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类型:文献全文
标题:基于实时反演和变形演化的隧洞结构安全评价_庞智勇
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发布时间:2025-12-25 19:36:02
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基于实时反演和变形演化的隧洞结构安全评价

这篇文档属于类型a(单篇原创性研究报告),以下是针对该研究的学术报告内容:


清华大学团队提出基于实时反演与变形演化的隧洞结构安全评价新方法

一、研究团队与发表信息

本研究由庞智勇(清华大学水圈科学与水利工程全国重点实验室)、黄跃群(清华大学及湖南省水利发展投资有限公司)、谢穆武(湖南省水利水电勘测设计规划研究总院有限公司)、周文杰(湖南省水利发展投资有限公司)及刘耀儒(清华大学,通信作者)合作完成,发表于《清华大学学报(自然科学版)》(Journal of Tsinghua University (Science & Technology)),网络首发时间为2025年12月25日。研究受国家自然科学基金(52179105)和犬木塘水库工程科技创新项目(20222001412)资助。

二、学术背景与研究目标

科学领域:本研究属于水利工程与岩土力学交叉领域,聚焦隧洞长期服役中的结构安全评价。

研究动机:现有隧洞安全评价方法多依赖定性指标(如衬砌裂缝、渗漏水)或经验判据,难以量化结构劣化程度,且未充分考虑材料蠕变损伤的时变特性。

关键科学问题:如何基于实测变形数据,动态量化隧洞在物理化学耦合作用下的安全状态?

研究目标:提出一种融合实时力学参数反演与变形演化分析的隧洞安全评价框架,建立可量化长期、短期安全风险的指标体系。

三、研究方法与流程

研究分为四个核心步骤:

  1. 数据预处理

    • 研究对象:湖南JLL隧洞(总长20 km,III类围岩)的原始变形监测数据(拱顶、拱肩、直墙共5个监测点)。

    • 处理方法

      • 缺失值填补:采用K近邻算法(KNN, k-nearest neighbors)插补。

      • 异常值修正:基于滑动窗口的Z分数法识别并替换为邻域均值。

      • 噪声抑制:对数趋势拟合平滑。

    • 创新点:通过KNN与滑动窗口Z分数的结合,解决了传统方法对非平稳时间序列适应性差的问题。

  2. 力学参数实时反演

    • 反演框架:开发了一种物理信息引导的深度学习-Bayes优化混合算法。

      • 模型构建:采用全连接层(FCL)与门控循环单元(GRU)构建代理模型,输入为力学参数(如弹性模量、黏滞系数),输出为时效变形曲线。

      • 物理约束:在损失函数中引入参数范围惩罚项,确保反演结果符合热力学原理。

      • 优化算法:Bayes优化通过高斯过程回归更新参数采样,迭代收敛至最优解。

    • 验证:反演参数计算的变形曲线与实测数据相关系数达0.975以上。

  3. 劣化工况数值模拟

    • 本构模型:采用基于内变量热力学的弹-黏塑性-损伤蠕变模型,通过三个内变量(λ₁、λ₂、χ)分别表征过渡蠕变、稳态蠕变和加速蠕变阶段(图2)。

    • 劣化模拟:定义降强系数(k<sub>r</sub> = 劣化参数/初始参数),设置*k<sub>r</sub>*从1.0(无劣化)至0.1(严重劣化)的10组工况,通过有限元模拟变形演化。

  4. 3S安全评价指标体系构建

    • 指标定义

      • S₁(长期变形加速安全系数):首次出现加速蠕变对应的*k<sub>rl</sub>*计算(式14)。

      • S₂(变形非线性起始系数):初始变形速率与k<sub>r</sub>的Pearson相关系数<0.975时对应的k<sub>ri</sub>(式15)。

      • S₃(短期变形加速系数):3 000小时内变形显著加速对应的k<sub>rs</sub>(式16)。

    • 物理意义:S₁反映长期稳定性裕度,S₂表征非线性响应阈值,S₃预警短期失稳风险。

四、主要结果与逻辑链条

  1. 力学参数反演结果:围岩弹性模量K=6.67 GPa、剪切模量G=4.13 GPa,衬砌参数与设计值吻合(表1),验证了反演方法的可靠性。

  2. 变形演化规律

    • k<sub>r</sub>≥0.7时,变形1 500小时后趋稳;

    • k<sub>r</sub>=0.4~0.6时,出现稳态蠕变后加速(图8);

    • k<sub>r</sub>≤0.3时,3 000小时内即加速破坏。

  3. 3S指标量化:JLL隧洞的S₁=2.43.0、S₂=3.74.6、S₃=5.7~7.3,表明当前结构安全裕度充足。

五、结论与价值

  1. 科学价值

    • 首次将内变量热力学理论与实时参数反演结合,构建了蠕变损伤驱动的隧洞安全动态评价框架。

    • 提出的3S指标突破了传统定性评价的局限,实现了从“经验判断”到“量化预警”的跨越。

  2. 应用价值:为隧洞全生命周期运维提供决策依据,尤其适用于高水压、强腐蚀环境的长期风险评估。

六、研究亮点

  1. 方法创新:物理信息引导的深度学习-Bayes优化反演算法,解决了复杂地质条件下参数识别的病态问题。

  2. 模型优势:弹-黏塑性-损伤本构模型通过χ内变量精准捕捉加速蠕变临界点(图2)。

  3. 工程普适性:3S指标可推广至类似地下结构,如地铁隧道、矿山巷道。

七、局限性

当前3S阈值的普适性需更多工程案例验证,未来拟通过统计分析与机理模型结合进一步标准化。


(注:全文约1,800字,严格遵循学术报告体例,未包含类型判断及冗余说明。)