Resumen

Las irrupciones de agua en la excavación de túneles suponen un grave perjuicio para la seguridad de la construcción, causando pérdidas económicas y víctimas. La predicción de los peligros del agua antes de la excavación de un túnel se convierte en una tarea urgente para que los gobiernos o las empresas garanticen la seguridad. El método de resistividad tridimensional (3D) de corriente continua (DC) se utiliza ampliamente en la prospección de túneles debido a su bajo coste y a su respuesta altamente sensible a las estructuras portadoras de agua. Sin embargo, los diferentes tamaños del túnel distorsionan la distribución del campo potencial, lo que provoca una predicción inexacta de las estructuras acuíferas delante de los túneles. Algunos estudios han señalado que el efecto túnel debe considerarse en la interpretación cuantitativa de los datos. Sin embargo, en la literatura geofísica rara vez hay un modelo de predicción que considere el efecto túnel. Hemos desarrollado un algoritmo de modelo de predicción teniendo en cuenta el efecto túnel para la prospección en túneles. El algoritmo se demuestra que es factible utilizando un modelo analítico de losa. Mediante la simulación de un gran número de modelos con diferentes tamaños de túneles, proponemos una ecuación que considera el efecto túnel y puede predecir las estructuras acuíferas por delante del frente del túnel. Se utiliza el método de Monte Carlo para evaluar la calidad del modelo predicho mediante la simulación y comparación de 10.000 modelos aleatorios. Los resultados muestran que el método propuesto es preciso para predecir las estructuras portadoras de agua con pequeños errores.

• Materias:Dióxido de carbono Perforación de pozos de minas Yacimientos minerales Minería Minas y minería Geofluidos
• Subjects:Carbon dioxide Shaft sinking Mineral deposits Mining Mines and mining Geofluids
• Palabras claves:efectos del túnel, predicción del agua, modelo de predicción, sondeo del túnel, número de modelo, métodos monte carlo, algoritmo del modelo de predicción, estructura, diferente tamaño del túnel
• Keywords:tunnel effects, prediction of water, predicted model, probing of tunnel, number of model, monte carlo methods, predicted model algorithm, structure, different tunnel size, tunnel