CN112796768A - 一种双模隧道掘进机施工掘进参数选择方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种双模隧道掘进机施工掘进参数选择方法，依次包括如下步骤：S1：获取双模隧道掘进机前N环掘进参数；S2：对前N环掘进异常参数数据清洗；S3：以掘进环为单位计算前N环中每环掘进参量的分布统计量；S4：将前N环中每环计算的掘进参量分布统计量组合为关键参量判定数组；S5：对关键参量判定数组分别计算正态分布和经验分布的置信区间；S6：通过正态分布和经验分布判定得出第N+1环掘进参数控制选择范围；第N+1环掘进完成后，获取前N+1环掘进参数再次数据输入重复步骤S1～S6，获取第N+2环掘进参数控制选择范围，获得后续各掘进环掘进控制参数。本发明可为隧道掘进机每个掘进环里程掘进参数控制提供最佳范围，保障了隧道精细化掘进控制。
Description
技术领域
本发明涉及隧道施工领域，具体涉及一种双模隧道掘进机施工掘进参数选择方法。
背景技术
传统上隧道掘进机施工中掘进操作参数的选择依赖于司机经验控制，根据地质的变化实时的控制掘进参数的变化以使得掘进机不断推进。一旦遭遇地层变化或复杂地质条件，操作人员的判断如果不及时没有做出掘进方案和控制参数的有效调整，则有可能会造成掘进不平稳、坍塌、卡机等施工事故，更为严重时甚至可能会有机毁人亡的灾难性后果，造成重大经济损失。在各类隧道掘进机中双模隧道掘进机由于具有不同的掘进模式，在设计选型之初就决定着其应用的隧道区间地层频繁变化，不同地层交互出现，掘进环境的复杂性、不确定性等客观因素要求双模隧道掘进机必须依据隧道施工环境的变化及时调整掘进参数，从而保障整个隧道工程的安全高效施工。
针对隧道掘进机掘进参数相关专利进行比对分析，河北建设勘察研究院有限公司发明了“一种盾构机掘进状态的判断方法及系统”专利号
CN201811507959.9；上海交通大学发明了“一种掘进机的掘进参数设定方法”，专利号CN201410045253.0；中铁工程装备集团有限公司发明了“一种掘进机的掘进参数设定方法”、“一种TBM在掘岩体状态实时感知系统和方法”专利号CN201710937469.1、CN201710761045.4；石家庄铁道大学发明了“基于盾构掘进参数的不良地层预测方法”专利号CN201710791902.5；华中科技大学发明了“一种土压平衡盾构机隧道掘进参数智能控制方法”专利号CN201610939494.9；中建交通建设集团有限公司发明了“一种基于大数据技术的盾构隧道智能施工辅助系统及使用方法”专利号CN201710850756.9。通过这些专利的比对发现这些掘进参数选择方法多集中在：
(1)通过已知围岩数据或不同地层掘进参数，通过回归分析、BP网络、支持向量机等数值算法来预测后续掘进参数，进而对掘进参数进行辅助决策。
(2)掘进参数给出的建议为掘进机不同的工作阶段的掘进参数，掘进参数给出的建议为宏观大类不同地层下掘进参数的建议。
由于隧道掘进机掘进过程中宏观大类地层的掘进参数是一个很宽泛的范围，隧道区间地质不可能为均一地质，比如针对软土地层、硬岩地层等隧道区间掘进参数不可能是一直不变的。特别是针对双模隧道掘进机，其应用的隧道区间地层变化更加频繁，不同地层交互出现，一旦掘进参数不能依据地层变化及时调整，不仅影响着掘进的效率，而且极容易引发重大工程事故。
为了解决上述问题，发明了一种双模隧道掘进机施工掘进参数选择方法，通过该方法可以对隧道掘进机每个掘进环里程(依据每环管片宽度确定每个掘进环里程，地铁管片通常为1.5m)掘进参数控制提供最佳范围，保障了隧道精细化掘进控制，避免因地层突变而掘进参数未及时调整引发的工程风险。
发明内容
本发明的目的在于解决双模隧道掘进机施工掘进参数合理选择控制问题，通过掘进参数的精细化控制保障隧道精细化掘进，避免因隧道掘进地层突变而掘进参数未及时调整引发的工程风险。
为了解决上述问题，本发明采取的技术方案如下：
一种双模隧道掘进机施工掘进参数选择方法，依次包括如下步骤：
S1：获取双模隧道掘进机前N环掘进参数；
S2：对前N环掘进异常参数数据清洗；
S3：以掘进环为单位计算前N环中每环掘进参量的分布统计量；
S4：将前N环中每环计算的掘进参量分布统计量组合为关键参量判定数组；
S5：对关键参量判定数组分别计算正态分布和经验分布的置信区间；
S6：通过正态分布和经验分布判定得出第N+1环掘进参数控制选择范围；
第N+1环掘进完成后，获取前N+1环掘进参数再次数据输入重复步骤S1～S6，获取第N+2环掘进参数控制选择范围，以此类推获得后续各掘进环掘进控制参数。
进一步地，所述步骤S1中的双模隧道掘进机前N环掘进参数包括掘进机各环的系统推力F，推进速度v，刀盘扭矩T，刀盘转速n及掘进环号k信息，直接利用智慧盾构TBM工程大数据平台或者从隧道掘进机主控操作室内获取数据处理矩阵S＝[F,T,v,n,k]。
进一步地，所述步骤S2具体包括以下步骤：
(1)针对获取的前N个稳态掘进环数据处理矩阵S＝[F,T,v,n,k]，定义状态判别函数P＝f(F)f(T)f(v)f(n)f(k)，
即系统推力F，推进速度v，刀盘扭矩T，刀盘转速n及掘进环号k，任何一个数字为0时，则P为零，则该时刻数据作为无效数据；
(2)以系统推力F，推进速度v，刀盘扭矩T，刀盘转速n前N个掘进环时间序列90％有效概率密度作为有效数据，即
式中f为数据处理矩阵中的特征向量，
为数据处理矩阵中的特征向量的平均值；
(3)通过步骤(1)中状态判别函数和步骤(2)中有效概率密度将前N个掘进环数据矩阵S＝[F,T,v,n,k]数据清洗后变成S*＝[F,T,v,n,k]。
进一步地，所述步骤S3包括以下步骤：以掘进环为单位计算前N个稳态掘进环数据清洗后的数据S*按环分组
对每个
中的力F、v、T、n向量分别计算出平均值和中位数。
进一步地，所述步骤S4中的判定数组为：
其中，
为第N个稳态掘进环F的平均值，
为第N个稳态掘进环F的中位数；
为第N个稳态掘进环ν的平均值，
为第N个稳态掘进环ν的中位数；
为第N个稳态掘进环T的平均值，
为第N个稳态掘进环T的中位数；
为第N个稳态掘进环n的平均值，
为第N个稳态掘进环n的中位数。
进一步地，所述步骤S5包括以下具体步骤：
(1)针对前N个掘进环的判定数组矩阵，通过t分布表计算可靠密度区间值，则所述正态分布区间上下边界为
式中α为置信度，m为样本量；
为前N个稳态掘进环判定数组的期望值，式中为
(2)针对前N个稳态掘进环的判定数组矩阵，所述经验分布首先计算各个数组矩阵向量的累积分布函数：
然后计算向量累积分布函数上下边界
α为置信度；m为样本量；
(3)所述的置信度α＝0.85～0.95
(4)针对前N个掘进环的判定数组矩阵，特征参量F的平均值和中位数通过正态分布计算可知
通过经验分布计算可知
(5)针对前N个掘进环的判定数组矩阵，特征参量v的平均值和中位数通过正态分布计算可知
通过经验分布计算可知
(6)针对前N个掘进环的判定数组矩阵，特征参量T的平均值和中位数通过正态分布计算可知
通过经验分布计算可知
(7)针对前N个掘进环的判定数组矩阵，特征参量n的平均值和中位数通过正态分布计算可知
通过经验分布计算可知
进一步地，所述步骤S6包括以下具体步骤：
(1)把正态分布和经验分布的平均值和中位数控制区间的最大值作为第N+1环掘进参数控制上限；
(2)把正态分布和经验分布的平均值和中位数控制区间的最小值作为第N+1环掘进参数控制下限。
(3)第N+1环推力的控制范围为
扭矩的控制范围为
刀盘转速控制范围为
推进速度的控制范围为
通过上述方法，不仅第N+1环的控制参数和前N环掘进参数有关联，而且又在临近地质渐变的基础上，保证了第N+1环掘进参数最佳范围。第N+1环掘进完成后，重复上述步骤，获得第N+2环掘进控制范围，以此类推。
本发明的有益效果：
本发明基于隧道掘进地层岩-机互馈感知，地质状况和掘进参数相互关联理论，发明了一种双模隧道掘进机施工掘进参数选择方法。通过该方法可以对隧道掘进机每个掘进环里程掘进参数控制提供最佳范围，保障了隧道精细化掘进控制，避免因地层突变而掘进参数未及时调整引发的工程风险。
附图说明
图1为本发明的双模隧道掘进机施工掘进参数选择方法流程图；
图2为扭矩样本的分布特征图；
图3为推进速度样本的分布特征图；
图4为本发明TBM模式下各环扭矩样本数组曲线；
图5为本发明基于正态分布和经验分布刀盘扭矩90％置信区间数值。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明的双模隧道掘进机施工掘进参数选择方法流程图，如图1所示，包括以下步骤：
S1：获取双模隧道掘进机前N环掘进参数；
S2：对前N环掘进异常参数数据清洗；
S3：以掘进环为单位计算前N环中每环掘进参量的分布统计量；
S4：将前N环中每环计算的掘进参量分布统计量组合为关键参量判定数组；
S5：对关键参量判定数组分别计算正态分布和经验分布的置信区间；
S6：通过正态分布和经验分布判定得出第N+1环掘进参数控制选择范围；
第N+1环掘进完成后，获取前N+1环掘进参数再次数据输入重复步骤S1～S6，获取第N+2环掘进参数控制选择范围，以此类推获得后续各掘进环掘进控制参数。
实施工程案例：深圳某地铁盾构区间选用TBM&EPB双模盾构施工，区间在软土、硬岩交互，地质复杂多变过渡地层，一旦遭遇地层变化或复杂地质条件，操作人员的判断如果不及时没有做出掘进方案和控制参数的有效调整，则有可能会造成掘进不平稳、坍塌、卡机等施工事故，更为严重时甚至可能会有机毁人亡的灾难性后果，造成重大经济损失。
Step1：利用智慧盾构TBM工程大数据平台或者从隧道掘进机主控操作室内获取数据处理矩阵S＝[F,T,v,n,k]，分别选取TBM模式稳态掘进81～97环掘进参数；EPB土压模式稳态掘进310环到326环参数。
Step2：利用状态判别函数和有效概率密度来综合对异常数据清洗。所述的异常数据包括不符合常理的情况(即异常数据)以及非工作状态记录的数据，如掘进机中间拼装管片环节、掘进机刀盘到隧道掌子面空推过程数据、掘进过程卡刀盘等异常事件。图2为TBM模式下81～97环扭矩样本的分布特征，图3为TBM模式下81～97环推进速度样本的分布特征。针对系统推力F，推进速度v，刀盘扭矩T，刀盘转速n每个向量数组进行数据清洗，TBM模式稳态掘进81～97环掘进参数数据清洗前为53045条数据样本，数据清洗后为12535条数据样本。EPB土压模式稳态掘进310环到326环参数清洗前为70147条数据样本，数据清洗后为12250条数据样本，工程实施例α＝0.90。
Step3：以掘进环为单位计算每环掘进参量的分布统计量，TBM模式下81～97环扭矩样本数组曲线如图4所示。
Step4：将每环计算的掘进参量分布统计量组合为关键参量判定数组，90％置信区间的正态分布和经验分布，平均值扭矩区间如图5所示。
Step5：进一步的，通过上述置信区间控制方法。得出TBM模式第98环掘进参数控制范围如表1所示，EPB土压模式第327环掘进参数控制范围如表2所示。
该方法结合了掘进参数和掘进地层岩-机互馈感知原理，因为地质状况和掘进参数是直接关联的，双模掘进机如果在一小段均一稳定地层中掘进，稳态掘进后掘进参数的设置应该控制在一个很小范围区间波动，才能够保障高效稳定的掘进；双模掘进机如果在差异较大的地层掘进时，稳态掘进需依据掘进参数变化及时切换TBM和EPB模式；双模掘进机如果在地质过渡或者突变地质区间掘进时，更需要及时调整掘进参数，避免工程风险。隧道各掘进环的精细化掘进控制关键在于利用已知掘进数据判断临近掘进环的掘进参数。
凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
表1双模盾构TBM模式第98环掘进参数控制值
| 序号 | 关键参数 | 正态分布中心轴 | 掘进建议值 | 单位 |
| 1 | 推进速度 | 21.09 | 17.7-25.8 | mm/min |
| 2 | 转速 | 3.01 | 2.95-3.06 | r/min |
| 3 | 扭矩 | 2150.19 | 1766-2605 | kN.m |
| 4 | 总推力 | 14830.9 | 12580-16180 | kN |
表2双模盾构EPB模式第327环掘进参数控制值
| 序号 | 关键参数 | 正态分布中心轴 | 掘进建议值 | 单位 |
| 1 | 推进速度 | 22.19 | 19.27-28.06 | mm/min |
| 2 | 转速 | 2.99 | 2.97-3.01 | r/min |
| 3 | 扭矩 | 1722.2 | 1579-1867 | kN.m |
| 4 | 总推力 | 11021.84 | 9915-11840 | kN |
Claims (7)
1.一种双模隧道掘进机施工掘进参数选择方法，其特征在于：依次包括如下步骤：
S1：获取双模隧道掘进机前N环掘进参数；
S2：对前N环掘进异常参数数据清洗；
S3：以掘进环为单位计算前N环中每环掘进参量的分布统计量；
S4：将前N环中每环计算的掘进参量分布统计量组合为关键参量判定数组；
S5：对关键参量判定数组分别计算正态分布和经验分布的置信区间；
S6：通过正态分布和经验分布判定得出第N+1环掘进参数控制选择范围；
第N+1环掘进完成后，获取前N+1环掘进参数再次数据输入重复步骤S1～S6，获取第N+2环掘进参数控制选择范围，以此类推获得后续各掘进环掘进控制参数。
2.根据权利要求1所述的一种双模隧道掘进机施工掘进参数选择方法，其特征在于：所述步骤S1中的双模隧道掘进机前N环掘进参数包括掘进机各环的系统推力F，推进速度v，刀盘扭矩T，刀盘转速n及掘进环号k信息，直接利用智慧盾构TBM工程大数据平台或者从隧道掘进机主控操作室内获取数据处理矩阵S＝[F,T,v,n,k]。
3.根据权利要求2所述的一种双模隧道掘进机施工掘进参数选择方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括以下步骤：
(1)针对获取的前N个稳态掘进环数据处理矩阵S＝[F,T,v,n,k]，定义状态判别函数P＝f(F)f(T)f(v)f(n)f(k)，
即系统推力F，推进速度v，刀盘扭矩T，刀盘转速n及掘进环号k，任何一个数字为0时，则P为零，则该时刻数据作为无效数据；
(2)以系统推力F，推进速度v，刀盘扭矩T，刀盘转速n前N个掘进环时间序列90％有效概率密度作为有效数据，即
式中f为数据处理矩阵中的特征向量，
为数据处理矩阵中的特征向量的平均值；
(3)通过步骤(1)中状态判别函数和步骤(2)中有效概率密度将前N个掘进环数据矩阵S＝[F,T,v,n,k]数据清洗后变成S*＝[F,T,v,n,k]。
4.根据权利要求3所述的一种双模隧道掘进机施工掘进参数选择方法，其特征在于：所述步骤S3包括以下步骤：以掘进环为单位计算前N个稳态掘进环数据清洗后的数据S*按环分组
对每个
中的力F、v、T、n向量分别计算出平均值和中位数。
5.根据权利要求4所述的一种双模隧道掘进机施工掘进参数选择方法，其特征在于：所述步骤S4中的判定数组为：
其中，
为第N个稳态掘进环F的平均值，
为第N个稳态掘进环F的中位数；
为第N个稳态掘进环ν的平均值，
为第N个稳态掘进环ν的中位数；
为第N个稳态掘进环T的平均值，
为第N个稳态掘进环T的中位数；
为第N个稳态掘进环n的平均值，
为第N个稳态掘进环n的中位数。
6.根据权利要求5所述的一种双模隧道掘进机施工掘进参数选择方法，其特征在于：所述步骤S5包括以下具体步骤：
(1)针对前N个掘进环的判定数组矩阵，通过t分布表计算可靠密度区间值，则所述正态分布区间上下边界为
式中α为置信度，m为样本量；
为前N个稳态掘进环判定数组的期望值，式中为
(2)针对前N个稳态掘进环的判定数组矩阵，所述经验分布首先计算各个数组矩阵向量的累积分布函数：
然后计算向量累积分布函数上下边界
α为置信度；m为样本量；
(3)所述的置信度α＝0.85～0.95
(4)针对前N个掘进环的判定数组矩阵，特征参量F的平均值和中位数通过正态分布计算可知
通过经验分布计算可知
(5)针对前N个掘进环的判定数组矩阵，特征参量v的平均值和中位数通过正态分布计算可知
通过经验分布计算可知
(6)针对前N个掘进环的判定数组矩阵，特征参量T的平均值和中位数通过正态分布计算可知
通过经验分布计算可知
(7)针对前N个掘进环的判定数组矩阵，特征参量n的平均值和中位数通过正态分布计算可知
通过经验分布计算可知
7.根据权利要求6所述的一种双模隧道掘进机施工掘进参数选择方法，其特征在于：所述步骤S6包括以下具体步骤：
(1)把正态分布和经验分布的平均值和中位数控制区间的最大值作为第N+1环掘进参数控制上限；
(2)把正态分布和经验分布的平均值和中位数控制区间的最小值作为第N+1环掘进参数控制下限。
(3)第N+1环推力的控制范围为
扭矩的控制范围为
刀盘转速控制范围为
推进速度的控制范围为
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