青藏高原极端复杂环境下超长深埋隧道工程技术的挑战、进展与展望

赵勇 ,  杜彦良 ,  晏启祥

Engineering ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (1) : 170 -190.

PDF (21722KB)
Engineering ›› 2025, Vol. 44 ›› Issue (1) : 170 -190. DOI: 10.1016/j.eng.2024.05.020
研究论文

青藏高原极端复杂环境下超长深埋隧道工程技术的挑战、进展与展望

作者信息 +

Challenges, Progress, and Prospects of Ultra-Long Deep Tunnels in the Extremely Complex Environment of the Qinghai–Xizang Plateau

Author information +
文章历史 +
PDF (22242K)

摘要

随着国家重大战略实施与社会经济高速发展，青藏高原地区正在修建一大批超长深埋隧道，但其极端复杂多变的环境特征对这些在建或待建的超长深埋隧道安全建设与长期运营造成了巨大挑战。本文详细分析了青藏高原区域内隧道建设面临的极端复杂气候和地质环境特征，气候环境特征主要体现在严寒缺氧和气象多变两个方面，地质环境特征主要表现为板块剧烈的内外动力耦合作用造成的地应力分布复杂、活动构造广布、高烈度地震频发、岩体结构破碎以及存在大量活动断裂带等。基于此，文中进一步阐述了青藏高原地区山岭隧道超长与深埋工程特征所带来的重大技术挑战，主要包括穿越活动断裂带灾害、高地应力岩爆及大变形灾害、高渗压突水突泥灾害、高地温热害、多灾害耦合以及长距离通风供氧不足等难题。针对这些技术难题，文中总结了国内外最新研究进展和技术成果，从灾害监测预警、机械化智能建造、长期安全服役与应急保障救援等方面提出了创新性思路和未来发展展望。隧道建设正逐步向风险评估定量化、监测预警智能化、防治控制超前化、施工建设机械化和运营服役韧性化的方向发展。基于现有在隧道致灾机制与主动防控技术方面的研究进展，提出了机械化、智能化、信息化施工建造技术以及隧道长期安全服役与应急保障等技术创新和展望，通过理论创新和前沿技术发展，实现青藏高原超长深埋隧道安全建造与长期运营。

Abstract

With the implementation of significant national strategies and rapid socioeconomic development, many ultra-long deep tunnels are being constructed in the Qinghai–Xizang Plateau region. However, the extreme complexity and variability of the environment in this region pose significant challenges to the safe construction and long-term operation of the planned or under-construction ultra-long deep tunnels. To address these complex technical challenges, this paper provides a detailed analysis of the complex climate and geology features of the Qinghai–Xizang Plateau during tunnel construction. The climate characteristics of the Qinghai–Xizang Plateau include severe coldness, low oxygen, and unpredictable weather changes. The geological characteristics include complex stress distributions caused by the intense internal and external dynamic coupling of tectonic plates, widespread active tectonic structures, frequent high-intensity earthquakes, fractured rock masses, and numerous active fault zones. Based on the analysis, this paper elaborates on potential sources of major disasters resulting from the characteristics of ultra-long deep tunnel projects in the Qinghai–Xizang Plateau region. These potential disaster sources include the crossing of active fault zones, high geostress rockbursts, large deformation disasters, high-pressure water surges, geothermal hazards, inadequate long-distance ventilation and oxygen supply, and multi-hazard couplings. In response to these challenges, this paper systematically summarizes the latest research progress and technological achievements in the domestic and international literature, and proposes innovative ideas and future development prospects for disaster monitoring and early warning, mechanized intelligent construction, long-term safety services, and emergency security and rescue. These innovative measures are intended to address the challenges of tunnel disaster prevention and control in the complex environment of the Qinghai–Xizang Plateau, contributing to the safe construction and long-term operation of ultra-long deep tunnels in this region.

关键词

青藏高原 / 超长深埋隧道 / 多灾害耦合 / 主动防控 / 机械化 / 智能化

Key words

The Qinghai–Xizang Plateau / Ultra-long deep tunnels / Multi-hazards coupling / Active prevention and control / Mechanization / Intelligence

引用本文

引用格式 ▾
赵勇,杜彦良,晏启祥. 青藏高原极端复杂环境下超长深埋隧道工程技术的挑战、进展与展望[J]. 工程（英文）, 2025, 44(1): 170-190 DOI:10.1016/j.eng.2024.05.020

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

1 引言

青藏高原是我国重要的生态安全屏障，相对薄弱的交通基础设施严重制约着青藏高原区域的高质量快速发展。加快西藏和进藏地区的交通基础设施建设，构建青藏高原地区完善的铁路和公路网，对于推进藏区长足发展和长治久安具有重大意义。受到自然和历史原因影响，青藏高原区域内交通基础设施目前仍十分薄弱。以西藏自治区为例，截至2022年年底，公路通车总里程仅为1.201×105 km，公路密度为10.01 km/100 km2，远低于全国平均水平（55.01 km/100 km2）。铁路设施建设更为匮乏，铁路通车总里程仅为1200 km，铁路密度为0.1 km/100 km2，仅为全国平均水平（1.61 km/100 km2）的1/16。随着我国“交通强国”“西部大开发”等国家重大战略的持续推进，大量重大交通基础设施建设正在青藏高原以及环藏地区逐步开展。

隧道工程因具有安全、环保等特点在交通基础设施建设中得到了广泛应用，一大批超长深埋隧道工程亟须建设，例如，在建某高原铁路的隧线比高达82.6%；青藏高原地区待建的南水北调工程西线工程、雅鲁藏布江下游某水电工程等重大水利水电工程，也不可避免地面临大量超长深埋隧洞的建设，表1列举了部分具有代表性的青藏高原地区已建或在建的高原超长深埋隧道和隧洞工程。如表1所示，这些隧道中最长的长度超过16 km，最大埋深为2525 m。如Zhu等[1]总结的综合列表所示，这与世界上其他超长深埋隧道相当。在他们的清单中，深埋隧道长度超过10 km，埋深超过500 m。例如，奥地利的Koralm隧道长度超过32 km，埋深超过1250 m，而意大利的Brenner Base隧道长度超过55 km，埋深高达1600 m。此外，瑞士的Gotthard Base隧道是世界上最长的铁路隧道，长度超过57 km，埋深2450 m。

虽然表1所列隧道的长度和埋深与国际隧道的长度和埋深相似，但青藏高原上修建的隧道位于较高的海拔，一般在3 500 m以上。高海拔导致隧道内出现一系列复杂问题，如通风和供氧问题。此外，青藏高原内外动力强耦合，地质条件极其复杂，地壳运动十分活跃，地貌过程迅速，地质灾害频繁。这些极端的环境因素严重限制了隧道建设项目。隧道施工中的挑战可分为三类：环境、地质和工程挑战。

1.1 环境特征

青藏高原是我国面积最大、世界海拔最高的高原，被称为“世界屋脊”“世界第三极”[2]。从青藏高原的起源来看，它是印度板块与欧亚板块相互碰撞形成的复杂汇聚-嵌合构造产物，该碰撞导致北侧相对塑性的青藏地区强烈受压隆起[3]。广义的青藏高原由两部分组成：一是位于中央区域内平坦的高地，是真正意义上的高原，此处称之为中央高原；二是位于其周边区域内起伏巨大的山脉，如喜马拉雅山、龙门山、阿尔金山、祁连山、昆仑山和横断山等，这些山脉的平均海拔高于中央高原，两者虽然具有较大的高差，但在地质上，被统称为喜马拉雅山-青藏高原造山带，造山带内大多数地区海拔处于3000~5000 m。图1展示了青藏高原地区多变的气候环境，受到季风和西风的影响，夏季季风湿润，冬季西风干燥[4‒5]，再加上青藏高原地势高低落差大，岭谷间的相对高差多为2000~3000 m，最大可达5000 m以上[6]。复杂的地形不仅影响气流的运动，还会引起大气边界层的垂直运动，各种因素的耦合使得该区域内气温和湿度等变化较大[7‒8]。图2展示了青藏高原不同海拔的地区内年降水量、年平均气温、气压、含氧量数据动态变化[9‒10]。

由图2可以看出，随着海拔升高，以上四种参数均呈现出明显降低的趋势。当海拔上升至4000 m以上时，气温已经接近0 ℃，与海拔为0 m的区域相比，含氧量和气压也已跌至60%左右。此外，降水数据的离散性较大，这也反映出青藏高原较强的气象波动特征。

1.2 地质挑战

青藏高原的极端环境不仅体现在诸如高寒缺氧、气象多变等外部大气环境方面，更体现在地质特征上。青藏高原地处印度板块与欧亚板块挤压-碰撞带，相对刚性的印度板块持续往北偏东方向强力推挤，使得北侧的大洋地壳相继消减闭合、大陆地壳相互碰撞结合，形成复杂的陆壳地块汇聚-嵌合构造[11‒13]。与此同时，板块碰撞带北侧相对塑性的青藏地区强烈受压隆起，形成极高地应力特征。不仅如此，其地应力的分布情况也相当复杂[14]。该区地壳应力呈“Y”型分布，在应力场大小和方向上均表现出明显的各向异性[15]。图3（a）进一步展示了区域内通过钻孔勘测得到的垂直主应力、水平主应力数据。由图可以看出，随着深度增加，各主应力呈现出显著的线性增加趋势。进一步地，由各深度测点的应力数据可以计算得到侧压力系数（Kav），如图3（b）所示。分析数据可知，该区域的Kav远大于Hoek-Brown统计的该系数标准值，并在接近500 m深度时接近于1。

高地应力岩层所带来的强卸荷作用是工程建设所必须面临的问题，而青藏高原内地震活动强烈、大地震频发带来的强动力扰动则是影响工程安全运营的隐患[16, 17]。自1713年至2019年内，某高原铁路沿线内发生7级及以上地震至少18次，如表2所示。

表2中的数据进一步证实了青藏高原地区频繁发生大地震[18]。以该地区正在建设的一条高海拔铁路为例，铁路线路一般位于高烈度地震带，地震动峰值加速度在0.1～0.4g之间[19]。其中地面加速度峰值大于0.2g的区域占53.57%。这是由于沿线存在多个活动断裂带，包括龙门山、澜沧江和怒江断裂，以及全新世活动断裂带[20]。

除此之外，青藏高原区域内的水文地质条件同样不容忽视。地表及地下水的分布规律和赋存条件受到气候、构造、岩性及地貌的控制，并呈现出特殊性和复杂性[21]。青藏高原区域内具有强烈的构造活动和丰富的活动断裂带，加上多期变化和高寒少雨多雪的气候特征，为地下水的运移、富集提供了先决条件，并由此形成了较为独特的高原型岩溶，而高海拔、超大落差则直接导致了青藏高原内高压水甚至超高压水的形成[22]。地下水不仅是高压水的直接来源，还是对流型水热系统的传播源[23]。青藏高原地处四大环球地热带之一的地中海—喜马拉雅地热带，区域内地热资源丰富，大部分地区地温处于40~60 ℃，地下水成为地热的载体，会直接影响地温梯度线（图4），丰富热泉（水）沿深大活动断裂带出露，形成大范围分布的高温热泉。图5展示了某高原铁路隧道高温热水段温度及涌突水监测数据变化情况，表3列举了该隧道3‒6月高温热水段平均（最高）温度及涌突水特征数据，可以看出水温最高可达92.60 ℃，高温水量最高达到216 m3·h‒1。

1.3 工程挑战

青藏高原连绵起伏的山脉决定了区域内修建的隧道势必将向超长、深埋方向发展。不同规范中隧道长度的划分标准有所差异，依据《公路隧道设计规范》（2004版）[24]，超过3000 m的隧道即可被称为超长隧道，而《铁路隧道设计规范》（2005版）[25]中将长度超过10 000 m的隧道划分在特长隧道范围内。相比于隧道长度，隧道埋深的划分标准相对统一，深埋隧道和浅埋隧道的临界深度以隧道顶部盖层能否形成压力拱为原则确定。对于山岭公路和铁路隧道而言，一般埋深超过50 m的隧道均可划分为深埋隧道。此外，根据英国隧道协会的《隧道施工规范》[26]，深层隧道可根据现场测得的岩土应力进行分类。以在建的某高原铁路为例，长度大于20 km的隧道多达15座，其中最长隧道长度为42.4 km，累计长度占比超过50%，如图6（a）所示；最大埋深大于1000 m的隧道多达31座，其累计长度占比更是超过70%，如图6（b）所示。

不仅如此，在雅鲁藏布江下游水电工程规划论证中，为规避大峡谷地段巨型高位远程地质灾害，采用了6条长大硐室群和3级大型地下厂房的截弯开发方案，隧洞长约46 km，落差2200 m，最大埋深2200 m。此外，南水北调西线引水规划论证中，穿越了甘孜—理塘活动断裂带、鲜水河断裂带和沙鲁里构造混杂岩带，隧洞单座最长达218 km，最大埋深2200 m。这3项工程所涉及的隧道埋深和长度远超现行规范中的标准。与短隧道相比，随着隧道深度及长度数量级的跃升，深部复杂地质环境与浅部岩体条件迥异，也造就了深部隧道截然不同的工程特征。由此隧道建设也将面临以下技术挑战：与岩爆、高温和突涌水有关的问题；以及与通风和氧气供应有关的问题。

1.3.1 岩爆、高地温和突涌水

隧道埋深的增大将直接导致地应力、地温以及地下水压的升高。受到高地应力的影响，当隧道穿越花岗岩、片麻岩等硬岩地层时，由于岩石内部集聚的应变能较大且岩体脆性较强，隧道内极易发生岩爆灾害；当隧道穿越弹性模量较小的泥岩、页岩、板岩等软岩地层时，围岩将发生具有明显时间效应的蠕变类大变形破坏，岩爆及大变形灾害会导致隧道衬砌及施工机械设备发生严重损毁，甚至造成人员伤亡。

此外，地层温度随着距地表深度增大而升高，由此产生的高地温问题一方面容易使施工作业环境恶化，劳动生产效率降低，对作业人员健康和安全产生威胁，另一方面高地温产生的附加温度应力会引起隧道初期支护及二次衬砌开裂，影响结构安全和耐久性。

除了上述两类问题，突涌水同样是深埋隧道建设必须解决的难题，一旦发生突涌水灾害，轻则造成人员财产损失，重则导致隧道改线易线，同时隧道周围的水资源和水环境也会受到相应破坏，有时甚至可能引起地面塌陷、地面沉降等次生灾害。

随着隧道埋深增大、长度增加，其穿越地层时将面临更复杂的工况，这不仅体现在岩层的多样性，更表现在活动断层、构造影响带以及多灾害耦合形式频发等方面。在高地应力方面，传统中短浅埋隧道的岩爆灾害大多属于即时型岩爆，由于其是在岩体卸荷后会立即发生，因此在一定程度上可以被预防，然而在超高地应力作用下，岩爆灾害的量级及孕灾模式或发生大幅转变，从即时型岩爆转变为时滞型岩爆，由于岩爆是在隧道开挖卸荷一段时间后才发生，一方面不确定性导致灾害发生难以被预测，另一方面超高地应力条件使得岩爆能量更大，因此相较于中短浅埋隧道，该类岩爆将造成更大危害。

以往隧道数据显示，大变形量值在十几厘米之内，但青藏高原区域内岩体强烈的磨蚀性以及超高地应力致使围岩大变形量值可能呈几何倍增长。此外，在极端高温环境以及外部构造应力的加持下，隧道围岩大变形的特性将更加复杂，甚至于产生硬岩蠕变诱发的大变形和构造应力控制型极端大变形灾害。

关于地表温度较高的问题，随着深度的增加，地层温度会显著升高。由图4所示的地温梯度变化曲线可知，当隧道埋深达到1000 m时，地温就已超过80 ℃。持续性的超高地温不仅使得施工人员无法在隧道内作业，而且携带高温的突涌水产生的水汽会导致施工机械产生短路故障，严重影响施工效率。此外，超高地温将导致更大的附加温度应力，这会引起隧道初期支护及二次衬砌的严重开裂，影响结构安全性和耐久性。不仅如此，隧道内部的高地温、高地应力复杂耦合环境也将严重影响围岩本构模型、力学特性以及岩爆和大变形的灾变模式等，出现高温岩爆、高温围岩蠕变变形等新型热力耦合灾害。

埋深增加也会引起高水压问题，当水压高于0.5 MPa时，突涌水已具备高水压特性，而隧道超大埋深造成的水位差将使得水压高达几兆帕，甚至产生数量级的跃升，形成超高压水流。隧道开挖后，超高压水流沿着广泛分布的裂隙高速流动，导致原有裂隙向两侧迅速扩张，使得原本较差的围岩条件变得更加脆弱。超高压水流不仅会使围岩条件变得更差，还会加速隧道衬砌的破坏，这主要源于在高温、震动荷载作用下，衬砌会产生大量的裂缝损伤，超高压水流会导致已形成的裂缝向更深处扩展，加速衬砌破坏。同时，深埋隧道伴生的高地温环境，会产生高温、高压涌突水，这将对隧道的建造施工造成更为严重的灾害。

1.3.2 通风和氧气供应

超长隧道带来的主要难题在于如何有效解决通风及供氧难题。通风作为保持隧道内外空气流通的唯一手段，能够及时为洞内提供新鲜空气、排除火灾或者爆炸产生的粉尘及有毒有害气体，是整个隧道工程安全建设的“生命线”，而氧气则是现场工作人员及施工机械正常运行的保证。对于某些中短隧道，正常条件下的氧含量及自由风即可满足生存及营运要求，即使对长距离隧道，现有的通风供氧体系也能够完全满足人员及工作运行需求，然而，对于长达几十公里的超长隧道，现有通风体系很难达到规范要求。

通风通过及时提供隧道内的新鲜空气以及清除火灾或爆炸产生的灰尘和有毒气体来维持隧道内外的空气循环。如果使用现有的通风布局，如横向通风，则泄漏率和每百米通风阻力将呈指数增长。这导致了超长隧道严重的通风不足。在紧急情况下，如火灾或爆炸迫使列车停在隧道内，通风不足会阻止有害气体排出，严重威胁乘客安全。

氧气对现场人员的健康和施工机械的正常运行至关重要。在正常情况下，隧道内的氧浓度随深度的增加而逐渐降低。然而，一些现场试验和理论工作证明，氧气浓度随深度的降低不是简单的线性关系，而是遵循复杂的多项式函数递减趋势，且受隧道高度值的影响。因此，可以预测，在跨越数十公里的超长深埋隧道中，隧道内的氧气浓度可能接近零。此外，在同一深度的高海拔地区，隧道内的含氧量更低，导致供氧周期延长，所需供氧量显著增加。此外，极端炎热潮湿的不利环境条件增加了施工人员和机械的氧气需求，低氧气水平导致工作效率非常低甚至停工，进而导致项目延误。因此，需要采取更有效的措施来保证集中供氧。

2 技术挑战

根据国家“十四五”规划和2035年远景规划纲要，我国将在青藏高原及周边地区规划建设一系列规模更大且结构更复杂的国家战略性重大工程。面临全球大陆最为复杂的地壳结构、全球大陆最为强烈的板块运动、全球大陆地势最为急变陡峻的地区，以及全球大陆变异最大的三维构造地应力场和变形场的极端力学环境，如何安全建设长大隧道与深埋地下工程并保障长期安全服役，对我国科学界和工程界带来了极其严峻的新挑战，主要包括如下关键技术难题：穿越活动断裂带隧道灾变、高地应力隧道灾变、高水压隧道涌突水灾害、高地温隧道热害、高海拔隧道通风供氧以及多灾害耦合等。

2.1 穿越活动断裂带隧道灾变

活动断层从黏结到滑移的过程称为黏滑，在此脆性断裂过程中会释放巨大能量并引发地震。与黏滑相比，以较稳定的速率缓慢蠕动的活动断层称为蠕滑断层[26]。穿越活动断层将会给隧道带来不可估量的灾害。2008年汶川大地震给震区隧道造成了严重破坏，其中，处于龙门山断裂带内的龙洞子隧道出现了洞身段环向错台、边墙上部及顶拱二次衬砌塌落等严重震害；位于映秀大断裂与龙溪断裂之间的龙溪隧道上下相对位移达1.0 m左右的错动变形、衬砌拱部坍塌，导致隧道完全丧失功能。2022年1月8日发生在青海省海北州6.9级的门源地震，造成兰新高铁大梁隧道结构严重破坏，隧道洞身最大偏移1.78 m，高程最大抬高0.68 m，中断行车长达8个月。此外，以在建的某高原铁路为例，沿线的众多断裂兼具走滑与逆冲的活动性质，具有较为明显的年平均位移速率，最大蠕滑速率达到21～22 mm·a‒1。活动断层还具有突发强震的黏滑错断力学行为，如1950年在墨脱—察隅一带发生的8.6级强震，这是迄今为止我国记录到的最强地震，该地震导致了雅鲁藏布江下游地区山崩地裂。

图7列举了经过活动断层时隧道遭受的灾害形式。由图可知，隧道洞口错位、衬砌开裂、拱顶脱落、结构错断以及仰拱隆起等隧道灾变事故对工程建设和维护造成了巨大损失。因此，在青藏高原地区修建隧道时必须采取科学的隧道设计、合理的施工方法和严格的安全管理措施，以减少隧道穿越活动断裂带所引发的黏滑和蠕滑隧道灾变风险。

2.2 高地应力隧道灾变

在高地应力作用下，隧道工程发生岩爆、大变形灾害的风险较大[27‒28]。岩爆是一种地质灾害事件，其特征为完整或节理发育的硬岩发生动态破裂，导致重大人员伤亡和财产损失。岩爆事件通常具有中等到强烈的强度，常伴随剥离和抛射现象。近年来，雅鲁藏布江下游水电站进行了1400 m的深孔测试，应力值为56 MPa，推测下部600 m以上埋深的截弯隧道最大应力值约为100 MPa，由此可见该区域内的地应力极高。

高地应力岩爆及大变形灾害对深部隧道工程的安全造成了巨大威胁。岩爆是一种完整硬岩或节理硬岩发生脆性破裂的动力地质灾害现象，常常会造成巨大的生命和财产损失。例如，成兰铁路中平安隧道发生过严重岩爆灾害，隧道内累计发生不同程度的岩爆长达4875 m，从岩爆的等级来看，大多为中等、强烈岩爆，岩爆发生时多有剥离、弹射现象，现场爆坑呈不规则形状，尺寸大多为1.0~3.0 m；锦屏水电站岩爆灾害也相当严重，其平均埋深接近2000 m，在修建过程中由于洞室开挖扰动带来的巨大应力调整而引发岩爆，地面开裂达10 cm；已建成的某高原铁路巴玉隧道，在其施工期间94%的隧道段皆为岩爆高发区域，岩爆导致大量岩石崩落，并产生巨大声响和气浪冲击，造成开挖面破坏、设备损坏和人员受伤，如图8（a）所示。上述发生的岩爆灾害大多为即时型岩爆，与此相对的是开挖一段时间后发生的时滞性岩爆，由于此时工作人员及施工机械已经投入工作，因此其危害性更高，比如岗木拉山隧道，长度为11.6 km，在运营两年后突发岩爆，致使隧道底板上拱38.9 cm，影响长度达70.8 m，中断行车11天。

高地应力除了会造成岩爆灾害，还会引发软弱围岩条件下的隧道大变形，如木寨岭特长公路隧道，围岩岩性为软弱碳质板岩，在隧道施工过程中发生了严重的大变形灾害，最大变形量超2 m，拱架拆换率高达30%，如图8（b）所示。

青藏高原受到板块俯冲作用，区域内具有多条蛇绿构造混杂岩带，复杂的岩石组成和高发育的透入性结构面造成其岩石磨蚀性强，使得该区域内隧道的大变形量极大且具有高发性，如在建的某高原铁路沿线隧道工程，预测大变形灾害段总长159 km，其中强烈大变形段长达21.7 km。通常情况下，软弱结构及高磨蚀性岩体极易发生蠕变型大变形灾害。在极高地应力与构造应力的作用下，大量发育于缝合带、复理石带、断裂剪切带等的大变形灾害更具复杂性及特殊性，例如，某高原铁路隧道位于喜马拉雅东构造结区域，构造应力场复杂，其围岩性为片麻岩，在高地应力作用下发生硬岩蠕变现象，造成初期支护变形开裂、钢架扭曲，如图8（c）所示。又如某高原铁路隧道位于雅江缝合带西北侧，区域板块构造运动活跃，地应力环境复杂，地震频发，造成岩石内部节理裂隙发育，该隧道采用敞开式TBM施工，围岩岩性为花岗岩，发生多次隐伏卸荷节理掉块现象，在高地应力作用下发生围岩碎胀变形，造成TBM护盾抱死卡机，如图8（d）所示。这些大变形灾害会对隧道施工进度、生命财产安全造成严重损害，如何有效减小其危害是当前研究人员面临的巨大挑战。

2.3 高水压隧道涌突水灾害

青藏高原多期变化和高寒少雨多雪的气候特征造就了较为独特的地表大型冰湖、高原型岩溶，破碎岩体增大了隧道突水突泥的风险。富水地层所造成的突涌水灾害是我国青藏高原地区隧道工程建设面临的主要威胁之一。图9展示了某高原铁路隧道突涌水造成的危害。位于兰新铁路线上的乌鞘岭隧道地处祁连山支脉，在修建过程中隧道出现了严重的突涌水，其日均突涌水量达1.0×104 m3，茂县隧道日抽水量达3.0×104 m3，经常造成严重的工期延误、人员伤亡、经济损失和环境破坏，乃至造成隧道废弃或改线易址；另外，宜万铁路中的马鹿箐隧道日均突涌水量达到惊人的1.728×107 m3，造成工期延误，数十人伤亡。

2.4 高地温隧道热害

西藏地区地热资源十分丰富，大部分地区地温处于40~60 ℃区间内，某些地区甚至高达90 ℃ [29]。例如，拉林铁路桑珠岭隧道最大埋深1347 m，最高地温高达89.9 ℃。如图10所示，在建的某高原铁路全线有50余个对线路产生不良影响的高温热泉，约15座隧道可能存在高温热害，该铁路某隧道在施工中甚至出现了92.6 ℃的高温热水喷涌。高地温隧道因地热能量侵入围岩接触带使隧道出现热灾变，将会造成隧道内环境重构，支护材料性能退化，隧道结构稳定性衰减，耐久性下降。此外，高温还会使得人体心率加快，体能下降，出汗量剧增导致脱水甚至晕倒，极大降低施工效率，危及施工人员生命安全。

2.5 高原隧道低风流低氧

青藏高原特殊的气候环境条件使得该地区隧道施工关键技术明显区别于平原地区，尤其是在隧道通风和供氧方面。首先，一方面高海拔地区空气密度降低使得施工人员呼吸及内燃施工机械运行需风量增加，另一方面在传统钻爆法和TBM掘进机法施工中，其钻孔、爆破、喷浆、出碴等工序产生的大量粉尘及有害气体需要更大的通风量 [30]。据统计，上述两方面因素使得隧道施工通风量需求在海拔3000 m、4000 m时分别增大了2.46倍和3.02倍，然而现有的通风体系难以保证隧道足够的通风量。此外，在低氧环境下，钻孔、爆破、喷浆、出碴等工序产生的粉尘及内燃机械排放的有害气体（CO、NO、NO2等）浓度显著升高，甚至可达最大超限数的10倍。

图11展示了高海拔地区长距离隧道施工通风面临的问题。更为严重的是，深埋隧道内潜在的高地温、高湿环境不仅使内燃机在高负荷条件下运转，还会造成原本低压、低氧的施工环境更加恶劣。

2.6 多灾害耦合

随着隧道埋深和长度的跃升，岩层条件越来越复杂，岩爆、大变形、高压水和高地温等地质灾害出现的概率更高，灾害类型不是以单一形式出现，而是多类型灾害交叉复合相互影响。一方面，由于围岩传热和热膨胀的非均匀性，局部产生附加热应力，高地温在围岩应力释放过程中加剧了围岩应力集中速度，加速了岩爆发生，岩爆发生的等级也随隧道温度升高而提高；另一方面，由于开挖后低温风流对围岩温度场的扰动，围岩浅部沿径向产生较大的温度变化梯度，其产生的热应力与开挖卸荷共同作用导致围岩板裂化结构面的形成，最大切向应力和最大主应力增加，在热力耦合作用下加速岩爆的产生[31]。

图12展示了青藏高原典型高温突涌水耦合灾害，青藏高原水热活动严格受深大断裂和次级断裂控制，地下水被正常地温或潜伏的热源体加热后，沿断裂上升，形成了一系列的温泉及高温场区，因此该区域内的隧道工程将面临高温涌水导致的极端湿热环境、围岩支护结构失效等问题。据此，单灾种风险评估已无法满足超长深埋隧道综合风险管理的需求，多灾害综合评估对工程建设的意义重大。

当区域内受到多种灾害共同作用时，灾害之间由于发生时间、影响范围、影响效果等因素耦合而呈现复杂关系，忽视这些关系可能会削弱部分灾害耦合的危险性，使得综合风险评估的结果不准确。因此，揭示多灾害耦合机制并综合评估其灾害风险具有重要的科研价值与工程意义。

3 研究进展

青藏高原深部岩体赋存地质环境复杂多样，具有高地震烈度、高地应力、高环境梯度以及强烈工程扰动等地质特征，使得超长深埋隧道工程建设长期遭受活动性断裂、高地应力软岩大变形与岩爆、突涌水、高地温以及通风供氧不足等一系列技术难题[32‒33]。截至目前，国内外专家学者针对上述典型隧道工程复杂技术难题，开展了广泛且深入的研究，并取得了一系列进展，相关科研成果主要集中在超长深埋隧道灾害孕育机制与超前主动防控技术研究两大方面。

3.1 隧道灾害孕育机制

隧道灾害孕育机制主要对隧道灾害孕育地质环境与机制、支护结构对灾害动态响应等方面开展研究，揭示隧道灾害发生的规律、特点、成因以及对结构的破坏模式等。针对高原地区超长深埋隧道典型工程灾害，国内外专家学者在灾害演变机制、结构破坏模式以及灾害防控理论等方面取得了一系列科研进展。

目前，针对隧道穿越活动断裂带问题的研究主要集中在断层滑移机制和隧道结构响应机制两方面。在活动断层滑移机制的研究上，诸多学者[31‒34]采用模型试验和数值模拟等方法，详细讨论了断层面的粗糙度、滑动速率、滑动模式以及滑移过程中断层面特征参数的演变，从不同角度揭示了断层面的滑移破坏形式。在此基础上，研究了在不同断层滑移特征下隧道结构的变形、应力分布和损伤程度等隧道结构响应机制。何川等[35‒37]对隧道跨度、地震烈度、围岩级别等关键参数敏感度进行了分析，提出了合理上覆地层等效高度的概念，并对静力法进行了合理修正[38‒42]。图13展示了他们提出的纵向广义反应位移法原理，该方法完善了隧道支护结构地震动力学理论[38]；进一步研制出一种大比例尺（1∶35）、多倾角、宽控速、高精度的隧道穿越活断层斜滑错动试验装置（图14 [41]），系统开展了斜滑断层蠕滑作用下衬砌破坏模型试验，并基于内聚力断裂损伤理论和混凝土损伤塑性理论，探明了多因素（隧道埋深、断层角度）影响下斜滑断层隧道衬砌的蠕滑变形规律与衬砌结构损伤劣化特性，揭示了不同断层形式及分段设防长度下隧道结构从开裂损伤—裂缝扩展—裂缝交错贯通破坏的三维度破坏模式演化规律。

对于高地应力岩爆灾害，许多学者通过实验、数值模拟等技术手段对岩爆的定义和分类进行了广泛的研究[43‒47]，研究了岩体的力学性质，如应力作用下高能岩石的破裂特征、裂纹扩展过程以及岩体损伤的最终形式[48]。例如，Liu和Dai [49]全面回顾了过去60年来循环荷载作用下岩石变形破坏机理和疲劳本构关系的研究现状。Wang和Park [50]研究了岩爆的综合预测方法。Feng等[51]对岩爆进行了早期预测研究。Zhang等[52]对岩爆后的地质条件进行了仔细调查。

Feng等[51]在论文中自主研发了世界上第一台硬岩高压真三轴老化破裂过程试验装置（图15），并对硬岩老化破裂精细传感技术、过程判别及控制技术进行了重点研究。研制了国际上第一套高精度微震智能监测系统，对不同方法诱发的岩爆微震模式演变进行了一系列研究。图16 [48]显示了基于微震事件的定量岩爆预警方法和评估理论在隧道中的典型应用。如图16所示，通过对岩爆发生概率的精确可视化，可以揭示超高应力隧道中链式岩爆的发生机理，形成隧道地质和岩爆控制案例数据库。近年来，国内外学者对动态条件下岩体的损伤特性进行了研究。他们进行了爆炸试验和振动监测，研究了爆炸冲击波对岩体裂纹扩展、能量传递和损伤面形态的影响，如Wang和Park [50]、Cho等[53]、Bagde和Petorš [54]等进行了不同条件下的循环加卸载试验，提出了脆性系数、岩爆敏感性指数、弹性能指数、剩余能指数等岩爆预测指标，揭示了易发生岩爆的岩石的内在特性，预测了岩爆的可能性。

对于软弱围岩大变形灾害而言，国内外研究者主要从岩体力学特性、大变形理念以及新支护理论等方面展开探讨[28,55‒56]。首先，围岩岩体力学性质是大变形产生的主控因素，大量专家学者采用野外调查和室内试验等手段，对岩体强度、变形特性、岩石裂纹扩展等展开了深入研究，进一步分析了软弱岩体的力学行为及其对隧道大变形的影响[57‒61]，并揭示了支护-围岩系统荷载传递机制和局部失效诱发整体结构破坏机理。在掌握岩体力学特性的基础上，对软岩大变形的发生机制开展了深入研究。Li等[62]针对深部复杂灾害孕育环境，开发了大型真三维多场耦合物理模拟试验技术及装备系统，如图17所示。利用该系统对断面隧道软弱裂隙围岩的空间变形进行了大量物理模拟试验，揭示了软弱、裂隙、低强度、流变等控制因素对围岩变形的强烈时空影响。此外，新发展的支护理论为高地应力隧道软岩大变形灾害防治技术的研究和开发奠定了基础[63‒66]。通过开展理论分析和力学本构模型开发等，提出了诸多代表性的新型软岩大变形支护体系及理论。特别是Sui等[67]提出了恒阻大变形支护的概念，建立了恒阻大变形支护材料的结构力学模型，推导了工程岩体与工程岩体相互作用的能量平衡方程，为大变形支护提供了新的参考。

在研究高地热隧道灾害机制之前，有必要先分析隧道中高地热温度的成因。研究人员通常通过实地考察来研究隧道热源，方法包括分析温泉以及使用钻孔和流体热测量等技术[68]。例如，Wei和He [69]基于区域构造和高温地质工程数据，分析了拉萨—林芝铁路沿线高地热温度的分布特征。此外，研究隧道周围岩石在多级热源温度下的热传递机制，对于探讨高地热隧道灾害及开发热危害缓解技术至关重要[70‒74]。Zeng等[72]开发了大型3D物理模型试验平台，用于研究换热器-围岩-空腔气流耦合（图18）。通过开展周边岩石加热、换热器水热传递及隧道通风热传递等多种试验，研究了在涉及水流与通风的复杂工况下，隧道不同截面位置周边岩石热传递的动态变化规律。

高温会影响隧道围岩和支护材料（如衬砌）的力学行为，进而诱发隧道灾害。为了对围岩进行分析，研究人员采用现场实测和数值模拟相结合的方法，研究了高地温作用下岩体的热动力响应，探讨了岩体的热膨胀、热应力分布和热传导特性，从而揭示了高地温致灾的机理。研究人员还通过室内实验、现场观察和数值模拟研究了不同类型支撑材料在高地热环境中的性能变化和适应性，包括稳定性、热膨胀阻力和耐高温性[75‒78]。在高温条件下，围岩向衬砌的热传递导致混凝土中骨料-砂浆黏结断裂，导致隧道地温灾害。Wang等[79]对高地热铁路隧道进行了现场测量，探索了控制围岩和衬砌结构温度的变化规律，并提出了喷浆混凝土-岩石界面温度损伤的本体模型。此外，Cui等[80]、Orosz等[81]、Villagrán Zaccardi等[82]和Tang等[83]使用电子显微镜扫描和核磁共振等现代技术测试和分析了高温养护条件下室内混凝土的力学性能。

对于高压涌水灾害，了解水源和水力特性是确定高压涌水灾害机理的基础[84]。许多专家学者利用水文地质实验和数值模拟研究了水源类型、水位变化规律和水力梯度等水力特性，以便更好地了解造成涌水灾害的水文背景和水力条件[85]。高渗透压下岩体渗流通道的形成是涌浪驱研究的核心。在室内试验和数值模拟的基础上，深入研究了涌浪中岩体的渗透性和渗流路径，揭示了涌浪中渗流通道的形成机理。在这两项研究中，Li等[86‒88]从形成水源入手，结合岩体在不同应力状态下渗透特性的差异，最终确定了岩体涌水的形成机理。图19显示了如何通过结合岩石特性和利用逆成像机制来预测隧道中的水侵水平，这有助于防止水侵和流出灾害[87]。宏观上，岩体是各向同性的；然而，在微观层面上，它表现出明显的各向异性，主要出现在裂纹和节理中。因此，通过地质试验和岩石力学试验，研究断层裂隙的分布、开度、连通性等参数对断层裂隙发育的影响。例如，Liu等[89]、Xu等[90]、Zhang等[91]和Liu等[92]通过室内实验和理论推导，揭示了岩石断裂力学行为的影响规律和内在机制。

在隧道通风供氧方面，大部分研究集中在隧道风流理论与通风体系方面[93‒98]。通过室内试验、理论分析与数值模拟等，研究了隧道内空气流速、温度分布、湍流结构等敏感参数对隧道内气体扩散和热环境的影响，例如，Zeng等[99]通过试验测试和理论分析相结合，提出充分考虑静压差和风量沿程变化影响的漏风率计算方法；Li等[100]系统总结了高海拔隧道低压、低氧和低温等环境下的通风控制标准、风机特性、施工供氧技术等综合技术。此外，高原地区隧道内部若发生重大火灾险情，由于具有低压、低氧、低温的复杂环境，导致隧道内火灾燃烧特性、救援条件、应急管控等与平原地区差异极大。为保证火灾事故的快速疏散救援，尽管在高原超长铁路隧道及隧道群中设计了洞内洞口救援站，形成了单洞双线隧道、单洞双线隧道+平行导坑、双洞单线隧道及双洞单线+平行导坑四种结构型式的定点救援站建设模式，制定了救援站的排烟及人员疏散方案。但由于目前对高原隧道内列车燃烧热释放特性及产烟机制尚未探明，救援站内疏散土建工程、排烟土建工程、排烟方案设计等还停留在列车静态燃烧及烟流扩散研究层面，排烟土建工程规模和通风、防控烟设备实施系统设计分离，缺乏协调设计理念。

3.2 控制技术

当前，隧道灾害防治技术正从重要灾害点治理到点、线、面综合治理发展，地质灾害由被动防治向主动控制转变，而高原超长深埋隧道灾害主动控制技术已逐渐成为国内外研究的工程前沿。隧道灾害主动控制技术是指利用先进的安全防护措施在灾害形成前消除灾害隐患的技术。基于高原超长深埋隧道高能环境灾变机理与灾害演化规律，建立隧道孕灾地质环境判识方法，开发针对高地应力大变形、岩爆、高渗压、热害、穿越活动断层等典型地质灾害的主动控制技术，将有力保障隧道安全建设。针对超长深埋隧道典型灾害，取得的显著进度如下。

3.2.1 高地应力隧道围岩稳定性控制技术

目前，隧道建设普遍强调初期支护和二次衬砌的“强支护”作用，但实践证明，当面临高地应力软弱围岩或硬质岩爆地层等复杂地质环境时，仅加强支护参数的被动防护措施对围岩变形的控制效果并不理想，隧道仍会出现如大变形、岩爆、钢拱架扭曲、喷射混凝土剥落、锚杆拉断等一系列工程灾害。鉴于此，国内外专家学者提出了采用主动支护技术对围岩变形进行调控，通过人为干预隧道变形历程，主动提高软岩刚度或快速改善围岩应力状态，将最终位移量控制为理想目标值，使得围岩-支护结构体系达到稳定、协调、安全的长期健康状态[101]。目前，基于高地应力围岩变形主动控制理念，提出的支护措施大致可以分为4类：①对围岩施加径向主动支护力，如NPR高恒阻大变形锚杆/索[102]（图20）、预应力锚索、预应力锚杆等；②主动改性围岩，如超前小导管/锚杆注浆、围岩径向注浆等；③主动卸除高地应力，如吸能锚杆、让压支护（图21）、超前水力压裂、施作卸压钻孔等；④采用高性能喷射混凝土增强围岩变形约束作用，如钢纤维喷射早高强混凝土等。

3.2.2 高地温热害隧道灾变控制技术

青藏高原超长深埋隧道热害等级、类型不同，因此，热害主动防控技术的应用应当根据高地温隧道类型、热害等级确定具体技术措施，做到“对症下药、分类防治”。通风是热害防治中最常用的降温措施，当热害等级较低时，可以通过优化通风系统、通风方式等措施对热害进行防治，利用青藏高原隧道外高原高寒的环境特点，通过改进通风系统和通风路径，将外部冷量用于隧道内主动降温。对于干热型高地温隧道，在现有隔热技术的基础上，研制了诸多新型耐高温隔热材料，并提出了有效的隔热层敷设方式；对于水热型高地温隧道，综合考虑超高温岩体和高温裂隙水的共同影响，在隔热技术的基础上，研发了新型耐高温、耐腐蚀隔水材料，提出了诸多隔水新技术，并建议与高温裂隙水引排和封堵等措施相结合。

对极端温湿环境，应充分发挥现有人工或非人工制冷降温技术各自的优点，多种技术共同作用，目前较为前沿的技术为采用大型环路热管自驱动防冻技术（图22）、基于热源品位的隧道洞内自调节吸收式制冷技术（图23），对隧道围岩地热能进行充分利用，从而达到散热降温和能量高效转换的效果。其他主动防控技术还包括明确了高地温作业环境人体主动防护装备的适用性，建立了合理循环作业机制，提出了高地温隧道环境突发性人体生理热害控制与应急救援技术等。借鉴当前某高原铁路隧道建设提出“深化地质、控制热源、排堵结合、综合降温、监测预警、系统保障”24字方针，可以有效分区段实现高地温热害隧道综合降温。

3.2.3 高渗压隧道涌突水主动控制技术

正确处理“排”与“堵”的关系是实现高原深埋长大隧道突涌水灾害主动控制的关键。具体的应对策略应当考虑地质条件和地层类型进行分类治理。针对高原岩溶地层，基于不同岩溶形态、水压水量参数、防突安全距离等多源信息，国内外专家学者构建了基于灾害控制决策模型的施工防控优选方案，并提出了融合释压量、泄水点布置、释压时机选择等关键指标的突水突泥施工防控技术，形成了超前封堵、超前排水的堵排标准及配套施工工艺；针对断层破碎带，从断层破碎带围岩稳定性、防突结构性能评价等多维度出发，提出了赋存水动力环境改造、围岩性质改善、结构隔水性能提升的“分类控制、定域阻断”注浆加固技术体系，建立了集超前排水降压、超前注浆止水加固为一体的断层破碎带隧道突水突泥协同主动防控关键技术。

3.2.4 穿越活动断层隧道震害防控技术

青藏高原地区活动断裂带分布广泛，超长深埋隧道结构同时面临断层蠕滑、黏滑及强震突发的威胁。建立蠕滑活动断裂带隧道变形自适应结构体系，采用穿越黏滑发震活动断裂带隧道强震灾害主动控制技术是应对该工程难题的主要策略。Li等[62]开发的定向凿岩台车结合地震探测技术、钻孔电磁定向探测模式和天线原型，还包括隧道灾害信息、内外感知模式、巡更设备等。这些进展使得断层和破碎带的实际成像成为可能，为精确探测地下灾害提供了可靠的方法。通过试验验证了变形适应措施的控制效果，包括适当扩大隧道断面、预留变形和加固空间、加强局部衬砌、开展抗断层铰设计（图24）以及使用泡沫混凝土作为阻尼层（图25），提出了满足蠕变滑移带隧道抗折强度要求的关键结构设计参数。

研究[35]还对各种组件的抗震性能进行了调查，包括隔震层、抗震接缝、围岩加固和多层衬砌。针对具有黏滑特性的活动断层隧道，提出了适用的显著抗震测量参数。此外，采用新型能量释放材料，如减震纤维混凝土、泡沫混凝土、回填轻质岩石和土壤、设置橡胶板以及压力注入沥青材料，可帮助控制强烈地震损坏。目前已对这些新型能量释放材料对衬砌和围岩的抗震效果进行研究。

先前的研究表明，在理解和控制此类灾害方面已取得显著进展。然而，这些研究主要集中于单一灾害，鲜少考虑多灾害耦合效应。对于超长深埋隧道而言，多灾害耦合会改变灾害发生机制和损毁模式，显著增加其复杂性和危害性。因此，传统研究难以满足该情境下灾害控制与预防的需求。除了研究多灾种耦合的孕育机制外，还需开发更先进有效的技术手段，从源头减少和预防隧道灾害。这需要进行全面精准的早期预警检测和灾害风险评估。此外，应采用机械化、快速、智能化的隧道施工方式，以有效降低灾害造成的危害。同时，灾后应急支援技术的研究尚显不足。

4 未来展望

4.1 隧道防灾减灾与灾害综合预警技术

隧道灾害防治技术已呈现出了风险评估定量化、监测预警智能化、防治控制超前化与施工建设智能化等发展趋势，而当前隧道灾害主动防控技术已取得了长足进展，未来还亟需在灾害精细探测、主动避绕、监测评估和综合预警等领域开展广泛的技术研发工作，核心技术主要包括：面向极端力学环境的精细探测技术、区域地质灾害减灾选线技术、剧烈内外动力耦合作用下灾害风险量化评估技术、地质灾害立体综合智能监测与预警技术等。

4.1.1 面向极端力学环境下的精细探测技术

由于基础地质调查与勘查工作不足，对青藏高原缺乏区域性和规律性的系统研究，对于极端地质动力学过程及成灾机理的认知非常有限。亟须开展国家重大工程规划建设区的区域基础地质调查、深部地壳结构地球物理勘查和控制性深孔探测，并充分利用铁路、公路和水电工程专门的地质勘查成果，搭建青藏高原地壳结构三维可视化的“透明地球”地质信息平台。此外，应建立基于卫星对地进行综合遥感，地面水文、气象、地质、地震站网监测，以及深部地应力观测的空天地一体化地球动力学感知系统，为长大隧道和深埋地下工程的风险规避、预警和防控提供地质保障。

4.1.2 区域地质灾害减灾选线技术

减灾选线技术是灾害主动控制技术的基础环节，通过开展科学、合理的线路遴选，实现在源头上主动避免重大灾害发生。从技术角度看，减灾选线主要有三大关键技术工作，即灾害识别、数字化选线和防灾减灾总体设计。快速识别地质灾害并优选出最为合理的线路是当前复杂艰险山区铁路规划选线亟需突破的技术瓶颈。将灾害数据建立集成到虚拟环境的数字模型中，基于智能选线算法，快速生成大量的线路及工程方案，并基于多目标评价规则，进行方案的评价与筛选，实现数字化选线。在合理确定线路方案的基础上，需要进一步统筹规划铁路工程方案，优化防灾减灾总体设计，通过隧道绕避、桥梁跨越等规避地质灾害，从而确保铁路建设和长期运营的安全。

4.1.3 剧烈内外动力耦合作用下灾害风险量化评估技术

灾害风险量化评估是隧道防灾减灾不可缺少的关键环节。受青藏高原剧烈内外动力耦合作用影响，超长深埋隧道的灾害量化评估面临灾害类型多元、评价指标单一、多重因素耦合等问题，难以实现灾害的快速、精确与可靠评估。因此，亟须构建青藏高原剧烈内外动力耦合作用下地质灾害数据库，建立数据驱动与模型驱动的协同计算方法，形成高精度岩体节理裂隙图像智能识别技术，进而尽早发现地质灾害隐患，以便精准处置。此外，综合考虑灾害多因素耦合作用，开展灾害风险量化快速评估技术研究，揭示隧道结构的承灾体破坏机理，构建易损性定量评估模型，并提出水热力多场耦合风险量化分析方法，这将有助于实现定量化、精细化灾害风险评估。

4.1.4 地质灾害立体综合智能监测与预警技术

地质灾害监测预警是保障超长深埋隧道安全建造与长期运营的关键环节，当前在监测精度、装备集成、数据传输和智能预警等方面还存在诸多技术难题，智能化、自动化、全面化、精准化是其未来的重要发展趋势。因此，需要开展“天-空-地-内”地质灾害立体综合智能监测预警技术研究，提出多维度监测技术，研发多源数据融合、智能化处理与场景构建技术，建立应急服务与天-空-地-内多源跨尺度信息共享平台，进而实现工程地质灾害的主动控制[103]。

不仅如此，建立隧道综合超前地质预报与成像技术能够有效帮助掌握隧道掌子面前方不良地质情况，对保障隧道的安全快速施工、开展灾害预警与主动防治极其重要[64]。对于超长深埋隧道，应当充分考虑深埋超长隧道典型地质灾害发育特征，设计具有三向偏移距的钻爆法隧道超前探测观测系统，研发便携式主动源地震波超前预报技术与装备，将有助于实现致灾构造的远距离成像和灾害预警，如图26所示。

基于多元地质信息的围岩智能分级技术也是未来隧道灾害智能监测预警技术的研究热点，包括建立凿岩台车、锚杆台车、地质钻机等随钻参数标准化标定方法，制定掌子面高清数码图像、地下水高清视频、掌子面三维高密度点云等数据标准（图27），研发隧道围岩多元地质信息自动化智能采集系统，并形成基于多元地质信息的隧道围岩智能判识方法与智能解析技术；建立基于随钻参数的围岩质量智能评价样本基础数据库和动态扩展数据库，构建基于随钻参数的隧道围岩质量智能评价模型和算法，并建立基于多元地质信息的隧道掌子面围岩二维精准和纵向围岩三维精细化智能分级及反馈技术，开发钻爆法隧道围岩自动智能分级软件系统，如图28所示；构建数字地下空间的理论体系、工程方法和数据库，将隧道全寿命数据采集、处理、表达、分析融于一体，建立基于数字孪生的岩体隧道支护的三维动态设计技术。这些技术措施的发展都将有助于实现灾害前兆信息自动采集、数据传输和处理、预警级别分析和预警信息自动发布的智能化和一体化。

4.2 隧道机械化快速施工与智能建造技术

在青藏高原低温、低压、低氧环境条件和极复杂地质状况下，传统钻爆法人员效率和机械功效明显降低，作业人员劳动强度和施工风险高，现有机械设备水平难以满足质量控制、安全保障和灾害应对的要求，因此对长大隧道和深埋地下工程的建造提出了机械化与智能化施工的要求，促进产业升级和创新发展，开展以机械化为核心、智能化为引领、少人化和无人化施工为目标的隧道智能建造关键技术及装备研究，主要包括以下隧道智能机械化施工技术。

4.2.1 谱系化全工序隧道机械化智能装备及少人化、无人化机器人施工技术

谱系化、机械化施工装备及机器人施工技术的研发关系着超长深埋山岭隧道钻爆法施工的转型升级，而实现装备谱系化、工序少人化、装备信息化协同、一体化调度及整体安全控制是当前攻克的关键技术难题。首先，需要探明环境、地质、工法、断面尺寸等多因素对钻爆法隧道施工装备工效的影响规律，研究谱系化机械装备适应复杂围岩条件、不同物理空间及不同开挖方法的保障能力，并建立高原复杂地质钻爆法隧道谱系化全工序施工装备配置技术方案。针对不同施工工法、不同断面形式以及多种特殊工况，建立装备模块化配置库，研制适应高海拔钻爆法隧道施工的谱系化装备，如图29所示。

进一步地，研发高原隧道场景精确定位技术、臂架高精度柔顺控制技术、长远距离控制传输技术、基于钻注锚一体机升级改造的锚网支护体系快速施工技术等，建立远程实时监控与可靠接管下的装备少人化、无人化作业方法，并研制高机动性履带式等机器人运载平台，研究特种机器人多辅助工序的无人化并行作业策略与隧道主-辅工序衔接的机械化作业工序优化方法。此外，建立隧道智能建造装备的协同信息化管理平台，研究隧道智能建造数据流的动态交互模式，制定数据在装备与装备、装备与环境、装备与围岩之间的交互与衔接流程，实现基于协同管理平台的装备机群数据交互共享，将为隧道施工装备的信息化协同调度、施工组织管理提升、整体化安全控制和全生命期维护保养提供技术支撑。

4.2.2 高能复杂地质环境隧道TBM智能建造技术

TBM智能建造技术是山岭隧道未来的主流发展趋势，然而，在青藏高原复杂高能地质环境下，当前TBM施工过程中常常面临着“被卡”“被困”等风险。因此，研发适用于超长深埋隧道的TBM全断面掘进机及其施工技术具有广泛的应用前景。首先，基于超硬岩、高地应力、活动断裂带等高能复杂地质信息大数据构建TBM远程控制系统、监控量测系统和施工风险监控系统以及“地-隧-机-信-人”智能化协同管理控制系统，如图30所示；其次，需要建立超硬岩、高应力TBM刀具及其配置和高能地质、低温缺氧环境掘进参数优化理论，揭示超硬岩、高应力条件下TBM隧道掘进的荷载转换、应力释放与围岩响应的时空效应及破岩机理，研发适用于高原隧道超硬岩、高能地质、活动断裂带、低温缺氧环境等不同地质环境条件隧道施工的双模式/多模式TBM掘进装备及其配套设备。

在TBM施工过程中，隧道安全建设的关键是衬砌的有效保护，因此，还需要开发配套的单层吸能初期支护结构，大变形、活动断裂带蠕变高能隧道装配式衬砌结构，挤压混凝土衬砌等快速支护及施工技术体系；为了防止极端情况出现，需要研究高地应力、高水压、活动断裂带等复杂地质条件下，超长距离单面坡TBM隧道掘进施工岩爆、大变形、沉陷、涌突水、瓦斯等应急处理措施以及软岩大变形、破碎带环境下TBM卡机自变径、换刀等脱困技术。

4.2.3 隧道智能施工通风与综合化供氧技术

高原超长隧道施工普遍存在通风距离长、工作面多，施工通风系统复杂、供氧点多、随施工推进动态变化，通风污染物种类多、流动复杂，多风机联合工作、通风设备布置分散、风机工作相互影响等问题[82]。为解决上述技术难题，需建立基于超长距离、多作业面、多风机联合工作、施工动态变化的全施工期智能通风监控系统与装备，实时进行通风效果动态监测与精准评价，并结合系统的通风数值仿真分析，实现系统风机设备的智能控制。此外，基于高海拔、高地温对高原隧道超长距离施工通风的耦合影响特征的研究，单井多作业面联合施工通风技术、超长距离高风压大风量通风风管漏风率控制技术、风机变频调速技术等也将是这一领域的重要研究课题。

针对高原隧道供氧，还需进一步优化提升高原环境下变压吸附制氧工艺，掌握隧道掌子面空气质量及氧气实际体积分数，建立科学的施工阶段人员氧气需求标准，开展隧道供氧方案阶段化科学动态设计与综合供氧技术研制，并进一步推进新能源施工装备、高效空气净化系统等智能型施工通风供氧装备的研制，实现隧道施工的节能减排与绿色低碳。

4.3 隧道长期安全服役与应急保障技术

青藏高原地区极端力学环境对于长大隧道和深埋地下工程的长期安全服役与耐久性造成了巨大挑战。然而，当前国内外在极端力学环境下的地下工程保通理论研究与技术研发尚处于初始阶段。因此，未来一方面要加强极端力学行为过程和致灾强度的研究，系统研究超长深埋隧道隐蔽缺陷孕育与灾害演化机理，同时要开展极端力学环境长期支护理论研究，研发新型耐久性材料，并提出动态适应长期运营过程中结构形式变化的柔性、韧性衬砌及其工程养护方法。此外，研发多维检/监测技术和智能诊断系统，开展系统可靠的高水压、高地应力、高水温等灾害源多维立体感知及可融入施工工序的无人化与智能化的地质预报方法技术研究，研发灾情立体化侦测、灾变状态信息感知和链式灾害准确预测预警技术、绿色修复材料及快速智能化整治技术和装备等，都将有助于形成我国基础设施安全保障技术体系，全面提升基础设施长期服役性能品质，延长使用寿命。

列车在超长隧道及隧道群中行驶，火灾风险高，事故后果严重，外部救援难度大。同时，高原地区低压、低氧、低温环境及复杂艰险的外部环境，导致人员反应时间延长、运动耐力下降、疏散速度下降、必需安全疏散时间大幅增加。针对高原超长铁路隧道的防灾救援，未来应系统研究低压、低氧环境隧道列车燃烧特性，探明列车高速行驶对燃烧热释放特性及产烟量的影响，揭示铁路隧道列车燃烧关键参数随海拔及行车速度的变化规律，阐明列车停靠救援站过程中的火灾烟流的流动扩散机制，分析排烟土建工程与排烟风机能力、控烟设备布置对排烟效果的耦合影响效应。基于此，优化救援站疏散和排烟土建工程设计规模及关键设计参数，提出安全高效的排烟方案。

5 结语

随着我国“十四五”规划和“交通强国”“西部大开发”等国家重大战略的持续推进，以青藏高原为主的西部地区铁路、公路和水利等基础设施建设进入一个快速发展阶段，青藏高原山高谷深，不可避免将修建大量的隧道工程，这些隧道工程具有明显的超长、深埋的特点。然而，青藏高原复杂的气候环境和活跃地质构造，导致这些超长深埋隧道工程面临高地震烈度、高地应力、高渗压、高地热、通风供氧不足等诸多技术难题，严重威胁工程的安全建设与长期运营。

本文详细整理了青藏高原复杂环境特征、地质条件与地质构造及其强烈的内外动力耦合作用，总结了已建成和在建的青藏高原地区隧道工程出现的主要难题，详细分析了各个技术难题的成因和特征，分别从高原隧道典型灾害致灾机制与灾害主动防控技术研发两个方面系统探讨了最新科研进展与技术成果，提出了以机械化、智能化、信息化为引领的施工技术以及长期安全服役与应急保障技术，有助于更科学、高效地应对深埋长大隧道复杂灾害，为青藏高原超长深埋隧道安全建造与长期运营提供了技术支撑和理论参考。

目前，由于我国高海拔超长深埋隧道的建造技术尚处于起步发展阶段，缺乏完善成熟的工程经验和系统的技术体系。在相关基础理论、技术工艺、平台装备等方面仍有大量空白，在工程建造、灾害防治和运营维护等领域仍有诸多技术难题亟须解决。因此，未来需要进一步集合国内外隧道领域的优势创新力量，借助新一代智能化装备、数字化信息采集与先进通信技术、大数据算法、云/物计算方法、数字孪生、绿色建造技术等前沿科技创新成果，进一步突破制约青藏高原超长深埋隧道安全建造和长期服役的技术瓶颈。

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用
[1]

Zhu H, Yan J, Liang W. Challenges and development prospects of ultra-long and ultra-deep mountain tunnels. Engineering 2019;5(3):384‒92. . 10.1016/j.eng.2019.04.009
[2]

Wei Q, Zhong X, Zhao W, Zhang Y. Spatiotemporal characteristics of snow water resources in the Third Pole and the Arctic. J Glaciol Geocryol 2023;45(2):665‒75. Chinese.
[3]

Ibarra DE, Dai JE, Gao Y, Lang XH, Duan PZ, Gao ZJ, et al. High-elevation Qinghai‒Tibet Plateau before India‒Eurasia collision recorded by triple oxygen isotopes. Nat Geosci 2023;16(9):810‒5. . 10.1038/s41561-023-01243-x
[4]

Thompson LG, Yao T, Davis ME, Henderson KA, Mosley-Thompson E, Lin PN, et al. Tropical climate instability: the last glacial cycle from a Qinghai‒Xizang Ice Core. Science 1997;276(5320):1821‒5. . 10.1126/science.276.5320.1821
[5]

Li CJ, Fu BJ, Wang S, Stringer LC, Wang YP, Li ZD, et al. Drivers and impacts of changes in China’s drylands. Nat Rev Earth Environ 2021;2(12):858‒73. . 10.1038/s43017-021-00226-z
[6]

Huang LJ, Chen J, Yang K, Yang Y, Huang W, Zhang X, et al. The northern boundary of the Asian summer monsoon and division of westerlies and monsoon regimes over the Qinghai‒Tibet Plateau in present-day. Sci China Earth Sci 2023;66(4):882‒93. . 10.1007/s11430-022-1086-1
[7]

Chen H, Ju PJ, Zhu Q, Xu XL, Wu N, Gao YH, et al. Carbon and nitrogen cycling on the Qinghai‒Tibet Plateau. Nat Rev Earth Environ 2022;3(10):701‒16. . 10.1038/s43017-022-00344-2
[8]

Ding WN, Ree RH, Spicer RA, Xing YW. Ancient orogenic and monsoon-driven assembly of the world’s richest temperate alpine flora. Science 2020;369(6503):578‒81. . 10.1126/science.abb4484
[9]

Dong ZB, Hu GY, Qian GQ, Lu JF, Zhang ZC, Luo WY, et al. High-altitude aeolian research on the Qinghai‒Tibet Plateau. Rev Geophys 2017;55(4):864‒901. . 10.1002/2017rg000585
[10]

Shao Y, Wu X. Analysis of the change of atmospheric oxygen content with altitude and season in Hangzhou and Lhasa. Phys Eng 2020;1:109‒15. Chinese.
[11]

Zhang Y, Yu L, Zhu G. The effects of altitude on temperature, precipitation and climatic zone in the Qinghai‒Tibet Plateau. J Glaciol Geocryol 2019;41(3):505‒15. Chinese.
[12]

Wang Y, Zheng J, Zhang W, Li S, Liu X, Yang X, et al. Cenozoic uplift of the Tibetan Plateau: evidence from the tectonic‒sedimentary evolution of the western Qaidam Basin. Geosci Front 2012;3(2):175‒87. . 10.1016/j.gsf.2011.11.005
[13]

Zhu T. Effects of Eurasian plate motions on mantle convective velocity and horizontal shear stress fields at the base of the lithosphere beneath Mainland China. Earth Sci Front 2017;24(5):192‒206. Chinese.
[14]

Pan GT, Wang LQ, Li RS, Yuan SH, Ji WH, Yin FG, et al. Tectonic evolution of the Qinghai‒Tibet Plateau. J Asian Earth Sci 2012;53:3‒14. . 10.1016/j.jseaes.2011.12.018
[15]

Su T, Farnsworth A, Spicer RA, Huang J, Wu FX, Liu J, et al. No high Qinghai‒Tibet Plateau until the Neogene. Sci Adv 2019;5(3):eaav2189. . 10.1126/sciadv.aav2189
[16]

Royden LH, Burchfiel, BC, van der Hilst RD. The geological evolution of the Qinghai‒Tibet Plateau. Science 2008;321(5892):1054‒8. . 10.1126/science.1155371
[17]

Feng B, Hao M, Zhang Z, Zhang X, Zhu F, Zhu L, et al. Current tectonic stress field and seismic activity in northeastern Qinghai‒Tibet Plateau and its surrounding areas. J Geodesy Geodyn 2022;42(10):1067‒73. Tibet
[18]

Zhu L, Dai Y, Shi F, Shao H. Coulomb stress evolution and seismic hazards along the Qilian‒Haiyuan fault zone. Acta Seismol Sin 2022;44(02):223‒36. Chinese.
[19]

Peltzer G, Tapponnier P, Armijo R. Magnitude of late quaternary left-lateral displacements along the north edge of Xizang. Science 1989;246(4935):1285‒9. . 10.1126/science.246.4935.1285
[20]

Lin AM, Fu BH, Guo JM, Zeng QL, Dang GM, He WG, et al. Co-seismic strike-slip and rupture length produced by the 2001 Ms 8.1 Central Kunlun earthquake. Science 2002;296(5575):2015‒7. . 10.1126/science.1070879
[21]

Weng XF, Wu ZB, Xu T, Tang GB, Zhou Q. Advances in the crust-mantle structure revealed by geophysical explorations in the southeastern margin of the Qinghai‒Tibet Plateau. Adv Geophys 2023;38(2):612‒30. Chinese.
[22]

Huang Y, Pan Q, Yao L, Chen N. Characteristics of measured of stress and route selection strategy under high in-situ stress risk control along Lalin section of Sichuan‒Xizang railway. J Eng Geol 2021;29(2):375‒82. Chinese.
[23]

Ma J, Fu C, Zhang C, Bai Z. Plateau tectonic krast development characteristics and underground conduits indentification in the northern part of Kangding. Bull Geol Sci Tech 2022;41(1):288‒99. Chinese.
[24]

Ministry of Transport of the People’s Republic of China. JTG D70‒2004: Code for design of highway tunnel. Chinese standard. Beijing: China Communications Press; 2004. Chinese. . 10.1515/9781503619449-004
[25]

National Railway Administration of the People’s Republic of China. TB 10003‒2005: Code for design on tunnel of railway. Chinese standard. Beijing: China Railway Publishing House Co., Ltd.; 2005. Chinese.
[26]

British Tunnelling Society, Institution of Civil Engineers. Specification for tunnelling. Telford: Thomas Telford; 2000.
[27]

Liu X, Zhang C, Xiao H, Zhou H, Chi F. Deformation and failure characteristics of a deeply buried tunnel subjected to creep slip fault movement: based on the engineering conditions of Yunnan water intake project. Bull Eng Geol Environ 2022;81(8):322. . 10.1007/s10064-022-02799-5
[28]

Li JQ, Wang ZF, Wang YQ, Chang HT. Analysis and countermeasures of large deformation of deep-buried tunnel excavated in layered rock strata: a case study. Eng Fail Anal 2023;146:107057. . 10.1016/j.engfailanal.2023.107057
[29]

Yang Y, Zhang Z. Dynamic fracturing process of fissured rock under abrupt unloading condition: a numerical study. Eng Fract Mech 2020;231(8):107025. . 10.1016/j.engfracmech.2020.107025
[30]

Cheng QX, Lu AZ, Yin CL. Influence of unsteady temperature on the stress field of a deep buried circular lining tunnel. Comput Geotech 2021;132:104010. . 10.1016/j.compgeo.2021.104010
[31]

Luo Y, Gong HL, Qu DX, Li XP, Hu SH, Zhu YW, et al. Research on the escape mechanism and influencing factors of harmful gas induced by blasting excavation in deep rock tunnel. Environ Earth Sci 2022;81:437. . 10.1007/s12665-022-10567-7
[32]

Guo PY, Bu MH, Zhang P, Li QB, He CM. Review on catastrophe mechanism and disaster countermeasure of high geotemperature tunnel. Chin J Rock Mech Eng 2023;42(7):1561‒81. Chinese.
[33]

Zhao X, Li RH, Yuan Y, Yu HT, Zhao M, Huang JQ. Shaking table tests on fault-crossing tunnels and aseismic effect of grouting. Tunn Undergr Space Technol 2022;125:104511. . 10.1016/j.tust.2022.104511
[34]

He C, Geng P. Challenges and countermeasures of railway tunnel construction in macroseismic active fault zone. China Railw 2020;12:61‒8. Chinese.
[35]

Xu X. Active faults, associated earthquake disaster distribution and policy for disaster reduction. Tech Earth Disaster Prev 2006;1(1):7‒14. Chinese.
[36]

Cui G, Wang M, Li Y, Lin G. Model tests on damping shake technology of shock absorption layer of tunnels crossing stick‒slip faults. China J Geo Eng 2013;35(9):1753‒8. Chinese.
[37]

Jiang S, Li P, Lin Z. Design strategies of breaking resistance of tunnels crossing active faults zone. J Chongqing Jiaotong Univ Nat Sci 2008;27(6):1034‒6, 1041. Chinese.
[38]

Geng P, He C, Yan QX. The current situation and prospect of seismic analysis methods for tunnel structure. China Civil Engineering Journal 2013;S1:262‒268.
[39]

He C, Geng P, Yan Q. Advisable calculation heights of overburden soil for railway tunnel seismic computation in surrounding rock of class IV. Chin Civ Eng J 2013;46(5):144‒50. Chinese.
[40]

Geng P, He Y, He C, Yan Q. Advisable calculation heights of tunnel overlaying soil with earthquake coefficient method. J Chongqing Univ Nat Sci 2013;36(4):159‒64. Chinese.
[41]

Geng P, He Y, He C, Quan Q, Yan Q. Research on reasonable aseismic fortified length for tunnel through fracture zone. Chin J Rock Mech Eng 2014;33(2):358‒65. Chinese.
[42]

Geng P, Zhang J, He C, Yan Q. Basic theory of seismic deformation method in cross section of tunnel and its application. Chin J Rock Mech Eng 2013;32(S2):3478‒85. Chinese.
[43]

Feng X, Xiao Y, Feng G, Yao Z, Chen B, Yang C, et al. Study on the development process of rockbursts. Chin J Rock Mech Eng 2019;38(4):649‒73. Chinese.
[44]

Ortlepp WD, Stacey TR. Rockburst mechanisms in tunnels and shafts. Tunn Undergr Space Technol 1994;9(1):59‒56. . 10.1016/0886-7798(94)90010-8
[45]

Zhou J, Li XB, Mitri HS. Classification of rockburst in underground projects: comparison of ten supervised learning methods. J Comput Civ Eng 2016;30(5):04016003. . 10.1061/(asce)cp.1943-5487.0000553
[46]

Zhou J, Li XB, Mitri HS. Evaluation method of rockburst: state-of-the-art literature review. Tunn Undergr Space Technol 2018,81:632‒59. . 10.1016/j.tust.2018.08.029
[47]

Feng XT, Liu JP, Chen BR, Xiao YX, Feng GL, Zhang FP. Monitoring, warning, and control of rockburst in deep metal mines. Engineering 2017;3(4):538‒45. . 10.1016/j.eng.2017.04.013
[48]

Chen B, Feng X, Fu Q, Wang B, Zhu X, Li T, et al. Integration and high precision intelligence micro-seismic monitoring technology and its application in deep rock engineering. Rock Soil Mech 2020;41(7):272‒281. Chinese
[49]

Liu Y, Dai F. A review of experimental and theoretical research on the deformation and failure behavior of rocks subjected to cyclic loading J Rock Mech Geotech Eng 2021;13(5):1203‒30. . 10.1016/j.jrmge.2021.03.012
[50]

Wang JA, Park HD. Comprehensive prediction of rockburst based on analysis of strain energy in rocks. Tunn Undergr Space Technol 2001;16(1):49‒57. . 10.1016/s0886-7798(01)00030-x
[51]

Feng XT, Zhao J, Zhang XW, Kong R. A Novel True Triaxial Apparatus for Studying the Time-Dependent Behaviour of Hard Rocks Under High Stress. Rock Mech Rock Eng 2018;51: 2653‒2667. . 10.1007/s00603-018-1516-z
[52]

Zhang CQ, Feng XT, Zhou H, Qiu SL, Wu WP. Case histories of four extremely intense rockbursts in deep tunnels. Rock Mech Rock Eng 2012;45(3):275‒88. . 10.1007/s00603-011-0218-6
[53]

Cho SH, Ogata Y, Kaneko K. A method for estimating the strength properties of a granite rock subjected to dynamic loading. Int J Rock Mech Min Sci 2005;42(4):561‒8. . 10.1016/j.ijrmms.2005.01.004
[54]

Bagde MN, Petroš V. Fatigue properties of intact sandstone samples subjected to dynamic uniaxial cyclical loading. Int J Rock Mech Min Sci 2005;42(2):237‒50. . 10.1016/j.ijrmms.2004.08.008
[55]

Kang YS, Geng Z, Liu QS. Research progress on support technology and methods for soft rock with large deformation hazards in China. Rock Soil Mech 2022;43(8):2035‒59. Chinese.
[56]

Guo AP, He MC, Liu SY, Du ZF, Lyu Z, Tao ZG. Negative Poisson’s ratio cable compensation support for 32 m super-large-span highway tunnel: a case study. Undergr Space 2024;14:156‒75. . 10.1016/j.undsp.2023.07.001
[57]

Wang B, Li T, He C, Zhou Y. Analysis of failure properties and formatting mechanism of soft rock tunnel in meizoseismal areas. Chin J Rock Mech Eng 2012;31(5):928‒36. Chinese.
[58]

Chen Z, He C, Wu D, Dai C, Yang W, Xu G. Study of large deformation classification criterion for layered soft rock tunnels under high geostress. J Southwest Jiaotong Univ 2018;53(6):1237‒44. Chinese.
[59]

Jun S. Rock rheological mechanics and its advance in engineering applications. Chin J Rock Mech Eng 2007;26(6):1081‒106. Chinese.
[60]

Fan ZJ. Experimental study on weathering zone and shear creep properties of purple mudstone of Badong formation [dissertation]. Wuhan: China University of Geosciences; 2016.
[61]

Yang D, Chen W, Yang J, Li S. Experimental study of micro‒macro damage properties of rock salt during creep test by means of digital image correlation technique. Chin J Rock Mech Eng 2011;30(7):1363‒7. Chinese.
[62]

Song SG, Li SC, Li LP, Shi SS, Zhou ZQ, Liu ZH, et al. Model test study on vibration blasting of large cross-section tunnel with small clearance in horizontal stratified surrounding rock. Tunn Undergr Space Technol 2019;92:103013. . 10.1016/j.tust.2019.103013
[63]

Yang XJ, Ming W, Zhang WR, Zhu C, Mao YD, Wang X, et al. Support on deformation failure of layered soft rock tunnel under asymmetric stress. Rock Mech Rock Eng 2022;55(12):7587‒609. . 10.1007/s00603-022-03053-w
[64]

Sun ZY, Zhang DL, Hou YJ, Huangfu NQ, Li MY, Guo FL. Support countermeasures for large deformation in a deep tunnel in layered shale with high geostresses. Rock Mech Rock Eng 2023;56(10):4463‒84. . 10.1007/s00603-023-03297-0
[65]

Kong XY, Chen X, Tang CA, Sun ZR, Hu EH. Study on large deformation control technology and engineering application of tunnel with high ground stress and weak broken surrounding rock. Struct Eng Int 2022;32(3):298‒306. . 10.1080/10168664.2020.1770664
[66]

Sun M, Zhu Y, Li X, Zhu Z, He B. Experimental study of mechanical characteristics of tunnel support system in hard cataclastic rock with high geostress. Shock Vib 2020;2020: 8824881. . 10.1155/2020/8824881
[67]

Sui QR, He MC, He PF, Xia M, Tao ZG. State of the art review of the large deformation rock bolts. Undergr Space 2022;7(3):465‒82. . 10.1016/j.undsp.2021.11.001
[68]

He J, Yin M, Wei XY, Wu ZH. Optimization of pipe circuits in energy tunnels. Undergr Space 2023;13:166‒82. . 10.1016/j.undsp.2023.04.003
[69]

Wei M, He C. Back analysis of the initial geo-stress field of rock masses in high geo-temperature and high geo-stress. Energies 2020;13(2):363. . 10.3390/en13020363
[70]

Liu ZB, Wang HY, Li YP, Wang X, Selvadurai APS. Triaxial compressive strength, failure, and rockburst potential of granite under high-stress and ground-temperature coupled conditions. Rock Mech Rock Eng 2023;56(2):911‒32. . 10.1007/s00603-022-03066-5
[71]

Xu FQ, Shi Y, Song XZ, Li GS, Song ZH, Li S. The characteristics and laws of fracture damage in the long-term production process of high-temperature geothermal resources. Rock Mech Rock Eng 2023;56(1):275‒99. . 10.1007/s00603-022-03098-x
[72]

Luo MR, Yuan ZB, Fan LT, Tao LL, Zeng YH, Yuan YP, Zhou JM. Effects of longitudinal ventilation and GHEs on geothermal energy extraction and HRC in high geothermal tunnels. Renew. Energy 2024;232:121031. . 10.1016/j.renene.2024.121031
[73]

Tang ZC, Zhang QZ, Peng J. Effect of thermal treatment on the basic friction angle of rock joint. Rock Mech Rock Eng 2020;53(4):1973‒90. . 10.1007/s00603-019-02026-w
[74]

Ma Q, Guo R, Zhao Z, Lin Z, He K. Mechanical properties of concrete at high temperature—a review. Constr Build Mater 2015;93:371‒83. . 10.1016/j.conbuildmat.2015.05.131
[75]

Jin L, Hao H, Zhang R, Du X. Meso-scale simulations on dynamic splitting tensile behaviors of concrete at elevated temperatures. Explos Shock Waves 2020;40(5):54‒65. Chinese.
[76]

Guo H, Wang J, Yao Y. Entropy based model for the creep behavior of reactive powder concrete at high temperature. Constr Build Mater 2022;324:126705. . 10.1016/j.conbuildmat.2022.126705
[77]

Yan ZG, Zhang Y, Shen Y, Zhu HH, Lu Y. A multilayer thermo‒elastic damage model for the bending deflection of the tunnel lining segment exposed to high temperatures. Tunn Undergr Space Technol 2020;95:103142. . 10.1016/j.tust.2019.103142
[78]

Hao S, Fei R. Optimisation study on crack resistance of tunnel lining concrete under high ground temperature environment. Geotech Geol Eng 2022;40(8):3985‒4006. . 10.1007/s10706-022-02126-5
[79]

Wang M, Tang X, Wu Q, Tong J, Dong C. Temperature field variation rules of rock and support structure in high rock temperature tunnel. J China Railw Soc 2016;38(11):126‒31. Chinese.
[80]

Cui S, Liu P, Su J, Cui E, Guo C, Zhu B. Experimental study on mechanical and microstructural properties of cement-based paste for shotcrete use in high-temperature geothermal environment. Constr Build Mater 2018;174:603‒12. . 10.1016/j.conbuildmat.2018.04.106
[81]

Orosz K, Hedlund H, Cwirzen A. Effects of variable curing temperatures on autogenous deformation of blended cement concretes. Constr Build Mater 2017;149(15):474‒80. . 10.1016/j.conbuildmat.2017.05.143
[82]

Villagrán Zaccardi YA, Bertora A, Di Maio AA. Temperature and humidity influences on the on-site active marine corrosion of reinforced concrete elements. Mater Struct 2013;46(9):1527‒35. . 10.1617/s11527-012-9994-z
[83]

Tang Y, Xu G, Lian J, Su H, Qu C. Effect of temperature and humidity on the adhesion strength and damage mechanism of shotcrete-surrounded rock. Constr Build Mater 2016;124:1109‒19. . 10.1016/j.conbuildmat.2016.08.126
[84]

Luo MM, Chen J, Jakada H, Li N, Guo XL, Zhou H. Identifying and predicting karst water inrush in a deep tunnel, South China. Eng Geol 2022;305:106716. . 10.1016/j.enggeo.2022.106716
[85]

He YZ, Wang HX, Zhou J, Su HF, Luo L, Zhang B. Water inrush mechanism and treatment measures in Huali Highway Banyanzi Tunnel-a case study. Water 2023;15(3):551. . 10.3390/w15030551
[86]

Li SC, Gao CC, Zhou ZQ, Li LP, Wang MX, Yuan YC, et al. Analysis on the precursor information of water inrush in karst tunnels: a true triaxial model test study. Rock Mech Rock Eng 2019;52(2):373‒84. . 10.1007/s00603-018-1582-2
[87]

Li SC, Nie LC, Liu Bin. The Practice of Forward Prospecting of Adverse Geology Applied to Hard Rock TBM Tunnel Construction: The Case of the Songhua River Water Conveyance Project in the Middle of Jilin Province Engineering 2018;4(1):131‒137. . 10.1016/j.eng.2017.12.010
[88]

Wei C, Li SC, Zhang B, Song Y, Zhang Y, Wang X, et al. Experimental and numerical investigation on crack propagation and coalescence in rock-like specimens with fluid-infiltrated parallel flaws. Rock Mech Rock Eng 2023;56(3):1995‒2015. . 10.1007/s00603-022-03143-9
[89]

Liu TT, Peng XD, Dai QH, Xu SB. Role of the preferential flow at rock‒soil interface in the water leaking process in near-surface fissures filled with soils in the karst rock desertification area. Appl Water Sci 2022;12(9):208. . 10.1007/s13201-022-01730-3
[90]

Xu X, Jing HW, Zhao ZL, Yin Q, Li J, Li H. Physical model experiment research on evolution process of water inrush hazard in a deep-buried tunnel containing the filling fault. Environ Earth Sci 2022;81(20):488. . 10.1007/s12665-022-10608-1
[91]

Zhang QS, Jiang QC, Zhang X, Wang DM. Model test on development characteristics and displacement variation of water and mud inrush on tunnel in fault fracture zone. Nat Hazards 2019;99(1):467‒92. . 10.1007/s11069-019-03753-7
[92]

Liu W, Pang L, Wu Q, Liu S, Shen J. Research on the damage evolution of the confined water floor cracks in the deep stope based on the macro‒micro study. Rock Mech Rock Eng 2022;55(8):5029‒45. . 10.1007/s00603-022-02917-5
[93]

Yin YX, Wang YQ, Li XZ, Lai K, Xie YG. Investigation of the effect of a resistance grid on a tunnel ventilation physical distorted model. Tunn Undergr Space Technol 2021;109:103794. . 10.1016/j.tust.2020.103794
[94]

Khattri SK, Log T, Kraaijeveld A. A novel representation of the critical ventilation velocity for mitigating tunnel fires. Tunn Undergr Space Technol 2021;112:103853. . 10.1016/j.tust.2021.103853
[95]

Zhang ZQ, Tan YJ, Zhang H, Zhao Y, Zhu XY. Experimental and numerical study on the influence of wall roughness on the ventilation resistance coefficient in a tunnel under construction. Tunn Undergr Space Technol 2022;119:104198. . 10.1016/j.tust.2021.104198
[96]

Wang X, Wang MN, Chen J, Yan T, Bao YF, Chen JY, et al. Analysis of calculation of fresh-air demand for road tunnel ventilation design in China. Tunn Undergr Space Technol 2020;103:103469. . 10.1016/j.tust.2020.103469
[97]

Chang XK, Chai JR, Luo JP, Qin Y, Xu ZG, Cao J. Tunnel ventilation during construction and diffusion of hazardous gases studied by numerical simulations. Build Environ 2020;177:106902. . 10.1016/j.buildenv.2020.106902
[98]

Xie YL, Lv N, Wang XJ, Wu DJ, Wang SM. Thermal and fire characteristics of hydrogen jet flames in the tunnel at longitudinal ventilation strategies. Fuel 2021;306:121659. . 10.1016/j.fuel.2021.121659
[99]

Zeng Y, Yao W, Tian X, Fan L, Liu X. Calculation method for tunnel air duct leakage based on static pressure variation. China Railw Sci 2023;44(1):134‒41. Chinese.
[100]

Li Q, Yu L, Yan T, Liu X, Wang M. Study on construction ventilation duct leakage rate in high altitude tunnel. J China Railw Soc 2019;41(1):144‒8. Chinese.
[101]

Du B, Ye J, Zhu H, Sun L, Du Y. Intelligent monitoring system based on spatio‒temporal data for underground space infrastructure. Engineering 2022;25(6):194‒203. . 10.1016/j.eng.2022.07.016
[102]

He M, Ren S, Tao Z. Disaster prevention and control methods for deep buried tunnels. J Eng Geology 2022;30(6):1777‒97. Chinese.
[103]

Wang B, Wang Z, Guo X, Zhu A, Wang Z. Deformation control technology based on fast-prestressed anchor support in soft rock tunnel. China J Highw Transp 2021;34(3):171‒82. Chinese.
AI Summary AI Mindmap
PDF (21722KB)

16488

访问

0

被引

详细
导航
相关文章

AI思维导图

/

〈 〉