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软土地区盾构掘进速度对地层扰动现场试验研究

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岩土力学 2016年第7期37卷 2040-2046页

作者：白廷辉刘树佳廖少明同济大学岩土及地下工程教育部重点实验室上海200092 同济大学地下建筑与工程系上海200092 上海申通地铁集团有限公司上海201100

针对上海软土地区盾构隧道工程,在盾构穿越监测断面全过程调整掘进速度,观察监测断面的水、土压力以及地层稳定性变化。根据实测并结合土体固结比、承压水等地层土性影响,运用土体扰动机制综合评定掘进速度改变的影响规律。分析表明,盾... 详细信息

针对上海软土地区盾构隧道工程,在盾构穿越监测断面全过程调整掘进速度,观察监测断面的水、土压力以及地层稳定性变化。根据实测并结合土体固结比、承压水等地层土性影响,运用土体扰动机制综合评定掘进速度改变的影响规律。分析表明,盾构在软土地区4倍直径(D=6.2 m)埋深地层中施工,在盾构土舱压力、注浆量等参数均不变的条件下,仅调整千斤顶推进速度变化对土体压力及变形的扰动效应有较大影响。盾构推进速度降低会使水、土压力的扰动空间范围减小、扰动所产生的压力增量减小,也使地表隆沉变化值更稳定。相应变化值由埋深和推速降低比例决定。试验为今后判断软土地区4D埋深盾构掘进速度扰动效应提供参考。

关键词：掘进速度软土地区水、土压力地表隆沉

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一种基于数据挖掘的掘进速度预测模型

应用基础与工程科学学报 2021年第5期29卷 1201-1219页

作者：周振梁谭忠盛李宗林马栋赵金鹏雷可北京交通大学土木建筑工程学院北京100044 中铁十六局集团有限公司北京100018

考虑到隧道掘进机(TBM)高效、安全等优点,越来越多的隧道修建选用TBM进行,预测TBM的掘进速度可以明确指导工程进度规划、成本控制等,使得掘进更加高效经济.依托北疆供水二期工程TBM隧洞,采用数理统计方法探究了地质参数和掘进参数的分... 详细信息

考虑到隧道掘进机(TBM)高效、安全等优点,越来越多的隧道修建选用TBM进行,预测TBM的掘进速度可以明确指导工程进度规划、成本控制等,使得掘进更加高效经济.依托北疆供水二期工程TBM隧洞,采用数理统计方法探究了地质参数和掘进参数的分布规律,依次分析了地质参数和掘进参数对掘进速度的影响,并建立了最优回归公式.结合现场数据,讨论了既有模型的适用性,并基于数据挖掘聚类方法,开发了以地质参数和掘进参数为自变量的多因素掘进速度预测模型,并验证了模型的预测效果.研究结果表明:掘进速度会受到地质参数和掘进参数的影响;通过数据挖掘聚类方法,可依据单轴抗压强度、破碎程度和石英含量等属性对围岩进行归类;基于数据挖掘建立的分簇掘进速度预测模型可以有效预测掘进速度,绝对误差小于10mm/min.在模型应用过程中,可通过建立对应工程及相似工程的数据库,结合本文提出的模型开发方法,建立更适用相应工程的分簇掘进速度预测模型.

关键词：数据挖掘聚类分析回归分析预测模型 TBM 掘进速度现场试验

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黏土地层盾构掘进速度对地表沉降影响研究

土木工程学报 2020年第S1期53卷 1-6页

作者：秦睿成李兴高北京交通大学土木建筑工程学院北京100044 北京交通大学城市地下工程教育部重点实验室北京100044

对盾构掘进速度的控制是盾构施工控制的重要环节,但针对盾构掘进速度与地表沉降关系的研究较少,文章以常州地铁2号线盾构区间施工为背景,分析了常州黏土地层下盾构掘进速度对表沉降的影响特点。通过对其地表监测数据的整理分析,结合盾... 详细信息

对盾构掘进速度的控制是盾构施工控制的重要环节,但针对盾构掘进速度与地表沉降关系的研究较少,文章以常州地铁2号线盾构区间施工为背景,分析了常州黏土地层下盾构掘进速度对表沉降的影响特点。通过对其地表监测数据的整理分析,结合盾构掘进施工日志,提出一种可对同步注浆、二次注浆、土舱压力、盾构掘进速度等进行定量分析的数值模拟方法,设计模拟工况对盾构全过程进行模拟研究,得到STEP计算步数与盾构掘进速度之间的对应关系,建立常州黏土地层下盾构掘进施工的掘进速度造成地表沉降预测曲线。研究结果表明:掘进速度较快时其造成的地表沉降更小,且当掘进速度在20~50mm/min时利用数值模拟得到黏土地层下掘进速度v—地表沉降h关系的预测曲线:h=6.5/{1+86.2[(v-19.5)/27842.7]^0.464},其预测效果较好。

关键词：盾构地表沉降掘进速度数值模拟

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基于瓦斯涌出量的煤巷合理掘进速度确定

煤田地质与勘探 2021年第5期49卷 70-76页

作者：付帅佀庆民王启飞郭昕曜张宏图郑州航空工业管理学院民航学院河南郑州450046 中国矿业大学(北京)应急管理与安全工程学院北京100083 河南理工大学安全科学与工程学院河南焦作454003

科学确定掘进速度是保障高瓦斯、突出矿井安全高效生产的重要前提。为确定煤巷最佳掘进速度,减小动力灾害发生,理论分析掘进工作面前方瓦斯分布规律,并建立瓦斯涌出量数学模型,分析不同掘进速度下瓦斯涌出特征。以山西汾西矿区金晖万峰... 详细信息

科学确定掘进速度是保障高瓦斯、突出矿井安全高效生产的重要前提。为确定煤巷最佳掘进速度,减小动力灾害发生,理论分析掘进工作面前方瓦斯分布规律,并建立瓦斯涌出量数学模型,分析不同掘进速度下瓦斯涌出特征。以山西汾西矿区金晖万峰煤矿为例,分析其巷道瓦斯涌出规律,确定其最佳掘进速度。结果表明:煤巷掘进速度v等于应力迁移速度v_(σ),即以v=v_(σ)持续掘进时,落煤瓦斯涌出量Q_(1)不变,瓦斯涌出总量Q不变;当v掘进时,Q1线性减小,Q也持续减小;当v>vσ持续掘进时,Q_(1)呈指数增加,Q持续增加;金晖万峰煤矿1115工作面区域应力迁移速度约为2.1 m每班次,以2.1 m每班次持续掘进或分别以每班次2.4、1.6、2.4m速度循环掘进时,能够实现煤巷快速安全掘进。在该矿1115工作面进风巷对研究结果进行现场验证并证实了该方法的可行性。

关键词：山西金晖万峰煤矿巷道掘进瓦斯涌出量掘进速度应力迁移速度

基于均值滤波去噪和XGBoost算法的泥水平衡盾构掘进速度预测方法

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现代隧道技术 2022年第6期59卷 14-23页

作者：杜庆峰张双俐张晨曦李旭辉肖永生李晓军赵思成付艳斌同济大学软件学院上海201804 广东粤海珠三角供水有限公司广州511455 同济大学土木工程学院上海200092 深圳大学土木与交通工程学院深圳518060

在泥水平衡盾构掘进过程中,掘进速度对刀具磨损、同步注浆及盾构机姿态有着重大影响,合理的掘进速度对于提高施工效率、降低施工风险具有重要意义。利用PLC系统采集到的历史数据构建智能预测模型,对掘进速度进行实时预测,是未来实现盾... 详细信息

在泥水平衡盾构掘进过程中,掘进速度对刀具磨损、同步注浆及盾构机姿态有着重大影响,合理的掘进速度对于提高施工效率、降低施工风险具有重要意义。利用PLC系统采集到的历史数据构建智能预测模型,对掘进速度进行实时预测,是未来实现盾构机无人驾驶和智能控制的重要基础。基于珠江三角洲水资源配置工程中采集到的掘进参数时序数据,选取掘进速度作为预测目标,采用皮尔逊相关分析方法提取重要特征参数,利用均值滤波法对特征参数时序数据进行去噪,计算去噪后序列的均值和方差构成特征向量,基于XGBoost算法构建相应的预测模型。讨论了采用均值滤波法去噪前后的数据集及XGBoost算法中不同超参数对模型预测性能的影响。结果表明,在5-折交叉验证下,利用均值滤波进行降噪处理后的数据能够构建一个更为准确的盾构机掘进速度预测模型。采用XGBoost算法,在去噪后的数据集上盾构机掘进速度的预测准确率达到了99.97%,在未去噪的数据集上的预测准确率也达到了99.94%,优于主流随机森林算法、支持向量机回归算法和梯度提升决策树算法。试验结果验证了均值滤波法对时序数据的降噪效果和利用XGBoost算法对掘进速度进行预测的可行性。

关键词：掘进速度 XGBoost 均值滤波智能预测时间序列

基于Attention-ResNet-LSTM混合神经网络的盾构掘进速度预测新方法

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隧道建设（中英文） 2023年第4期43卷 592-601页

作者：高昆于思淏许维青张子新中铁隧道集团二处有限公司河北三河065201 同济大学地下建筑与工程系上海200092

针对传统方法存在的盾构性能精准预测阻碍盾构快速掘进技术发展的难题,提出一种基于Attention-ResNet-LSTM混合神经网络的盾构掘进速度预测方法。相比传统的LSTM、GRU等网络预测模型,Attention-ResNet-LSTM模型引入了Attention机制。长... 详细信息

针对传统方法存在的盾构性能精准预测阻碍盾构快速掘进技术发展的难题,提出一种基于Attention-ResNet-LSTM混合神经网络的盾构掘进速度预测方法。相比传统的LSTM、GRU等网络预测模型,Attention-ResNet-LSTM模型引入了Attention机制。长距离盾构掘进过程中,针对地层条件存在很大的变异性情况,该模型可自适应更新权重矩阵,让模型面对不同的任务时具有一定的自调节能力,可有效提升预测精度。依托中俄东线天然气管道工程对盾构掘进速度进行了实时预测和验证,且结果表明该方法可分析盾构掘进过程中输入、输出参数之间的相关性,且具有较好的适应性。

关键词：盾构隧道人工智能混合神经网络性能预测掘进速度

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双护盾TBM掘进速度的影响因素研究

水力发电学报 2016年第4期35卷 108-116页

作者：许健延艳彬胡晓琳陆丽娟甘肃农业大学工学院兰州730070 中国水利水电第四工程局西宁810000

以甘肃引洮一期工程9#隧洞为例,综合引入多层线性模型及数量化理论I的建模原理,在初始设置的解释变量基础上,通过逐步删除不显著解释变量的方法,建立了两层线性模型,对双护盾TBM的掘进速度的影响因素进行了研究。通过计算模型各解释变... 详细信息

以甘肃引洮一期工程9#隧洞为例,综合引入多层线性模型及数量化理论I的建模原理,在初始设置的解释变量基础上,通过逐步删除不显著解释变量的方法,建立了两层线性模型,对双护盾TBM的掘进速度的影响因素进行了研究。通过计算模型各解释变量固定效应的参数估计值,定量阐述了各因素对掘进速度的直接和间接影响,并依据模型的参数估计值结果对未来TBM的更好施工提出建议。通过预测模型和实例应用两方面分析、证明了该模型应用的可靠性,为同类工程掘进速度的合理预测和施工进度有效控制提供了理论依据。

关键词：水工隧洞水利施工多层线性模型掘进速度

基于TSSA-SVR算法的TBM掘进速度预测

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辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2023年第5期42卷 634-640页

作者：彭继慎郝茗宋立业李希桐辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105

为建立全断面岩石隧道掘进机精确的速度预测模型,提出改进麻雀搜索算法的支持向量回归掘进速度预测模型。引入蒸发系数T对麻雀搜索算法原始搜索环境进行全局扰动,使粒子原始记忆的个体最优位置逐渐被遗忘,防止粒子陷入原始搜索环境,进... 详细信息

为建立全断面岩石隧道掘进机精确的速度预测模型,提出改进麻雀搜索算法的支持向量回归掘进速度预测模型。引入蒸发系数T对麻雀搜索算法原始搜索环境进行全局扰动,使粒子原始记忆的个体最优位置逐渐被遗忘,防止粒子陷入原始搜索环境,进而防止算法陷入局部解,利用TSSA算法对SVR进行参数优化。研究结果表明:TSSA-SVR算法对速度预测具有更好的收敛性、更高的精度、更好的稳定性和更快的迭代速度。

关键词： TBM 掘进速度改进麻雀搜索算法支持向量回归

复杂地层中盾构掘进速度的调控分析——以新建铁路横琴至珠海机场段HJZQ-2标隧道工程为例

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隧道建设（中英文） 2020年第S1期40卷 107-114页

作者：朱小藻中铁十六局集团北京轨道交通工程建设有限公司北京101100

为解决复杂软弱地层中土压平衡盾构掘进速度难以用理论方法预测调控的问题,基于皮尔森相关系数分析了掘进参数与掘进速度的相关性,并提出盾构掘进速度的深度学习预测模型。模型运用粒子群优化算法对BP神经网络的权值与偏置值进行优化,... 详细信息

为解决复杂软弱地层中土压平衡盾构掘进速度难以用理论方法预测调控的问题,基于皮尔森相关系数分析了掘进参数与掘进速度的相关性,并提出盾构掘进速度的深度学习预测模型。模型运用粒子群优化算法对BP神经网络的权值与偏置值进行优化,以克服基于梯度下降算法的传统BP神经网络易陷入局部最小值和预测误差大等缺点,预测模型将地质参数与掘进参数作为输入值,盾构掘进速度作为输出值(预测值)。以新建铁路横琴至珠海机场段HJZQ-2标隧道工程为依托,基于贯入度与掘进速度的相关性最高且呈正相关的分析结果,采用监测数据对模型进行训练,利用训练后的深度学习模型对掘进速度进行预测分析。结果显示,具有2层隐藏层的深度学习PSO-BP模型的预测误差基本控制在±4 mm/min(误差在10%以内),满足实际工程要求,从而验证了模型的有效性与适用性。

关键词：隧道工程土压平衡盾构掘进速度 PSO-BP深度学习预测模型