基于ABC-BP神經網絡的地鐵盾構隧道地層識別及復合比預測

郭 勇, 郭小霖, 簡永洲, 張 箭, *, 豐土根, 陳子昂

(1. 上海華鐵工程咨詢有限公司, 上海 200040; 2. 河海大學 巖土力學與堤壩工程教育部重點實驗室, 江蘇 南京 210098; 3. 中交二公局第四工程有限公司, 河南 洛陽 471013)

0 引言

在軌道交通的建設中,盾構法因其施工速度快、安全性高且不易受氣候變化影響的優點被廣泛應用于地鐵隧道施工中。地鐵建設的迅猛發展對盾構施工安全性提出了更高的要求,而地質環境復雜是盾構事故的重要風險源之一[1]。因此,在掘進過程中,實時識別開挖面的地層并準確描述復合地層的復合狀況,對盾構隧道的施工有著極為重要的意義。

在盾構掘進過程中,其掘進參數與所處地層的物理力學參數密切相關,存在一定的映射關系。國內外專家、學者針對掘進參數與被開挖巖體或土體的物理力學參數之間的關系進行了一系列的探索。Shaterpour等[2]使用數理統計方法,研究了TBM運行時的總推力和刀盤轉矩在不同地層下的變化情況; 趙博劍等[3]對復合地層中的掘進參數進行了數理統計與分析; 楊果林等[4]、張沛然等[5]從可掘性指標與相關性入手,分析施工參數在不同地層中的變化特征,并采用經驗模型對地層可掘性進行預測。已有的研究對機-巖關系進行了總結并基于掘進參數對地層進行了預測,但分析集中于單一地層。在工程實際中,復合地層段地質環境復雜,開挖斷面地質多變性和突變性顯著,掘進參數難以匹配,更需對開挖面進行準確的預測。但是,組成復合地層的數種地層往往地質特征相差懸殊,這給復合地層下機巖關系的探究造成困難。

為了表征開挖面的地層情況,諸多學者定義了多種指標來表述地層情況,并建立了相應的地層識別模型。Hassanpour等[6-7]通過TBM掘進過程的參數定義場切深指數FPI來表征圍巖等級,并分析了FPI與巖體力學參數的相關性; Wang等[8]基于土壓平衡盾構的運行參數建立了地質特征綜合指標計算模型,并用其區分多個地質特征組; 邢彤等[9]利用場切深指數和轉矩切深指數(TPI)建立表示掘進土層狀況的特征空間,并通過特征空間識別地層類型,同時采取函數表達式對被開挖土體進行實時分類; 許明等[10]通過地層比功判定持力層,實現地層識別。可以看到,地層情況表征多通過理論公式和參數定義表示,而直接反演復合地層中軟硬地層組合情況的研究較少,難以直觀反映復合地層的地質狀況。因此,選用一種能夠直接表征復合地層組合情況的參數并對這種參數加以預測十分必要。

近年來,隨著大數據技術不斷革新,5G技術日漸普及,人工智能呈飛躍式發展,智能化建設已成為盾構隧道工程發展的必然趨勢。隨著機器學習研究的不斷深入,聚類[11]、決策樹[12]、貝葉斯分類[13]、支持向量機[14]、集成學習[15]等機器學習算法廣泛應用于地層識別預測中,各類優化算法也得到了突飛猛進的發展。目前,BP神經網絡因其強大的非線性映射能力與泛化能力在地層識別中廣泛應用,例如: TBM圍巖分級[16]、地層情況預測[17-19]以及巖性識別[20]。但是,針對復合地層情況的預測分析還較少,同時BP神經網絡存在易陷入局部最小值的劣勢。人工蜂群算法作為一種全局尋優算法,如果應用到BP神經網絡之中,可以改善其易陷入局部最優的缺點,進而提升預測準確率。

綜上可知,復合地層的機-巖關系及表征方法研究比較缺乏。本文先探究掘進參數在不同地層下的變化,采用復合比描述開挖面地層復合情況,構建地層識別BP神經網絡預測模型以及復合比預測模型,并采用人工蜂群算法對BP模型進行優化,同時結合施工區間掘進數據對開挖面地層與復合情況進行預測。該模型可用于開挖過程中對地層的實時監測與識別,實現在掘進過程中反饋開挖面地層情況并描述地層復合情況,以此調節掘進參數,最終指導施工。

1 工程概況

南京地鐵6號線是南京地鐵線路網中的一條在建線路,自北向南途經棲霞、玄武、秦淮、雨花臺以及江寧5個行政區,建成后將有效緩解中心地區的的交通擁堵,加強主城區與其他外圍團塊的聯系,提升地鐵的運營能力。南京地鐵6號線北段規劃如圖1所示。

圖1 南京地鐵6號線北段規劃圖

南京地鐵6號線某施工區間全長4 008 m,采用地下敷設方式。隧道施工下穿地層主要有: 強風化泥質砂巖、中風化泥質砂巖、強風化安山巖、中風化安山巖、粉質黏土等。其中,盾構隧道施工段主要分為3種地層: 中風化泥質砂巖、上軟下硬地層、粉質黏土地層。該工區中,復合地層區段主要由中風化泥質砂巖與強風化泥質砂巖復合、強風化泥質砂巖與粉質黏土復合組成。地層參數如表1所示。

表1 地層參數統計

此盾構主驅動采用液壓驅動方式,刀盤開口率為38%,開挖直徑為6 440 mm,轉速為0～3.44 r/min,標準轉矩為6 841 kN·m,脫困轉矩為8 684 kN·m,最大推力為42 575 kN。盾構管片外徑為6 200 mm,內徑為5 500 mm,厚度為350 mm,環寬為1 200 mm。

2 模型原理

2.1 BP神經網絡原理

BP(back propagation)神經網絡是一種多層前饋式神經網絡,其通過誤差逆向傳播算法訓練。該類神經網絡的拓撲結構屬于層次型結構,主要由輸入層、隱含層、輸出層3部分組成。隱含層的神經元稱為隱單元,通過對隱含層單元狀態的改變,影響輸入層與輸出層的關系。BP神經網絡的信號傳播由正向傳播過程以及反向傳播過程共同組成。輸入層輸入信號通過連接權傳遞至隱含層,再傳遞至輸出層,實現輸入信號的輸出。此時,對輸出參數真實值與模型輸出值進行誤差比較,若誤差超出期望范圍,則通過反向傳播算法更新修正連接權,再正向傳播輸出。BP神經網絡通過正向和反向傳播過程的反復來完成網絡訓練學習,進而實現預測與分析。

作為目前應用最為廣泛的神經網絡模型之一,BP神經網絡具有神經網絡算法的普遍優點,即強大的非線性映射能力、優秀的自主學習與適應能力以及處理并行信息的能力。但是,由于其誤差反向傳播算法采用梯度下降法,存在易陷入局部最小值的缺陷,影響訓練效果,降低預測精度,故采用全局尋優算法對BP神經網絡進行優化,以提高其預測分析能力。

2.2 人工蜂群算法原理

ABC算法即人工蜂群算法(artificial bee colony),源于蜜蜂采蜜時分工明確、相互協作,精準找到周邊優質蜜源的生物行為,是一種全局尋優求解的搜索算法。ABC算法有著強大的求解尋優能力,在人工神經網絡領域應用廣泛。

ABC算法主要由引領蜂、跟隨蜂、偵查蜂3個階段組成。引領蜂階段用于維持優良解,跟隨蜂階段用于提高收斂速度,偵查蜂階段用于增強擺脫局部最優的能力。算法的主要參數包括: 蜜源數、迭代終止次數、局部最優解評判參數和求解維度等。

2.3 人工蜂群算法優化后的BP神經網絡

傳統BP神經網絡采用梯度下降法作為誤差反向傳播算法,容易陷入局部最小值,導致誤差函數并非全局最小,預測精度難以保證。ABC算法作為一種全局尋優算法,能夠求出區域內最優解,進而有效避免陷入局部最優與梯度爆炸,提高預測精度和模型的泛化能力。采用ABC算法對BP神經網絡的權值和閾值進行尋優,能夠提高其預測分析能力,增強模型對問題的適應能力。通過賦予全局最優權值與閾值,達到全局最優解,提高神經網絡預測精度,避免陷入局部最優,從而實現對BP神經網絡的優化。ABC算法優化的神經網絡建立流程如圖2所示。

圖2 ABC算法優化的神經網絡建立流程

2.4 地層識別與復合比預測模型原理

地層識別與復合比預測模型由地層識別模型部分以及復合地層復合比預測部分組成。首先,通過地層識別模型輸入盾構掘進過程中的掘進參數,對開挖面地層進行分類識別,確定地層種類;然后,由復合比預測模型對分類所得復合地層的復合比進行預測,進一步對復合地層組成情況進行表征,從而達到描述開挖面地層的目的。地層識別與復合比預測模型結構如圖3所示。

圖3 地層識別與復合比預測模型結構

3 模型參數與評價指標的分析與確定

本文所構建的模型參數主要包括輸入層參數(掘進參數)、輸出層參數(復合比),模型評價指標包括平均絕對誤差(MAE)、均方根差(RMSE)以及樣本回歸值(R2)3種。

3.1 掘進參數

在掘進過程中,掘進參數受地層參數影響。對盾構4個系統(推進系統、刀盤系統、排土系統、注漿系統)中與地層相關性強、統計特征變化較為明顯的7個參數進行分析,確定其在上軟下硬復合地層、中風化泥質砂巖以及粉質黏土3種地層中的統計特征,以此探尋掘進參數與地層間的關系。選取平均值、中位數、下四分位數Q1與上四分位數Q3作為各地層下掘進參數的統計指標。

3.1.1 推進系統參數分析

推進系統參數包括總推力和掘進速度。地層情況對盾構總推力和掘進速度有著重要的影響。地層越堅硬,其掘進速度越慢。在實際工程中,需盡量保持掘進速度恒定且快速。如果地層硬度較高,則需要增大盾構總推力以保證掘進速度;如果地層硬度較低,則盾構總推力可在保證掘進速度的前提下相應減少。

在不同地層中,總推力的變化與分布情況存在明顯差異,如圖4所示。在均值與中位數方面,均呈現出中風化泥質砂巖>粉質黏土>上軟下硬復合地層的情況。 在數值分布方面,在粉質黏土地層整體分布相對均勻;在上軟下硬復合地層,中位數偏向下四分位數Q1,呈現左偏態勢;在中風化泥質砂巖地層下呈現右偏態勢。上軟下硬復合地層強度差距大,對推力的需求不穩定,分布波動較其他地層大;中風化泥質砂巖地層硬度較大,所需總推力隨之上升;粉質黏土地層土質松散,強度較低,掘進時所需總推力較其他地層小,應避免對土層的過度擾動。

圖4 總推力統計分析

相較于總推力在3種地層下的明顯差異,掘進速度在不同地層下的集中趨勢變化相對較小,如圖5所示。其均值與中位數為30～40 mm/min;分布情況方面均呈現左偏態勢,偏度大小以復合地層段為甚,中風化泥質砂巖段次之。在地層硬度較低的粉質黏土段,盾構掘進速度大且在3種地層中最為穩定;在中風化泥質砂巖段,采用較低速度進行掘進;在上軟下硬復合地層段,掘進速度受地層的較大硬度變化影響,波動劇烈,掘進速度不穩定。

圖5 掘進速度統計分析

3.1.2 刀盤系統參數分析

刀盤系統參數包括刀盤轉矩和刀盤轉速。不同的地層會影響刀盤轉速和轉矩,從而影響盾構的性能。在較硬地層中,刀盤轉矩要相應提高才能更好地破碎巖體。刀盤轉矩往往能反映掘進過程的順利程度,如遇轉矩過大,則可能是出現了刀具磨損或者結泥餅現象。刀盤轉速一般是在施工過程中通過人工設置,與掘進速度相結合的貫入度是反映地層掘進難易程度的指標之一[21]。

在3種地層下刀盤轉矩的集中趨勢差異較大,在粉質黏土段區間尤為明顯,如圖6所示。3種地層下的均值與中位數均呈現出中風化泥質砂巖>上軟下硬復合地層 >粉質黏土地層的情況。分布趨勢上,中風化泥質砂巖段刀盤轉矩分布最為集中,上軟下硬復合地層段次之,粉質黏土段刀盤轉矩波動最大。究其原因,在硬巖區段地層強度較高,刀盤轉矩需求大且穩定;粉質黏土段土質松散易于掘進,轉矩降低且波動明顯;復合地層區段既存在軟弱土層的不穩定性,又存在硬巖地層的高強度,所需刀盤轉矩介于兩者間且波動明顯。

圖6 刀盤轉矩統計分析

刀盤轉速一般在盾構掘進過程中通過人工設置,故刀盤轉速的波動情況小。如圖7所示,整個統計區間內,刀盤轉速變化不大。在粉質黏土地層刀盤轉速略高于其他2種地層,且其波動范圍也較其他2種地層大。其原因在于粉質黏土地層土質較軟,在刀盤轉矩較小的情況下,增大刀盤轉速有利于掘進效率的提高。

圖7 刀盤轉速統計分析

3.1.3 排土系統參數分析

排土系統參數選取土艙壓力。在土壓平衡盾構掘進過程中,尤其是在軟弱土層中掘進時,土艙壓力直接關系到開挖面的穩定性和地表的沉降。在掘進過程中,應保持掌子面的穩定性,避免因開挖面失穩產生坍塌或過大的地表沉降。

在不同地層下,土艙壓力的集中趨勢呈現出一定的差異,如圖8所示。就均值而言,土艙壓力呈現出上軟下硬地層>粉質黏土地層>中風化泥質砂巖的情況。除中風化泥質砂巖段初期有較大幅度波動外,其余區間分布狀態均較為穩定。針對不同地層下的土艙壓力變化進行原因分析: 1)中風化泥質砂巖地層硬度較高,穩定性較好,掘進時可采用相對較小的土艙壓力,故該地層條件下土艙壓力小于其他地層; 2)粉質黏土和上軟下硬地層中的軟弱土體相對于中風化泥質砂巖穩定性較差,可能引起地表沉降,因此需要較高的土艙壓力以維持開挖面的穩定。

圖8 土艙壓力統計分析

3.1.4 注漿系統參數分析

注漿系統參數包括同步注漿量和注漿壓力。同步注漿量與地表沉降密切相關,根據不同地層選取合適的同步注漿量可以有效減少地表沉降,降低施工的不利影響。注漿壓力的合理與否關系到管片的上浮和地表的沉降,與同步注漿量一同對盾構隧道的正常施工與周邊建筑物安全有著重要的影響。

同步注漿量總體變化浮動不大,在3種地層下略有差異,如圖9所示。在集中趨勢方面,各地層下均值和中位數接近,均呈現粉質黏土地層>中風化泥質砂巖>上軟下硬地層態勢。波動性方面,粉質黏土段波動較小;上軟下硬地層段與中風化泥質砂巖段的波動則明顯更大。其原因在于,復合地層中軟硬土層強度差異變化大,注漿量波動相對較大;粉質黏土地層因其孔隙與滲透率較高,同步注漿量略大于其他2種地層;中風化泥質砂巖同步注漿量受埋深影響,因其深度逐漸增加,均值較上軟下硬地層更高。

圖9 同步注漿量統計分析

注漿壓力在3個地層中的集中趨勢變化不大,均值總體平穩,如圖10所示。在波動范圍方面,以上軟下硬地層的注漿壓力變化為最,因該地層軟硬地層同時存在,注漿壓力也隨地層性質不同而改變。在掘進之初,注漿壓力為高于外界水壓0.3～0.7 MPa,并隨掘進過程不斷調整。在掘進過程中,注漿壓力不斷優化至1.1～1.2倍靜止水土壓力。

圖10 注漿壓力統計分析圖

3.1.5 各地層下掘進參數范圍

通過對各地層下掘進參數的統計與分析,確定了不同地層下各掘進參數的集中趨勢與分布趨勢。采取百分位數進一步對掘進參數的波動范圍進行描述。選用百分位數P10作為各掘進參數下限,P90作為各掘進參數上限,確定3種地層下掘進參數的穩定波動范圍。表2—4示出了各地層下不同掘進參數的各項統計指標。

3.2 復合比

復合地層廣泛存在于我國東南地區,因此在盾構掘進的過程中,不可避免地會遇到復合地層。復合地層對掘進參數影響變化較大,為了能夠反映復合地層對掘進參數的影響,定義復合比φ來表征復合軟硬地層組合比例,其物理意義為較軟土層占開挖面土層的百分比。復合比φ計算公式為:

(1)

式中:Ssoft為開挖面中較軟土層面積;Stotal為開挖面總面積,Stotal=Ssoft+Shard,Shard為開挖面中較硬土層面積。

復合比φ表示隧道開挖面處斷面范圍內軟硬土層所占比例。其中,φ=0表明隧道開挖面斷面范圍內全是較硬的巖層;φ=1表明隧道開挖面斷面范圍內全是較軟巖層或土層。盾構斷面復合地層如圖11所示。復合比能夠很好地表征復合地層的組合情況,即通過某點的值表示該環處掘進斷面上不同地層的組合情況; 通過某區間的復合比曲線表示在掘進軸線方向上地層的不同組合情況。

圖11 盾構斷面復合地層示意圖

3.3 參數歸一化

盾構掘進參數數量多且分屬不同系統,其單位、數量級等均有較大差異。如果各參數量綱不同,直接輸入參數將會使訓練過程中出現梯度爆炸的問題。為了便于對比分析,需要對掘進參數進行歸一化處理再進行預測分析。

采用式(2)進行最值歸一化處理:

(2)

式中:Xi為原始數值;Xmax為樣本某一掘進參數中的最大值;Xmin為樣本某一掘進參數中的最小值;X*為歸一化后的數值。

3.4 模型評價指標

采用平均絕對誤差(MAE)、均方根差(RMSE)以及樣本回歸值(R2)作為預測模型的評價指標。

平均絕對誤差(MAE)是預測值和真實值之間絕對誤差的平均值。MAE是一種線性分數,所有個體差異在平均值上的權重都相等。MAE能夠表示預測精度,MAE越低,表示預測值與真實值越接近,預測結果更精確,其計算公式如下所示:

(3)

式中:y為真實值;y′為ABC-BP模型的預測值;N為數據總量。

均方根誤差(RMSE)是預測值與真實值之差的平方與樣本總量N比值的平方根,計算2組數據之間的偏差程度。與MAE相比,RMSE對較高的誤差值有更多懲罰。RMSE越低,表示預測值與真實值越接近,預測結果更精確,其計算公式為

(4)

樣本回歸值R2反映預測值和真實值的擬合程度,樣本回歸值R2的區間為[0,1]。R2越接近于1,表示預測值和真實值擬合程度越高;R2接近于0,表示預測值和真實值擬合程度低,具體如下:

(5)

4 地層識別模型預測分析

采用地層識別模型建立掘進參數與開挖面地層之間的關系,對開挖面地層進行分類,實現根據參數在掘進過程中對開挖面地層進行判別; 將模型所確定的地層種類作為復合地層復合比預測的基礎。

以掘進參數刀盤轉矩、刀盤轉速、總推力、注漿量、注漿壓力、掘進速度、土艙壓力作為地層識別模型的輸入參數,對地層進行分類。為了對神經網絡進行訓練,將地層類別進行編碼: 上軟下硬復合地層-1,中風化泥質砂巖-2、粉質黏土-3。以分類結果上軟下硬地層、中風化泥質砂巖、粉質黏土為輸出層構建神經網絡。因此,地層識別模型輸入層神經元為7個、輸出層神經元為3個,隱含層節點數選定為15個。最大迭代次數為700,學習率為0.01,迭代精度為0.001。地層識別模型拓撲結構見圖12。

圖12 地層識別模型拓撲結構

以施工區間3種復合地層,即上軟下硬地層、中風化泥質砂巖、粉質黏土地層,與其掘進參數共758組數據作為數據集。隨機選取數據集中70%為訓練集進行訓練,其余為測試集測試模型的預測效果,識別結果如圖13所示,混淆矩陣如圖14所示。

圖13 地層識別模型預測結果

(a) 混淆矩陣 (b)模型召回率

通過混淆矩陣表明,預測為上軟下硬地層的樣本中90.6%確實為上軟下硬地層; 預測為中風化泥質砂巖的樣本中97.2%確實為中風化泥質砂巖; 預測為粉質黏土的樣本中100%為粉質黏土。誤差分析表明,實際為上軟下硬地層的樣本中,有5.9%被識別成中風化泥質砂巖,無樣本被識別成粉質黏土; 實際為中風化泥質砂巖的樣本中,3.4%被識別為上軟下硬地層,無樣本被識別為粉質黏土; 實際為粉質黏土的樣本中,4.0%被識別為中風化泥質砂巖,無樣本被識別成上軟下硬地層。

預測結果表明,在該樣本中,上軟下硬地層的識別召回率為94.1%,中風化泥質砂巖識別召回率為96.6%,粉質黏土的識別召回率為96%,總體識別準確率為95%。因此,該模型能夠實現掘進參數與開挖面不同地層之間的映射,且對單一地層識別準確率高,能夠在掘進過程中識別所作業的地層。

5 復合比預測模型分析

通過地層分類,可以解決單一地層的識別問題。為了更準確地描述復合地層的復合情況,定義復合比φ表述地層復合情況并進行復合比預測,以提高ABC-BP神經網絡模型對復合地層的預測能力。

針對施工區間內存在的地層復合情況,分別選取中強-中風化泥質砂巖與粉質黏土-中強風化泥質砂巖復合地層,進行復合比預測。以掘進參數刀盤轉矩、刀盤轉速、總推力、注漿量、注漿壓力、掘進速度、土艙壓力為作為地層識別模型的輸入參數,以復合比作為輸出參數。模型結構方面采用輸入層、隱含層、輸出層,神經元為7-15-1的結構; SVR模型懲罰系數取為3,徑向基函數系數取為10; ELM模型隱含層節點數選為23。隨機選取數據集中70%的數據為訓練集,其余數據作為測試集,測試模型預測效果與精度。

ABC算法中設置最優參數: 蜂群大小為200,引領蜂和跟隨蜂數量各為100,最大迭代次數為200,求解維度D為136,搜索空間范圍Minj為-1、Maxj為1,單個蜜源最大開采次數為5。BP神經網絡設置最優參數: 最大迭代次數為700,學習率為0.01,迭代精度為0.001。

5.1 強-中風化泥質砂巖復合地層預測分析

根據預測結果可知,強-中風化泥質砂巖段復合比神經網絡預測值大部分與真實值接近,如圖15所示。其中,紅色曲線代表ABC-BP神經網絡模型預測結果,黑色曲線代表復合比真實值。由圖可知,在強-中風化泥質砂巖段,ABC-BP神經網絡模型預測結果較其他機器學習模型預測結果的復合比與真實值更為貼合,也證明了ABC算法可以提高神經網絡模型預測精度。

圖15 強-中風化泥質砂巖段預測結果

ABC-BP神經網絡模型與其他機器學習模型預測強—中風化泥質砂巖的評價指標統計結果如圖16所示。由圖可知,ABC-BP神經網絡預測模型的平均絕對誤差MAE為0.056,均方根誤差RMSE為0.068,樣本回歸值R2為0.81; BP神經網絡模型的平均絕對誤差MAE為0.066,均方根誤差RMSE為0.087,樣本回歸值R2為0.71; SVR模型的平均絕對誤差MAE為0.066,均方根誤差RMSE為0.087,樣本回歸值R2為0.72; ELM模型的平均絕對誤差MAE為0.068,均方根誤差RMSE為0.088,樣本回歸值R2為0.71。

圖16 強-中風化泥質砂巖段評價指標結果

ABC-BP神經網絡模型的平均絕對誤差和均方根誤差均最小,樣本回歸值最大,證明在強-中風化泥質砂巖段,ABC算法優化使BP神經網絡模型的預測精度和預測性能均得到了提升。

5.2 粉質黏土-強風化泥質砂巖預測分析

根據預測結果可知,針對粉質黏土-強風化泥質砂巖段復合比,ABC-BP神經網絡模型預測值大部分與真實值接近,見圖17。其中,紅色曲線代表ABC-BP神經網絡模型預測結果,黑色曲線代表復合比真實值。由圖18可知,在粉質黏土-強風化泥質砂巖段ABC-BP神經網絡模型的復合比預測結果較其他機器學習模型的預測結果更為準確,ABC算法有效提高了神經網絡預測精度。

圖17 粉質黏土-強風化泥質砂巖段復合比預測結果

圖18 粉質黏土-強風化泥質砂巖段評價指標結果

ABC-BP神經網絡模型與其他機器學習模型預測粉質黏土-強風化泥質砂巖的評價指標統計結果見圖18。由圖可知,ABC-BP神經網絡預測模型的平均絕對誤差MAE為0.061,均方根誤差RMSE為0.079,樣本回歸值R2為0.90; BP神經網絡模型的平均絕對誤差MAE為0.082,均方根誤差RMSE為0.111,樣本回歸值R2為0.82; SVR模型的平均絕對誤差MAE為0.081,均方根誤差RMSE為0.101,樣本回歸值R2為0.86; ELM模型的平均絕對誤差MAE為0.082,均方根誤差RMSE為0.107,樣本回歸值R2為0.84。

ABC-BP神經網絡模型的平均絕對誤差和均方根誤差均最小,樣本回歸值最大,證明在粉質黏土-強風化泥質砂巖段,ABC-BP神經網絡模型性能仍有優越性。

6 結論與討論

本文采用人工蜂群算法對BP神經網絡進行優化,構建了地層識別模型與復合地層復合比預測模型,對南京地鐵6號線某施工區間進行了預測,對比分析ABC-BP與SVR、ELM、BP模型的預測精度,探究盾構掘進參數與開挖面地層映射關系。

1)通過對盾構掘進系統各參數的統計分析,確定了3種地層下各掘進參數的特征: 上軟下硬復合地層中呈現刀盤轉速低、土艙壓力高的特征;粉質黏土地層中呈現注漿量高、轉矩低的特征;中風化泥質砂巖地層中呈現刀盤轉矩大、土艙壓力較小的特征。初步確定該區間機-巖之間的參數映射關系。3種地層中掘進參數的差異為利用掘進參數進行地層識別以及復合地層下復合情況預測提供依據。

2)基于機-巖關系,建立基于掘進參數的地層識別模型,對南京6號線某工區掘進參數與地層情況進行預測分析,結果顯示地層識別模型對單一地層的識別準確率較高,均為95%以上; 對復合地層的預測準確率也達到了90%左右,提出的模型能夠滿足工程實踐上地層預測精度的需要。

3)利用人工蜂群算法ABC優化BP神經網絡模型,有效解決了BP神經網絡模型訓練過程中容易陷入局部最小值問題,提高了預測的精度,且預測能力優于其他機器學習模型。ABC-BP模型與BP模型所預測的復合比結果對比表明,ABC-BP預測結果中平均絕對誤差MAE減小了0.01～0.021、均方根誤差RMSE減小了0.019～0.032,且樣本回歸值R2較BP模型增加了0.08～0.10。經人工蜂群算法優化后的模型誤差更小且擬合精度更高。

4)在本工區的2種復合地層區間,使用ABC-BP模型預測地層情況,具有一定的準確性,能滿足現場施工要求。本文所述ABC-BP模型建立起的機-巖關系,可用于開挖過程中的地層實時在線監測與識別,可為及時根據開挖面調整盾構掘進參數提供參考。

在后續研究中,可以考慮將復合比預測與現有的掘進參數預測方法相融合,建立一種更為全面的掘進過程中參數預測模型。通過綜合考慮復合比的影響,該模型能夠更準確地預測掘進過程中各種參數的變化趨勢,提高掘進操作的精確性和效率。該方法同樣可以應用于沉降預測的神經網絡模型中,補充輸入參數,通過引入復合比預測,可以更全面地考慮地質條件對沉降的影響,提高沉降預測模型的準確性。