Математика помогает создавать безопасные тоннели
AI Изображение создано с помощью ИИ и носит иллюстративный характер
Специалисты МФТИ разработали метод, позволяющий прогнозировать геологические риски при строительстве тоннелей. С помощью сеточно-характеристического подхода они смоделировали распространение сейсмических волн в породе. Результаты расчётов совпали с реальными данными, полученными в полевых условиях. Об этом рассказывает издание Naked Science.
Исследование опубликовано в журнале Mathematical Models and Computer Simulations при поддержке Российского научного фонда (грант №25-71-10027). При возведении тоннелей инженеры сталкиваются с разломами, водонасыщенными зонами и карстовыми пустотами, которые могут привести к обрушениям.
Для проверки модели использовали данные сейсмического зондирования: серию взрывов в забое и регистрацию отражённых волн. Проведено 24 взрыва с шагом 2 метра, начиная с глубины 50 метров. Анализ сигналов позволил выявить границу между гранитом и зоной разлома, что подтвердилось при проходке.
Моделирование включало три сценария: однородный гранит, тектонический разлом и водонасыщенный слой. Волновые поля показали различную картину — от симметричного распределения до выраженных отражений и искажений. Разностный анализ помог построить карты вероятности расположения подземных границ.
По словам Николая Хохлова из МФТИ, предложенный метод даёт результаты, сопоставимые с реальными измерениями. Технология перспективна для метро, подводных тоннелей и горных работ, а в будущем может быть встроена в автоматизированные системы управления проходческими комплексами.
