Forhåndskartlegging for TBM tunneler, laboratorietester og fremdrift/slitasjeprognoser

Transkript

1 Forhåndskartlegging for TBM tunneler, laboratorietester og fremdrift/slitasjeprognoser Pål Drevland Jakobsen og Amund Bruland

2 Innhold Prognosemodeller inndrift og kutterlevetid Laboratorietesting Kartlegging i felt /oppsrekking Prognose-eksempel Enkel parametersensitivitet «Treffsikkerhet» Svakheter og begrensninger Oppsummering

3 Prognosemodeller Oversikt over noen TBM prognosemodeller 1976 First edition NTNU Model 1984 Büchi 1993 CSM Model (Rostami and Ozdemir) 1998 NTNU Model (Bruland) 2006 RME (Bieniawski) 2009 Gong and Zhao 2014 Soft Ground AbrasionModel (Jakobsen) Graham 1978 Farmer and Glossop 1994 Luleå University (Nelson et al.) 1997 CSM Model (Rostami) 2000 QTBM (Barton) 2009 Hassanpour et al.

4 Prognosemodeller Colorado School of Mines (CSM modellen) Input TBM Kutterparametere (radius, tykkelse, avstand) TBM diameter TBM RPM Matekraft og dreiemoment Input geologi Identasjonstest Trykkfasthet Strekkfasthet Cerchar Abrasivity Index (CAI) Oppsprekkingsgrad? Output Krefter på kutterverktøy Netto inndrift Brutto produksjon TBM utnyttelsesgrad

5 Prognosemodeller CSM / CAI

6 Prognosemodell NTNU Input TBM Kutterdiameter og antall TBM diameter Matekraft rpm Input geologi Oppsprekkingsklasse Drilling Rate Index (Bergartens sprøhet juster med hardhet) Cutter Life Index (Bergartsens abrasjonsegenskaper og hardhet) Porøsitet Kvartsinnhold Output Netto inndrift Brutto produksjon TBM utnyttelsesgrad Kostnad

7 Prognosemodell NTNU Drilling Rate Index (DRI) DRI består av sprøhetstall (S 20) og overflatehardhet (Sievers J test) Gir et estimat for netto borsynk på «intakt bergprøve»

8 Prognosemodell NTNU Cutter Life Index Cutter Life Index består av bergartens slitasjeverdi målt med AVS og overflatehardhet

9 NTNU Prognose Oppsprekkingsgrad Type oppsprekking Stikk Sprekke (kan følges gjennom hele tunneltverrsnittet) Oppsprekkingsavstand Orientering av oppsprekking til tunnelakse Fracture class (joints/fissures) Average spacing between the planes of weakness a f (cm) Range class (cm) O 240 O O - I I I I I-II II II II - III III III - IV IV

10 NTNU prognose Oppsprekkingsklasse 0+ og III-IV

11 NTNU Prognose Oppsprekkingsklasse (St II- og St IV)

12 NTNU prognose Oppsprekkingsklasse Noen ganger er det vanskeligere (foto. Edvard Dahl)

13 Prognosemodell Oppsprekkingsklasse i fra kjerner 4 3, & '. E I I K H A + = I I 5 J J J 1 5 J Orientering er vanskelig Oppsprekking-grad er enkelt Men; «De fleste kjernehull er boret i søk av svakhetsoner. TBM prognose må inneholde «gjennomsnitt» bergmasse

14 Oppsprekkingsklasse, RQD eller Q boret versus sprengt

15 Eksempel NTNU prognose modell Input Netto inndrift (m/h), ukeproduksjon(m/uke (120 h)), kutterlevetid (m3/c) og kostnader (%) er estimert for DRI 35 og 60 CLI 8 og 25 Oppsprekkingsklasse, St 0,5 og St II Kvartsinnhold 25%, porøsitet 1%, TBM 8 m diameter Modell DRI CLI St II+ Oppsprekk St 0, St II St 0,5

16 Eksempel NTNU prognosemodell Netto inndrift (m/h) 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 DRI 60 St II+ DRI 60 St 0,5 DRI 35 St II+ DRI 35 St 0,5

17 Eksempel NTNU prognosemodell Ukeproduksjon DRI 60 St II+ DRI 60 St 0,5 DRI 35 St II+ DRI 35 St 0,5

18 450 Eksempel NTNU prognosemodell Kutterlevetid faste kubikk per kutter CLI 25 CLI 25 CLI 8 CLI 8

19 180 Eksempel NTNU prognosemodell Relative kostnader (%) DRI 60 St II+ DRI 60 St 0,5 DRI 35 St II+ DRI 35 St 0,5

20 Prognosemodell NTNU Treffsikkerhet Sammenligning mellom NTNU modell fra 1998 og 1994 med inndrift i Midmar (Sør-Afrika)

21 Treffsikkerhet

22 Prognosemodell Treffsikkerhet

23 Treffsikkerhet NTNU oppsprekkingsklasse (0-IV) og nettoinndrift (m/h)

24 Prognosemodeller Utvikling NTNU PhD student Javier Macias validerer/oppdaterer modellen RPM Øker empirisk data Tar inn års TBM utvikling Bruk av skum PhD student Solveig Vassenden studerer på brytning av berg under kutter Sprekkedannelse ved ulik matekraft PhD student Yongbeom Seo validerer TBM erfaringer med numeriske analyser Størrelse på kaks Brytning av berg (TBM operation) Deformasjoner på kuttere (ikke abrasjon)

25 Oppsummering TBM prognoser kan benyttes av Akademia Byggherrer/konsulenter på planleggingsstadiet Entreprenører i anbudsregning Disputter Oppgjør TBM prognoser har sine svakheter Empiri-basert Sensitiv for input parametere Tar ikke/tar sjelden hensyn til TBM operatør Det finnes flere TBM prognosemodeller. Oppsprekking er en viktig input parameter Kartlegging av oppsprekking er viktig i inntakt bergmasse utenfor svakhetssoner (husk 100 % av tverrsnittet bores i motsetning av 0,2-0,5% i B&S)