КОМПЛЕКСНИЙ ПІДХІД ДО ПРОГНОЗУВАННЯ ТА ЗАПОБІГАННЯ НАДЗВИЧАЙНИМ СИТУАЦІЯМ У ТУНЕЛЬНИХ СИСТЕМАХ ГІРСЬКИХ ТЕРИТОРІЙ НА ОСНОВІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ТА ІМІТАЦІЙНОГО МОДЕЛЮВАННЯ

Abstract

Будівництво та експлуатація тунельних систем є оптимальним методом подолання складних і небезпечних гірських рельєфів під час розвитку транспортної інфраструктури. Однак цей процес супроводжується неперервним розкриттям нових геологічних особливостей та втручанням у напружено-деформований стан порід. В умовах складчастих гірських споруд суттєво зростає ризик виникнення надзвичайних ситуацій, оскільки в умовах перенапруження слабкі та тріщинуваті масиви мають підвищений ризик обвалів, вивалів блоків [1, 2]. Тому мінімізація цих загроз є першочерговим завданням у сфері запобігання надзвичайним ситуаціям. Для оцінки якості гірських порід та вибору відповідного кріплення інженери традиційно використовують такі кількісні методи класифікації, як RMR (Rock Mass Rating) або Q-система. Незважаючи на їхню поширеність, зі збільшенням кількості наддовгих тунелів ці конвенційні методи виявляються недостатньо оперативними для адекватної оцінки стану гірського масиву в режимі реального часу. Швидке та точне вимірювання структурних характеристик масиву безпосередньо у вибої є складним завданням, що часто призводить до запізнілого реагування на зміну гірничо-геологічних умов під час екскавації.