滕君祥 唐耀斌

(广州轨道交通建设监理有限公司， 510010， 广州∥第一作者， 高级工程师)

目前，我国已开发了盾构隧道沉降自动化监测及数据移动发布系统。该系统可实现盾构施工监测数据的自动化采集、分析和移动端推送，以进一步优化盾构施工过程参数，有效保证盾构掘进全过程的施工过程及周边环境的安全[1]。为实现盾构施工过程的远程监控，盾构机制造厂商建立了B/S(浏览器/服务器)模式的盾构信息管理平台。如上海隧道工程有限公司在宁波轨道交通3号线盾构施工过程信息管理系统中开发了远程端用户发布平台服务信息交互功能，为盾构施工过程提供了稳定的技术保障[2]。

多台不同类型盾构机的施工数据远程集中起来，通过盾构施工信息管理平台对海量的、杂乱无章的数据进行统一归类和管理，并找出其中的规律，进而确定可量化的盾构掘进参数预警指标。这对提高盾构的施工效率、确保施工的稳定和安全、减少施工事故具有重要意义。本文通过应用UA(统一架构)完成分布式多台不同类型盾构机施工过程实时数据的采集，并由实时/历史数据库和关系数据库共同完成数据的二次处理，使用云数据库搭建盾构信息数据平台的核心数据中心。通过盾构信息管理平台可随时查询盾构项目的具体进展情况，在线分析施工的关键数据，及时发现施工的异常情况。

1 盾构施工信息管理平台的系统架构

如图1所示，为满足盾构施工过程中数据采集、分析的功能需求，统一的盾构施工信息管理平台由数据采集、数据处理、数据中心及远程应用等4个部分组成。

图1 盾构施工信息管理平台的架构框图Fig.1 Schematic diagram of shield construction information management platform architecture framework

1) 数据采集。由地上的采集计算机和地下的多台不同类型盾构机以C/S(客户机/服务器)结构完成盾构施工过程的数据采集。在盾构机中央控制室设置数据采集计算机，在该计算机内设置UA服务软件，UA软件可通过以太网光纤实时读取多台盾构机控制器的施工数据，并完成数据存储[3]。

2) 数据处理。通过采集计算机采集到的数据经以太网传输至数据库服务器，由实时/历史数据库和关系数据库共同完成数据的二次处理。

3) 数据中心。使用云数据库存储处理过的相关数据，可实现高效读写、高压缩比存储、时序数据插值及聚合计算等功能[4]。

4) 远程应用。包括多台远程浏览器及移动端的应用，这些远程端口采用B/S结构，最终可实现盾构施工过程的远程分析、统计、查询及预警等功能。

通过以上架构，统一的盾构施工信息管理平台主要可实现以下功能：① 实现跨平台的各类现场设备、控制系统和信息系统的实时互联互通；② 支持对历史数据归档文件的管理，包括创建、复制、删除和备份等操作；③ 使用云数据库存储相关数据，并提供大数据分析服务；④ 通过互联网为远程客户提供盾构业务数据的管理、访问服务。

2 盾构施工信息管理平台的构建

2.1 数据采集

UA技术可为应用程序提供可互操作的、高性能的、可扩展的、安全和可靠的通信。基于此，盾构施工信息管理平台能够实现跨平台的各类现场设备、控制系统和信息系统的实时互联互通[5-6]。

通过应用UA标准，本文开发的驱动软件可完成数据采集计算机对硬件设备的设置和读写操作，并通过对底层的通信细节进行封装，提供接口函数，以供服务器调用。由此，该软件完全可以满足目前国内外不同品牌、不同类型盾构机的数据采集驱动需求。应用该软件，在客户端可查询当前通信数据，并可在线进行设备调试和故障诊断，从而加快盾构施工现场实时数据的通信连接进程。

另外，该驱动软件还支持常用的文件系统采集(如演算工坊等)，支持与常用的盾构监控平台共享数据(如在标准程序基础上结合具体系统的通信协议，与其他数据平台可进行数据共享)。

2.2 数据处理

盾构施工过程数据传输至数据库服务器后，将由实时/历史数据库和关系数据库进行数据的二次处理。本文的关系数据库选用了Microsoft SQL Server 2008服务器软件[3]。

实时/历史数据库可完成盾构施工过程数据的二次数据处理。针对数据库中的空缺值，以及数据不一致、噪声数据等数据问题，该数据库可采取忽略该元组、属性平均值、全局变量平均值、给定元组所有样本平均值、分箱、聚类、数据回归、人工更正等方法，对多元数据进行清洗。

该实时数据库定义了标准的数据接口访问规范，支持死区压缩和斜率压缩，支持对历史数据归档文件的管理(如创建、复制、删除和备份等)。实时数据库还可将数据转换成有利于分析的形式，如平滑、聚集、数据概化、规范化、属性构造等。规范后的数据不仅可采用数据分析工具进行深度挖掘，还可消除量纲的影响，方便数据进行比较和加权。同时，实时数据库采用标准的SQL (结构化查询语言)，可实现数据查询功能，支持触发器、存储过程及游标等数据库常用的组件，也支持数据复制。应用数据算法对数据进行简化和压缩后，可缩小数据的规模，提高数据的分析效率。这些数据随后经过流处理，以数据消息的形式直接推送至数据中心。

2.3 数据中心

高性能、低成本且稳定可靠的云数据库作为盾构施工信息管理平台的核心数据中心，可提供高效读写、高压缩比存储、时序数据插值及聚合计算等服务，可满足基于互联网远程数据查询和数据分析的需要[7]。

数据中心云数据库具备秒级写入百万级时序数据的性能，可提供高压缩比、降低存储成本，可实现采样、插值、多维聚合计算及可视化查询结果等功能，有效解决因设备采集点数量巨大、数据采集频率高而造成数据存储成本高，以及数据在写入、查询、分析等方面效率低的问题。

采集计算机采集到的数据传输至数据库服务器，通过简化、压缩及流处理后以数据消息的形式直接推送至数据中心的云数据库中进行存储。通过云数据库控制台及API(应用程序编程接口)数据功能，前端大数据远程应用系统即可进行数据分组、空间聚合、数据查询及计算分析，从而实现盾构施工信息管理平台所需要的功能。

3 盾构施工信息管理平台的数据远程应用

盾构数据的采集与分析远程应用功能主要是通过多台远程浏览器和移动端，为远程客户提供盾构业务数据管理的访问服务。

依据业务需求，远程浏览器的盾构数据采集与分析应用功能主要包括提供线路进度信息和风险报警信息、风险源的管控及预警、盾构监控界面管理及监控、盾构机刀具管理及报表管理等方面。

远程移动端的盾构数据采集与分析应用功能可根据需求开发手机的苹果版和安卓版。依据业务需求，具体的应用功能主要有项目总览、标段-区间信息总览、参数统计、信息预警、地面沉降信息上报及设备故障报警等功能。

图2为手机苹果版远程移动端对盾构停机的统计界面截图。该停机统计以时间周期为查询条件，可分别统计每个周期内盾构的推进时间、拼装时间、停止时间及这三者的占比，以及起止环区内整体的消耗时长。

通过数据中心的云数据库控制台及API数据设置功能，本文所开发的数据远程监测功能可从多方面对盾构施工全过程的数据进行查询和分析。盾构施工信息管理平台已在广州地铁8号线北延伸段、18号线、22号线、11号线及佛山地铁3号线等地铁建设线路上得以成功应用。在盾构施工过程中，通过对盾构数据进行查询、分析、预警和统计，提高了盾构施工过程中数据统计、汇总及分析的准确性和时效性，节省了人力与管理成本，确保了施工工程质量。此外，应用盾构施工信息管理平台，实现了盾构施工过程的远程可视化监控，有效地提高了盾构施工过程的数字化管理水平。

a) 各环号对应的施工时间

4 结语

本文构建了基于UA的盾构施工信息管理平台，通过采集盾构施工数据，实现了对各类现场设备、控制系统和信息系统实时数据共享的功能。现场采集得到的盾构施工数据经过简化、压缩、流处理等二次处理后，以数据消息的形式被直接推送至盾构施工信息管理平台云数据中心进行存储。在此基础上，前端多台远程浏览器和移动端通过云数据库控制台及API数据设置功能，完成了大数据应用的数据分组、空间聚合、数据查询及计算分析，最终实现了对盾构施工全过程的远程业务监控和数据深度分析。本文的研究成果有利于提升盾构施工过程的管理水平、技术水平及安全管控效率。