復合地層EPB/TBM雙模盾構掘進參數變化規律及相關性分析*

楊泰華,李林鋒,2,龔建伍

(1.武漢科技大學城市建設學院,湖北 武漢 430065; 2.中建八局第一建設有限公司,山東 濟南 250000)

0 引言

當前隧道施工地層復雜多變,單一模式的掘進已較難滿足施工需求,因此雙模盾構應運而生。雙模盾構在不同模式、不同地層中掘進,其掘進參數間的內在關聯及如何合理選取等問題一直困擾著隧道設計施工人員。為此,國內外眾多專家學者針對盾構掘進參數變化及相關性開展了一系列研究,何川等[1]對比了土壓平衡-泥水平衡雙模盾構在不同地層與不同模式下掘進參數的變化特性;夏毅敏等[2]基于新疆某引水工程,運用數理統計方法分析了不同類型巖層中TBM刀盤轉速、總推力的變化規律,提出了TBM掘進參數建議控制范圍;李錕等[3]基于深圳地鐵16號線隧道工程,分析了微風化灰巖中土壓盾構主要掘進參數之間的關聯性;黃繼輝等[4]分析了復合式土壓平衡盾構掘進參數的演化規律;孫振川等[5]在大數據統計分析的基礎上,建立了盾構掘進與地質關聯關系分析方法,得到不同盾構在各類地質中主要掘進參數的經驗區間和關聯關系;沈翔等[6]分析了強風化-中風化地層中盾構掘進參數的變化規律;張厚美等[7]、李杰等[8]采用多元回歸擬合法分析了不同地層中掘進速度、刀盤轉矩等關鍵參數的演化規律。張瑩等[9]基于天津地鐵某標段,分析了盾構掘進參數與地質參數的關聯性,并提出地質特征的識別方法。吳柯等[10]分析了超大泥水盾構在粉質黏土地層隧道中掘進參數與地表沉降的變化規律。王凱等[11]基于汕頭蘇埃通道,對比分析了沿海地區超大泥水盾構在基巖與軟土段等復雜地層掘進參數的變化規律與差異性。另外,包括粒子群算法,支持向量機(support vector machine)以及一些人工智能算法也應用到掘進參數的分析與預測中[12-14]。上述研究中單一模式掘進參數研究較多,而分析復合地層中盾構/單護盾TBM雙模盾構在不同模式、不同地層下掘進參數演化規律還鮮見報道,使得復合地層中該雙模盾構掘進參數的優化決策缺乏理論指導,掘進機控制管理人員往往依靠經驗進行調整,使得掘進決策調整滯后,掘進效率低下。

針對上述問題,本文依托深圳地鐵13號線留仙洞—白芒區間工程,對該工程中所使用的土壓平衡(EPB)/單護盾TBM雙模盾構在不同地層、不同模式下的掘進參數變化規律與相關性進行分析,期望對復合地層雙模盾構掘進參數預測和決策優化提供理論依據。

1 工程概況

深圳地鐵13號線留白區間全長4.6 km,由6段曲線段和7段直線段構成。隧道縱斷面呈W形坡,最大縱坡28‰,豎曲線半徑5 000 m,隧道拱頂埋深約10.6～49.6 m。在里程YCK12+307.700—YCK12+342.300處設置中間風井區間。采用兩條平行的單洞單線隧道結構形式,隧道洞徑約6.7 m。地質剖面及掘進模式如圖1所示。

圖1 地質剖面Fig.1 Geological profile

地層條件為軟硬交替、上軟下硬復合地層,隧道洞身穿越地層主要為中～微風化、全～強風化的花崗巖,為典型的長距離復合地層。采用土壓EPB/單護盾TBM雙模盾構施工,主要技術參數如表1所示。

表1 雙模盾構主要技術參數Table 1 Main parameters of the shield machine

2 復合地層雙模盾構掘進參數變化規律

2.1 掘進參數選取

雙模盾構機雖擁有兩種掘進模式,但采用相同刀盤刀具及配套設置,區別在于兩種模式的出渣方式不同以及土倉是否帶壓作業。選取掘進參數時主要考慮因素有:①為兩種模式共同擁有;②能正確反映雙模盾構機各種模式的掘進特性;③能夠反映代表地層特性;④為正常工作狀態的數據。在此選取刀盤轉速、總推力、貫入度、刀盤扭矩、推進速度5個掘進控制參數展開分析。

2.2 掘進數據預處理

雙模盾構采用循環掘進施工,掘進數據為每秒自動采集,涵蓋正常與非正常工作狀態,在掘進過程中會產生無效數據與異常數據。為了消除影響,需要將這些數據進行剔除。以推進速度為例,處理后數據如圖2所示。

圖2 典型掘進循環推進速度隨時間的變化趨勢Fig.2 Variation trend of propulsion speed with time in typical tunneling cycle

2.3 掘進參數變化規律分析

根據地勘報告,區間隧道穿越地層可分為軟弱地層、上軟下硬地層和硬巖地層,取以上3段地層掘進參數進行分析。EPB模式掘進軟弱地層取右線226～339環連續數據共82 840組數據,EPB模式掘進上軟下硬地層取左線227～355環連續數據共85 800組數據,TBM模式掘進硬巖地層取左線91～154環連續數據共88 808組數據。通過大數據統計分析,所獲得的結論具有較普遍的規律性。將所選取的掘進參數數據進行歸一化處理,使其映射至區間[0,1]范圍,如圖3所示。

圖3 不同模式、不同地層掘進參數變化Fig.3 Variation of tunneling parameters in different modes and strata

由圖3可知,復合地層雙模盾構在不同模式、不同地層中掘進參數數據波動程度均較大,反映出在不同模式、不同地層中巖性也是非穩定變化的。反之,地層的巖性不同,對掘進參數的需求也不同。具體分析如下。

1)刀盤轉速作為主動控制參數,在EPB模式上軟下硬中起伏較大,主要原因在于EPB模式上軟下硬地層掘進中軟硬復合比不斷變化。

2)不同模式、不同地層推進速度與貫入度變化趨勢完全相同,它們與總推力變化曲線起伏呈對稱變化趨勢。

3)EPB模式掘進軟弱地層中,刀盤扭矩和總推力具有相似的變化趨勢,而其他模式在對應地層中掘進時該現象并不明確,可能與巖石分層以及強度變化較大有關。

為進一步分析不同模式、不同地層下各參數的分布規律,有必要對這些掘進參數深入開展定量分析。

2.3.1刀盤轉速

如表2與圖4所示,在EPB模式軟弱地層、上軟下硬地層以及TBM模式硬巖地層中,刀盤轉速高斯曲線擬合系數分別為0.785,0.639和0.898,都基本符合正態分布,且前兩者集中分布單一,后者存在多個集中分布。四分位范圍分別為1.34～1.52 r/min,1.66～1.87 r/min和2.45～2.70 r/min。不同模式、不同地層下刀盤轉速大小為EPB軟弱地層

表2 刀盤轉速統計特征值Table 2 Statistical characteristic values of cutter head speed (r·min-1)

圖4 刀盤轉速分布Fig.4 Distribution of cutter head speed

2.3.2總推進力

如表3與圖5所示,三者總推力高斯曲線擬合系數分別為0.801,0.808和0.779,都基本符合正態分布,都存在多個分布,四分位范圍分別為20 362.78～27 096.28, 19 505.39～24 867.05 kN和11 052.92～14 614.97 kN。不同模式、不同地層下總推力大小為:EPB軟弱地層>EPB上軟下硬地層>TBM硬巖地層,因為EPB軟弱地層土層軟、強度低,增大推力加快推進速度;EPB上軟下硬地層總推力也高達20 000kN以上,主要在于軟硬復合比中硬巖的占比逐漸變大,加快刀具磨損,降低了刀具破巖能力,總推力隨之增大;TBM硬巖地層總推力較小,主要原因為硬巖強度大,刀具阻力大,長時間的掘進時為保護刀盤刀具,降低總推力。因此三者推薦總推力控制范圍分別為:20 000～27 000, 19 000～25 000 kN和10 500～6 500 kN。

表3 總推力統計特征值Table 3 Statistical characteristic values of total thrust kN

圖5 總推力分布Fig.5 Distribution of total thrust

2.3.3貫入度

如表4與圖6所示,三者貫入度高斯曲線擬合系數分別為0.969,0.931和0.904,均符合正態分布,除EPB模式上軟下硬地層中存在多個集中分布外,其余兩者均屬單一分布,四分位范圍主要在18.11～25.87,9.58～16.58 mm/r和5.17～10.94 mm/r。不同模式、不同地層下貫入度的分布范圍及大小為:EPB軟弱地層>EPB上軟下硬地層>TBM硬巖地層,EPB軟弱地層分布均勻,可較好貫入;EPB上軟下硬地層隨著軟硬厚度比改變,呈“M”形變化,上下波動變化較大;TBM硬巖地層貫入度較小,主要因為微風化花崗巖較為堅硬,強度高,滾刀破巖刀具阻力大,難以較好貫入。因此三者推薦貫入度控制范圍分別為:18～26,9～16 mm/r和5～11 mm/r。

表4 貫入度統計特征值Table 4 Statistical characteristic values of penetration (mm·r-1)

2.3.4刀盤扭矩

如表5與圖7所示,三者刀盤扭矩高斯曲線擬合系數分別為0.927,0.980和0.982,均符合正態分布,除EPB模式軟弱地層存在多個分布外,另外兩者均屬單一分布,四分位范圍分別為1 501.85～2 676.66,2 548.54～3 247.01 kN·m和1 522.01～2 148.06 kN·m。不同模式、不同地層下刀盤扭矩的大小為:EPB上軟下硬地層>EPB軟弱地層>TBM硬巖地層,EPB軟弱地層分布范圍最大,在軟弱地層中掘進易出現刀盤結泥餅等問題,致使扭矩越來越大;EPB上軟下硬地層扭矩最大,其原因為軟硬復合比的變化,刀盤受力不均,一方面要平衡軟弱地層與硬巖掘進,另一方面上部軟弱層也會有刀盤結泥餅;TBM硬巖地層刀盤扭矩小,主要原因為硬巖強度大,刀具阻力大,為保護刀盤刀具,降低刀盤扭矩。因此推薦刀盤扭矩控制范圍為: EPB軟弱地層為1 500～2 700 kN·m; EPB上軟下硬地層為2 500～3 300 kN·m;TBM硬巖地層為1 500～2 200 kN·m。

表5 刀盤扭矩統計特征值Table 5 Statistical characteristic values of cutter head torque kN·m

圖7 刀盤扭矩分布Fig.7 Distribution of cutter head torque

2.3.5推進速度

如表6與圖8所示,三者推進速度高斯曲線擬合系數分別為0.948,0.956和0.905,均符合正態分布,分布均較為穩定,四分位范圍分別為26.12～37.63,17.41～27.99 mm/min和13.35～28.47 mm/min。不同模式、不同地層下推進速度分布范圍為:EPB軟弱地層>EPB上軟下硬地層>EPB硬巖地層,EPB軟弱地層分布均勻,掘進快;EPB上軟下硬地層與TBM硬巖地層推進速度平均在20 mm/min以上,相比傳統單一模式掘進機掘進速度有很大提升,表明所選雙模盾構在復合地層適應性良好。因此三者推薦推進速度控制范圍分別為:26～38,17～28 mm/min和13～28 mm/min。

表6 推進速度統計特征值Table 6 Statistical characteristic values of propulsion speed (mm·min-1)

圖8 推進速度分布Fig.8 Distribution of propulsion speed

3 掘進參數相關性及多元逐步線性回歸分析

3.1 皮爾遜相關性分析

皮爾遜相關性系數是一種反映兩個變量線性相關程度的統計量,適用于連續性變量,且兩變量總體呈正態分布或接近正態分布。計算公式如式(1)所示:

(1)

式中:r為線性相關性系數;X,Y為分析的變量;n為數據組個數。通常將|r|=[0,0.2]為極弱相關、|r|=(0.2,0.4]為弱相關、|r|=(0.4,0.6]為中等相關、|r|=(0.6,0.8]為強相關以及|r| =(0.8,1]為極強相關。上述掘進參數正態分布擬合R2均在0.6以上,基本符合正態分布特點,對復合地層雙模盾構在不同模式、不同地層下掘進參數進行皮爾遜相關性分析如表7～9所示(注:**表示在0.01級別的雙尾檢驗)。

表7 EPB模式軟弱地層掘進參數皮爾遜相關系數Table 7 Pearson correlation coefficient of tunneling parameters in weak strata under EPB model

表8 EPB模式上軟下硬地層掘進參數皮爾遜相關系數Table 8 Pearson correlation coefficient of tunneling parameters in hard strata under EPB model

表9 TBM模式硬巖地層掘進參數皮爾遜相關系數Table 9 Pearson correlation coefficient of tunneling parameters in hard rock strata under TBM model

由表7～9可知,不同模式、不同地層下掘進參數之間關聯性有很大差異,其中貫入度與推進速度相關系數在0.9以上,表明兩者具有極強相關性。貫入度與總推力在EPB模式軟弱地層、上軟下硬地層以及TBM模式硬巖地層中分別為中等、弱和強相關,刀盤轉速與貫入度則分別為弱、中等和弱相關,推進速度與總推力分別為中等、弱和強相關;其他參數:除了在EPB模式軟弱地層中刀盤轉速與推進速度、刀盤扭矩與總推力間是中等相關,其余均為弱相關。因此掘進模式與地層的變化對掘進參數的關聯性具有顯著影響。

3.2 多元線性回歸分析

皮爾遜相關性反映了單變量之間的關系,未能體現多變量之間的關系。在實際工程中,現場技術人員主要通過控制刀盤轉速、總推力、貫入度、刀盤扭矩與推進速度實現掘進機操作掘進。其中刀盤轉速與總推力為主動輸入的控制參數,貫入度與刀盤扭矩為被動響應的控制參數,最后觀察掘進速度,實現掘進控制。貫入度與推進速度相關系數大于0.98,為極強相關,相關性系數≥0.85的兩個參數一般認為具有可相互替換性[15]。采用多元逐步線性回歸分析主動控制參數與被動控制參數之間的關系,建立掘進參數回歸預測模型,對雙模盾構在復合地層中各掘進參數的相互匹配控制提供參考,如式(2)所示:

y=β0+β1X1+β2X2

(2)

式中:y為因變量;X1,X2為自變量;β0為常量;β1,β2為回歸系數。

以EPB模式掘進上軟下硬地層貫入度模型為例,進行多元線性回歸擬合。

得到關系式為(3)所示:

P=47.438-18.309n-0.000 087 21F

(3)

式中:P為貫入度;n為刀盤轉速;F為總推力。

如表10所示,上軟下硬地層的貫入度多元線性回歸擬合R2為0.265,模型與各自變量顯著性檢驗均為0,小于顯著水平0.05,表明自變量與因變量之間存在顯著性線性關系。標準化系數用于衡量自變量對因變量的影響,如表11所示,貫入度主要受刀盤轉速的影響。根據上述方法得到不同模式、不同地層的多元回歸方程,如表12所示,貫入度、刀盤扭矩與刀盤轉速、總推力整體上具有線性回歸關系,TBM模式下貫入度R2最大,但R2整體均較低,存在難擬合問題,預測效果較差。同時不同模式、不同地層擬合效果不同,導致不同模式、不同地層參數的預測效果具有差異性,體現了掘進模式與地層變化對掘進參數的影響。

表10 模型相關度Table 10 Correlation of mode

表11 回歸系數Table 11 Regression coefficient

表12 不同模式對應掘進地層的掘進參數多元逐步線性回歸公式Table 12 Multivariate linear regression formula of tunneling parameters in different modes

4 結語

本文選取刀盤轉速、總推力、貫入度、刀盤扭矩、推進速度,對復合地層EPB/TBM雙模盾構在不同地層、不同模式下掘進參數分布規律及相關性開展分析,具體結論如下。

1)不同模式、不同地層下掘進參數基本呈正態分布。根據掘進參數在EPB模式軟弱地層、上軟下硬地層以及TBM模式硬巖地層中的分布規律,對刀盤轉速、總推力、貫入度、刀盤扭矩、推進速度的控制范圍進行優化,刀盤轉速推薦值分別為:1.4～1.6,1.6～1.9 r/min和2.4～2.8 r/min;總推力分別為:20 000～270 000,19 000～25 000 kN和10 500～6 500 kN;貫入度分別為18～26,9～16 mm/r和5～11 mm/r;刀盤扭矩分別為1 500～2 700,2 500～3 300 kN·m和1 500～2 20 0kN·m;推進速度分別為26～38,17～28和13～28 mm/min。可以為復合地層掘進參數的決策控制提供依據。

2)通過皮爾遜相關性分析,分析了不同模式、不同地層掘進參數單變量之間相關性,結果表明不同模式、不同地層中推進速度與貫入度的皮爾遜相關系數均在0.9以上,為極強相關,而其他各參數之間的相關性具有較大差異性。

3)建立了主動控制參數與被動控制參數多變量之間的多元逐步線性回歸預測模型,發現被動控制參數刀盤扭矩與貫入度受刀盤轉速影響較大,受總推力影響較小。同時不同模式、不同地層下控制參數擬合效果差異性較大。