2411-3336 2541-9404 Записки Горного института Journal of Mining Institute Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины ΙΙ Empress Catherine II Saint Petersburg Mining University pmi-8915 https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/8915 Современные проблемы геомеханики и геотехнологии Modern problems of geomechanics and geotechnology Forecasting technique of tunnel exploitation stability of St. Petersburg underground Методика прогноза устойчивости эксплуатируемых тоннелей Петербургского метрополитена Protosenya A. G. Протосеня А. Г. Protosenya A. G. pmi@spmi.ru Санкт-Петербургский государственный горный институт имени Г. В. Плеханова (Россия) G.V. Plekhanov Saint Petersburg Mining University (Russia) Kozin E. G. Козин Е. Г. Kozin E. G. pmi@spmi.ru ГУП "Петербургский метрополитен" (Россия) St. Petersburg Metropoliten (Russia) 09 09 2004 2004 156 20 23 24 06 2003 22 07 2003 09 09 2004 © 2004 А. Г. Протосеня, Е. Г. Козин © 2004 A. G. Protosenya, E. G. Kozin 2004 А. Г. Протосеня, Е. Г. Козин A. G. Protosenya, E. G. Kozin Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0) https://pmi.spmi.ru/pmi/article/view/8915

Приведены натурные данные деформирования перегонных тоннелей Петербургского метрополитена. Выявлен волновой характер их деформирования во времени в форме подъемов и опусканий. На участках трасс с нарушением грунтовой среды и тектоническими разломами установлены пориодические подъемы и опускания тоннелей по их трассе. Предложена методика прогноза устойчивости тоннелей, основанная на скорости их перемещения.

In-situ measurements of tunnels deformation for Saint-Petersburg subway are given. Time dependable wave character of tunnels deformation in the form of rising and lowering was discovered. It was established that periodical rising and lowering of tunnels occur along the track section with disrupted rock mass and tectonic fissure. It was suggested that tunnel stability prediction technique is based on rate of it displacement.