基于ABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地鐵盾構(gòu)隧道地層識(shí)別及復(fù)合比預(yù)測(cè)

郭 勇, 郭小霖, 簡(jiǎn)永洲, 張 箭, *, 豐土根, 陳子昂

(1. 上海華鐵工程咨詢有限公司, 上海 200040; 2. 河海大學(xué) 巖土力學(xué)與堤壩工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 江蘇 南京 210098; 3. 中交二公局第四工程有限公司, 河南 洛陽(yáng) 471013)

0 引言

在軌道交通的建設(shè)中,盾構(gòu)法因其施工速度快、安全性高且不易受氣候變化影響的優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于地鐵隧道施工中。地鐵建設(shè)的迅猛發(fā)展對(duì)盾構(gòu)施工安全性提出了更高的要求,而地質(zhì)環(huán)境復(fù)雜是盾構(gòu)事故的重要風(fēng)險(xiǎn)源之一[1]。因此,在掘進(jìn)過程中,實(shí)時(shí)識(shí)別開挖面的地層并準(zhǔn)確描述復(fù)合地層的復(fù)合狀況,對(duì)盾構(gòu)隧道的施工有著極為重要的意義。

在盾構(gòu)掘進(jìn)過程中,其掘進(jìn)參數(shù)與所處地層的物理力學(xué)參數(shù)密切相關(guān),存在一定的映射關(guān)系。國(guó)內(nèi)外專家、學(xué)者針對(duì)掘進(jìn)參數(shù)與被開挖巖體或土體的物理力學(xué)參數(shù)之間的關(guān)系進(jìn)行了一系列的探索。Shaterpour等[2]使用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法,研究了TBM運(yùn)行時(shí)的總推力和刀盤轉(zhuǎn)矩在不同地層下的變化情況; 趙博劍等[3]對(duì)復(fù)合地層中的掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行了數(shù)理統(tǒng)計(jì)與分析; 楊果林等[4]、張沛然等[5]從可掘性指標(biāo)與相關(guān)性入手,分析施工參數(shù)在不同地層中的變化特征,并采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)地層可掘性進(jìn)行預(yù)測(cè)。已有的研究對(duì)機(jī)-巖關(guān)系進(jìn)行了總結(jié)并基于掘進(jìn)參數(shù)對(duì)地層進(jìn)行了預(yù)測(cè),但分析集中于單一地層。在工程實(shí)際中,復(fù)合地層段地質(zhì)環(huán)境復(fù)雜,開挖斷面地質(zhì)多變性和突變性顯著,掘進(jìn)參數(shù)難以匹配,更需對(duì)開挖面進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。但是,組成復(fù)合地層的數(shù)種地層往往地質(zhì)特征相差懸殊,這給復(fù)合地層下機(jī)巖關(guān)系的探究造成困難。

為了表征開挖面的地層情況,諸多學(xué)者定義了多種指標(biāo)來(lái)表述地層情況,并建立了相應(yīng)的地層識(shí)別模型。Hassanpour等[6-7]通過TBM掘進(jìn)過程的參數(shù)定義場(chǎng)切深指數(shù)FPI來(lái)表征圍巖等級(jí),并分析了FPI與巖體力學(xué)參數(shù)的相關(guān)性; Wang等[8]基于土壓平衡盾構(gòu)的運(yùn)行參數(shù)建立了地質(zhì)特征綜合指標(biāo)計(jì)算模型,并用其區(qū)分多個(gè)地質(zhì)特征組; 邢彤等[9]利用場(chǎng)切深指數(shù)和轉(zhuǎn)矩切深指數(shù)(TPI)建立表示掘進(jìn)土層狀況的特征空間,并通過特征空間識(shí)別地層類型,同時(shí)采取函數(shù)表達(dá)式對(duì)被開挖土體進(jìn)行實(shí)時(shí)分類; 許明等[10]通過地層比功判定持力層,實(shí)現(xiàn)地層識(shí)別?？梢钥吹?地層情況表征多通過理論公式和參數(shù)定義表示,而直接反演復(fù)合地層中軟硬地層組合情況的研究較少,難以直觀反映復(fù)合地層的地質(zhì)狀況。因此,選用一種能夠直接表征復(fù)合地層組合情況的參數(shù)并對(duì)這種參數(shù)加以預(yù)測(cè)十分必要。

近年來(lái),隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷革新,5G技術(shù)日漸普及,人工智能呈飛躍式發(fā)展,智能化建設(shè)已成為盾構(gòu)隧道工程發(fā)展的必然趨勢(shì)。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)研究的不斷深入,聚類[11]、決策樹[12]、貝葉斯分類[13]、支持向量機(jī)[14]、集成學(xué)習(xí)[15]等機(jī)器學(xué)習(xí)算法廣泛應(yīng)用于地層識(shí)別預(yù)測(cè)中,各類優(yōu)化算法也得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。目前,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其強(qiáng)大的非線性映射能力與泛化能力在地層識(shí)別中廣泛應(yīng)用,例如: TBM圍巖分級(jí)[16]、地層情況預(yù)測(cè)[17-19]以及巖性識(shí)別[20]。但是,針對(duì)復(fù)合地層情況的預(yù)測(cè)分析還較少,同時(shí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在易陷入局部最小值的劣勢(shì)。人工蜂群算法作為一種全局尋優(yōu)算法,如果應(yīng)用到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之中,可以改善其易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),進(jìn)而提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

綜上可知,復(fù)合地層的機(jī)-巖關(guān)系及表征方法研究比較缺乏。本文先探究掘進(jìn)參數(shù)在不同地層下的變化,采用復(fù)合比描述開挖面地層復(fù)合情況,構(gòu)建地層識(shí)別BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型以及復(fù)合比預(yù)測(cè)模型,并采用人工蜂群算法對(duì)BP模型進(jìn)行優(yōu)化,同時(shí)結(jié)合施工區(qū)間掘進(jìn)數(shù)據(jù)對(duì)開挖面地層與復(fù)合情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。該模型可用于開挖過程中對(duì)地層的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與識(shí)別,實(shí)現(xiàn)在掘進(jìn)過程中反饋開挖面地層情況并描述地層復(fù)合情況,以此調(diào)節(jié)掘進(jìn)參數(shù),最終指導(dǎo)施工。

1 工程概況

南京地鐵6號(hào)線是南京地鐵線路網(wǎng)中的一條在建線路,自北向南途經(jīng)棲霞、玄武、秦淮、雨花臺(tái)以及江寧5個(gè)行政區(qū),建成后將有效緩解中心地區(qū)的的交通擁堵,加強(qiáng)主城區(qū)與其他外圍團(tuán)塊的聯(lián)系,提升地鐵的運(yùn)營(yíng)能力。南京地鐵6號(hào)線北段規(guī)劃如圖1所示。

圖1 南京地鐵6號(hào)線北段規(guī)劃圖

南京地鐵6號(hào)線某施工區(qū)間全長(zhǎng)4 008 m,采用地下敷設(shè)方式。隧道施工下穿地層主要有: 強(qiáng)風(fēng)化泥質(zhì)砂巖、中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖、強(qiáng)風(fēng)化安山巖、中風(fēng)化安山巖、粉質(zhì)黏土等。其中,盾構(gòu)隧道施工段主要分為3種地層: 中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖、上軟下硬地層、粉質(zhì)黏土地層。該工區(qū)中,復(fù)合地層區(qū)段主要由中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖與強(qiáng)風(fēng)化泥質(zhì)砂巖復(fù)合、強(qiáng)風(fēng)化泥質(zhì)砂巖與粉質(zhì)黏土復(fù)合組成。地層參數(shù)如表1所示。

表1 地層參數(shù)統(tǒng)計(jì)

此盾構(gòu)主驅(qū)動(dòng)采用液壓驅(qū)動(dòng)方式,刀盤開口率為38%,開挖直徑為6 440 mm,轉(zhuǎn)速為0～3.44 r/min,標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)矩為6 841 kN·m,脫困轉(zhuǎn)矩為8 684 kN·m,最大推力為42 575 kN。盾構(gòu)管片外徑為6 200 mm,內(nèi)徑為5 500 mm,厚度為350 mm,環(huán)寬為1 200 mm。

2 模型原理

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其通過誤差逆向傳播算法訓(xùn)練。該類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)屬于層次型結(jié)構(gòu),主要由輸入層、隱含層、輸出層3部分組成。隱含層的神經(jīng)元稱為隱單元,通過對(duì)隱含層單元狀態(tài)的改變,影響輸入層與輸出層的關(guān)系。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信號(hào)傳播由正向傳播過程以及反向傳播過程共同組成。輸入層輸入信號(hào)通過連接權(quán)傳遞至隱含層,再傳遞至輸出層,實(shí)現(xiàn)輸入信號(hào)的輸出。此時(shí),對(duì)輸出參數(shù)真實(shí)值與模型輸出值進(jìn)行誤差比較,若誤差超出期望范圍,則通過反向傳播算法更新修正連接權(quán),再正向傳播輸出。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過正向和反向傳播過程的反復(fù)來(lái)完成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)與分析。

作為目前應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的普遍優(yōu)點(diǎn),即強(qiáng)大的非線性映射能力、優(yōu)秀的自主學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力以及處理并行信息的能力。但是,由于其誤差反向傳播算法采用梯度下降法,存在易陷入局部最小值的缺陷,影響訓(xùn)練效果,降低預(yù)測(cè)精度,故采用全局尋優(yōu)算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,以提高其預(yù)測(cè)分析能力。

2.2 人工蜂群算法原理

ABC算法即人工蜂群算法(artificial bee colony),源于蜜蜂采蜜時(shí)分工明確、相互協(xié)作,精準(zhǔn)找到周邊優(yōu)質(zhì)蜜源的生物行為,是一種全局尋優(yōu)求解的搜索算法。ABC算法有著強(qiáng)大的求解尋優(yōu)能力,在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。

ABC算法主要由引領(lǐng)蜂、跟隨蜂、偵查蜂3個(gè)階段組成。引領(lǐng)蜂階段用于維持優(yōu)良解,跟隨蜂階段用于提高收斂速度,偵查蜂階段用于增強(qiáng)擺脫局部最優(yōu)的能力。算法的主要參數(shù)包括: 蜜源數(shù)、迭代終止次數(shù)、局部最優(yōu)解評(píng)判參數(shù)和求解維度等。

2.3 人工蜂群算法優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用梯度下降法作為誤差反向傳播算法,容易陷入局部最小值,導(dǎo)致誤差函數(shù)并非全局最小,預(yù)測(cè)精度難以保證。ABC算法作為一種全局尋優(yōu)算法,能夠求出區(qū)域內(nèi)最優(yōu)解,進(jìn)而有效避免陷入局部最優(yōu)與梯度爆炸,提高預(yù)測(cè)精度和模型的泛化能力。采用ABC算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行尋優(yōu),能夠提高其預(yù)測(cè)分析能力,增強(qiáng)模型對(duì)問題的適應(yīng)能力。通過賦予全局最優(yōu)權(quán)值與閾值,達(dá)到全局最優(yōu)解,提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度,避免陷入局部最優(yōu),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化。ABC算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立流程如圖2所示。

圖2 ABC算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立流程

2.4 地層識(shí)別與復(fù)合比預(yù)測(cè)模型原理

地層識(shí)別與復(fù)合比預(yù)測(cè)模型由地層識(shí)別模型部分以及復(fù)合地層復(fù)合比預(yù)測(cè)部分組成。首先,通過地層識(shí)別模型輸入盾構(gòu)掘進(jìn)過程中的掘進(jìn)參數(shù),對(duì)開挖面地層進(jìn)行分類識(shí)別,確定地層種類;然后,由復(fù)合比預(yù)測(cè)模型對(duì)分類所得復(fù)合地層的復(fù)合比進(jìn)行預(yù)測(cè),進(jìn)一步對(duì)復(fù)合地層組成情況進(jìn)行表征,從而達(dá)到描述開挖面地層的目的。地層識(shí)別與復(fù)合比預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 地層識(shí)別與復(fù)合比預(yù)測(cè)模型結(jié)構(gòu)

3 模型參數(shù)與評(píng)價(jià)指標(biāo)的分析與確定

本文所構(gòu)建的模型參數(shù)主要包括輸入層參數(shù)(掘進(jìn)參數(shù))、輸出層參數(shù)(復(fù)合比),模型評(píng)價(jià)指標(biāo)包括平均絕對(duì)誤差(MAE)、均方根差(RMSE)以及樣本回歸值(R2)3種。

3.1 掘進(jìn)參數(shù)

在掘進(jìn)過程中,掘進(jìn)參數(shù)受地層參數(shù)影響。對(duì)盾構(gòu)4個(gè)系統(tǒng)(推進(jìn)系統(tǒng)、刀盤系統(tǒng)、排土系統(tǒng)、注漿系統(tǒng))中與地層相關(guān)性強(qiáng)、統(tǒng)計(jì)特征變化較為明顯的7個(gè)參數(shù)進(jìn)行分析,確定其在上軟下硬復(fù)合地層、中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖以及粉質(zhì)黏土3種地層中的統(tǒng)計(jì)特征,以此探尋掘進(jìn)參數(shù)與地層間的關(guān)系。選取平均值、中位數(shù)、下四分位數(shù)Q1與上四分位數(shù)Q3作為各地層下掘進(jìn)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。

3.1.1 推進(jìn)系統(tǒng)參數(shù)分析

推進(jìn)系統(tǒng)參數(shù)包括總推力和掘進(jìn)速度。地層情況對(duì)盾構(gòu)總推力和掘進(jìn)速度有著重要的影響。地層越堅(jiān)硬,其掘進(jìn)速度越慢。在實(shí)際工程中,需盡量保持掘進(jìn)速度恒定且快速。如果地層硬度較高,則需要增大盾構(gòu)總推力以保證掘進(jìn)速度;如果地層硬度較低,則盾構(gòu)總推力可在保證掘進(jìn)速度的前提下相應(yīng)減少。

在不同地層中,總推力的變化與分布情況存在明顯差異,如圖4所示。在均值與中位數(shù)方面,均呈現(xiàn)出中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖>粉質(zhì)黏土>上軟下硬復(fù)合地層的情況。 在數(shù)值分布方面,在粉質(zhì)黏土地層整體分布相對(duì)均勻;在上軟下硬復(fù)合地層,中位數(shù)偏向下四分位數(shù)Q1,呈現(xiàn)左偏態(tài)勢(shì);在中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖地層下呈現(xiàn)右偏態(tài)勢(shì)。上軟下硬復(fù)合地層強(qiáng)度差距大,對(duì)推力的需求不穩(wěn)定,分布波動(dòng)較其他地層大;中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖地層硬度較大,所需總推力隨之上升;粉質(zhì)黏土地層土質(zhì)松散,強(qiáng)度較低,掘進(jìn)時(shí)所需總推力較其他地層小,應(yīng)避免對(duì)土層的過度擾動(dòng)。

圖4 總推力統(tǒng)計(jì)分析

相較于總推力在3種地層下的明顯差異,掘進(jìn)速度在不同地層下的集中趨勢(shì)變化相對(duì)較小,如圖5所示。其均值與中位數(shù)為30～40 mm/min;分布情況方面均呈現(xiàn)左偏態(tài)勢(shì),偏度大小以復(fù)合地層段為甚,中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖段次之。在地層硬度較低的粉質(zhì)黏土段,盾構(gòu)掘進(jìn)速度大且在3種地層中最為穩(wěn)定;在中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖段,采用較低速度進(jìn)行掘進(jìn);在上軟下硬復(fù)合地層段,掘進(jìn)速度受地層的較大硬度變化影響,波動(dòng)劇烈,掘進(jìn)速度不穩(wěn)定。

圖5 掘進(jìn)速度統(tǒng)計(jì)分析

3.1.2 刀盤系統(tǒng)參數(shù)分析

刀盤系統(tǒng)參數(shù)包括刀盤轉(zhuǎn)矩和刀盤轉(zhuǎn)速。不同的地層會(huì)影響刀盤轉(zhuǎn)速和轉(zhuǎn)矩,從而影響盾構(gòu)的性能。在較硬地層中,刀盤轉(zhuǎn)矩要相應(yīng)提高才能更好地破碎巖體。刀盤轉(zhuǎn)矩往往能反映掘進(jìn)過程的順利程度,如遇轉(zhuǎn)矩過大,則可能是出現(xiàn)了刀具磨損或者結(jié)泥餅現(xiàn)象。刀盤轉(zhuǎn)速一般是在施工過程中通過人工設(shè)置,與掘進(jìn)速度相結(jié)合的貫入度是反映地層掘進(jìn)難易程度的指標(biāo)之一[21]。

在3種地層下刀盤轉(zhuǎn)矩的集中趨勢(shì)差異較大,在粉質(zhì)黏土段區(qū)間尤為明顯,如圖6所示。3種地層下的均值與中位數(shù)均呈現(xiàn)出中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖>上軟下硬復(fù)合地層 >粉質(zhì)黏土地層的情況。分布趨勢(shì)上,中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖段刀盤轉(zhuǎn)矩分布最為集中,上軟下硬復(fù)合地層段次之,粉質(zhì)黏土段刀盤轉(zhuǎn)矩波動(dòng)最大。究其原因,在硬巖區(qū)段地層強(qiáng)度較高,刀盤轉(zhuǎn)矩需求大且穩(wěn)定;粉質(zhì)黏土段土質(zhì)松散易于掘進(jìn),轉(zhuǎn)矩降低且波動(dòng)明顯;復(fù)合地層區(qū)段既存在軟弱土層的不穩(wěn)定性,又存在硬巖地層的高強(qiáng)度,所需刀盤轉(zhuǎn)矩介于兩者間且波動(dòng)明顯。

圖6 刀盤轉(zhuǎn)矩統(tǒng)計(jì)分析

刀盤轉(zhuǎn)速一般在盾構(gòu)掘進(jìn)過程中通過人工設(shè)置,故刀盤轉(zhuǎn)速的波動(dòng)情況小。如圖7所示,整個(gè)統(tǒng)計(jì)區(qū)間內(nèi),刀盤轉(zhuǎn)速變化不大。在粉質(zhì)黏土地層刀盤轉(zhuǎn)速略高于其他2種地層,且其波動(dòng)范圍也較其他2種地層大。其原因在于粉質(zhì)黏土地層土質(zhì)較軟,在刀盤轉(zhuǎn)矩較小的情況下,增大刀盤轉(zhuǎn)速有利于掘進(jìn)效率的提高。

圖7 刀盤轉(zhuǎn)速統(tǒng)計(jì)分析

3.1.3 排土系統(tǒng)參數(shù)分析

排土系統(tǒng)參數(shù)選取土艙壓力。在土壓平衡盾構(gòu)掘進(jìn)過程中,尤其是在軟弱土層中掘進(jìn)時(shí),土艙壓力直接關(guān)系到開挖面的穩(wěn)定性和地表的沉降。在掘進(jìn)過程中,應(yīng)保持掌子面的穩(wěn)定性,避免因開挖面失穩(wěn)產(chǎn)生坍塌或過大的地表沉降。

在不同地層下,土艙壓力的集中趨勢(shì)呈現(xiàn)出一定的差異,如圖8所示。就均值而言,土艙壓力呈現(xiàn)出上軟下硬地層>粉質(zhì)黏土地層>中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖的情況。除中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖段初期有較大幅度波動(dòng)外,其余區(qū)間分布狀態(tài)均較為穩(wěn)定。針對(duì)不同地層下的土艙壓力變化進(jìn)行原因分析: 1)中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖地層硬度較高,穩(wěn)定性較好,掘進(jìn)時(shí)可采用相對(duì)較小的土艙壓力,故該地層條件下土艙壓力小于其他地層; 2)粉質(zhì)黏土和上軟下硬地層中的軟弱土體相對(duì)于中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖穩(wěn)定性較差,可能引起地表沉降,因此需要較高的土艙壓力以維持開挖面的穩(wěn)定。

圖8 土艙壓力統(tǒng)計(jì)分析

3.1.4 注漿系統(tǒng)參數(shù)分析

注漿系統(tǒng)參數(shù)包括同步注漿量和注漿壓力。同步注漿量與地表沉降密切相關(guān),根據(jù)不同地層選取合適的同步注漿量可以有效減少地表沉降,降低施工的不利影響。注漿壓力的合理與否關(guān)系到管片的上浮和地表的沉降,與同步注漿量一同對(duì)盾構(gòu)隧道的正常施工與周邊建筑物安全有著重要的影響。

同步注漿量總體變化浮動(dòng)不大,在3種地層下略有差異,如圖9所示。在集中趨勢(shì)方面,各地層下均值和中位數(shù)接近,均呈現(xiàn)粉質(zhì)黏土地層>中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖>上軟下硬地層態(tài)勢(shì)。波動(dòng)性方面,粉質(zhì)黏土段波動(dòng)較小;上軟下硬地層段與中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖段的波動(dòng)則明顯更大。其原因在于,復(fù)合地層中軟硬土層強(qiáng)度差異變化大,注漿量波動(dòng)相對(duì)較大;粉質(zhì)黏土地層因其孔隙與滲透率較高,同步注漿量略大于其他2種地層;中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖同步注漿量受埋深影響,因其深度逐漸增加,均值較上軟下硬地層更高。

圖9 同步注漿量統(tǒng)計(jì)分析

注漿壓力在3個(gè)地層中的集中趨勢(shì)變化不大,均值總體平穩(wěn),如圖10所示。在波動(dòng)范圍方面,以上軟下硬地層的注漿壓力變化為最,因該地層軟硬地層同時(shí)存在,注漿壓力也隨地層性質(zhì)不同而改變。在掘進(jìn)之初,注漿壓力為高于外界水壓0.3～0.7 MPa,并隨掘進(jìn)過程不斷調(diào)整。在掘進(jìn)過程中,注漿壓力不斷優(yōu)化至1.1～1.2倍靜止水土壓力。

圖10 注漿壓力統(tǒng)計(jì)分析圖

3.1.5 各地層下掘進(jìn)參數(shù)范圍

通過對(duì)各地層下掘進(jìn)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)與分析,確定了不同地層下各掘進(jìn)參數(shù)的集中趨勢(shì)與分布趨勢(shì)。采取百分位數(shù)進(jìn)一步對(duì)掘進(jìn)參數(shù)的波動(dòng)范圍進(jìn)行描述。選用百分位數(shù)P10作為各掘進(jìn)參數(shù)下限,P90作為各掘進(jìn)參數(shù)上限,確定3種地層下掘進(jìn)參數(shù)的穩(wěn)定波動(dòng)范圍。表2—4示出了各地層下不同掘進(jìn)參數(shù)的各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。

3.2 復(fù)合比

復(fù)合地層廣泛存在于我國(guó)東南地區(qū),因此在盾構(gòu)掘進(jìn)的過程中,不可避免地會(huì)遇到復(fù)合地層。復(fù)合地層對(duì)掘進(jìn)參數(shù)影響變化較大,為了能夠反映復(fù)合地層對(duì)掘進(jìn)參數(shù)的影響,定義復(fù)合比φ來(lái)表征復(fù)合軟硬地層組合比例,其物理意義為較軟土層占開挖面土層的百分比。復(fù)合比φ計(jì)算公式為:

(1)

式中:Ssoft為開挖面中較軟土層面積;Stotal為開挖面總面積,Stotal=Ssoft+Shard,Shard為開挖面中較硬土層面積。

復(fù)合比φ表示隧道開挖面處斷面范圍內(nèi)軟硬土層所占比例。其中,φ=0表明隧道開挖面斷面范圍內(nèi)全是較硬的巖層;φ=1表明隧道開挖面斷面范圍內(nèi)全是較軟巖層或土層。盾構(gòu)斷面復(fù)合地層如圖11所示。復(fù)合比能夠很好地表征復(fù)合地層的組合情況,即通過某點(diǎn)的值表示該環(huán)處掘進(jìn)斷面上不同地層的組合情況; 通過某區(qū)間的復(fù)合比曲線表示在掘進(jìn)軸線方向上地層的不同組合情況。

圖11 盾構(gòu)斷面復(fù)合地層示意圖

3.3 參數(shù)歸一化

盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)數(shù)量多且分屬不同系統(tǒng),其單位、數(shù)量級(jí)等均有較大差異。如果各參數(shù)量綱不同,直接輸入?yún)?shù)將會(huì)使訓(xùn)練過程中出現(xiàn)梯度爆炸的問題。為了便于對(duì)比分析,需要對(duì)掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行歸一化處理再進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

采用式(2)進(jìn)行最值歸一化處理:

(2)

式中:Xi為原始數(shù)值;Xmax為樣本某一掘進(jìn)參數(shù)中的最大值;Xmin為樣本某一掘進(jìn)參數(shù)中的最小值;X*為歸一化后的數(shù)值。

3.4 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)

采用平均絕對(duì)誤差(MAE)、均方根差(RMSE)以及樣本回歸值(R2)作為預(yù)測(cè)模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

平均絕對(duì)誤差(MAE)是預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間絕對(duì)誤差的平均值。MAE是一種線性分?jǐn)?shù),所有個(gè)體差異在平均值上的權(quán)重都相等。MAE能夠表示預(yù)測(cè)精度,MAE越低,表示預(yù)測(cè)值與真實(shí)值越接近,預(yù)測(cè)結(jié)果更精確,其計(jì)算公式如下所示:

(3)

式中:y為真實(shí)值;y′為ABC-BP模型的預(yù)測(cè)值;N為數(shù)據(jù)總量。

均方根誤差(RMSE)是預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之差的平方與樣本總量N比值的平方根,計(jì)算2組數(shù)據(jù)之間的偏差程度。與MAE相比,RMSE對(duì)較高的誤差值有更多懲罰。RMSE越低,表示預(yù)測(cè)值與真實(shí)值越接近,預(yù)測(cè)結(jié)果更精確,其計(jì)算公式為

(4)

樣本回歸值R2反映預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的擬合程度,樣本回歸值R2的區(qū)間為[0,1]。R2越接近于1,表示預(yù)測(cè)值和真實(shí)值擬合程度越高;R2接近于0,表示預(yù)測(cè)值和真實(shí)值擬合程度低,具體如下:

(5)

4 地層識(shí)別模型預(yù)測(cè)分析

采用地層識(shí)別模型建立掘進(jìn)參數(shù)與開挖面地層之間的關(guān)系,對(duì)開挖面地層進(jìn)行分類,實(shí)現(xiàn)根據(jù)參數(shù)在掘進(jìn)過程中對(duì)開挖面地層進(jìn)行判別; 將模型所確定的地層種類作為復(fù)合地層復(fù)合比預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)。

以掘進(jìn)參數(shù)刀盤轉(zhuǎn)矩、刀盤轉(zhuǎn)速、總推力、注漿量、注漿壓力、掘進(jìn)速度、土艙壓力作為地層識(shí)別模型的輸入?yún)?shù),對(duì)地層進(jìn)行分類。為了對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,將地層類別進(jìn)行編碼: 上軟下硬復(fù)合地層-1,中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖-2、粉質(zhì)黏土-3。以分類結(jié)果上軟下硬地層、中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖、粉質(zhì)黏土為輸出層構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因此,地層識(shí)別模型輸入層神經(jīng)元為7個(gè)、輸出層神經(jīng)元為3個(gè),隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)選定為15個(gè)。最大迭代次數(shù)為700,學(xué)習(xí)率為0.01,迭代精度為0.001。地層識(shí)別模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)見圖12。

圖12 地層識(shí)別模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

以施工區(qū)間3種復(fù)合地層,即上軟下硬地層、中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖、粉質(zhì)黏土地層,與其掘進(jìn)參數(shù)共758組數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集。隨機(jī)選取數(shù)據(jù)集中70%為訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練,其余為測(cè)試集測(cè)試模型的預(yù)測(cè)效果,識(shí)別結(jié)果如圖13所示,混淆矩陣如圖14所示。

圖13 地層識(shí)別模型預(yù)測(cè)結(jié)果

(a) 混淆矩陣 (b)模型召回率

通過混淆矩陣表明,預(yù)測(cè)為上軟下硬地層的樣本中90.6%確實(shí)為上軟下硬地層; 預(yù)測(cè)為中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖的樣本中97.2%確實(shí)為中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖; 預(yù)測(cè)為粉質(zhì)黏土的樣本中100%為粉質(zhì)黏土。誤差分析表明,實(shí)際為上軟下硬地層的樣本中,有5.9%被識(shí)別成中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖,無(wú)樣本被識(shí)別成粉質(zhì)黏土; 實(shí)際為中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖的樣本中,3.4%被識(shí)別為上軟下硬地層,無(wú)樣本被識(shí)別為粉質(zhì)黏土; 實(shí)際為粉質(zhì)黏土的樣本中,4.0%被識(shí)別為中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖,無(wú)樣本被識(shí)別成上軟下硬地層。

預(yù)測(cè)結(jié)果表明,在該樣本中,上軟下硬地層的識(shí)別召回率為94.1%,中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖識(shí)別召回率為96.6%,粉質(zhì)黏土的識(shí)別召回率為96%,總體識(shí)別準(zhǔn)確率為95%。因此,該模型能夠?qū)崿F(xiàn)掘進(jìn)參數(shù)與開挖面不同地層之間的映射,且對(duì)單一地層識(shí)別準(zhǔn)確率高,能夠在掘進(jìn)過程中識(shí)別所作業(yè)的地層。

5 復(fù)合比預(yù)測(cè)模型分析

通過地層分類,可以解決單一地層的識(shí)別問題。為了更準(zhǔn)確地描述復(fù)合地層的復(fù)合情況,定義復(fù)合比φ表述地層復(fù)合情況并進(jìn)行復(fù)合比預(yù)測(cè),以提高ABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)復(fù)合地層的預(yù)測(cè)能力。

針對(duì)施工區(qū)間內(nèi)存在的地層復(fù)合情況,分別選取中強(qiáng)-中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖與粉質(zhì)黏土-中強(qiáng)風(fēng)化泥質(zhì)砂巖復(fù)合地層,進(jìn)行復(fù)合比預(yù)測(cè)。以掘進(jìn)參數(shù)刀盤轉(zhuǎn)矩、刀盤轉(zhuǎn)速、總推力、注漿量、注漿壓力、掘進(jìn)速度、土艙壓力為作為地層識(shí)別模型的輸入?yún)?shù),以復(fù)合比作為輸出參數(shù)。模型結(jié)構(gòu)方面采用輸入層、隱含層、輸出層,神經(jīng)元為7-15-1的結(jié)構(gòu); SVR模型懲罰系數(shù)取為3,徑向基函數(shù)系數(shù)取為10; ELM模型隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)選為23。隨機(jī)選取數(shù)據(jù)集中70%的數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集,其余數(shù)據(jù)作為測(cè)試集,測(cè)試模型預(yù)測(cè)效果與精度。

ABC算法中設(shè)置最優(yōu)參數(shù): 蜂群大小為200,引領(lǐng)蜂和跟隨蜂數(shù)量各為100,最大迭代次數(shù)為200,求解維度D為136,搜索空間范圍Minj為-1、Maxj為1,單個(gè)蜜源最大開采次數(shù)為5。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置最優(yōu)參數(shù): 最大迭代次數(shù)為700,學(xué)習(xí)率為0.01,迭代精度為0.001。

5.1 強(qiáng)-中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖復(fù)合地層預(yù)測(cè)分析

根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果可知,強(qiáng)-中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖段復(fù)合比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)值大部分與真實(shí)值接近,如圖15所示。其中,紅色曲線代表ABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果,黑色曲線代表復(fù)合比真實(shí)值。由圖可知,在強(qiáng)-中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖段,ABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果較其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的復(fù)合比與真實(shí)值更為貼合,也證明了ABC算法可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)精度。

圖15 強(qiáng)-中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖段預(yù)測(cè)結(jié)果

ABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)強(qiáng)—中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖的評(píng)價(jià)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖16所示。由圖可知,ABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的平均絕對(duì)誤差MAE為0.056,均方根誤差RMSE為0.068,樣本回歸值R2為0.81; BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的平均絕對(duì)誤差MAE為0.066,均方根誤差RMSE為0.087,樣本回歸值R2為0.71; SVR模型的平均絕對(duì)誤差MAE為0.066,均方根誤差RMSE為0.087,樣本回歸值R2為0.72; ELM模型的平均絕對(duì)誤差MAE為0.068,均方根誤差RMSE為0.088,樣本回歸值R2為0.71。

圖16 強(qiáng)-中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖段評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果

ABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的平均絕對(duì)誤差和均方根誤差均最小,樣本回歸值最大,證明在強(qiáng)-中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖段,ABC算法優(yōu)化使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度和預(yù)測(cè)性能均得到了提升。

5.2 粉質(zhì)黏土-強(qiáng)風(fēng)化泥質(zhì)砂巖預(yù)測(cè)分析

根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果可知,針對(duì)粉質(zhì)黏土-強(qiáng)風(fēng)化泥質(zhì)砂巖段復(fù)合比,ABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)值大部分與真實(shí)值接近,見圖17。其中,紅色曲線代表ABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果,黑色曲線代表復(fù)合比真實(shí)值。由圖18可知,在粉質(zhì)黏土-強(qiáng)風(fēng)化泥質(zhì)砂巖段ABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)合比預(yù)測(cè)結(jié)果較其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果更為準(zhǔn)確,ABC算法有效提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)精度。

圖17 粉質(zhì)黏土-強(qiáng)風(fēng)化泥質(zhì)砂巖段復(fù)合比預(yù)測(cè)結(jié)果

圖18 粉質(zhì)黏土-強(qiáng)風(fēng)化泥質(zhì)砂巖段評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)果

ABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)粉質(zhì)黏土-強(qiáng)風(fēng)化泥質(zhì)砂巖的評(píng)價(jià)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)結(jié)果見圖18。由圖可知,ABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的平均絕對(duì)誤差MAE為0.061,均方根誤差RMSE為0.079,樣本回歸值R2為0.90; BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的平均絕對(duì)誤差MAE為0.082,均方根誤差RMSE為0.111,樣本回歸值R2為0.82; SVR模型的平均絕對(duì)誤差MAE為0.081,均方根誤差RMSE為0.101,樣本回歸值R2為0.86; ELM模型的平均絕對(duì)誤差MAE為0.082,均方根誤差RMSE為0.107,樣本回歸值R2為0.84。

ABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的平均絕對(duì)誤差和均方根誤差均最小,樣本回歸值最大,證明在粉質(zhì)黏土-強(qiáng)風(fēng)化泥質(zhì)砂巖段,ABC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型性能仍有優(yōu)越性。

6 結(jié)論與討論

本文采用人工蜂群算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,構(gòu)建了地層識(shí)別模型與復(fù)合地層復(fù)合比預(yù)測(cè)模型,對(duì)南京地鐵6號(hào)線某施工區(qū)間進(jìn)行了預(yù)測(cè),對(duì)比分析ABC-BP與SVR、ELM、BP模型的預(yù)測(cè)精度,探究盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)與開挖面地層映射關(guān)系。

1)通過對(duì)盾構(gòu)掘進(jìn)系統(tǒng)各參數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析,確定了3種地層下各掘進(jìn)參數(shù)的特征: 上軟下硬復(fù)合地層中呈現(xiàn)刀盤轉(zhuǎn)速低、土艙壓力高的特征;粉質(zhì)黏土地層中呈現(xiàn)注漿量高、轉(zhuǎn)矩低的特征;中風(fēng)化泥質(zhì)砂巖地層中呈現(xiàn)刀盤轉(zhuǎn)矩大、土艙壓力較小的特征。初步確定該區(qū)間機(jī)-巖之間的參數(shù)映射關(guān)系。3種地層中掘進(jìn)參數(shù)的差異為利用掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行地層識(shí)別以及復(fù)合地層下復(fù)合情況預(yù)測(cè)提供依據(jù)。

2)基于機(jī)-巖關(guān)系,建立基于掘進(jìn)參數(shù)的地層識(shí)別模型,對(duì)南京6號(hào)線某工區(qū)掘進(jìn)參數(shù)與地層情況進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,結(jié)果顯示地層識(shí)別模型對(duì)單一地層的識(shí)別準(zhǔn)確率較高,均為95%以上; 對(duì)復(fù)合地層的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率也達(dá)到了90%左右,提出的模型能夠滿足工程實(shí)踐上地層預(yù)測(cè)精度的需要。

3)利用人工蜂群算法ABC優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,有效解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練過程中容易陷入局部最小值問題,提高了預(yù)測(cè)的精度,且預(yù)測(cè)能力優(yōu)于其他機(jī)器學(xué)習(xí)模型。ABC-BP模型與BP模型所預(yù)測(cè)的復(fù)合比結(jié)果對(duì)比表明,ABC-BP預(yù)測(cè)結(jié)果中平均絕對(duì)誤差MAE減小了0.01～0.021、均方根誤差RMSE減小了0.019～0.032,且樣本回歸值R2較BP模型增加了0.08～0.10。經(jīng)人工蜂群算法優(yōu)化后的模型誤差更小且擬合精度更高。

4)在本工區(qū)的2種復(fù)合地層區(qū)間,使用ABC-BP模型預(yù)測(cè)地層情況,具有一定的準(zhǔn)確性,能滿足現(xiàn)場(chǎng)施工要求。本文所述ABC-BP模型建立起的機(jī)-巖關(guān)系,可用于開挖過程中的地層實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)與識(shí)別,可為及時(shí)根據(jù)開挖面調(diào)整盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)提供參考。

在后續(xù)研究中,可以考慮將復(fù)合比預(yù)測(cè)與現(xiàn)有的掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測(cè)方法相融合,建立一種更為全面的掘進(jìn)過程中參數(shù)預(yù)測(cè)模型。通過綜合考慮復(fù)合比的影響,該模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)掘進(jìn)過程中各種參數(shù)的變化趨勢(shì),提高掘進(jìn)操作的精確性和效率。該方法同樣可以應(yīng)用于沉降預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,補(bǔ)充輸入?yún)?shù),通過引入復(fù)合比預(yù)測(cè),可以更全面地考慮地質(zhì)條件對(duì)沉降的影響,提高沉降預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性。