济南地区软硬复合地层下盾构掘进参数预测分析

作     者：王伯芝 陈文明 谢浩 丁爽 桑运龙 刘学增 WANG Bozhi;CHEN Wenming;XIE Hao;DING Shuang;SANG Yunlong;LIU Xuezeng

作者机构：济南轨道交通集团有限公司山东济南250014 山东大学齐鲁交通学院山东济南250002 上海同岩土木工程科技股份有限公司上海200092 上海地下基础设施安全检测与养护装备工程技术研究中心上海200092 同济大学土木工程学院上海200092 

出 版 物：《隧道建设（中英文）》 (Tunnel Construction)

年 卷 期：2022年第42卷第S2期

页      面：36-43页

学科分类：081406[工学-桥梁与隧道工程] 08[工学] 0814[工学-土木工程] 082301[工学-道路与铁道工程] 0823[工学-交通运输工程] 

主　　题：盾构 复合地层 掘进参数 预测 卷积神经网络 

摘      要：掘进参数的有效预测是盾构智能化提升的关键,为建立软硬复合地层下盾构掘进参数的预测模型,提出了地质状况的量化方法。依托济南地铁R1、R2、R3线软硬复合地层下的盾构隧道数据,通过将隧道以及上下方各一个开挖面直径内的地层沿着埋深单元化,分单元统计地层特征参数,建立了地质状况的量化矩阵,进一步基于卷积神经网络自动提取地质量化矩阵的特征,最终实现了掘进参数的预测。研究结果表明:1)基于地质量化矩阵建立的掘进参数预测模型在训练集、验证集、测试上表现良好;2)将模型应用于新的地质状况类似的盾构隧道上,刀盘转矩、总推进力、推进速度、刀盘转速的预测值与实际值的变化趋势较为一致,且平均误差在15%之内,预测精度可满足工程需求;3)对比目前基于加权的地质参数建立的BP神经网络模型,掘进参数的预测精度和稳定性提升明显。