引漢濟(jì)渭工程嶺北隧洞TBM利用率分析

刁振興， 薛亞東， 王建偉

(1. 同濟(jì)大學(xué)土木工程學(xué)院地下建筑與工程系， 上?！?00092； 2. 同濟(jì)大學(xué)巖土及地下工程教育部重點(diǎn)

實(shí)驗(yàn)室， 上?！?00092； 3. 中鐵十八局集團(tuán)隧道工程有限公司， 重慶　400700)

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引漢濟(jì)渭工程嶺北隧洞TBM利用率分析

刁振興1，2， 薛亞東1，2， 王建偉3

(1. 同濟(jì)大學(xué)土木工程學(xué)院地下建筑與工程系， 上海200092； 2. 同濟(jì)大學(xué)巖土及地下工程教育部重點(diǎn)

實(shí)驗(yàn)室， 上海200092； 3. 中鐵十八局集團(tuán)隧道工程有限公司， 重慶400700)

摘要：為了分析TBM利用率的主要影響因素，統(tǒng)計分析引漢濟(jì)渭工程嶺北隧洞連續(xù)掘進(jìn)2 100 m的圍巖特征和掘進(jìn)記錄，確定了導(dǎo)致TBM非正常停機(jī)的底事件，建立了TBM非正常停機(jī)故障樹模型，結(jié)果表明出渣系統(tǒng)故障、支護(hù)設(shè)備故障、刀盤刀具故障和電氣故障是導(dǎo)致TBM利用率不高的主要因素。通過TBM利用率及主要故障與場切深指數(shù)(Field Penetration Index，F(xiàn)PI)相關(guān)性分析，表明節(jié)理破碎巖體中TBM利用率與FPI之間不存在明顯相關(guān)性，出渣系統(tǒng)故障、支護(hù)設(shè)備故障、刀盤刀具故障與FPI有較強(qiáng)的相關(guān)性。分析主要故障發(fā)生原因，從設(shè)備管理和現(xiàn)場施工管理2個方面提出TBM利用率提高措施。

關(guān)鍵詞：引漢濟(jì)渭輸水隧洞； TBM利用率； 故障樹；FPI； 相關(guān)性分析

0引言

近年來，全斷面硬巖掘進(jìn)機(jī)(Tunnel Boring Machine，TBM)在全世界鐵路、水利水電、煤炭、礦山和城市軌道交通等硬巖隧道施工中得到了廣泛應(yīng)用。TBM是一種集機(jī)械、電氣、液壓和自動控制等技術(shù)于一體的高度機(jī)械化和自動化的全斷面一次成型隧道開挖設(shè)備。TBM相對于傳統(tǒng)鉆爆法，具有高效、快速、安全、優(yōu)質(zhì)等優(yōu)點(diǎn)[1]，尤其在長大隧道中優(yōu)勢明顯。近幾年的隧道工程建設(shè)中有30%～40%是采用TBM進(jìn)行開挖的[2]。隨著我國TBM制造技術(shù)的逐漸成熟，TBM必將在我國隧道和地鐵建設(shè)中得到越來越多的應(yīng)用和發(fā)展[3]。

對于TBM開挖隧道的施工效率，一般用掘進(jìn)速度、施工進(jìn)度、掘進(jìn)機(jī)利用率及刀具磨損4個指標(biāo)來衡量。其中，將掘進(jìn)機(jī)利用率U定義為TBM掘進(jìn)時間與總當(dāng)班時間的百分比。當(dāng)掘進(jìn)速度一定時，TBM利用率越高，施工進(jìn)度越快。根據(jù)統(tǒng)計，TBM施工項(xiàng)目中掘進(jìn)機(jī)利用率一般為15%～65%，不同工程掘進(jìn)機(jī)利用率差別較大，主要因?yàn)榫蜻M(jìn)機(jī)利用率除了受地質(zhì)因素和機(jī)械因素的影響之外，受人為因素影響較大，包括施工團(tuán)隊(duì)的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)水平、不同環(huán)境下的工作狀態(tài)、現(xiàn)場施工組織水平以及對施工過程中突發(fā)事故處理能力等。因此，在項(xiàng)目前期規(guī)劃和施工過程中很難對施工進(jìn)度及工期準(zhǔn)確預(yù)測。目前，針對TBM利用率影響因素的研究，國內(nèi)外學(xué)者多基于工程實(shí)踐考慮單因素和多因素進(jìn)行分析。Frough等[4-5]基于巖體條件對TBM掘進(jìn)速率及利用率進(jìn)行研究；Kim[6]基于模糊邏輯法建立了TBM利用率預(yù)測模型；劉明月等[7]和余潔[8]分別結(jié)合秦嶺隧道和中天山隧道工程實(shí)踐探討了地質(zhì)因素對TBM掘進(jìn)效率的影響；楊宏欣[9]指出影響TBM施工進(jìn)度的因素主要有工程地質(zhì)、TBM設(shè)備和管理3個方面；吳曉志[10]論述了工程地質(zhì)條件、掘進(jìn)模式與掘進(jìn)參數(shù)、初期支護(hù)對于TBM掘進(jìn)效率的影響?？傊?，目前學(xué)者的研究主要針對圍巖地質(zhì)條件、TBM設(shè)備、掘進(jìn)及支護(hù)過程、管理等方面對TBM利用率進(jìn)行定性討論，尚未對影響TBM利用率的底層因素進(jìn)行定量分析。

本文基于引漢濟(jì)渭工程嶺北隧洞敞開式TBM連續(xù)掘進(jìn)2 100 m范圍內(nèi)的圍巖特征和掘進(jìn)記錄，包括地層巖性、巖體完整性、掘進(jìn)參數(shù)、停機(jī)故障和利用率等進(jìn)行統(tǒng)計分析，研究導(dǎo)致TBM停機(jī)的底層基本因素及其對利用率的影響大小。通過底層因素重要度排序，確定TBM利用率主要影響因素。針對TBM利用率與主要故障類型，分析與場切深指數(shù)(FPI)的相關(guān)性，得出不同F(xiàn)PI區(qū)段主要故障導(dǎo)致的停機(jī)時間范圍。最后，從設(shè)備管理和現(xiàn)場施工管理2個方面提出提高TBM利用率的措施，期望對類似條件下的隧道施工提高TBM利用率提供借鑒。

1工程概況

引漢濟(jì)渭輸水隧洞全長98.3 km，設(shè)計輸水流量70 m3/s，縱坡1/2 500，最大埋深2 000 m，其中穿越秦嶺段39.08 km，采用2臺TBM分別從嶺南和嶺北相向施工，其他洞段采用鉆爆法施工。嶺北隧洞全長16 176 m，TBM施工段長度為16 066 m，檢修洞室(長60 m)和拆卸洞室(長50 m)采用鉆爆法施工，隧洞位于秦嶺嶺脊高中山區(qū)，最大埋深約1 300 m。

1.1地質(zhì)條件

對嶺北隧洞連續(xù)掘進(jìn)2 100 m的圍巖特征和掘進(jìn)記錄進(jìn)行統(tǒng)計，其中Ⅲ類圍巖883 m，Ⅳ類圍巖942 m，Ⅴ類圍巖295 m，圍巖以千枚巖、變砂巖為主，巖石飽和單軸抗壓強(qiáng)度16～92 MPa，節(jié)理裂隙發(fā)育、極發(fā)育。隧洞地層特征統(tǒng)計見表1。所統(tǒng)計掘進(jìn)里程范圍內(nèi)未發(fā)生TBM卡機(jī)、突水涌泥等災(zāi)害性事故。

表1　隧洞地層特征統(tǒng)計表

根據(jù)西康鐵路秦嶺隧道和吐庫二線中天山隧道TBM施工與巖石相關(guān)性研究，一般而言，巖石抗壓強(qiáng)度為30～120 MPa，巖體較完整和較破碎狀態(tài)最適合TBM掘進(jìn)[8]。統(tǒng)計區(qū)段內(nèi)除部分Ⅴ類圍巖段巖石飽和抗壓強(qiáng)度低于30 MPa，巖體極破碎之外，絕大部分巖石飽和抗壓強(qiáng)度處于30～120 MPa，巖體完整性多呈完整性差-較破碎狀態(tài)。對掘進(jìn)速度進(jìn)行統(tǒng)計分析，平均掘進(jìn)速度為51 mm/min，最大掘進(jìn)速度為100 mm/min，掘進(jìn)速度較為理想。因此，該區(qū)段適于采用TBM施工。

1.2TBM特性

該段隧洞采用海瑞克敞開式TBM，直徑8.02 m，刀盤布置19″滾刀50把，其中雙刃滾刀8把，布置刮刀6組；采用皮帶連續(xù)出渣，皮帶系統(tǒng)包括TBM皮帶和連續(xù)皮帶。TBM具體性能參數(shù)見表2。

表2　TBM主要特性

2TBM利用率影響因素分析

2.1TBM非正常停機(jī)統(tǒng)計

TBM施工是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，任何一個部件或過程出現(xiàn)故障都可能導(dǎo)致TBM停止掘進(jìn)，而TBM掘進(jìn)過程受地質(zhì)環(huán)境和人為操作的影響，故障發(fā)生具有一定的隨機(jī)性，不同故障對施工的影響程度以及故障修復(fù)所需時間也各不相同。為了獲取各種故障發(fā)生的可能性大小，對2 100 m的TBM掘進(jìn)故障記錄進(jìn)行統(tǒng)計分析。TBM非正常停機(jī)原因包括設(shè)備原因和操作管理原因2個方面。設(shè)備原因包括設(shè)備上所有系統(tǒng)及單項(xiàng)設(shè)備故障造成的停機(jī)，如： 刀盤刀具故障，出渣系統(tǒng)故障，支護(hù)設(shè)備故障，液壓、潤滑系統(tǒng)故障，電氣系統(tǒng)故障，導(dǎo)向測量系統(tǒng)故障，風(fēng)、水系統(tǒng)故障，其他各單項(xiàng)設(shè)備故障等。操作管理原因包括軌道運(yùn)輸故障、調(diào)度等設(shè)備外部原因造成的停機(jī)，以及組織管理不善造成的工序相互干涉，交接班、供料不及時等其他時間延遲。

總當(dāng)班時間分布見圖1。由圖1可知，根據(jù)TBM利用率的定義，所統(tǒng)計區(qū)段的TBM平均利用率為21.45%；支護(hù)時間占比較大，為15.65%，主要因?yàn)榻y(tǒng)計區(qū)段圍巖整體較破碎，開挖后穩(wěn)定性差，支護(hù)耗時較長；而占比最大的是非正常停機(jī)導(dǎo)致的時間消耗，占比高達(dá)40.88%，是影響TBM利用率的主要因素。

圖1　總當(dāng)班時間分布圖

依據(jù)直接產(chǎn)生原因歸類的停機(jī)時間分布見圖2。由圖2可知，TBM因設(shè)備故障導(dǎo)致的停機(jī)時間比例明顯高于因管理因素導(dǎo)致的停機(jī)時間，因此，TBM設(shè)備故障是TBM停機(jī)的主要原因，需要對TBM設(shè)備故障產(chǎn)生原因及影響重點(diǎn)進(jìn)行分析。

圖2　停機(jī)時間分布圖

2.2TBM非正常停機(jī)故障樹

故障樹分析法是一種判明基本故障、確定故障原因和發(fā)生概率的簡單可靠而又行之有效的診斷方法。國內(nèi)外眾多學(xué)者采用故障樹分析法對隧道及地下工程相關(guān)問題進(jìn)行了定性和定量研究[11-17]。

在統(tǒng)計工作基礎(chǔ)上，對可能造成TBM停機(jī)的各種故障進(jìn)行歸類，建立TBM非正常停機(jī)故障樹模型(見圖3)，需要說明的是故障樹中無工業(yè)水底事件指TBM設(shè)備水系統(tǒng)故障造成的無工業(yè)水情況，高壓電故障指TBM高壓電設(shè)備故障。外部高壓電停電、外部無工業(yè)水供應(yīng)等其他故障的發(fā)生及其造成的停機(jī)影響，因工程項(xiàng)目不同差異較大，并且與組織管理和設(shè)備配置是否合理等因素相關(guān)，因此不做進(jìn)一步分析。

圖3　非正常停機(jī)故障樹模型

在TBM非正常停機(jī)的故障樹分析中，最小割集代表導(dǎo)致TBM非正常停機(jī)事故發(fā)生的一種原因，可以求得TBM非正常停機(jī)的最小割集如下：{X1}，{X2}，{X3}，{X4}，{X5}，{X6}，{X7}，{X8}，{X9}，{X10}，{X11}，{X12}，{X13}，{X14}，{X15}，{X16}，{X17}，{X18}，{X19}，{X20}，{X21}，{X22}，{X23}，{X24}，{X25}，{X26}，{X27}，{X28}，{X29}，{X30}，{X31}，{X32}。代號具體說明見表3。導(dǎo)致TBM非正常停機(jī)的最小割集為32個，表示共有32種主要故障可能導(dǎo)致TBM停機(jī)。

表3　符號說明及底事件統(tǒng)計概率

2.3TBM利用率影響因素重要度分析

TBM非正常停機(jī)對TBM利用率的影響大小可用底事件故障恢復(fù)時間表示。底事件故障發(fā)生具有一定的隨機(jī)性，連續(xù)掘進(jìn)過程中不同底事件發(fā)生次數(shù)和單次事件發(fā)生后所需恢復(fù)時間不同，對TBM利用率的影響大小也不同。因此，為確定不同底事件對TBM利用率的影響大小，定義底事件的統(tǒng)計概率為本事件發(fā)生導(dǎo)致的總停機(jī)時間與總當(dāng)班時間的比值，底事件統(tǒng)計概率越大表示對TBM利用率的影響越大。

(1)

式中： Pi為底事件Xi的統(tǒng)計概率；TXi為底事件Xi導(dǎo)致的總停機(jī)時間；T為連續(xù)掘進(jìn)的總當(dāng)班時間。

對底事件進(jìn)行重要度排序[18]，得出對TBM利用率影響較大的前10種因素依次為： 硫化皮帶，皮帶刮傷、斷裂修補(bǔ)，更換刀具，卡石、堵渣、跳閘急停，皮帶架、滾筒、鏈條故障，高壓電故障，皮帶啟動故障，噴、注漿系統(tǒng)故障，仰拱安裝故障，刮渣器、擋板維保。進(jìn)一步分析可知，在10種影響因素中， 有6種屬于出渣系統(tǒng)， 2種屬于支護(hù)設(shè)備， 1種屬于刀盤刀具， 1種屬于電氣系統(tǒng)。

3基于FPIblocky的掘進(jìn)機(jī)利用率分析

如前文所述，掘進(jìn)機(jī)利用率與地質(zhì)因素、機(jī)械因素、人為因素相關(guān)，為了分析TBM利用率在不同掘進(jìn)狀態(tài)下的差異以及不同故障造成的停機(jī)影響與TBM掘進(jìn)狀態(tài)相關(guān)性，對場切深指數(shù)(Field Penetration Index,FPI)[19-24]進(jìn)行計算。FPI表示掘進(jìn)單位切深所需的推力

(2)

式中： Fn為單刀推力，kN； PR為貫入度，mm/rev。

FPI通常用來反映巖石的可掘性。巖石強(qiáng)度越高，完整性越好，單位切深所需的推力越大，F(xiàn)PI值越高(可掘性低)；反之，巖石強(qiáng)度低，巖體節(jié)理裂隙發(fā)育，完整性差，F(xiàn)PI值低(可掘性高)[23-24]。針對塊狀巖體開挖掌子面不平整、單刀推力分布不均的問題，文獻(xiàn)[25]提出塊狀巖體場切深指數(shù)FPIblocky，并選用單位體積節(jié)理數(shù)和巖石單軸抗壓強(qiáng)度2個獨(dú)立變量建立了預(yù)測塊狀巖體場切深指數(shù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

(3)

式中TF為刀盤推力，kN。

由于刀盤推力由刀盤直徑和滾刀數(shù)量決定，一般情況下，刀盤直徑越大，滾刀數(shù)量越多，刀盤推力越大。在相同地質(zhì)條件下，根據(jù)式(3)得出，TBM直徑和刀盤配置的差異性導(dǎo)致FPIblocky不同，因此引入推力密度TF/D的概念[26]，采用式(4)進(jìn)行FPIblocky值計算

(4)

式中D為刀盤直徑，m。

根據(jù)TBM掘進(jìn)記錄，沿隧洞劃分116個掘進(jìn)單元，分別計算FPIblocky實(shí)測值(見圖4)。由圖4可知，F(xiàn)PIblocky實(shí)測范圍為40～400kN/m/mm/rev，其中絕大部分處在50～200kN/m/mm/rev，F(xiàn)PIblocky與圍巖條件對應(yīng)關(guān)系見表4，故選擇50～200kN/m/mm/rev的掘進(jìn)單元數(shù)據(jù)進(jìn)行掘進(jìn)機(jī)利用率及主要故障分析。

圖4　FPIblocky實(shí)測值分布范圍

Table 4Quantative correlation betweenFPIblockyand rock mass conditions

FPIblocky/(kN/m/mm/rev)圍巖條件50～100極破碎100～150破碎150～200較破碎

3.1TBM利用率與FPIblocky相關(guān)性分析

根據(jù)FPIblocky計算結(jié)果，對50～100、100～150、150～200 kN/m/mm/rev分區(qū)段進(jìn)行利用率統(tǒng)計，如圖5所示。結(jié)果表明，TBM利用率基本不隨FPIblocky變化，很難直接建立TBM利用率與FPIblocky的相關(guān)關(guān)系，與文獻(xiàn)[25]結(jié)論一致。不同F(xiàn)PIblocky分段的利用率變化范圍見表5，由表5可見，在相同F(xiàn)PIblocky分段區(qū)間內(nèi)，TBM利用率變化范圍較大。因此，在節(jié)理破碎巖體中，考慮FPIblocky單一指標(biāo)，難以對TBM利用率進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。

3.2主要故障與FPIblocky相關(guān)性分析

由上文分析可知，TBM利用率受諸多因素影響，主要故障有出渣系統(tǒng)故障、支護(hù)設(shè)備故障、刀盤刀具故障和電氣故障等，其中電氣故障主要是高壓電故障，受管理因素影響，與FPIblocky無關(guān)。分別針對出渣系統(tǒng)故障、支護(hù)設(shè)備故障和刀盤刀具故障按照FPIblocky分段進(jìn)行統(tǒng)計，故障導(dǎo)致的停機(jī)影響大小用該故障導(dǎo)致的停機(jī)時間與相應(yīng)掘進(jìn)距離比值表示。統(tǒng)計結(jié)果如圖6和表6所示。

圖5　不同F(xiàn)PIblocky區(qū)間平均利用率

Table 5Range of variation of TBM availability under different intervals ofFPIblocky

FPIblocky/(kN/m/mm/rev)利用率/%50～10013.95～31.14100～15014.03～30.30150～20012.36～32.99

圖6　主要故障影響與FPIblocky相關(guān)性

由圖6可知，隨著FPIblocky值增大，出渣系統(tǒng)故障影響先減小后增大，支護(hù)設(shè)備故障影響逐漸減小，刀盤刀具影響變化不大。表6給出不同F(xiàn)PIblocky區(qū)間各主要故障導(dǎo)致的停機(jī)影響變化范圍。

4TBM利用率提高措施

基于以上分析，減少TBM非正常停機(jī)次數(shù)和故障修復(fù)所需時間，能有效提高TBM利用率，從而提高TBM施工進(jìn)度，縮短工程總工期。為此，對影響TBM利用率主要故障產(chǎn)生原因進(jìn)行分析，并分別從設(shè)備管理和現(xiàn)場施工管理2個方面提出控制措施。

表6不同F(xiàn)PIblocky區(qū)間故障影響

Table 6Effect of different downtime under different intervals ofFPIblocky

故障類型FPIblocky/(kN/m/mm/rev)停機(jī)影響/(h/m)出渣系統(tǒng)支護(hù)設(shè)備刀盤刀具50～1000.27～0.37100～1500.17～0.26150～2000.32～0.4250～1000.23～0.29100～1500.07～0.12150～2000.04～0.0850～1000.08～0.11100～1500.05～0.08150～2000.07～0.11

4.1主要故障產(chǎn)生原因

4.1.1出渣系統(tǒng)

統(tǒng)計區(qū)段內(nèi)圍巖節(jié)理裂隙發(fā)育，掘進(jìn)速度快，巖渣塊體不均(見圖7)，存在異形大塊巖渣(見圖8)；皮帶轉(zhuǎn)換處渣斗設(shè)計偏小，容易卡石、堵渣(見圖9)；刀盤開口處擋渣塊磨損嚴(yán)重(見圖10)，導(dǎo)致大塊巖渣未經(jīng)破碎直接進(jìn)入運(yùn)輸皮帶；皮帶運(yùn)輸距離長，發(fā)生皮帶跑偏，皮帶架、滾筒故障的可能性增加。

圖7　巖渣不均

圖8　異形大塊巖渣

圖9　皮帶轉(zhuǎn)渣艙卡石

圖10　刀盤擋渣塊磨損嚴(yán)重

4.1.2支護(hù)設(shè)備

統(tǒng)計區(qū)段圍巖完整性差-破碎，初期支護(hù)量大，支護(hù)設(shè)備使用強(qiáng)度大，發(fā)生故障的次數(shù)增加。

4.1.3刀盤刀具

圍巖節(jié)理發(fā)育，呈塊狀，掌子面圍巖自穩(wěn)性較差，易坍塌或大塊巖石脫落。掘進(jìn)時滾刀與巖面不密貼(見圖11)，造成刀盤滾刀力分布不均，滾刀受沖擊破壞。刀盤與掌子面之間積渣嚴(yán)重，造成刀盤磨損和滾刀偏磨嚴(yán)重(見圖12)，刀盤維修以及換刀頻率增加。

圖11　掌子面不平整

圖12　刀圈偏磨

4.2控制措施

4.2.1設(shè)備管理

對皮帶轉(zhuǎn)渣處進(jìn)行設(shè)備改進(jìn)，增大轉(zhuǎn)渣艙；強(qiáng)制維保時間內(nèi)加強(qiáng)對設(shè)備故障的預(yù)判，提前處理潛在故障，減少正常掘進(jìn)停機(jī)次數(shù)。

4.2.2現(xiàn)場施工管理

根據(jù)實(shí)際開挖圍巖情況以及皮帶出渣量確定合理的掘進(jìn)參數(shù)，控制出渣量，減小皮帶運(yùn)輸壓力；對皮帶進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控的同時，安排專員對運(yùn)輸皮帶進(jìn)行巡視，及時發(fā)現(xiàn)故障，防止惡化。在圍巖破碎段，減小刀盤推力，控制掘進(jìn)速度，減小掌子面與刀盤之間積渣，減少刀盤磨損與刀具偏磨故障。加強(qiáng)專業(yè)人員故障預(yù)判和處理能力，縮短故障修復(fù)時間。

5結(jié)論與討論

1)對2 100 m的TBM掘進(jìn)記錄進(jìn)行統(tǒng)計分析，得出TBM平均利用率為21.45%；非正常停機(jī)導(dǎo)致的時間消耗為40.88%，是導(dǎo)致TBM利用率低的主要因素。

2)建立非正常停機(jī)故障樹，分析得出對TBM利用率影響較大的10種因素依次為： 硫化皮帶，皮帶刮傷、斷裂修補(bǔ)，更換刀具，卡石、堵渣、跳閘急停，皮帶架、滾筒、鏈條故障，高壓電故障，皮帶啟動故障，噴錨注漿系統(tǒng)故障，仰拱安裝故障，刮渣器、擋板維保。

3)通過主要故障與FPIblocky相關(guān)性分析，得出TBM利用率與FPIblocky之間不存在明顯相關(guān)性。隨著FPIblocky值增大，出渣系統(tǒng)故障影響先減小后增大，支護(hù)設(shè)備故障影響逐漸減小，刀盤刀具影響變化不大。

4)對主要故障原因進(jìn)行分析，并從設(shè)備管理和現(xiàn)場施工管理2個方面提出相應(yīng)的控制措施，以減少故障發(fā)生次數(shù)，縮短故障修復(fù)所需時間，從而提高TBM利用率。

5)由于數(shù)據(jù)統(tǒng)計建立在特定隧洞TBM掘進(jìn)施工基礎(chǔ)上，數(shù)據(jù)樣本覆蓋范圍存在局限性，結(jié)論僅適用于類似隧洞。因此，有必要擴(kuò)大數(shù)據(jù)樣本，對TBM利用率進(jìn)行全面分析。

參考文獻(xiàn)(References)：

[1]龔秋明.掘進(jìn)機(jī)隧道掘進(jìn)概論[M]. 北京： 科學(xué)出版社，2014： 3-63.(GONG Qiuming.Introduction to tunnel boring machine[M]. Beijing: Science Press,2014： 3-63.(in Chinese))

[2]張軍偉，梅志榮，高菊茹，等.大伙房輸水工程特長隧洞TBM選型及施工關(guān)鍵技術(shù)研究[J].現(xiàn)代隧道技術(shù)，2010，47(5)： 1-10.(ZHANG Junwei, MEI Zhirong, GAO Juru, et al.Study on TBM type-selection and key technologies in Dahuofang water diversion tunnel [J].Modern Tunnelling Technology,2010,47(5): 1-10.(in Chinese))

[3]張鏡劍，傅冰駿.隧道掘進(jìn)機(jī)在我國應(yīng)用的進(jìn)展[J].巖石力學(xué)與工程學(xué)報，2007，26(2)： 226-238.(ZHANG Jingjian,FU Bingjun.Advances in tunnel boring machine application in China[J].Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering,2007,26(2): 226-238.(in Chinese))

[4]Frough O, Torabi S R , Ramezanzadeh A, et al. Effect of rock mass condition on TBM downtimes[C]//First Asian and 9th Iranian Tunneling Symposium,Iran: Iranian Tunnelling Association, 2011.

[5]Frough O, Torabi S R, Yagiz S, et al.Effect of rock mass conditions on TBM utilization factor in Karaj-Tehran water conveyance tunnel[C]//World Tunnel Congress,Thailand: ITA, 2012.

[6]Kim T. Development of a fuzzy logic based utilization predictor model for hard rock tunnel boring machines[D].Golden: Colorado School of Mines,2004.

[7]劉明月，杜彥良，麻士琪.地質(zhì)因素對TBM掘進(jìn)效率的影響[J].石家莊鐵道學(xué)院學(xué)報，2002，15(4)： 40-43.(LIU Mingyue,DU Yanliang,MA Shiqi.Analysis of relationship between geologic condition and the efficiency of TBM boring[J].Journal of Shijiazhuang Railway Institute, 2002,15(4): 40-43.(in Chinese))

[8]余潔.中天山隧道TBM掘進(jìn)施工適應(yīng)性研究[J].現(xiàn)代隧道技術(shù)，2014，51(3)： 57-60,66.(YU Jie.Construction adaptability of a TBM in the Zhongtianshan tunnel[J].Modern Tunnelling Technology,2014,51(3): 57-60,66.(in Chinese))

[9]楊宏欣.TBM施工進(jìn)度影響因素及控制措施[J].東北水利水電，2011(2)： 15-17.(YANG Hongxin.Construction schedule influence factors and control measures for TBM[J].Water Resources & Hydropower of Northeast China, 2011(2): 15-17.(in Chinese))

[10]吳曉志.中天山隧道TBM掘進(jìn)效率影響因素分析[J].鐵道建筑技術(shù)，2009(11)： 24-26.(WU Xiaozhi.Analysis of boring efficiency factors of TBM in Zhongtianshan tunnel[J].Railway Construction Technology,2009(11): 24-26.(in Chinese))

[11]周建昆，吳堅(jiān).巖石公路隧道塌方風(fēng)險事故樹分析[J].地下空間與工程學(xué)報，2008，4(6)： 991-998.(ZHOU Jiankun, WU Jian.Fault tree analysis of the collapse risk in rock highway tunnel[J]. Chinese Journal of Underground Space and Engineering, 2008,4(6): 991-998.(in Chinese))

[12]王燕，黃宏偉，薛亞東.鉆爆法施工隧道塌方風(fēng)險分析[J].沈陽建筑大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2009，25(1): 23-27.(WANG Yan, HUANG Hongwei, XUE Yadong.Risk analysis of collapse for tunnel constructed by drill and blast method[J].Journal of Shenyang Jianzhu University: Natural Science,2009,25(1): 23-27.(in Chinese))

[13]張少夏，黃宏偉.影響隧道施工工期的風(fēng)險分析[J].地下空間與工程學(xué)報，2005，1(6)： 936-939.(ZHANG Shaoxia, HUANG Hongwei.Risk analysis of tunnelling work period[J].Chinese Journal of Underground Space and Engineering, 2005，1(6)： 936-939.(in Chinese))

[14]黃宏偉，閆玉茹，胡群芳.復(fù)合式土壓平衡盾構(gòu)刀盤失效風(fēng)險分析[J].巖土力學(xué)，2009，30(8)： 2324-2330.(HUANG Hongwei, YAN Yuru, HU Qunfang.Risk analysis of cutter head failure of composite EPB shield[J].Rock and Soil Mechanics, 2009,30(8): 2324-2330.(in Chinese))

[15]張小平，王杰，胡明亮.事故樹分析在排樁基坑工程安全評價中的應(yīng)用研究[J].巖土工程學(xué)報，2011，33(6)： 960-965.(ZHANG Xiaoping,WANG Jie,HU Mingliang. Application of FTA in safety assessment of row piles of excavation engineering[J].Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2011,33(6)： 960-965.(in Chinese))

[16]劉德軍，黃宏偉，薛亞東.基于灰色關(guān)聯(lián)的隧道襯砌裂縫致災(zāi)通道分析[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報： 自然科學(xué)版，2013，41(11)：1664-1669.(LIU Dejun,HUANG Hongwei,XUE Yadong.Disaster-inducing channels based on grey relational analysis for lining cracks[J].Journal of Tongji University: Natural Science, 2013,41(11): 1664-1669.(in Chinese))

[17]Ki-Chang Hyun, Sangyoon Min, Hangseok Choi,et al. Risk analysis using fault-tree analysis (FTA) and analytic hierarchy process (AHP) applicable to shield TBM tunnels[J].Tunnelling & Underground Space Technology,2015(49): 121-129.

[18]蘇欣平，楊成禹，吳學(xué)深，等.基于灰色關(guān)聯(lián)理論的故障樹分析及程序?qū)崿F(xiàn)[J].中國工程機(jī)械學(xué)報，2010，8(4)：461-465.(SU Xinping,YANG Chengyu,WU Xueshen,et al.Fault tree analysis and programming based on grey correlation theory[J].Chinese Journal of Construction Machinery, 2010,8(4): 461-465.(in Chinese))

[19]Klein S, Schmoll M, Avery T.TBM performance at four hard rock tunnels in California[C]//Proceedings of the Rapid Excavation and Tunnelling Conference,San Francisco: SEM,1995.

[20]Barton N.TBM Tunnelling in jointed and faulted rock[M].US: CRC Press,2000.

[21]Hassanpour J, Rostami J, Khamehchiyan M,et al. Developing new equations for TBM performance prediction in carbonate-argillaceous rocks: a case history of Nowsood water conveyance tunnel[J].Geomechanics & Geoengineering An International Journal,2009,4(4): 287-297.

[22]Hassanpour J, Rostami J, Khamehchiyan M,et al.TBM performance analysis in pyroclastic rocks: a case history of Karaj water conveyance tunnel (KWCT)[J]. Rock Mechanics and Rock Engineering,2010, 43(4): 427-445.

[23]Hassanpour J, Rostami J, ZHAO J.A new hard rock TBM performance prediction model for project planning[J].Tunnelling and Underground Space Technology,2011,26(5): 595-603.

[24]GONG Q M, ZHAO J.Influence of rock brittleness on TBM penetration rate in Singapore granite[J].Tunnelling and Underground Space Technology,2007,22(3): 317-324.

[25]Delisio A, ZHAO J, Einstein H H.Analysis and prediction of TBM performance in blocky rock conditions at the L?tschberg Base Tunnel[J]. Tunnelling and Underground Space Technology,2013(33): 131-142.

[26]Delisio A, ZHAO J.A new model for TBM performance prediction in blocky rock conditions[J].Tunnelling and Underground Space Technology,2014,43(7): 440-452.

Analysis on TBM Availability in Construction of Lingbei Tunnel of

Hanjiang River-Weihe River Water Conveyance Project

DIAO Zhenxing1,2, XUE Yadong1,2, WANG Jianwei3

(1.DepartmentofGeotechnicalEngineering,TongjiUniversity,Shanghai200092,China; 2.KeyLaboratoryof

GeotechnicalandUndergroundEngineeringoftheMinistryofEducation,TongjiUniversity,Shanghai200092,China;

3.TunnelEngineeringCo.,Ltd.,ChinaRailway18thBureauGroup,Chongqing, 400700,China)

Abstract:The purpose of the paper is to analyze the main factors that affect TBM availability. In the paper, the characteristics of the surrounding rock and the 2 100 m-long boring record of Lingbei tunnel of Hanjiang River-Weihe River Water Conveyance Project are analyzed, the factors causing the abnormal downtime of TBM are determined, the fault tree model for the abnormal downtime of TBM is established. The results show that the mucking system failure, support equipment failure, cutter head and cutter failure and electric power failure are the main factors leading to the low availability of TBM. The correlation between TBM availability in fractured rock mass conditions and Field Penetration Index (FPI) is analyzed. The results show that there is no obvious correlation between TBM availability andFPI, while the mucking system failure, support equipment failure and cutter head and cutter failure have strong correlation withFPI. The main causes for the failures are analyzed and countermeasures in terms of equipment management and construction management are proposed.

Keywords:Hanjiang River-Weihe River water conveyance project; water conveyance tunnel; TBM availability; fault tree;FPI(Field Penetration Index); correlation analysis

中圖分類號：U 45

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1672-741X(2015)12-1361-08

DOI:10.3973/j.issn.1672-741X.2015.12.020

作者簡介：第一 刁振興(1989—)，男，山東青島人，同濟(jì)大學(xué)土木工程學(xué)院地下建筑與工程系在讀碩士，主要從事TBM掘進(jìn)性能和刀盤刀具研究。

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41072206)

收稿日期：2015-07-03; 修回日期: 2015-08-05