張西斌 ，汪義龍 ，楚德海 ，李永元 ，余俊科 ，王冰山 ，郭孝琛

（1.華能云南滇東能源有限責任公司礦業(yè)分公司 雨汪煤礦一井，云南 曲靖 655507；2.華能煤炭技術研究有限公司，北京 100070）

全斷面硬巖掘進機（TBM）是目前隧道掘進最為先進的設備，近年來逐漸應用于煤礦巷道施工[1]。在TBM 掘進過程中，圍巖狀態(tài)是否穩(wěn)定對掘進施工過程有重要的影響[2],當掘進過程中遭遇斷層破碎帶等不良地質(zhì)時，如未能及時采取應對措施，可能導致支護結(jié)構(gòu)破裂失穩(wěn)[3]、巷道圍巖的非對稱破壞[4]，甚至巷道坍塌等危害極大的施工風險。因此，探尋1 種能夠及時判斷巷道圍巖狀態(tài)不穩(wěn)定的方法，識別巷道圍巖的破碎特征并進行預警，使施工人員及時采取合理的支護方式，對確保掘進過程的安全高效十分重要。

現(xiàn)有的研究主要是利用煤礦巷道的巖體、地質(zhì)等特征進行分析，從而確定巷道圍巖的穩(wěn)定性。劉洪濤等[5]建立了巷道頂板巖層穩(wěn)定跨距計算力學模型，依據(jù)大量鉆孔數(shù)據(jù)，將穩(wěn)定巖層的位置變化作為垮頂風險的衡量指標，對巖層進行了穩(wěn)定性分類；魏云杰等[6]建立了巖體回彈值和巖體抗壓強度之間以及RQD 值和完整性系數(shù)之間的量化模型，通過測量巖體RQD 值和回彈值計算圍巖的穩(wěn)定性；XIE C 等[7]使用各種物理優(yōu)化算法，基于圍巖的抗剪強度、單軸抗壓強度等特征，建立了巷道頂板位移預測模型，從而確保巷道穩(wěn)定性；方詩圣等[8]考慮地質(zhì)和水文因素，使用熵權法得到模型中各指標的權重，建立了1 個五維度云模型，實現(xiàn)了圍巖穩(wěn)定性的評價分類。隨著數(shù)學方法和計算機技術的發(fā)展，TBM 掘進過程中的智能化程度的逐漸提高，夏毅敏等[9]研究了不同巖層下掘進參數(shù)之間的相關性，從而針對不同巖性地層進行掘進參數(shù)的調(diào)整，提高掘進效率；張慶龍等[10]提出了1 種注意力加強的Bi-LSTM 模型，實現(xiàn)TBM 掘進參數(shù)的精準預測，有效的輔助TBM掘進參數(shù)的調(diào)整；ZHAO J 等[11]提出了1 種基于TBM 運行數(shù)據(jù)來預測地質(zhì)類型的框架，能夠精準預測出地層的地質(zhì)類型。

上述判斷煤礦巷道圍巖穩(wěn)定性的方法需要大量的巖體、地質(zhì)數(shù)據(jù)，而依據(jù)地勘報告難以準確得到巷道沿線準確的地質(zhì)變化情況，需要停機操作并使用超前鉆探取心方法測量巖體地質(zhì)參數(shù)，這會降低掘進效率，同時智能化程度較低。因此，以某煤礦瓦斯治理巷道工程為研究對象，將掘進參數(shù)應用于圍巖狀態(tài)穩(wěn)定性判斷中，提出1 種巷道掘進過程中實時高效的圍巖特征識別方法。

1 煤礦巷道的圍巖特征識別方法

1.1 基于撐靴油缸行程的數(shù)據(jù)集獲取

相較于非煤礦領域的圍巖，煤礦瓦斯治理巷的圍巖強度更低，具有斷面尺寸小、巖石強度不高、地層較均一等特點。在煤礦瓦斯治理巷道掘進過程中，一環(huán)巷道掘進完成后，撐靴油缸伸出，使撐靴頂緊巷道洞壁產(chǎn)生摩擦力，從而承受主機和連接橋的部分重力，撐靴組件用來調(diào)整、保持盾構(gòu)掘進方向和姿態(tài)[12]。當巷道掘進遇到破碎圍巖時，撐靴不能獲得足夠的支撐力就會一直向前伸出，當撐靴油缸行程超過一定值時(一般取200 mm)判斷為異常。

在TBM 結(jié)構(gòu)設計上，撐靴中心和工作面有一定長度的距離，某煤礦瓦斯治理巷道TBM 部分結(jié)構(gòu)示意圖如圖1，圖中撐靴中心和工作面之間距離為L，則當測量到撐靴油缸行程時，撐靴部分的巷道已經(jīng)完成掘進，因此依靠撐靴油缸行程判斷TBM 刀盤開挖圍巖狀態(tài)的穩(wěn)定性具有滯后性。

本研究根據(jù)全斷面硬掘進機（TBM）撐靴油缸行程獲取圍巖特征識別方法的數(shù)據(jù)集，在記錄撐靴油缸行程t1～t4時間內(nèi)，撐靴油缸行程出現(xiàn)異常的時刻為t2， 撐靴油缸行程恢復正常的時刻為t3，且t1＜t2＜t3＜t4，則異常撐靴油缸行程的時間段為t2～t3， 正常撐靴油缸行程的時間段為t1～t2、t3～t4。考慮撐靴中心與工作面之間的距離，根據(jù)異常撐靴油缸行程時間段推算出圍巖狀態(tài)發(fā)生改變的時間段，v為TBM 的推進速度平均值，mm/min，則圍巖狀態(tài)轉(zhuǎn)變段時間段為 (t2-L/v)～ (t3-L/v)，圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段時間段為 (t1-L/v) ～ (t2-L/v)、(t2-L/v)～ (t4-L/v)。

對于某煤礦瓦斯治理巷道，基于撐靴油缸右上行程、右下行程、左上行程、左下行程的數(shù)據(jù)，繪制隨時間變化的圖像，撐靴油缸行程隨掘進時間的變化曲線如圖2。

觀察圖2 中的撐靴油缸行程變化，可以看出總共有3 段行程變化較大的部分，選取其中2 部分時間段進行推算，則圍巖狀態(tài)轉(zhuǎn)變段為4 500～9 500 min 時間段，圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段為45 000～54 000 min 時間段，將這2 段時間段的掘進參數(shù)數(shù)據(jù)作為圍巖破碎特征識別方法的數(shù)據(jù)集。

1.2 基于掘進參數(shù)的圍巖特征識別方法

基于撐靴油缸行程獲取的數(shù)據(jù)集，即得到圍巖狀態(tài)轉(zhuǎn)變段數(shù)據(jù)集和圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段數(shù)據(jù)集，本研究選取巷道圍巖穩(wěn)定段掘進參數(shù)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集，訓練得到掘進參數(shù)的LSTM 預測模型，使用訓練的LSTM 模型參數(shù)對出現(xiàn)圍巖狀態(tài)改變的掘進段進行預測。在一定長度的煤礦巷道圍巖中，巷道圍巖地質(zhì)均一、掘進參數(shù)處于穩(wěn)定變化，對于不穩(wěn)定的圍巖狀態(tài)，預測的掘進參數(shù)和實際數(shù)據(jù)的偏差程度會增大，即可以將LSTM 模型預測數(shù)據(jù)和測量數(shù)據(jù)之間的偏差程度作為識別指標，識別出圍巖狀態(tài)的改變。煤礦瓦斯治理巷道的圍巖特征識別方法流程圖如圖3。

圖3 煤礦瓦斯治理巷道的圍巖特征識別方法流程圖Fig.3 Flow chart of surrounding rock feature identification method for coal mine gas control roadway

煤礦瓦斯治理巷道的圍巖特征識別方法可以分為3 步，具體如下：

1）掘進參數(shù)的預處理及預測。對傳感器記錄的掘進參數(shù)進行數(shù)據(jù)預處理和相關性分析，選取相關性較大的掘進參數(shù)，然后將圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段的掘進參數(shù)數(shù)據(jù)輸入到LSTM 模型中，訓練LSTM模型，得到的LSTM 模型的模型參數(shù)。具體流程如圖3 中①部分。

2）識別指標及其閾值的確定。將圍巖狀態(tài)轉(zhuǎn)變段的掘進參數(shù)數(shù)據(jù)輸入到已經(jīng)訓練好的模型中，使用LSTM 模型參數(shù)進行預測，分析掘進參數(shù)的預測值和真實值，得到圍巖狀態(tài)識別指標和識別指標的閾值。具體流程如圖3 中②部分。

3）待識別段的圍巖破碎特征識別。將一段連續(xù)的掘進參數(shù)數(shù)據(jù)輸入到模型中，計算得到識別段數(shù)據(jù)的識別指標，若該段識別指標穩(wěn)定在正常波動范圍，不持續(xù)超過閾值，則說明該段掘進狀態(tài)符合圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段的變化，表明該段掘進狀態(tài)也是穩(wěn)定的；反之，若識別指標連續(xù)超過閾值，則預測的結(jié)果和實際數(shù)據(jù)偏差較大，表明該段圍巖狀態(tài)發(fā)生了轉(zhuǎn)變，出現(xiàn)了破碎圍巖狀態(tài)。具體流程如圖3 中③部分。

2 數(shù)據(jù)的預處理

在TBM 實際掘進過程中記錄的數(shù)據(jù)中，包含許多停機、設備維護等非掘進狀態(tài)的數(shù)據(jù)以及啟動、換刀等非穩(wěn)定掘進的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對異常掘進狀態(tài)的識別影響很小，甚至會產(chǎn)生干擾。因此在進行掘進參數(shù)的異常掘進狀態(tài)識別前，需要對掘進參數(shù)數(shù)據(jù)進行處理。

2.1 非掘進狀態(tài)數(shù)據(jù)剔除

基于某煤礦治理巷道的數(shù)據(jù)進行非掘進狀態(tài)數(shù)據(jù)剔除。對于非掘進狀態(tài)下，記錄的大量停機、設備維護等掘進數(shù)據(jù)，采用二值判別函數(shù)[13]D(x)進行剔除，具體公式如下：

式中：F為TBM 總推進力，kN；v為推進速度平均值，mm/min；T為刀盤轉(zhuǎn)矩，kN·m；n為刀盤轉(zhuǎn)速，r/min。

從式（1）、式（2）、式（3）可以得到，僅當總推進力、推進速度平均值、刀盤轉(zhuǎn)矩和刀盤轉(zhuǎn)速均大于0 時，推進機狀態(tài)，最終剔除非掘進狀態(tài)后的刀盤轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)。

2.2 啟動和停止段數(shù)據(jù)剔除

在掘進過程中，TBM 的掘進狀態(tài)下還包括啟動階段、穩(wěn)定階段和停止階段的3 種掘進狀態(tài)，只有穩(wěn)定掘進的數(shù)據(jù)能夠表示掘進過程的變化。通過分析采集的掘進數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，選擇按照以下規(guī)則對啟動和停止段數(shù)據(jù)進行篩選：若當前時間點t1的推進速度小于0，則判斷該時間點間隔180 s 后的時間點t2數(shù)據(jù)，若t2數(shù)據(jù)不小于掘進參數(shù)的0.2 分位數(shù)，則保存這180 s 的數(shù)據(jù)。

2.3 掘進數(shù)據(jù)的去噪

小波變換[14]用于分解時間序列，對數(shù)據(jù)進行多頻率分解，提取不同頻率成分的分量，將低頻率和高頻率信息分解，能更好地提取數(shù)據(jù)趨勢和特征，提高數(shù)據(jù)的抗干擾性。對于信號f(t)，用小波函數(shù)集{ φα,τ(t)}進行分解，小波變換計算式為：

式中： α為尺度參數(shù)； τ為平移參數(shù)； φ?(t)為共軛函數(shù)；WT 為小波變換。

在巷道掘進過程中，由于機器的運行和環(huán)境干擾等因素，掘進數(shù)據(jù)中存在一些干擾波動，因此使用小波變換對掘進數(shù)據(jù)進行去噪，選擇db4小波基函數(shù)對采集的數(shù)據(jù)進行4 層小波分解，變換后數(shù)據(jù)中的高頻成分減少、變化特征更加明顯。小波變換前和小波變換后的刀盤轉(zhuǎn)速如圖4。

圖4 小波變換前后的刀盤轉(zhuǎn)速Fig.4 Cutter head rotation speed before and after wavelet transform

3 基于LSTM 模型的掘進參數(shù)預測

3.1 掘進參數(shù)的選取

在TBM 運行過程中，記錄的參數(shù)種類復雜和繁多，因此先對記錄的掘進參數(shù)進行相關性分析，探討不同參數(shù)和圍巖特征之間的相關程度，篩選出相關性較大的掘進參數(shù)作為識別的輸入特征參數(shù)。根據(jù)圍巖狀態(tài)穩(wěn)定數(shù)據(jù)段和圍巖狀態(tài)轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)段的各個參數(shù)值數(shù)據(jù)，與圍巖狀態(tài)進行相關性分析。

對于不同的研究對象，有多種相關性的計算方式，本研究選擇常用的Pearson 相關系數(shù)，計算變量m和n的 相關度rmn的計算公式如下：

式中：mi為變量m的第i個 數(shù) 據(jù)值；ni為 變量n的第i個數(shù)據(jù)值；a為數(shù)據(jù)點的個數(shù)。

通過Pearson 相關系數(shù)對記錄的參數(shù)與圍巖掘進狀態(tài)是否發(fā)生改變進行詳細的關聯(lián)分析，記錄的多種掘進參數(shù)的相關性都不明顯，從最能反映圍巖狀態(tài)的掘進參數(shù)的角度，最終選取5 個參數(shù)分別為：“刀盤轉(zhuǎn)速”、“推進速度平均值”、“刀盤轉(zhuǎn)矩”、“撐靴撐緊力”、“總推進力”，這5 種參數(shù)和圍巖狀態(tài)的轉(zhuǎn)變的相關性見表1。

表1 掘進參數(shù)相關性表格Table 1 Correlation table of tunneling parameters

由表1 可以看出：5 種掘進參數(shù)與圍巖狀態(tài)是否改變呈弱相關，相關性都在0.2 附近，其中撐靴撐緊力與圍巖狀態(tài)是否改變的相關性最強且呈負相關性，這是因為在遇到破碎圍巖時，撐靴油缸行程會增加，同時撐靴撐緊力會出現(xiàn)減小。

3.2 LSTM 模型原理和預測過程

LSTM 即為長短期記憶網(wǎng)絡模型，是1 種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎上增加記憶細胞(cell)單元，LSTM 主要通過記憶單元結(jié)構(gòu)讓網(wǎng)絡節(jié)點的權重隨時間改變、控制信息的遺忘和記憶，解決RNN 的梯度消失和梯度爆炸問題，從而更適用于處理時間序列數(shù)據(jù)[15]。

LSTM 中存在3 種結(jié)構(gòu)控制信息的保留和遺忘，分別是遺忘門、輸入門和輸出門。遺忘門控制前一時刻輸出有多少信息保留在當前記憶單元Ct；輸入門決定當前時刻的輸入有保留多少信息保存在當前記憶單元Ct， 輸出門決定當前記憶細胞Ct有多少輸出到當前t時刻隱藏層輸出值ht。

LSTM 模型訓練過程如圖5。

基于預處理后的掘進參數(shù)數(shù)據(jù)集：①首先對數(shù)據(jù)集進行劃分，按照7:3 的比例劃分為訓練集和測試集，將訓練集輸入到LSTM 模型中訓練，前向傳播計算模型的代價函數(shù)；②判斷代價函數(shù)是否滿足要求，若不滿足則進行反向傳播更新模型的參數(shù)；③當代價函數(shù)滿足要求時，輸出此時的模型網(wǎng)絡參數(shù)；④將測試集輸入到已經(jīng)訓練完成的LSTM 模型參數(shù)的預測模型中，對模型的預測效果進行評估。

4 圍巖特征識別方法應用

4.1 LSTM 模型的訓練結(jié)果

將圍巖特征識別方法應用在某煤礦瓦斯治理巷道上，根據(jù)LSTM 模型訓練流程，以圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)集完成“刀盤轉(zhuǎn)速”、“推進速度平均值”、“刀盤轉(zhuǎn)矩”、“撐靴撐緊力”、“總推進力”5 種掘進參數(shù)的LSTM 模型訓練；然后分別將圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段和轉(zhuǎn)變段的5 種掘進參數(shù)數(shù)據(jù)輸入到訓練好的LSTM 模型中，得到圍巖穩(wěn)定段和圍巖轉(zhuǎn)變段預測結(jié)果。

根據(jù)訓練的結(jié)果發(fā)現(xiàn)“刀盤轉(zhuǎn)速”和“總推進力”隨著掘進過程中圍巖的狀態(tài)而改變，對圍巖狀態(tài)改變的敏感度高。將“刀盤轉(zhuǎn)速”和“總推進力”的圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段和轉(zhuǎn)變段的預測結(jié)果和真實值進行比較，得到的刀盤轉(zhuǎn)速和總推進力真實值及預測值變化曲線如圖6。

圖6 刀盤轉(zhuǎn)速和總推進力真實值及預測值變化曲線Fig.6 Curves of real values and predicted values of cutter rotational speed and total thrust

從圖6 中可以看出：整體上圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段、轉(zhuǎn)變段的預測值和真實值均比較接近；在圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段，刀盤轉(zhuǎn)速和總推進力的預測值和真實值偏差很?。▓D6（a））；在圍巖狀態(tài)轉(zhuǎn)變段，刀盤轉(zhuǎn)速和總推進力的預測值和真實值局部有明顯的誤差出現(xiàn)（圖6（b））。

4.2 圍巖特征識別的指標及其閾值

在煤礦的TBM 掘進過程中，刀盤轉(zhuǎn)速一般是操作人員主動控制，而不是隨圍巖狀態(tài)的改變而改變的參數(shù)，總推進力是隨圍巖狀態(tài)而改變的參數(shù)，能夠反映圍巖狀態(tài)的變化，因此選用總推進力作為圍巖狀態(tài)是否發(fā)生改變的識別參數(shù)。

平均絕對百分比誤差（mape），是1 種常見的準確度或誤差測量的評估指標，其計算公式為：

式中：n為計算的數(shù)據(jù)個數(shù)；為LSTM 對掘進參數(shù)的預測值；yi為掘進參數(shù)的真實值。

計算預測模型的mape，評估模型對掘進參數(shù)的預測效果。根據(jù)總推進力的LSTM 預測結(jié)果，計算得到圍巖穩(wěn)定段的mape 為0.016，圍巖轉(zhuǎn)變段的mape 為0.017，整體上LSTM 對總推進力的預測達到了98%以上的準確率，表明對總推進力的預測效果較好。

相對誤差的百分比（αy）表示預測值和真實值相對誤差的百分比，使用相對誤差百分比作為衡量模型預測值和真實值偏差的指標，其計算公式為：

以總推進力預測值和真實值之間的相對誤差百分比作為圍巖狀態(tài)的識別指標，根據(jù)式（7）計算總推進力的相對誤差百分比，繪制的轉(zhuǎn)變段總推進力預測誤差變化圖如圖7。

圖7 轉(zhuǎn)變段總推進力預測誤差變化圖Fig.7 Variation chart of total thrust prediction error

由圖7，從整體看，總推進力預測值與真實值能夠很好地擬合，在局部段出現(xiàn)了預測值與真實值較大地誤差，將該段識別為存在圍巖狀態(tài)的改變，因此得到總推進力的相對誤差百分比的閾值為5%，超過閾值則判斷該段掘進存在破碎圍巖。

4.3 圍巖特征識別效果

基 于某煤礦治理巷道工程數(shù)據(jù)，將圍巖狀態(tài)待識別段的總推進力數(shù)據(jù)輸入到LSTM 預測模型中，根據(jù)總推進力的預測值和真實值，依據(jù)圍巖特征識別指標的計算公式，計算預測值和真實值相對誤差百分比，總推進力相對誤差百分比變化曲線如圖8。

圖8 總推進力相對誤差百分比變化曲線Fig.8 Variation curve of relative error percentage of total thrust

分析圖8 可以看出：整體上相對誤差百分比穩(wěn)定在5%以下，局部存在一些出現(xiàn)短暫增大的時間點，是由于掘進過程中會出現(xiàn)噪聲等干擾，不能用來判斷圍巖狀態(tài)是否改變。因此根據(jù)掘進的具體情況分析，使用以下規(guī)則判斷圍巖狀態(tài)是否改變：以預測的總推進力和真實的總推進力的相對誤差百分比為5%作為閾值，若在連續(xù)的30 個時間序號中存在20 個超出閾值，即總推進力的相對誤差百分比出現(xiàn)了密集且明顯增大，則判斷圍巖狀態(tài)發(fā)生改變。

根據(jù)圍巖異常判斷的規(guī)則，對圖8 對應的圍巖特征進行識別，識別在3 個數(shù)據(jù)段發(fā)生圍巖狀態(tài)的改變，存在破碎圍巖特征，對比使用撐靴油缸行程判斷的結(jié)果，2 種方法的判斷結(jié)果一致，證明該圍巖特征識別方法的準確性和有效性。根據(jù)上文的分析，可以判斷在這3 個部分存在圍巖狀態(tài)的改變，表明該掘進段可能出現(xiàn)了破碎圍巖，需要進行支護方式的調(diào)整，從而保證煤礦巷道掘進的安全性，不影響后續(xù)的煤礦瓦斯治理工作。

5 結(jié) 語

1）基于某煤礦實際工程數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行預處理，剔除非掘進狀態(tài)的數(shù)據(jù)和非穩(wěn)定掘進的數(shù)據(jù)，同時采用小波變換進行分解，去除數(shù)據(jù)中的高頻成分，得到了趨勢特征更加明顯的數(shù)據(jù)。

2）基于撐靴油缸行程選取圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段和轉(zhuǎn)變段數(shù)據(jù)，根據(jù)相關性分析和LSTM 模型訓練結(jié)果，選取總推進力為判斷圍巖狀態(tài)是否發(fā)生改變的識別參數(shù)，使用LSTM 模型對總推進力預測，圍巖穩(wěn)定段計算的平均絕對百分比誤差mape 為0.016，圍巖轉(zhuǎn)變段預測的平均絕對百分比誤差mape 為0.017，整體上LSTM 對總推進力的預測達到了98%以上的準確率，預測效果較好。

3）根據(jù)LSTM 預測模型的圍巖穩(wěn)定段和轉(zhuǎn)變段的總推進力預測結(jié)果，以總推進力的預測值和真實值的誤差百分比為指標識別圍巖特征，當記錄的數(shù)據(jù)段誤差百分比連續(xù)超過5%時，判斷該部分圍巖狀態(tài)發(fā)生改變，存在破碎圍巖，將該識別方法應用到某煤礦瓦斯治理巷道中，識別結(jié)果和撐靴油缸行程的判斷一致。

4）對巷道掘進過程中破碎圍巖特征的識別，相較于測量地質(zhì)巖體參數(shù)和通過撐靴油缸行程判斷的方法，使用提出的圍巖狀態(tài)識別方法，能夠減少人工參與的程度，智能化程度更高，同時能夠在掘進中及時判斷前方圍巖是否出現(xiàn)破碎段狀態(tài)，指導施工人員調(diào)整巷道的支護方式，從而保證巷道施工的安全。