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本隧洞为横穿龙泉山脉潜水含水体的越岭隧洞，山脉南北向延伸较远，考虑洞壁左、右两侧都进水，因此隧洞开挖大涌水量的计算采用古德曼经验式估算。
隧洞洞身横穿越龙泉山山脉，洞室围岩由侏罗系上统遂宁组（J3s）和中统沙溪庙组（J2s）等地层的粉砂质泥岩夹薄层砂岩、泥质粉砂岩组成。砂岩一般为相对含水层，粉砂质泥岩一般为隔水层。砂岩（含水层）和粉砂质泥岩（隔水层）相间成层分布，根据地质表明，隧洞沿线地下水多以井泉形式出露于砂泥岩接触面附近，以浅表层基岩风化裂隙水为主。由于隧洞穿越的皇庙背斜核部宽缓，因此岩层总体平缓，地表水无法通过裂隙补给到深度的岩层，因此，该隧洞大部份洞段地下水不丰，洞壁地下水主要以滴状或湿润状。但隧洞进、出口风化带岩体、隧洞穿越卧龙寺向斜核部洞段，受构造影响，岩体破碎，完整性较差，有利于地下水集聚，开挖后易坍塌失稳，施工开挖揭穿皱核部存在突水突泥的可能，建议加强排水并采取相应的工程处理措施。
亳州隧洞衬砌台车.对比(2024更新成功)(今日/对比)， 其余地段构造相对简单，岩体受构造影响不大，属低瓦斯洞段。对于瓦斯隧洞，主要在隧洞施工过程中，掌子面新开挖空间内极易伴随瓦斯涌出，并且瓦斯呈随机和分散的特点。要求施工过程全程对瓦斯浓度和人工移动进行监测、检测，并采取防火、防爆（人员培训、设备改造）等防范措施；特别是施工过程中必须采取有效的通风措施，防止瓦斯聚集、浓度。隧洞所穿越地层主要以粉砂质泥岩为主。粉砂质泥岩具有开挖后遇水后极易软化、失水干裂、快速风化等特殊地质条件，如常规施工开挖应预留保护层或开挖后及时封闭。
围岩塑性变性主要为中等，开挖过程中洞壁岩体位移显著，持续时间较长，成洞条件较差。关门山隧洞为瓦斯隧洞。与其北侧相距约6km，已经建成通车的成简快速通道龙泉山1#、2#隧道和南侧相距12km的地铁18号线龙泉山隧洞所处构造背景和组成地层岩性相当，均属龙泉山背斜含气构造带。侏罗系上统遂宁组（J3s）和中统沙溪庙组（J2s）等地层的粉砂质泥岩夹薄层砂岩、泥质粉砂岩组成。42%，大浓度接近天然气爆炸的浓度。5m3/min，属高瓦斯高风险洞段。综上表明天然气涌出量与埋深无必然。充4+200段），岩层产状变化大，小型褶皱和断层发育，构造相对较发育，岩体受构造影响较大，当开挖面裂隙延伸至下部天然气储气层时，下部地层中的油气很容易上移至开挖隧洞空间，加之其上覆有较厚的泥岩作为盖层封闭，造成油气易储集而不易散发，造成瓦斯涌出量急剧增加。
工程布置图隧洞工程地质。莱索托北部及周边地区的区域结构是一个由几乎水平的熔岩流和沉积地层组成的高台，它略有起伏，并被深河谷所剖开。在莱索托中部，地层的底部被认为是广泛的盆地形状（Dusar，1979；
数据驱动的智能预测方法：主要是基于隧洞施工中的多源数据，通过数据挖掘技术和机器学习等算法，实现对地质灾害的预测。智能预测方法可以看作是在前面4种方法基础上的改进，即通过人工智能算法来处理复杂的非线性映射问题，减少人工分析的主观性，提高预测精度；其数据来源可以是现场监控测量和超前地质预报数据，也可以是数值仿真或室内实验得到的数据。深埋隧洞岩爆和TBM卡机是隧洞施工中两种常见的地质灾害。岩爆灾害智能预测预方面，宏观预测主要是基于传统的应力、强度和能量指标作为机器学习模型的输入特征，实现对岩爆烈度分级的预测。例如，LIU和HOU讨论了粒子群优化的种机器学习模型对岩爆烈度分级预测的效果；谢学斌等选取围岩切向应力、应力强度比、岩石脆性指数和岩石弹性模量作为岩爆倾向性等级预测指标，并基于XGBoost建立了相应的预测模型。隧洞实时短期动态预测对于施工安全更为重要，目前主要是基于机器学习等算法对微震检测信号进行智能识别，建立其与岩爆之间的映射关系，实现对岩爆的预测、分级和定位。例如，陈炳瑞等将STA/LTA信号拾取算法和BP神经网络用于微震监测信号的识别，提高了对岩爆、冲击地压等灾害的预测精度；孙兴业等基于微震参数，研究对比了5种机器学习算法在岩爆定位和岩爆等级的预测效果。