基于集成CART算法的TBM掘进参数与围岩等级预测

全断面隧道掘进机(TBM)运行过程中将会产生大量可以反映当时地质状况的数据,旨在充分利用TBM运行数据,使用基于集成CART算法的随机森林和AdaCost,实现岩体信息实时感知与掘进参数智能优化。为建立快速、准确的TBM掘进参数与围岩等级预测模型,提出了一种掘进模式识别方法,将TBM掘进循环分为空推段、上升段与稳定段;并使用随机森林模型和上升段前30 s数据,实时预测稳定掘进时掘进推力与刀盘扭矩的取值,预测精度分别达到0.90和0.87;继而使用代价敏感的AdaCost算法预测围岩等级,解决了传统机器学习算法不适用于岩体级别数据不均衡的场景,相较于随机森林模型,对于IV级和V级岩体的预测正确率分别提升了16%与50%。此外,总推进力、刀盘功率、刀盘扭矩、推进速度等TBM运行参数被证明与TBM掘进情况密切相关;刀盘转速、撑靴压力、撑靴俯仰角、推进速度和撑靴滚动角等参数被证明能更好地反映围岩状况。这些认识与成果对TBM掘进参数优化和风险预警有着重要意义,并将为建立基于数据挖掘的TBM智能决策控制平台提供参考。     

基于掘进性能的TBM施工围岩综合分级方法

传统围岩分级方法侧重于围岩的稳定性,对于TBM施工隧道工程,围岩与TBM均扮演重要角色,有必要建立一套服务于TBM隧道工程的围岩分级新方法。依托引汉济渭引水隧洞工程的现场数据,对场切深指数FPI与地质参数、掘进参数的相关性进行分析,建立TBM隧道的围岩可掘性分级;对影响TBM利用率的主要地质因素进行分析,建立TBM隧道的适应性分级。综合考虑工程的围岩可掘性及TBM适应性,以施工速度为指标,建立基于掘进性能的TBM施工围岩综合分级。分级选取岩石强度、岩体完整性、地下水状态、初始地应力状态、隧道轴线与主要软弱结构面夹角等5方面因素指标,对TBM推力、贯入度、利用率和施工速度进行影响关系综合分析。结果表明,新建立的TBM施工围岩综合分级方法可以进行TBM掘进性能预测与工期、成本分析,有效解决开敞式TBM工程实用围岩分级问题。     

基于多元算法融合的TBM在掘岩体力学特性软测量模型研究

针对TBM在掘岩体力学参数实时感知难题，通过借鉴工业控制软测量思想，研究TBM在掘岩体力学参数软测量方法。通过皮尔逊相关系数方法对比选择单刀推力、刀盘扭矩、刀盘转速以及贯入度四个参数作为在掘岩体力学参数软测量模型的辅助变量，分别建立基于最小二乘法回归、BP神经网络和支持向量机的软测量模型，并提出基于改进D-S证据理论的多模型融合算法，对岩体力学参数软测量模型进行决策级融合，并利用吉林引松工程数据进行验证。研究表明，基于改进D-S证据理论的多元算法融合岩体力学参数感知模型能够实现TBM在掘岩体力学参数的实时感知与评估，岩体参数预测准确度大于86%，较其他模型准确度提升3%以上，对TBM工程施工人员根据实时获取的在掘岩体状态选择合理的掘进参数具有重要指导意义。     

高地应力作用下大理岩岩体的TBM掘进试验研究

滚刀破岩效率的研究主要集中在室内线性试验机破岩试验和数值分析2个方面,在工地开展TBM掘进试验尚不普遍。锦屏二级水电站采用3台TBM开挖隧道群,3台TBM在不同洞深(不同地应力)条件对大理岩岩体进行TBM掘进试验、岩石渣片筛分试验及大渣片统计分析,研究岩体条件、TBM机器参数、TBM运行参数对TBM掘进速度的影响及高地应力作用下岩体可掘性指数的变化。研究结果表明:在高地应力条件下,尽管TBM掘进速度随推力增加而增大,但推力超过一定值后,TBM并不在优化状态下运行,TBM的运行需与岩体条件及地应力条件相匹配。     

粉砂质泥岩敞开式TBM掘进及支护参数选择研究

国内多数TBM隧道掘进时仅完成初期支护工程,贯通后才会进行二次衬砌,在复杂地质条件下,最优的支护参数可有效减少对岩体扰动、提高隧道安全系数、保障隧道洞室稳定,同时能够有效降低TBM能耗、避免设备异常损坏,进而保证了TBM施工效率。以四川省乐西高速大凉山1号隧道敞开式TBM掘进穿越粉砂质泥岩地层实例,详细分析了洞室稳定和支护参数的关系,建立结构-荷载计算模型,通过对初期支护参数进行计算验证,获得了隧道受力及变形特征,验证了设计支护方案的安全性和合理性;通过分析掘进参数和能耗之间的关系,建立了TBM能耗模型,控制单一掘进参数变量对不同掘进参数条件下TBM能耗曲线进行了对比分析,得出了TBM掘进穿越粉砂质泥岩地层最优掘进参数。     

基于深度神经网络的围岩无侧限抗压强度预测

实时的围岩抗压强度预测能对TBM安全高效掘进有重要意义.针对现有技术难以实时获取隧道掘进机掌子面岩体参数的问题,基于青岛地铁1号线掘进过程产生的掘进参数数据,分别使用深度神经网络构建隧道围岩无侧限抗压强度实时感知模型.模型利用掘进阶段100s内总推进力、刀盘转速、刀盘扭矩、推进速度和撑靴压力等TBM运行参数数据实时预测...     

不同围岩地质条件下盾构掘进效能评价方法

考虑盾构掘进过程中掘进机与围岩的耦合作用,提出反应掘进参数和地质条件综合作用的盾构掘进效能评价指标体系。将岩石磨蚀性指标K_CAI作为围岩可掘性评价指标,构建围岩可破量模型,提出适用于盾构施工的围岩可掘性分级体系。通过对盾构掘进效率研究,提出盾构掘进指数K_STI以反应盾构掘进能耗,基于对盾构施工大数据的分析,确定了不同围岩分级下掘进指数合理区间并进行分级评价。综合围岩可掘性分级和盾构掘进指数分级体系建立盾构掘进效能评价方法,并对盾构掘进效能评价划分为1~7个等级。以广州地铁3号线大石-汉溪区间的地质条件和掘进参数为例,进行了盾构掘进效能评价,验证了该效能评价方法的正确性,为盾构掘进参数的设定提供理论参考依据。     

浅析TBM隧道围岩的工程分类

结合影响TBM施工效率的各种主要因素,提出了关于TBM隧道围岩分级的一些看法,认为TBM施工条件下的隧道围岩分级应该主要针对工程岩体的可掘进性,即根据围岩的主要地质因素与TBM工作效率的关系来划分。     

锦屏二级水电站1#,3#引水隧洞TBM施工预测与施工效果对比分析

TBM施工预测在隧道施工方法选择、项目规划、施工规划、施工管理中发挥了很大的作用.针对锦屏二级水电站引水隧洞TBM施工,在获得隧洞沿线岩体参数及岩体所处环境参数的基础上,对TBM施工段的岩体进行分区分段,应用挪威科技大学(NTNU)TBM施工预测模型、岩体特性TBM施工预测模型对各段TBM掘进速度进行预测,应用NTNU...     

基于IPSO-BP混合模型的TBM掘进参数预测

通过TBM上升段数据预测稳定段的掘进参数,可以在每个掘进循环的起始阶段预测出各掘进参数的建议值,辅助进行TBM掘进参数的设置和优化调整。提出一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络(Improvedparticle swarm optimization-back propagation,IPSO-BP)的TBM掘进参数预测模型,采用自适应惯性权重对标准PSO算法进行改进,并基于改进PSO算法对BP网络的连接权值和偏置进行优化。基于吉林引松工程TBM3标段802 d的TBM运行数据对训练集和测试集进行划分。选取TBM掘进上升段前30 s的刀盘扭矩、贯入度、刀盘功率、推进速度、总推进力5个掘进参数变化特征(均值和线性拟合斜率),以及岩性、围岩分级和地下水活动情况3个地质参数作为模型的输入,并通过试验法确定模型的3个关键超参数(隐含层节点数、学习率和粒子群种群规模),预测稳定掘进时的推进速度v、总推进力F和刀盘扭矩T。结果表明,所提出的模型对TBM稳定掘进段参数的预测拟合优度均达0.85以上,平均绝对百分误差均小于12.68%,相比于BP模型和PSO-BP模型具有更高的预测精度。     

基于长短期记忆网络的TBM掘进预测模型及围岩等级对预测精度的影响

全断面隧道掘进机(TBM)施工过程可以采集大量丰富数据,这使得建立数据驱动的TBM掘进预测模型成为可能。为探究围岩等级信息对模型预测精度的影响,以TBM掘进循环上升段数据为主要输入,基于深度学习中的长短期记忆(LSTM)网络,建立两种考虑围岩等级信息的、一种不考虑围岩等级信息的TBM稳定段推力、扭矩预测模型。保持其他条件相同,对三种模型进行训练、测试。结果表明,在由于围岩等级分布不均匀而导致的训练样本数较少的情况下,可以通过精确的掘进循环参数提取与数据增强,使三种模型预测推力、扭矩时均能达到较高的精度(误差分别在8%、14%以内)。两种引入围岩等级信息作为输入参数的方法并不能明显提高模型的预测精度。三种模型中,以围岩等级信息作为LSTM网络初始状态的模型,其预测精度以不到1%的优势领先其他模型的预测精度。该优势主要由于该模型能够较好地预测V级围岩中的掘进循环稳定段参数。     

面向隧道掘进机可掘性评价的多算法融合优化模型及其工程应用

开展隧道掘进机(TBM)可掘性评价对于科学规划施工要素具有重要意义。在Karaj输水隧道、Zagros输水隧道和西秦岭铁路隧道的219组数据基础上,建立一种基于贝叶斯优化算法和早停策略改进的深度信念网络TBM可掘性评价模型。该模型以岩石单轴抗压强度(UCS)、岩石质量指标(RQD)、优势结构面与隧道轴向的夹角(α)和岩体可切削性指数(RMCI)作为输入变量,以现场贯入度指数(FPI)作为输出变量。在数据预处理阶段,分别采用Kriging插值和改进的CRITIC算法补全数据库中的缺失值并实现数据加权。以引松供水工程和辽西北引水工程为例检验模型的工程实用性：对于引松供水工程的37组测试数据,模型的均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数(R~2)分别为2.18,8.25%和0.926 2;对于辽西北引水工程的49组测试数据,模型的RMSE,MAPE和R~2分别为2.83,8.14%和0.981 7。进一步地,通过定量比较数据加权前、后模型的RMSE,MAPE和R~2,发现数据加权可以有效改善模型预测性能。最后,从预测精度和运行速度2个方面开展了本文模型与BP神经网络...     

基于模糊数学的TBM施工岩体质量分级研究

 根据隧道掘进机(TBM)施工进度将围岩分为施工条件好、施工条件较好、施工条件较差和施工条件差4个等级。利用模糊数学方法,采用岩石单轴抗压强度UCS和岩体完整性指标KV,分别建立UCS和KV关于TBM施工岩体质量4级分级的隶属度函数。采用单极性S形函数,分别构建UCS和KV的权重函数。这样,基于模糊数学的最大隶属度准则,就可以对TBM施工的岩体质量进行分级。同时,给出3个施工实例,演算表明,预测的结果与TBM施工实际相吻合,表明该分级方法简单而实用,具有很好的应用前景。     

基于岩体分级系统(RMR)评估预测TBM利用率研究

TBM的利用率是影响TBM工程工期和成本的重要因素,TBM利用率的准确评估预测可降低工程的工期和经济风险。基于引汉济渭岭北隧洞TBM施工段,分析岩体条件对停工时间的影响。通过将该段隧洞的岩体特征参数进行统计,并根据岩体分级系统(RMR)分级,对RMR值与TBM利用率、掘进速度(PR)、施工进度(AR)进行相关性分析。结果表明,III~V类岩体(RMR=15~63)中,随着RMR值增大,TBM利用率U呈正相关增加,TBM施工进度AR也随之增大,由岩体因素造成TBM停机时间减少,而RMR值与掘进速度PR并没有显著相关性。     

基于TBM施工的扰动程度预测模型初探

针对目前TBM施工过程中扰动程度研究的不足,通过TBM隧道施工过程中的掘进参数和地质、岩体参数的统计分析,提出了一种关于扰动程度D的定量模型。结果表明:贯入度指数FPI、掘进比能SE组合参数分别与UCS和GSI有较好的相关性;通过TBM掘进参数(ROP)和岩体参数(单轴抗压强度UCS和地质强度指数GSI),可快速量化评价不同围岩洞段的施工扰动程度D,为相关岩爆地质灾害的实时评判体系提供切实可行的思路。     

基于TBM掘进参数和渣料特征的岩体质量指标辨识

在工程实践和前人研究成果的基础上,综合分析了TBM法隧洞的围岩地质条件对TBM掘进过程的影响,提出了一种基于TBM掘进参数和渣料特征的围岩质量指标(RMR)辨识方法。该方法一方面可将TBM的实时工作参数输入到回归公式或神经网络模型中,实现岩体质量指标的辨识;另一方面可通过分析TBM渣料特征得到岩体的镶嵌结构、不连续面状态以及地下水等地质信息,进而对岩体的地质力学强度(GSITBM)和质量指标(RMRTBM)进行估计。鉴于这两种方式的显著特征,建议在地质条件较好时优先采用基于掘进参数的辨识方法,地质条件较差时采用基于渣料特征的评价方法。在对TBM法隧洞围岩质量指标辨识研究的基础上,对岩体基本力学参数的估计方法进行了研究。     

基于优化算法的岩体初始应力场随机识别方法

根据隧道开挖后其周围地应力变化的观测数据，建立了基于优化算法的岩体初始应力场识别方法。将地应力场参数识别反问题转化为优化问题，然后采用BFGS方法求解。最优估计的岩体初始应力场是通过比较观测到的应力变化与预计值的差异而得到的，数值算例中考虑了观测误差对参数识别结果的影响。采用所建立的反演方法，地应力场的主应力的大小和方向可以被准确识别出来。数值计算结果表明，所建立的地应力场反演方法是十分有效的，并且具有良好的抗观测噪音的能力。     

围岩分类在TBM滚刀寿命预测中的应用

预测滚刀寿命,根据刀具磨损规律把握最好的换刀时机对隧道掘进机（TBM）来说是极其重要的.文章以秦岭隧道为例,应用围岩分类来预测刀具消耗量.根据影响TBM掘进率的岩石单轴抗压强度、岩石耐磨性、岩石硬度及岩体节理发育程度对围岩TBM工作条件等级的划分,定性分析了围岩等级与刀具消耗量的关系.在此基础上,提出围岩等级数的概念,得出不同的等级数与其相应的耗刀量之间的定量关系.     

基于机器学习的围岩无侧限抗压强度预测困境

使用随机森林,神经网络,支持向量机算法构建隧道围岩无侧限抗压强度实时感知模型.模型利用掘进阶段100s内总推进力,刀盘转速,刀盘扭矩,推进速度,撑靴压力TBM运行参数数据实时预测掌子面围岩强度,并系统研究模型的跨线路应用和模型跨区间应用问题.这些认识与成果对使用掘进参数预测围岩性质预测模型提出了新的要求.     

围压对TBM滚刀破岩影响的数值模拟研究

采用一种新的无网格数值计算方法—广义粒子动力学法(GPD),研究了水平方向围压为0,5,10,15,20 MPa条件下,全断面隧道掘进机(TBM)滚刀的破岩过程及破岩模式,分析了围压对岩体可掘性的影响。得到:(1)围压的存在抑制中央裂纹的扩展;(2)随着围压的增加,赫兹裂纹的扩展方向发生偏转,与水平面的夹角变小;(3)相同贯入度下,随着围压的增加,滚刀法向力及其掘进指数均增加。利用GPD法分析了锦屏二级水电站隧道施工中,含节理的岩层中高地应力对TBM滚刀破岩的影响,成功模拟出高地应力下节理岩体的板裂化现象,得到高地应力能够使岩体产生板裂化促进滚刀破岩。