随着我国交通事业的发展,越来越多的隧道工程将穿过瓦斯地质区域,导致隧道施工会面临着巨大的安全隐患。瓦斯安全事故是隧道施工过程中遇到的重大灾害之一,严重威胁着施工人员生命健康和财产安全。钻爆法施工隧道在工作面开挖后,瓦斯将会迅速涌出,隧道通风条件下瓦斯的分布及浓度大小是影响隧道瓦斯灾害风险的关键因素。分析隧道内瓦斯扩散运移规律、瓦斯分布特点和对瓦斯浓度进行预测是研究隧道瓦斯浓度的关键一步。如何根据隧道瓦斯浓度对瓦斯隧道施工风险进行预警是保证瓦斯隧道安全施工的重要组成。本文依托新成昆铁路里克隧道项目开展研究。在广泛整理前人研究内容和成果的基础上,详细调查研究工程施工条件并现场采集了大量瓦斯浓度数据。采用理论分析、数值模拟和非线性分析相结合的方法分析隧道瓦斯浓度数据特征、瓦斯扩散运移规律、瓦斯时空分布特点,在此基础上展开瓦斯浓度预测和隧道施工过程中瓦斯风险预警的研究。论文主要研究成果如下:(1)以新成昆铁路里克隧道现场采集的瓦斯浓度数据为基础,进行了瓦斯浓度数据特征分析。确定了隧道拱顶和底板部位瓦斯浓度较大,得出瓦斯浓度变化总趋势是下降的,但是会出现阶段性上升和局部峰值。从引起瓦斯浓度变化影响因素的角度分析,确定了造成瓦斯浓度值超限的最直接原因和最重要原因分别是自然因素和人为因素。(2)结合瓦斯隧道通风技术和流体力学知识从微观上对隧道内瓦斯扩散运移规律进行了分析。对瓦斯隧道通风方式和需风量计算进行了概括分析,研究了隧道内风流运动特。确定了瓦斯在隧道内扩散运移的过程主要分为四种形式,在重点研究通风引起的瓦斯运移和瓦斯湍流扩散的基础上,推导并建立了瓦斯在隧道内的扩散运移方程,证明了隧道内瓦斯的扩散运移具有时空相关性。(3)利用数值模拟方法对隧道瓦斯时空分布特点进行研究。基于Fluent模拟软件,建立了通风条件下瓦斯隧道开挖后的数值计算分析模型。在隧道上台阶开挖后的掌子面上设置瓦斯涌出点源,研究了瓦斯涌出量分别为常规和非常规两种情况下的瓦斯浓度空间分布和随时间变化特点,并从宏观上反映了隧道内瓦斯扩散运移规律。结合数值模拟结果和现场瓦斯浓度数据对瓦斯自动监测和人工检测布点位置进行了优化设计。(4)利用人工神经网络对隧道内瓦斯浓度进行动态预测。对隧道开挖后瓦斯浓度动态预测问题进行分析,证明了从瓦斯浓度序列数据进行瓦斯浓度动态智能预测的必要性。采用Elman神经网络分别对隧道2个开挖面中的拱顶和右侧拱腰位置较大水平的瓦斯浓度进行动态预测,将预测数据与真实数据对比可以发现,除个别预测值存在误差偏大的问题外,其它预测值均较接近真实值。得出基于Elman神经网络的隧道瓦斯浓度动态智能预测方法准确度较高,可以成功应用于瓦斯隧道掌子面开挖后瓦斯浓度动态预测。(5)利用风险预警理论、现场瓦斯数据和瓦斯浓度预测值,建立了基于监测数据的瓦斯浓度风险预警模型和基于瓦斯浓度的隧道施工风险预警模型,并应用于实际工程之中。基于瓦斯浓度监测数据和瓦斯浓度预测值,给出了 5个瓦斯浓度变化指标的计算方法和等级划分方法,并结合瓦斯浓度等级确定了综合预警等级的判定方法。利用主成分分析方法将瓦斯隧道施工的影响因素进行提取和分析并确定了 12个预警指标,根据预警指标及指标间的层级关系建立瓦斯隧道施工风险预警贝叶斯网络结构。结合模糊集理论,利用专家的评价语言,求得隧道施工风险预警值为67.6%。通过贝叶斯反向推理,确定了瓦斯隧道施工风险的最可能致灾链。