Generella orsaker
Det finns en generell uppfattning om att prognoser och karteringar normalt stämmer rela-tivt väl överens. Data från detta arbete visar dock att detta påstående endast är korrekt med följande förbehåll:
Prognoser och karteringar stämmer väl överens i de fall prognosunderlaget är bra, men sämre i de fall prognosunderlaget inte är så bra.
Detta gäller såväl NGI:s prognoser som de ordinarie, även om NGI:s stämmer bättre. Om den generella uppfattningen hade varit korrekt, skulle det ha pekat på att problemen med osä-kerheter skulle ha varit förhållandevis begränsat. Detta stöds inte av data.
Då data endast omfattat ett enda projekt, om än flera tunnlar och tunneldelar, är det svårt att uttala sig om hur stora osäkerheterna normalt brukar vara i tunnelprojekt. Detta innebär också att det kan vara vanskligt att avgöra hur allmängiltiga de detaljorsaker som redovisas nedan kan vara. Ökad kunskap om detta kan erhållas genom mätning.
Detaljorsaker
Det kan finnas skäl att tro att projektörer och kartörer oftare lägger sina bedömningar på den säkra sidan än det motsatta. Då det gäller projektörerna kan det motiveras av att det är fördelaktigt för projekten att berget är bättre än planerat än att det är sämre. Detta reducerar riskerna för att projekten ska hamna i tidsnöd eller drabbas av kostnadsöverdrag. Då det gäl-ler kartörerna kan det motiveras av det ansvar de har för att bergförstärkningen är tillräcklig. I detta avseende är de en viktig länk i samarbetet mellan beställare och entreprenör.
Dessa antagna beteendemönster innebär att det kan finnas en okänd säkerhetsmarginal i prognoser och karteringar som inte synliggörs eller diskuteras. Detta innebär också att dess storlek är okänd. För byggandet leder detta till att det blir svårare att bedöma tider och kost-nader och att återföringen av erfarenheter försvåras. För Q-systemets del kan det leda till att dess värde urholkas. Om de uppmätta osäkerheterna är representativa för tunnelprojekt i allmänhet innebär detta därmed att undermarksbranschen har
problem med återkommande avvikelser mot de tider och kostnader som läggs fast i –
entreprenadkontrakten
problem med att kunna lära vilka osäkerheter olika förundersökningar resulterar i då det –
finns ett glapp i kopplingen mellan Q-värdena i prognos och kartering.
Frågan om hur det förhåller sig med prognosmakares och kartörers förhållningssätt till den ”säkra sidan” kan inte besvaras entydigt med stöd av data. Detta beror på att det har sak-nats ett enhetligt referensmaterial, från prognos till kartering, och som det finns alternativa prognoser och karteringar att jämföra med och som har avsett exakt samma tunneldelar. Det beror också på de totala osäkerheterna som sådana. Följande kan dock observeras:
Ordinarie prognos ligger något över NGI:s prognos. Detta stödjer inte tanken om att pro-–
jektörer lägger sina bedömningar på den säkra sidan.
Ordinarie kartering ligger väsentligt lägre än NGI:s kartering. Detta stödjer tanken om –
att kartörer lägger sig på den säkra sidan.
Hur verkligheten egentligen fungerar kan besvaras genom mätning av osäkerheter i fler projekt än detta. Detta är dock endast meningsfullt efter det att tillämpningen av Q-systemet genom hela planerings- och byggprocessen är mer enhetlig än idag. Detta beteenderelatera-de problem kan dock förväntas vara en ständigt närvaranbeteenderelatera-de utmaning. Ingen av Q-systemets parametrar tar hand om denna aspekt av problemen, ändå finns de där och måste hanteras. Detta kommer an på dem som tillämpar systemet, exempel:
Prognoser behöver, förutom bergkvaliteten, även förutsäga hur byggande organisationer –
kommer att bedöma berget. Samsyn mellan skeden bidrar till att detta kan hanteras. Karteringsresultat behöver accepteras av både beställare och entreprenör. Samsyn mel-–
lan de berörda bidrar till att detta kan hanteras.
Samsyn över tid och mellan de berörda i varje skede är därmed centralt om karaktärisering och klassificering av bergförhållanden ska fungera på önskat sätt. För att detta ska kunna åstadkommas behöver det finnas en utbredd och väl förankrad samsyn på hur de olika pa-rametrar som ingår i Q-värdet ska väljas både vid prognostisering och vid kartering. Detta åstadkoms enklast genom information och utbildning på övergripande nivå och utbildning, kommunikation och återkoppling på lokal nivå, d.v.s. i projekten.
För att den beskrivna samsynen ska kunna förverkligas behöver den förankras i de incita-ment som styr utförandet av projektörers och kartörers arbete. Exempelvis påverkas arbets-resultaten vid prognostisering och kartering av hur följande varierar:
hur svårt det är att göra bedömningar med hänsyn till bergets naturliga variation –
den enskilde utförarens skicklighet –
tillgänglig tid vid arbetets utförande –
hur de ekonomiska incitamenten för arbetet är utformade. –
Med avseende på prognostisering tillkommer aspekter som hur mycket och vilken typ av indata som finns, hjälpmedel m.m. Med avseende på kartering tillkommer aspekter som avstånd till den karterade ytan, rådande ljusförhållanden m.m.
Den första delen av tillvaratagandet av incitamenten ligger i planeringen. Planens realism bestämmer bl.a. den tid som finns för att utföra arbetet och detta är viktigt för att få rättvi-sande Q-värden. Nästa del ligger i upphandlingen, d.v.s. då beställaren avgör vilket kunnande och andra förmågor som ska sättas i centrum för att få rättvisande Q-värden, samt ersätt-ningen för detta. Den sista delen avser genomförandet och bestämmer den nytta ett projekt får av den kontrakterade kompetensen. Detta styrs av hur man hanterar återkoppling, kom-munikation och erfarenhetsåterföring. För karteringen innebär detta exempelvis planerade genomgångar med byggledning, kartörer och projektör, där prognoser och utfall redovisas och bedömningar och konsekvenser diskuteras.
I detta arbete har NGI:s arbete använts som måttstock på vad som kan anses vara mest ve-tenskapligt korrekt. Resultaten visar:
att olika prognoser uppvisar förhållandevis begränsade skillnader sinsemellan. I detta –
fall avviker NGI:s prognoser i medeltal ca 0,3 tiopotenser från de ordinarie, se Figur 6-2. att olika karteringar avviker förhållandevis mycket från varandra. I detta fall avviker –
NGI:s i medeltal ca 0,9 tiopotenser från de ordinarie och de båda fördelningskurvorna överlappar knappast alls varför skillnaden kan anses som relativt säker, se Figur 6-3. Ett närmare studium av de olika skillnaderna indikerar att det kan finnas anledning att tro att NGI:s prognos upprättades med stöd av en något större andel ”andra observationer” än den ordinarie, se avsnitt 4.3. Detta skulle delvis kunna förklara varför NGI:s prognos ligger något närmare de Q-värden som senare karterades än den ordinarie.
Det kan också konstateras att i medeltal är Q-värdena lägre för de prognoser som har base-rats på ”Bra underlag” jämfört med dem som har basebase-rats på ”Osäkert underlag”, se Figur 5-17. Detta skulle kunna indikera att prognoser styrs hårt av indata och att bedömningarna skruvas ned i takt med tillkommande information. Detta skulle delvis kunna förklara varför de prognoser som upprättats med ”Bra underlag” ger en mer rättvisande bild av det som senare lades fast vid karteringen än de med ”Osäkert underlag”.
Med avseende på skillnaderna mellan de olika karteringarna kan det tänkas att osäkerheter-nas beroende av de aktuella Q-värdena har spelat roll, se avsnitt 3.4. Jämförelsen indikerar t.ex. att osäkerheterna i bedömningen ökar med storleksordningen 25 % då Q minskar från ca 1.4 till 0.4. Skillnaden mellan aktuella Q-värden är dock alltför liten, samtidigt som tillhö-rande spridningar är betydande, varför inget kan sägas med säkerhet.
En annan tänkbar förklaring avser de skilda syftena vid utförandet av karteringsarbetet. I det ena fallet var detta att göra bedömningar som kunde anses uppfylla krav på god vetenskaplig kvalitet. I det andra fallet var det att göra bedömningar som kunde accepteras av berörda och som innebar att drivningsarbetena skulle kunna fortsätta under förhållanden som upplevdes som säkra.
Förklaring av de största osäkerheter som har uppmätts
De jämförelser mellan prognoser och karteringar som gjorts visar att de som har de största skillnaderna avser de tunneldelar vars prognoser baseras på ”Osäkert underlag”. Ett bra sätt att undvika detta är därför att i så stor utsträckning som möjligt basera prognoser på ”Bra underlag”. Med ”Bra underlag” menas (se avsnitt 5.3):
”Bra underlag” för en prognos för en tunneldel innebär att indata består av både ”bra” kärn-borrhål, ”bra” andra observationer samt ”bra” seismik.
Av detta följer att det alltid är viktigt att bergprognoser redovisar vilka indata den är base-rad på, för var och en av de avgränsade bergkvalitetsområden den omfattar. Utan detta är det svårt att bedöma vilka osäkerheter den har. Enligt Figur 5-19 och Figur 5-20 förefaller det exempelvis vara svårt att upprätta bra prognoser om dessa i alltför hög grad bygger på seismiska data. Även om den använda korrelationen anger intervall för vilka Q-värden som kan förväntas från olika seismiska gånghastigheter pekar figurerna på att dessa intervall är för snävt tilltagna. Spridningarna i det material som analyserats har förhindrat en mer precis uppdelning av förundersökningsdatas kvalitet än som gjorts.
Jämförelsen mellan olika prognoser visar att de som har särskilt god överensstämmelse i två fall av tre avser dem som har ”Bra underlag”. Detta styrker också att det är fördelaktigt att bygga prognoser på ”Bra underlag”. Som förväntat finns också de största skillnaderna mellan olika prognoser där indata bestått av ”Osäkert underlag”. Det är värt att notera att det sakna-des kärnborrhål i sakna-dessa fall.
Jämförelsen av utförda karteringar visar att det finns betydande skillnader mellan olika utfö-rare då det gäller valet av parametrar. De största variationerna avser RQD, sprickgruppstalet Jn och sprickråhetstalet Jr. Detta pekar på vikten av utbildning, öppen diskussion och pröv-ning av valet av parametrar vid såväl upprättandet av prognoser som vid kartering.
Svedjebergstunneln är den tunneldel som uppvisar den största skillnaden mellan karterade och prognostiserade Q-värden. I detta fall indikerade prognosen ett Q-medelvärde av 1 med-an karteringen visade 0.01, d.v.s. en skillnad av ca 2 tiopotenser (se Figur 5-4). Den enklaste förklaringen till denna avvikelse ligger i den normala skillnaden mellan prognos och karte-ring vid prognoser med ”Osäkert underlag”, se Figur 5-18. Detta kan dock endast förklara ca 0,5 tiopotenser. Ytterligare ca 0,9 tiopotenser kan bero på den normala skillnaden mellan karteringar som görs av olika utförare enligt Figur 6-3. Den kvarvarande skillnaden är dock svårare att förklara och bedöms bero på samverkande faktorer kopplade till både kartering och prognos. För att få insyn i drivnings- och karteringsarbetet intervjuades därför byggled-ningen på Svedjebergstunneln [10]. Detta gav bl.a. följande:
Redan vid det inledande arbetet i förskärningen fanns betydande stabilitetsproblem. 1.
Mycket möda lades på bergslänterna, och att få dem stabila.
Berget i tunneln bedömdes som så dåligt att praxis med omedelbar betongsprutning och 2.
bultning infördes. Detta försvårade karteringsarbetet och ledde till att arbetet inte kunde göras utifrån en samlad betraktelse av större områden.
Åtminstone ett oväntat ras inträffade. 3.
Vid karteringen observerades flera partier med lerfyllda sprickor och slag. 4.
Sammantaget bedöms det ha funnits flera omständigheter kring karteringen som bidrog till att bedömningarna blev ovanligt konservativa. Det är rimligt att anta att detta ledde till att karteringsresultatet hamnade långt ut till vänster på fördelningsfunktionen i Figur 6-3. En annan bidragande orsak kan ha varit att osäkerheterna ökar då berget blir sämre. Detta har berörts både tidigare i detta avsnitt och i avsnitt 3.4. Orsaken till ökningen antas ligga i att fler parametrar berörs vid sämre berg än vid bra berg.
Slutligen kan det faktum att vare sig NGI:s eller den ordinarie prognosen nämnde något om lerfyllda sprickor och slag också ha varit en bidragande orsak. Om risken för detta hade uppmärksammats hade det kunna innebära en sänkning av prognosernas Q-värden och en förskjutning av medelvärdet med en tiopotens. Den lärdom detta kan ge är att det kan vara viktigt vid prognostisering att värdera riskerna för exempelvis förekomst av lera. Det kan även nämnas att prognosen i hög grad baserades på seismik, något som enligt avsnitt 5.3 kan bidra till osäkerheter.
Förutom Svedjebergstunneln uppvisar även Kroksbergstunneln, sektion 424+150 – 250 (se Figur 5-2), respektive Murbergstunneln, sektion 417+000 – 150 (se Figur 5-5), tydliga skill-nader mellan prognos och kartering. Dessa kan förklaras på följande sätt:
Kroksbergstunneln
– : prognosen indikerade ett Q-medelvärde av ca 7 medan karteringen visade ca 1, d.v.s. en skillnad av ca 0,8 tiopotenser. Hela skillnaden kan förklaras med kar-teringsosäkerheterna enligt Figur 6-3 även om det är troligt att en del av förklaringen lig-ger i de normala osäkerheterna för prognoser med ”Osäkert underlag” enligt Figur 5-18. Murbergstunneln
– : prognosen indikerade ett Q-medelvärde av ca 2.2 medan karteringen visade ca 0.7, d.v.s. en skillnad av ca 0,5 tiopotenser. Hela skillnaden kan förklaras av att prognosen byggde på ”Osäkert underlag” enligt Figur 5-18, men det kan också finnas inslag av karteringsosäkerheter i detta enligt Figur 6-3.
Svårigheterna att kunna ge entydiga förklaringar på de avvikelser som beskrivs ovan är i samtliga fall kopplade till de totala osäkerheterna. Dessa är i sin tur en följd av den otillräck-liga följsamheten mellan Q-värdena i prognos respektive kartering. Spridningarna i det ana-lyserade materialet är med andra ord en tydligt begränsande faktor då det gäller att kunna dra lärdom av olika avvikelser. Möjligheten att lära av erfarenhet och få kunskap om viktiga samband kan endast förbättras genom att de osäkerheter som stör tolkningarna reduceras. Som tidigare framhållits är det nödvändigt att det finns en enhetlig uppfattning om Q-syste-mets tillämpning och som gäller över tid, d.v.s. från prognos till kartering.
Strategi för reducering av osäkerheter och effektivare förundersökningar
En strategi för reducering av osäkerheter och effektivare förundersökningar kan formuleras genom jämförelse av medelvärden och spridningar med de ursprungliga prognosernas pro-centuella fördelningar i olika Q-klasser.
I ett längre perspektiv innebär detta en medveten strävan mot att reducera osäkerheterna ned till en största total variation av 6σ (sex sigma), se avsnitt 2.4. I ett kortare perspektiv innebär det att risker kan rangordnas.
I Figur 6-7 - Figur 6-8 ges exempel på vad detta kan avse (även karteringsutfallet redovisas, för jämförelse, även om detta normalt inte är känt). Röd färg anger en risk för att de verkliga förhållandena kommer att bli sämre än prognostiserat, grön färg att de kommer att bli bättre.
0 10 20 30 40 50 -2,0 -1,8 -1,6 -1,4 -1,2 -1,0 -0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 Murbergs-tunneln, 416+350 - 450 BFK 1 BFK2 BFK 4, BFK 5 BFK 6 - 10 BFK 3d 1 4 10 100 0,1 0,01 BFK 3c Q-värde 0,04 0,4 40
Figur 6-7: Murbergstunneln, sektion 424+350 – 450. Prognosunderlag: bra.
I Figur 6-7 indikerar den ursprungliga prognosen (svart blockdiagram) att det finns en risk för byte av bergförstärkningsklass (den allvarligaste konsekvensen). Detta stöds dock inte av den beräknade prognoserna som ligger helt inom BFK 3d (blå kurva). Prognosunderlaget har bedömts vara bra vilket gör att den beräknade prognosen kan anses ge en rättvisande bild. Rekommendationen blir därför: ingen åtgärd.
0 10 20 30 40 50 -2,0 -1,8 -1,6 -1,4 -1,2 -1,0 -0,8 -0,6 -0,4 -0,2 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 Svedjebergs-tunneln, 421+180 - 335 BFK 1 BFK2 BFK 4, BFK 5 BFK 6 - 10 BFK 3d 1 4 10 100 0,1 0,01 BFK 3c Q-värde 0,04 0,4 40
Figur 6-8: Svedjebergstunneln, sektion 421+180 – 335. Prognosunderlag: osäkert.
I Figur 6-8 indikerar ursprunglig prognos risk för byte av bergförstärkningsklass, medan detta är mindre tydligt hos den beräknade. Den ursprungliga prognosen sprider över ett betydligt större område än den beräknade och med hänsyn till att prognosunderlaget har bedömts vara ”Osäkert” pekar detta på förhöjd risk, varför åtgärder bör övervägas.
Reduktion av originalprognosernas spridningsbilder kan enklast åstadkommas på något av följande sätt:
0,01 0,04 0,1 0,4 1 4 10 40 100
dela upp osäkra prognosdelar i en mer och en mindre säker del A)
förbättra utvärderingen av befintliga data B)
utför kompletterande undersökningar C)
(a) innebär att de mest osäkra områdena avgränsas vilket leder till begränsning av konse-kvenserna, (b) innebär att kunskap som inte tidigare observerats i befintlig data synliggörs och (c) innebär att ny kunskap tillförs. I samtliga fall leder åtgärderna till att nya beräknade prognoserna behöver tas fram, för nya jämförelser.
Riskvärderingen kan preciseras genom beräkning av skillnaden mellan tyngdpunkterna i (exempelvis) ett rött färgfält och tillhörande beräknad prognos. Skillnaden kan sedan an-vändas för att bestämma vad olika risker kostar i form av tid och/eller pengar och för jämfö-relse av vad olika åtgärder kostar. Underlagsmaterial för sådana överslagsberäkningar finns i denna rapport. Att i detalj formulera och pröva den beskrivna strategin har inte rymts inom detta uppdrag. Detta bör göras separat.
Slutsatser
6.6
Det finns mätbara och signifikanta osäkerheter i bergprognoser och dessa varierar beroende på kvaliteten på tillhörande förundersökningsdata. Detta har fastställts genom jämförelse av skillnaderna mellan NGI:s bergprognoser och den ordinarie karteringen, indelade i grup-perna ”Bra underlag” respektive ”Osäkert underlag”. Jämförelsen visar att:
Bergprognoser som upprättats med stöd av ”Bra underlag” visar en mycket begränsad –
avvikelse från de Q-värden som bestämts vid karteringen.
Bergprognoser som upprättats med stöd av ”Osäkert underlag” visar en avvikelse av ca –
0,4 – 0,5 tiopotenser från de Q-värden som bestämts vid karteringen.
Med ”Bra underlag” avses prognoser som vilar på både ”bra” kärnborrhål, ”bra” andra obser-vationer samt ”bra” seismik. Med ”Osäkert underlag” avses prognoser där en eller flera av dessa informationskällor inte uppfyller kravet på att vara ”bra”. Det har inte gått att statis-tiskt styrka något mer precist samband än detta på grund av spridningen i data. De beräk-nade skillberäk-naderna avser medelvärden. Detta innebär att det även finns mindre sannolika extremfall med andra skillnader.
Enligt hypotesen leder olika osäkerheter till olika konsekvenser. Medelvärdena för dessa varierande konsekvenser har därför bestämts genom jämförelse med de bedömningar som kunde göras med stöd av prognosen. Resultatet blev följande:
Drivningstiden ökade med ca 1 % vid ”Bra underlag” medan den ökade med ca 20 % vid –
”Osäkert underlag”.
Den totala utförandetiden t.o.m. slutlig förstärkning ökade med ca 1 % vid ”Bra under-–
lag” medan den ökade med ca 35 % vid ”Osäkert underlag”.
Kostnaderna för slutlig förstärkning ökade med ca 2 % vid ”Bra underlag” medan den –
Skillnaderna är väl definierade och kan bedömas vara väl underbyggda även om det också finns mindre sannolika extremfall med avvikande konsekvenser. Sammantaget ger detta stöd för att den antagna hypotesen är korrekt. Det ger också stöd för att det går att beräkna sam-variationen mellan osäkerheter i förundersökningar, prognoser och konsekvenser.
Förutom de osäkerheter som följer av förundersökningarnas kvalitet består osäkerheter i prognoser även av osäkerheter i karteringen då de avgör vilka de faktiska bergförhållandena är, oavsett hur vetenskapligt korrekt detta är. Därför är det avgörande att det finns en samsyn i tillämpningen av Q-systemet som löper genom hela processen och som når samtliga berör-da i de olika skedena. Jämförelserna indikerar att följande samverkande faktorer är viktiga:
Data stödjer tanken om att projektörer förlägger tyngdpunkt och spridning i prognoser-–
na utifrån de indata de har att tillgå. Detta indikerar följande:
Bra indata: förundersökningarna fångar upp merparten av den relevanta informatio-•
nen och både prognosens tyngdpunkt och spridning ger en bra bild av verkligheten. Sämre indata: förundersökningarna fångar inte upp all relevant information och detta •
resulterar i en alltför positiv bild av verkligheten.
Data stödjer tanken om att kartörer i viss mån lägger sig på den säkra sidan, men att detta –
också varierar med bergförhållandena. Detta indikerar följande:
Bra berg: parameterbestämningen är lättare att göra än vid sämre berg och parternas •
upplevelse av att förhållandena är bra gör det lätt att få acceptans för bedömningarna. Sämre berg: då fler Q-parametrar berörs vid sämre berg ökar osäkerheterna samtidigt •
som det kan vara svårare att få acceptans för bedömningar som upplevs vara för höga.