[發明專利]深部軟巖巷道預應力錨桿支護監測方法

有效

• 申請號: 202310010645.2
• 申請日: 2023-01-05
• 公開（公告）號: CN116046063B
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 吳德義;陳志文;張浩
• 申請（專利權）人: 安徽建筑大學
• 主分類號: G01D21/02
• 分類號: G01D21/02;E21D21/02
• 代理公司: 合肥晟科正創專利代理事務所(普通合伙) 34274
• 代理人: 劉闖

1.一種深部軟巖巷道預應力錨桿支護監測方法，其特征在于，該方法包括：

深部軟巖巷道預應力錨桿支護初始設計并布設受力監測儀、頂板離層指示儀、多點位移傳感器和綜合監測站；

所述深部軟巖巷道預應力錨桿支護初始設計包括：

S1：現場調查與巷道圍巖地質力學評估，具體為：首先確定評估區域，預應力錨桿支護設計限定在該評估區域內，并分析巷道服務期間影響預應力錨桿支護性能的其他因素，根據巷道圍巖地質力學評估結果依據松動圈厚度進行巷道圍巖穩定性分類，確定評估區域的巷道是否適合采用預應力錨桿支護，對于松動圈厚度2000mmR3000mm的圍巖選擇預應力錨桿支護；松動圈厚度R≥3000mm的圍巖選擇預應力錨桿，同時選擇注漿及金屬支架的輔助支護；其中，現場調查包括巷道工程地質條件和巷道生產條件；巷道圍巖地質力學評估內容包括圍巖物理力學性能參數測定、應變軟化特性測定、圍巖結構測定、地應力測定以及圍巖松動破碎測定；

S2：依據深部軟巖巷道圍巖地質力學評估結果確定選擇預應力錨桿支護，采用理論分析、工程類比以及數值模擬相結合的方法進行預應力錨桿支護參數初始設計、預應力錨桿支護綜合礦壓監測以及預應力錨桿設計；

S3：錨桿支護材料與構件；

S4：深部軟巖巷道預應力錨桿支護施工，施工順序包括：臨時支護、一次支護、二次支護以及補強支護；

S5：噴射混凝土施工；

對深部軟巖巷道預應力錨桿支護進行綜合監測和日常監測并將監測得到的監測數據和監測報告發送至服務器內存檔保存；其中，綜合監測包括巷道表面位移監測、預應力錨桿承載體內外深部位移監測以及巷道頂板離層監測和錨桿工作荷載監測；預應力錨桿承載體內外深部位移監測布置在巷道圍巖易于失穩的關鍵部位，范圍不小于巷道跨度的1.5倍，孔內測點數不少于四個；

通過服務器內設置的異常處理模塊接收監測人員在日常監測過程中發現異常后通過智能終端提交的監測異常指令，并對監測異常指令進行異常處理得到對應的組織人員；

其中，服務器內設置有數據庫、異常處理模塊、培訓分析模塊和統計分析模塊；服務器與綜合監測站通信連接，綜合監測站與受力監測儀、頂板離層指示儀以及數據采集分析儀通信連接，用于接收監測數據和監測報告并發送至服務器內；

數據庫內存儲有監測數據、監測報告、分布圖以及監測人員的人員信息；

異常處理模塊接收監測人員發現異常后通過智能終端提交的監測異常指令并對其進行異常處理，具體為：獲取監測人員的人員信息，對人員信息進行處理得到人基值；具體為：對人員信息進行解析得到監測人員的入職時長、工作年限以及日常監測總次數，提取入職時長、工作年限以及日常監測總次數的數值，以入職時長的數值為長軸長度，以工作年限的數值為短軸長度構建橢圓，在橢圓上選取一點為起始點，向橢圓外做直線，且直線的長度數值等于日常監測總次數的數值，以直線的終點為起始點做橢圓的兩條切線，計算兩條切線與橢圓之間圍成的面積得到面積一，計算橢圓的面積得到面積二，求取面積一與面積二之和得到面積總和，提取面積總和的數值并將其按照一定比例換算得到計算數值，將該計算數值標記為監測人員的人基值RJ1；再獲取監測人員的測處值和訓累值；提取人基值、測處值和訓累值的數值并分別標記為RJ1、CE2和XL3；設定人基值、測處值和訓累值對應的權重系數為qd1、qd2和qd3；代入預設分析模型得到監測人員的匯處值HF；設定五個取值范圍Ai,i=1，2，3，4，5；其中，A1=（0，a1]，A2=（a1，a2]，A3=（a2，a3]，A4=（a3，a4]，A5=（a4，∞]，a1a2a3a4；每個取值范圍對應一個預設人數，取值范圍A1至A5對應的預設人數依次降低；且最小的預設人數為零；將匯處值HF與取值范圍Ai進行匹配，當匯處值HF屬于取值范圍Ai范圍內時，將取值范圍Ai對應的預設人數標記為匹配人數；對監測異常指令進行解析以得到異常位置和異常監測數據，獲取異常監測數據對應的所有技術人員，獲取技術人員的當前在線狀態，將當前在線狀態為在線工作的技術人員標記為分析人員，選取與匹配人數相等分析人員并將其標記為組織人員，將所有的組織人員與監測人員進行視頻通訊并對異常監測數據進行在線分析得到分析原因，將分析原因發送至主管部門對應的智能終端；

培訓分析模塊對監測人員進行培訓，同時采集監測人員的培訓信息并對培訓信息進行處理得到監測人員的訓累值；其中培訓信息包括培訓的時刻以及每次培訓對應的培訓得分；對培訓信息進行處理的具體過程為：將培訓得分依據培訓的時刻先后順序進行排序，然后將培訓的時刻與對應的培訓得分代入預先構建的時刻得分折線圖中，連接折線圖中相鄰兩個培訓得分對應的點得到分連線，計算分連線的斜率和方向，當分連線與水平線的夾角為銳角，則將該分連線的斜率標記為第一斜率；當分連線與水平線的夾角為鈍角，則將該分連線的斜率標記為第二斜率，當分連線與水平線平行時，獲取分連線所處的培訓得分，設定若干個培訓得分，每個培訓得分對應一個預設固定值，將該分連線所處的培訓得分預若干個培訓得分進行匹配以得到對應的預設固定值，其中預設固定值與培訓得分成正比；將所有的第一斜率進行求和得到第一斜率總值，將所有的第二斜率的絕對值進行求和得到第二斜率總值，將所有的預設固定值進行求和得到固定總值；提取第一斜率總值、第二斜率總值和固定總值的數值并分別標記為XV1、XV2和XV3，代入預設模型XL3=（XV1×m1+XV3×m3）/XV2×m2得到監測人員的訓累值XL3；其中，m1、m2和m3均為預設權重因子；將訓累值發送至數據庫內存儲；

統計分析模塊采集監測人員對日常監測的日期以及日常監測總次數和提交的監測異常指令的總次數并發送至數據庫內存儲，同時對監測人員進行測處值分析，具體分析過程為：將日常監測的日期依據時間先后順序進行排序，計算相鄰兩個日常監測的日期時間間隔得到間隔天數，將所有的間隔天數進行均值得到間隔平均天數，提取間隔平均天數、日常監測總次數和提交的監測異常指令總次數的數值，并將其數值分別乘以預設權重占比再求和得到監測人員的測處值并發送至數據庫內存儲。