基于盾構掘進參數的孤石地層識別方法研究

劉建東, 郭京波， 王旭東

(石家莊鐵道大學機械工程學院， 河北 石家莊 050043)

0 引言

盾構是集機、電、液、光及信息等多種要素于一體的高科技工程裝備，在隧道建設中發揮重要作用。為指導盾構選型及施工，通常在隧道開挖前進行工程地質勘探，但考慮經濟因素，無法精確勘測隧道各處的地層狀態。在我國華南地區，特別是廣州、深圳、珠海等地，盾構施工經常面臨上軟下硬、孤石等不良地層，依據地質勘探資料無法準確預知其位置、范圍及強度。盾構在掘進過程中一旦遭遇孤石地層，常常伴隨刀盤被卡、刀具受損、掘進困難及地表沉降等問題，輕則造成經濟損失，重則發生人員傷亡，嚴重危害隧道施工安全。因此，在盾構掘進中準確識別刀盤前方的孤石地層十分必要。

目前，隧道超前地質識別技術，如地質調查、地質雷達、紅外探水、超前鉆探及加深炮孔等方法在適用范圍、識別對象等方面存在差異，各有利弊，單一的超前地質識別方法難以保證精度[1]。

盾構掘進過程中，刀盤前方地質復雜多變。盾構掘進參數是地質情況的外在表現，研究掘進參數有助于準確識別孤石地層。盾構主掘進參數包括刀盤轉速、刀盤轉矩、總推力、土艙壓力、推進速度及螺旋輸送機轉速等。李正[2]研究了掘進參數在復合地層條件下的變化規律，得到了掘進參數的合理控制范圍。徐新等[3]對盾構在軟硬不均地質中下穿有地下通道的掘進參數進行優化分析，發現土艙壓力對地下通道沉降影響較大，對地表縱向沉降影響較小。邵成猛[4]研究了盾構掘進參數在不同地層條件下的變化規律，提出基于黏土地層的掘進參數神經網絡識別方法。趙博劍等[5]采用數理統計分析了盾構主掘進參數與典型地層間的相關性。李俊逸[6]采用數理統計與理論分析的方法對盾構掘進參數進行研究，探明了不同地層下掘進參數的控制范圍,得到了各參數間的內在關系。

國內外對盾構掘進地質識別的研究發展較為緩慢，且較多集中在均質地層方面。Laura等[7]基于盾構施工中地下水振動情況與掘進參數及地質特征的相關性，將盾構掘進模型作為描述地質特征的工具，研究了刀盤前方地層狀態。Bouayad等[8]提出采用PCA和ANFIS相結合的方法來模擬土壓平衡盾構掘進參數及地質情況與地表沉降之間的非線性關系。Hoffmann等[9]研制了一種嵌入式傳感器，可準確探測掘進過程中的不明障礙物。文獻[10-11]運用模糊識別理論，將比推力及比轉矩分為3種狀態，并對巖石可切割性進行等級劃分，驗證了巖石類別劃分和可切割性模糊識別方法的可行性。文獻[12-13]基于黏土、砂土及砂礫土3種地質的掘進數據，運用神經網絡方法研究掘進數據與地質條件的非線性映射關系，實現地層在線識別。李明陽等[14]以Terzaghi松動土壓力模型和CSM模型為基礎，對土壓平衡盾構的掘進表現進行模擬并分析研究了復合地層下盾構的受力情況，結果表明綜合考慮軟土與硬巖模擬分析結果的掘進參數模擬分析法具有一定有效性。

綜上所述，國內外學者對孤石地層與盾構掘進參數間相關性的研究較少，基于從已知掘進參數到識別盾構施工孤石地層的反向思路展開的研究則更少，僅在黏土、砂土及砂礫土等均質地層識別有所關注，缺乏在上軟下硬、孤石等地層識別方面的探索。

本文基于盾構掘進比能，結合主掘進參數，研究盾構施工孤石地層SM識別法及識別矩陣；運用BP神經網絡技術建立孤石地層神經網絡識別模型。利用珠海某盾構區間實測掘進數據進行工程驗證，結果表明識別效果良好。結合2種方法進行雙重預判，互相驗證，對盾構施工中的孤石地層識別有一定指導意義。

1 工程概況

1.1 地質條件

為了研究盾構掘進過程中的孤石地層識別方法，選取珠海橫琴隧道進口段——灣仔北站區間左線工程的典型數據進行分析。隧道全長1 237 m，線路左側臨海，地表有較多工廠。洞頂埋深為0～8 m，局部存在中砂、細砂地層；洞身位于粉質黏土層中，局部存在花崗巖；洞底為花崗巖全風化地層，局部存在弱風化花崗巖。區間存在300 m上軟下硬、孤石等不良地質。掘進過程中已遭遇孤石，分布較廣，無規律。該區段部分工程地質縱斷面如圖1所示。

圖1 隧道左線工程地質縱斷面(單位： m)

1.2 盾構主要技術參數

該施工區間采用海瑞克φ8 800 mm土壓平衡盾構，刀盤驅動方式為變頻電機驅動，主要技術參數如表1所示。

表1 主要技術參數

2 孤石地層修正比能識別方法

盾構在不同地質中施工，其外在表現為掘進參數不同。在施工過程中依據掘進參數變化趨勢，反演出盾構掘進的地層情況，及時發現孤石地層，可防止盾構冒進，規避施工風險。由于盾構施工地質情況復雜多變，掘進參數種類繁多，若通過單一掘進參數直接判斷前方地質狀況，情況復雜，準確性較低，因此從能量法角度出發進行不良地質識別。

2.1 掘進比能

盾構掘進比能SE定義為刀盤完成的機械功除以開挖地層的單位體積材料：

SE=(Wt+Wn)/V=[(T,F),(ω,v)δt]/(πR2vδt)=

(1)

式中：Wt為轉矩能，J；Wn為推力能，J；T為刀盤轉矩，kN·m；F為總推力，kN；ω為刀盤轉速，r/min；v為推進速度，m/s；R為開挖半徑，m。當時間元素δt趨向于無窮小，位移線性近似為vδt。分母中，掘進體積被定義為底面半徑為R，高度(推進距離)為vδt的圓柱體。

2.2 修正比能

基于掘進比能值，提出盾構修正比能值SM(modulated specific energy)。修正比能定義為土艙壓力系數乘以掘進比能與推進速度邏輯函數l(vN)的乘積的自然對數：

SM=Kpln (w×l(vN))+C。

(2)

vN=αvN-1+(1-α)vN。

(4)

式中：SM單位為MPa；w是一個取決于掘進比能SE的中間變量；vN為掘進速度調節函數，N表示數據采集點號；常數C用于使SM曲線回歸到某一特定位置，這個位置不是任意位置，而是使SM曲線中的最小值為零的位置；R為開挖半徑；e、m均為常數；α為指數濾波系數，用于緩解vN中因盾構司機操作過快而產生的噪聲，根據司機對掘進參數調節敏感度而設定；SM中自然對數有助于放大弱信號，從而提高不良地層的階躍響應。Kp為基于孤石地層引起土艙壓力p變化而設置的系數，土艙壓力p為被動調節參數，取平均壓力值，受地層影響較大，通過式(5)將p與孤石地層可能性關聯起來：

Kp=kp+d。

(5)

式中: 參數k由進入孤石地層的土艙壓力變化率確定; 參數d為土艙壓力變化系數的基準值，MPa。根據已知孤石地層段的掘進數據，對由非孤石地層進入孤石地層的過渡數據進行線性回歸分析，確定k值為-0.625，d值為2.1 MPa。

l(vN)是掘進比能SE的補充似然估計函數，代表推進速度檢測效率。

參數a決定曲線的過渡寬度，該值的設定取決于孤石地層對掘進速度的寬容度，由于盾構在孤石中的掘進速度控制在20 mm/min以內，故取a值為0.45。參數b決定似然函數概率值分布，根據掘進速度統計直方圖(見圖2)可知，掘進速度位于3～10 mm/min的數據占總體樣本的90%，b的取值應為似然函數與掘進速度小于10 mm/min時直方圖交點所對應的橫坐標，故b取值為9.7。參數c決定似然函數的基礎點，為使掘進速度樣本的檢測效率大于1，這里取c值為1。

圖2 掘進速度統計直方圖與似然估計曲線

2.3 孤石地層識別矩陣

盾構施工中，SM值隨掘進參數實時變化，而掘進參數反映了地層的變化。因此，SM值體現了盾構掘進過程中地層的變化情況。對于孤石地層，與SM變化曲線的波峰相關，其值大小與孤石體積及強度成正相關。而盾構在軟土地層中掘進時，SM值較小，偏置為0。

建立SM值與孤石地層的識別矩陣R，當盾構遭遇孤石地層時值為1，否則值為0。

對盾構掘進過程中孤石地層的范圍和強度進行等級劃分：SM值越大，掘進難度越大。若SM值為0，表示盾構未遭遇孤石地層，掘進難易程度為容易；若SM值大于0且小于1，表示盾構遭遇孤石地層，但范圍小、強度低，易被切削為巖石碎片隨渣土排出，掘進難易程度為普通； 若SM值大于等于1且小于1.5，表示盾構遭遇孤石地質，范圍較大、強度較高，掘進難易程度為中等； 當SM值大于等于1.5，表示遭遇孤石地質，且范圍大、強度高，盾構刀盤直接切削巖石較為困難，掘進緩慢，若強行推進將嚴重磨損刀具，掘進難易程度為困難，需采取沖孔樁法、靜態爆破法等措施對巖石進行破碎，保證施工安全。

3 孤石地層神經網絡識別方法

3.1 基于MATLAB的BP神經網絡識別模型

采用newff函數建立BP神經網絡識別模型：

net = newff(P,Q,S,TF,BTF)。

(8)

式中：P為輸入樣本，Q為輸出樣本，S為隱含層神經元個數，TF為傳遞函數，BTF為訓練函數。

選用雙隱含層BP神經網絡，隱含層節點數分別為9、2個。根據神經網絡識別精度，選擇層與層之間的傳遞函數為tansig和purelin。對比各個訓練函數綜合效果，選取trainbfg作為訓練函數。此外，輸入樣本為6個主要掘進參數，分別為刀盤轉矩T、刀盤轉速ω、總推力F、土艙壓力p、推進速度v、螺旋輸送機轉速n； 輸出樣本為修正比能SM值和孤石地層識別結果。設置網絡內部參數學習速率為0.1，誤差精度為0.001，訓練步長為5 000，其余參數設置為缺省值。

3.2 識別模型訓練

以107—114環間已探明孤石地層區域的掘進數據為訓練樣本進行訓練。BP神經網絡在建立模型時將訓練樣本分為3部分，訓練集、測試集和驗證集。若訓練集達到精度要求則停止訓練；若驗證集在多次驗證后梯度改變較小，也會終止訓練；測試集體現了實際識別效果。如圖3所示，利用MATLAB軟件，經反復學習與訓練，最終確定孤石地層神經網絡識別模型。網絡誤差為9.8×10-4，滿足精度要求。盾構在107—114環間的部分掘進數據如表2所示。

圖3 神經網絡訓練過程

表2 107—114環部分掘進數據

如圖4所示，將訓練樣本作為評價樣本來分析BP神經網絡模型可靠性，即把訓練樣本作為測試數據判別孤石地層。

(a) 修正比能值對比

(b) 孤石地層識別對比

Fig. 4 Comparison between predicted results of training sample andSMmethod

結果顯示，神經網絡判別值與SM值基本吻合，僅存在個別差異點，但誤差不大；將識別是否存在孤石地層結果與SM識別矩陣對比，基本相同，且精度非常高。表明該神經網絡模型對自身樣本的識別精度很高，滿足設計要求。

4 實例驗證與分析討論

4.1 孤石地層修正比能識別法

選取該盾構施工區間的3組實測數據對用SM值識別孤石地層法進行實例驗證。第1組為107—114環掘進數據，第2組為149—155環掘進數據，第3組為225—231環掘進數據，共計22環數據，采集間隔為60 s。根據詳細地勘圖，已知第1組地質中111—112環為孤石地層，第2組與第3組為未探明孤石地層數據。

首先，分析已探明孤石地層數據。除去第1組數據中因盾構故障或拼裝管片時的停機數據，將其帶入識別模型得到SM值曲線，如圖5所示。從圖5中可以看出，當盾構掘進至157點時，SM值明顯上漲，逐漸達到1.56，隨著盾構的推進，SM值不斷增加，峰值為2.32，后續有所減小但仍持續波動，直至333點時，SM值降低為0。持續觀察該區間螺旋機出渣情況，有明顯石塊夾雜其中的情況，石塊直徑大小不一，且有石塊與螺旋機撞擊的聲音。

圖5 107—114環SM曲線

結合已知地質勘探圖與該區間段的SM值，建立107—114環孤石地層的識別矩陣，部分數據如表3所示。綜上分析，該區間段內，識別模型效果明顯，與地勘圖所述孤石位置相符。

表3107—114環孤石地層識別矩陣部分數據

Table 3 Partial data of identification matrix of boulder geology from ring 107 to 114

環號SM值/MPa是否為孤石地層10700108001090011000110001110.4101111.1311111.4211122.3211121.7911120.671

其次，分析未探明孤石地層數據。將第2組數據與第3組數據去除因盾構故障或拼裝管片的停機數據，帶入識別模型得到SM曲線，如圖6所示。

圖6 修正比能值變化

如圖7所示，149—155環間，盾構推進速度波動較大。當繼續掘進至204點，SM值突變，最大值為1.39，持續時間為31 min，判斷此區間存在較大范圍孤石地質，掘進難易程度為中等。此段推進速度平均值為4.36 mm/min，土艙壓力降低至1 MPa。如圖8所示，在螺旋輸送機口明顯觀察到巖石碎片，據此判斷該位置SM值突變與遭遇孤石地層有關。該區間孤石地層識別效果明顯，僅出現幾個偏差數據點，在后續掘進過程中得到及時糾正，SM模型具有良好的穩定性和容錯能力。

圖7 149—155環掘進參數變化

如圖9所示，225—231環間，掘進參數整體較為平穩，推進速度無較大波動。225環開始，推進速度逐漸減小，土艙壓力逐漸降低，掘進至66點時，SM值逐漸增大，最大為1.27。調整掘進參數繼續推進，SM值逐漸下降后又上升至0.95，之后無突變。據此判斷該時段存在孤石地層，范圍較小，正常掘進即可順利切削巖石。區間內推進速度平均值為11.16 mm/min，土艙壓力降低至1.57 MPa。后續觀察螺旋輸送機出渣情況，渣土中混有小直徑巖石碎片，表明識別效果良好，SM值與孤石地層中的巖石直徑及強度相關。

圖8 巖石碎片

圖9 225—231環掘進參數變化

4.2 掘進比能與修正比能識別效果對比

已探明111—112環間存在孤石地層。采集107—114環盾構掘進數據，去除盾構故障及拼裝管片的停機數據。采集間隔為60 s。分別用掘進比能法和修正比能法識別孤石地層，結果如圖10所示。

圖10 掘進比能法與修正比能法對比

分析可知，孤石地層下的掘進比能值明顯大于非孤石地層，掘進比能與地層狀態有較強相關性；掘進比能特異性較低。如圖11所示，在120～130點，由于盾構司機操作引起推進速度變化劇烈，該時段掘進比能同樣存在較大波動。此外，掘進比能變化曲線的基線不為0。因此，通過掘進比能無法準確識別孤石地層所在的區域。SM模型的識別效果良好，SM值直接反映了地質狀態，結合孤石地層識別矩陣，可判明孤石地層的范圍與強度，可為盾構司機調整掘進參數提供一定參考，有一定的合理性與適用性。

4.3 孤石地層神經網絡判別法

以149—155環、225—231環掘進數據為神經網絡模型的測試樣本，用sim函數調用保存過的識別模型，將識別結果與SM值及識別矩陣作對比，輸出結果如圖12所示。

圖11推進速度

Fig. 11 Advancing speed

(a) 149—155環修正比能值對比

(b) 149—155環孤石地層識別對比

(c) 225—231環修正比能值對比

(d) 225—231環孤石地層識別對比

圖12神經網絡法與修正比能法對比

Fig. 12 Comparison between neural network method andSMmethod

神經網絡法對SM值的判別效果良好，其判別值與SM計算值基本相同，變化趨勢一致。149—155環的孤石地層判定結果與SM識別矩陣對比，存在5個偏差點，吻合率為98.3%； 225—231環有1個誤判點，3個偏差點，正確率為98.8%，滿足精度要求。神經網絡模型對盾構掘進數據有很強的泛化能力，利用神經網絡法識別刀盤前方孤石地層的方法可行。

5 結論與建議

基于盾構主掘進參數，結合掘進比能，提出盾構修正比能，建立孤石地質識別模型及識別矩陣，同時運用BP神經網絡技術，以施工實測數據為訓練樣本建立神經網絡識別模型，通過工程驗證，得到主要結論如下：

1)修正比能法具有很好的容錯性、穩定性及特異性，結合孤石地質識別矩陣，可判明孤石地質的范圍與強度，相對于之前的掘進比能法識別效果更佳；神經網絡判別法對孤石地質的判定結果與識別矩陣基本相同，2組實測數據下的吻合率為98.3%和98.8%，精度較高。

2)基于盾構主掘進參數的修正比能法，結合神經網絡法進行參考驗證，切實可行，為盾構司機調整掘進參數提供參考，盡量避免施工事故，具有較好的工程實際意義。

3)本文提出的孤石地層識別方法，僅對珠海橫琴隧道進口段——灣仔北站區間所用φ8 800 mm土壓平衡盾構進行驗證。后續研究應針對不同刀具布置形式、刀具類型及開挖直徑進一步驗證其準確性與可靠性，從而形成更為有效的識別方法。