[发明专利]一种TBM岩体条件相关利用率的预测方法

权利要求书

1.一种TBM岩体条件相关利用率的预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一：确定TBM岩体条件相关利用率的概念及计算模型；

步骤二：综合利用岩体分级系统RMR值和不同干湿状态下的岩石耐磨性CAI值建立岩体条件相关利用率的预测模型。

2.根据权利要求1所述的一种TBM岩体条件相关利用率的预测方法，其特征在于，所述的TBM岩体条件相关利用率的概念为：

在传统的TBM利用率基础上只考虑岩体条件相关停机时间的影响，而不考虑其他因素相关停机时间的影响，即TBM利用率中只与岩体条件相关的部分称为TBM岩体条件相关利用率。

3.根据权利要求1所述的一种TBM岩体条件相关利用率的预测方法，其特征在于，TBM岩体条件相关利用率的概念的计算模型为：

TBM岩体条件相关利用率U_r＝t_掘进/t_总·(t_总-t_GRRD)/t_总＝U·(1-GRRD)

其中，t_掘进表示掘进时间、t_总表示项目持续时间、t_GRRD表示岩体条件相关停机时间、U表示TBM利用率、GRRD表示岩体条件相关停机时间所占百分比。

GRRD＝D_c+D_s+D_i

其中D_c为刀具更换时间占施工总时间的百分比，D_s为围岩支护停机时间占施工总时间的百分比，D_i为不良地质条件处理停机时间占施工总时间的百分比。

4.根据权利要求1所述的一种TBM岩体条件相关利用率的预测方法，其特征在于，所述的岩体条件相关利用率的预测模型的建立包括以下步骤：

步骤一：构建TBM预测分析数据库；

步骤二：分析不同岩性岩石在不同干湿状态下岩石耐磨性CAI值的影响机制；

步骤三：确定岩体分级系统RMR值、岩石耐磨性CAI与TBM岩体条件相关利用率之间的相关关系；

步骤四：建立TBM岩体条件相关利用率的预测模型。

5.根据权利要求4所述的一种TBM岩体条件相关利用率的预测方法，其特征在于，所述的TBM预测分析数据库包含参数为：

TBM掘进过程中不同地质单元的RMR值、不同干湿状态下岩石耐磨性CAI值、各类停机时间占比及TBM利用率。

6.根据权利要求4所述的一种TBM岩体条件相关利用率的预测方法，其特征在于，分析不同岩性岩石在不同干湿状态下岩石耐磨性CAI值的影响机制，其过程包括以下步骤：

步骤一：分别制备不同含水状态的石英岩、花岗岩、砂岩和安山岩标准试样；

步骤二：对步骤一中的标准试样进行围岩磨蚀试验，测得的针尖损失平均值即为CAI值；

步骤三：汇总不同岩性岩石的结果，得出干燥状态下CAI_dry值与饱和状态下CAI_sat值的对比图；

步骤四：分析不同岩性岩石下不同干湿状态对CAI值的影响机制。

7.根据权利要求4所述的一种TBM岩体条件相关利用率的预测方法，其特征在于，确定岩体分级系统RMR值、岩石耐磨性CAI值与TBM岩体条件相关利用率之间的相关关系，包括以下步骤：

步骤一：计算不同地质单元的TBM岩体条件相关利用率U_r；

步骤二：分别以岩体分级系统RMR值以及岩石耐磨性CAI值为横坐标，以岩体条件相关利用率U_r为纵坐标，绘制散点分布图；

步骤三：根据数值散点分布确定TBM岩体条件相关利用率U_r与RMR值和CAI值的相关关系。