基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合地層盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測(cè)

徐一帆,王士民,何 川,宋天田,姚超凡,黃 興,羅偉庭

(1.西南交通大學(xué)交通隧道教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,成都 610031； 2.深圳地鐵建設(shè)集團(tuán)有限公司,深圳 518026；3.中國(guó)建筑第五工程局有限公司,長(zhǎng)沙 410001)

引言

盾構(gòu)掘進(jìn)是在密閉環(huán)境中進(jìn)行的，因此，盾構(gòu)機(jī)所處的工作狀態(tài)常通過(guò)掘進(jìn)參數(shù)來(lái)反應(yīng)。盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)對(duì)盾構(gòu)施工尤為重要，選擇合適的盾構(gòu)參數(shù)，可有效控制地表沉降，減少刀具磨損，維持盾構(gòu)姿態(tài)，并確保盾構(gòu)機(jī)處于良好的工作狀態(tài)[1-3]。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)掘進(jìn)參數(shù)的變化規(guī)律開(kāi)展了一系列研究。魏新江等[4]通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)和線性回歸對(duì)掘進(jìn)過(guò)程中刀盤(pán)扭矩與地表隆起進(jìn)行相關(guān)性分析；楊旸等[5]對(duì)富水圓礫地層段土壓平衡盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)盾構(gòu)推力、刀盤(pán)扭矩、注漿壓力變化趨勢(shì)相似；趙博劍等[6]運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)關(guān)鍵盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)與地層的相關(guān)性進(jìn)行全面分析；李杰等[7]采用正交試驗(yàn)法和多元非線性回歸，建立了土壓平衡盾構(gòu)在復(fù)合地層下掘進(jìn)速度的數(shù)學(xué)模型；路平[8]運(yùn)用模糊統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)，分析了盾構(gòu)力學(xué)掘進(jìn)參數(shù)對(duì)周?chē)貙映两?、?yīng)力歷史的變化。隨著大數(shù)據(jù)與人工智能的高速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)算法因其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力也逐漸應(yīng)用于盾構(gòu)參數(shù)變化規(guī)律分析，如CACHIM[9]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)硬巖地層刀盤(pán)扭矩進(jìn)行了預(yù)測(cè)；范文超等[10]利用皮氏積矩相關(guān)系數(shù)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)復(fù)合地層泥水盾構(gòu)的刀盤(pán)轉(zhuǎn)矩、刀盤(pán)能耗、平均泥水壓力3個(gè)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)；沈翔等[11]利用灰色系統(tǒng)理論下的GM(1，1)預(yù)測(cè)模型，對(duì)復(fù)合掘進(jìn)總推力進(jìn)行實(shí)例預(yù)測(cè)分析；劉麗莎[12]基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)建立盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)與盾構(gòu)故障聯(lián)系模型；張社榮等[13]基于MIV-BP模型、AIC準(zhǔn)則確定水下隧道盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)的控制區(qū)間。

目前，針對(duì)復(fù)合地層掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測(cè)分析研究較多，但并未考慮地層物理力學(xué)參數(shù)的變化和復(fù)合地層巖土占比對(duì)掘進(jìn)參數(shù)的影響。鑒于此，以深圳地鐵13號(hào)線留仙洞站—白芒站區(qū)間盾構(gòu)隧道工程復(fù)合地層段為工程背景，考慮巖體性質(zhì)與分布對(duì)盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)的影響，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)復(fù)合地層掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，相關(guān)研究可為類(lèi)似工程施工提供一定的參考和借鑒。

1 工程概況

深圳地鐵13號(hào)線留仙洞站—白芒站區(qū)間線路總長(zhǎng)4 606.13 m，區(qū)間地表為居民區(qū)及道路，區(qū)間兩側(cè)市政管線較為復(fù)雜。隧道主要穿越微風(fēng)化混合花崗巖，局部通過(guò)中風(fēng)化花崗巖、中風(fēng)化混合花崗巖、斷層，區(qū)間在靠近留仙洞大里程端區(qū)段局部處于礫質(zhì)黏性土、全風(fēng)化花崗巖、土狀強(qiáng)風(fēng)化混合花崗巖和塊狀強(qiáng)風(fēng)化混合花崗巖中，工程地質(zhì)條件復(fù)雜。選取該區(qū)工程左線 270環(huán)～350環(huán)的掘進(jìn)數(shù)據(jù)開(kāi)展相關(guān)研究，地質(zhì)情況如圖1所示。該區(qū)段穿越中等風(fēng)化與微風(fēng)化混合花崗巖交互地層、強(qiáng)風(fēng)化(塊狀)與中風(fēng)化混合花崗巖交互地層、強(qiáng)風(fēng)化(土狀)與中風(fēng)化混合花崗巖交互地層，便于研究復(fù)合地層巖層性質(zhì)與盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)間的潛在關(guān)系。

地鐵區(qū)間隧道采用中鐵裝備EPB-TBM雙模式盾構(gòu)機(jī)進(jìn)行施工。盾構(gòu)機(jī)主驅(qū)動(dòng)的額定扭矩為6 080 kN·m，脫困扭矩為7 296 kN·m，最大推進(jìn)速度80 mm/min，最大總推力為50 600 kN。左線270環(huán)～350環(huán)采用EPB模式進(jìn)行掘進(jìn)。

圖1 留仙洞-白芒站區(qū)間左線270環(huán)～350環(huán)縱斷面

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

2.1 數(shù)值模型建立

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常由3層組成：輸入層，隱含層及輸出層。通常輸入層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)與特征數(shù)相關(guān)，輸出層的個(gè)數(shù)與類(lèi)別數(shù)相同，隱含層的層數(shù)與神經(jīng)元數(shù)均可自定義。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層節(jié)點(diǎn)間計(jì)算式為[14]

(1)

式中，wij為神經(jīng)元i與神經(jīng)元j之間連接的權(quán)重；Oj為神經(jīng)元j的輸出；sigmod是一個(gè)神經(jīng)元的激勵(lì)函數(shù)，用于將任意實(shí)數(shù)映射到(0，1)區(qū)間。

BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目標(biāo)是獲取一組合適的權(quán)重值，使輸出值與實(shí)際值之間的誤差最小。將預(yù)測(cè)值與實(shí)際值間的均方差(MSE)作為損失函數(shù)，見(jiàn)式(2)。

(2)

式中，N為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的樣本數(shù)目；Tn，On分別為輸出數(shù)據(jù)的真值和預(yù)測(cè)值。

2.2 輸入輸出數(shù)據(jù)選擇

盾構(gòu)設(shè)備數(shù)據(jù)包含220個(gè)參數(shù)指標(biāo)，記錄了各子系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)。在這些數(shù)據(jù)中，刀盤(pán)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)和推進(jìn)系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)是反映巖機(jī)相互作用最主要的參數(shù)，其他參數(shù)如膨潤(rùn)土用量、泡沫混合劑用量等受人為主觀因素影響較大或與巖機(jī)相互作用的關(guān)系較弱[15]，本研究中不納入輸入數(shù)據(jù)。在盾構(gòu)推進(jìn)過(guò)程中，需要盾構(gòu)機(jī)操作室可人為控制的刀盤(pán)轉(zhuǎn)速RPM，推進(jìn)速度V，螺旋機(jī)轉(zhuǎn)速n；總推力F、刀盤(pán)扭矩T是盾構(gòu)司機(jī)控制盾構(gòu)機(jī)運(yùn)行的主要運(yùn)行參數(shù)[16]。因此，選取刀盤(pán)轉(zhuǎn)速、推進(jìn)速度、螺旋機(jī)轉(zhuǎn)速作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)，總推力、刀盤(pán)扭矩為輸出參數(shù)。地層力學(xué)參數(shù)也有很多種，但復(fù)合地層包含軟硬不均巖層，但兩者共同的物理力學(xué)參數(shù)較少。巖土施工工程等級(jí)是根據(jù)巖土性質(zhì)和施工難易程度對(duì)巖土進(jìn)行分級(jí)，巖土施工工程等級(jí)越低，巖土體越軟，越容易開(kāi)挖，盾構(gòu)機(jī)推進(jìn)過(guò)程中受到的阻力越小。因此，選取上下兩層巖土占比、巖土體的巖石單軸極限抗壓強(qiáng)度標(biāo)準(zhǔn)值、巖土施工工程等級(jí)作為輸入?yún)?shù)，具體的參數(shù)取值如表1所示。

表1 不同地層物理力學(xué)參數(shù)

以左線330環(huán)為例，掌子面土層如圖2所示，掌子面上層土體為強(qiáng)風(fēng)化混合花崗巖(塊狀)，土柱高4.22 m，下層土體為中等風(fēng)化混合花崗巖，土柱高2.48 m。根據(jù)圓形面積公式，掌子面總面積35.26 m2，上層巖體面積為22.93 m2，巖層占比為65%，下層巖體面積為12.32 m2，巖層占比為35%。因此，左線330環(huán)輸入的巖層數(shù)據(jù)為(0.65，5，4，0.35，25，5)。

圖2 350環(huán)掌子面示意(單位：m)

為簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)同時(shí)又保證訓(xùn)練精度，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型采取輸入層、隱含層和輸出層的3層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，輸入?yún)?shù)為7個(gè)，輸出參數(shù)為2個(gè)，隱藏層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)根據(jù)沈花玉[17]給出的參考公式計(jì)算，可得出4～13個(gè)，本文節(jié)點(diǎn)數(shù)取12，具體結(jié)構(gòu)如圖3所示。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其他訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置如下：學(xué)習(xí)率為0.1，矯正率為0.05，循環(huán)次數(shù)為4 000次。

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

3 掘進(jìn)數(shù)據(jù)預(yù)處理

3.1 尋找盾構(gòu)機(jī)穩(wěn)定階段

通過(guò)盾構(gòu)機(jī)記錄和收集的原始CSV文件中存在大量空推數(shù)據(jù)。因此，在建立盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)需刪除空推數(shù)據(jù)。一般情況下，若與刀盤(pán)轉(zhuǎn)速RPM，刀盤(pán)扭矩T，推力F或推進(jìn)速率V有關(guān)的任何項(xiàng)目等于零，則認(rèn)為該盾構(gòu)操作記錄是空的。且空推數(shù)據(jù)將盾構(gòu)掘進(jìn)數(shù)據(jù)劃分成不同的操作段，如圖4所示。通過(guò)掃描復(fù)合地層部分盾構(gòu)掘進(jìn)數(shù)據(jù)，總共提取了131個(gè)盾構(gòu)運(yùn)行段，總計(jì)154 259個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。

圖4 空推數(shù)據(jù)的掘進(jìn)速率

根據(jù)盾構(gòu)司機(jī)在掘進(jìn)過(guò)程中操作規(guī)則，一個(gè)完整的盾構(gòu)掘進(jìn)循環(huán)包含3個(gè)部分：關(guān)閉階段，啟動(dòng)階段，穩(wěn)定階段[18]，如圖5所示。盾構(gòu)運(yùn)行段的關(guān)閉階段已經(jīng)與空的推送數(shù)據(jù)一起被刪除。由于盾構(gòu)機(jī)在啟動(dòng)階段期間執(zhí)行不穩(wěn)定狀態(tài)，所以在該階段期間收集的數(shù)據(jù)也被移除。為便于處理數(shù)據(jù)，假設(shè)一個(gè)段的前10%數(shù)據(jù)涵蓋啟動(dòng)階段。

圖5 單個(gè)運(yùn)行分段的掘進(jìn)機(jī)速率

3.2 數(shù)據(jù)離群檢測(cè)、去噪與標(biāo)準(zhǔn)化

盾構(gòu)運(yùn)行數(shù)據(jù)中常存在一些異常值，如圖6所示。采用基于多變量正態(tài)分布的異常檢測(cè)方法[19]進(jìn)行離群檢測(cè)。此方法是多元離群點(diǎn)檢測(cè)的參數(shù)方法，利用式(3)中的馬哈拉諾比斯距離檢測(cè)數(shù)據(jù)是否離群。將每行掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)到運(yùn)行段均值向量距離的P90百分位數(shù)作為正常值與異常值的邊界，如式(4)所示。

(3)

式中，xi為盾構(gòu)運(yùn)行數(shù)據(jù)分段中的單一數(shù)據(jù)；N為運(yùn)行數(shù)據(jù)的數(shù)量；μ為樣本均值；S為掘進(jìn)參數(shù)的協(xié)方差矩陣。

(4)

圖6 離群掘進(jìn)速率(圖中標(biāo)注“異常值”)

為進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，選擇滑動(dòng)平均法對(duì)盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行去噪處理[20]。取滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度為2m+1，從啟動(dòng)階段的第m+1個(gè)數(shù)據(jù)開(kāi)始，計(jì)算相鄰2m個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的算術(shù)平均值作為該點(diǎn)濾波后的新值，如式(5)所示。

(5)

當(dāng)滑動(dòng)窗口內(nèi)的真實(shí)數(shù)據(jù)變化不大時(shí)，可抑制掉很大一部分噪聲，濾波結(jié)果近似真實(shí)值；當(dāng)滑動(dòng)窗口內(nèi)的真實(shí)值變化較大時(shí)，這種濾波方式就會(huì)損失一部分精確度，濾波結(jié)果接近真實(shí)值的平均期望。因此，窗口的大小會(huì)對(duì)濾波結(jié)果有很大影響。窗口越大，濾波結(jié)果越平滑，但會(huì)一定程度上偏離真實(shí)值，忽視數(shù)據(jù)的變化細(xì)節(jié)；窗口越小，濾波結(jié)果越接近觀測(cè)值，但噪聲偏大，噪聲消除效果不理想[21]。選取濾波滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度為11，圖7為推進(jìn)速度經(jīng)過(guò)滑動(dòng)平均法去噪濾波的處理結(jié)果。

圖7 滑動(dòng)平均法濾波結(jié)果

盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)與流數(shù)據(jù)應(yīng)用程序一樣，未來(lái)的數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)超出現(xiàn)有數(shù)據(jù)范圍，即無(wú)法獲得最大值和最小值。因此，傳統(tǒng)的歸一化方法min-max標(biāo)準(zhǔn)化和 z-score 標(biāo)準(zhǔn)化不能應(yīng)用于盾構(gòu)運(yùn)行段。為避免掘進(jìn)參數(shù)的不同尺度對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生影響，盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)可根據(jù)等式(6)進(jìn)行縮放。

(6)

4 結(jié)果分析

在隧道掘進(jìn)中，從隧道完工區(qū)域收集的數(shù)據(jù)通常用于建立掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測(cè)模型，該模型用于預(yù)測(cè)未完工區(qū)域的掘進(jìn)參數(shù)情況。當(dāng)用于訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型的數(shù)據(jù)量增加時(shí)，包括更多復(fù)合地層情況，也應(yīng)增加預(yù)測(cè)精度。為驗(yàn)證這一假設(shè)，將盾構(gòu)機(jī)運(yùn)行數(shù)據(jù)劃分成3個(gè)不同百分比的訓(xùn)練集和測(cè)試集：20%～80%，50%～50%，80%～20%，其預(yù)測(cè)模型平均誤差如表2所示。

由表2可見(jiàn)，當(dāng)使用20%的訓(xùn)練集時(shí)，訓(xùn)練集中刀盤(pán)扭矩的平均誤差為0.148，總推力的平均誤差為0.113，這是對(duì)所開(kāi)發(fā)的預(yù)測(cè)模型評(píng)估。80%測(cè)試集中，刀盤(pán)扭矩的平均誤差為0.159，總推力的平均誤差為0.124，這是對(duì)開(kāi)發(fā)模型預(yù)測(cè)能力的評(píng)估。由上可見(jiàn)，預(yù)測(cè)模型在訓(xùn)練集上的性能有所下降，由于20%訓(xùn)練集中包含的數(shù)據(jù)量過(guò)少，測(cè)試集中出現(xiàn)了與訓(xùn)練集巖層分布情況差異較大的數(shù)據(jù)條目，預(yù)測(cè)模型不能很好地預(yù)測(cè)該情況下的掘進(jìn)參數(shù)，但總體相對(duì)誤差較小，可以證實(shí)，僅使用前20%盾構(gòu)運(yùn)行數(shù)據(jù)可較為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)剩余80%盾構(gòu)機(jī)的掘進(jìn)參數(shù)。當(dāng)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)百分比從20%增長(zhǎng)到50%，預(yù)測(cè)模型對(duì)訓(xùn)練集的平均誤差基本不變，而測(cè)試集總推力的平均誤差從0.144降至0.093。當(dāng)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)百分比繼續(xù)增至80%，預(yù)測(cè)模型的平均誤差繼續(xù)下降。由此說(shuō)明，隨著盾構(gòu)隧道施工進(jìn)程的推進(jìn)，預(yù)測(cè)模型得到的數(shù)據(jù)量增加，其準(zhǔn)確率完全滿足施工要求。

表2 預(yù)測(cè)模型相對(duì)誤差 %

在80%訓(xùn)練數(shù)據(jù)～20%測(cè)試數(shù)據(jù)時(shí)，測(cè)試集的預(yù)測(cè)平均誤差與最大誤差及環(huán)號(hào)的關(guān)系如圖8、圖9所示，圖中，①為中等風(fēng)化與微風(fēng)化混合花崗巖交互地層，②為強(qiáng)風(fēng)化(塊狀)與中風(fēng)化混合花崗巖交互地層，③為強(qiáng)風(fēng)化(土狀)與中風(fēng)化混合花崗巖交互地層，誤差值匯總于表3。

圖8 總推力預(yù)測(cè)平均誤差與最大誤差

表3 不同地層的預(yù)測(cè)誤差 %

圖9 刀盤(pán)扭矩預(yù)測(cè)平均誤差與最大誤差

結(jié)果表明，在中等風(fēng)化與微風(fēng)化混合花崗巖交互地層與強(qiáng)風(fēng)化(塊狀)與中風(fēng)化混合花崗巖交互地層，該模型對(duì)盾構(gòu)總推力與刀盤(pán)扭矩的預(yù)測(cè)平均誤差與最大誤差均在較低水平，平均誤差均小于0.1，總推力的最大誤差在0.25左右，刀盤(pán)扭矩的最大誤差在0.45左右。而在強(qiáng)風(fēng)化(土狀)與中風(fēng)化混合花崗巖交互地層，預(yù)測(cè)平均誤差與最大誤差明顯增大，在335環(huán)時(shí)達(dá)到最大值，此時(shí)總推力最大誤差為0.583，刀盤(pán)扭矩最大誤差為0.879。說(shuō)明該模型對(duì)在強(qiáng)風(fēng)化(土狀)與中風(fēng)化混合花崗巖交互地層的適應(yīng)性欠佳。這可能是由于盾構(gòu)推進(jìn)至334環(huán)處進(jìn)行帶壓開(kāi)倉(cāng)更換刀具并清理泥餅，在刀具更換的條件下，刀具與掌子面間的接觸面積降低，刀盤(pán)的破巖效果提升，刀盤(pán)與掌子面的相互作用先降低后升高；這一階段的掘進(jìn)速率、刀盤(pán)扭矩、總推力、刀盤(pán)轉(zhuǎn)速和其他階段的差異較大，導(dǎo)致這一階段的扭矩、總推力與其他掘進(jìn)參數(shù)之間的關(guān)系和其他階段存在差異。而在334環(huán)之前，盾構(gòu)機(jī)推過(guò)上軟下硬復(fù)合地層，刀盤(pán)處結(jié)有泥餅，泥餅的存在會(huì)造成盾構(gòu)機(jī)刀盤(pán)扭矩和推力增大，推進(jìn)速度減慢[22]。同時(shí)可知，選取巖土施工工程等級(jí)作為輸入?yún)?shù)，并不能很好地反映巖土體間的性質(zhì)差異，強(qiáng)風(fēng)化(土狀)混合花崗巖為Ⅲ級(jí)，強(qiáng)風(fēng)化(塊狀)混合花崗巖為Ⅳ級(jí)，中風(fēng)化混合花崗巖為Ⅴ級(jí)，前兩者的物理力學(xué)性質(zhì)差異大于后兩者的差異，但在輸入?yún)?shù)方面，兩者差值相同，并不能合理地表現(xiàn)地層性質(zhì)的變化。

利用所構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測(cè)模型，對(duì)強(qiáng)風(fēng)化混合花崗巖(土狀)-中風(fēng)化混合花崗巖交界地層的掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，圖10為刀盤(pán)扭矩、盾構(gòu)總推力隨強(qiáng)風(fēng)化混合花崗巖(土狀)占比變化曲線。在預(yù)測(cè)過(guò)程中，設(shè)定刀盤(pán)轉(zhuǎn)速為1.5 r/min，螺機(jī)轉(zhuǎn)速為0.6 r/min，推進(jìn)速度為25 mm/min固定不變。由圖10可以發(fā)現(xiàn)，隨著硬巖占比增大，刀盤(pán)扭矩先逐漸減小，隨后保持穩(wěn)定，最大扭矩發(fā)生在純軟巖段，為4 197 kN·m，最小扭矩發(fā)生在硬巖占比為50%時(shí)，為2 256 kN·m；總推力先保持穩(wěn)定，隨后迅速增大，最大推力發(fā)生在純硬巖段，為39 450 kN，最小推力發(fā)生在硬巖占比為40%時(shí)，為25 616 kN。由此表明，在復(fù)合地層，穿越地層縱向變化頻率快，會(huì)引起盾構(gòu)機(jī)刀盤(pán)扭矩與總推力在較大范圍內(nèi)變化，應(yīng)當(dāng)合理選取盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)，將兩者控制在合適的范圍內(nèi)，避免出現(xiàn)過(guò)大扭矩和過(guò)大推力，對(duì)盾構(gòu)機(jī)姿態(tài)、刀盤(pán)刀具、管片造成不利影響。

圖10 刀盤(pán)扭矩與總推力隨中風(fēng)化巖體比重變化曲線

5 結(jié)論

以深圳地鐵13號(hào)線復(fù)合地層段作為工程背景，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)盾構(gòu)運(yùn)行主要掘進(jìn)參數(shù)與巖層性質(zhì)間關(guān)系進(jìn)行研究，得出主要結(jié)論如下。

(1)預(yù)測(cè)模型利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，考慮掌子面上下兩層巖土占比、巖土體的巖石單軸極限抗壓強(qiáng)度標(biāo)準(zhǔn)值、巖土施工工程等級(jí)作為輸入?yún)?shù)，預(yù)測(cè)總推力、刀盤(pán)扭矩這兩個(gè)控制盾構(gòu)機(jī)運(yùn)行的主要運(yùn)行參數(shù)，揭示了復(fù)合地層巖土性質(zhì)與盾構(gòu)機(jī)運(yùn)行參數(shù)之間的關(guān)系，并具有較高精度。在實(shí)際工程中，從隧道完工區(qū)域收集的數(shù)據(jù)用于建立掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測(cè)模型，利用該模型預(yù)測(cè)未完工區(qū)域的掘進(jìn)參數(shù)情況，對(duì)盾構(gòu)施工中的掘進(jìn)參數(shù)選取有一定指導(dǎo)作用。

(2)在復(fù)合地層中，刀盤(pán)扭矩、總推力與軟硬巖體占比有關(guān)，且在硬巖占比20%～50%區(qū)間內(nèi)，刀盤(pán)扭矩的變化幅度增大；60%～80%區(qū)間內(nèi)，總推力的變化幅度增大。在實(shí)際施工中，可利用預(yù)測(cè)模型選取合適的盾構(gòu)機(jī)運(yùn)行參數(shù)，控制盾構(gòu)機(jī)總推力與刀盤(pán)扭矩在合理范圍之內(nèi)，實(shí)現(xiàn)盾構(gòu)安全、高效掘進(jìn)。

(3)該預(yù)測(cè)模型對(duì)中等風(fēng)化與微風(fēng)化混合花崗巖交互地層、強(qiáng)風(fēng)化(塊狀)與中風(fēng)化混合花崗巖交互地層的預(yù)測(cè)效果較好，對(duì)強(qiáng)風(fēng)化(土狀)與中風(fēng)化混合花崗巖交互地層適應(yīng)性較差，但總體平均誤差不超過(guò)15%，在工程允許范圍之內(nèi)。