隧道激发极化法超前探测快速反演研究.pdf

第 34 卷 第 2 期 岩 土 工 程 学 报 Vol.34 No.2 2012 年 .2 月 Chinese Journal of Geotechnical Engineering Feb. 2012 隧道激发极化法超前探测快速反演研究 聂利超，李术才，刘 斌 *，李树忱，钟世航 山东大学岩土与结构工程研究中心，山东 济南 250061 摘 要突（涌）水地质灾害是制约隧道等地下工程建设的瓶颈问题之一，掌子面前方存在多个含水构造的情况普遍 存在，对隧道前方多个含水构造的超前探测是亟待解决的难题，基于激发极化法中极化率参数对水体响应敏感的特点， 将其引入到隧道前方含水体超前探测研究工作中，从正演理论、反演解释、物理模拟和现场应用等方面入手对激发极 化超前预报技术进行了较为深入的研究。首先，推导了隧道掌子面前方多个含水构造激发极化法超前探测的理论解公 式，采用等效电阻率法计算视极化率观测数据，为激发极化法超前探测快速反演奠定了基础。其次，基于隧道前方多 个含水构造的理论解，提出了利用两个阻尼系数控制步长和搜索方向的思路，解决了传统马奎特方法仅依靠一个阻尼 系数很难有效同时控制两个变化因素的矛盾；提出了一种改进的马奎特快速反演方法，同时对视电阻率和激发极化数 据进行反演，使之对初始模型参数依赖较小，收敛速度较快，精度较高，并对隧道前方存在多个含水构造模型进行了 较为成功的反演。最后，物理模型试验和现场实际应用表明，激发极化法超前探测快速反演方法是行之有效的，为解 决隧道多个含水构造超前探测这一难题提供了可行的途径。 关键词隧道工程；含水构造；超前探测；激发极化法；阻尼最小二乘法；快速反演；物理模型试验 中图分类号U452 文献标识码A 文章编号1000–4548201202–0222–08 作者简介聂利超1987– ，男，河南通许人，博士研究生，主要从事地球物理正反演与不良地质体超前预报方面的 研究。E-mail lichaonie。 Fast inversion for advanced detection using induced polarization in tunnel NIE Li-chao, LI Shu-cai, LIU Bin, LI Shu-chen, ZHONG Shi-hang Geotechnical and Structural Engineering Research Center, Shandong University, Jinan 250061, China Abstract Geological hazards such as water inrush have become one of the bottleneck problems for tunnel construction. It’s very common that there are many water-bearing structures in front of tunnel face. And advanced detection of many water-bearing structures is a hard problem to be solved. Chargeability as one parameter of induced polarization IP is sensitive to water. And IP is introduced into the advanced detection of water-bearing structures in tunnels. IP on the advanced detection is deeply studied from the aspects of forward theory, inversion interpretation, physical simulation and application. Firstly, a theoretical ula for detecting many water-bearing structures is derived. And apparently chargeability data are calculated using the equivalent resistivity , laying a solid foundation for fast inversion. Secondly, the traditional damping least squares inversion controls two changing factors using one damping factor, which causes a contradiction. And the idea that two damping factors are used to control step length and search direction is put forward. The improved damping least squares inversion with little dependence, fast convergence rate and high accuracy is put forward based on theoretical ula. Apparent resistivity and IP data are inversed at the same time. And many models for the water-bearing structures are inversed successfully. Finally, the physical model tests and engineering applications show that IP fast inversion is efficient in detecting water-bearing structures. And it provides a feasible approach to solving the problem of advanced detection of many water-bearing structures. Key words tunnel engineering; water-bearing structure; advanced detection; induced polarization; damping least squares inversion ; fast inversion; physical model test 0 引 言 近年来，地球物理勘探方法正不断地拓宽其应用 范围，已经不仅局限于地球资源的勘探，而以地下空 ─────── 基金项目国家自然科学基金重点项目（51139004） ；国家自然科学基 金国际合作与交流项目（50820135907） ；国家自然科学基金青年项目 41102183；山东省自然科学基金项目（ZR2011EEQ013） ；山东大学 自主创新基金项目（2010TS038，2010GN059） 收稿日期2011–01–20 *通讯作者 第 2 期 聂利超，等. 隧道激发极化法超前探测快速反演研究 223 间科学开发和利用为目的的地球物理勘察已经得到越 来越多的关注。随着中国基础建设和西部大开发进程 的加快， 高速铁路战略性新兴产业的快速发展， 交通、 矿山、水电等领域隧道工程越来越多。这些地下工程 所遇到的工程地质条件异常复杂， 施工中面临着突水、 突泥等诸多高风险地质灾害。突涌水灾害已经成为制 约隧道等地下工程建设的瓶颈问题，给施工安全带来 了重大灾难和无法估计的经济损失。作为突涌水等地 质灾害的源头，开展掌子面前方的含水构造超前探测 研究显得尤为迫切和重要[1-3]。 目前通用的超前地质预报方法除采用工程地质推 断之外，主要依据定量化程度高的地球物理技术。以 地球物理勘探方法为先导的超前地质预报成为最有效 的解决途径之一，常见的物探类超前地质预报方法有 TSP法、陆地声纳法、地质雷达法和瞬变电磁法等方 法。TSP法和陆地声纳法是隧道地震勘探方法，对水 体响应不明显。地质雷达法和瞬变电磁法对水体响应 敏感，可用来预报隧道掌子面前方的含水构造，但地 质雷达法的探测距离较近，而瞬变电磁法易受隧道内 金属构件的干扰造成误判。因此以目前的预报手段很 难快速准确探明隧道施工过程中掌子面前方的水体病 害。 激发极化法是以介质的极化率等电性差异为基础， 对水体的响应敏感，且受隧道空腔的影响微弱，因此 开展激发极化法超前预报的研究具有重要的工程意 义[4-7]。 激发极化法是一种常用的物探方法，Laurent等在 瑞士阿尔卑斯山利用激发极化法探测滑坡面[8]； Martinho等在实验室用激发极化法进行了土样中有机 物污染的研究，并得到了含有机物和不含有机物黏土 样的激发极化响应[9]；Nicolas等在考古领域研究了激 发极化法定量探测古代矿渣规模和质量，并在卡斯特 矿山得到成功应用[10]。。目前激发极化法研究主要集中 在地面探测，用于隧道等地下工程的研究较少。 将激发极化法应用到隧道超前探测工作中将面临 以下2个问题 ①首先， 隧道中开展激发极化方法研究 较少， 在隧道直流电阻率法超前探测中， 黄俊革等[11]、 刘斌等[12-13]分别利用阻尼最小二乘法，进行了一个含 水构造的超前探测研究，不能代表工程实际中存在多 个含水构造的情况，隧道掌子面前方多个含水构造超 前探测反演亟待研究，而作为反演基础的隧道前方多 个含水构造超前探测的响应函数有待提出和研究。② 目前，地面上激发极化法探测数据的二维三维反演技 术日益提高，阮百尧等[14]、Oldenburg等[15]、Li等[16]、 Weller等[17]、吴小平等[18]进行了激发极化法二维或三 维的反演研究，但三维反演需要巨大的计算机内存， 花费大量的计算时间，而隧道的施工特点要求数据解 释时间短，因此适合隧道等地下工程激发极化探测数 据快速解释方法有待研究和提出。这是激发极化法在 隧道超前探测中发展迫切需要解决的关键性难题。 针对以上问题，本文推导出了适合隧道超前探测 的一维层状地层极化率正演计算方法，对隧道前方多 个含水构造超前探测进行了正演研究；基于等效电阻 率法，采用改进的马奎特反演算法，对隧道前方多个 含水构造进行了极化率的反演研究；并开展了模型试 验和现场应用，对改进的马奎特算法进行了检验和评 价。 1 全空间多个含水构造激发极化正演 计算方法 1.1 全空间激发极化法超前探测工作方式 在不考虑隧道空腔的影响的全空间情况，全空间 超前探测可采用三极法，以A点为供电点，布置在隧 道掌子面，M，N为接收电极，以固定间距向掌子面后 方移动， 多个含水构造的数学计算模型可以简化为图1 所示， i h为第i种电性介质的厚度， i 为第i种电性介 质的电阻率，d为供电点距离第一层电性介质的距离。 图 1 全空间超前探测示意图 Fig. 1 Schematic diagram of advanced detection model in whole space 1.2 全空间激发极化法超前探测正演方法 以供电点A为坐标原点O，Z轴指向隧道开挖方 向，则稳恒电场满足如下方程[19] a divgrad UIr  。 1 对于超前探测的地电模型如图1所示， 具有轴对称 性，在柱坐标系中，有 20 0 1 Jr rJr rrr           。 2 采用分离变量法， 推导出多个含水构造超前探测， 不同位置的电位的表达式 0 0 , eeed 4π zzzi zzii I Ur zCABJr        ，3 式中， 当z位于与供电点同一电性介质中时， 取1 z C， 否则取0 z C。 考 虑 到 两 个 无 穷 远 边 界0zU ，和 0zU ，，得 1 0 n AB。由每一个电性介质 分解面上电位连续和电流密度法向分量连续条件，M， 224 岩 土 工 程 学 报 2012 年 N在0 MN rr的Z轴上， 则多个含水构造超前探测接 收电位（0z）的表达式 1 1 0 ee d 4π zz z I UzB       ， 4 式中， 221 1 21 e d T B T        ， 5 1 1 2 11 11 2 11 e e 2 i i nn h iiii ii h iiii T TT T TT in                         ， （）。 6 对式（4）采用数值积分，计算出不同接收位置的 电位，根据式（7）计算视电阻率。采用等效电阻率法 计算视极化率 s MN UU K I    ， 7 * ss s * s      ， 8 式中， * s 为等效电阻率， s 为视极化率。 1.3 全空间激发极化法超前探测正演算例 计算多个含水构造的视电阻率和视极化率，设模 型正常围岩电阻率为1000 （Ωm） ，含水构造电阻率 为10 （Ωm） ；正常围岩的极化率为0.001，含水构造 的极化率为0.1， 供电点距离含水构造的距离d为2 m， 电极间距MN为2 m。对于一个含水构造，第二层的厚 度为2 m，第一层和第三层厚度无穷大；对于两个含 水构造，第二、三和四层厚度为2 m，第一层和第五 层厚度无穷大。计算结果如图2所示。 图 2 多个含水构造超前探测正演结果 Fig. 2 Forward modeling results of advanced detection of many .water bearing structures 由图2可知， 一个含水构造和两个含水构造在视电 阻率和视极化率曲线上表现为尾部的差异，仅仅从视 电阻率和视极化率正演曲线，区分隧道前方含水构造 的情况比较困难，为此，适用于隧道超前探测的激发 极化反演算法亟待研究。 1.4 隧道空腔的干扰响应分析 为了研究隧道空腔对激发极化超前探测产生的干 扰影响，其解析解很难推导，借助有限元程序建立模 型进行计算。 模型参数仍采用1.3节中两个含水构造的 地电模型参数，隧道断面为12 m8 m，电阻率设定为 9 1.0 10 Ω m。其计算结果图3所示。将含隧道空腔 的视电阻率数据转换到全空间的数据，采用地面上去 除地形影响的比较法[11-12]，视电阻率和等效电阻率的 修正系数 12 kk，如图4所示。 图 3 隧道空腔对视电阻率的影响 Fig. 3 Influence of tunnel cavity on apparent polarizability 图 4 隧道空腔影响的修正系数 Fig. 4 Correction coefficient for tunnel cavity influence 视电阻率和等效电阻率的修正系数极其相近，有 12 kk。由等效电阻率计算极化率的公式 ** stst2s1s sts ** st2s kk k      ， 9 式中， * st 为含隧道空腔的等效电阻率， st 为含隧道 空腔的视电阻率， st 为含隧道空腔的视极化率， s 为 全空间的视极化率。 由以上可知，隧道空腔对视电阻率的影响较大， 表现在图4曲线的前端，而对视极化率的影响微乎其 微，可以忽略。 第 2 期 聂利超，等. 隧道激发极化法超前探测快速反演研究 225 2 隧道多个含水构造激发极化法超前 探测反演 2.1 改进的马奎特反演算法 地球物理学中的反演理论的目的是根据观测数据 求取相应的地球物理模型。当线性反演问题GAm， A的行数和列数均大于自身的秩时，称为混定问题， 解混定问题的解法通常称马奎特法， 又称最小二乘法。 其算法为 TT A AImAG 。 10 马奎特算法综合了梯度法和高斯–牛顿法，因而 它具有梯度法和高斯–牛顿法两者的特点。由于在对 角线元素上加了一个正数，从而极大地改善了系数 矩阵[ T A AI]相对于[ T A A]而言的求逆条件。因而 马奎特法的系数矩阵有较好的条件数，对地球物理资 料解释反演十分有利。在数据方程中出现奇异或病态 时，加后，往往可以稳定求解，阻尼最小二乘法在 过去一段时间里被广泛采用。 此算法的关键在于选取合适的，但是仅仅依靠 一个因子控制两个变化因素（步长和搜索方向） ， 往往就会出现矛盾，适当的步长使函数值减小，但搜 索方向却有可能未指向函数减小的方向；或者适当的 搜索方向指向了函数减小的方向，但步长却不合适， 从而导致目标函数收敛困难[20-21]。 为解决以上矛盾，笔者引进另一个因子来控制 步长，另外，采用等效电阻率法反演，为了提高反演 效率和反演精度，同时反演电阻率数据和等效电阻率 数据，改进后的马奎特算法如下 TT / A AImAG mm        ， 。 11 式中 A为视电阻率计算的偏导数矩阵；m为模型 参数的修正向量， 12 ,mmm ，包含视电阻率和 等效电阻率计算的模型参数的修正向量；G为模型 参数正演的视电阻率、等效电阻率观测数据与实测数 据的差向量，即 12 ,GGG ，包含视电阻率、等 效电阻率数据与实测数据的差向量，且一次反演迭代 同时得到视电阻率和等效电阻率反演的模型参数。 2.2 隧道含水构造激发极化超前探测反演 因隧道环境条件，测线布置方向垂直电性层面， 视电阻率和视极化率曲线上，未出现像地面探测可以 判断层数的特征。为此，层数这一参数必须在反演中 判定。假设在激发极化法探测范围内不同的电性层数 最多是7层，以7层电性层模型进行实测激发极化数据 的反演， 从反演结果中判断层数和不同电性层的参数。 则隧道多个含水构造激发极化法超前探测的流程如 下 （1） 首先， 利用隧道空间的修正系数将实测视电 阻率数据转换为全空间的视电阻率数据，利用等效电 阻率法将实测的视极化率数据转换为等效电阻率数 据。 （2）设置模型初始参数，即设置反演初值，由模 型参数进行正演计算，计算目标函数，即正演数据与 转换后的实测数据之差的平方和。 （3）如果（2）中计算的目标函数值小于预先给 定的精度值，则输出模型参数；如果目标函数值大于 预先给定的精度值，则求解模型参数校正向量。 （4） 用模型校正向量对模型参数进行校正， 将校 正后的模型作为初始模型，重复步骤（2）和（3） ，直 至目标函数值小于预先给定的精度值， 输出模型参数。 表1 为多个模型正演后的反演结果， 采用Intel （R） Core（TM）2 Duo 处理器反演耗时均小于 120 s。表中 第二层、四层和六层为含水构造，第一层、三层、五 层和七层为正常围岩， 第一层和七层厚度为无穷大 （表 1 中未列出） 。 从表1中，可以判断出，第一、二个模型为三层地 电模型（一个含水构造） ，第三、四个模型为五层地电 模型（两个含水构造） ，第五、六个模型为七层地电模 型 （三个含水构造） ， 同时反演得到了各含水构造的详 细参数，可对含水构造进行定量解释，对比可发现以 下规律 （1） 改进后的马奎特反演算法对初值的依赖性较 小，对于给定的初值，改进后的马奎特方法均能较好 的收敛，且反演耗时较短，收敛速度较快。 （2） 供电点距离第一个含水构造的距离d 以及围 岩的电阻率、极化率与真实的模型参数误差很小，与 真实模型参数一致。 （3） 含水构造的视电阻率、 极化率和各电性层的 厚度与真实的模型参数相近，误差较小，且各电性层 的厚度随着层数的增加误差有增大的趋势，但实际模 型含水构造的厚度与电阻率的比值和反演模型含水构 造的厚度与电阻率比值一致，反演结果反映了含水构 造的厚度与电阻率的组合值。 3 物理模型试验 3.1 模型试验设计 本模型选择几何因素比值G 为20，将配置好的试 验材料，分层压实，以便控制试验材料参数，在试验 材料填充区域开挖出隧道腔体、含水构造，其中隧道 腔体的尺寸为长5.0 m宽0.6 m高0.4 m；含水构造的 尺寸宽1.5 m厚0.2 m高1.5 m，两个含水构造完全相 同，命名为断层1和断层2。 226 岩 土 工 程 学 报 2012 年 表 1 不同模型的反演结果 Table 1 Inversion results of different models 厚度/m 模型 距离 /md 围岩电阻 率/m 围岩极 化率 含水构造 电阻率 /m 含水构 造极化 率 第二层第三层第四层 第五层第六层 反演初值 20 1500 0 1500 0 20 20 20 20 20 实际模型 2 1000 0.001 10 0.1 2 无穷大 模 型 一 反演模型 1.998 1000.041 0.001 11.322 0.0782.265 1621.2864.131 32.9955.833 反演初值 10 1500 0 1500 0 15 10 20 10 15 实际模型 2 1000 0.001 10 0.1 2 无穷大 模 型 二 反演模型 2 1000.019 0.001 10.27 0.0812.054 1143.9450.588 22.6040.75 反演初值 20 1500 0 1500 0 20 20 20 20 20 实际模型 2 1000 0.001 10 0.1 2 2 2 无穷大 模 型 三 反演模型 1.99 1000.183 0.001 15.195 0.0673.015 1.818 2.919 28.7640.254 反演初值 10 1500 0 1500 0 15 10 20 10 15 实际模型 2 1000 0.001 10 0.1 2 2 2 无穷大 模 型 四 反演模型 1.99 1000.2 0.001 15.518 0.0723.073 1.798 2.992 37.7390.3 反演初值 20 1500 0 1500 0 20 20 20 20 20 实际模型 2 1000 0.001 10 0.1 2 2 2 2 2 模 型 五 反演模型 1.987 1000.148 0.001 17.906 0.08 3.7 2.326 6.051 7.172 1.024 反演初值 10 1500 0 1500 0 15 10 20 10 15 实际模型 2 1000 0.001 10 0.1 2 2 2 2 2 模 型 六 反演模型 1.989 1000.118 0.001 17.0 0.1 3.492 2.257 5.09 3.772 1.633 表 2 物理模型试验反演结果 Table 2 Inversion results of physical model tests 厚度/m 模型 距离/md 围岩电阻 率/Ωm 围岩 极化率 含水构造 电阻率/Ωm 含水构造 极化率 第二层 第三层 第四层 实际模型 120.6 340 0.01 2 0.3 40.2 140.7 40.2 反演模型 11.961 340.007 0.01 4.871 0.281 9.727 12.712 6.545 3.2 模型试验数据分析 在隧道底板设置了一条测线，测线长度为3.5 m， 电极间距为0.2 m，如图5（c） ，采用定点源三极方式 进行超前探测。视电阻率和视极化率曲线如图6所示。 将以上数据经过简单圆滑滤波之后，转换成全空间的 图 5 多个含水构造超前探测模型试验 Fig. 5 Model tests on advanced detection of many water bearing .structures 探测数据， 反演结果如表2所示 （括号内为模型尺寸） 。 图 6 两个含水构造超前探测激发极化数据 Fig. 6 Induced polarization data of advanced detection of two water bearing structures 分析表2可知， 对激发极化法多个含水构造超前探 测实测数据反演效果较好，含水构造的厚度和电阻率 反演与模型参数值有些误差，但实际含水构造的厚度 与电阻率的比值，和反演含水构造的厚度与电阻率比 值一致。模型试验再次验证了改进的马奎特反演激发 第 2 期 聂利超，等. 隧道激发极化法超前探测快速反演研究 227 极化法超前探测是行之有效的。 4 工程应用 4.1 三峡翻坝高速公路鸡公岭隧道 （1）工程概况与地质分析 三峡翻坝高速公路位于湖北省宜昌市境内，是为 缓解三峡坝区、葛洲坝区水运压力而建的一条重要通 道。鸡公岭隧道进口位于艾家河右岸斜坡，隧道地处 构造侵蚀溶蚀低山丘陵地貌单元。隧址地表水和地 下水发育，其中地下岩溶水分布不均衡，局部水量较 大，具有承压性，施工中极易遭遇突水突泥灾害，开 展了激发极化法超前探测。 （2）探测数据分析 鸡公岭隧道左洞进口ZK19509处开展了激发极 化法超前地质预报，采用定点源三极法测量方式，视 电阻率和视极化率曲线如图7所示。 图 7 隧道超前探测激发极化数据 Fig. 7 Induced polarization data of advanced detection （3）探测效果评价 对激发极化数据进行反演，反演结果距离 d3.010 m，围岩电阻率390.011 Ω m，围岩极化 率 0.006，含水构造电阻率25.874 Ω m，含水构 造极化率0.032，第二层厚度2.572 m，第三层厚度 5.012 m，第四层厚度8.102 m。推断在 ZK19512 ZK19514 ，ZK19520 ZK19530 段落存在含水构 造。开挖结果显示 ZK19512ZK19515 段落存在两 条导水裂隙，在 ZK19520ZK19530 段落围岩富水 性较强，沿裂隙线状滴水与探测结果相符，见图8。 4.2 锦屏二级电站 ＃4 引水洞 （1）工程概况与地质分析 锦屏二级水电站位于四川省凉山彝族自治州境内 的雅砻江锦屏大河湾处雅砻江干流上，岩溶水文地质 问题成为引水线路区域主要的地质问题，在4 引水隧 洞相应段落具有发生涌水的风险，有必要开展含水构 造的超前探测工作。 图 8 开挖结果 Fig. 8 Excavation results （2）预报数据分析 在锦屏二级电站 ＃4引水洞ZK13694位置开展了 激发极化法超前探测，测线布置在隧道侧墙上，采用 定点源三极法测量方式，视电阻率和视极化率曲线如 图9所示。 图 9 隧道超前探测激发极化数据 Fig. 9 Induced polarization data of advanced detection in a tunnel 228 岩 土 工 程 学 报 2012 年 图 10 开挖结果 Fig. 10 Excavation results （3）探测效果评价 对激发极化数据进行反演，反演结果距离 d20.002 m，围岩电阻率600.002 Ω m，围岩极化 率 0.03，含水构造电阻率27.165 Ω m，含水构造 极化率0.42， 第二层厚度2.499 m， 第三层厚度0.271 m，第四层厚度0.217 m。推断在 K13674K13671 存在含水构造，开挖结果显示，在 K13673K13670 范围存在多处出水点，与探测结果相符，见图10。 5 结 论 （1） 从拉普拉斯方程出发， 推导了全空间下隧道 掌子面前方多个含水构造激发极化法超前探测的理论 解公式，采用等效电阻率法进行激发极化正演，结果 表明隧道空腔的存在对激发极化法视极化率的影响可 以忽略不计，仅从视极化率的正演曲线上解释判断隧 道前方的含水构造情况是较为困难的。 （2） 基于隧道前方多个含水构造的理论解， 采用 两个阻尼系数控制步长和搜索方向，提出了一种改进 的马奎特快速反演方法，同时对视电阻率和激发极化 数据进行反演，可以定量的解释含水构造的位置和规 模；数值反演结果表明，该方法对初始模型参数的依 赖性较小，收敛速度较快，反演精度较高。 （3） 模型试验和现场应用表明， 探测结果较为符 合模型和现场实际情况，隧道含水构造激发极化法超 前探测快速反演方法是行之有效的，具有重要的工程 意义。 参考文献 [1] 李术才, 李树忱, 张庆松, 等. 岩溶裂隙水与不良地质情况 超前预报研究[J]. 岩石力学与工程学报, 2007, 262 217 –225. LI Shu-cai, LI Shu-chen, ZHANG Qing-song, et al. Forecast of karst-fractured groundwater and defective geological conditions[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2007, 262 217–225. in Chinese [2] 李术才, 薛翊国, 张庆松, 等. 高风险岩溶地区隧道施工地 质灾害综合预报预警关键技术研究[J]. 岩石力学与工程学 报, 2008, 277 1297–1307. LI Shu-cai, XUE Yi-guo, ZHANG Qing-song, et al. Key technology study on comprehensive prediction and early-warning of geological hazards during tunnel construction in high-risk karst areas[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2008, 277 1297–1307. in Chinese [3] 王梦恕. 对岩溶地区隧道施工水文地质超前预报的意见[J]. 铁道勘查, 20041 7–9. WANG Meng-shu. Hydrologic and geological forecast of tunnel construction in the karst district[J]. Railroad Survey, 20041 7–9. in Chinese [4] 李永鸿, 徐光黎, 杨银湖, 等. 地震反射波法技术及其在隧 道超前地质预报中的应用研究[J]. 岩土工程学报, 2005, 2710 1180–1184. LI Yong-hong, XU Guang-li, YANG Yin-hu, et al. Application of earthquake refracted wave to geologyical prediction for tunneling[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2005, 2710 1180– 1184. in Chinese [5] 常 旭, 刘伊克, 桂志先. 反射地震零偏移距逆时偏移方 法用于隧道超前预报[J]. 地球物理学报, 2006, 495 1482 –1488. CHANG X, LIU Y K, GUI Z X. Zero offset reverse time migration for prediction ahead of tunnel face[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2006, 495 1482 – 1488. in Chinese [6] 薛国强, 李 貅. 瞬变电磁隧道超前预报成像技术[J]. 地 球物理学报, 2008, 513 894–900. XUE G Q, LI X. The technology of TEM tunnel prediction imaging[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2008, 513 894–900. in Chinese [7] 李天斌, 孟陆波, 朱 劲, 等. 隧道超前地质预报综合分析 方法[J]. 岩石力学与工程学报, 2009, 2812 2429–2436. LI Tian-bin, MENG Lu-bo, ZHU Jin, et al. Comprehensive analysis for advanced forecast of geology in tunnels[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2009, 2812 2429–2436. in Chinese [8] LAURENT Marescot, REGIS Monnet, DOMINIQUE Chapellier. Resistivity and induced polarization surveys for slope instability studies in the Swiss Alps[J]. Engineering Geology, 2008, 982 18–28. 第 2 期 聂利超，等. 隧道激发极化法超前探测快速反演研究 229 [9] MARTINHO E, ALMEIDA F, MATIAS M J Senos. An experimental study of organic pollutant effects on time domain induced polarization measurements[J]. Journal of Applied Geophysics, 2007, 601 27–40. [10] FLORSCH Nicolas, LLUBES M, TEREYGEOL F, et al. Quantification of slag heap