基于BP神經網絡的復合地層盾構掘進參數預測

徐一帆,王士民,何 川,宋天田,姚超凡,黃 興,羅偉庭

(1.西南交通大學交通隧道教育部重點實驗室,成都 610031； 2.深圳地鐵建設集團有限公司,深圳 518026；3.中國建筑第五工程局有限公司,長沙 410001)

引言

盾構掘進是在密閉環境中進行的，因此，盾構機所處的工作狀態常通過掘進參數來反應。盾構掘進參數對盾構施工尤為重要，選擇合適的盾構參數，可有效控制地表沉降，減少刀具磨損，維持盾構姿態，并確保盾構機處于良好的工作狀態[1-3]。

近年來，國內外學者針對掘進參數的變化規律開展了一系列研究。魏新江等[4]通過現場試驗和線性回歸對掘進過程中刀盤扭矩與地表隆起進行相關性分析；楊旸等[5]對富水圓礫地層段土壓平衡盾構掘進參數進行對比分析，發現盾構推力、刀盤扭矩、注漿壓力變化趨勢相似；趙博劍等[6]運用數理統計方法，對關鍵盾構掘進參數與地層的相關性進行全面分析；李杰等[7]采用正交試驗法和多元非線性回歸，建立了土壓平衡盾構在復合地層下掘進速度的數學模型；路平[8]運用模糊統計試驗，分析了盾構力學掘進參數對周圍地層沉降、應力歷史的變化。隨著大數據與人工智能的高速發展，機器學習算法因其強大的數據分析能力也逐漸應用于盾構參數變化規律分析，如CACHIM[9]利用BP神經網絡對硬巖地層刀盤扭矩進行了預測；范文超等[10]利用皮氏積矩相關系數與BP神經網絡，對復合地層泥水盾構的刀盤轉矩、刀盤能耗、平均泥水壓力3個參數進行預測；沈翔等[11]利用灰色系統理論下的GM(1，1)預測模型，對復合掘進總推力進行實例預測分析；劉麗莎[12]基于長短期記憶網絡建立盾構掘進參數與盾構故障聯系模型；張社榮等[13]基于MIV-BP模型、AIC準則確定水下隧道盾構掘進參數的控制區間。

目前，針對復合地層掘進參數預測分析研究較多，但并未考慮地層物理力學參數的變化和復合地層巖土占比對掘進參數的影響。鑒于此，以深圳地鐵13號線留仙洞站—白芒站區間盾構隧道工程復合地層段為工程背景，考慮巖體性質與分布對盾構掘進參數的影響，基于BP神經網絡對復合地層掘進參數進行預測，相關研究可為類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號線留仙洞站—白芒站區間線路總長4 606.13 m，區間地表為居民區及道路，區間兩側市政管線較為復雜。隧道主要穿越微風化混合花崗巖，局部通過中風化花崗巖、中風化混合花崗巖、斷層，區間在靠近留仙洞大里程端區段局部處于礫質黏性土、全風化花崗巖、土狀強風化混合花崗巖和塊狀強風化混合花崗巖中，工程地質條件復雜。選取該區工程左線 270環～350環的掘進數據開展相關研究，地質情況如圖1所示。該區段穿越中等風化與微風化混合花崗巖交互地層、強風化(塊狀)與中風化混合花崗巖交互地層、強風化(土狀)與中風化混合花崗巖交互地層，便于研究復合地層巖層性質與盾構掘進參數間的潛在關系。

地鐵區間隧道采用中鐵裝備EPB-TBM雙模式盾構機進行施工。盾構機主驅動的額定扭矩為6 080 kN·m，脫困扭矩為7 296 kN·m，最大推進速度80 mm/min，最大總推力為50 600 kN。左線270環～350環采用EPB模式進行掘進。

圖1 留仙洞-白芒站區間左線270環～350環縱斷面

2 BP神經網絡模型構建

2.1 數值模型建立

BP神經網絡通常由3層組成：輸入層，隱含層及輸出層。通常輸入層神經元的個數與特征數相關，輸出層的個數與類別數相同，隱含層的層數與神經元數均可自定義。神經網絡各層節點間計算式為[14]

(1)

式中，wij為神經元i與神經元j之間連接的權重；Oj為神經元j的輸出；sigmod是一個神經元的激勵函數，用于將任意實數映射到(0，1)區間。

BP網絡訓練的目標是獲取一組合適的權重值，使輸出值與實際值之間的誤差最小。將預測值與實際值間的均方差(MSE)作為損失函數，見式(2)。

(2)

式中，N為訓練數據的樣本數目；Tn，On分別為輸出數據的真值和預測值。

2.2 輸入輸出數據選擇

盾構設備數據包含220個參數指標，記錄了各子系統的運行數據。在這些數據中，刀盤驅動系統和推進系統的運行參數是反映巖機相互作用最主要的參數，其他參數如膨潤土用量、泡沫混合劑用量等受人為主觀因素影響較大或與巖機相互作用的關系較弱[15]，本研究中不納入輸入數據。在盾構推進過程中，需要盾構機操作室可人為控制的刀盤轉速RPM，推進速度V，螺旋機轉速n；總推力F、刀盤扭矩T是盾構司機控制盾構機運行的主要運行參數[16]。因此，選取刀盤轉速、推進速度、螺旋機轉速作為神經網絡的輸入參數，總推力、刀盤扭矩為輸出參數。地層力學參數也有很多種，但復合地層包含軟硬不均巖層，但兩者共同的物理力學參數較少。巖土施工工程等級是根據巖土性質和施工難易程度對巖土進行分級，巖土施工工程等級越低，巖土體越軟，越容易開挖，盾構機推進過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度標準值、巖土施工工程等級作為輸入參數，具體的參數取值如表1所示。

表1 不同地層物理力學參數

以左線330環為例，掌子面土層如圖2所示，掌子面上層土體為強風化混合花崗巖(塊狀)，土柱高4.22 m，下層土體為中等風化混合花崗巖，土柱高2.48 m。根據圓形面積公式，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環輸入的巖層數據為(0.65，5，4，0.35，25，5)。

圖2 350環掌子面示意(單位：m)

為簡化網絡結構同時又保證訓練精度，BP 神經網絡結構預測模型采取輸入層、隱含層和輸出層的3層網絡結構，輸入參數為7個，輸出參數為2個，隱藏層神經元節點個數根據沈花玉[17]給出的參考公式計算，可得出4～13個，本文節點數取12，具體結構如圖3所示。神經網絡其他訓練參數設置如下：學習率為0.1，矯正率為0.05，循環次數為4 000次。

圖3 神經網絡結構

3 掘進數據預處理

3.1 尋找盾構機穩定階段

通過盾構機記錄和收集的原始CSV文件中存在大量空推數據。因此，在建立盾構掘進參數數據庫時需刪除空推數據。一般情況下，若與刀盤轉速RPM，刀盤扭矩T，推力F或推進速率V有關的任何項目等于零，則認為該盾構操作記錄是空的。且空推數據將盾構掘進數據劃分成不同的操作段，如圖4所示。通過掃描復合地層部分盾構掘進數據，總共提取了131個盾構運行段，總計154 259個數據點。

圖4 空推數據的掘進速率

根據盾構司機在掘進過程中操作規則，一個完整的盾構掘進循環包含3個部分：關閉階段，啟動階段，穩定階段[18]，如圖5所示。盾構運行段的關閉階段已經與空的推送數據一起被刪除。由于盾構機在啟動階段期間執行不穩定狀態，所以在該階段期間收集的數據也被移除。為便于處理數據，假設一個段的前10%數據涵蓋啟動階段。

圖5 單個運行分段的掘進機速率

3.2 數據離群檢測、去噪與標準化

盾構運行數據中常存在一些異常值，如圖6所示。采用基于多變量正態分布的異常檢測方法[19]進行離群檢測。此方法是多元離群點檢測的參數方法，利用式(3)中的馬哈拉諾比斯距離檢測數據是否離群。將每行掘進參數數據到運行段均值向量距離的P90百分位數作為正常值與異常值的邊界，如式(4)所示。

(3)

式中，xi為盾構運行數據分段中的單一數據；N為運行數據的數量；μ為樣本均值；S為掘進參數的協方差矩陣。

(4)

圖6 離群掘進速率(圖中標注“異常值”)

為進一步提高數據質量，選擇滑動平均法對盾構掘進參數進行去噪處理[20]。取滑動窗口長度為2m+1，從啟動階段的第m+1個數據開始，計算相鄰2m個數據點的算術平均值作為該點濾波后的新值，如式(5)所示。

(5)

當滑動窗口內的真實數據變化不大時，可抑制掉很大一部分噪聲，濾波結果近似真實值；當滑動窗口內的真實值變化較大時，這種濾波方式就會損失一部分精確度，濾波結果接近真實值的平均期望。因此，窗口的大小會對濾波結果有很大影響。窗口越大，濾波結果越平滑，但會一定程度上偏離真實值，忽視數據的變化細節；窗口越小，濾波結果越接近觀測值，但噪聲偏大，噪聲消除效果不理想[21]。選取濾波滑動窗口長度為11，圖7為推進速度經過滑動平均法去噪濾波的處理結果。

圖7 滑動平均法濾波結果

盾構掘進參數與流數據應用程序一樣，未來的數據可能出現超出現有數據范圍，即無法獲得最大值和最小值。因此，傳統的歸一化方法min-max標準化和 z-score 標準化不能應用于盾構運行段。為避免掘進參數的不同尺度對數據預測結果產生影響，盾構掘進參數數據可根據等式(6)進行縮放。

(6)

4 結果分析

在隧道掘進中，從隧道完工區域收集的數據通常用于建立掘進參數預測模型，該模型用于預測未完工區域的掘進參數情況。當用于訓練預測模型的數據量增加時，包括更多復合地層情況，也應增加預測精度。為驗證這一假設，將盾構機運行數據劃分成3個不同百分比的訓練集和測試集：20%～80%，50%～50%，80%～20%，其預測模型平均誤差如表2所示。

由表2可見，當使用20%的訓練集時，訓練集中刀盤扭矩的平均誤差為0.148，總推力的平均誤差為0.113，這是對所開發的預測模型評估。80%測試集中，刀盤扭矩的平均誤差為0.159，總推力的平均誤差為0.124，這是對開發模型預測能力的評估。由上可見，預測模型在訓練集上的性能有所下降，由于20%訓練集中包含的數據量過少，測試集中出現了與訓練集巖層分布情況差異較大的數據條目，預測模型不能很好地預測該情況下的掘進參數，但總體相對誤差較小，可以證實，僅使用前20%盾構運行數據可較為準確預測剩余80%盾構機的掘進參數。當訓練集數據百分比從20%增長到50%，預測模型對訓練集的平均誤差基本不變，而測試集總推力的平均誤差從0.144降至0.093。當訓練集數據百分比繼續增至80%，預測模型的平均誤差繼續下降。由此說明，隨著盾構隧道施工進程的推進，預測模型得到的數據量增加，其準確率完全滿足施工要求。

表2 預測模型相對誤差 %

在80%訓練數據～20%測試數據時，測試集的預測平均誤差與最大誤差及環號的關系如圖8、圖9所示，圖中，①為中等風化與微風化混合花崗巖交互地層，②為強風化(塊狀)與中風化混合花崗巖交互地層，③為強風化(土狀)與中風化混合花崗巖交互地層，誤差值匯總于表3。

圖8 總推力預測平均誤差與最大誤差

表3 不同地層的預測誤差 %

圖9 刀盤扭矩預測平均誤差與最大誤差

結果表明，在中等風化與微風化混合花崗巖交互地層與強風化(塊狀)與中風化混合花崗巖交互地層，該模型對盾構總推力與刀盤扭矩的預測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，刀盤扭矩的最大誤差在0.45左右。而在強風化(土狀)與中風化混合花崗巖交互地層，預測平均誤差與最大誤差明顯增大，在335環時達到最大值，此時總推力最大誤差為0.583，刀盤扭矩最大誤差為0.879。說明該模型對在強風化(土狀)與中風化混合花崗巖交互地層的適應性欠佳。這可能是由于盾構推進至334環處進行帶壓開倉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，刀盤的破巖效果提升，刀盤與掌子面的相互作用先降低后升高；這一階段的掘進速率、刀盤扭矩、總推力、刀盤轉速和其他階段的差異較大，導致這一階段的扭矩、總推力與其他掘進參數之間的關系和其他階段存在差異。而在334環之前，盾構機推過上軟下硬復合地層，刀盤處結有泥餅，泥餅的存在會造成盾構機刀盤扭矩和推力增大，推進速度減慢[22]。同時可知，選取巖土施工工程等級作為輸入參數，并不能很好地反映巖土體間的性質差異，強風化(土狀)混合花崗巖為Ⅲ級，強風化(塊狀)混合花崗巖為Ⅳ級，中風化混合花崗巖為Ⅴ級，前兩者的物理力學性質差異大于后兩者的差異，但在輸入參數方面，兩者差值相同，并不能合理地表現地層性質的變化。

利用所構建的BP神經網絡掘進參數預測模型，對強風化混合花崗巖(土狀)-中風化混合花崗巖交界地層的掘進參數進行預測，圖10為刀盤扭矩、盾構總推力隨強風化混合花崗巖(土狀)占比變化曲線。在預測過程中，設定刀盤轉速為1.5 r/min，螺機轉速為0.6 r/min，推進速度為25 mm/min固定不變。由圖10可以發現，隨著硬巖占比增大，刀盤扭矩先逐漸減小，隨后保持穩定，最大扭矩發生在純軟巖段，為4 197 kN·m，最小扭矩發生在硬巖占比為50%時，為2 256 kN·m；總推力先保持穩定，隨后迅速增大，最大推力發生在純硬巖段，為39 450 kN，最小推力發生在硬巖占比為40%時，為25 616 kN。由此表明，在復合地層，穿越地層縱向變化頻率快，會引起盾構機刀盤扭矩與總推力在較大范圍內變化，應當合理選取盾構掘進參數，將兩者控制在合適的范圍內，避免出現過大扭矩和過大推力，對盾構機姿態、刀盤刀具、管片造成不利影響。

圖10 刀盤扭矩與總推力隨中風化巖體比重變化曲線

5 結論

以深圳地鐵13號線復合地層段作為工程背景，利用BP神經網絡對盾構運行主要掘進參數與巖層性質間關系進行研究，得出主要結論如下。

(1)預測模型利用BP神經網絡，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度標準值、巖土施工工程等級作為輸入參數，預測總推力、刀盤扭矩這兩個控制盾構機運行的主要運行參數，揭示了復合地層巖土性質與盾構機運行參數之間的關系，并具有較高精度。在實際工程中，從隧道完工區域收集的數據用于建立掘進參數預測模型，利用該模型預測未完工區域的掘進參數情況，對盾構施工中的掘進參數選取有一定指導作用。

(2)在復合地層中，刀盤扭矩、總推力與軟硬巖體占比有關，且在硬巖占比20%～50%區間內，刀盤扭矩的變化幅度增大；60%～80%區間內，總推力的變化幅度增大。在實際施工中，可利用預測模型選取合適的盾構機運行參數，控制盾構機總推力與刀盤扭矩在合理范圍之內，實現盾構安全、高效掘進。

(3)該預測模型對中等風化與微風化混合花崗巖交互地層、強風化(塊狀)與中風化混合花崗巖交互地層的預測效果較好，對強風化(土狀)與中風化混合花崗巖交互地層適應性較差，但總體平均誤差不超過15%，在工程允許范圍之內。