地鐵隧道盾構(gòu)機(jī)智能糾偏技術(shù)研究

摘要：針對地鐵盾構(gòu)施工中經(jīng)常出現(xiàn)的軸線偏差，而盾構(gòu)機(jī)參數(shù)難以確定，糾偏施工常常依賴人工經(jīng)驗(yàn)的問題，基于糾偏幾何算法和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（DNN）構(gòu)建盾構(gòu)軸線智能糾偏模型。經(jīng)工程實(shí)踐表明，該模型可實(shí)現(xiàn)盾構(gòu)施工軸線偏差智能預(yù)測及糾偏，平均誤差率控制在5%以內(nèi)，可有效提高地鐵盾構(gòu)施工的準(zhǔn)確性、安全性和施工效率。

關(guān)鍵詞：地鐵隧道;盾構(gòu)機(jī);軸線偏差;糾偏施工

0" "引言

地鐵在很大程度上可以緩解城市日益擁堵的交通狀況，近些年來我國各大城市的地鐵建設(shè)均取得了飛躍式發(fā)展。在地鐵建設(shè)當(dāng)中，最常用的就是盾構(gòu)法，該方法具有高效性、安全性、隱蔽性、環(huán)保性等優(yōu)勢，已成為當(dāng)前世界隧道建設(shè)的主流施工方法。然而盾構(gòu)法施工也面臨著諸多困難與挑戰(zhàn)，受地質(zhì)條件、施工環(huán)境、線路線形以及盾構(gòu)機(jī)本身性能的影響，盾構(gòu)機(jī)很容易發(fā)生軸線偏離，且這種偏離很難預(yù)測和避免。

為了減小軸線偏離對工程安全和質(zhì)量的影響，必須及時對盾構(gòu)機(jī)的掘進(jìn)施工參數(shù)進(jìn)行調(diào)整[1-5]。但目前而言，盾構(gòu)機(jī)糾偏往往還是依賴于施工人員的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行，人為主觀因素的影響較大，糾偏準(zhǔn)確度和效率很難得到保證，因而有必要對地鐵隧道盾構(gòu)機(jī)智能糾偏進(jìn)行研究。本文針對盾構(gòu)機(jī)軸線偏離這一問題，構(gòu)建盾構(gòu)軸線智能糾偏模型，并將其應(yīng)用到實(shí)際工程中，以期能為地鐵盾構(gòu)糾偏施工提供借鑒。

1" "盾構(gòu)施工軸線偏差原因

1.1" "盾構(gòu)機(jī)分類及構(gòu)造

盾構(gòu)機(jī)可按照是否需要封閉、直徑大小、施工的地層以及工作原理等進(jìn)行劃分，當(dāng)前主流的盾構(gòu)機(jī)主要分為為泥水平衡式、土壓平衡式以及硬巖TBM三類。盾構(gòu)機(jī)是由多個子系統(tǒng)組成的復(fù)雜地下施工設(shè)備，包括刀盤、螺旋機(jī)、土倉、主驅(qū)動、推進(jìn)缸、人員倉、管片拼裝機(jī)、管片密封、尾刷密封、尾盾、支撐環(huán)、切口環(huán)等結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

1.2" "盾構(gòu)施工流程

盾構(gòu)施工主要可以分為盾構(gòu)始發(fā)、盾構(gòu)正常掘進(jìn)和盾構(gòu)接收三個階段，其中盾構(gòu)正常掘進(jìn)階段是盾構(gòu)施工最重要的環(huán)節(jié)，決定了地鐵隧道施工的成敗。在盾構(gòu)正常掘進(jìn)階段，主要包括盾構(gòu)掘進(jìn)、管片拼裝、沉降監(jiān)測、盾構(gòu)姿態(tài)參數(shù)監(jiān)測等流程，當(dāng)盾構(gòu)姿態(tài)參數(shù)超過規(guī)定的閾值時，就需要采取糾偏措施，以確保地鐵隧道的設(shè)計(jì)軸線與盾構(gòu)機(jī)的掘進(jìn)軸線盡可能保持一致。

1.3" "盾構(gòu)軸線偏差原因

隧道軸線是地鐵在規(guī)劃設(shè)計(jì)階段，根據(jù)地質(zhì)、周圍建筑物、周圍管線以及施工難易度等綜合比選后確定的最佳線路走向。在盾構(gòu)施工過程中，必須利用導(dǎo)向測量系統(tǒng)（如PPS系統(tǒng)、STS-TAPD系統(tǒng)、ROBOTEC系統(tǒng)）進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測，時刻掌握盾構(gòu)機(jī)的掘進(jìn)方向、掘進(jìn)位置以及盾構(gòu)姿態(tài)等參數(shù)。

導(dǎo)致盾構(gòu)軸向偏差的主要原因有6點(diǎn)：一是施工操作方面的原因。由于盾構(gòu)施工中受地質(zhì)條件影響，很可能導(dǎo)致受力不在條軸線上，從而形成力偶，導(dǎo)致軸線偏離。二是地質(zhì)方面的原因。在不均勻地層或者富水軟弱地層中，盾構(gòu)機(jī)最容易向比較松軟的一方發(fā)生偏離。三是盾構(gòu)機(jī)自身重力的影響。由于盾構(gòu)機(jī)的盾首質(zhì)量一般大于盾尾質(zhì)量，導(dǎo)致在特殊地層下容易發(fā)生“低頭”現(xiàn)象。四是成環(huán)管片拼裝質(zhì)量的影響。若成環(huán)管片在拼裝時存在誤差，就會導(dǎo)致盾構(gòu)機(jī)的油缸推力的反作用力方向不在一條直線上，形成力偶后便會導(dǎo)致軸向偏差。五是監(jiān)控系統(tǒng)測量的影響。當(dāng)盾構(gòu)機(jī)的導(dǎo)向監(jiān)測系統(tǒng)存在測量誤差時，隨著盾構(gòu)掘進(jìn)施工的進(jìn)行，誤差累積會越來越大，導(dǎo)致盾構(gòu)偏離。六是推進(jìn)系統(tǒng)性能的影響。如果盾構(gòu)機(jī)的推進(jìn)缸存在油壓不穩(wěn)定的狀況時，也會導(dǎo)致盾構(gòu)軸線發(fā)生偏離。

2" "盾構(gòu)軸線糾偏方法

針對盾構(gòu)機(jī)掘進(jìn)過程中出現(xiàn)的軸線偏差問題，提出利用幾何計(jì)算+深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（DNN）相結(jié)合的糾偏方法進(jìn)行糾偏施工，具體流程見圖2。第一步：根據(jù)導(dǎo)向測量系統(tǒng)測量結(jié)果，獲取當(dāng)前盾構(gòu)掘進(jìn)軸線的偏差值。第二步：利用幾何計(jì)算方法得到需要糾偏的環(huán)數(shù)以及每環(huán)對應(yīng)需要的糾偏量。第三步：通過等寬法對盾構(gòu)歷史的糾偏數(shù)據(jù)進(jìn)行等寬離散化處理，獲取與盾構(gòu)掘進(jìn)偏差區(qū)間有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性的掘進(jìn)參數(shù)和對應(yīng)的區(qū)間取值。第四步：利用DNN算法對軸線偏差量回歸模型和掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到每環(huán)的糾偏掘進(jìn)參數(shù)推薦值。第五步，將m個偏差值與反向圓所計(jì)算偏差量求取絕對誤差，取絕對值最小的掘進(jìn)參數(shù)作為糾偏掘進(jìn)施工參數(shù)。

3" "應(yīng)用分析

3.1" "工程概況及數(shù)據(jù)

某市地鐵三號線二期工程某盾構(gòu)區(qū)間主要地層分布為砂土、粉性土以及飽和黏性土，全長19.8km，沿線地面交通較為繁忙，地下排污、自來水、電纜等管道眾多，施工環(huán)境十分復(fù)雜。對2020年3月1日至2020年7月1日共4個月的盾構(gòu)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析。該數(shù)據(jù)樣本共包含760環(huán)的歷史數(shù)據(jù)，共計(jì)530590條掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)特征維數(shù)為95。

3.2" "數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于監(jiān)測數(shù)據(jù)量巨大，且原始數(shù)據(jù)中存在許多臟數(shù)據(jù)，因此需要對監(jiān)測歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理包括缺失值處理、異常數(shù)據(jù)處理、無量綱化處理，并分割出多有歷史糾偏段的數(shù)據(jù)。對新數(shù)據(jù)中的盾構(gòu)軸線每環(huán)的偏差量進(jìn)行計(jì)算并取均值，使得每一環(huán)對應(yīng)一條監(jiān)測數(shù)據(jù)。對每環(huán)的偏差量進(jìn)行正太分布分析，剔除[-u-2σ，u+2σ]區(qū)間之外的監(jiān)測數(shù)據(jù)，從而構(gòu)成新的盾構(gòu)歷史糾偏數(shù)據(jù)（760環(huán)剔除后剩余428環(huán)），將剔除之后的每環(huán)糾偏量控制在-13～13mm之間。

原始監(jiān)測數(shù)據(jù)為95維，計(jì)算量十分巨大，為簡化計(jì)算，還需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。在數(shù)據(jù)降維處理過程中，對刀盤密封溫度、注漿量、注漿壓力等與盾構(gòu)軸線偏離無關(guān)的數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，同時還將不可人為設(shè)置的一些參數(shù)（如滾動角、俯仰角、導(dǎo)向垂直趨向、導(dǎo)向水平趨向等）進(jìn)行剔除，最終保留下人為可控盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)12項(xiàng)和盾構(gòu)姿態(tài)參數(shù)4項(xiàng)。降維之后的盾構(gòu)歷史糾偏數(shù)據(jù)如表1所示。

3.3" "關(guān)聯(lián)分析及回歸預(yù)測

在數(shù)據(jù)預(yù)處理完成之后，利用等寬法對盾構(gòu)歷史糾偏數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理，從而獲得每一環(huán)盾構(gòu)區(qū)間歷史糾偏區(qū)間數(shù)據(jù)（以切口垂直偏差為例，可將其劃分為8個區(qū)間。然后設(shè)置最小支持度為0.5，最小置信度為0.7，對盾構(gòu)歷史糾偏區(qū)間數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。通過整理盾構(gòu)歷史糾偏數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則的合并和整理，得到不同偏差區(qū)間下的盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)區(qū)間。

將切口水平偏差、切口垂直偏差、盾尾水平偏差、盾尾垂直偏差等盾構(gòu)姿態(tài)參數(shù)，作為DNN模型的輸出參數(shù)，將當(dāng)前環(huán)號、千斤頂推力上、千斤頂推力下、千斤頂推力左、千斤頂推力右、推進(jìn)油缸行程上、推進(jìn)缸行程下、推進(jìn)缸行程左、推進(jìn)缸行程右、刀盤轉(zhuǎn)速、刀盤扭矩、鉸接行程（上、下、左、右）等，人為可控掘進(jìn)參數(shù)作為DNN模型的輸入?yún)?shù)。DNN激活函數(shù)選擇sigmoid函數(shù)，輸入層神經(jīng)元為8，隱藏層神經(jīng)元為3，輸出層神經(jīng)元為1。軸線偏差變化量回歸模型輸入輸出參數(shù)情況見表2。

將428環(huán)盾構(gòu)歷史糾偏數(shù)據(jù)劃分為兩個部分，其中80%作為訓(xùn)練樣本（共計(jì)343環(huán)），20%作為測試樣本（共計(jì)85環(huán)）。通過訓(xùn)練集對DNN模型進(jìn)行訓(xùn)練，再對剩余20%樣本進(jìn)行糾偏量的預(yù)測，并與真實(shí)偏差結(jié)果進(jìn)行對比，見圖3。

從圖3可以看到：經(jīng)DNN模型訓(xùn)練之后的糾偏預(yù)測量與實(shí)際糾偏值走勢基本一致，切口水平偏差變化量回歸模型、切口垂直偏變化量回歸模型、盾尾水平偏差變化量回歸模型、盾尾垂直偏差變化量回歸模型預(yù)測量與真實(shí)糾偏量之間的平均誤差分別為4.4%、2.6%、2.9%和3.7%。

3.4" 參數(shù)推薦與糾偏驗(yàn)證

以其中第325～337環(huán)的糾偏施工為例，當(dāng)盾構(gòu)施工到第325環(huán)時，切口垂直偏差量達(dá)到了50mm，因而需要對其進(jìn)行糾偏施工。

首先利用幾何算法計(jì)算該段的軸線偏差量，然后獲取每環(huán)糾偏量對應(yīng)的糾偏區(qū)間和掘進(jìn)參數(shù)，將每一環(huán)對應(yīng)的掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行等份劃分（10等份），利用DNN偏差量回歸模型進(jìn)行迭代計(jì)算，得到10個預(yù)測偏差變化量，并與目標(biāo)糾偏量進(jìn)行對比，得到絕對誤差值。

將取絕對誤差值最小的掘進(jìn)參數(shù)作為最終的糾偏施工推薦參數(shù)（以第325環(huán)為例），見表3。從3表可以看到，第325環(huán)的目標(biāo)糾偏量與預(yù)測糾偏量絕對誤差僅為5.7%，糾偏掘進(jìn)推薦參數(shù)與歷史糾偏數(shù)據(jù)中所記錄的糾偏參數(shù)基本吻合，表明本文所述的地鐵隧道盾構(gòu)機(jī)智能糾偏技術(shù)合理可靠，可在實(shí)際工程中予以應(yīng)用。

4" "結(jié)論

本文基于糾偏幾何算法和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（DNN）構(gòu)建盾構(gòu)軸線智能糾偏模型。該方法通過提取盾構(gòu)歷史糾偏數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的施工信息，并將其作為訓(xùn)練樣本，可對后續(xù)盾構(gòu)偏差實(shí)現(xiàn)智能糾偏，避免了依靠人工施工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行施工參數(shù)調(diào)整的局限性，提高了地鐵盾構(gòu)施工的準(zhǔn)確性、安全性和施工效率。經(jīng)應(yīng)用表明：該方法在盾構(gòu)施工軸線偏差預(yù)測及糾偏方面取得了較好的效果，平均誤差值可控制在5%以內(nèi)，可在實(shí)際過程中予以應(yīng)用。

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