基于機器學習的敞開式TBM掘進參數預測模型研究

摘 要：【目的】為促進TBM智能、安全、高效施工，依托新疆某輸水工程，現場采集TBM掘進參數與巖石參數，基于TBM穩定段的工作參數建立巖-機互饋模型?！痉椒ā渴紫?，確定巖體參數為巖石抗壓強度、圍巖等級，TBM參數為貫入度、推力、刀盤轉矩、刀盤轉速；其次，取每個掘進循環的穩定段的TBM工作參數的均值作為該循環TBM的參數值，進行模型訓練集與驗證集的劃分；最后，分別通過最小二乘法、支持向量機法、單層神經網絡法、雙層神經網絡法、隨機森林法等5種方法建立巖-機互饋模型，并對各模型的預測結果進行對比分析?！窘Y果】結果表明，采用雙層神經網絡建立映射關系模型的預測效果最好，可將貫入度、推力、刀盤轉速、刀盤扭矩的預測偏差分別控制在0.2 mm/r、1 500 kN、0.5 r/min、9 kN·m以內。【結論】該方法可以提高TBM掘進效率，促進TBM設備智能化，為TBM安全高效施工提供保障。

關鍵詞：TBM；掘進參數；神經網絡；智能控制；巖機-互饋

中圖分類號：U45" " "文獻標志碼：A" " 文章編號：1003-5168（2025）04-0055-08

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2025.04.012

Research on Machine Learning Based Open TBM Excavation

Parameter Prediction Model

ZHANG Lilong

（China Railway 16th Bureau Group Second Engineering Co.， Ltd.， Tianjin 300162， China）

Abstract： [Purposes] To facilitate the intelligent， safe， and efficient construction of TBM， this study relies on a water conveyance project in Xinjiang to collect on-site TBM excavation parameters and rock parameters， establishing a rock-machine mutual feedback model based on the operational parameters of TBM during stable excavation segments.[Methods] Initially， the rock mass parameters are defined as rock compressive strength and surrounding rock grade， while the TBM parameters include penetration rate， thrust， cutterhead torque， and cutterhead rotation speed. Subsequently， the mean values of TBM operational parameters during the stable phase of each excavation cycle are taken as the parameter values for that cycle， and the data is divided into training and validation sets for model development. Finally，the rock-machine mutual feedback model is constructed using five methods respectively： least squares， support vector machine， single-layer neural network， double-layer neural network， and random forest， with a comparative analysis of the predictive results of each model.[Findings] The results indicate that the double-layer neural network model exhibits the best predictive performance， capable of controlling the prediction deviations for penetration rate， thrust， cutterhead rotation speed， and cutterhead torque within 0.2 mm/r， 1 500 kN， 0.5 r/min， and 9 kN·m units. [Conclusions] This method can enhance the excavation efficiency of TBM， promote the intelligentization of TBM equipment， and provide a guarantee for the safe and efficient construction of TBM.

Keywords： TBM; excavation parameter; neural network; intelligent control; rock-machine feed

0 引言

隨著社會的不斷發展，我國對地下空間的利用逐步增多，硬巖隧道的建設逐步成為隧道建設的主流方向。全斷面掘進機（Tunnel Boring Machine，TBM）憑借其安全、高效、機械化程度高的特點成為硬巖隧道的主要施工方法。但是TBM施工中還存在較多問題，最為核心的是TBM掘進參數的選擇問題。目前，TBM掘進參數主要依靠現場技術人員的經驗來對掘進參數進行選擇，這種參數選擇方式會導致TBM卡機甚至引起施工安全事故。

因此，對TBM掘進參數與圍巖參數通過智能化分析建立映射關系，是目前隧道工程領域的重大技術挑戰和熱點問題。隨著計算機技術和自動化控制理論與各個領域結合的交叉學科的誕生和發展，國內外學者針對TBM智能掘進展開了一系列的研究。鄭永光等［1］提出了基于TBM圍巖分級的掘進參數預測方法，并成功應用于工程實際中；王心語［2］通過人工智能的方法對TBM施工數據進行了深入挖掘，建立了基于機器學習算法的巖-機作用模型；傅康［3］通過機器學習對TBM掘進數據進行挖掘，然后通過模型試驗與工程驗證，建立了TBM掘進參數的預測模型和優化模型；王文揚［4］將元啟發式智能算法應用到TBM隧洞穿越破碎帶開挖面塌方誘發刀盤卡機與圍巖大變形誘發護盾卡機的傾向性智能預測中；荊留杰［5］運用理論分析、現場試驗與機器學習等研究方法，對TBM性能預測和掘進參數控制問題展開了研究；呂佳峻［6］基于數字孿生技術，建立了TBM虛擬掘進系統，并通過LSTM算法對圍巖可掘進指數進行了預測；王厚同［7］基于循環神經網絡與神經網絡-遺傳算法，通過理論分析、算法改進、工程驗證等方法，建立了TBM掘進速度的預測模型；周振梁［8］以新疆某隧洞為例，提出TBM隧道圍巖動態感知及掘進參數輔助決策方法，并在實際工程中得到成功應用；張慶龍等［9］提出了以并行融合方式形成的注意力加強的雙向長短時記憶網絡智能預測模型；齊夢學［10］對大數據技術、人工智能技術、5G技術助力TBM施工管理的方法進行了研究；范京道等［11］針對富水弱膠結地層，研判了采用斜井TBM掘進和豎井鉆機鉆井的可行性，提出了智能化建井的理念；Fang等［12］建立了以漿體掘進機掘進參數和加速度響應特征值為輸入參數的LSTM網絡；Noori等［13］提供了一種先進的智能模型來預測TBM的利用系數，以評估TBM的性能；Zhu等［14］將TBM掘進周期劃分為空推進段、上升段和穩定段；Wang等［15］提出了一種基于貝葉斯優化的Catboost智能模型來預測巖石單軸抗壓強度；Xue等［16］提出了深度聚類模型的TBM圍巖狀況智能評估方法；Mahdevari等［17］采用基于人工智能的支持向量機和人工神經網絡方法對某隧道工程的地基狀況進行預測；Chen等［18］建立了基于LSTM模型的穩態階段隧道參數預測模型；Du等［19］提出了一種用于廣泛使用的TBM中圓盤刀具更換的機器人解決方案，用于在高度約束的TBM腔內移動重型圓盤刀具；Li等［20］以地質和信息感知為基礎建立了TBM信息化、智能化的集成技術應用系統。

綜上所述，相關學者針對TBM智能化的研究已經取得了豐碩的成果，但對巖石信息與TBM參數互饋模型的研究還不夠深入。為實現TBM智能掘進，本研究對TBM掘進數據進行挖掘，通過5種算法分別建立巖-機的互饋模型，并對比分析各模型的預測效果，得到最優預測模型，以實現TBM掘進參數的預測與優化，推動智能化隧道掘進的發展。

1 數據集建立

1.1 背景介紹

TBM的掘進循環分為上升段和穩定段兩個過程。在掘進過程中，TBM操作人員結合個人經驗、圍巖情況及上一個TBM掘進循環的掘進參數，對現階段TBM掘進參數進行初步選擇，將其作為上升段的掘進參數并不斷進行調整，直至TBM達到完全適應前方巖體的狀態，則TBM的參數達到穩定，即TBM達到穩定階段。掘進是TBM與巖體共同作用的結果，因此TBM穩定段的工作參數可以與巖體參數建立一定的映射關系?；诖?，本研究針對巖-機互饋模型進行分析。

1.2 參數選擇

TBM操作人員主要通過控制主驅動電機，對刀盤轉矩、刀盤轉速等參數進行控制，通過控制油缸對貫入度和刀盤推力等參數進行控制，進而整體對TBM的工作狀態進行控制，實現TBM的正常運行。因此，本研究選擇的巖體參數為巖石抗壓強度U、圍巖等級W，TBM參數為貫入度P、推力F、刀盤轉矩T、刀盤轉速R。

1.3 數據收集

研究數據來源于新疆某輸水隧洞工程，主要包括巖體參數和對應的TBM掘進參數信息。其中巖體參數從工程地質勘查報告中獲取。TBM參數信息從TBM主機中獲取，該TBM開挖直徑為7.8 m，總長195 m，總重1 500 t，刀盤滾刀形式采用背裝式，材料為Q345D，共有49把滾刀，滾刀的額定荷載為311 kN，刀盤扭矩最大值為8 800 kN·m。刀盤轉速為0～8.1 r/min，刀盤最大推力為22 450 kN。

基于收集的掘進參數，選取473個掘進循環的巖機信息為樣本，其中331個掘進循環作為訓練集，142個掘進循環作為驗證集，具體數據見表1。

2 TBM掘進信息感知模型

首先，建立巖塊狀態矩陣N=［U，W］，取每個掘進循環穩定段TBM工作參數的均值作為該循環TBM的參數值，然后建立TBM穩定段狀態信息矩陣M=［F，T，P，R］，分別通過最小二乘回歸，支持向量機法、單層神經網絡法、雙層神經網絡法、隨機森林法等5種方法建立由N到M的映射，其中貫入度、推力、刀盤轉速、刀盤扭矩的預測值和實際值分別記作P預、P實、F預、F實、R預、R實、T預、T實，其中偏差等于各個預測值與實際值的差值，以實際值為橫軸，預測值為縱軸，分別繪制各預測-實際比較圖像，通過比較各個點位相對直線Y=X的位置，定量分析模型預測的準確度。

2.1 最小二乘法

該模型采用 Linear Regression 線性模型訓練331個循環，用后142個循環進行檢驗（下同），預測結果如圖1至圖4所示。貫入度的偏差主要分布于（-0.5，0.2），推力的偏差主要分布于（-1 000，2 500），刀盤轉速的偏差主要分布于（-0.5，0.3），刀盤扭矩的偏差主要分布于（-10，10）。

2.2 支持向量機法

采用支持向量機法建立的模型，選擇SVM中的SVR模塊，以徑向基函數（Radial Basis Function，RBF）作為核函數，正則參數C=50 000，預測結果如圖5至圖8所示。貫入度的偏差主要分布于（-0.25，0.25），推力的偏差主要分布于（-1 000，3 500），刀盤轉速的偏差主要分布于（-0.35，0.3），刀盤扭矩的偏差主要分布于（-10，9）。

2.3 單層神經網絡法

該模型隱藏層存在2 500個神經元，使用relu函數作為激活函數，使用Adam優化器，最大迭代次數為5 000，單層神經網絡結構如圖9所示，預測結果如圖10至圖13所示。貫入度的偏差主要分布于（-0.2，0.2），推力的偏差主要分布于（-800，3 000），刀盤轉速的偏差主要分布于（-0.35，0.3），刀盤扭矩的偏差主要分布于（-8.5，9）。

2.4 雙層神經網絡法

采用雙層神經網絡法建立的模型第一個隱藏層存在1 000個神經元，第二個隱藏層存在550個神經元，使用relu函數作為激活函數，使用Adam優化器，最大迭代次數為5 000，神經網絡結構如圖14所示，預測結果如圖15至圖18所示。貫入度的偏差主要分布于（-0.15，0.2），推力的偏差主要分布于（-1 500，1 500），刀盤轉速的偏差主要分布于（-0.2，0.35），刀盤扭矩的偏差主要分布于（-9，9）。

2.5 隨機森林法

采用隨機森林法所建立模型的預測結果如圖19至圖22所示。貫入度的偏差主要分布于區間（-0.3，0.45），推力的偏差主要分布于（-1 500，2 000），刀盤轉速的偏差主要分布于（-0.45，0.5），刀盤扭矩的偏差主要分布于（-13，13）。

3 模型預測結果對比

通過使用上述5種方法，建立了5種不同類型的巖-機互饋模型。首先，通過各模型的預測-實際比較對預測效果進行整體分析。各個模型對貫入度的預測效果均較好，其中雙層神經網絡的預測效果最佳，基本上可將貫入度的預測偏差控制在0.2以內；在推力的預測中，雙層神經網絡的推力預測-實際狀態點均勻地分布于直線Y=X兩側，且可以將偏差控制1 500以內，預測效果最好，其次是隨機森林法，其狀態點分布與前者相似，且可以將偏差控制2 000以內，預測效果較好，而另外3種方法的預測-實際狀態點大多數在直線Y=X上方，預測的偏差最大均可達到2 500以上，預測效果較差。雙層神經網絡對刀盤轉速的預測效果最佳，可將預測偏差控制在0.35以內，其余4種模型可將預測偏差控制在0.5以內；各模型對刀盤扭矩的預測效果均較好，其中雙層神經網絡的預測效果最佳，基本可將刀盤扭矩的預測偏差控制在9以內。其次，對各個預測結果進行分析。在貫入度預測中，隨機森林法的預測效果與實際值最接近，最小偏差為0.000 6，雙層神經網絡預測的平均水平最精確，最小平均偏差為0.186；在推力預測中，隨機森林法的預測效果最優，最小偏差為1，雙層神經網絡預測的平均水平最精確，最小平均偏差為767.072；刀盤轉速預測中，采用隨機森林法進行預測最佳，最小偏差為0.002，雙層神經網絡預測的平均水平最精確，最小平均偏差為0.255；在刀盤扭矩預測中，隨機森林法預測的最小偏差為0，預測效果最佳，雙層神經網絡預測的平均水平最精確，最小平均偏差為5.338。各模型的具體的預測結果見表2。通過上述分析可知，采用雙層神經網絡法建立映射關系模型的預測結果平均水平最優，其次依次是隨機森林法、單層神經網絡法、支持向量機法、最小二乘法。綜上所述可采用雙層神經網絡對TBM掘進參數進行預測。

4 結論

由基于TBM參數與巖體情況的關系，提出巖-機的信息映射思路，通過5種不同的算法建立了5個巖-機互饋的模型，并對預測效果進行了比較，主要得出以下結論。

①雙層神經網絡法在對TBM參數預測的巖-機互饋模型中表現最好，其他4種方法的預測效果排序為隨機森林法、支持向量機法、單層神經網絡法、最小二乘法。

②雙層神經網絡在對TBM的4個參數預測過程中，可分別將貫入度、推力、刀盤轉速、刀盤扭矩的預測偏差控制到0.2 mm/r、1 500 kN、0.5 r/min、9 kN·m以內。

③隨機森林法可分別將貫入度、推力、刀盤轉速、刀盤扭矩的預測偏差最小化到0.000 6、1、0.002、0。

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