超大埋深特长公路隧道初始地应力场反演分析

超大埋深特长公路隧道初始地应力场反演分析

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1、超大埋深特长公路隧道初始地应力场反演分析代聪何川陈子全汪耀杨文波西南交通大学交通隧道工程教育部重点实验室西南交通大学土木工程学院摘要:为探明蓝家岩超大埋深特长公路隧道轴线方向的初始地应力场状态,依据工程地质勘察报告,利用有限元计算软件ANSYS建立了工程区三维地质模型;以现场水压致裂法测得的初始地应力资料为研究基础,通过地质力学分析确定影响初始地应力场形成的主要因素,并将其表达为数值计算所需的边界和初始条件;在齐影响因素单独作用下,计算得到水压致裂法齐测点位置的地应力量值;运用多元回归分析获得了蓝家岩隧道轴线方向上的初始地应力场分布规律。根据蓝家岩隧道轴线处地应力场回归方程,计算

2、得到现场应力解除法各测点位置处的地应力,并与实测结果进行比较,从而验证反演冋归计算结果的合理性。结果表明:主应力量值随埋深呈现出近似线性増长的关系,垂直主应力等于或略大于单位而积上覆岩层的自重应力;主应力量值呈现出5(最大水平主应力)>S、(最小水平主应力〉Sy(垂直主应力)的规律,表明蓝家岩隧道初始地应力场以水平构造应力为主导;主应力量值大部分在20MPa以上,说明蓝家岩隧道为高地应力场隧道;最大水平主应力与最小水平主应力的量值相差较大,根据摩尔-库仑强度理论可知隧道水平面内存在较大剪应力,易导致围岩产生过大变形或破坏;在断层经过区域,受断层挤压剪切作用,地应力变化剧烈,相对断

3、层前后的地层而言有一定的应力松弛。关键词:隧道工程;初始地应力场;多元回归;地应力测试;作者简介:代聪(1988-),男,山东平度人,工学博士研究生,E-mail:dc_526@163・com。作者简介:何川(1964-),男,重庆市人,长江学者特聘教授,博士研究生导师,工学博士,E-mail:chuanhe21@163.comQ收稿日期:2017-03-11基金:国家重点研发计划项冃(2016YFC0802201,2016YFC0802202)InverseAnalysisofInitialGroundStressFieldofDeepEmbeddedandExtraLongH

4、ighwayTunnelDAICongHEChuanCHENZi-quanWANGYaoYANGWen-boKeyLaboratoryofTransportationTunnelEngineeringofMinistryofEducation,SouthwestJiaotongUniversity;Abstract:TheobjectiveofthispaperistoascertaintheinitialgroundstressfielddistributionofLanjiayanextralonganddeepembeddedhighwaytunnelalongtheaxi

5、s.Accordingtotheengineeringgeologiceilsurveyreport,the3DgeologicalmodeloftheengineeringareawascstablishcdbyANSYS.Basedontheinitialgroundstressdatameasuredbyhydraulicfracturingtechnique,themainfactorsinfluencingtheformationofinitialgroundstressfieldweredeterminedbytheanalysisofgeologicalmechan

6、ics,andthenexpressedastheboundaryandinitialconditionsrequiredforthenumericalcalculation.Undertheindividualeffectoffactors,thegroundstressvaluesofthemeasuredpointswerecalculatedbasedonthehydraulicfracturingmethod.Thedistributionregularityoftheinitialgroundstressfieldalongtheaxisofthetunnelwaso

7、btainedbythemultipleregressionmethod.AccordingtotheregressionequationoftheinitialgroundstressfieldalongtheaxisoftheLanjiayanTunnel,thestressofthemeasuredpointswasobtainedbydintofstressreliefmethod.Therationalityoftheinverseregressionresultswa

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