超特長隧洞TBM智能輔助掘進技術研究及應用

譚忠盛, 鄧銘江

(1. 城市地下工程教育部重點實驗室(北京交通大學), 北京 100044;2. 新疆水利發展投資(集團)有限公司, 新疆 烏魯木齊 830000)

0 引言

全斷面硬巖隧洞掘進機(TBM)工法具有掘進速度快、施工擾動小、成洞質量高、綜合經濟社會效益高、安全環保等優勢,被越來越多隧洞施工所采用。由于國內勞動力成本的增加和國產TBM的成功應用,TBM法與鉆爆法的施工成本差距逐漸減小,進一步促進了TBM法的推廣。據估算,未來10年內我國可用TBM施工的隧洞規模超6 000 km[1-3]。

然而,目前TBM掘進仍較多依賴于司機操作,掘進參數受司機主觀因素影響,當圍巖條件變化頻繁或穩定性較差時,由于掘進過程中無法直接觀察掌子面,司機難以對異常情況做出及時響應,導致掘進速度減緩或刀具磨損加劇,甚至造成塌方、卡機、埋機等嚴重后果。例如: 巴基斯坦的Neelum-Jhelum引水隧洞TBM在高強度、高磨蝕性圍巖中滾刀磨損巨大,利用率低,導致工期延誤,加之掘進參數選取不合適,掘進總成本增加至6億加元以上[4]; 印度的Dul Hasti水電工程引水隧洞,由于施工人員對圍巖條件認識不清,導致掘進參數與巖體條件不匹配,卡機時間長達8個月,最終歷經12年才得以建成[5]。

解決上述問題的途徑在于提高TBM自動化、信息化、智能化水平。經過半個多世紀的發展,大量TBM法隧洞成功建成,積累了大量的施工數據,隨著人工智能技術的高速發展,開展了大量智能掘進方面的探索。智能掘進是借助物聯網、大數據、云計算等新技術,實現圍巖實時感知、多源信息統合、掘進參數優化、施工策略制定等功能,最終形成高度智能化的隧洞掘進技術體系。

2022年,中華人民共和國住房和城鄉建設部印發《“十四五”建筑業發展規劃》,其中明確要求加快智能建造與新型建筑工業化協同發展。在政策引領和內在需求雙重驅動下,TBM隧洞智能掘進技術成為了當前研究的熱點。Min等[6]依托仁川公路隧洞,開發了以工期最短、成本最低為優化目標的隧洞施工輔助決策工具,并實現了TBM隧洞建設工序規劃及資源分配。Sun等[7]將TBM系統分解為多個子系統建立分析模型,研究了操作參數、設計參數及圍巖參數對于掘進效能的影響規律,提出了新的掘進策略。張娜等[8]通過分析巖體狀態參數與TBM掘進參數的相關關系,采用數據挖掘的方法建立巖機信息感知互饋模型,并以此為基礎構建智能決策控制體系。趙光祖[9]基于大量現場實測數據,通過人工神經網絡構建了TBM性能預測模型,并以掘進成本最低為目標,對推力、刀盤轉矩等參數進行了優化。與此同時,部分TBM智能控制系統已初步應用于工程實踐。例如: 馬來西亞隧洞培訓學院采用比例積分控制算法與數百個傳感器,開發了可以自主推進、轉向、注漿的TBM智能化控制系統; 中鐵工程裝備集團有限公司開發的TBM掘進智能控制系統可以通過實時獲取圍巖信息與TBM掘進狀態對貫入度與刀盤轉速等參數進行調整[10]。國內一些施工單位以及高校也主持或參與了以智能掘進與控制為核心的研發課題,并取得了重要進展。

可以看出,目前TBM智能化的研究已經在掘進參數優化和智能控制方面邁出了第一步,但依然存在2個難題,一是如何在不停機的狀態下及時準確獲取掌子面圍巖信息,二是如何在了解掌子面圍巖信息的情況下實現智能輔助決策。突破以上難題,對提高TBM隧洞掘進智能化水平,實現安全、高效施工具有十分重要的意義。本文依托目前在建的北疆供水二期工程對TBM隧洞智能輔助掘進技術開展研究,以掘進數據為支撐,明確智能掘進技術的目標,提出智能掘進技術體系架構、關鍵理論及技術方案,并通過工程應用驗證智能輔助掘進技術的效果。

1 工程概況

北疆供水二期工程全長540 km,分為XE隧洞(洞徑7.8 m)、KS隧洞(洞徑7.0 m)和SS隧洞(洞徑5.5 m)3段,采用18臺敞開式TBM分段掘進,各分段隧洞概況如表1所示。其中,單機最長掘進26 km,最大埋深700 m,隧洞巖性以華力西晚期侵入巖為主,巖石單軸飽和抗壓強度最大為215 MPa,石英質量分數最高達56%,隧洞圍巖條件總體較好。各隧洞設計圍巖類別占比如圖1所示。

圖1 各隧洞設計圍巖類別占比

表1 各分段隧洞概況

截至2023年10月31日,主洞18臺TBM累計掘進約350.0 km,超過總長度的91%。其中,TBM4、TBM6、TBM7、TBM9、TBM10、TBM11、TBM12、TBM16、TBM17進度最快,已完成所有洞段掘進任務,分別累計掘進21 325、20 840、20 798、23 624、17 491、17 670、17 923、19 116、20 545 m,如圖2所示。TBM平均日進尺為12.4 m,其中7臺設備日進尺超過14 m。TBM17主要在Ⅱ類和Ⅲa類圍巖中掘進,日進尺最大達到19.97 m。

圖2 TBM集群施工進度情況(截至2023年10月31日)

2 實測掘進指標統計分析

2.1 圍巖類別

主洞18臺TBM勘察設計階段給出的不同類別圍巖占比與實際揭露的圍巖占比情況如圖3—7所示,圍巖類別按照GB 50487—2008《水利水電工程地質勘察規范》進行劃分。由分析可知,各TBM在掘進過程中揭露的圍巖條件與勘察結果相同的段落長度僅占掘進總長的51%,且圍巖條件越差,勘察準確率越低。定義圍巖符合率為勘察設計階段與實際揭露圍巖類別一致的段落長度與二者中該類圍巖長度最大值之比,則Ⅱ類、Ⅲa類、Ⅲb類、Ⅳ類、Ⅴ類圍巖的符合率分別為63%、42%、37%、35%、22%。

圖3 Ⅱ類圍巖占比

圖4 Ⅲa類圍巖占比

圖6 Ⅳ類圍巖占比

圖7 Ⅴ類圍巖占比

2.2 掘進效能

XE、KS、SS隧洞各臺TBM掘進的平均月進尺和累計每延米換刀數統計結果分別如圖8—12所示。各類圍巖下掘進效能統計見表2。其中,Ⅱ、Ⅲa類圍巖不需要進行支護,而Ⅲb—Ⅴ類圍巖中支護施作占用了一定時間。由此可以看出,多數設備平均月進尺較為接近,但極差較大,TBM17在各類圍巖中的掘進效率均為最快,月進尺約為TBM18的2倍。此外,各設備在掘進經濟性方面差異顯著,以Ⅱ類圍巖為例,TBM8每延米換刀數最少,僅為0.031把,而TBM3每延米換刀數則達到0.486,刀具損耗成本相差高達15倍,這是由圍巖巖性、刀具質量、設備刀盤設計和加工質量、司機操作等多方面因素造成的。

(a) 平均月進尺

(a) 平均月進尺

(a) 平均月進尺

(a) 平均月進尺

(a) 平均月進尺

表2 掘進效能統計結果

2.3 掘進參數

XE、KS、SS隧洞掘進參數均值的柱狀圖如圖13—17所示,統計結果如表3所示。由此可以看出,即使在同類圍巖中,由于巖性、抗壓強度、司機經驗等多方面原因,各臺TBM所采用的推力、刀盤轉矩和貫入度也存在較大差異。

(a) 推力

(a) 推力

(a) 推力

(a) 推力

(a) 推力

表3 掘進參數統計結果

Ⅱ類圍巖中,推力的極差為5.06 MN,相當于同類圍巖中最大值的30%;刀盤轉矩極差為1.19 MN·m,相當于最大值的51%;刀盤轉速極差為1.4 r/min,相當于最大值的19%;貫入度極差為7.55 mm/r,相當于最大值的70%。

Ⅲa類圍巖中,推力的極差為5.60 MN,相當于同類圍巖中最大值的36%;刀盤轉矩極差為0.79 MN·m,相當于最大值的34%;刀盤轉速極差為2.1 r/min,相當于最大值的30%;貫入度極差為8.2 mm/r,相當于最大值的76%。

Ⅲb類圍巖中,推力的極差為8.35 MN,相當于同類圍巖中最大值的54%;刀盤轉矩極差為2.13 MN·m,相當于最大值的67%;刀盤轉速極差為2.9 r/min,相當于最大值的43%;貫入度極差為8.0 mm/r,相當于最大值的57%。

Ⅳ類圍巖中,推力的極差為6.53 MN,相當于同類圍巖中最大值的51%;刀盤轉矩極差為1.70 MN·m,相當于最大值的69%;刀盤轉速極差為3.8 r/min,相當于最大值的56%;貫入度極差為10.3 mm/r,相當于最大值的69%。

Ⅴ類圍巖中,推力的極差為4.73 MN,相當于同類圍巖中最大值的44%;刀盤轉矩極差為0.94 MN·m,相當于最大值的57%;刀盤轉速極差為3.95 r/min,相當于最大值的75%;貫入度極差為13.5 mm/r,相當于最大值的68%。

整體而言,推力和刀盤轉矩的最大極差都出現在Ⅲb類圍巖中,這可能是因為Ⅲb類圍巖包含的圍巖強度和完整性范圍跨度較大,從而導致推力和刀盤轉矩表現出顯著差異;而刀盤轉速和貫入度的最大極差都出現在Ⅴ類圍巖中,這可能是由于Ⅴ類圍巖條件較差,掌子面不穩定容易發生局部或整體垮塌,進而造成刀盤局部或整體脫空,導致貫入度變化較大,而掌子面的不穩定性也會造成出渣需求出現較大差異,進而導致刀盤轉速變化較大。

綜上所述,根據18臺TBM的掘進經驗可以看出,對于相同的設備和地質條件,不同的施工隊伍、不同的TBM司機,在不同的時間段,掘進效能也可能存在明顯差異,尤其是刀具損耗成本相差很大。主要原因是施工人員對復雜多變的地質環境、地質信息認知缺乏,存在大量地質信息感知盲區,且即使是相同的圍巖類別圍巖條件也存在一定差別。此外,還存在操作人員主觀因素的影響,對于特定的地質環境掘進狀態無法做到及時調整,對掘進參數的選擇存在一定的盲目性和隨機性。

3 TBM隧洞智能輔助掘進系統總體架構

TBM隧洞智能輔助掘進系統總體架構如圖18所示,其主要包含以下部分:

σc為巖石單軸抗壓強度; Kv為巖體完整性系數。

1)圍巖感知子系統。圍巖感知子系統負責在掘進過程中準確識別掌子面前方圍巖信息,使TBM可以及時根據前方地質變化調整掘進策略。圍巖感知子系統主要包含圍巖信息采集模塊和圍巖智能分析模塊。

2)大數據分析子系統。大數據分析子系統負責對TBM掘進過程中產生的海量數據進行存儲、管理、挖掘和利用,主要包括施工數據庫模塊、大數據挖掘模塊和掘進參數智能優化模塊。

3)輔助決策子系統。輔助決策子系統負責將大數據分析子系統挖掘出的不同地質條件的最優掘進參數提供給操作人員,并根據圍巖感知結果分析圍巖穩定性,預測卡機的可能性,提供支護方案及卡機應對措施。輔助決策子系統主要包括掘進參數選擇模塊、支護方案模塊和卡機對策模塊。

4 TBM掘進過程圍巖感知

快速、準確認知TBM掘進時掌子面圍巖信息是實現TBM安全高效掘進的前提。現有的認知途徑主要包括前期的工程地質勘探和掘進期間的超前地質預報,但目前這2種方法很難做到精準預測,且即時性較差,滿足不了智能掘進對地質信息的高標準要求,因此TBM掘進過程中圍巖感知十分重要。

4.1 基于巖渣圖像識別的圍巖感知技術

巖渣形態與圍巖特性和掘進參數密切相關,因此可利用巖渣中攜帶的信息對掌子面圍巖條件進行分析。傳統上采用篩分法獲取巖渣級配,費時費工,難以滿足TBM掘進過程中對圍巖信息實時性的要求。因此,引入圖像識別技術克服以上問題,其可在掘進過程中對巖渣進行快速、實時、非接觸式分析。

巖渣圖像識別技術主要包括圖像采集和智能分析2大步驟。

4.1.1 巖渣圖像采集方法

為快速采集巖渣圖像信息,在皮帶輸送機的接力驅動機構前方支架上設置渣片拍照系統。該系統通過工業級線陣相機和伺服控制系統,有效解決高速物體拍攝時的運動模糊問題,可在TBM施工的嚴苛環境中實時拍攝高清晰巖渣圖像,并通過無線通信模塊將圖像傳輸至設置于TBM主控室的上位機進行存儲和處理。伺服控制系統的作用是: 根據測速輪傳來的脈沖信號計算皮帶機的運行速度,判斷TBM是否處于掘進狀態;在閑置時間關閉拍照箱電源,以節約電能并延長設備壽命; 另外,根據運行速度實時調節線陣相機的行頻,保證拼接后的圖像不會在垂直掃描線的方向上被拉長或壓縮。巖渣圖像采集設備如圖19所示。

(a) 布置方式 (b) 現場照片

4.1.2 巖渣圖像智能分析算法

巖渣圖像智能分析算法的作用是建立巖渣圖像與圍巖信息(圍巖物理力學參數、完整程度、圍巖類別)之間的映射模型。巖渣圖像感知模型建立過程如圖20所示,具體如下:

圖20 巖渣圖像感知模型建立過程

1)巖渣邊界識別。巖渣邊界識別的核心問題是將巖渣(圖像主體)與皮帶(圖像背景)分離。采用先進的深度神經網絡架構和優化技術,精確識別巖渣區域及邊界。通過2階段訓練策略,提高了模型的泛化能力。

2)巖渣幾何參數獲取。設計了高效的巖渣實例分割算法,支持巖渣幾何參數(面積、周長、圓度、長細比、等代體積)的自動計算及統計。

3)圍巖圖像感知模型訓練。通過現場數據構建巖渣參數與圍巖物理力學參數、類別參數間的映射關系,建立圍巖圖像感知模型并進行訓練,從而完成“巖渣圖像—巖渣邊界—巖渣參數—圍巖參數—圍巖類別”的閉環映射關系,實現圍巖特征的智能、實時感知。

4.2 基于刀盤及主機振動監測的圍巖感知技術

TBM破巖主要是通過刀具對圍巖施加楔入和擠壓作用,誘發圍巖表層產生局部脆性張拉裂紋以實現分離圍巖的效果[11]。在圍巖產生張拉裂縫直至崩落的過程中,由刀具擠壓作用所積累的應變能將以極高的速率釋放,產生作用于刀具上的應力波。這一應力波的頻譜特性與圍巖破裂時的能量釋放特性有關,因此也與圍巖的強度、剛度、脆性等固有屬性密切相關,這為通過TBM機械振動特性預測圍巖條件提供了可能。基于刀盤及主機振動監測的圍巖感知也可在不干擾TBM正常掘進的前提下實時、自動獲取圍巖信息,適合與巖渣圖像識別技術互為補充和印證。

4.2.1 刀盤及主機振動采集系統

刀盤及主機振動采集系統主要由振動加速度傳感器、數據采集儀以及數據分析系統3部分構成。為降低工人活動產生的干擾,加速度傳感器設置于刀盤、盾尾、主梁和撐靴等位置,如圖21所示。

圖21 刀盤及主機振動采集系統

4.2.2 刀盤及主機振動智能分析算法

刀盤及主機振動感知模型建立過程如圖22所示,具體如下:

Vmax、Vmean、Ve、VRMS分別為振動加速度峰值、平均幅值、平均極值、有效值。

1)振動信號濾波降噪。圍巖破碎產生的應力波經刀具、刀盤等介質傳導至TBM機體內部的過程中,會混入機械運轉產生的固有振動。這一部分振動主要取決于TBM刀盤驅動的輸出功率,對于以分析圍巖條件為目標的智能算法而言是信號中的噪音。由于TBM機械固有振動為平穩信號,故可在相同刀盤驅動輸出功率的條件下,取多段刀盤振動波片段進行傅里葉變換,尋找其頻譜特性高度相似的頻段即為TBM機械固有振動的主頻段。通過均衡器抑制該頻段后,即可得到與圍巖類別存在明顯相關性的原始振動波形。

2)振動信號時頻分析及特征提取。在刀具的連續旋轉擠壓作用下,圍巖表面的“表層擠碎—裂紋發展—裂紋貫通—巖片崩落”過程不斷循環發生。這一過程中圍巖的能量釋放是非均勻、非連續的,且受諸多隨機因素影響。因此,破巖產生的振動信號是非平穩的,需要借助小波變換進行時頻分析,確定表征圍巖破裂過程的頻帶,提取該頻帶上的振幅峰值、能量分布等局部特征。

3)模型訓練。以提取到的特征指標及對應的圍巖參數作為訓練樣本對模型進行訓練,建立“振動波形—振動時頻譜—振動特征—圍巖參數—圍巖類別”的映射關系。

5 TBM掘進數據庫建立及大數據分析

5.1 TBM掘進數據庫建立

TBM掘進施工過程中,控制系統會全方位監控機器的運行狀態,包括總推力、掘進速度、貫入度、油缸行程、油缸壓力等。此外,圍巖智能感知系統捕獲的多源信息可能以圖像、視頻、波形等形式存在,形成了海量數據。為揭示數據中蘊藏的相關關系、提取有用的掘進信息,需建立TBM掘進數據庫。TBM掘進數據庫存儲的數據主要有地質及圍巖情況、掘進參數、掘進日報、巖渣圖像、振動時程曲線、TBM設備參數、支護方案、工程基礎信息等,其概念結構E-R(實體-聯系)模型如圖23所示。

圖23 TBM掘進數據庫E-R模型

5.2 掘進數據預處理

由于TBM工作時產生的數據量很大,難免有非正常的數據混雜在正常工作狀態的數據中,干擾分析結果,所以分析前應對數據進行預處理,以保證分析結果的正確性和可靠性。數據的過濾主要分為3步,分別為非掘進狀態數據過濾、非穩定掘進狀態數據過濾和異常數據過濾。

非掘進狀態包括撐靴換步、支護延誤、正常維保、刀具檢修、異常故障等狀態。異常狀態參數過濾采用的判別函數如下:

(1)

G=g(F)·g(r)·g(T)·g(p)

。

(2)

式中:G為TBM掘進狀態判別值,G=1代表掘進狀態,G=0代表非掘進狀態;F為推力;r為刀盤轉速;T為刀盤轉矩;p為刀具貫入度。

通過統計掘進數據發現,在TBM一次完整掘進過程中,推力上升階段為50～100 s,停機之前的推力下降階段為30～200 s,這2階段的掘進參數急劇變化,數據并不具有代表性,也需進行濾除。

剔除非掘進狀態和非穩定掘進狀態數據后,對掘進參數進行歸一化,利用拉依達準則(3σ準則)對正式掘進階段異常數據進行過濾,最終得到可用于分析的數據。

5.3 掘進數據關聯分析

基于數據庫數據,可研究掘進參數與圍巖參數的映射關系。分別采用線性、對數、逆、二次、冪、復合、S、增長和指數等多種模型對各地質參數與掘進參數的關系進行回歸,模型公式如式(3)所示。采用決定系數(R2)評價各回歸公式的優劣,選擇回歸效果最優的模型建立回歸公式。決定系數計算方法如式(3)所示:

(3)

5.4 高效掘進參數范圍分析

分析前期人工控制掘進過程中的寶貴經驗,可為掘進方式的改進提供指導。對此,首先將數據庫中的樣本按照圍巖類別分組,然后以平均單刀破巖量100 m3/把為分段區間,分別把各類圍巖內的樣本數據進行分組,從而保證了各組內的巖體條件近似一致。選取各組中掘進速度大于一定分位數的數據作為掘進特征樣本點,如圖24所示。

圖24 高效掘進樣本點示意圖

分別繪制各類圍巖條件下掘進特征樣本點對應總推力和刀盤轉速的分布直方圖,同時繪制正態分布擬合曲線,如圖25所示(以Ⅱ類圍巖為例)。分別取上、下側0.875分位數作為建議取值區間的最小值和最大值,計算人工經驗控制下不同類別圍巖高效掘進參數的取值區間。

(a) 總推力

6 TBM隧洞掘進參數優化

智能優化算法的目標是根據施工數據中提煉出的規律,尋找各種情況(不同地質條件、TBM直徑、TBM類型等)下的最優掘進參數和支護參數,并隨著TBM掘進不斷基于新采集的數據樣本進行結論驗證和增量學習,為智能輔助決策系統建立知識庫。

6.1 多目標智能優化算法

TBM智能掘進技術的最終目標是為司機提供能使掘進效能最大化的掘進參數,這本質上是一個多目標優化問題。多目標優化問題的目標之間通常具有不可公度性和矛盾性,當目標函數處于沖突狀態時,不存在使所有目標函數同時達到最大值或最小值的最優解,只能尋求一個非劣解的集合,即Pareto最優集。Pareto最優集在目標函數空間中的像即為Pareto前沿,如圖26所示。

圖26 多目標最優化問題中的Pareto前沿

鑒于傳統的數學規劃方法在求解多目標優化問題時計算較為復雜且效果欠佳,Coello等[12]在Eberhart等[13]的粒子群算法(PSO)的基礎上提出了多目標粒子群(MOPSO)算法。算法流程見圖27。

圖27 多目標粒子群(MOPSO)算法流程圖

6.2 掘進效能優化模型

6.2.1 設計變量

設計變量是影響目標函數中的可變參數。綜合考慮圍巖參數和掘進參數對掘進效能的影響,選擇巖石單軸抗壓強度σc、巖體完整性系數Kv、巖石石英質量分數q、總推力F、刀盤轉速r5個參數作為TBM掘進參數輔助決策問題的設計變量。

6.2.2 目標函數

建立目標函數首先要實現對掘進效能的準確預測,基于國內外既有研究成果[14-15],考慮圍巖參數及掘進參數對掘進速度及平均單刀破巖量的影響,建立掘進速度及平均單刀破巖量預測模型,如式(4)—(5)所示。

(4)

Hf=β0·σcβ1·Kvβ2·qβ3·Fβ4·rβ5。

(5)

式(4)—(5)中:v為掘進速度,mm/min;Hf為平均單刀破巖量,m3/把;N為刀具數量;q為石英質量分數,%;αi、βj(i=0,1,2,3;j=0,1,2,3,4,5)為待定系數。

基于掘進速度及平均單刀破巖量預測模型,以“高效率、低成本”為目標的TBM掘進效能優化模型可表達為式(6)。

(6)

約束條件:x∈X,X?R2。

式中:X為約束集;Vmin代表向量極小化,即目標向量函數f(x)中各子函數均達到極小值。

7 TBM隧洞掘進輔助決策

7.1 輔助決策流程

TBM隧洞掘進輔助決策系統的工作流程如圖28所示。基于圍巖感知及超前地質預報等得到的地質信息,輔助決策系統為司機提供不同掘進模式下優選的掘進參數和適合的支護措施,司機結合機械狀況、工程經驗、工期要求等對掘進模式和支護措施進行決策。根據掌子面圍巖的感知結果,輔助決策系統還能對卡機的可能性進行預測,并提供相應的應對措施。

圖28 TBM隧洞掘進輔助決策系統工作流程

7.2 掘進模式及參數

TBM最優掘進參數決策是一個復雜的多目標、多元優化問題。由掘進效能優化模型的目標函數可以看出,掘進速度與平均單刀破巖量為負相關,提升掘進速度會降低平均單刀破巖量,反之亦然。根據多目標優化理論,Pareto最優集中的元素代表在效率和經濟性之間作出了一定權衡下所能達到的最大掘進效能和對應的最優掘進參數。在實際掘進過程中,司機的掘進策略可能會隨著工程進度和成本的實際情況而改變,過度追求掘進速度最大化或刀具磨損最少有時不能滿足實際需要。因此,定義以下3種掘進模式。

1)高效掘進模式: 最大化掘進速度,接受一定程度的刀具壽命損失。

2)節能掘進模式: 確保掘進速度滿足要求的同時,盡可能減少刀具磨損,使綜合效能最大化。

3)經濟掘進模式: 盡可能減少刀盤磨損,適當放緩掘進速度。

3種掘進模式對應的掘進效能區間如圖29所示。圖中紅色散點代表經模型優化后得到的Pareto集。各掘進模式對應的掘進參數范圍即為落入區間的Pareto邊界點坐標。

圖29 3種掘進模式對應的掘進效能區間

8 工程應用

8.1 系統開發

基于本文中的圍巖感知、參數優化和輔助決策等方法開發了TBM智能輔助掘進系統,系統界面如圖30所示。系統采用模塊化圖形用戶界面,可通過巖渣圖像、刀盤及主機振動識別圍巖類別、強度、破碎程度,進行施工數據存儲、管理、挖掘和利用,并進一步分析圍巖穩定性,提供最優掘進參數和支護方案,預測卡機情況。系統可提供Web用戶界面,支持多種主流操作系統和用戶終端接入。

dmax為最大粒徑; Cu為不均勻系數; Cc為曲率系數; CI為粗糙度指數。

8.2 試驗段設置

為驗證TBM智能輔助掘進系統在實際掘進中的應用效果,在XE隧洞K136+980～+045分別設置Ⅱ、Ⅲa、Ⅲb和Ⅳ類圍巖的對比試驗段。該段位于剝蝕構造低山丘陵區,地形略起伏、開闊,隧洞埋深26～120 m,巖性為華力西期花崗巖,巖石中石英質量分數為25%～35%,巖石堅硬,較完整。為避免同類圍巖中參數差異過大對試驗結果產生干擾,各類圍巖試驗段均連續設置,其中一段由司機根據主觀經驗選取掘進參數,另一段由智能輔助掘進系統選取掘進參數。試驗段設置見表4,試驗方案流程如圖31所示。

圖31 試驗方案流程

表4 試驗段設置

8.3 圍巖感知

通過試驗段掘進過程中采集的巖渣圖像和刀盤振動信息對前方圍巖進行感知,引入曲率系數(Cc)、不均勻系數(Cu)、最大粒徑(dmax)和粗糙度指數(CI)作為巖渣級配特征量化指標,振動加速度峰值(Vmax)、平均幅值(Vmean)、平均極值(Ve)、有效值(VRMS)作為刀盤振動量化定量指標。以上述指標為輸入量,根據問題屬性建立2個神經網絡,其中一個為回歸網絡,輸出量為巖石單軸抗壓強度(σc)和巖體完整性系數(Kv); 另外一個為分類問題,輸出量為圍巖類別。神經網絡結構如圖32所示。神經網絡建立完成后對參數進行優化。

圖32 圍巖智能感知神經網絡

使用取自XE隧洞的獨立測試樣本對圍巖智能感知模型的預測效果進行驗證,模型預測值與實測值對比見圖33。模型預測值均集中在實測值附近,無異常預測結果出現。預測的巖石單軸抗壓強度均方根誤差和平均絕對百分比誤差分別為6.94和5.8%,預測的巖體完整性系數均方根誤差和平均絕對百分比誤差分別為0.04和5.9%,圍巖類別預測準確率達93%,Kappa系數為0.85。可見,圍巖智能感知模型可通過巖渣圖像及刀盤振動實現對圍巖參數較為準確的預測。

(a) 巖石單軸抗壓強度

8.4 掘進參數優化及輔助決策

8.4.1 設計變量

依據前文分析,綜合考慮圍巖參數和掘進參數對掘進效能的影響,選擇巖石單軸抗壓強度σc、巖體完整性系數Kv、巖石石英質量分數q、總推力F、刀盤轉速r共5個參數作為設計變量。

8.4.2 目標函數

基于參數間相關性分析結果,采用嶺回歸方法求解式(4)和式(5)中的未知系數。巖石單軸抗壓強度、巖體完整性系數及石英質量分數與掘進速度的關系為負相關,設定邊界條件為αi>0;巖石單軸抗壓強度、巖體完整性系數、石英質量分數、總推力及刀盤轉速與刀具壽命的關系為負相關,設定回歸邊界條件為βj<0。掘進速度預測模型及平均單刀破巖量模型參數回歸結果分別見表5和表6。

表5 掘進速度預測模型系數取值

表6 平均單刀破巖量預測模型系數取值

8.4.3 約束條件

鑒于在相同圍巖類別內掘進參數差別較小,在此區間內一般可滿足正常掘進的需求,結合總體數據集的統計分析結果給出不同圍巖類別條件下掘進參數的約束條件,如表7所示。

表7 掘進參數的約束條件

8.4.4 掘進參數輔助決策

分別對Ⅱ—Ⅳ類圍巖應用掘進效能優化模型,并分別取Pareto集中掘進速度在前10%(對應于高效掘進模式)、掘進速度在其中位數兩側±5%(對應于節能掘進模式)和平均單刀破巖量在前10%(對應于經濟掘進模式)元素對應的掘進參數,經統計后取其上、下側15%分位數作為最優掘進參數區間。選擇節能掘進模式進行掘進,掘進參數取值如表8所示。由表可以看出,經驗控制段選取的掘進參數浮動較大,而智能輔助掘進系統給出的掘進參數更加穩定。

表8 試驗段掘進參數取值

8.5 應用效果

各試驗段最終掘進效能隨里程的變化曲線見圖34—37。圖中粗直線代表相應段落掘進效能的加權平均值,其統計結果見表9。各類圍巖中智能輔助掘進段的平均掘進速度和平均單刀破巖量普遍高于經驗控制段,掘進速度總體提高了15.6%,平均單刀破巖量總體提高了4.5%,且在智能輔助掘進段落未出現因掘進參數選擇不當而導致TBM掘進停滯或設備異常損壞等情況,智能輔助掘進技術具有顯著優越性。

(a) 掘進速度

(a) 掘進速度

(a) 掘進速度

(a) 掘進速度

表9 XE隧洞試驗段掘進效能統計

9 結論與討論

本文依托北疆供水二期工程,基于圖像識別、數據挖掘和機器學習等技術,構建了由圍巖感知子系統、大數據分析子系統和輔助決策子系統3部分組成的TBM隧洞智能輔助掘進系統,并在XE隧洞進行了應用,得到以下結論:

1)通過巖渣圖像識別及刀盤振動波時頻分析,建立了圍巖智能感知模型,實現了對掌子面圍巖類別及力學參數的實時判別。試驗段應用表明,預測的巖石單軸抗壓強度平均絕對百分比誤差為5.8%,巖體完整性系數的平均絕對百分比誤差為5.9%,圍巖類別預測準確率達93%。

2)以巖石單軸抗壓強度、巖體完整性系數、巖石石英質量分數、總推力、刀盤轉速作為設計變量,建立了掘進速度及平均單刀破巖量預測模型,基于MOPSO算法構建了以“高效率、低成本”為目標的掘進參數優化方法,提出了3類掘進模式,實現了不同場景下掘進參數的精準選取。

3)TBM智能輔助掘進技術在XE隧洞Ⅱ—Ⅳ類圍巖中成功應用,掘進速度提高了15.6%,平均單刀破巖量提高了4.5%,且未發生因掘進參數選擇不當而導致的TBM掘進停滯或設備異常損壞等問題。

4)在完成圍巖智能感知以及掘進參數工況自適應動態調控的基礎上,可進一步構建包含遠程監控、數據上傳、故障診斷等功能的智能化決策控制系統,從而形成高度智能化隧道掘進技術,最終實現TBM隧洞的安全高效掘進。