КЛАССИФИКАЦИЯ СКАЛЬНЫХ ГРУНТОВ ПО ВОЗМОЖНОСТИ ИХ ИНЪЕКЦИОННОГО ЗАКРЕПЛЕНИЯ Rock groutability classification by multi-source heterogeneous data driven-A case study

Minghua Zhao, Fengshuo Qin, Yufei Zhao, Shangxin Feng

Аннотация


Предлагается метод классификации способности горных пород к их инъекционному закреплению, основанный на комбинации геотехнических данных, полученных из многих источников, с нейросетью глубокого доверительного обучения (DBN). В рамках исследования, проведенного в гидротехническом центре Дунчжуан, были собраны разнородные геотехнические данные, источники которых включали цифровое бурение, межскважинную электромагнитную компьютерную томографию, акустический каротаж скважин и напорные испытания. Выявлены взаимосвязи между геологическими показателями и параметрами инъектирования. Согласно полученным результатам, традиционные гидростатические напорные испытания и отбор буровых кернов не позволяют дать однозначную оценку восприимчивости скального массива к инъекционному закреплению (цементации); в то же время,
предложенный геолого-стратиграфический метод дает возможность эффективно оценить свойства и состояние горных пород и определить подходящие места для инъектирования вяжущего по одной скважине. Кроме того, предложенный метод позволяет быстро оценить необходимый объем вяжущего на основе распределения коэффициентов электромагнитного поглощения. Таким образом, проведенное исследование позволило на количественном уровне подразделить грунты на классификационные категории по возможности их инъекционного закрепления, что важно для дальнейшего развития технологий закрепления грунтов.

Полный текст статьи публикуется в английской версии журнала
«Soil Mechanics and Foundation Engineering”, vol.63, No.3


Литература


Yang JS, Zhang C, Fu JY, et al. Pre-grouting reinforcement of underwater karst area for shield tunneling passing through Xiangjiang River in Changsha, China [J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2020, 100: 103380.

Martel R, Castellazzi P, Gloaguen E. ERT, GPR, InSAR, and tracer tests to characterize karst aquifer systems under urban areas: The case of Quebec City[J]. Geomorphology, 2018, 310: 45-56.

Li HY. Study on plugging mechanism and technology of large-flow karst pipe water gushing[D]. Shandong University. 2018.

Li SC, Ma CY, Liu RT, et al. Super-absorbent swellable polymer as grouting material for treatment of karst water inrush[J]. International Journal of Mining Science and Technology, 2021, 31(5): 753-763.

Li SC, Liu B, Xu XJ, et al. An overview of ahead geological prospecting in tunneling[J]. Tunneling and Underground Space Technology, 2017, 63: 69-94.

Wang Q, Qin Q, Gao S, et al. Relationship between rock drilling parameters and rock uniaxial compressive strength based on energy analysis[J]. Journal of China Coal Society, 2018, 43(5): 1289－1295.

Feng SX, Wang YJ, Zhang GL, et al. Estimation of optimal drilling efficiency and rock strength by using controllable drilling parameters in rotary non-percussive drilling[J], Journal of Petroleum Science and Engineering, 2020, 193: 107376.

Feng SX, Wang SY. Experimental study of rock-bit interaction mechanism for rock drillability assessment in rotary drilling[J]. Journal of China Coal Society, 2022, 47(3): 1395-1404.

Cao RL, Wang YJ, Zhao YF, et al. In-situ tests on quantitative evaluation of rock mass integrity based on drilling process index[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2021, 43(4): 679-687.

Li XC, Zhong DH, Ren BY, et al. Study on evaluation of rock mass groutability of dam foundation based on Fuzzy RES-cloud mode[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2017, 48(11): 1311-1323.

Huang XC. A synthetic discussion on the analysis and assessment of the groutability of rock mass[J]. Site Investigation Science and Technology, 2000, 4: 36-41.

Sadeghiyeh S, Hashemi M, Ajalloeian R. Comparison of permeability and groutability of Ostur dam site rock mass for grout curtain design[J]. Rock Mechanics and Rock Engineering, 2013, 46: 341–357.

Ewert F. Rock grouting with emphasis on dam sites[M]. Berlin: Springer-Verlag, 1985.

Ebrahim R, Ebrahim S, Ahmad R. Cement take estimation using neural networks and statistical analysis in Bakhtiari and Karun 4 dam sites, in south west of Iran[J]. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 2019, 78: 2817–2834.

Rastegar N, Lashkaripour G, Ghafoori M. Prediction of grout take using rock mass properties[J]. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 2016, 76(4): 1643–1654.

Azimian A, Ajalloeian R. Permeability and groutability appraisal of the Nargesi dam site in Iran based on the secondary permeability index, joint hydraulic aperture and Lugeon tests[J]. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 2015, 74: 845–859.

Fan GC. Research on the theory and application of construction quality control for dam foundation grouting projects[D]. Tianjin University, 2016.

Abdollah S, Morteza M, Abbas Z, et al. Assessment of Groutability and Cement Take in Khersan II Dam Site[J]. Civil Infrastructure Researches, 2021, 6(2): 1-12.

Chen TT, Cheng CQ, Feng SA, et al. Evaluation of Water Conductivity and Groutability of F34 Fault in Banji Mine[J]. Mining Safety and Environmental Protection, 2008, 35(4): 22-27.

Wen ZY, Peng WP, Zhang P, et al. Key technology of grouting reinforcement in covered karst strata at the bottom of existing subway tunnel[J]. Chinese Journal of Underground Space and Engineering, 2021, 17(S1): 247-253.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.