在交通强国与“一带一路”国家发展战略指引下，我国交通基础设施建设进一步向西部艰险山区延伸，山区铁路、公路建设及营运规模逐年上升。而我国西部山区地处青藏高原东缘，区域地形严重割裂、地质条件极其复杂，生态环境极其脆弱。受持续强烈的构造运动、复杂地质条件与特殊环境耦合影响，山区交通线路中隧道密集，且在建设与运营过程中频繁出现隧道持续变形、衬砌开裂、失稳坍塌等灾害，隧道施工与运营安全防控面临严峻挑战。在此背景下，西南交通大学杨文波教授围绕“复杂艰险山区隧道建设与运营安全”主题开展相关研究，从隧道灾变机制、施工安全控制、运营安全控制与隧道群结构安全推演等方面开展了系统研究。主要创新成果和贡献如下：

一是复杂艰险山区隧道风险源辨识与灾变机制。针对西部山区隧道在施工期与运营期灾害特征具有显著差异的特点，研究了隧道施工期与运营期风险源孕灾机制；剖析了艰险山区隧道施工期典型风险源，揭示了施工期典型风险源影响下隧道失稳机制；梳理辨识了隧道运营期典型风险源（围岩流变、结构劣化、地震等）；引入分数微积分理论，建立了典型层状软岩分数阶非线性损伤长期蠕变模型，揭示了岩体蠕变损伤影响下层状软岩隧道变形时空演化规律与灾变机制；构建了隧道衬砌劣化开裂力学模型，探明了隧道运营期由支护劣化诱发的结构失效模式。

通过上述研究，探明了艰险山区隧道施工期与运营期典型灾害的孕育、发展与演化过程，揭示了典型风险源的致灾机理，实现了对隧道风险源分阶段辨识，为艰险山区隧道施工与运营安全控制提供了理论基础。在《Rock Mech. Rock Eng.》《Acta Geotech.》《Bull. Eng. Geol. Environ.》《岩土力学》等国内外高水平期刊发表论文20余篇，其中SCI论文10篇，授权专利6项（发明专利3项）。研究成果为杨文波教授正在开展的科技部川藏铁路重点专项子课题“钻爆法快速建造隧道结构风险源辨识与安全评估技术”（2021YFB2301006-08）研究奠定了坚实基础。

二是复杂艰险山区隧道施工安全控制技术。针对西部艰险山区大量层状软岩隧道开展研究，探明了应力场－层理方向－隧道走向耦合影响下层状软岩隧道施工期结构力学特性，构建了基于超前定向预加固的层状软岩隧道结构安全控制技术；考虑山区生态环境脆弱以及高地应力与高水压耦合影响，研究了高土、水压力耦合作用下环境敏感区隧道衬砌结构承载机制，提出了考虑生态影响与隧道结构安全的艰险山区高压富水隧道施工安全控制技术；基于复杂艰险山区隧道典型风险源特征，构建基于多级指标体系的隧道施工期安全云模型评价技术；以结构安全评价结果为基础，提出了多风险源隧道施工安全防控措施。

围绕上述成果在《Bull. Eng. Geol. Environ.》《中国公路学报》等国内外期刊发表SCI/EI/核心论文20余篇，授权发明专利3项，申请发明专利6项，其中杨文波教授为通讯作者的论文《我国西南部山区隧道施工期支护结构力学行为特征案例分析》被评选为《隧道建设（中英文）》期刊2022年度最具影响力文章。形成的施工安全控制技术有效提升了复杂艰险山区高速公路隧道施工安全，四川雅康高速公路有限责任公司应用相关研究技术成果后评价：“应用了公路隧道施工风险综合防控技术，有效降低了施工安全风险与事故发生率。”

三是复杂艰险山区隧道结构运营安全控制技术。研究了艰险山区隧道衬砌结构长期力学行为，揭示了隧道结构运营期健康状态演化规律，构建了隧道结构内部应力与衬砌表面应变的映射关系；提出了埋入式与表贴式监测相结合的协同监测技术，开发了多源数据混合组网的隧道内监测数据自动采集与传输技术，实现了基于数据关联融合的运营期隧道结构状态主动监测；考虑复杂地质与特殊环境条件下隧道运营期的结构力学特性，建立了运营期隧道结构安全感知指标体系及其量化标准，提出了基于AHP-EWM 主客观组合赋权的关键指标权重集，构建了规则决策的隧道运营期结构安全评价技术；提出了基于隧道结构安全等级与衬砌破坏形迹（破坏模式、破坏位置、破坏程度）的结构分级加固与补强措施。

通过上述研究形成了集监测、评价、维护为一体的复杂艰险山区隧道运营期结构安全控制技术，突破了山区隧道结构难以有效主动维护的技术瓶颈。围绕上述研究发表SCI/EI/核心期刊论文10余篇，申请发明专利6项，相关监测技术研究成果支撑了《川藏铁路隧道施工安全监测技术》(TB 10315-2021)。四川汶马高速公路有限责任公司应用相关监测与评价技术成果后评价：“实现了对汶马高速全线隧道结构的安全评判，服务于全线隧道运营维护全过程，显著提高了隧道运营过程中的结构安全”。

四是大规模隧道群结构安全智能推演技术。为实现同区域大规模隧道群结构安全的全面监测与评价，基于同区域、同时期建造的隧道在工程水文地质、设计理念与施工水平等方面的共性，提出了复杂艰险山区隧道结构安全推演因子，建立了同区域隧道结构离散化划分法则，实现由多个离散断面表征连续隧道结构；构建了典型监测断面与同域未监测隧道断面间结构安全的映射关系；以典型监测断面结构安全评价结果为基础，引入模糊径向基神经网络模型，建立了基于人工智能的复杂艰险山区大规模隧道群结构安全推演技术；研发了具有自主知识产权的隧道结构安全状态评价软件（软件著作权：2019SR1120380）。

研发的监测软件通过了国内权威机构中国赛宝试验室检测，并直接应用于四川藏区雅康、汶马高速公路60余座隧道，实现了以点（代表性隧道典型监测断面）带面（同区域大量未监测隧道）的结构安全监测与评价，有效降低了隧道结构安全监测成本，保障了同区域大规模隧道群结构的安全。同时研究成果获杜彦良院士、李术才院士、陈建勋长江学者在内的多位专家学者认可，作为重要组成获2021年度中国公路学会科学技术奖特等奖。