基于盾構施工信息管理平臺的大數據處理及遠程監測研究*

滕君祥 唐耀斌

(廣州軌道交通建設監理有限公司， 510010， 廣州∥第一作者， 高級工程師)

目前，我國已開發了盾構隧道沉降自動化監測及數據移動發布系統。該系統可實現盾構施工監測數據的自動化采集、分析和移動端推送，以進一步優化盾構施工過程參數，有效保證盾構掘進全過程的施工過程及周邊環境的安全[1]。為實現盾構施工過程的遠程監控，盾構機制造廠商建立了B/S(瀏覽器/服務器)模式的盾構信息管理平臺。如上海隧道工程有限公司在寧波軌道交通3號線盾構施工過程信息管理系統中開發了遠程端用戶發布平臺服務信息交互功能，為盾構施工過程提供了穩定的技術保障[2]。

多臺不同類型盾構機的施工數據遠程集中起來，通過盾構施工信息管理平臺對海量的、雜亂無章的數據進行統一歸類和管理，并找出其中的規律，進而確定可量化的盾構掘進參數預警指標。這對提高盾構的施工效率、確保施工的穩定和安全、減少施工事故具有重要意義。本文通過應用UA(統一架構)完成分布式多臺不同類型盾構機施工過程實時數據的采集，并由實時/歷史數據庫和關系數據庫共同完成數據的二次處理，使用云數據庫搭建盾構信息數據平臺的核心數據中心。通過盾構信息管理平臺可隨時查詢盾構項目的具體進展情況，在線分析施工的關鍵數據，及時發現施工的異常情況。

1 盾構施工信息管理平臺的系統架構

如圖1所示，為滿足盾構施工過程中數據采集、分析的功能需求，統一的盾構施工信息管理平臺由數據采集、數據處理、數據中心及遠程應用等4個部分組成。

圖1 盾構施工信息管理平臺的架構框圖Fig.1 Schematic diagram of shield construction information management platform architecture framework

1) 數據采集。由地上的采集計算機和地下的多臺不同類型盾構機以C/S(客戶機/服務器)結構完成盾構施工過程的數據采集。在盾構機中央控制室設置數據采集計算機，在該計算機內設置UA服務軟件，UA軟件可通過以太網光纖實時讀取多臺盾構機控制器的施工數據，并完成數據存儲[3]。

2) 數據處理。通過采集計算機采集到的數據經以太網傳輸至數據庫服務器，由實時/歷史數據庫和關系數據庫共同完成數據的二次處理。

3) 數據中心。使用云數據庫存儲處理過的相關數據，可實現高效讀寫、高壓縮比存儲、時序數據插值及聚合計算等功能[4]。

4) 遠程應用。包括多臺遠程瀏覽器及移動端的應用，這些遠程端口采用B/S結構，最終可實現盾構施工過程的遠程分析、統計、查詢及預警等功能。

通過以上架構，統一的盾構施工信息管理平臺主要可實現以下功能：① 實現跨平臺的各類現場設備、控制系統和信息系統的實時互聯互通；② 支持對歷史數據歸檔文件的管理，包括創建、復制、刪除和備份等操作；③ 使用云數據庫存儲相關數據，并提供大數據分析服務；④ 通過互聯網為遠程客戶提供盾構業務數據的管理、訪問服務。

2 盾構施工信息管理平臺的構建

2.1 數據采集

UA技術可為應用程序提供可互操作的、高性能的、可擴展的、安全和可靠的通信。基于此，盾構施工信息管理平臺能夠實現跨平臺的各類現場設備、控制系統和信息系統的實時互聯互通[5-6]。

通過應用UA標準，本文開發的驅動軟件可完成數據采集計算機對硬件設備的設置和讀寫操作，并通過對底層的通信細節進行封裝，提供接口函數，以供服務器調用。由此，該軟件完全可以滿足目前國內外不同品牌、不同類型盾構機的數據采集驅動需求。應用該軟件，在客戶端可查詢當前通信數據，并可在線進行設備調試和故障診斷，從而加快盾構施工現場實時數據的通信連接進程。

另外，該驅動軟件還支持常用的文件系統采集(如演算工坊等)，支持與常用的盾構監控平臺共享數據(如在標準程序基礎上結合具體系統的通信協議，與其他數據平臺可進行數據共享)。

2.2 數據處理

盾構施工過程數據傳輸至數據庫服務器后，將由實時/歷史數據庫和關系數據庫進行數據的二次處理。本文的關系數據庫選用了Microsoft SQL Server 2008服務器軟件[3]。

實時/歷史數據庫可完成盾構施工過程數據的二次數據處理。針對數據庫中的空缺值，以及數據不一致、噪聲數據等數據問題，該數據庫可采取忽略該元組、屬性平均值、全局變量平均值、給定元組所有樣本平均值、分箱、聚類、數據回歸、人工更正等方法，對多元數據進行清洗。

該實時數據庫定義了標準的數據接口訪問規范，支持死區壓縮和斜率壓縮，支持對歷史數據歸檔文件的管理(如創建、復制、刪除和備份等)。實時數據庫還可將數據轉換成有利于分析的形式，如平滑、聚集、數據概化、規范化、屬性構造等。規范后的數據不僅可采用數據分析工具進行深度挖掘，還可消除量綱的影響，方便數據進行比較和加權。同時，實時數據庫采用標準的SQL (結構化查詢語言)，可實現數據查詢功能，支持觸發器、存儲過程及游標等數據庫常用的組件，也支持數據復制。應用數據算法對數據進行簡化和壓縮后，可縮小數據的規模，提高數據的分析效率。這些數據隨后經過流處理，以數據消息的形式直接推送至數據中心。

2.3 數據中心

高性能、低成本且穩定可靠的云數據庫作為盾構施工信息管理平臺的核心數據中心，可提供高效讀寫、高壓縮比存儲、時序數據插值及聚合計算等服務，可滿足基于互聯網遠程數據查詢和數據分析的需要[7]。

數據中心云數據庫具備秒級寫入百萬級時序數據的性能，可提供高壓縮比、降低存儲成本，可實現采樣、插值、多維聚合計算及可視化查詢結果等功能，有效解決因設備采集點數量巨大、數據采集頻率高而造成數據存儲成本高，以及數據在寫入、查詢、分析等方面效率低的問題。

采集計算機采集到的數據傳輸至數據庫服務器，通過簡化、壓縮及流處理后以數據消息的形式直接推送至數據中心的云數據庫中進行存儲。通過云數據庫控制臺及API(應用程序編程接口)數據功能，前端大數據遠程應用系統即可進行數據分組、空間聚合、數據查詢及計算分析，從而實現盾構施工信息管理平臺所需要的功能。

3 盾構施工信息管理平臺的數據遠程應用

盾構數據的采集與分析遠程應用功能主要是通過多臺遠程瀏覽器和移動端，為遠程客戶提供盾構業務數據管理的訪問服務。

依據業務需求，遠程瀏覽器的盾構數據采集與分析應用功能主要包括提供線路進度信息和風險報警信息、風險源的管控及預警、盾構監控界面管理及監控、盾構機刀具管理及報表管理等方面。

遠程移動端的盾構數據采集與分析應用功能可根據需求開發手機的蘋果版和安卓版。依據業務需求，具體的應用功能主要有項目總覽、標段-區間信息總覽、參數統計、信息預警、地面沉降信息上報及設備故障報警等功能。

圖2為手機蘋果版遠程移動端對盾構停機的統計界面截圖。該停機統計以時間周期為查詢條件，可分別統計每個周期內盾構的推進時間、拼裝時間、停止時間及這三者的占比，以及起止環區內整體的消耗時長。

通過數據中心的云數據庫控制臺及API數據設置功能，本文所開發的數據遠程監測功能可從多方面對盾構施工全過程的數據進行查詢和分析。盾構施工信息管理平臺已在廣州地鐵8號線北延伸段、18號線、22號線、11號線及佛山地鐵3號線等地鐵建設線路上得以成功應用。在盾構施工過程中，通過對盾構數據進行查詢、分析、預警和統計，提高了盾構施工過程中數據統計、匯總及分析的準確性和時效性，節省了人力與管理成本，確保了施工工程質量。此外，應用盾構施工信息管理平臺，實現了盾構施工過程的遠程可視化監控，有效地提高了盾構施工過程的數字化管理水平。

a) 各環號對應的施工時間

4 結語

本文構建了基于UA的盾構施工信息管理平臺，通過采集盾構施工數據，實現了對各類現場設備、控制系統和信息系統實時數據共享的功能。現場采集得到的盾構施工數據經過簡化、壓縮、流處理等二次處理后，以數據消息的形式被直接推送至盾構施工信息管理平臺云數據中心進行存儲。在此基礎上，前端多臺遠程瀏覽器和移動端通過云數據庫控制臺及API數據設置功能，完成了大數據應用的數據分組、空間聚合、數據查詢及計算分析，最終實現了對盾構施工全過程的遠程業務監控和數據深度分析。本文的研究成果有利于提升盾構施工過程的管理水平、技術水平及安全管控效率。