石滞排导致地表塌陷提供了定量的预警指标与理论支撑。