为了应对突发火灾,减少火灾带来的损失,有必要探明高温下密封垫的性能变化趋势以及高温后密封垫的力学性能和密封性能。对接缝防水密封垫材料及断面构型的选用现状调研分析;考虑高温作用对现有密封垫材料性能的影响,设计开展多工况的材料热氧老化试验。研究发现工程界倾向于采用三元乙丙(EPDM)材质的谢斯菲尔德型密封垫,孔型多为圆形双排孔;在不同温度工况下老化后,中、低硬度(40 HA、60 HA)的EPDM材料材性整体呈下降趋势,而高硬度(80 HA)的EPDM材料存在拉伸强度先提升后下降的规律;高温老化后的EPDM材料会产生较大的材性损失,会在材料层面影响管片接缝密封垫的密封性能,降低接缝长期防水可靠性。研究成果对于科学评价盾构隧道接缝密封垫服役性能演化规律具有指导意义。

依托广州地铁7号线2期工程洪圣沙-裕丰围区间隧道工程,采用粒子群算法优化随机森林方法(particle swarm optimization-random forest algorithm,PSO-RF)建立双模盾构土压掘进模式下密封舱压力预测模型。通过对盾构掘进参数进行相关性分析,筛选出对密封舱压力影响较大的掘进参数,包括螺机转速、螺机扭矩、刀盘转速、推进速度、贯入度、刀盘扭矩、总推力,将筛选出的掘进参数作为预测模型输入参数,密封舱压力作为模型的输出参数,对密封舱压力进行预测。结果表明采用PSO-RF预测模型能够有效预测双模盾构密封舱压力;相比于传统神经网络预测模型,PSO-RF模型预测精度更高,平均绝对误差均在10%以内,预测值和实际值的拟合优度R2为0.9014,在预测精度及模型的泛化能力上明显优于BP神经网络。