Modelo de rendimiento de microtuneladoras (MTBM)

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.3989/id55211

Palabras clave:

microtuneladora, modelo de rendimiento, disco cortador, field penetration index (FPI), excavación de túneles

Resumen


Desde las últimas décadas del siglo XX se han propuesto diversas fórmulas para estimar el rendimiento de la excavación de túneles mediante el uso de discos cortadores, empleados principalmente en tuneladoras, Tunnelling Boring Machines (TBM). Sin embargo, no se ha verificado su validez en microtuneladoras, Micro Tunnelling Boring Machines (MTBM), de menor diámetro de excavación, entre 1.000 y 2.500 mm y de útiles de corte más pequeños, donde parámetros como el espaciamiento entre juntas pueden tener una influencia distinta. Este artículo analiza esos modelos propuestos para TBM y, tras observar su escasa correlación con los datos obtenidos en 15 tramos de microtúneles, desarrolla un modelo ajustado a los parámetros geomecánicos disponibles en este tipo de obras. Además, se presenta un método para el cálculo del número de horas totales necesarias para la realización de microtúneles, incluyendo todas las tareas del ciclo de excavación, la instalación y la retirada.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

(1) Rostami, J., Ozdemir, L., Nilson, B. (1996, 1 de mayo). Comparison between CSM and NTH hard rock TBM performance prediction models. En Proceedings of Annual Technical Meeting of the Institute of Shaft Drilling Technology (p. 1-11). Las Vegas.

(2) Gallo Laya, J., Pérez-Acebo, H., García-Bragado, D. (2016). Excavación, sostenimiento y técnicas de corrección de túneles, obras subterráneas y labores mineras, p 99-136, Bilbao: Universidad del País Vasco UPV/EHU.

(3) Hassanpour, J., Rostami, J., Khamehchiyan, M., Bruland, A. (2009). Developing new equations for TBM performance prediction in carbonate-argillaceous rocks: a case history of Nowsood water conveyance tunnel. Geomechanics and Geoengineering: An International Journal, 4(4): 287-297. https://doi.org/10.1080/17486020903174303

(4) Barton, N. (2000). TBM Tunnelling in Jointed and Faulted Rock, Rotterdam: Balkema.

(5) Bieniawski, Z. T., Celeda, B., Galera, J. M. (2007). Predicting TBM excavability. Tunnels and Tunnelling International (September): 32-35.

(6) Barton, N. (1999). TBM performance estimation in rock using QTBM. Tunnels and Tunnelling International (September): 30-34.

(7) Yagiz, S. (2006, 6 de septiembre). A model for the prediction of tunnel boring machine performance. En Proceedings of 10th IAEG Congress, paper number 383. Nottingham, UK.

(8) Bruland, A. (1998). Prediction model for performance and costs. En Norwegian TBM Tunnelling, Publication 11 (pp. 29-34). Oslo: Norwegian Tunnelling Society, NFF.

(9) Roxborough, F. F., Phillips, H. R. (1975). Rock excavation by disc cutter. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences and Geomechanics Abstracts, 12(12): 361-366. https://doi.org/10.1016/0148-9062(75)90547-1

(10) Okubo, S., Fukui, K., Chen, W. (2003). Expert system for applicability of tunnel boring machines in Japan. Rock Mechanics and Rock Engineering, 36(4): 305-322. https://doi.org/10.1007/s00603-002-0049-6

(11) Leitner, W., Schneider, E. (2003). Penetration prediction models for hard rock tunnel boring machines. Felsbau, 21(6): 8-13.

(12) Farrokh, E., Rostami, J., Laughton, C. (2012). Study of various models for estimation of penetration rate of hard rock TBMs. Tunnelling and Underground Space Technology, 30: 110-123. https://doi.org/10.1016/j.tust.2012.02.012

(13) Stein, D. (2005). Trenchless technology for installation of cables and pipelines, Bochum, Germany: Stein & Partner.

(14) Gesellschaft zur Forderung der Abwassertechnik e.V. (1996). Standard and Rules ATV A125E: Pipe Driving (1996) Standard ATV-A 125 E Pipe Driving. Henaf, Germany.

(15) Hegab, M. Y., Smith, G. R. (2007). Delay time analysis in microtunneling projects. Journal of Construction Engineering and Management, 133(2): 191-195. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2007)133:2(191)

(16) Hamilton, W. H., Dollinger, G. L. (1979, 18 de junio). Optimizing tunnel boring machine and cutter design for greater boreability. En Rapid Excavation and Tunneling Conference, 1, 280-296. Atlanta: Society of Mining Engineers of the American Institute of Mining, Metallurgical and Petroleum Engineers.

(17) Nelson, P., Ingraffea, A., O'Rourke, T. (1985). TBM performance prediction using rock fracture parameters. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences and Geomechanics Abstracts, 22(3): 189-192. https://doi.org/10.1016/0148-9062(85)93234-6

(18) Fatemi, S. A., Ahmadi, M., Rostami, J. (2016). Evaluation of TBM performance prediction models and sensitivity analysis of input parameters. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 1-13.

(19) Graham, P. C. (1976). Rock exploration for machine manufacturers. En: Bieniawski, Z. T. (Ed.), Exploration for Rock Engineering (pp. 173-180). Johannesburg: Balkema.

(20) Farmer, I. W., Glossop, N. H. (1980). Mechanics of disc cutter penetration. Tunnels and Tunnelling, 12(6): 22-25.

(21) Cassinelli, F., Cina, S., Innaurato, N. (1982, 7 de junio). Power consumption and metal wear in tunnel-boring machines: analysis of tunnel-boring operation in hard rock. En: Tunneling 82, 3rd International Symposium (pp. 73-81). London: IMM.

(22) Innaurato, N., Mancini, A., Rondena, E., Zaninetti, A. (1991, 16 de septiembre). Forecasting and effective TBM performances in a rapid excavation of a tunnel in Italy. En 7th International Congress ISRM (pp. 1009-1014). Aachen.

(23) Rostami, J. (1997). Development of a force estimation model for rock fragmentation with disc cutters through theoretical modeling and physical measurement of crushed zone pressure (PhD thesis). Golden: Colorado School of Mines.

(24) Yagiz, S. (2008). Utilizing rock mass properties for predicting TBM performance in hard rock condition. Tunnelling and Underground Space Technology, 23(3): 326-339. https://doi.org/10.1016/j.tust.2007.04.011

(25) Gong, Q., Zhao, J. (2009). Development of a rock mass characteristics model for TBM penetration rate prediction. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 46(1): 8-18. https://doi.org/10.1016/j.ijrmms.2008.03.003

(26) Khademi Hamidi, J., Shahriar, K., Rezai, B., Rostami, J. (2010). Performance prediction of hard rock TBM using Rock Mass Rating (RMR) system. Tunnelling and Underground Space Technology, 25(4): 333-345. https://doi.org/10.1016/j.tust.2010.01.008

(27) Hassanpour, J., Rostami, J., Zhao, J. (2011). A new hard rock TBM performance prediction model for project planning. Tunnelling and Underground Space Technology, 26(5): 595-603 https://doi.org/10.1016/j.tust.2011.04.004

Publicado

2017-06-30

Cómo citar

Gallo, J., & Pérez-Acebo, H. (2017). Modelo de rendimiento de microtuneladoras (MTBM). Informes De La Construcción, 69(546), e203. https://doi.org/10.3989/id55211

Número

Sección

Artículos