復合地層中土壓平衡盾構機掘進狀態評估

董宇

(中鐵十六局集團 北京軌道交通工程建設有限公司，北京101100)

隨著近年來城鎮化的飛速發展，盾構法成為地下空間開發的首選隧道施工方法。不同的地質和水文條件構成的復合地層給地下空間開發帶來了巨大挑戰。土壓平衡盾構機在復合地層中掘進時，經常會出現地面坍塌，設備與刀盤、刀具磨損異常嚴重，突水突泥，盾尾尾刷失效等問題[1]。同時，由于對地下空間開發的需求增大，超大直徑的盾構機被運用到地下空間開發中，盾構機在復雜地層中運行狀態的評估顯得尤其重要。準確評估盾構機在不同地層中運行狀態，有助于及時發現潛在的施工風險，降低盾構機在掘進過程中的故障發生概率，有助于地下空間開發安全高效的推進。為了保證盾構機在復雜地層中掘進的安全和效率，很多專家學者提出了盾構機掘進過程中的安全評估方法。宋克志等[2]運用模糊數學方法結合盾構掘進的特點，對掘進過程中的圍巖狀況進行了評估與研究。李浩然等[3]基于層次-熵權組合法和隧道災害因子分析總結的基礎上，提出了越江地鐵防水可靠性評估模型。劉宏志[4]總結了盾構機等機械設備在盾構掘進過程中的狀態監測與故障診斷技術。夏潤禾[5]運用層次分析法對盾構下穿河道的施工風險進行了評估。張棟梁等[6]對盾構機掘進過程中的刀盤扭矩等掘進參數對沉降的影響進行了模擬分析，并進行了基于可拓法的風險評估。以上方法與地質情況具有很大的關聯性，僅適用于特定地層條件，無法推廣至其他地層條件。本文基于證據理論，依托盾構機在掘進過程中產生的監測數據，建立了適用于不同地質條件的盾構掘進等級評估模型。該模型很好地將掘進參數和監測數據融合起來，其評估結果更為客觀性，可靠度高。

1 工程概況

1.1 工程簡介

三灶隧道盾構區間位于珠海市金灣區272 省道，前部接140 m 進口明挖段，后接803 m 出口明挖段，線路左側臨海。盾構隧道起迄里程：左線DK35+550.939～DK37+700.939，全長2 150 m，右 線 YDK35+550.862～YDK37+695.241， 全 長2 144.379 m。管片外徑8 800 mm；內徑8 000 mm；管片寬度1 800 mm；管片厚度400 mm。襯砌環由1塊封頂塊、2塊鄰接塊、4塊標準塊組成。管片環外側設有彈性密封墊槽，內側設有嵌縫槽，整個環面布設凹凸槽。襯砌環的縱、環縫采用斜螺栓連接，包括19個M30縱向連接螺栓和14個M30環向連接螺栓。為滿足曲線模擬和施工糾偏的需要，采用通用環管片設計，楔形量為40 mm。設計混凝土強度C50，抗滲等級不低于P12。

1.2 工程地質條件

圖1 地質剖面圖Fig.1 Typical geological section

1.3 盾構掘進狀態影響因素分析

盾構掘進狀態的評估是盾構機保養、維修和是否安全掘進的重要參考指標。在復雜地層中掘進時，盾構機的掘進狀態評估尤其重要。對盾構機掘進過程中的運行狀態進行可靠性評估，有助于及時發現盾構機掘進過程中潛在風險事故，例如卡盾殼，特殊地質體障礙物(孤石)，刀盤磨損嚴重等，進而采取相應措施降低事故的發生概率，提高盾構機在復雜地層中的掘進效率。

盾構機掘進狀態的影響因素眾多。本文在盾構施工參數中，選取8 個掘進參數，分別是總推力，土壓力，刀盤扭矩，泡沫注入量，泡沫注入壓力，刀盤轉速，注漿壓力和注入量。圖2是影響因素的監測數據。其中，泡沫注入壓力，刀盤轉速和注漿量的監測數據變化較小。而總推力、土壓力、刀盤扭矩與泡沫注入壓力的監測數據變化波動較大。在100～150 環之間，總推力與泡沫注入量變化幅度最大。

圖2 三灶隧道盾構掘進參數Fig.2 Measured data of influential factors of SANZAO tunnel.

在建立盾構機掘進狀態評估模型之前，需要對監測數據進行相應的預處理。根據施工經驗與實際工程概況，將監測數據劃分為4個等級，如表1所示。

表1 影響因素等級劃分Table 1 Classification of influential factors

2 盾構掘進狀態評估模型

本文基于現場實際隧道工程項目，結合證據理論與隸屬度函數，提出盾構機掘進狀態評估模型。

2.1 證據信息融合方法

在證據信息融合方法中，信息被認為是一種證據。在實際工程中，為確保評估結果的準確性，決策者使用更多的信息或數據建立模型。為高效融合這些多源信息，證據理論建立并合成了一系列置信度函數。2 個置信度函數的合成規則如下[7?10]：

其中：m1(Ai)與m2(Aj)是2 個置信度函數；m(A)是2個置信度函數合成后的聯合置信度函數。

傳統的合成規則只適用于2個置信度函數，剩余的證據信息仍需逐步地合成。為了減少重復的操作，現有研究提出了一個標準化的多證據信息(置信度函數)合成規則[10-14]：

2.2 影響因素歸一化與隸屬度

盾構機的運行系統是一個非常復雜的系統，不同的影響因素(評價指標)從不同方面反映了盾構機的掘進狀態，不同的影響因素的單位各不相同。因此，需要對不同影響因素的監測數據進行歸一化操作，使得監測數據變得無量綱，便于后面的運算操作。本文采用的歸一化公式如下：

其中：xi為歸一化后的值；xm為影響因素的監測數據；umax與umin是各個影響因素在不同區間閾值的最大值與最小值。

影響因素的隸屬度，本文利用隸屬度函數來確定各個指標在相應等級的隸屬度，從而構建置信度函數。本文使用的隸屬度函數如下，每個影響因素的等級對應一個隸屬度函數。每個評價指標有4 個等級，因此有4 個隸屬度函數[14]。隸屬度函數圖如圖3 所示，不同等級用不同的顏色表示，其中等級Ⅱ的隸屬度函數表示如式(4)所示。

圖3 隸屬度函數Fig.3 Membership functions.

式中：xi為歸一化后的監測數據值。在本文中，用a1～a6表示為不同等級的隸屬度函數邊界值，取值設置為0.1,0.3,0.4,0.6,0.7,0.9。4 個區間等級為0～0.3,0.1～0.6,0.4～0.9,0.7～1.0。

2.3 盾構機狀態評估

根據現場隧道工程的實際情況與施工經驗，本文提出的盾構機掘進狀態評估模型確定了8項影響因素。根據這8項影響因素的監測數據，將數據劃分為4項等級。評估等級越高，說明盾構機的掘進狀態越差，越容易出現事故，而評估等級越低，則盾構掘進越順利。在隧道工程中，每一環管片對應一組數據集，每組數據集包含8 個監測數據。將數據集中的監測數據按照式(3)進行歸一化。求得每個影響因素的隸屬度值。從而構建評估矩陣，如式(5)所示。

為了區分影響因素在各個等級的重要性程度，由公式(6)得到各個等級的權重。

其中，ωj為第j個等級的權重；f(xi)為影響因素的監測數據歸一化后的隸屬度值。

在本文中，證據理論的置信度函數定義為每個等級的權重與監測數據隸屬度值的乘積。

其中，mi(Θ)為不確定分配的置信度函數值。盾構掘進狀態的等級確定根據下式：

其中，Q為盾構盾構掘進狀態等級；m(Aj)為多因素置信函數合成后的各個等級的置信函數值。取最大值對應的等級為盾構機掘進狀態等級。

3 評估結果分析

為了驗證模型的有效性，本文選取盾構隧道第20 環管片為研究對象。當盾構機進行第20 環管片的安裝與拼接時，相應影響因素的監測數據為{總推力，刀盤扭矩，刀盤轉速，土壓力，泡沫注入量，泡沫注入壓力，注漿壓力，注漿量}={25 000,4 100,1.5,174,66,2.5,2.8,14}。將監測數據進行歸一化后得到={0.75, 0.68, 0.75, 0.62, 0.17,0.42,0.60,0.70}。表2 為盾構機掘進到第20環的監測數據與與隸屬度。基于公式(5)，利用監測數據的隸屬度構建評估矩陣。由式(6)得到影響因素在各個等級的權重。表3 為求得的權重值。通過各個等級的權重與監測數據隸屬度值的乘積得到影響因素的置信度函數值。影響因素在置信度函數值如表4所示。

表2 盾構隧道一環的監測數據與隸屬度Table 2 Measured data and membership degree of one segment of tunnel

表3 影響因素在各個等級的權重值Table 3 Weights of influential factors

表4 影響因素的置信函數值Table 4 Value of mass function on influential factors

在證據理論中，每個影響因素的置信度函數值被看作是一條證據。通過式(2)將每條證據進行合成。表5為證據合成后的置信度函數值。由于證據合成后的置信度函數值中，m(A3)的值最大，根據式(8)，此時盾構機的掘進狀態為3級。

表5 證據合成后的置信度函數值Table 5 Value of mass function after evident fusion

掘進狀態是評估當前盾構機在復合地層掘進過程中是否安全的一個綜合指標。在本文中，盾構掘進狀態指標一共分為4級。每一等級對應不同的掘進狀態與采取的相應施工措施，見表6。

表6 盾構掘進安全狀態等級與相應的施工狀態Table 6 Safety status of shield machine and its corresponding construction states

通過盾構機掘進狀態等級評估模型，本文得到了盾構機在安裝前300 環管片的狀態等級。圖4為盾構機掘進狀態等級的評估結構。從圖4 可知，盾構機在安裝前130環管片時，掘進狀態等級集中在3 級與4 級。而在130 環后，盾構機掘進狀態等級主要集中在2 級與3 級。這與實際情況相符，盾構機在掘進初始階段，掘進的地層較為復雜，孤石比較多，遇到的施工風險較大，需要停止施工與采取相應的措施，例如清除孤石等；在掘進后期，由于地質情況比較簡單，主要為砂土，黏土，掘進狀態等級較低，說明盾構機在掘進過程中比較安全，存在的施工風險較低。

圖4 盾構機掘進狀態等級評估結果Fig.4 Status evaluation result of shield machine

4 結論

1) 該盾構掘進狀態評估模型集合了證據理論與隸屬度函數。該模型的提出基于現場監測數據，使評估結果具有客觀性，克服了以往專家評估帶來的缺點。

2) 根據現場隧道工程實際情況，將監測數據劃分為4 個等級和確定了8 個影響因素。本文基于珠海市三灶隧道工程300環的監測數據建立盾構機掘進狀態評估等級模型。在評估模型中，證據理論有效地融合了現場的監測數據，使得盾構機掘進狀態的評估結果更加可靠與明確。

3) 該模型原理清晰具有可操作性的特點。模型評估結果可為盾構機在復合地層掘進過程中是否需要維修和保養提供指導，具有一定參考價值，能夠減少盾構風險事故。