姚 萌

(西南交通大學(xué)土木工程學(xué)院，四川成都 610031)

自20世紀(jì)80年代以來，以鑿巖臺車鉆炮孔為代表的大型機(jī)械化隧道施工越來越完善，隧道施工逐步由人工施工向機(jī)械化施工轉(zhuǎn)變。但是，很多施工信息或數(shù)據(jù)僅僅停留在記錄階段，并未對施工提供指導(dǎo)，導(dǎo)致隧道機(jī)械化、信息化施工的效果大打折扣。由此可見，導(dǎo)出及整理施工信息或數(shù)據(jù)，研究相關(guān)的種類的施工信息之間的關(guān)系，探索基于特定的施工信息預(yù)測可指導(dǎo)施工的參數(shù)以及預(yù)測方法的實際應(yīng)用是非常必要的。

自20世紀(jì)90年代，對于施工信息預(yù)測地質(zhì)條件的研究就開始了。例如早在1994年，曹慶林以圍巖分級指標(biāo)為輸入，圍巖類別為輸出，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了分級模型。近年來隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，不斷有新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在預(yù)測地質(zhì)條件領(lǐng)域得到應(yīng)用，如RBF、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM等，其中基于SVM模型的地質(zhì)條件評價研究占比越來越多。例如，邱道宏等以TSP203系統(tǒng)信息為輸入，建立圍巖類別超前分類指標(biāo)體系,并采用支持向量機(jī)進(jìn)行圍巖超前分類預(yù)測；牛文林等選用與堅硬強(qiáng)度相關(guān)、完整程度相關(guān)和地下水特征相關(guān)的8個定性指標(biāo)作為評判因子,用現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)進(jìn)行圍巖智能分級研究；何云松等以巖石單軸抗壓強(qiáng)度(Rc)、巖石質(zhì)量指標(biāo)(RQD)、地下水狀態(tài)和巖體完整程度相關(guān)的參數(shù)共7個參數(shù)作為輸入?yún)?shù)構(gòu)建立分類模型，利用改進(jìn)支持向量機(jī)模型進(jìn)行圍巖智能分級研究。本文依托鄭萬高鐵湖北段隧道工程，根據(jù)現(xiàn)場實測樣本分析各鉆進(jìn)參數(shù)與圍巖級別的關(guān)系，進(jìn)而確定圍巖智能分級指標(biāo)，最終以SVM為研究手段建立圍巖智能分級模型。

1 工程背景

鄭萬高速鐵路湖北段全長約287 km，設(shè)計速度為350 km/h。隧道有32.5座(香樹灣隧道跨重慶、湖北省界)，其中7座長度超過10 km；隧道總長167.619 km，占本段線路總長58.37 %；隧道開挖斷面面積約150 m2，屬單洞雙線大斷面隧道。

本研究在鄭萬高鐵湖北段高家坪隧道、楚烽隧道、新華隧道、向家灣隧道、香爐坪隧道共5座隧道6個工區(qū)開展了圍巖智能分級樣本采集工作。從采集的樣本中剔除部分鉆進(jìn)參數(shù)超限樣本和圍巖分級不準(zhǔn)確的樣本，最終形成涵蓋3種圍巖級別和多種巖性的圍巖智能分級樣本庫，樣本庫各圍巖級別樣本數(shù)量如表1所示。

表1 各圍巖級別樣本數(shù)量

2 圍巖智能分級指標(biāo)選取

鉆進(jìn)過程液壓鑿巖機(jī)驅(qū)動鉆桿及鉆頭產(chǎn)生沖擊、回轉(zhuǎn)、推進(jìn)3種運動并利用沖洗液對鉆孔底部進(jìn)行沖洗，如圖1所示，各個運動的作用為：

(1)沖擊運動：鉆桿沖擊前方巖體以破碎巖石。

(2)回轉(zhuǎn)運動：使鉆頭每完成一次沖擊后回轉(zhuǎn)到一個新的位置，進(jìn)行新的巖石破碎，同時在回轉(zhuǎn)過程中使已發(fā)生裂紋的巖石表面部分剝落下來。

(3)推進(jìn)運動：推動鑿巖機(jī)和壓向巖石表面，并使鉆頭在鉆鑿炮孔時始終與巖石接觸，同時可以施加反向力在鉆孔完成后使釬具退出。

(4)沖洗過程：形成的巖石碎屑和粉末用水沖刷至孔外，如果沖洗不足，鉆孔中將發(fā)生重復(fù)鑿磨，不但使鉆孔速度減慢，且使鉆頭加速磨損，甚至卡鉆。

圖1 鑿巖臺車鉆孔工作示意

在以上鉆進(jìn)過程中，三臂鑿巖臺車傳感器自動記錄包含7項鉆進(jìn)參數(shù)在內(nèi)多種參數(shù)，7項鉆進(jìn)參數(shù)為進(jìn)給速度Vp(Penetration )(m/min)、沖擊壓力Ph(Hammer pressure)(Pa)、推進(jìn)壓力Pf(Feeder pressure)(Pa)、回轉(zhuǎn)壓力Pr(Rota pressure)(Pa)、回轉(zhuǎn)速度Vr(Rota speed)(r/min)、水壓力Pw(Water pressure)(Pa)、水流量Qw(Water flow)(L/min)。其中回轉(zhuǎn)速度是定值，其余六項鉆進(jìn)參數(shù)隨掌子面圍巖級別變化關(guān)系如圖2、圖3所示。

圖2 不同圍巖級別下鉆進(jìn)參數(shù)變化規(guī)律

圖3 各圍巖級別下鉆進(jìn)參數(shù)變化規(guī)律(歸一化)

通過以上圖表可以看出，圍巖級別和6個鉆進(jìn)參數(shù)平均值間均存在單調(diào)相關(guān)關(guān)系，其中進(jìn)給速度、水流量隨著圍巖級別正相關(guān)，打擊壓力、推進(jìn)壓力、回轉(zhuǎn)壓力、水壓力和圍巖級別負(fù)相關(guān)；6個鉆進(jìn)參數(shù)中，水壓力和進(jìn)給速度隨圍巖級別變化最為明顯(V級圍巖相對于III級圍巖分別變化了58 %和51 %)；將鉆進(jìn)參數(shù)以V級圍巖相對于III級圍巖變化幅度排序：水壓力(58 %)>進(jìn)給速度(51 %)>推進(jìn)壓力(28 %)>回轉(zhuǎn)壓力(22 %)>打擊壓力(14 %)>水流量(4 %)。

結(jié)合鉆進(jìn)原理，從以上統(tǒng)計結(jié)果可以得到以下結(jié)論：

(1)水壓力、水流量與圍巖級別的關(guān)系：水壓力和水流量是指鑿巖機(jī)沖洗砂石顆粒時的水壓和流量，主要與洞內(nèi)供水狀態(tài)有關(guān)。從統(tǒng)計結(jié)果看，水流量基本不隨圍巖級別變化，但是水壓力隨圍巖級別變化很大。所以對水壓力進(jìn)行了進(jìn)一步的統(tǒng)計分析，如表2所示，相同圍巖級別下不同隧道的水壓力變化可能較大；而同一所隧道不同圍巖級別水壓力變化并不大。由此從理論和實際數(shù)據(jù)兩方面確認(rèn)水壓力、水流量與地質(zhì)情況無關(guān)。

表2 不同隧道水壓力對比 MPa

(2)進(jìn)給速度與圍巖級別的關(guān)系：從統(tǒng)計結(jié)果看，進(jìn)給速度隨圍巖級別變化最為明顯，且進(jìn)給速度隨著圍壓級別增加而增加。

(3)推進(jìn)壓力、回轉(zhuǎn)壓力、打擊壓力與圍巖級別的關(guān)系：從統(tǒng)計結(jié)果看，推進(jìn)壓力、回轉(zhuǎn)壓力、打擊壓力隨圍巖級別的變化相比于進(jìn)給速度較不明顯，但是其變化不可忽略，三者均隨圍巖級別增加而減小。

3 基于SVM的圍巖智能分級模型

3.1 SVM簡介

支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)模型是Vapnik首先提出，其主要思想是建立一個分類超平面作為決策曲面當(dāng)時的正例和反例之間的個例邊緣被最大化。SVM算法最初是為二值分類問題設(shè)計，隨著相關(guān)研究的深入，現(xiàn)在已經(jīng)可以構(gòu)建多類分類器實現(xiàn)多類數(shù)據(jù)分類。

3.2 本研究SVM模型分級原理

SVM學(xué)習(xí)的基本原理是求解能夠正確劃分訓(xùn)練數(shù)據(jù)集并且?guī)缀伍g隔最大的分離超平面。

(1)設(shè)相應(yīng)的樣本訓(xùn)練集T={(x1,y1),(x2,y2)…(xn，yn)}，其中xi∈Rn，yi∈{-1，+1}，其中i=1,2…n。

(2)根據(jù)SVM算法通常先將輸入變量進(jìn)行非線性變換Φ(x)，然后將輸入空間Rn中的數(shù)據(jù)映射到一個高緯度特征空間F中，在這樣的空間中，總存在一個超平面將兩類點分隔開并使得支持向量到該平面的距離最大，該分類超平面的函數(shù)表達(dá)式為：

f(x)=sign[w·Φ(x)+b]

式中：sign(.)為符號常數(shù)，當(dāng)w·Φ(x)+b>0時，f(x)=1，當(dāng)w·Φ(x)+b≤0時，f(x)=-1，從而把超平面的上下兩部分分成兩類。

(3)通過重復(fù)上述的二分類過程最終實現(xiàn)多分類。

3.3 模型訓(xùn)練流程

首先將樣本庫內(nèi)樣本隨機(jī)分為訓(xùn)練集和預(yù)測集，兩集合樣本數(shù)量如表3所示，模型訓(xùn)練流程見圖4。

表3 訓(xùn)練集和預(yù)測集樣本數(shù)量

圖4 訓(xùn)練流程

3.4 基于SVM的圍巖智能分級結(jié)果

通過上述訓(xùn)練得到的模型對預(yù)測集樣本進(jìn)行預(yù)測，并與實際圍巖級別對照，得到總體準(zhǔn)確率為87.90 %。其中各圍巖級別樣本的準(zhǔn)確率如表4、表5所示。

表4 基于SVM的圍巖智能分級模型訓(xùn)練結(jié)果統(tǒng)計

表5 預(yù)測結(jié)果分析

結(jié)果表明，基于SVM的圍巖智能分級模型準(zhǔn)確率III、IV、V級圍巖分別為98.3 %、80.7 %、81.5 %，平均準(zhǔn)確率為86.8 %，總體而言準(zhǔn)確率較高。

4 結(jié)論

本文結(jié)合文獻(xiàn)調(diào)研和實測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，分析了鉆進(jìn)參數(shù)和地質(zhì)條件的關(guān)系，確定了基于鉆進(jìn)參數(shù)圍巖分級指標(biāo)，最后基于SVM方法建立了智能分級模型并驗證了其準(zhǔn)確性，得出的結(jié)論有：

(1)推進(jìn)壓力、回轉(zhuǎn)壓力和打擊壓力與地質(zhì)條件直接相關(guān)，隨地質(zhì)條件的變化而變化；在特定圍巖條件下，推進(jìn)速度是一個反映沖擊壓力、推進(jìn)壓力和回轉(zhuǎn)壓力作用效果的綜合指標(biāo)，鉆進(jìn)速度與圍巖條件間接相關(guān)；水壓力、水流量與地質(zhì)情況無關(guān)。

(2)通過理論分析和現(xiàn)場數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，最終選取鉆進(jìn)速度、推進(jìn)壓力、回轉(zhuǎn)壓力、打擊壓力作為基于鉆進(jìn)參數(shù)的圍巖分級指標(biāo)。

(3)基于SVM建立了圍巖智能分級模型，其分級準(zhǔn)確率為87.90 %。