随着交通基础设施建设、深部资源开采和水资源开发不断发展，需要建设大量深埋长大隧(巷)道。TBM（全断面隧道掘进机）工法因其工期、造价和技术优势，成为深埋长大隧道和超千米深部大型矿井岩石巷道掘进的最佳选择。但由于对围岩与TBM相互作用机理的认识不够清晰，对TBM掘进过程中的围岩挤压大变形、断层破碎带垮塌失稳、卡机、岩爆和突涌水等工程灾害的致灾机理学习不够深入，高效破岩理论与工程灾害控制不足可靠的科学理论支撑，TBM安全高效掘进与智能控制是亟待解决的重大科学技术难题。 中国科学院武汉岩土力学学习所地下工程课题组通过对深部复合地层TBM安全高效破岩、灾害预测控制、岩机状态信息实时感知等深入学习，取得TBM安全高效掘进与智能控制技术方面的系统成果： （1）基于高围压、软硬岩全尺寸CCS滚刀贯入和线性切割试验及数值实验，揭示了破岩过程裂隙网络扩展演化规律、破坏模式和围压对滚刀法向力、滚动力及破岩效率的影响规律；基于滚刀-刮刀联合破岩过程模拟，揭示了复合地层TBM破岩机理，并提出了复合地层TBM掘进的适应性设计准则和掘进参数设计。建立了典型TBM工程的掘进数据库，基于此建立了TBM掘进性能预测模型和岩体可掘性评价理论。 （2）揭示了TBM掘进高应力软弱围岩损伤扩容-破裂碎胀挤压大变形机理，建立了描述破裂碎胀挤压大变形过程的本构模型和裂隙扩展准则；揭示了围岩与护盾作用的摩擦-接触机制及卡机灾害孕育发生机理，建立了卡机状态判别准则；提出了基于有限元-离散元耦合方法（FDEM）和数值流形方法（NMM）的挤压大变形及卡机灾害分析预测方法。 （3）提出了TBM穿越复杂地质条件下软岩挤压大变形、断层破碎带坍塌失稳、突涌水和岩爆灾害风险等级划分方法。针对不同灾害类型和风险等级，提出了以超前加固、TBM扩挖、掘进参数调整和分步联合支护为核心的成套防控、脱困技术。 （4）建立了TBM掘进过程岩-机作用信息（包括刀具受力、刀具磨损、刀盘振动、围岩与护盾作用信息）实时监测系统，实现了TBM岩-机作用无人值守自动监测、数据共享和远程控制。对采集的岩-机相互作用多源信息进行数据挖掘和智能研究，建立了岩体力学参数与TBM机械电液参数间的融合互馈机制及其映射关系，为不同地质条件下TBM掘进过程信息化施工、优化决策与智能控制的提供支撑条件。 学习工作得到国家“973”计划项目“深部复合地层TBM与围压的相互作用机理及安全控制”（2014CB046900）、“TBM安全高效掘进全过程信息化智能控制与支撑软件基础学习”（2015CB058100）及国家自然科学基金项目（41130742，41602326）等资助。成果发表在该领域主流期刊Rock Mechanics and Rock Engineering、Tunneling and Underground Space Technology 和岩石力学与工程学报等，申请多项发明专利，对TBM设备选型、设计制造和掘进施工具有重要指导意义。学习成果应用于LXB引水隧洞、吉林引松工程、山西中部引黄工程、引汉济渭秦岭隧道、兰州市水源地引水工程、新疆ABH引水工程等国内跨流域调水工程和大瑞铁路高黎贡山TBM隧道，取得显著社会经济效益。 论文链接：1 2 3 4
