泥水氣壓平衡盾構(gòu)沉降智能預(yù)測技術(shù)

胡 央

(昆山陽翎機器人科技有限公司，江蘇 蘇州 215399)

1 概述

泥水氣壓平衡盾構(gòu)機通常在建筑密集區(qū)或人流量巨大區(qū)域施工，地面情況復(fù)雜多變，為了保證隧道施工質(zhì)量，確保地表建筑施工期間穩(wěn)定，地面沉降是最關(guān)鍵的一個參考變量[1]。

盾構(gòu)機造成的土體擾動重新固結(jié)需要時間，實踐應(yīng)用中一般等待90 d之后即可認為土體穩(wěn)定[2]，但此時盾構(gòu)機已經(jīng)遠離該施工點，如果施工質(zhì)量有問題，無法采取任何補救措施[3]。

2 工程背景

上海北橫項目貫穿上海中心城區(qū)，地下隧道段共分為東西線兩段，整條隧道設(shè)計急彎多，軸線變化大。德國海瑞克公司制造的超大直徑泥水氣壓平衡盾構(gòu)機用于項目的隧道施工。

目前沉降量的數(shù)值沒有定量計算工具可供使用，施工中使用地面沉降Peck公式來估算[4]。利用Peck公式估算地表沉降時，需要考慮地層損失率和地面沉降槽寬度，但是這兩個參數(shù)的選擇有局限性，每個地區(qū)的土層特性都有不同取值，而且參數(shù)并不是連續(xù)變化[5]，特別的，上海隧道的施工屬于軟土工況，無法使用線性擬合預(yù)估參數(shù)，實際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)預(yù)估沉降值誤差較大，無法為現(xiàn)場施工人員提供有效參考信息。

3 智能沉降預(yù)測方法

針對某個工程變量的預(yù)測在實踐中很普遍，通常由線性或非線性回歸擬合來完成[2，6]。但地表沉降受多個環(huán)境變量影響，各變量之間相互耦合，存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，僅用普通回歸分析得到的沉降預(yù)測必然缺少魯棒性，重復(fù)性差[7，8]。

本文提出了一種新的生成對抗網(wǎng)絡(luò)Generative Adversarial Network(GAN)架構(gòu)，通過讓兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互博弈的方式進行學(xué)習(xí)[9]。該構(gòu)架包含一個生成網(wǎng)絡(luò)G和一個判別網(wǎng)絡(luò)D。生成網(wǎng)絡(luò)G的目的是其輸出結(jié)果盡可能的模仿現(xiàn)實中的樣本，G的結(jié)果隨后被送往判別網(wǎng)絡(luò)D，D的目的是盡可能區(qū)分真實樣本或G的輸出，而G的目的則是要盡可能騙過D的檢測。兩個網(wǎng)絡(luò)相互對抗，通過迭代訓(xùn)練，不斷收斂模型參數(shù)，最后使得判別網(wǎng)絡(luò)D無法確定生成網(wǎng)絡(luò)G的輸出是真實的數(shù)據(jù)還是其生成的預(yù)測輸出，此時，生成網(wǎng)絡(luò)為系統(tǒng)所需要的預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

該模型以端到端的方式進行訓(xùn)練，通過對抗性學(xué)習(xí)系統(tǒng)生成和實際沉降情況相同的數(shù)據(jù)分布，不再受限于回歸擬合模型的限制，目的是通過使用當(dāng)前盾構(gòu)掘進機某些特定施工參數(shù)來估算地面長期沉降情況，是一種新的智能預(yù)測技術(shù)。

3.1 生成網(wǎng)絡(luò)(Generator)

模型的生成網(wǎng)絡(luò)由長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM，Long Short-Term Memory)構(gòu)成，是一種時間循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將不同時間節(jié)點的數(shù)據(jù)串聯(lián)起來[10]。選擇LSTM的原因是地下施工領(lǐng)域，盾構(gòu)機動作造成的周圍環(huán)境變化有時間關(guān)聯(lián)性，例如當(dāng)前環(huán)的推進速度和氣壓倉壓力不僅對前一施工環(huán)的地面沉降有影響，對下一環(huán)的沉降也存在影響力。

生成網(wǎng)絡(luò)的示意結(jié)構(gòu)見圖1，為了便于說明，已經(jīng)省略了LSTM的細節(jié)。假設(shè)我們的輸入是Xn-1={x1n-1，…,xin-1}，Xn-1為前一環(huán)的施工參數(shù)向量作為LSTM的輸入，輸出為ht，而ht作為全連接層的輸入，通過當(dāng)前環(huán)的施工參數(shù)向量Xn后得到預(yù)測沉降值G(x)。

G(x)=Xnht+bh

(1)

其中,bh用來做線性偏差修正。通過式(1)可以利用前一環(huán)和當(dāng)前環(huán)的施工參數(shù)實現(xiàn)對當(dāng)前環(huán)的地表沉降預(yù)測。

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練階段，每次通過網(wǎng)絡(luò)生成的一個“假”的沉降值，交由判別網(wǎng)絡(luò)評估，如此循環(huán)往復(fù)，直至網(wǎng)絡(luò)收斂，目標是生成的“假”沉降值和實際測得的“真”沉降值分布誤差在一定范圍內(nèi)，此時，生成網(wǎng)絡(luò)可模擬出實際地表沉降的分布。

3.2 判別網(wǎng)絡(luò)

GAN架構(gòu)中的判別網(wǎng)絡(luò)使用CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))。原因有兩個：CNN從已有特征中提取特征的能力非常強大，在沉降預(yù)測應(yīng)用中，可以利用CNN的特點提取施工參數(shù)的少量變化趨勢，從而進一步提取施工參數(shù)變化的模式，最后可以利用網(wǎng)絡(luò)提取到沉降數(shù)值變化的模式。使用CNN的另一個原因是CNN在空間數(shù)據(jù)上運行良好，這意味著彼此接近的數(shù)據(jù)點之間的相關(guān)性比分離的數(shù)據(jù)點更高，這對于地表沉降這類時間序列的數(shù)據(jù)也同樣適用。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱藏層和輸出層，其中隱藏層包括卷積層、中間層和全連接層[11]，一共分為5層。

判別網(wǎng)絡(luò)運行時，輸入為生成網(wǎng)絡(luò)LSTM輸出ht通過卷積網(wǎng)絡(luò)提取ht特征并分類，計算輸入偽數(shù)據(jù)(生成網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造)和真數(shù)據(jù)時(實際測量數(shù)據(jù))的概率，分別記為E[logD(G(Xf))]和E[logD(Xr)]，E為數(shù)學(xué)期望值。

3.3 GAN的目標函數(shù)及訓(xùn)練算法流程

GAN網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練流程可由下列目標函數(shù)表達，先固定生成網(wǎng)絡(luò)G，訓(xùn)練判別網(wǎng)絡(luò)D；隨后固定判斷網(wǎng)絡(luò)D，訓(xùn)練生成網(wǎng)絡(luò)G；不斷重復(fù)直至收斂。

通過上述最小化和最大化的相互的博弈過程，理想情況下會收斂于生成擬合真實樣本分布的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即判斷網(wǎng)絡(luò)無法分辨生成網(wǎng)絡(luò)的輸出數(shù)據(jù)是真是假，兩者概率都為0.5，達到納什均衡狀態(tài)[12]。

網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練采用隨機梯度下降方法[13]，訓(xùn)練流程如圖2所示。

為了構(gòu)建針對地表沉降預(yù)測的對抗網(wǎng)絡(luò)模型，在北橫隧道東線和西線施工歷史數(shù)據(jù)中，利用經(jīng)驗分析、均值回歸理論和相關(guān)性分析，選取了覆土厚度、推進速度、實時注漿量、油缸行程、氣壓倉壓力以及進/排泥流量作為GAN網(wǎng)絡(luò)的輸入。

生成網(wǎng)絡(luò)在隧道施工過程中實時采集盾構(gòu)機前600 s有效傳感器數(shù)據(jù)再加上前一整環(huán)的施工數(shù)據(jù)，輸出為覆土厚度的變化，即地表沉降變化數(shù)值。共有412組有效數(shù)據(jù)作為樣本，其中80%用于訓(xùn)練，20%用于驗證。

3.4 現(xiàn)場運行結(jié)果

本文所述的泥水氣壓平衡盾構(gòu)機的智能沉降預(yù)測方法已經(jīng)率先使用在上海北橫隧道東線段的施工。

由于地面沉降測量點無法部署到每一施工環(huán)，有時需要避開建筑物或者交通人流，一般間隔2環(huán)～4環(huán)部署一個測量點，用于驗證的隧道施工部分為東線從1 000環(huán)開始到1 176環(huán)共43個數(shù)據(jù)測量點，實測沉降數(shù)值和采用智能新方法預(yù)測數(shù)值的對比如圖3所示。

從圖 3分析得知使用新技術(shù)GAN模型預(yù)測的地表沉降數(shù)值和實際測量值最大誤差為8.98 mm，最小誤差0.18 mm，平均誤差為3.54 mm，實際施工實踐中證明了此技術(shù)的現(xiàn)場實用性，預(yù)測結(jié)果可以立即提供給盾構(gòu)機操作人員參考，進一步采取相關(guān)措施。

4 結(jié)果分析討論

本項目提出了一種泥水氣壓平衡盾構(gòu)的智能沉降預(yù)測方法，利用泥水氣壓平衡盾構(gòu)機施工過程中實時環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)，結(jié)合前一環(huán)施工參數(shù)，將數(shù)據(jù)的時間和空間效應(yīng)充分納入到對沉降的影響因素中，利用GAN構(gòu)架設(shè)計了合適的生成網(wǎng)絡(luò)，能夠及時預(yù)測90 d后地表的沉降數(shù)值，幫助施工質(zhì)量控制，此創(chuàng)新的智能沉降預(yù)測方法在上海北橫通道隧道施工現(xiàn)場實踐中取得了良好的效果。