劉建東, 郭京波， 王旭東

(石家莊鐵道大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院， 河北 石家莊 050043)

0 引言

盾構(gòu)是集機(jī)、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(shè)中發(fā)揮重要作用。為指導(dǎo)盾構(gòu)選型及施工，通常在隧道開挖前進(jìn)行工程地質(zhì)勘探，但考慮經(jīng)濟(jì)因素，無法精確勘測(cè)隧道各處的地層狀態(tài)。在我國(guó)華南地區(qū)，特別是廣州、深圳、珠海等地，盾構(gòu)施工經(jīng)常面臨上軟下硬、孤石等不良地層，依據(jù)地質(zhì)勘探資料無法準(zhǔn)確預(yù)知其位置、范圍及強(qiáng)度。盾構(gòu)在掘進(jìn)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(jìn)困難及地表沉降等問題，輕則造成經(jīng)濟(jì)損失，重則發(fā)生人員傷亡，嚴(yán)重危害隧道施工安全。因此，在盾構(gòu)掘進(jìn)中準(zhǔn)確識(shí)別刀盤前方的孤石地層十分必要。

目前，隧道超前地質(zhì)識(shí)別技術(shù)，如地質(zhì)調(diào)查、地質(zhì)雷達(dá)、紅外探水、超前鉆探及加深炮孔等方法在適用范圍、識(shí)別對(duì)象等方面存在差異，各有利弊，單一的超前地質(zhì)識(shí)別方法難以保證精度[1]。

盾構(gòu)掘進(jìn)過程中，刀盤前方地質(zhì)復(fù)雜多變。盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)是地質(zhì)情況的外在表現(xiàn)，研究掘進(jìn)參數(shù)有助于準(zhǔn)確識(shí)別孤石地層。盾構(gòu)主掘進(jìn)參數(shù)包括刀盤轉(zhuǎn)速、刀盤轉(zhuǎn)矩、總推力、土艙壓力、推進(jìn)速度及螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速等。李正[2]研究了掘進(jìn)參數(shù)在復(fù)合地層條件下的變化規(guī)律，得到了掘進(jìn)參數(shù)的合理控制范圍。徐新等[3]對(duì)盾構(gòu)在軟硬不均地質(zhì)中下穿有地下通道的掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化分析，發(fā)現(xiàn)土艙壓力對(duì)地下通道沉降影響較大，對(duì)地表縱向沉降影響較小。邵成猛[4]研究了盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)在不同地層條件下的變化規(guī)律，提出基于黏土地層的掘進(jìn)參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法。趙博劍等[5]采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析了盾構(gòu)主掘進(jìn)參數(shù)與典型地層間的相關(guān)性。李俊逸[6]采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)與理論分析的方法對(duì)盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行研究，探明了不同地層下掘進(jìn)參數(shù)的控制范圍,得到了各參數(shù)間的內(nèi)在關(guān)系。

國(guó)內(nèi)外對(duì)盾構(gòu)掘進(jìn)地質(zhì)識(shí)別的研究發(fā)展較為緩慢，且較多集中在均質(zhì)地層方面。Laura等[7]基于盾構(gòu)施工中地下水振動(dòng)情況與掘進(jìn)參數(shù)及地質(zhì)特征的相關(guān)性，將盾構(gòu)掘進(jìn)模型作為描述地質(zhì)特征的工具，研究了刀盤前方地層狀態(tài)。Bouayad等[8]提出采用PCA和ANFIS相結(jié)合的方法來模擬土壓平衡盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)及地質(zhì)情況與地表沉降之間的非線性關(guān)系。Hoffmann等[9]研制了一種嵌入式傳感器，可準(zhǔn)確探測(cè)掘進(jìn)過程中的不明障礙物。文獻(xiàn)[10-11]運(yùn)用模糊識(shí)別理論，將比推力及比轉(zhuǎn)矩分為3種狀態(tài)，并對(duì)巖石可切割性進(jìn)行等級(jí)劃分，驗(yàn)證了巖石類別劃分和可切割性模糊識(shí)別方法的可行性。文獻(xiàn)[12-13]基于黏土、砂土及砂礫土3種地質(zhì)的掘進(jìn)數(shù)據(jù)，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究掘進(jìn)數(shù)據(jù)與地質(zhì)條件的非線性映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)地層在線識(shí)別。李明陽等[14]以Terzaghi松動(dòng)土壓力模型和CSM模型為基礎(chǔ)，對(duì)土壓平衡盾構(gòu)的掘進(jìn)表現(xiàn)進(jìn)行模擬并分析研究了復(fù)合地層下盾構(gòu)的受力情況，結(jié)果表明綜合考慮軟土與硬巖模擬分析結(jié)果的掘進(jìn)參數(shù)模擬分析法具有一定有效性。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)孤石地層與盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)間相關(guān)性的研究較少，基于從已知掘進(jìn)參數(shù)到識(shí)別盾構(gòu)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(zhì)地層識(shí)別有所關(guān)注，缺乏在上軟下硬、孤石等地層識(shí)別方面的探索。

本文基于盾構(gòu)掘進(jìn)比能，結(jié)合主掘進(jìn)參數(shù)，研究盾構(gòu)施工孤石地層SM識(shí)別法及識(shí)別矩陣；運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立孤石地層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型。利用珠海某盾構(gòu)區(qū)間實(shí)測(cè)掘進(jìn)數(shù)據(jù)進(jìn)行工程驗(yàn)證，結(jié)果表明識(shí)別效果良好。結(jié)合2種方法進(jìn)行雙重預(yù)判，互相驗(yàn)證，對(duì)盾構(gòu)施工中的孤石地層識(shí)別有一定指導(dǎo)意義。

1 工程概況

1.1 地質(zhì)條件

為了研究盾構(gòu)掘進(jìn)過程中的孤石地層識(shí)別方法，選取珠海橫琴隧道進(jìn)口段——灣仔北站區(qū)間左線工程的典型數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。隧道全長(zhǎng)1 237 m，線路左側(cè)臨海，地表有較多工廠。洞頂埋深為0～8 m，局部存在中砂、細(xì)砂地層；洞身位于粉質(zhì)黏土層中，局部存在花崗巖；洞底為花崗巖全風(fēng)化地層，局部存在弱風(fēng)化花崗巖。區(qū)間存在300 m上軟下硬、孤石等不良地質(zhì)。掘進(jìn)過程中已遭遇孤石，分布較廣，無規(guī)律。該區(qū)段部分工程地質(zhì)縱斷面如圖1所示。

圖1 隧道左線工程地質(zhì)縱斷面(單位： m)

1.2 盾構(gòu)主要技術(shù)參數(shù)

該施工區(qū)間采用海瑞克φ8 800 mm土壓平衡盾構(gòu)，刀盤驅(qū)動(dòng)方式為變頻電機(jī)驅(qū)動(dòng)，主要技術(shù)參數(shù)如表1所示。

表1 主要技術(shù)參數(shù)

2 孤石地層修正比能識(shí)別方法

盾構(gòu)在不同地質(zhì)中施工，其外在表現(xiàn)為掘進(jìn)參數(shù)不同。在施工過程中依據(jù)掘進(jìn)參數(shù)變化趨勢(shì)，反演出盾構(gòu)掘進(jìn)的地層情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)孤石地層，可防止盾構(gòu)冒進(jìn)，規(guī)避施工風(fēng)險(xiǎn)。由于盾構(gòu)施工地質(zhì)情況復(fù)雜多變，掘進(jìn)參數(shù)種類繁多，若通過單一掘進(jìn)參數(shù)直接判斷前方地質(zhì)狀況，情況復(fù)雜，準(zhǔn)確性較低，因此從能量法角度出發(fā)進(jìn)行不良地質(zhì)識(shí)別。

2.1 掘進(jìn)比能

盾構(gòu)掘進(jìn)比能SE定義為刀盤完成的機(jī)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(zhuǎn)矩能，J；Wn為推力能，J；T為刀盤轉(zhuǎn)矩，kN·m；F為總推力，kN；ω為刀盤轉(zhuǎn)速，r/min；v為推進(jìn)速度，m/s；R為開挖半徑，m。當(dāng)時(shí)間元素δt趨向于無窮小，位移線性近似為vδt。分母中，掘進(jìn)體積被定義為底面半徑為R，高度(推進(jìn)距離)為vδt的圓柱體。

2.2 修正比能

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

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(gè)取決于掘進(jìn)比能SE的中間變量；vN為掘進(jìn)速度調(diào)節(jié)函數(shù)，N表示數(shù)據(jù)采集點(diǎn)號(hào)；常數(shù)C用于使SM曲線回歸到某一特定位置，這個(gè)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(shù)；α為指數(shù)濾波系數(shù)，用于緩解vN中因盾構(gòu)司機(jī)操作過快而產(chǎn)生的噪聲，根據(jù)司機(jī)對(duì)掘進(jìn)參數(shù)調(diào)節(jié)敏感度而設(shè)定；SM中自然對(duì)數(shù)有助于放大弱信號(hào)，從而提高不良地層的階躍響應(yīng)。Kp為基于孤石地層引起土艙壓力p變化而設(shè)置的系數(shù)，土艙壓力p為被動(dòng)調(diào)節(jié)參數(shù)，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(guān)聯(lián)起來：

Kp=kp+d。

(5)

式中: 參數(shù)k由進(jìn)入孤石地層的土艙壓力變化率確定; 參數(shù)d為土艙壓力變化系數(shù)的基準(zhǔn)值，MPa。根據(jù)已知孤石地層段的掘進(jìn)數(shù)據(jù)，對(duì)由非孤石地層進(jìn)入孤石地層的過渡數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)比能SE的補(bǔ)充似然估計(jì)函數(shù)，代表推進(jìn)速度檢測(cè)效率。

參數(shù)a決定曲線的過渡寬度，該值的設(shè)定取決于孤石地層對(duì)掘進(jìn)速度的寬容度，由于盾構(gòu)在孤石中的掘進(jìn)速度控制在20 mm/min以內(nèi)，故取a值為0.45。參數(shù)b決定似然函數(shù)概率值分布，根據(jù)掘進(jìn)速度統(tǒng)計(jì)直方圖(見圖2)可知，掘進(jìn)速度位于3～10 mm/min的數(shù)據(jù)占總體樣本的90%，b的取值應(yīng)為似然函數(shù)與掘進(jìn)速度小于10 mm/min時(shí)直方圖交點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的橫坐標(biāo)，故b取值為9.7。參數(shù)c決定似然函數(shù)的基礎(chǔ)點(diǎn)，為使掘進(jìn)速度樣本的檢測(cè)效率大于1，這里取c值為1。

圖2 掘進(jìn)速度統(tǒng)計(jì)直方圖與似然估計(jì)曲線

2.3 孤石地層識(shí)別矩陣

盾構(gòu)施工中，SM值隨掘進(jìn)參數(shù)實(shí)時(shí)變化，而掘進(jìn)參數(shù)反映了地層的變化。因此，SM值體現(xiàn)了盾構(gòu)掘進(jìn)過程中地層的變化情況。對(duì)于孤石地層，與SM變化曲線的波峰相關(guān)，其值大小與孤石體積及強(qiáng)度成正相關(guān)。而盾構(gòu)在軟土地層中掘進(jìn)時(shí)，SM值較小，偏置為0。

建立SM值與孤石地層的識(shí)別矩陣R，當(dāng)盾構(gòu)遭遇孤石地層時(shí)值為1，否則值為0。

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

3 孤石地層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法

3.1 基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型

采用newff函數(shù)建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)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(jīng)元個(gè)數(shù)，TF為傳遞函數(shù)，BTF為訓(xùn)練函數(shù)。

選用雙隱含層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)分別為9、2個(gè)。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別精度，選擇層與層之間的傳遞函數(shù)為tansig和purelin。對(duì)比各個(gè)訓(xùn)練函數(shù)綜合效果，選取trainbfg作為訓(xùn)練函數(shù)。此外，輸入樣本為6個(gè)主要掘進(jìn)參數(shù)，分別為刀盤轉(zhuǎn)矩T、刀盤轉(zhuǎn)速ω、總推力F、土艙壓力p、推進(jìn)速度v、螺旋輸送機(jī)轉(zhuǎn)速n； 輸出樣本為修正比能SM值和孤石地層識(shí)別結(jié)果。設(shè)置網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部參數(shù)學(xué)習(xí)速率為0.1，誤差精度為0.001，訓(xùn)練步長(zhǎng)為5 000，其余參數(shù)設(shè)置為缺省值。

3.2 識(shí)別模型訓(xùn)練

以107—114環(huán)間已探明孤石地層區(qū)域的掘進(jìn)數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建立模型時(shí)將訓(xùn)練樣本分為3部分，訓(xùn)練集、測(cè)試集和驗(yàn)證集。若訓(xùn)練集達(dá)到精度要求則停止訓(xùn)練；若驗(yàn)證集在多次驗(yàn)證后梯度改變較小，也會(huì)終止訓(xùn)練；測(cè)試集體現(xiàn)了實(shí)際識(shí)別效果。如圖3所示，利用MATLAB軟件，經(jīng)反復(fù)學(xué)習(xí)與訓(xùn)練，最終確定孤石地層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型。網(wǎng)絡(luò)誤差為9.8×10-4，滿足精度要求。盾構(gòu)在107—114環(huán)間的部分掘進(jìn)數(shù)據(jù)如表2所示。

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程

表2 107—114環(huán)部分掘進(jìn)數(shù)據(jù)

如圖4所示，將訓(xùn)練樣本作為評(píng)價(jià)樣本來分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可靠性，即把訓(xùn)練樣本作為測(cè)試數(shù)據(jù)判別孤石地層。

(a) 修正比能值對(duì)比

(b) 孤石地層識(shí)別對(duì)比

Fig. 4 Comparison between predicted results of training sample andSMmethod

結(jié)果顯示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別值與SM值基本吻合，僅存在個(gè)別差異點(diǎn)，但誤差不大；將識(shí)別是否存在孤石地層結(jié)果與SM識(shí)別矩陣對(duì)比，基本相同，且精度非常高。表明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)自身樣本的識(shí)別精度很高，滿足設(shè)計(jì)要求。

4 實(shí)例驗(yàn)證與分析討論

4.1 孤石地層修正比能識(shí)別法

選取該盾構(gòu)施工區(qū)間的3組實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)用SM值識(shí)別孤石地層法進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。第1組為107—114環(huán)掘進(jìn)數(shù)據(jù)，第2組為149—155環(huán)掘進(jìn)數(shù)據(jù)，第3組為225—231環(huán)掘進(jìn)數(shù)據(jù)，共計(jì)22環(huán)數(shù)據(jù)，采集間隔為60 s。根據(jù)詳細(xì)地勘圖，已知第1組地質(zhì)中111—112環(huán)為孤石地層，第2組與第3組為未探明孤石地層數(shù)據(jù)。

首先，分析已探明孤石地層數(shù)據(jù)。除去第1組數(shù)據(jù)中因盾構(gòu)故障或拼裝管片時(shí)的停機(jī)數(shù)據(jù)，將其帶入識(shí)別模型得到SM值曲線，如圖5所示。從圖5中可以看出，當(dāng)盾構(gòu)掘進(jìn)至157點(diǎn)時(shí)，SM值明顯上漲，逐漸達(dá)到1.56，隨著盾構(gòu)的推進(jìn)，SM值不斷增加，峰值為2.32，后續(xù)有所減小但仍持續(xù)波動(dòng)，直至333點(diǎn)時(shí)，SM值降低為0。持續(xù)觀察該區(qū)間螺旋機(jī)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(jī)撞擊的聲音。

圖5 107—114環(huán)SM曲線

結(jié)合已知地質(zhì)勘探圖與該區(qū)間段的SM值，建立107—114環(huán)孤石地層的識(shí)別矩陣，部分?jǐn)?shù)據(jù)如表3所示。綜上分析，該區(qū)間段內(nèi)，識(shí)別模型效果明顯，與地勘圖所述孤石位置相符。

表3107—114環(huán)孤石地層識(shí)別矩陣部分?jǐn)?shù)據(jù)

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

環(huán)號(hào)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(shù)據(jù)。將第2組數(shù)據(jù)與第3組數(shù)據(jù)去除因盾構(gòu)故障或拼裝管片的停機(jī)數(shù)據(jù)，帶入識(shí)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(huán)間，盾構(gòu)推進(jìn)速度波動(dòng)較大。當(dāng)繼續(xù)掘進(jìn)至204點(diǎn)，SM值突變，最大值為1.39，持續(xù)時(shí)間為31 min，判斷此區(qū)間存在較大范圍孤石地質(zhì)，掘進(jìn)難易程度為中等。此段推進(jìn)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(jī)口明顯觀察到巖石碎片，據(jù)此判斷該位置SM值突變與遭遇孤石地層有關(guān)。該區(qū)間孤石地層識(shí)別效果明顯，僅出現(xiàn)幾個(gè)偏差數(shù)據(jù)點(diǎn)，在后續(xù)掘進(jìn)過程中得到及時(shí)糾正，SM模型具有良好的穩(wěn)定性和容錯(cuò)能力。

圖7 149—155環(huán)掘進(jìn)參數(shù)變化

如圖9所示，225—231環(huán)間，掘進(jìn)參數(shù)整體較為平穩(wěn)，推進(jìn)速度無較大波動(dòng)。225環(huán)開始，推進(jìn)速度逐漸減小，土艙壓力逐漸降低，掘進(jìn)至66點(diǎn)時(shí)，SM值逐漸增大，最大為1.27。調(diào)整掘進(jìn)參數(shù)繼續(xù)推進(jìn)，SM值逐漸下降后又上升至0.95，之后無突變。據(jù)此判斷該時(shí)段存在孤石地層，范圍較小，正常掘進(jìn)即可順利切削巖石。區(qū)間內(nèi)推進(jìn)速度平均值為11.16 mm/min，土艙壓力降低至1.57 MPa。后續(xù)觀察螺旋輸送機(jī)出渣情況，渣土中混有小直徑巖石碎片，表明識(shí)別效果良好，SM值與孤石地層中的巖石直徑及強(qiáng)度相關(guān)。

圖8 巖石碎片

圖9 225—231環(huán)掘進(jìn)參數(shù)變化

4.2 掘進(jìn)比能與修正比能識(shí)別效果對(duì)比

已探明111—112環(huán)間存在孤石地層。采集107—114環(huán)盾構(gòu)掘進(jìn)數(shù)據(jù)，去除盾構(gòu)故障及拼裝管片的停機(jī)數(shù)據(jù)。采集間隔為60 s。分別用掘進(jìn)比能法和修正比能法識(shí)別孤石地層，結(jié)果如圖10所示。

圖10 掘進(jìn)比能法與修正比能法對(duì)比

分析可知，孤石地層下的掘進(jìn)比能值明顯大于非孤石地層，掘進(jìn)比能與地層狀態(tài)有較強(qiáng)相關(guān)性；掘進(jìn)比能特異性較低。如圖11所示，在120～130點(diǎn)，由于盾構(gòu)司機(jī)操作引起推進(jìn)速度變化劇烈，該時(shí)段掘進(jìn)比能同樣存在較大波動(dòng)。此外，掘進(jìn)比能變化曲線的基線不為0。因此，通過掘進(jìn)比能無法準(zhǔn)確識(shí)別孤石地層所在的區(qū)域。SM模型的識(shí)別效果良好，SM值直接反映了地質(zhì)狀態(tài)，結(jié)合孤石地層識(shí)別矩陣，可判明孤石地層的范圍與強(qiáng)度，可為盾構(gòu)司機(jī)調(diào)整掘進(jìn)參數(shù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別法

以149—155環(huán)、225—231環(huán)掘進(jìn)數(shù)據(jù)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的測(cè)試樣本，用sim函數(shù)調(diào)用保存過的識(shí)別模型，將識(shí)別結(jié)果與SM值及識(shí)別矩陣作對(duì)比，輸出結(jié)果如圖12所示。

圖11推進(jìn)速度

Fig. 11 Advancing speed

(a) 149—155環(huán)修正比能值對(duì)比

(b) 149—155環(huán)孤石地層識(shí)別對(duì)比

(c) 225—231環(huán)修正比能值對(duì)比

(d) 225—231環(huán)孤石地層識(shí)別對(duì)比

圖12神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法與修正比能法對(duì)比

Fig. 12 Comparison between neural network method andSMmethod

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)SM值的判別效果良好，其判別值與SM計(jì)算值基本相同，變化趨勢(shì)一致。149—155環(huán)的孤石地層判定結(jié)果與SM識(shí)別矩陣對(duì)比，存在5個(gè)偏差點(diǎn)，吻合率為98.3%； 225—231環(huán)有1個(gè)誤判點(diǎn)，3個(gè)偏差點(diǎn)，正確率為98.8%，滿足精度要求。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)盾構(gòu)掘進(jìn)數(shù)據(jù)有很強(qiáng)的泛化能力，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法識(shí)別刀盤前方孤石地層的方法可行。

5 結(jié)論與建議

基于盾構(gòu)主掘進(jìn)參數(shù)，結(jié)合掘進(jìn)比能，提出盾構(gòu)修正比能，建立孤石地質(zhì)識(shí)別模型及識(shí)別矩陣，同時(shí)運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以施工實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型，通過工程驗(yàn)證，得到主要結(jié)論如下：

1)修正比能法具有很好的容錯(cuò)性、穩(wěn)定性及特異性，結(jié)合孤石地質(zhì)識(shí)別矩陣，可判明孤石地質(zhì)的范圍與強(qiáng)度，相對(duì)于之前的掘進(jìn)比能法識(shí)別效果更佳；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別法對(duì)孤石地質(zhì)的判定結(jié)果與識(shí)別矩陣基本相同，2組實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)下的吻合率為98.3%和98.8%，精度較高。

2)基于盾構(gòu)主掘進(jìn)參數(shù)的修正比能法，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行參考驗(yàn)證，切實(shí)可行，為盾構(gòu)司機(jī)調(diào)整掘進(jìn)參數(shù)提供參考，盡量避免施工事故，具有較好的工程實(shí)際意義。

3)本文提出的孤石地層識(shí)別方法，僅對(duì)珠海橫琴隧道進(jìn)口段——灣仔北站區(qū)間所用φ8 800 mm土壓平衡盾構(gòu)進(jìn)行驗(yàn)證。后續(xù)研究應(yīng)針對(duì)不同刀具布置形式、刀具類型及開挖直徑進(jìn)一步驗(yàn)證其準(zhǔn)確性與可靠性，從而形成更為有效的識(shí)別方法。