砂性地層盾構掘進撕裂刀磨損規律分析*

王義盛 楊志超 張 炎 趙小鵬 閔凡路 張建峰

(1.中交隧道工程局有限公司,100102,北京; 2.河海大學土木與交通學院,210098,南京; 3.山東省棗莊市城鄉水務局,277899,棗莊; 4.河海大學力學與材料學院,211100,南京∥第一作者,高級工程師)

0 引言

近年來,盾構法施工以其快速、安全等優點已成為城市隧道建設主要的施工方法之一。但在磨蝕性較高的地層中掘進時,刀具磨損是影響工程施工速度、造價的關鍵因素之一。在復雜地層中,偏磨、崩刃等刀具非正常磨損現象甚至會導致盾構被迫停機[1-2],如:南京長江隧道工程,盾構在穿越粉細砂與砂卵石等上軟下硬復合地層時,因砂性地層石英顆粒含量高,刀盤刀具磨耗嚴重,導致盾構停機半年[3];武漢軌道交通7號線三陽路越江隧道工程,右線隧道盾構在進入復合地層后,外圈換刀頻率增加至每推進20環換1次,刮刀和滾刀均出現了不同程度的偏磨或磨損[4]。因此,有必要依托具體工程開展盾構刀具磨損量實測,明確刀具磨損規律。

針對盾構刀具在不同地層中的磨損問題,文獻[5]通過復合地層滾刀磨損量實測及影響因素分析,給出了不同巖層條件下滾刀間距合理范圍,提出了合理設置滾刀裝配扭矩、數量等減少磨損量的有效措施;文獻[6]利用最小二乘法,建立了北京地鐵4號線砂卵石地層盾構刀具磨損量與掘進參數、掘進距離的關系式,并提出了掘進參數的合理范圍;文獻[7]通過室內試驗發現,砂性地層切刀安裝朝向影響其磨損量,同時表面磨損形式、磨損量變化與安裝半徑、石英顆粒質量分數之間均呈正相關關系;文獻[8]研究發現,在砂卵石地層中,設置撕裂刀可以減少刮刀的磨損量,但撕裂刀對刮刀的保護作用隨距離的增加迅速減小;文獻[9]依托成都地鐵盾構工程實例,介紹了保護刀具、減少磨損量的方法,如利用重型撕裂刀替換滾刀、調整啟動扭矩等。

在刀具磨損規律方面,文獻[10]根據刀盤刀具切削土體受力特性,建立了一套基于受力分析的適用于砂性土深埋泥水盾構刀具磨損量計算的方法;文獻[11]依據磨損量計算模型、刀具破巖力模型和實測工程數據推導,得到了盾構滾刀和切刀磨損量預測計算模型,模型計算值與實測磨損量間的誤差小于15%;文獻[12]根據滾刀破巖時與巖石相互作用的工作原理和滾刀的磨損機理,提出了基于滾刀破巖摩擦功的磨損量預測模型;文獻[13]利用經驗公式對盾構刀具的磨損量進行了分析計算,可預測刀具是否需要更換。此外,神經網絡的方法也開始用于刀具磨損量預測,文獻[14]依托孟買地鐵盾構穿越風化巖層滾刀磨損實例,建立了刀盤扭矩和轉速、推力、掘進速度、滾刀數量、滾刀直徑等參數的CNN(卷積神經網絡)模型,預測效果較好,擬合優度R為0.854。

以上研究多集中于滾刀、切刀在復雜地層特別是巖層中的磨損分析,關于砂性地層中盾構撕裂刀磨損規律的研究關注較少。本文依托南京和燕路過江通道大直徑泥水盾構穿越石英顆粒質量分數高的砂性地層工程,開展盾構撕裂刀的磨損量實測,分析撕裂刀在砂性地層中的磨損規律,利用經驗公式、BP(反向傳播)神經網絡對撕裂刀磨損量進行擬合,并探討兩種方法預測撕裂刀磨損規律的適用性,為實際工程中預測刀具磨損量提供參考。

1 工程概況

1.1 地層概況

南京和燕路過江通道工程,采用2臺開挖直徑為15.03 m的泥水盾構施工,最大水深約為50 m,最大水壓達到0.79 MPa。圖1是該工程地質剖面圖。盾構機主要穿過粉細砂層、中粗砂層、江底段上軟下硬風化巖層、全斷面風化巖復合地層等不同程度的風化巖層。隧道盾構段里程為YK1+732.209—YK4+708.589,長約2 976.38 m,其中第1環—第735環總長度約1 470 m,主要穿越粉細砂層、粉細砂與中粗砂復合地層。圖2是盾構穿越YK3+290.000里程處的隧道橫剖面圖,砂性地層物理力學參數見表1。

注:圓圈中數字代表道具檢查總次序。

圖2 盾構隧道橫剖面圖(YK3+290.000處)

表1 砂性地層物理力學參數表

1.2 刀具布置

圖3為本工程泥水盾構機的輻板式刀盤,刀盤由6根主輻條組成,開口率為29.7%。刀具類型包括滾刀、撕裂刀、刮刀等,其中滾刀與撕裂刀共用一個刀筒,兩種刀具在不同的地層中可以進行互換,在砂性地層中掘進時安裝撕裂刀,進入砂-巖復合地層及巖層后,將撕裂刀逐漸更換為滾刀。撕裂刀按切削半徑由小到大分為中心刀、正面刀、邊緣刀,其在刀盤上的排布情況見圖3。中心刀布置在6個常壓刀筒中,每個刀筒內置2刃刀具,共12刃;正面刀布置在26個常壓刀筒中,每個刀筒內置2刃刀具,共52刃;邊緣刀布置在8個常壓刀筒中,其中4個刀筒內置2刃刀具,其余刀桶內置1刃刀具,共12刃。按照刀具的切削軌跡由刀盤中心向外依次編為1號到76號。

圖3 盾構刀盤及撕裂刀布置圖

2 砂性地層撕裂刀磨損量實測分析

2.1 刀具磨損量實測

盾構從圖1右側砂性地層開始掘進,在砂性地層掘進過程中,對刀具共檢查3次。圖4是第410環、第705環與第735環處刀具檢查時部分盾構撕裂刀的磨損情況,圖5是刀具磨損量統計。根據現場檢查實測,第410環處刀具刀齒磨損程度較輕,磨損量較小,所檢查的6個位置的刀具中,刀齒磨損量最大為3 mm,3個位置刀具刀齒磨損量為2 mm,2個位置刀具刀齒磨損量僅有1 mm,刀具正常磨損,表面平整無損壞痕跡。對于第705環處刀具,僅檢查一處邊緣刀的2刃刀具,但此處刀具磨損量遠大于第410環處的刀具磨損量,其中65號撕裂刀磨損后刀具高度為11.3 cm,磨損量達到了20 mm。

圖4 三次刀具檢查部分刀具磨損外觀圖

圖5 三次刀具檢查刀具磨損量統計

第735環處受檢刀具的數量遠大于第410環和第705環處的受檢刀具的數量,刀具磨損面平整,沒有出現崩裂等現象。按照刀具的分布區域,刀具的磨損呈現出階梯狀的形態。其中位于刀盤最邊緣區域的73號—76號刀具磨損最為嚴重,這4把刀具的磨損量均大于40 mm,其余撕裂刀磨損量在20 mm左右;正面刀區域的刀具磨損量大致相同,約為20 mm,刀具表面磨損平整,未出現偏磨等現象;中心刀區域一處位置的刀具磨損量僅有10 mm。第735環后,盾構機開始進入砂-巖復合地層,撕裂刀不再適用,刀具檢查的同時進行了滾刀的更換。總體上來看,砂性地層刀具的磨損面較為平滑,呈明顯的打磨狀,沒有裂紋、斷口或其他沖擊造成的刀具損壞痕跡。

2.2 不同換刀區間刀具磨損量分析

將所測得的刀具磨損數據進行處理,第410環處刀具平均磨損量為1.83 mm,第705環處刀具平均磨損量為20 mm,第735環處刀具平均磨損量為24.22 mm。將刀具的平均磨損量作為累積磨損量,則可以計算出每一掘進段的刀具平均磨損量。計算得到第1環—第410環掘進段刀具平均磨損量為1.83 mm,第411環—第705環掘進段刀具平均磨損量為18.17 mm,第706環—第735環掘進段刀具平均磨損量為4.22 mm。

為更直觀地對比相應地層與掘進參數下刀具的磨損量,將每一段的刀具磨損量除以掘進環數,得到平均每環刀具磨損量(見表2)。第1環—第410環掘進段盾構機穿越地層中95.12%為粉細砂層,4.88%為粉細砂與中粗砂復合地層,可認為盾構撕裂刀的磨損主要由粉細砂層造成,石英顆粒質量分數在50%以下;第411環—第735環掘進段盾構機穿越地層中27.69%為粉細砂層,72.31%為粉細砂與中粗砂復合地層,石英顆粒質量分數超過了50%,石英顆粒質量分數越高,對刀盤的磨損程度影響也越大。

表2 三次刀具檢查的刀具磨損量處理結果表

3 撕裂刀磨損規律分析

3.1 經驗公式法擬合撕裂刀磨損量

3.1.1 經驗公式

根據工程經驗所推導的經驗公式進行刀具磨損量擬合,具有簡便、應用廣泛等優點,文獻[15]記錄了一個比較經典的經驗公式,見式(1)。

δ=KπDNL/(10V)

(1)

式中:

δ——刀具磨損量擬合值,單位mm;

K——磨耗系數,單位mm/km;

D——刀盤直徑,單位m;

N——刀盤轉速,單位r/min;

L——盾構已經掘進的距離,單位m;

V——盾構掘進的速度,單位mm/min。

根據式(1)進行第1環—第410環與第410環—第735環掘進度刀具平均磨損量擬合,所取掘進參數如表3所示。其中磨耗系數取值為砂性地層泥水盾構推薦取值9×10-3mm/km[13,15]。由于第705環處的刀具檢查中只檢查了2刃刀具,數據樣本少,利用經驗公式得到的擬合值與實際值有較大偏差,故將第411環—第735環作為一個掘進段。

表3 盾構掘進參數取值表

將經驗公式擬合值與實際磨損量平均值進行比較。式(2)為擬合誤差率的計算公式,計算結果見表4。

表4 刀具磨損量擬合值與實測值對比表

(2)

式中:

B——刀具磨損量實測值,單位mm;

C——擬合誤差率,單位%。

當使用經驗公式擬合整個砂性地層撕裂刀磨損量時,誤差率僅有0.08%。但分別對砂性地層中兩個掘進區段的磨損量進行擬合時,誤差率分別為584.15%和47.52%,擬合值與實測值差距較大。其原因是經驗公式給出的磨耗系數只適用于普通砂質土,而第1環—第410環掘進段盾構主要穿越的是粉細砂層,第411環—第735環掘進段盾構穿越粉細砂、中粗砂復合地層,具體到不同類型的復合地層時該經驗磨耗系數不再適用,故有必要找到適合不同地層的磨耗系數。

3.1.2 磨耗系數

為了得到適合不同地層的磨耗系數,根據已有掘進參數以及實測磨損量,利用式(1)反向推導第1環—第410環和第411環—第735環掘進段刀具磨耗系數K,圖6是刀具磨耗系數反推值。

圖6 第1環—第410環和第411環—第735環掘進段刀具磨耗系數反推值

由圖6可知,磨耗系數反推值與經驗公式推薦值9×10-3mm/km差距較大,因此經驗公式磨耗系數推薦值明顯不能代表實際磨耗系數的平均水平。為得到更合理的磨耗系數取值,將刀具磨耗系數按切削半徑進行分類并取平均值,第1環—第410環、第411環—第735環掘進段磨耗系數反推值如表5所示。由表5可知,第1環—第410環掘進段刀盤上不同區域刀具磨耗系數相差較小。同時第1環—第410環掘進段盾構機穿越地層的95.12%為粉細砂層,可認為盾構刀具的磨損主要由粉細砂層造成,將刀盤三個區域的磨耗系數反推值平均后,得到粉細砂層磨耗系數Kfxs為1.48×10-3mm/km。

表5 第1環—第410環、第411環—第735環掘進段磨耗系數反推值統計表

第411環—第735環掘進段盾構機穿越地層的27.69%為粉細砂層,72.31%為粉細砂與中粗砂復合地層。粉細砂-中粗砂復合地層中的刀具磨耗系數計算公式為:

K411-735=0.276 9Kfxs+0.723 1Kfh

(3)

式中:

Kfh——粉細砂-中粗砂復合地層刀具磨耗系數;

K411-735——磨耗系數反推第411環—第735環掘進段值,參照表5選取。

為進一步得出刀盤上不同切削半徑刀具所應有的磨耗系數,將Kfh按照刀具在刀盤上的位置進行分類,即:Kfh-zxd為復合地層中心刀區域刀具磨耗系數;Kfh-zmd為正面刀區域刀具磨耗系數;Kfh-byd為邊緣刀區域刀具磨耗系數。將表5中刀具磨耗系數反推值代入式(3)中的K411-735,可得:Kfh-zxd=7.84×10-3mm/km,Kfh-zmd=17.88×10-3mm/km,Kfh-byd=28.64×10-3mm/km。

3.2 BP神經網絡法擬合盾構撕裂刀磨損量

3.2.1 BP神經網絡模型建立

BP神經網絡基礎結構應包括輸入層、隱含層和輸出層三部分。建立砂性地層下的BP神經網絡的刀具磨損量模型,首先應確立與刀具磨損量相關的因素作為輸入層。將刀盤扭矩、刀盤轉速、盾構推力、平均推進速度和貫入度作為考量因素。刀具的磨損量與其使用的距離有關,掘進環數也應成為輸入參數。在掘進相同環數的情況下,與刀盤位置中心距離越近,滾動距離越少,刀具被磨損的程度也就越輕,所以刀具號也應作為神經網絡的輸入層參數,于是就形成了神經網絡的7個輸入層節點。圖7是最終形成的神經網絡示意圖,本網絡以磨損量為唯一目標,將砂性地層對應的刀具的磨損數據與相關參數共20組進行網絡模型訓練。

圖7 BP神經網絡法擬合撕裂刀磨損量網絡結構圖

3.2.2 模型擬合效果

圖8是BP神經網絡訓練R值圖。由圖8可見,擬合值與實測值的R值約為1。這說明擬合值與實測值幾乎一致,該網絡的結構較好。使用BP神經網絡所形成的模型對第735環處42號刀具磨損量進行檢驗,實測值是20.00 mm,而擬合值是15.86 mm,誤差率為20.7%,其原因是在訓練樣本較少的情況下,BP神經網絡模型的精確度較低。

圖8 BP神經網絡法擬合撕裂刀磨損量訓練R值圖

3.3 經驗公式與BP神經網絡法對比

使用經驗公式時,經驗公式對整個砂性地層的撕裂刀磨損量擬合較為精準,可具體到粉細砂或中粗砂類地層,但使用相同的磨耗系數會造成擬合不準確。但利用經驗公式擬合盾構撕裂刀磨損量具有簡便、所需訓練數據少的優點。且大直徑泥水盾構撕裂刀在砂性地層中的磨損規律,有著分區變化的特征,在中心刀區域、正面刀區域和邊緣刀區域的刀具磨損規律并不相同,將不同切削半徑和不同地層的撕裂刀分類,進一步精細化經驗公式的磨耗系數,可使準確度、適用性增強。

BP神經網絡法的本質是建立數據之間的聯系,具有擬合準確度高的優點,但對數據量要求較高。砂性地層刀具檢查次數僅有三次,同時檢查刀具數量較少,但砂性地層刀具磨損規律較為明確,較少的數據量對神經網絡的建立影響不大。但進行預測時的準確度較低,故利用BP神經網絡法需要更多的訓練數據作為支撐。砂性地層中撕裂刀磨損具有規律較為明顯的優點,故建議使用經驗公式法;在其他地層中經驗公式法預測效果較差時,建議使用BP神經網絡法。

4 結論

1) 使用經驗公式對整個砂性地層中盾構撕裂刀的磨損量擬合較精準,誤差率僅為0.08%;根據實測數據推導出粉細砂性地層全刀盤撕裂刀磨耗系數為1.48×10-3mm/km;粉細砂-中粗砂性地層中刀盤不同區域的撕裂刀磨耗系數,中心刀區域為7.84×10-3mm/km,正面刀區域為17.88×10-3mm/km,邊緣刀區域為28.64×10-3mm/km。

2) 利用BP神經網絡法對盾構撕裂刀磨損量進行擬合效果較好,R大于0.95,預測誤差率為20.7%。

3) 經驗公式法預測盾構撕裂刀磨損量具有簡便、所需數據量少的優點,但適用性較差;利用BP神經網絡法進行刀具磨損預測,適用性廣泛,但需要較多的訓練數據才能使建立的網格結構更好。建議砂性地層中撕裂刀的磨損量預測使用經驗公式法,在更為復雜的地層中經驗公式法預測效果較差時,可以考慮使用BP神經網絡法進行刀具磨損預測。