盾構裝備智能化轉型的研究

摘 要：分析智能化盾構的概念，包括智能盾構的含義和總體技術架構，探討盾構裝備智能化轉型面臨的挑戰，包括發展基礎不穩、人才基礎薄弱和裝備性能有待提升等。在重點研究內容部分，詳細探討了實時感知與識別復雜地質環境及裝備實際狀態、智能決策參數的優化、關鍵性工序自動執行的智能機器人研發、智能化盾構裝備的施工保障以及邊云協同的實現等方面。研究結果表明：通過感知層、平臺層和應用層的協同工作，智能盾構裝備可以實現自主感知、決策和控制。實時感知與識別技術能有效應對復雜地質環境和裝備實際狀態的變化，優化智能決策參數能夠提升施工效率和質量，研發智能機器人則能顯著提高關鍵工序的自動化水平。

關鍵詞：盾構裝備；智能化；轉型；施工效率；安全性

中圖分類號：F426.4 文獻標識碼：A 文章編號：2096-6903（2024）07-0040-03

0 引言

智能化轉型旨在通過應用先進的信息技術、傳感器技術和自主決策算法等，使盾構裝備具備自主感知、自主學習和自主決策的能力，提高盾構施工的效率、質量和安全性。智能化轉型涉及多個關鍵技術方面，包括感知與感知融合、自主決策與規劃、控制與執行等。通過這些技術的集成與創新，可以實現盾構裝備的自動化、智能化和網絡化，推動盾構施工向數字化和智能化轉型。

1 智能化盾構概念簡析

1.1 智能盾構含義

智能盾構是指在傳統盾構技術的基礎上，引入了先進的智能化技術和系統，以實現盾構設備和工程的智能化管理和控制。智能盾構通過應用傳感器、自動控制算法和人機交互界面等技術，使盾構設備具備自主感知、自主決策和自主控制的能力。智能盾構通過安裝各類傳感器，如位移傳感器、振動傳感器、溫度傳感器等，實時采集盾構施工過程中的各種數據。通過對這些數據的監測和分析，可以及時評估盾構的運行狀態，并發現異常情況。

智能盾構引入自動控制技術和算法，通過分析數據和監測結果，實現對盾構設備和系統的自動化控制和調節。例如，根據預設的目標和參數，智能盾構可以自主調整推進速度、刀盤轉速和液壓力等參數，以提高施工效率和質量。智能盾構具備故障診斷與維護功能。通過對盾構設備的數據分析和比對，可以及時發現設備中的故障和異常，并進行相應的診斷和判斷。智能盾構還可以根據自身情況提供維護建議和措施，以降低設備損壞和維修成本。

1.2 智能盾構的總體技術架構

智能盾構的總體技術架構包括感知層、平臺層和應用層。這些層次相互配合，共同實現盾構設備的智能化管理和控制。智能盾構智能化控制如圖1所示。

1.2.1 感知層

感知層是智能盾構的底層，主要負責感知和采集盾構施工過程中的各類數據。該層通過布置傳感器，如位移傳感器、振動傳感器、溫度傳感器等，實時監測和采集盾構設備的運行狀態、環境變量和工作負荷等數據。這些傳感器將所采集的數據傳輸到平臺層進行處理和分析。

1.2.2 平臺層

平臺層是智能盾構的核心部分，主要負責數據處理、決策控制和系統管理。在平臺層中，采用先進的數據處理技術和算法，對感知層采集的數據進行分析和處理，得出有關盾構運行狀態、施工環境和工效等方面的信息。根據預設的目標和參數，平臺層可以自主進行控制與調節，以優化盾構施工過程的效率和質量。平臺層還負責盾構設備的系統管理和維護。它可以對傳感器、執行機構和控制節點等進行監測和管理，及時發現設備的故障和異常情況，并提供相應的維護和保養建議[1]。平臺層還能處理設備的數據存儲和通信，實現遠程監測和控制的功能。

1.2.3 應用層

應用層是智能盾構的最頂層，需根據實際需要設計和開發具體的應用系統和功能模塊。應用層的設計可以針對盾構施工中的不同方面，如安全管理、工效優化、故障診斷等，實現智能化的應用功能。在應用層中，可以通過人機交互界面實現對智能盾構的圖形化監測和操作，方便操作人員對設備進行實時監控和控制。應用層還可以引入人工智能、大數據分析和云計算技術，進一步加強對盾構施工過程的數據分析和預測能力，提供更加智能化的決策和推薦。

2 盾構裝備智能化轉型面臨的挑戰

2.1 發展基礎不穩

盾構裝備智能化轉型需要先進的技術、設備和系統支持，然而，當前智能化技術在盾構領域的發展基礎相對不穩定。智能化轉型涉及到傳感器、控制算法、數據處理等多個領域的技術，其中的關鍵技術還存在許多待解決的問題和瓶頸。缺乏穩定的發展基礎會限制智能盾構裝備的快速推廣和應用。

2.2 人才基礎薄弱

盾構技術本身就要求操作人員具備豐富的經驗和專業知識，而盾構裝備的智能化轉型對操作人員的要求更高。需要具備掌握智能化裝備操作、數據分析與處理、故障診斷與維修等技能。然而，目前人才的供給和培養滯后于智能盾構的快速發展，人才基礎相對薄弱，這是智能盾構裝備普及的一個重要瓶頸。

2.3 裝備性能有待提升

目前的盾構裝備智能化轉型主要關注設備感知、自主分析決策、智能控制和數字化等方面。在某些方面，許多盾構裝備的性能還有待提升。例如，傳感器的準確性、可靠性和穩定性仍需改進；自主分析決策的算法需要更高的智能度和適應性；智能控制系統需要更好的穩定性和實時性；數字化平臺需要更完善的數據管理和運行模式等。這些問題都需要在裝備設計和技術改進中得到解決。

3 盾構裝備的智能化轉型重點研究內容

3.1 實時感知及識別復雜地質環境及裝備實際狀態

在盾構施工過程中，地質環境的復雜性和裝備的實際狀態信息對工程的安全和效率有重要影響。因此，研究復雜條件下的地質環境及裝備實際狀態信息的實時感知及識別是智能化盾構裝備轉型的重點之一。復雜地質環境的實時感知與識別是關鍵。通過布置各類傳感器，如地質構造傳感器、位移傳感器、溫度傳感器等，可以實時獲取地質環境的數據[2]。這些傳感器應具備高精度、高靈敏度以及抗干擾能力，以確保準確感知地質環境。

對于地質層析結構的分析和識別，可以應用地質雷達、超聲波成像等非侵入式檢測技術，提供更全面和準確的地質信息。裝備實際狀態信息的實時感知與識別也至關重要。通過在盾構裝備上安裝各種傳感器，如振動傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器等，可以實時監測裝備的運行狀態。利用這些傳感器采集到的數據，可以實時評估盾構機的健康狀況，發現潛在故障和異常情況。

通過裝備狀態識別算法對數據進行分析處理，以判斷裝備是否存在異常狀況，并提前采取相應的維護或修復措施。對于復雜條件下的地質環境及裝備實際狀態信息的實時感知與識別，需要借助先進的傳感器技術、數據處理與分析算法以及多源數據的融合，提供高精度、高可靠性的地質信息和裝備狀態識別結果，為智能化盾構裝備轉型提供關鍵支持。

3.2 研究并優化智能決策參數

在智能化盾構裝備轉型的過程中，研究智能決策及參數的優化是十分重要的。通過對感知數據的實時處理和分析，盾構裝備可以做出更加智能化的決策，并優化施工過程中的相關參數，以提高施工效率和質量[3]。

通過對感知數據的實時監測和分析，智能盾構可以根據地質條件、設計要求和實際施工情況等因素，自主做出決策并調整施工策略。例如在遇到特定地質層時，盾構裝備可以自動調整推進速度、刀盤轉速等參數，從而適應地質變化，減少鉆進阻力和地質災害的發生。

通過機器學習和預測算法，可以對施工過程中的風險進行預警和預測，提前采取相應的措施，減少事故的發生。施工參數的優化也是重要的一部分。通過對感知數據的分析和歷史數據的積累，可以優化盾構施工過程中的各項參數，如推進速度、注漿壓力、螺旋輸送器的轉速等。通過對這些參數的優化調整，可以提高施工效率，減少能耗和物料浪費，并提高隧道質量。通過優化參數來減少對環境的影響，如降低噪聲、振動和塵埃污染等。

智能決策及參數的優化研究在智能化盾構裝備轉型中具有重要作用。通過對感知數據的實時處理和分析，盾構裝備可以做出更加智能化的決策，并優化施工過程中的相關參數，以提高施工效率和質量。這需要解決數據采集與處理、模型訓練、優化算法設計和系統集成與控制等關鍵技術問題，以實現智能化盾構裝備的優化施工和可持續發展。

3.3 積極研發關鍵性工序自動執行的智能機器人

在智能化盾構裝備轉型的過程中，積極研發關鍵性工序自動執行的智能機器人是十分重要的。智能機器人可以利用先進的感知技術和自主決策算法，自動完成盾構施工過程中的關鍵工序，提高施工的效率、質量和安全性。

智能機器人在刀盤更換方面的研發十分重要。刀盤更換是盾構施工中的一項關鍵工序，傳統的刀盤更換往往需要人工操作，存在一定的風險和時間成本。通過研發智能機器人，可以實現刀盤更換的自動化。智能機器人可以利用傳感器和視覺系統感知刀盤的位置和狀態，并通過機器學習和規劃算法進行路徑規劃和操作規劃，完成刀盤更換過程。

智能機器人在掘進進出洞方面的研發也非常重要。掘進進出洞是盾構施工中非常關鍵的步驟，對施工進度和質量有著重要影響。智能機器人可以利用視覺系統和激光傳感器感知洞口的位置和形狀，通過自主決策和定位算法精確定位并控制機器人的進出洞動作[4]。

智能機器人還可以通過路徑規劃和避障算法確保施工過程的平穩進行，減少人為誤差的可能性。智能機器人的研發還可以針對其他關鍵工序進行，如注漿過程的自動化、洞口襯砌的精準排列等。

3.4 提供智能化盾構裝備的施工保障

為智能化盾構裝備的施工保障提供支持是智能化轉型的關鍵任務之一。這需要在運行維護、故障診斷與修復、設備數據管理等方面提供全面支持，以確保盾構裝備的穩定運行和長期可靠性。運行狀態監測與預測是施工保障的重要環節。

利用傳感器技術實時監測盾構裝備的運行狀態，例如振動、溫度、壓力、液位等參數，并對這些數據進行實時分析與處理。通過建立運行狀態模型和使用機器學習等算法，可以預測盾構裝備的運行狀況，發現潛在的故障和異常，提前采取維護和修復措施，避免因故障而導致的生產停頓和損失。

故障自診斷與預防是施工保障的另一重要方面。通過故障診斷技術對盾構裝備進行實時監測和分析，發現故障的根本原因，提出相應的解決方案。利用機器學習和人工智能等技術，可以建立故障模型，從而實現故障的自動診斷與預防。通過持續收集和分析裝備運行數據，識別故障的特征模式，快速辨認故障形態，并及時采取相應的處理措施，減少故障對施工的影響。

此外還需要建立設備數據管理系統，對盾構裝備的數據進行有效管理和分析。該系統應能夠對裝備的各種數據進行采集、存儲、分析和展示。通過數據分析，可以了解設備的歷史運行情況，發現問題和趨勢，并進行優化決策和策略制定。通過數據管理系統，可以實現對裝備的遠程監控和遠程操作，提高施工的便捷性和靈活性。

3.5 實現智能化盾構裝備的邊云協同

隨著科技的不斷發展，依托高新技術實現智能化盾構裝備的邊云協同成為了可能。邊云協同可以實現對盾構裝備的實時監控、數據分析與決策支持，并提供遠程操作和優化控制等功能，從而提高施工效率、質量和安全性。邊云協同可以實現對盾構裝備的實時監控。通過裝備上安裝傳感器和監控設備，可以實時獲取盾構裝備的運行狀態、環境參數等關鍵信息。這些信息可以通過邊緣計算的方式進行實時處理和分析，得出裝備的健康狀況和工作狀態，提供實時的監控和報警功能。

邊緣計算可以將數據以較低的延遲發送到云端，使得監控系統能夠更加迅速地響應和處理異常情況。邊云協同可以實現對盾構裝備數據的集中管理和分析。通過邊緣計算設備的協同工作，可以將盾構裝備的數據傳輸到云端進行統一管理和分析。

在云端，可以利用大數據技術和人工智能算法對海量數據進行處理和挖掘，發現數據中的規律、趨勢和異常狀況[5]。例如，可以通過機器學習算法分析裝備數據，建立預測模型，實現盾構施工過程中的故障預測與預警，提前采取相應的維修措施，避免設備故障引發的生產延誤和安全事故。邊云協同還可以實現對智能化盾構裝備的遠程操作和優化控制。

4 結束語

智能化轉型對于盾構裝備的發展和應用具有重要意義。通過引入先進的感知技術、自主決策算法和控制系統，可以提升盾構施工過程中的效率、質量和安全性。隨著研究的深入和技術的不斷創新，相信智能化盾構裝備將為城市建設提供更加可靠、高效的地下開挖技術。

參考文獻

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[2] 李建斌.我國掘進機研制現狀、問題和展望[J].隧道建設（中英文），2021，41（6）： 877-896.

[3] 沈衛平，張俊，袁標，等.基于智慧互聯技術的成都地鐵盾構施工安全風險管理信息系統研究[J].巖石力學與工程學報，2019，38（S2）：3822-3832.

[4] 楊華勇，周星海，龔國芳.對全斷面隧道掘進裝備智能化的一些思考[J].隧道建設（中英文），2018，38（12）：1919-1926.

[5] 趙子越，游元明，孟露，等.HSP法在盾構施工隧道超前地質預報中的改進和應用[J].隧道建設（中英文），2021，41（8）：1344-1352.