[发明专利]一种泥水平衡盾构智能决策方法、系统、设备及介质

说明书

本发明公开了一种泥水平衡盾构智能决策方法、系统、设备及介质，涉及隧道工程施工领域。该方法包括：根据当前掘进段的盾构机主动控制参数、当前掘进段的隧道前方地质编码和盾构响应参数预测模型预测当前掘进段的盾构机被动响应参数；根据当前掘进段的地质信息编码、当前掘进段的几何参数、当前掘进段的盾构机技术参数和地表沉降预测模型预测当前掘进段的地表收敛沉降；判断地表收敛沉降是否在设定范围内；若否，则重新生成当前掘进段的盾构机主动控制参数，并返回预测当前掘进段的盾构机被动响应参数的步骤；若是，则进一步确定当前掘进段的泥水控制系统参数，并将最终确定的参数作为建议掘进参数输出。本发明能够实现对于盾构施工参数的决策。

技术领域

本发明涉及隧道工程施工领域，特别是涉及一种泥水平衡盾构智能决策方法、系统、设备及介质。

背景技术

盾构法作为一种便捷、对地面交通影响小的机械化施工方法，已广泛应用于地铁隧道建设中。但在盾构机掘进时，开挖对土体造成的扰动不可避免的会对临近地层与周围既有建筑物产生附加荷载，引起其沉降与变形。随着盾构施工环境的逐渐复杂化，对于地表沉降的控制需求逐步增加。因此，地表沉降的预测受到众多学者关注，出现了经验法、理论法等用于预测地表沉降的传统方法，但由于原状土参数难以获取、方法的地域性太强等原因，这些方法并不能被广泛的应用于实际工程中。

随着人工智能算法的兴起，越来越多人工智能算法被应用于工程建设中。通过利用神经网络学习盾构参数、几何参数与地质参数间的关系实现盾构移动轨迹的实时预测、盾构机掘进姿态的智能预测、掘进沉降的实时预测等。在实际工程中，隧道掘进引起的沉降通常是通过人工监测的方法获得的，盾构机的运行参数是操作员通过经验进行调节的，但人工作业的滞后性导致其不能为盾构机的参数调节提供实时指导。为了确保隧道的施工安全与质量，避免因信息传递不畅导致损失，许多智能系统被开发出来用于实时监测施工沉降与盾构机的状态。

但目前的针对盾构隧道的智能系统大多是针对现有盾构机数据的储存、管理与可视化。通过盾构机上的传感器采集盾构施工作业参数并在系统平台进行存储与展示，这些都是针对历史掘进段的数据处理与可视化分析，仍然需要专家系统分析系统数据并给出相应建议，这种方法具有明显劳动密集与耗时的特征，只适用于关键风险节点的控制且具有延时性，无法对全线提供实时的建议。为满足实际需求，一些学者开发了具有施工风险的预警的系统，通过分析监测数据以确定施工风险，但人工上传监测数据导致了系统的效率低下。

目前中国已有较多针对盾构隧道施工的数字化平台，但是这些平台集中于数据的收集储存或者可视化。仅有少量研究对平台数据进行了简单的数据分析处理。目前没有基于数据分析对盾构隧道工程施工给出专业化的工程建议的盾构决策平台。数据仅仅收集储存与可视化并不能充分发挥工程数据在指导工程施工方面的作用。

发明内容

本发明的目的是提供一种泥水平衡盾构智能决策方法、系统、设备及介质，以实现对于盾构施工参数的决策。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种泥水平衡盾构智能决策方法，所述方法包括：

获取盾构隧道的当前掘进段的地质勘测探孔数据和当前掘进段的几何参数；所述几何参数包括：隧道直径、隧道埋深、管片厚度和地下水位；

根据所述当前掘进段的地质勘测探孔数据确定当前掘进段的地质信息编码；所述地质信息编码包括：隧道前方地质编码和隧道上方地质编码；

根据历史掘进参数生成当前掘进段的盾构机主动控制参数；所述盾构机主动控制参数包括：推进速度、刀盘转速和泥水舱压力；

根据所述当前掘进段的盾构机主动控制参数、当前掘进段的隧道前方地质编码和盾构响应参数预测模型预测当前掘进段的盾构机被动响应参数；所述盾构机被动响应参数包括：总推力和刀盘扭矩；