徐一帆,王士民,何 川,宋天田,姚超凡,黄 兴,罗伟庭

(1.西南交通大学交通隧道教育部重点实验室,成都 610031； 2.深圳地铁建设集团有限公司,深圳 518026；3.中国建筑第五工程局有限公司,长沙 410001)

引言

盾构掘进是在密闭环境中进行的，因此，盾构机所处的工作状态常通过掘进参数来反应。盾构掘进参数对盾构施工尤为重要，选择合适的盾构参数，可有效控制地表沉降，减少刀具磨损，维持盾构姿态，并确保盾构机处于良好的工作状态[1-3]。

近年来，国内外学者针对掘进参数的变化规律开展了一系列研究。魏新江等[4]通过现场试验和线性回归对掘进过程中刀盘扭矩与地表隆起进行相关性分析；杨旸等[5]对富水圆砾地层段土压平衡盾构掘进参数进行对比分析，发现盾构推力、刀盘扭矩、注浆压力变化趋势相似；赵博剑等[6]运用数理统计方法，对关键盾构掘进参数与地层的相关性进行全面分析；李杰等[7]采用正交试验法和多元非线性回归，建立了土压平衡盾构在复合地层下掘进速度的数学模型；路平[8]运用模糊统计试验，分析了盾构力学掘进参数对周围地层沉降、应力历史的变化。随着大数据与人工智能的高速发展，机器学习算法因其强大的数据分析能力也逐渐应用于盾构参数变化规律分析，如CACHIM[9]利用BP神经网络对硬岩地层刀盘扭矩进行了预测；范文超等[10]利用皮氏积矩相关系数与BP神经网络，对复合地层泥水盾构的刀盘转矩、刀盘能耗、平均泥水压力3个参数进行预测；沈翔等[11]利用灰色系统理论下的GM(1，1)预测模型，对复合掘进总推力进行实例预测分析；刘丽莎[12]基于长短期记忆网络建立盾构掘进参数与盾构故障联系模型；张社荣等[13]基于MIV-BP模型、AIC准则确定水下隧道盾构掘进参数的控制区间。

目前，针对复合地层掘进参数预测分析研究较多，但并未考虑地层物理力学参数的变化和复合地层岩土占比对掘进参数的影响。鉴于此，以深圳地铁13号线留仙洞站—白芒站区间盾构隧道工程复合地层段为工程背景，考虑岩体性质与分布对盾构掘进参数的影响，基于BP神经网络对复合地层掘进参数进行预测，相关研究可为类似工程施工提供一定的参考和借鉴。

1 工程概况

深圳地铁13号线留仙洞站—白芒站区间线路总长4 606.13 m，区间地表为居民区及道路，区间两侧市政管线较为复杂。隧道主要穿越微风化混合花岗岩，局部通过中风化花岗岩、中风化混合花岗岩、断层，区间在靠近留仙洞大里程端区段局部处于砾质黏性土、全风化花岗岩、土状强风化混合花岗岩和块状强风化混合花岗岩中，工程地质条件复杂。选取该区工程左线 270环～350环的掘进数据开展相关研究，地质情况如图1所示。该区段穿越中等风化与微风化混合花岗岩交互地层、强风化(块状)与中风化混合花岗岩交互地层、强风化(土状)与中风化混合花岗岩交互地层，便于研究复合地层岩层性质与盾构掘进参数间的潜在关系。

地铁区间隧道采用中铁装备EPB-TBM双模式盾构机进行施工。盾构机主驱动的额定扭矩为6 080 kN·m，脱困扭矩为7 296 kN·m，最大推进速度80 mm/min，最大总推力为50 600 kN。左线270环～350环采用EPB模式进行掘进。

图1 留仙洞-白芒站区间左线270环～350环纵断面

2 BP神经网络模型构建

2.1 数值模型建立

BP神经网络通常由3层组成：输入层，隐含层及输出层。通常输入层神经元的个数与特征数相关，输出层的个数与类别数相同，隐含层的层数与神经元数均可自定义。神经网络各层节点间计算式为[14]

(1)

式中，wij为神经元i与神经元j之间连接的权重；Oj为神经元j的输出；sigmod是一个神经元的激励函数，用于将任意实数映射到(0，1)区间。

BP网络训练的目标是获取一组合适的权重值，使输出值与实际值之间的误差最小。将预测值与实际值间的均方差(MSE)作为损失函数，见式(2)。

(2)

式中，N为训练数据的样本数目；Tn，On分别为输出数据的真值和预测值。

2.2 输入输出数据选择

盾构设备数据包含220个参数指标，记录了各子系统的运行数据。在这些数据中，刀盘驱动系统和推进系统的运行参数是反映岩机相互作用最主要的参数，其他参数如膨润土用量、泡沫混合剂用量等受人为主观因素影响较大或与岩机相互作用的关系较弱[15]，本研究中不纳入输入数据。在盾构推进过程中，需要盾构机操作室可人为控制的刀盘转速RPM，推进速度V，螺旋机转速n；总推力F、刀盘扭矩T是盾构司机控制盾构机运行的主要运行参数[16]。因此，选取刀盘转速、推进速度、螺旋机转速作为神经网络的输入参数，总推力、刀盘扭矩为输出参数。地层力学参数也有很多种，但复合地层包含软硬不均岩层，但两者共同的物理力学参数较少。岩土施工工程等级是根据岩土性质和施工难易程度对岩土进行分级，岩土施工工程等级越低，岩土体越软，越容易开挖，盾构机推进过程中受到的阻力越小。因此，选取上下两层岩土占比、岩土体的岩石单轴极限抗压强度标准值、岩土施工工程等级作为输入参数，具体的参数取值如表1所示。

表1 不同地层物理力学参数

以左线330环为例，掌子面土层如图2所示，掌子面上层土体为强风化混合花岗岩(块状)，土柱高4.22 m，下层土体为中等风化混合花岗岩，土柱高2.48 m。根据圆形面积公式，掌子面总面积35.26 m2，上层岩体面积为22.93 m2，岩层占比为65%，下层岩体面积为12.32 m2，岩层占比为35%。因此，左线330环输入的岩层数据为(0.65，5，4，0.35，25，5)。

图2 350环掌子面示意(单位：m)

为简化网络结构同时又保证训练精度，BP 神经网络结构预测模型采取输入层、隐含层和输出层的3层网络结构，输入参数为7个，输出参数为2个，隐藏层神经元节点个数根据沈花玉[17]给出的参考公式计算，可得出4～13个，本文节点数取12，具体结构如图3所示。神经网络其他训练参数设置如下：学习率为0.1，矫正率为0.05，循环次数为4 000次。

图3 神经网络结构

3 掘进数据预处理

3.1 寻找盾构机稳定阶段

通过盾构机记录和收集的原始CSV文件中存在大量空推数据。因此，在建立盾构掘进参数数据库时需删除空推数据。一般情况下，若与刀盘转速RPM，刀盘扭矩T，推力F或推进速率V有关的任何项目等于零，则认为该盾构操作记录是空的。且空推数据将盾构掘进数据划分成不同的操作段，如图4所示。通过扫描复合地层部分盾构掘进数据，总共提取了131个盾构运行段，总计154 259个数据点。

图4 空推数据的掘进速率

根据盾构司机在掘进过程中操作规则，一个完整的盾构掘进循环包含3个部分：关闭阶段，启动阶段，稳定阶段[18]，如图5所示。盾构运行段的关闭阶段已经与空的推送数据一起被删除。由于盾构机在启动阶段期间执行不稳定状态，所以在该阶段期间收集的数据也被移除。为便于处理数据，假设一个段的前10%数据涵盖启动阶段。

图5 单个运行分段的掘进机速率

3.2 数据离群检测、去噪与标准化

盾构运行数据中常存在一些异常值，如图6所示。采用基于多变量正态分布的异常检测方法[19]进行离群检测。此方法是多元离群点检测的参数方法，利用式(3)中的马哈拉诺比斯距离检测数据是否离群。将每行掘进参数数据到运行段均值向量距离的P90百分位数作为正常值与异常值的边界，如式(4)所示。

(3)

式中，xi为盾构运行数据分段中的单一数据；N为运行数据的数量；μ为样本均值；S为掘进参数的协方差矩阵。

(4)

图6 离群掘进速率(图中标注“异常值”)

为进一步提高数据质量，选择滑动平均法对盾构掘进参数进行去噪处理[20]。取滑动窗口长度为2m+1，从启动阶段的第m+1个数据开始，计算相邻2m个数据点的算术平均值作为该点滤波后的新值，如式(5)所示。

(5)

当滑动窗口内的真实数据变化不大时，可抑制掉很大一部分噪声，滤波结果近似真实值；当滑动窗口内的真实值变化较大时，这种滤波方式就会损失一部分精确度，滤波结果接近真实值的平均期望。因此，窗口的大小会对滤波结果有很大影响。窗口越大，滤波结果越平滑，但会一定程度上偏离真实值，忽视数据的变化细节；窗口越小，滤波结果越接近观测值，但噪声偏大，噪声消除效果不理想[21]。选取滤波滑动窗口长度为11，图7为推进速度经过滑动平均法去噪滤波的处理结果。

图7 滑动平均法滤波结果

盾构掘进参数与流数据应用程序一样，未来的数据可能出现超出现有数据范围，即无法获得最大值和最小值。因此，传统的归一化方法min-max标准化和 z-score 标准化不能应用于盾构运行段。为避免掘进参数的不同尺度对数据预测结果产生影响，盾构掘进参数数据可根据等式(6)进行缩放。

(6)

4 结果分析

在隧道掘进中，从隧道完工区域收集的数据通常用于建立掘进参数预测模型，该模型用于预测未完工区域的掘进参数情况。当用于训练预测模型的数据量增加时，包括更多复合地层情况，也应增加预测精度。为验证这一假设，将盾构机运行数据划分成3个不同百分比的训练集和测试集：20%～80%，50%～50%，80%～20%，其预测模型平均误差如表2所示。

由表2可见，当使用20%的训练集时，训练集中刀盘扭矩的平均误差为0.148，总推力的平均误差为0.113，这是对所开发的预测模型评估。80%测试集中，刀盘扭矩的平均误差为0.159，总推力的平均误差为0.124，这是对开发模型预测能力的评估。由上可见，预测模型在训练集上的性能有所下降，由于20%训练集中包含的数据量过少，测试集中出现了与训练集岩层分布情况差异较大的数据条目，预测模型不能很好地预测该情况下的掘进参数，但总体相对误差较小，可以证实，仅使用前20%盾构运行数据可较为准确预测剩余80%盾构机的掘进参数。当训练集数据百分比从20%增长到50%，预测模型对训练集的平均误差基本不变，而测试集总推力的平均误差从0.144降至0.093。当训练集数据百分比继续增至80%，预测模型的平均误差继续下降。由此说明，随着盾构隧道施工进程的推进，预测模型得到的数据量增加，其准确率完全满足施工要求。

表2 预测模型相对误差 %

在80%训练数据～20%测试数据时，测试集的预测平均误差与最大误差及环号的关系如图8、图9所示，图中，①为中等风化与微风化混合花岗岩交互地层，②为强风化(块状)与中风化混合花岗岩交互地层，③为强风化(土状)与中风化混合花岗岩交互地层，误差值汇总于表3。

图8 总推力预测平均误差与最大误差

表3 不同地层的预测误差 %

图9 刀盘扭矩预测平均误差与最大误差

结果表明，在中等风化与微风化混合花岗岩交互地层与强风化(块状)与中风化混合花岗岩交互地层，该模型对盾构总推力与刀盘扭矩的预测平均误差与最大误差均在较低水平，平均误差均小于0.1，总推力的最大误差在0.25左右，刀盘扭矩的最大误差在0.45左右。而在强风化(土状)与中风化混合花岗岩交互地层，预测平均误差与最大误差明显增大，在335环时达到最大值，此时总推力最大误差为0.583，刀盘扭矩最大误差为0.879。说明该模型对在强风化(土状)与中风化混合花岗岩交互地层的适应性欠佳。这可能是由于盾构推进至334环处进行带压开仓更换刀具并清理泥饼，在刀具更换的条件下，刀具与掌子面间的接触面积降低，刀盘的破岩效果提升，刀盘与掌子面的相互作用先降低后升高；这一阶段的掘进速率、刀盘扭矩、总推力、刀盘转速和其他阶段的差异较大，导致这一阶段的扭矩、总推力与其他掘进参数之间的关系和其他阶段存在差异。而在334环之前，盾构机推过上软下硬复合地层，刀盘处结有泥饼，泥饼的存在会造成盾构机刀盘扭矩和推力增大，推进速度减慢[22]。同时可知，选取岩土施工工程等级作为输入参数，并不能很好地反映岩土体间的性质差异，强风化(土状)混合花岗岩为Ⅲ级，强风化(块状)混合花岗岩为Ⅳ级，中风化混合花岗岩为Ⅴ级，前两者的物理力学性质差异大于后两者的差异，但在输入参数方面，两者差值相同，并不能合理地表现地层性质的变化。

利用所构建的BP神经网络掘进参数预测模型，对强风化混合花岗岩(土状)-中风化混合花岗岩交界地层的掘进参数进行预测，图10为刀盘扭矩、盾构总推力随强风化混合花岗岩(土状)占比变化曲线。在预测过程中，设定刀盘转速为1.5 r/min，螺机转速为0.6 r/min，推进速度为25 mm/min固定不变。由图10可以发现，随着硬岩占比增大，刀盘扭矩先逐渐减小，随后保持稳定，最大扭矩发生在纯软岩段，为4 197 kN·m，最小扭矩发生在硬岩占比为50%时，为2 256 kN·m；总推力先保持稳定，随后迅速增大，最大推力发生在纯硬岩段，为39 450 kN，最小推力发生在硬岩占比为40%时，为25 616 kN。由此表明，在复合地层，穿越地层纵向变化频率快，会引起盾构机刀盘扭矩与总推力在较大范围内变化，应当合理选取盾构掘进参数，将两者控制在合适的范围内，避免出现过大扭矩和过大推力，对盾构机姿态、刀盘刀具、管片造成不利影响。

图10 刀盘扭矩与总推力随中风化岩体比重变化曲线

5 结论

以深圳地铁13号线复合地层段作为工程背景，利用BP神经网络对盾构运行主要掘进参数与岩层性质间关系进行研究，得出主要结论如下。

(1)预测模型利用BP神经网络，考虑掌子面上下两层岩土占比、岩土体的岩石单轴极限抗压强度标准值、岩土施工工程等级作为输入参数，预测总推力、刀盘扭矩这两个控制盾构机运行的主要运行参数，揭示了复合地层岩土性质与盾构机运行参数之间的关系，并具有较高精度。在实际工程中，从隧道完工区域收集的数据用于建立掘进参数预测模型，利用该模型预测未完工区域的掘进参数情况，对盾构施工中的掘进参数选取有一定指导作用。

(2)在复合地层中，刀盘扭矩、总推力与软硬岩体占比有关，且在硬岩占比20%～50%区间内，刀盘扭矩的变化幅度增大；60%～80%区间内，总推力的变化幅度增大。在实际施工中，可利用预测模型选取合适的盾构机运行参数，控制盾构机总推力与刀盘扭矩在合理范围之内，实现盾构安全、高效掘进。

(3)该预测模型对中等风化与微风化混合花岗岩交互地层、强风化(块状)与中风化混合花岗岩交互地层的预测效果较好，对强风化(土状)与中风化混合花岗岩交互地层适应性较差，但总体平均误差不超过15%，在工程允许范围之内。