黔張常鐵路武陵山隧道涌水量預測研究
發(fā)布時間:2021-03-19 03:03
長大深埋隧道在穿越強巖溶發(fā)育地帶時,高承壓、強富水的地質環(huán)境導致涌突水事故發(fā)生的可能性極高,開展涌水量預測對保障隧道施工安全具有重要意義。然而,巖溶地區(qū)復雜的地質條件及現(xiàn)有預測手段的局限性等導致涌水量預測結果存在較大偏差;趲r溶隧道涌水量預測研究現(xiàn)狀,本文以黔張常鐵路武陵山隧道工程為依托,對隧道施工期及運營期的涌水量進行了預測,主要研究成果如下:(1)通過資料調研,結合涌水特征,概括出七類巖溶隧道涌水模式。根據研究區(qū)域背景條件及涌突水記錄資料,判斷武陵山隧道涌水模式為強降水補給動儲量快涌型與強降水補給動儲量滯后型。(2)基于研究區(qū)域水文地質條件、巖溶發(fā)育規(guī)律及隧道空間位置等信息,建立武陵山隧道涌水概念模型,利用理論解析公式對隧道涌水量進行分段預測,分析確定了各區(qū)段最大涌水量與正常涌水量預測的適用公式。(3)基于巖溶雙重介質理論,建立研究區(qū)域水文地質概念模型;利用MODFLOW-CFP建立連續(xù)管流耦合模型,模擬研究區(qū)域地下水滲流場,分析模型參數靈敏度并校核模型。(4)設置動態(tài)開挖工況,采用數值模擬預測武陵山隧道施工期涌水量。2個區(qū)段最大涌水量預測結果誤差分別為13.3%與5.4%,連續(xù)...
【文章來源】:西南交通大學四川省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數】:70 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
隧道涌水實錄
圖 1-2 巖溶含水介質分布式模型[78]充分考慮研究區(qū)域巖溶含水介質結構及水力特征,構建合適的模型,采用正確的方法,才能較準確地預測巖溶隧道涌水量。基于以上分析,本文根據武陵山隧道所處區(qū)域的巖溶含水介質特征,采用連續(xù)管流耦合模型開展巖溶隧道涌水量數值模擬預測,同時與其他方法進行比較并分析模型應用效果。1.3 研究目標本文以黔張常鐵路武陵山隧道工程項目為依托,分析巖溶隧道開挖涌水特征,概括總結巖溶隧道涌水模式。建立巖溶隧道涌水概念模型,采用理論解析公式對武陵山隧道涌水量進行分段預測。根據工程、水文地質等資料,建立研究區(qū)域水文地質概念模型,基于概念模型利用 MODFLOW-CFP 程序建立連續(xù)管流耦合模型,采用數值模擬預測武陵山隧道施工期及運營期的涌水量。1.4 研究內容與方法
第 2章 武陵山隧道工程概況然地理 地形地貌陵山隧道全長 9029m,里程為 DK234+506~DK243+535,為雙線單洞隧 391m,出口高程 467m,最大埋深約 476m。隧道位于武陵山中低山區(qū)為分水嶺,整個區(qū)域分為澧水水系與沅水水系。進口段為剝蝕構造低山布有眾多基巖侵蝕形成的“V”字型山谷,多為東西方向展布;出口段溶丘及谷地為主。區(qū)內溶蝕洼地、峰叢洼地分布廣泛,洼地內分布有溶水洞、巖溶泉等。隧道穿越山體陡峻,自然坡度 20°~40°,區(qū)內最高峰,地表植被發(fā)育,為典型的南方巖溶峰叢地貌。
本文編號:3089122
【文章來源】:西南交通大學四川省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數】:70 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
隧道涌水實錄
圖 1-2 巖溶含水介質分布式模型[78]充分考慮研究區(qū)域巖溶含水介質結構及水力特征,構建合適的模型,采用正確的方法,才能較準確地預測巖溶隧道涌水量。基于以上分析,本文根據武陵山隧道所處區(qū)域的巖溶含水介質特征,采用連續(xù)管流耦合模型開展巖溶隧道涌水量數值模擬預測,同時與其他方法進行比較并分析模型應用效果。1.3 研究目標本文以黔張常鐵路武陵山隧道工程項目為依托,分析巖溶隧道開挖涌水特征,概括總結巖溶隧道涌水模式。建立巖溶隧道涌水概念模型,采用理論解析公式對武陵山隧道涌水量進行分段預測。根據工程、水文地質等資料,建立研究區(qū)域水文地質概念模型,基于概念模型利用 MODFLOW-CFP 程序建立連續(xù)管流耦合模型,采用數值模擬預測武陵山隧道施工期及運營期的涌水量。1.4 研究內容與方法
第 2章 武陵山隧道工程概況然地理 地形地貌陵山隧道全長 9029m,里程為 DK234+506~DK243+535,為雙線單洞隧 391m,出口高程 467m,最大埋深約 476m。隧道位于武陵山中低山區(qū)為分水嶺,整個區(qū)域分為澧水水系與沅水水系。進口段為剝蝕構造低山布有眾多基巖侵蝕形成的“V”字型山谷,多為東西方向展布;出口段溶丘及谷地為主。區(qū)內溶蝕洼地、峰叢洼地分布廣泛,洼地內分布有溶水洞、巖溶泉等。隧道穿越山體陡峻,自然坡度 20°~40°,區(qū)內最高峰,地表植被發(fā)育,為典型的南方巖溶峰叢地貌。
本文編號:3089122
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