基于TBM掘进性能和适应性分析的围岩分级方法及应用.pdf

基于 TBM 掘进性能和适应性分析的围岩分级方法及应用刘佳伟1，张盛1,2，陈召1，杨战标3，冀畔俊4，魏永辉1(1.河南理工大学 能源科学与工程学院，河南 焦作 454001；2.煤炭安全生产与清洁高效利用省部共建协同创新中心，河南 焦作 454001；3.平顶山天安煤业股份有限公司 煤炭开采利用研究院，河南 平顶山 467099；4.河南平宝煤业有限公司，河南 许昌 461714)摘要:煤矿巷道变化的围岩地质条件影响着全断面岩石掘进机(Tunnel Boring Machine，TBM)的推广应用，准确评估煤矿岩体可掘性和岩层 TBM 适应性对 TBM 高效施工至关重要。基于对岩体参数和岩体可掘性指标的评价，采用优劣解距离法(TOPSIS)建立了岩体可掘性分级模型，并结合不同地质条件的 BQ 值和 TBM 利用率的相关性分析，提出了岩层适应性分级模型。以日掘进速度为判断指标，进行岩体可掘性和岩层适应性评估，建立了一套基于 TBM 施工性能的围岩综合分级方法，采用河南平顶山首山一矿底板瓦斯抽采巷道 TBM 掘进过程中的工程数据，对 TBM 围岩综合分级方法进行了现场应用。结果表明：在岩体可掘性等级为级，地层 TBM 适应性等级为 3 级的条件下，TBM 施工巷道平均月进尺可达到 400 m；当 TBM 利用率不足 20%时，极有可能会出现卡机、出渣困难等现场问题。围岩综合分级方法通过利用自动采集的 TBM 掘进数据和围岩性质的综合分析，能够动态评估 TBM 在不同围岩地质条件下的施工性能，并为 TBM 掘进控制参数设计提供了理论依据。关键词：TBM；煤矿岩巷；围岩分级；可掘性；岩层适应性中图分类号：TU45 文献标志码：A 文章编号：1001-1986(2023)08-0161-10AmethodforclassificationofsurroundingrockbasedontheexcavatabilityperformanceandadaptabilityoftunnelboringmachinesanditsapplicationsLIU Jiawei1,ZHANG Sheng1,2,CHEN Zhao1,YANG Zhanbiao3,JI Panjun4,WEI Yonghui1(1.School of Energy Science and Engineering,Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454001,China;2.Collaborative InnovationCenter of Coal Work Safety and Clean High Efficiency Utilization,Jiaozuo 454001,China;3.Coal Mining and Utilization ResearchInstitute,Pingdingshan Tianan Coal Mining Co.,Ltd.,Pingdingshan 467099,China;4.Henan Pingbao Coal Co.,Ltd.,Xuchang 461714,China)Abstract:The varying geological conditions of the surrounding rocks of coal mine roadways influence the wide applica-tion of full-face rock tunnel boring machines(TBMs).Therefore,accurately assessing the excavatability of rock massesin coal mines and the rock adaptability of TBMs is crucial for the efficient operation of TBMs.Based on the evaluationresults of the parameters and excavatability of rock masses,this study built a classification model for rock mass excavat-ability using the technique for order preference by similarity to ideal solution(TOPSIS).Furthermore,combining thecorrelation analysis between the BQ values of different geological conditions and the utilization ratio of TBMs,thisstudy proposed a classification model for TBM adaptability to rock layers.Moreover,this study evaluated the rock mass 收稿日期:2023-05-26；修回日期:2023-07-21基金项目:国家自然科学基金项目(51674101，52174074)第一作者:刘佳伟，1997 年生，男，陕西眉县人，硕士研究生，从事巷道围岩控制方面的研究.E-mail：通信作者:张盛，1976 年生，男，山西朔州人，博士，教授，博士生导师，从事岩石力学及巷道围岩控制方法的教学与研究工作.E-mail： 第 51 卷 第 8 期煤田地质与勘探Vol.51 No.82023 年 8 月COAL GEOLOGY&EXPLORATIONAug.2023刘佳伟，张盛，陈召，等.基于 TBM 掘进性能和适应性分析的围岩分级方法及应用J.煤田地质与勘探，2023，51(8)：161170.doi:10.12363/issn.1001-1986.23.05.0290LIU Jiawei，ZHANG Sheng，CHEN Zhao，et al.A method for classification of surrounding rock based on the excavatabilityperformance and adaptability of tunnel boring machines and its applicationsJ.Coal Geology&Exploration，2023，51(8)：161170.doi:10.12363/issn.1001-1986.23.05.0290excavatability and the rock adaptability of TBMs based on the daily advance rate.Accordingly,it established a compre-hensive classification method for surrounding rocks based on TBM performance.As indicated by the field application ofthis classification method based on the engineering data from the TBM excavation of a gas drainage roadway on thefloor in Shoushan Mine No.1,the average monthly footage of the roadway achieved using a TBM could reach 400 m un-der a rock mass excavatability of Grade I and a rock adaptability of Grade 3.When the utilization ratio of TBM was lessthan 20%,on-site problems,such as TBM jamming and difficulties with slag discharge,were highly liable to occur.Based on the automatically collected TBM excavation data and the analysis results of surrounding rock properties,thecomprehensive classification method for surrounding rocks proposed in this study can dynamically evaluate the perform-ance of TBMs under different geological conditions of surrounding rocks,thus providing a theoretical basis for thedesign of the tunning control parameters of TBMs.Keywords:Tunnel Boring Machine(TBM);coal mine roadway;classification of surrounding rocks;excavatability;ad-aptability to rock layers 煤矿井下岩巷掘进效率低下，一直以来是制约煤矿高效生产的“卡脖子”问题。相对于爆破法和综掘法等传统的掘进方式，全断面岩石掘进机(Tunnel Bor-ing Machine，TBM)具有诸多优点，在我国交通、水利和矿山等工程领域得到广泛应用1-3。但是，TBM 装备在煤矿井下的应用仍存在“理论缺失”“技术嫁接”“装备不适”等一系列关键科学问题尚未突破，这些问题很大程度上制约了煤矿巷道高效智能掘进的现实需求。针对 TBM 掘进巷道能够大幅提高巷道的掘进速度，同时，发挥 TBM“岩机”信息互相反馈的优势，能为底板瓦斯抽采巷道布置层位的确定和灾害防控做好保障。对 TBM 掘进巷道进行围岩分级，开展 TBM 施工性能的评估，是当前巷道掘进研究中的一项重要课题，对现场施工技术指导，以及对施工工期和成本的预测至关重要4-10。目前，国内外学者提出了众多用于 TBM 施工性能预测的模型。科罗拉多矿业学院提出了 CSM 模型11，该模型是在室内切割试验的基础上，搭建了滚刀推力和滚动力的计算公式。H.P.Sanio12提出了适用于层状和片状岩层的滚刀破岩性能预测公式；周思阳等13通过几何关系积分，给出了单把滚刀破岩垂直推力的计算公式。上述模型主要通过理论计算和室内试验，实现了对 TBM 净掘进速度的预测。部分学者在现有围岩分级方法的基础上进行细化分级和参数修正，给出了 TBM 岩体可掘性分级方法。Z.T.Bieniawski 等14研究了 TBM 施工性能与岩体可掘性分级 RMR 之间的关系，建立了 RME 模型；N.Barton 等15在 Q 分级系统的基础上考虑了一系列影响 TBM 掘进性能的因素，提出了 QTBM模型。此外，还有一些学者基于大量现场数据和岩体地质参数的统计结果，通过回归分析建立了 TBM 掘进参数与岩体参数之间的关系，进而实现围岩分级。如杜立杰等16利用多元回归分析，给出了已知岩石单轴抗压强度与岩体完整性指数的条件下，预测贯入度、掘进速度和所需推力的方法；龚秋明等17基于引汉济渭工程 TBM 施工数据，分别给出了岩体 RMR 值与TBM 利用率和净掘进速度的拟合公式；薛亚东等18综合考虑岩体可掘性和地层 TBM 适应性，建立了 TBM施工围岩综合分级模型。然而，尽管对岩层 TBM 适应性的评价可在一定程度上参考传统围岩分级方法建立模型19-20，但岩体可掘性评价中所用的指标应是对 TBM 破岩能力有明显影响的定量指标，并能够充分反映 TBM 掘进性能和围岩条件的交互关系8,21，目前国内外对该方面的研究还不够深入。此外，部分 TBM 施工围岩分级模型采用的公式相对繁琐，选取的参数之间存在相关性，导致分级结果和现场有较大差距22-28。需要结合实际工程开展相关研究。鉴于此，综合 TBM 岩体可掘性分级模型和岩层适应性分级模型，笔者建立了基于 TBM 施工性能的围岩综合分级方法，利用河南平顶山首山一矿底板瓦斯抽采巷道 TBM 掘进过程中采集到的“岩机”数据对分级方法进行了验证。研究成果为 TBM 掘进控制参数的设计提供了理论依据和工程指导。1TBM 围岩综合分级方法综合考虑 TBM 对岩体的可掘性和岩层 TBM 适应性，建立的 TBM 掘进巷道围岩综合分级方法如图 1所示。在进行 TBM 岩体可掘性分级时，首先对岩体参数与多种 TBM 可掘性评价指标的相关性进行分析，然后采用优劣解距离法(TOPSIS)对岩体可掘性等级进行准确划分，最后对岩体可掘性进行分级并对刀盘贯入度 P 进行预测；在进行岩层 TBM 适应性分级时，开展了对典型地质条件工程岩体质量指标 BQ 值和TBM 利用率 U 的相关性分析，并对不同岩层 TBM 适应性等级范围内的利用率 U 的取值进行了预测29。岩体的可掘性是指岩体抵抗刀具破岩的能力和对滚刀磨损的能力，通过 TBM 净掘进速度 PR(penetra-162 煤田地质与勘探第 51 卷tion rate)反映。岩层 TBM 适应性是指 TBM 在该岩层中各项性能的发挥水平，通过利用率 U(utilization)来反映。TBM 的性能和施工的经济性最终反映在施工速度 AR(advance rate)上2,18,30，计算公式为：AR=PRU(1)式中：AR 为 TBM 开挖距离与施工总时间的比值；PR 为 TBM 连续掘进长度与有效掘进时间的比值。TOPSIS 是一种考虑多因素影响的多目标决策方法31-32。通过构建正、负理想解并计算样本与最优方案的贴合度，实现 TBM 掘进巷道围岩的可掘性等级划分。TOPSIS 方法划分可掘性等级可分为以下 4 个步骤。1)初始评价指标矩阵标准化假设对 m 个具有 n 个特征属性的岩体样本进行可掘性等级划分，初始评价指标矩阵为：F=(xij)mn(2)xij式中：F 为初始评价指标矩阵；为样本的特征值。为了消除不同特征参数维度和范围的影响，特征值按下式进行归一化处理，并构建标准化决策矩阵：fij=xijmin(xij)max(xij)min(xij)(3)fij式中：为标准化决策矩阵。2)标准化决策矩阵加权W=w1,w2,wn基于岩体参数对岩体可掘性评价指标影响大小的权重向量，对标准化后的决策矩阵进行加权，得到加权标准化决策矩阵 V：V=(vij)mn=w1f11w2f12wnf1nw1f21w2f22wnf2n.w1fm1w2fm2wnfmn(4)3)贴合度计算加权标准化决策矩阵的正、负理想解可表示为：V+=max(vij)=v+1,v+2,v+nV=min(vij)=v1,v2,vn(5)式中：V+为正理想解；V为负理想解。分别计算单个岩体样本与正理想解的距离 Di+和负理想解的距离 Di-：Di+=vtnj=1(vijv+j)2Di=vtnj=1(vijvj)2(6)则贴合度可按下式进行计算：E+i=Di/(Di+Di)(7)4)岩体可掘性分级将岩体参数样本和分级边界按式(2)式(7)计算贴合度，得到不同岩体可掘性等级对应的贴合度范围，并确定岩体样本贴合度所属范围，完成岩体可掘性分级。TBM 掘进巷道围岩综合分级方法考虑 TBM 掘进性能和岩层适应性，以 TBM 施工速度 AR 为评价指标所建立。具体应用时，首先将 TBM 施工巷道划分为不同围岩地质条件，分别进行岩体可掘性分析和岩层TBM 适应性分析，最后，根据 TBM 施工速度 AR 为评价指标进行 TBM 掘进巷道围岩综合分级。2首山一矿工程背景及数据库建立首山一矿己15-17煤层开采深度达到 900 m，实测瓦 岩体参数岩体参数与 TBM 可掘性评价指标的相关性分析 构建标准化决策矩阵标准化决策矩阵加权岩体样本与分级边界贴合度计算及修正确定岩体样本贴合度所属等级范围完成岩体可掘性分级对决定系数 R2 归一化处理并确定权重值 基于相关性分析提出贴合度修正系数 权重向量修正因子TOPSIS 模型岩体可掘性等级划分贯入度 P 预测 TBM 利用率 U 与不同地质条件 BQ 值的相关性分析 岩层 TBM 适应性等级划分利用率 U 预测基于TBM施工性能的围岩综合分级方法60PNU1 000AR=图 1 TBM 掘进巷道围岩综合分级方法Fig.1 Comprehensive method for excavatability classification of surrounding rocks in a roadway excavated with a TBM第 8 期刘佳伟等：基于 TBM 掘进性能和适应性分析的围岩分级方法及应用 163 斯压力为 0.813.60 MPa，瓦斯含量为 10.4619.55 m3/t，属于高瓦斯突出矿井。在大采深和高强度开采的背景下，“抽”“掘”“采”三者平衡是有效解决深部煤层瓦斯灾害防控，实现矿井高产高效建设的关键问题。由于底板瓦斯抽采巷道掘进工程量大，且距离煤层较近，很容易发生穿层掘进，误揭煤等情况。对 TBM 掘进巷道围岩综合分级进行研究，能够为 TBM 掘进的底抽巷层位确定和安全生产提供支持。以首山一矿己15-17煤层底板瓦斯抽采巷道为工程背景，该巷道受地下水影响较小，掘进层位的岩性主要为灰岩，其饱和单轴抗压强度平均为 121 MPa，属于坚硬岩，局部岩体节理裂隙发育，对 TBM 掘进和支护存在一定影响。底板瓦斯抽采巷道采用直径为 4.33 m双护盾 TBM 进行掘进，TBM 掘进己15-17煤层底板瓦斯抽采巷道的层位如图 2 所示。高程/m790795800805810815灰、深灰色砂泥岩互层，局部为砂岩深灰色泥岩煤层灰岩，间夹泥岩及砂质泥岩图 2 首山一矿 TBM 掘进己15-17煤层底板瓦斯抽采巷道层位Fig.2 Schematic showing the horizon of a gas drainage roadwayon the floor of Ji 15-17 coal seam in Shoushan No.1 Mineexcavated using a TBM TBM 布置的传感器实时记录机器的掘进姿态，每天累计完成 86 400 次 260 项数据的采集。已有研究表明，挖掘和分析 TBM 掘进参数、机器参数对 TBM施工性能预测、机器控制参数的选择等有重要意义2,32-33。然而，当前对于 TBM 在煤矿巷道不同工况下掘进所产生的大量数据分析研究的案例较少，对数据的挖掘利用不足2,8。为统计 TBM 掘进数据变化与分布规律，选取首山一矿 TBM 掘进巷道去除停机数据后的某一正常掘进循环破岩全过程，并将其划分为挤压阶段、贯入阶段和稳定阶段34。图 3 为 TBM 去除停机数据后的某一掘进循环中推进速度、总推进力和螺机扭矩随时间的变化曲线。考虑到稳定阶段作为“岩机”相互作用的重要阶段，是观察 TBM 破岩状态，评价 TBM 掘进性能的最佳阶段，在数据库建立时筛选多个完整循环中的稳定阶段数据作为输入数据。岩石强度、结构面属性等参数影响 TBM 岩体可掘性和岩层适应性。岩石强度与岩体抵抗滚刀侵入破岩的能力有较强的相关性，也与巷道开挖后岩层 TBM适应性密切相关，几乎在所有模型中均有应用。岩体完整性指数是一项能较全面地从量上反映岩体完整性程度的指标。主要结构面与巷道轴线的夹角()与岩体裂纹的产生和扩展存在强关联性32,35。除去设备检修时间和每班之间的交接时间，TBM每天的总开机时间为 990 min。考虑到 TBM 施工过程中存在异常停机会影响分析的准确性，故去除累计超过 8 h 停机的日施工活动信息。本文构建了首山一矿 TBM 掘进巷道“岩机”信息数据库，该库包含 4 项岩体参数共 168 组数据，3 项TBM 可掘性评价指标共 2 223 组数据，以及 270 d TBM连续施工的利用率数据，见表 1。数据库中岩体参数包含饱和单轴抗压强度(UCS)、巴西劈裂强度(BTS)、岩体完整性指数(KV)、主要结构面与巷道轴线夹角()。TBM 可掘进性评价指标包含场切深指数(FPI)、扭矩切深指数(TPI)和贯入度(P)。场切深指数代表滚刀贯入岩体单位长度所需要的推力大小，扭矩切深指数代 5001 0001 5002 00002004006008001 000时间/s螺机扭矩总推进力推进速度稳定阶段贯入阶段挤压阶段推进速度/(mmmin1);总推进力/(60103 kN);刀盘扭矩/(kNm)图 3 TBM 掘进循环数据特征Fig.3 Data features during a TBM excavation cycle 表1数据库中各参数统计Table1Statisticsofvariousparametersinthedatabase统计参数UCS/MPaBTS/MPaKV/()FPI/(kN刀1mm1r)TPI/(kNm刀1mm1r)P/(mmr1)U/%最大值205.1113.940.7378.00355.4212.869.9252.54最小值35.722.220.155.0027.331.160.7610.10平均值114.497.190.4745.00129.564.332.6734.86标准差40.283.090.1418.0365.232.161.4611.18样本数量1681681681682 2232 2232 223270 164 煤田地质与勘探第 51 卷表滚刀破碎单位深度岩体所需要的扭矩大小，贯入度则是表示滚刀在力的作用下贯入岩体中的深度36。3首山一矿 TBM 施工巷道岩体可掘性分析岩体可掘性直接影响 TBM 掘进效率。工程实践证明，TBM 在单轴抗压强度为 30150 MPa 的煤矿岩巷中掘进能发挥出自身优势5。为了更准确分析，采用 TOPSIS 方法进行岩体可掘性等级划分。3.1相关性分析与权重值计算基于岩体参数和岩体可掘性评价指标的相关性决定系数 R2，获得不同岩体参数对岩体可掘性评价指标影响的权重值，构建权重向量 W，从而实现对 TOP-SIS 模型构建的标准化决策矩阵加权的目的。为避免单一评价指标的随机性，选取岩体参数与场切深指数(FPI)等 3 种不同的岩体可掘性评价指标进行相关性分析，如图 4 所示。从图 4 可以看出，岩石强度指标 UCS 和 BTS 与岩体可掘性评价指标均具有较强的相关性，岩石强度显著影响滚刀破岩时裂纹的萌生和扩展，随着 UCS和 BTS 的增加，FPI 和 TPI 随之增加，P 随之减小，岩体的可掘性逐渐变差。KV与 FPI、TPI、P 的决定系数R2分别为 0.786 2、0.746 9、0.772 1，同样表现出很好的相关性，它会显著影响滚刀破岩时岩体裂纹的扩展以及岩片的产生和剥落过程。随着 增加，FPI、TPI先减小后增大，岩体可掘性先变好后变差，在 3050范围内时岩体可掘性较好。由于开度较小和完全封闭的非连续面在现场并未被统计，导致 集中在某一区间范围，使得 与岩体可掘性评价指标间表现出较弱的相关性。分别计算 UCS、BTS、KV与 3 种岩体可掘性评价指标相关性决定系数 R2的均值，并对均值进行归一化处理，得到 01 范围内的权重值，结果见表 2。参考已有文献的研究结果32，将 所属范围分为 5 级，在确定可掘性分级边界时作为修正因子，对 TOPSIS 模型输出的贴合度进行修正，划分结果见表 3。(a)UCS 与可掘性评价指标R2=0.840 6样本点拟合曲线R2=0.801 3样本点拟合曲线R2=0.870 2样本点拟合曲线R2=0.786 2样本点拟合曲线R2=0.746 9样本点拟合曲线R2=0.772 1样本点拟合曲线R2=0.127 7样本点拟合曲线R2=0.203 5样本点拟合曲线R2=0.210 2样本点拟合曲线R2=0.910 9010020030040050100150200250FPI/(kN刀1mm1r)UCS/MPa样本点拟合曲线R2=0.830 8样本点拟合曲线R2=0.898 0样本点拟合曲线0246810121450100150200250TPI/(kNm刀1mm1r)UCS/MPa0246850100150200250P/(mmr1)UCS/MPa0246851015P/(mmr1)BTS/MPa0246810121451015TPI/(kNm刀1mm1r)BTS/MPa010020030040013579111315FPI/(kN刀1mm1r)BTS/MPa(b)BTS 与可掘性评价指标01002003004000.10.20.30.40.50.60.70.8FPI/(kN刀1mm1r)KV(c)KV 与可掘性评价指标KVKV024681012140.10.20.30.40.50.60.70.8TPI/(kNm刀1mm1r)024680.10.20.30.40.50.60.70.8P/(mmr1)0246820406080P/(mmr1)/()0246810121420406080TPI/(kNm刀1mm1r)/()010020030040020406080FPI/(kN刀1mm1r)/()(d)与可掘性评价指标图 4 岩体参数与岩体可掘性评价指标的相关性分析Fig.4 Correlation between the parameters and excavatability evaluation indices for rock mass第 8 期刘佳伟等：基于 TBM 掘进性能和适应性分析的围岩分级方法及应用 165 3.2TOPSIS 模型构建及岩体可掘性等级划分参考目前已有的 TBM 煤矿巷道掘进围岩分级研究成果，将矿山岩体可掘性划分为 5 个等级18-19,32，并确定不同等级下岩体参数的取值范围，见表 4。表4岩体参数取值范围Table4Valuerangesofrockmassparameters可掘性等级UCS/MPaBTS/MPaKV/()I06002.515010.00.680 为实现岩体可掘性分级边界识别和确定，采用Matlab 计算软件构建 TOPSIS 模型。分别将 168 组岩体参数和表 4 中各分级边界的取值作为 TOPSIS 模型的输入数据，按照式(2)式(7)计算贴合度，并结合表 3给出的修正因子对计算的贴合度进行修正，从而确定不同岩体可掘性等级对应的贴合度范围。最后，确定岩体参数样本贴合度所属范围，完成 TBM 岩体可掘性分级。如图 5 所示，得到 4 个分级边界的贴合度值分别为 0.784 9、0.667 8、0.499 0、0.261 1。岩体样本与正理想解越近，贴合度值越高，岩体可掘性越好。例如，第 32 个岩体参数样本的贴合度为 0.727 5，其岩体可掘性等级为级，第 121 个岩体参数样本的贴合度为0.391 3，其岩体可掘性等级为级。20406080100120140160180岩体参数样本编号贴合度00.10.20.30.40.50.60.70.80.91.0No.1210.391 3No.320.727 5图 5 岩体可掘性等级划分Fig.5 Excavatability classification of rock masses 岩体参数与 FPI 的相关性决定系数 R2相比于和另外 2 个岩体可掘性评价指标的 R2都要偏高，因此，以 FPI 为指标表征岩体可掘性分级更符合实际情况。统计分析不同岩体可掘进性等级范围内的 FPI 值分布规律，获得了以 FPI 为指标的岩体可掘性划分区间，见表 5。对 2 223 组 TBM 稳定阶段掘进数据中不同FPI 区间的贯入度 P 进行统计，分析 P 的分布规律，从而实现对不同岩体可掘性分级区间的贯入度 P 取值范围的预测，具体计算过程见表 6。4首山一矿岩层 TBM 适应性分析岩层适应性分级主要研究 TBM 在该地质条件中施工时各项机器性能的稳定发挥水平，由在该地质条件中的 TBM 利用率来反映2,17-18。当 TBM 掘进过程 表2岩体参数与岩体可掘性评价指标的相关系数及权重计算Table2Thecorrelationandweightcalculationbetweenparametersandexcavatabilityevalutionindicatorsforrockmass参数UCSBTSKVFPI0.910 90.870 20.786 2TPI0.830 80.801 30.746 9P0.898 00.840 60.772 1均值0.879 90.837 40.768 4权重0.354 00.336 90.309 1 表3贴合度修正因子Table3Correctionfactorsofthefit可掘性等级/()修正因子I45650.85II3545，65700.90III3035，70750.93IV2030，75800.96V801.00 表5岩体可掘性等级区间划分Table5Intervalsofexcavatabilityclassificationforrockmasses可掘性等级数据(组数)FPI/(kN刀1mm1r)最小值最大值均值x标准差s(xs,x+s)区间划分I2227.33177.13852.46312.635(39.828，65.098)60II2451.13594.70772.62612.222(60.404，84.848)8060III5166.893156.44498.84115.922(82.919，114.763)160 166 煤田地质与勘探第 51 卷中遇到软弱破碎围岩，巷道围岩支护量增大，支护时间增加；当岩石强度越高，岩体越完整，对滚刀的磨损越大，换刀频率增加。根据 TBM 的掘进经验表明：当岩体完整性指数KV0.55，岩石单轴抗压强度在3060 MPa范围内时，TBM 可以保持安全高效掘进；当 KV0.35时，岩体相对破碎，开挖后容易发生坍塌、失稳5；当主要结构面与巷道轴线夹角小于 30，拱顶位置易发生坍塌、掉块，严重制约 TBM 的掘进效率。根据每一地质条件的 BQ 值，和 TBM 的日有效掘进时间 tb，按照下式计算 TBM 利用率。TBM 在某一地质条件可能存在一天或连续多天的掘进数据，在计算该地质条件 TBM 利用率时取去除异常值之后的利用率平均值。需要说明的是，TBM 在首山一矿底板瓦斯抽采巷道工程掘进中会遇到半径为 80 m 的转弯，在此过程中会因后配套设备过长，出渣困难等问题严重制约 TBM 的有效掘进，在选择区段时去除设备转弯部分。U=tbt(8)式中：t 为 TBM 的日总开机时间，取 990 min。对不同地质条件的 BQ 值和 TBM 利用率 U 进行回归分析，结果如图 6a 所示，二者的相关性决定系数 R2为 0.743，有较好的相关性。通过绘制残差图(图 6b)，拟合残差随 BQ 的变化没有规律，可以看出该拟合结果是可信的。TBM 在煤矿巷道掘进中应用的技术不够成熟，设备对煤矿地质条件的适应性还需提升，以及组织施工管理和工人对设备的操作水平等均对 TBM 发挥出良好稳定的施工性能有影响，这是 BQ 和利用率 U 没有表现出完全相关性的原因。统计得到不同 BQ 等级范围内 TBM 利用率的箱线图+正态图，结果如图 7 所示。随着岩层适应性等级降低，TBM 利用率呈下降趋势。按照 BQ 法所划分的岩层适应性等级内的数据点均服从正态分布，说明岩层适应性区间划分合理。同时，可得到不同岩层适应性等级范围内 TBM 利用率的预测值，见表 7。在已知岩体基本质量指标情况下，可通过表 7 实现对 TBM利用率的预估。5首山一矿 TBM 施工巷道围岩综合分级综合岩体可掘性分级和岩层 TBM 适应性分级，以日均施工速度为分级指标及预测目标完成围岩分级。日均施工速度为 TBM 日进尺与日开机总时间的比值，计算公式如下2,18,27：AR=60PN1 000U(9)式中：N 为刀盘转速，r/min，取 8 r/min。表6贯入度的计算与预测Table6Calculationandpredictionofpenetration可掘性等级FPI/(kN刀1mm1r)数据(组数)贯入度/(mmr1)最小值最大值均值x标准差s(xs,x+s)预测区间I602254.389.925.991.35(4.64，7.34)4.57.5II80602953.344.563.830.32(3.51，4.15)4.53.5III120806632.213.402.740.32(2.42，3.06)3.52.5IV1201604681.632.271.960.17(1.79，2.13)1605720.771.721.290.26(1.03，1.55)1.5 2002503003504004505005506002000.1000.100.15300400500600102030405060数据点拟合曲线拟合参数95%置信带95%预测带BQ(a)拟合曲线利用率 U/%U=0.385 3lnBQ1.952 9R2=0.7430.15BQ(b)残差图 6 TBM 利用率与 BQ 拟合曲线及残差Fig.6 Fitted curves and residual plots of TBM utilization ratio andBQ values第 8 期刘佳伟等：基于 TBM 掘进性能和适应性分析的围岩分级方法及应用 167 根据式(9)，以及表 6 和表 7，对不同岩体可掘性等级和岩层 TBM 适应性等级组合下的日均施工速度区间进行计算。其中，为剔除机械设计参数对围岩分级的影响，刀盘转速统一按 8 r/min 取值，计算结果见表 8。结合首山一矿 TBM 底板瓦斯抽采巷道掘进工程实际，依据日均施工速度 AR 将 TBM 施工围岩划分为 4 个等级，不同围岩级别采用不同的颜色标识。A 级围岩。AR0.78 m/h，TBM 施工条件好，用绿色表示。B 级围岩。0.51 m/hAR0.78 m/h，TBM 施工条件较好，用蓝色表示。C 级围岩。0.28 m/hAR0.51 m/h，TBM 施工条件一般，用黄色表示。D 级围岩。AR550550451450351350251250贯入度/(mmr1)FPI 取值区间适应性等级可掘性等级1234560IAAC4.57.58060IIABBC12080IIIBBC120160IVCC4.53.53.52.5160VDDD1.5利用率 U/%45.552.538.449.631.340.420.231.312.116.7预测值图 8 TBM 施工巷道围岩综合分级Fig.8 Comprehensive excavatability classification of surrounding rocks in a roadway excavated using a TBM 分级结果表明，当围岩强度越高，完整性越好，受地下水等地质条件影响越小时，岩层 TBM 适应性越好，TBM 对岩体的可掘性越差。反之，当围岩强度越低，岩体破碎程度越高，受不良地质因素影响越大，TBM破岩能力就越高，岩层 TBM 适应性就会越差。因此，要使 TBM 发挥出良好稳定的施工性能，可掘性和岩 48.356.138.449.631.340.420.231.312.116.712岩层 TBM 适应性等级利用率 U/%3450153045607025%75%1.5IQR 内的范围中位线均值图 7 不同岩层适应性等级区间 TBM 利用率的分布Fig.7 D