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        人工智能技術(shù)優(yōu)化TBM在巖石力學(xué)與巖土工程中的應(yīng)用

        2020-01-19 12:26:38陳瀚華南農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院
        環(huán)球市場(chǎng) 2020年19期
        關(guān)鍵詞:智能化人工智能智能

        陳瀚 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院

        TBM是利用高速旋轉(zhuǎn)的刀盤上,滾刀同時(shí)進(jìn)擠壓和剪切進(jìn)行破巖推進(jìn),能使隧道整體輪廓一次成型的大型機(jī)械,其四大基本功能有:掘進(jìn)、導(dǎo)向、出渣與支護(hù)。相比鉆爆法,無論是在施工進(jìn)度、安全、環(huán)境及質(zhì)量等方面,還是在人力資源的安排配置方面,采用TBM的施工都有一個(gè)質(zhì)的飛越。但TBM施工的適應(yīng)性較差,一旦遇到圍巖擠壓變形、軟弱破碎帶等的不良環(huán)境問題,不如鉆爆法靈活,使之投入和現(xiàn)場(chǎng)施工風(fēng)險(xiǎn)較高。由于地質(zhì)環(huán)境復(fù)雜多變,TBM因其自身結(jié)構(gòu)存在諸如施工手段單一、對(duì)于地質(zhì)條件適應(yīng)性差等多數(shù)原因[1],國(guó)內(nèi)許多學(xué)者圍繞TBM的發(fā)展應(yīng)用提出了許多方面的研究。

        人工智能是在計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科相互滲透的基礎(chǔ)發(fā)展起來的一門新興學(xué)科,主要用于模仿和實(shí)現(xiàn)人類的智能行為[2],而人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合具有極大的發(fā)展?jié)摿?。TBM投入施工已經(jīng)有許多年,其中所得到的大量數(shù)據(jù),完全可以應(yīng)用到數(shù)據(jù)化、智能化的發(fā)展中。人工智能已經(jīng)向集成發(fā)展邁進(jìn),如何將巖土工程等運(yùn)用到TBM的基礎(chǔ)工程建設(shè)所獲得的大數(shù)據(jù)與智能互聯(lián)技術(shù)有效結(jié)合且運(yùn)用在實(shí)際工程中,如何有效利用智能化機(jī)器學(xué)習(xí)的方式對(duì)TBM掘進(jìn)裝備進(jìn)行不同選型、不同地質(zhì)和不同評(píng)價(jià)的判斷,以及操控作業(yè)、安全維護(hù)和停機(jī)診斷等系列智能操作,將是未來巖土工程領(lǐng)域的重點(diǎn)技術(shù)挑戰(zhàn)和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)所趨。

        一、TBM載入人工智能的部分內(nèi)容

        (一)TBM智能分析選型及掘進(jìn)適應(yīng)性

        采用TBM施工,合理選型是關(guān)鍵。不同支撐類型的TBM對(duì)不同巖土體介質(zhì)有不同的適應(yīng)性,而TBM的掘進(jìn)適應(yīng)性也需要考慮許多因素的影響。適應(yīng)性評(píng)價(jià)的方法有較為多種,主要有模糊評(píng)價(jià)模型、綜合評(píng)價(jià)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。許多綜合科學(xué)評(píng)估,實(shí)質(zhì)上是適應(yīng)性評(píng)價(jià),而適應(yīng)性評(píng)價(jià)已在多個(gè)領(lǐng)域得到成功的運(yùn)用。

        何小新等[3]基于人工智能技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與范例推理系統(tǒng),智能化了掘進(jìn)機(jī)方案的設(shè)計(jì),能夠做到TBM的優(yōu)化選型,構(gòu)建了TBM只能化選型方案的生產(chǎn)系統(tǒng)原型。

        人工智能雖然逐漸開始應(yīng)用于TBM領(lǐng)域,并且構(gòu)建了許多模型系統(tǒng)、模型試驗(yàn),但目前在實(shí)際工程操作中難以廣泛應(yīng)用,不具備普適性,因此構(gòu)建完善的選型及掘進(jìn)適應(yīng)性評(píng)價(jià)決策系統(tǒng),使之運(yùn)用到工程有普適性、高效性和準(zhǔn)確性,是未來研究的一個(gè)方向。

        (二)地質(zhì)環(huán)境識(shí)別與掘進(jìn)狀態(tài)感知的智能判斷

        在實(shí)際工程中,首先需要對(duì)掘進(jìn)的地質(zhì)進(jìn)行前期的勘測(cè)與研究,其方法往往是鉆孔取芯,但因隧洞是掘進(jìn)深入的工程,往往在勘測(cè)與研究過程中存在一定的偏差。目前,TBM掘進(jìn)機(jī)在施工運(yùn)用的操作上,依然以施工者的經(jīng)驗(yàn)作為操控的主要基礎(chǔ),當(dāng)遇到地質(zhì)環(huán)境改變,掘進(jìn)狀態(tài)發(fā)生異常時(shí),均依靠人為調(diào)整TBM的推力、轉(zhuǎn)矩、刀盤轉(zhuǎn)速等機(jī)器參數(shù)。

        高地應(yīng)力地區(qū)存在脆硬完整巖體,隨著地殼構(gòu)造運(yùn)動(dòng)發(fā)生,巖體中產(chǎn)生和儲(chǔ)存著彈性應(yīng)變能,初始應(yīng)力也隨之提高。一旦開挖,出現(xiàn)自由邊界,切向應(yīng)力急劇增加,能量進(jìn)一步集中,受到積聚的應(yīng)力作用,巖塊會(huì)產(chǎn)生突發(fā)性脆性破碎、飛散,并產(chǎn)生巨大聲響,形成“巖爆”現(xiàn)象,巖爆會(huì)引起施工損害,造成人身安全問題[4]。

        為進(jìn)行地質(zhì)環(huán)境與掘進(jìn)狀態(tài)的智能判斷,需要研究地質(zhì)環(huán)境信息及掘進(jìn)狀態(tài)感知系統(tǒng),這在智能化需求中是關(guān)鍵一環(huán)。同時(shí)也需要掘進(jìn)機(jī)器能實(shí)時(shí)識(shí)別自身的掘進(jìn)狀態(tài),因而需要在參數(shù)輸入的基礎(chǔ)上,連通到機(jī)器“大腦”,最后反饋輸出,進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。不僅如此,將巖爆預(yù)測(cè)和超前巖爆預(yù)處理措施進(jìn)行人工智能化,也是一項(xiàng)科學(xué)挑戰(zhàn)。微震監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是目前較有效的巖爆預(yù)測(cè)系統(tǒng),系統(tǒng)可以監(jiān)測(cè)內(nèi)部的破裂情況,并進(jìn)行蓄能情況分析再根據(jù)系統(tǒng)所預(yù)測(cè)的巖爆規(guī)模、等級(jí)和應(yīng)力集中部位,提前釋放掌子面前方圍巖的應(yīng)力,降低巖爆等級(jí)與規(guī)模[5]。

        (三)多系統(tǒng)掘進(jìn)作業(yè)的智能分析與協(xié)同控制

        TBM掘進(jìn)機(jī)裝備實(shí)際上是綜合許多子系統(tǒng)、承擔(dān)多樣任務(wù)和具有高協(xié)調(diào)性的機(jī)械掘進(jìn)裝備。因此,在未來不斷推進(jìn)掘進(jìn)裝備的無人操作與智能作業(yè)是十分有益處的,也因而對(duì)TBM多系統(tǒng)的自主掘進(jìn)作業(yè)、智能分析和協(xié)同控制提出更大的科學(xué)挑戰(zhàn)。

        新一代智能隧道掘進(jìn)機(jī)的設(shè)計(jì)制造,其核心應(yīng)聚焦在環(huán)境與狀態(tài)感知、施工參數(shù)自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)控、多目標(biāo)優(yōu)化、多系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制等問題上[6]。在原有的傳統(tǒng)隧道掘進(jìn)技術(shù)之上,需要突破和創(chuàng)新TBM掘進(jìn)機(jī)原有的瓶頸,實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)距離、深埋深、智能化與安全高效掘進(jìn),使全斷面隧道掘進(jìn)機(jī)技術(shù)革新有革命性的進(jìn)步,也對(duì)我國(guó)在巖土工程、隧道工程中自主創(chuàng)新能力和跨越發(fā)展有重要意義。

        二、TBM人工智能化優(yōu)化的應(yīng)用與現(xiàn)有研究基礎(chǔ)

        (一)智能化優(yōu)化的應(yīng)用

        TBM與人工智能結(jié)合的現(xiàn)有的研究基礎(chǔ),絕大多數(shù)考慮的是從參數(shù)調(diào)整抑或模型試驗(yàn)等進(jìn)行提升和優(yōu)化,但如果加入人工智能,可以突破思維的限制,找到更多的方向。

        張清[7]提出了人工智能專家系統(tǒng)在巖石力學(xué)和巖石工程中的使用情況,研究某一問題可以同時(shí)考慮多種影響因素,相比起數(shù)學(xué)模型考慮影響因素?cái)?shù)目受到限制,把專家系統(tǒng)引入巖石力學(xué)與巖石工程領(lǐng)域。

        人工智能技術(shù)引進(jìn)我國(guó)后,在各行業(yè)均有滲透,而在前人基礎(chǔ)上加入新技術(shù)進(jìn)行研究,能對(duì)現(xiàn)有的工程領(lǐng)域提供更多可操作性。人工智能技術(shù)能在施工中保障施工人員的安全,保證圍巖的穩(wěn)定,能做到不在掘進(jìn)中停機(jī),抑或產(chǎn)生嚴(yán)重沉降,同時(shí)能提高掘進(jìn)速度,穩(wěn)定掘進(jìn)方向,實(shí)現(xiàn)自主化,工作人員有更多精力投入到其余的觀測(cè)當(dāng)中,避免疲勞或數(shù)據(jù)過多造成的認(rèn)知負(fù)荷與操作失誤。

        (二)TBM智能化現(xiàn)有研究基礎(chǔ)

        在施工地質(zhì)的超前勘探方面,比起TBM原有的超前鉆機(jī)基礎(chǔ)上有許多國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了相應(yīng)研究:Yue等[8]提出了基于鉆進(jìn)參數(shù)分析的“數(shù)字智能鉆機(jī)”技術(shù),但在理論上存在尚未突破的問題。在掘進(jìn)狀態(tài)和巖機(jī)信息感知方面:杜志國(guó)[9]創(chuàng)建了基于虛擬儀器的振動(dòng)模態(tài)理論、振動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)、多參數(shù)磨損預(yù)測(cè)公式和監(jiān)測(cè)方法,但難以在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)化分析、互饋,不能做到實(shí)際的動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)識(shí)別是其不足之處。目前,國(guó)內(nèi)外信息化管理平臺(tái)的功能還不完善,常用在施作業(yè)的監(jiān)測(cè)與管理,仍難以解決隧道掘進(jìn)機(jī)掘進(jìn)時(shí)大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與歷史信息綜合分析與探索的問題。

        如今TBM掘進(jìn)機(jī)的性能主要集中在效率、推進(jìn)和轉(zhuǎn)矩預(yù)測(cè)模型建立等的研究。然而往往需要基于某項(xiàng)工程的掩體類型和掘進(jìn)機(jī)參數(shù)來建立模型,同時(shí)不同巖體影響參數(shù)也需要進(jìn)行考慮,而在巖體多變環(huán)境下如何選擇可靠的預(yù)測(cè)模型對(duì)TBM推理和掘進(jìn)性能進(jìn)行更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)且實(shí)時(shí)達(dá)到最優(yōu)破巖效率,仍是亟待解決的問題。

        (三)TBM智能化設(shè)想

        TBM進(jìn)行隧道掘進(jìn)作業(yè)時(shí)周圍面臨著圍巖壓力、沖擊荷載和復(fù)雜多變的地質(zhì)環(huán)境,在掘進(jìn)過程中結(jié)合監(jiān)控和人工操作,難以自行實(shí)現(xiàn)掘進(jìn)狀態(tài)的精確感知和識(shí)別。因此有必要研發(fā)融合高精傳感技術(shù)的液壓元件是實(shí)現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與智能化控制的基礎(chǔ)。

        一直以來,對(duì)于所獲得的數(shù)據(jù)缺乏有效的優(yōu)化和有利的決策手段,掘進(jìn)參數(shù)根據(jù)人為經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行分析決策,其描述仍以分描述性分析為主,即發(fā)現(xiàn)問題并加以應(yīng)對(duì),難以摒棄傳統(tǒng)思維。因此,未來的研發(fā)應(yīng)該引入機(jī)器自主學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)技術(shù),研究自主的事前預(yù)測(cè)技術(shù)以及反向決策反饋。

        每100臺(tái)TBM每5年能夠產(chǎn)生32000億條數(shù)據(jù),但由于定義不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)分析不透明等原因,多源海量數(shù)據(jù)并不能得到充分利用。因此需要將大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)和云計(jì)算平臺(tái)引入隧道掘進(jìn)中,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集、傳輸、和分析是相當(dāng)必要的。

        三、總結(jié)與展望

        人工智能無處不在,如何在智能時(shí)代讓傳統(tǒng)的科技TBM更上一層,是未來必不可少的研究,各門學(xué)科相互滲透產(chǎn)生的效果是進(jìn)來科學(xué)發(fā)展的特點(diǎn)。打破傳統(tǒng)的掘進(jìn)模式,突破掘進(jìn)效率和壽命瓶頸,實(shí)現(xiàn)TBM掘進(jìn)長(zhǎng)距離、智能化、安全高效是TBM智能化的目標(biāo),而實(shí)現(xiàn)掘進(jìn)狀態(tài)感知識(shí)別、掘進(jìn)參數(shù)工況自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)控掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)計(jì)算、參數(shù)云計(jì)算智能優(yōu)化和決策以及多系統(tǒng)協(xié)同控制是TBM智能化的核心問題。通過以上的分析,相信隨著科技不斷革新發(fā)展和研究人員的探索和努力,人工智能技術(shù)優(yōu)化TBM必將使巖石力學(xué)與巖石工程達(dá)到一個(gè)新的高度,其發(fā)展前景廣闊無限。

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