深部隧道围岩分级——传统体系演进与极端环境挑战的应对OA

针对深部热水力极端环境条件下隧道围岩分级面临的难题,本文在阐明隧道围岩分级技术发展历程的基础上,对比分析了BQ(basic quality)、RMR(rock mass rating)和Q-system分级方法的局限性与围岩智能分级的适用条件,剖析了深部热水力环境对围岩质量的劣化作用,探讨了深部热水力极端环境下的围岩分级框架。研究表明,传统围岩分级方法在深部热水力环境下的指标及其评分不合理;现有数据驱动的围岩智能分级模型因缺乏关键地质与物理力学机制的约束,在极端工况下的预测性、泛化性和可解释性仍显不足。为此,初步构建了考虑热水力极端环境的深部围岩分级框架,确立了包含岩体组成、岩体赋存环境和开挖扰动因素的深部围岩质量评价逻辑。未来深部围岩分级研究需探索机理驱动与智能算法的协同作用,为未来融合多模态地质大模型与智能体,构建具备自主感知、持续学习与动态协同决策能力的隧道智能建造体系提供参考。