白鹤滩水电站初始地应力场研究分析

›› 2010, Vol. 31 ›› Issue (3): 845-850.

白鹤滩水电站初始地应力场研究分析

金长宇^{1, 2}，冯夏庭²，张春生¹

1. 中国水电顾问集团华东勘测设计研究院，杭州 310014；2. 中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学与工程国家重点实验室，武汉 430071

收稿日期:2009-03-04 出版日期:2010-03-10 发布日期:2010-03-31
作者简介:金长宇，男，1979年生，博士后，工程师，主要从事地下工程方面的研究工作。
基金资助:
中国科学院岩土力学与工程国家重点实验室资助（No. Z110801）；青年科学基金资助项目（No. 40902090）。

JIN Chang-yu ^{1, 2}，FENG Xia-ting²，ZHANG Chun-sheng¹

1. East China Hydropower Investigation and Design Institute, CHECC, Hangzhou 310014, China; 2. State Key Laboratory of Geomechanics and Geotechnical Engineering, Institute of Rock and Soil Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430071, China

Received:2009-03-04 Online:2010-03-10 Published:2010-03-31

摘要/Abstract

摘要：

金沙江下游拟建的白鹤滩水电站上接乌东德梯级，下邻溪洛渡梯级，是继三峡和溪洛渡之后又一座千万千瓦级的水电站。白鹤滩水电站采用地下式厂房，其厂房的高度和跨度分别为78.5 m和32 m。为了保证地下洞室群围岩的稳定性，需要准确掌握初始地应力场的方向和大小。依据地质构造作用和现场实测方法分析发现，白鹤滩水电站左、右岸的初始地应力场，由于受到河流侵蚀和岸坡卸荷等因素影响，两岸厂区的地应力场方向在局部产生一定的偏转，从该地区的NWW方向变为NE方向，通过数值反演方法对计算区域的边界条件进行回归，与实测值比较确定回归边界条件的合理性和准确性。

关键词: 初始地应力场, 反演, 地质构造, 神经网络

Abstract:

A planned Baihetan hydropower station on the lower reaches of the Jinsha River, located between the hydropower stations of Wudongde and Xiluodu, is the third biggest hydropower station following the Three Gorges project and the Xiluodu power station. The station will have an installation capacity of 10 million kW. Baihetan hydropower station uses underground powerhouse, of which height and span respectively are 78.5 m and 32 m. To guarantee stability of wall rock of underground cavern, it is necessary to know the magnitude and direction of initial in-situ stress field exactly. Based on geological structure analysis and field testing, it is found that the directions of initial in-situ stress fields of both banks of Baihetan hydropower station, which are influenced by factors, such as fluvial erosion and slope unloading deflect from NWW to NE partly. Numerical inverse method is used to inverse boundary conditions of study area, it has rationality and veracity by comparing with measuring values.

Key words: initial stress field, back analysis, geological structure, neural network

中图分类号:

O 319.56

金长宇，冯夏庭，张春生. 白鹤滩水电站初始地应力场研究分析[J]. , 2010, 31(3): 845-850.

JIN Chang-yu，FENG Xia-ting，ZHANG Chun-sheng. [J]. , 2010, 31(3): 845-850.

参考文献

相关文章 15

[1]	旷杜敏, 龙志林, 周益春, 闫超萍, 陈佳敏, . 基于BP神经网络的岩土胶结材料速率敏感效应预测研究[J]. 岩土力学, 2019, 40(S1): 390-399.
[2]	阮永芬, 高春钦, 刘克文, 贾荣谷, 丁海涛, . 基于粒子群算法优化小波支持向量机的岩土力学参数反演[J]. 岩土力学, 2019, 40(9): 3662-3669.
[3]	赵久彬, 刘元雪, 刘娜, 胡明, . 海量监测数据下分布式BP神经网络区域滑坡空间预测方法[J]. 岩土力学, 2019, 40(7): 2866-2872.
[4]	马春辉, 杨杰, 程琳, 李婷, 李雅琦, . 基于量子遗传算法与多输出混合核相关向量机的堆石坝材料参数自适应反演研究[J]. 岩土力学, 2019, 40(6): 2397-2406.
[5]	徐强, 肖明, 陈俊涛, 倪少虎, . 渗流监测数据缺失处理与渗透稳定判断[J]. 岩土力学, 2019, 40(4): 1526-1534.
[6]	钟国强, 王浩, 李莉, 王成汤, 谢壁婷, . 基于SFLA-GRNN模型的基坑地表最大沉降预测[J]. 岩土力学, 2019, 40(2): 792-798.
[7]	刘鹤, 刘泉声, 唐旭海, 罗慈友, 万文恺, 陈磊, 潘玉丛, . TBM护盾−围岩相互作用荷载识别方法[J]. 岩土力学, 2019, 40(12): 4946-4954.
[8]	许年春，吴同情，皮海洋，游磊，吴越,. 基于柔性承载板载荷试验的土抗剪强度参数反演研究[J]. , 2018, 39(S1): 227-234.
[9]	颜天佑，崔臻，张勇慧，张传健，盛谦，李建贺，. 跨活动断裂隧洞工程赋存区域地应力场分布特征研究[J]. , 2018, 39(S1): 378-386.
[10]	王庆武，巨能攀，杜玲丽，黄健，胡勇,. 拉林铁路桑日至加查段三维地应力场反演分析[J]. , 2018, 39(4): 1450-1462.
[11]	刘飞跃，杨天鸿，张鹏海，周靖人，邓文学，侯宪港，赵永川, . 基于声发射的岩石破裂应力场动态反演[J]. , 2018, 39(4): 1517-1524.
[12]	蒙伟，何川，汪波，张钧博，吴枋胤，夏舞阳. 基于侧压力系数的岩爆区初始地应力场二次反演分析[J]. , 2018, 39(11): 4191-4200.
[13]	张艳博，杨震，姚旭龙，梁鹏，田宝柱，孙林,. 基于声发射信号聚类分析和神经网络识别的岩爆预警方法实验研究[J]. , 2017, 38(S2): 89-98.
[14]	张社荣，胡安奎，王超，彭振辉, . 基于SLR-ANN的地应力场三维智能反演方法研究[J]. , 2017, 38(9): 2737-2745.
[15]	尹帅，丁文龙，单钰铭，周文，谢润成,. 基于声学数据反演定量评价致密砂岩储层微裂隙应力敏感性新方法[J]. , 2017, 38(2): 409-418.

Metrics

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed