基于滇中引水的TBM数据预处理与特征参数分析_孙云.pdf

第 19 卷第 2 期地 下 空 间 与 工 程 学 报Vol192023 年 4 月Chinese Journal of Underground Space and EngineeringApr2023基于滇中引水的 TBM 数据预处理与特征参数分析孙云1，张云旆2，刘立鹏2，李鹏宇3，王双敬2(1云南省滇中引水工程有限公司，昆明 650000;2 中国水利水电科学研究院，北京 100048;3 中铁工程装备集团有限公司，郑州 450016)摘要:TBM(全断面岩石掘进机)在掘进过程中会采集大量数据，数据类型丰富，总量庞大。但由于 PLC 采集数据的机制，原始数据规模庞大且包含了大量冗杂信息。本文基于标准化数据预处理，通过阈值设定，标准差划分等技术手段，以掘进段为单位对原始数据进行了初步分割，在此基础上进行了降噪和滤波，对异常数据进行了分类，基于处理后的数据对特征参数现场贯入指标(FPI)和扭矩贯入指标(TPI)进行了分析，研究了特征参数与围岩地质情况的相关性。结果表明:数据预处理程序能够较好的进行掘进段划分，经过处理的数据得到的特征参数质量高，与围岩地质情况有较好的关联度。关键词:全断面岩石掘进机;数据预处理;现场贯入指标;扫矩贯入指标;围岩地质中图分类号:TV554文献标识码:A文章编号:1673-0836(2023)02-0594-15TBM Data Preprocessing and Characteristic Parameter AnalysisBased on Dianzhong Water Diversion ProjectSun Yun1，Zhang Yunpei2，Liu Lipeng2，Li Pengyu3，Wang Shuangjing2(1 Yunnan Dianzhong Water Diversion Engineering Co，Ltd，Kunming，650000，China;2 China Institute ofWater esource and Hydropower esearch，Beijing 100048，P China;3 China ailway EngineeringEquipment Group Co，Ltd，Zhengzhou 450016，P China)Abstract:TBM(Full Face ock Tunnel Boring Machine)collects a large amount of data in the excavationprocess However，due to the mechanism of PLC data collection，the original data is large-scale and containsmiscellaneousinformationBasedonthis，throughthestandardizeddatapreprocessing，thispaperpreliminarily divides the original data into different boring section by the threshold setting and standarddeviation division，and then carries out noise reduction and filtering，classifies the abnormal data to improve thequality of data Based on the processed data，this paper analyzes the characteristic parameters field penetrationindex(FPI)and torque penetration index(TPI)，studies the correlation between characteristic parameters andsurrounding rock geological conditions The results show that the data preprocessing program can better divide theboring section The characteristic parameters have a high correlation with the geological conditions of surroundingrock It can preliminarily judge the abnormal working conditions encountered by TBM such as stuck machine and weaksurrounding rock through the thresholdKeywords:TBM;data preprocessing;FPI;TPI;surrounding rock geology收稿日期:2023-01-13(修改稿)作者简介:孙云(1977)，男，云南绿春人，高级工程师，主要从事水利水电工程施工技术的研究。E-mail:61451466 qqcom通讯作者:张云旆(1994)，男，陕西延安人，博士生，主要从事 TBM、机器学习等领域的研究。E-mail:zhangyp19 mailstsinghuaeducn基金项目:云南省重点科技专项计划(202002AF080003-4)0引言近年来，全断面岩石掘进机(TBM)因其安全、高效的特点被广泛应用到水利、交通、矿业等领域的地下工程中。TBM 在我国的应用与发展已经有近60 年历史，经历了从外来进口到自主研发的跨越式发展，如今 90%以上的新增市场被拥有自主知识产权的铁建重工集团和中铁装备集团所占有1。TBM 在掘进时，大量的传感器采集了种类丰富，数据巨大的信息和数据2，为大数据技术在TBM 领域的应用奠定了坚实的基础。另一方面，现有的 TBM 设备采集频率通常可达到秒级，例如中铁装备的设备每 05 s 采集一次数据，并将数据以 1 s 一次的频率进行储存，因而积累了大量的数据3-4。例如，吉林引松工程记每秒采集 199 类数据，在 31 个月的工期内共积累了约 161010条数据。此外，TBM 在施工过程中，掘进的有效工作时间只占当班时间的一部分5，因故障、不良地质或其他原因造成的停机往往占用了不小的比重6，这意味着 TBM 体量庞大的数据中有相当一部分属于无效数据。基于上述情况，如何高效准确地提取有效数据成为了研究的热点，罗华等7 选取非0 数据，每 1 m 取一次数据的均值，将其作为分析和研究的参数。Feng 等8 在此基础上，基于“3”准则筛选数据，并利用小波去噪法进行降噪。近年来，随着对 TBM 掘进和停机过程中数据特点的深刻认识，学术界提出了以掘进段为单位进行数据处理方法和手段，力求得到 TBM 一次启动到停机的全部数据。周小雄等9 以推力和扭矩都大于 0、贯入度不超过 20 mm/rev、掘进时长超过 600 s 为限制条件，针对吉林引松工程提取了 10 421 个有效掘进段。王超等10 建立了掘进过程的二值状态判别函数 D，考综合虑了速度、转速、推力和扭矩等参数的变化情况，当二值状态判别函数 D=0 时，判断非工作状态数据，并予以剔除。侯少康等11 同样通过基于参数变化情况的二值函数进行掘进状态的判断，但在此基础上删除掘进长度小于 1 m 的循环段，进一步对数据进行了筛选。此外，由于破岩过程具有阶段性，掘进段内部可分为不同的阶段，朱梦琦等12 通过变点识别算法寻找刀盘扭矩拐点，从而确定稳定段的起点，通过计算斜率的方法确定上升段起点，进行了掘进段内部的划分。此外上述研究表明，以掘进段为单位，进行数据划分，能够将冗杂的原始数据进行准确分割，为进行后续研究提供了高质量的数据。当前针对 TBM 的研究大多分为 2 类。一类是选取推力、扭矩、速度和转速等基本参数，大多根据工程经验和前人的研究成果。Liu 等13 以推进速度、推力、扭矩、转速为研究参数，建立了基于反向传播神经网络(BPNN)与模拟退火(SA)相结合的混合算法(SA-BPNN)，预测岩体状态参数。张娜等14 建立了三层 ANN、支持向量机和最小二乘回归的加权模型，实现了岩石抗压强度，岩体单位体积节理数，围岩等级和盘推力，刀盘转矩，贯入度，刀盘转速之间的相互预测。另一类是根据相关性分析或敏感性分析等手段，从数百项原始参数中选取与预测目标最相关的参数作为预测和分析的目标。李龙等15 通过相关性分析，以皮尔逊系数为判别准则，选取了刀盘扭矩、顶护盾压力、左侧护盾压力、右侧护盾压力等 7 项参数，分析和预测隧洞断层。刘坤伦16 以方差大小作为判断标准，选取了二次风机频率设置、撑靴压力设定值、推进速度电位器设定值等 8 项参数对掘进机工作状态及参数配置进行研究。Li 等17 首先通过人工筛选将37 个具有恒定值的参数滤除，通过最大最小值归一化滤除方差小于 0054 的低方差参数，最后通过相关系数法滤除了高相关参数，选取了 10 项参数预测刀盘扭矩和推力。然而上述参数均属于 PLC 采集的原始参数，存在一定的局限性。由于 TBM 的掘进段长达数百至上千秒，若以秒为单位进行分析和预测，则数据量过大，若以均值等特征值为目标进行预测和分析，则难以反映掘进段的特点。基于此，陈祖煜院士团队以在单个掘进段数值唯一，能充分反映掘进段特点的特征参数 FPI 和 TPI 为分析参数，针对不良地质预测，掘进策略优化等为目的进行了大量研究。Chen 等3 提出了特征参数 TPI，论证在其在掘进段内不变的特性，且与地质情况紧密切相关，基于该参数进行了引松工程塌方段的准确预测。刘诗洋等在 chen 工作的基础上，利用卷积神经网络，基于现场贯入指标 FPI 和 TPI 预测塌方段，重演了 chen 的预测结果，进一步论证了特征参数的优越性4。Wang 等18 在原有 FPI 概念的基础上，考虑破岩机理和特点，提出了 FPI 计算的新方法，并基于该方法得到的参数进行了掘进参数优化和支护情况预测。5952023 年第 2 期孙云，等:基于滇中引水的 TBM 数据预处理与特征参数分析综上所述，本文通过数据预处理技术，对滇中引水工程香炉山隧洞 TBM 段已掘进数据进行了处理，得到了以掘进段为单位的数据，集合降噪和滤波等手段，优化和提高了数据质量。在此基础上，计算和分析了本工程 FPI 和 TPI 的分布情况，通过现场施工情况的比对分析，证明了特征参数与围岩地质情况的相关关系。1工程简介11工程背景滇中引水工程是从金沙江上游石鼓河段取水，以解决滇中区水资源短缺问题的特大型跨流域引(调)水工程，主要任务是向滇中城镇生活及工业供水，兼顾农业与生态补水。工程受水区包括丽江、大理、楚雄、昆明、玉溪及红河 6 个州市的 35 个县(市、区)，国土面积 369 万 km2;工程多年平均引水量 3403 亿 m3。滇中引水工程为等工程，主要建筑物级别为 1 级，次要建筑物为 3 级。滇中引水工程由石鼓水源工程和输水工程两部分组成(图 1)，工程总工期为 96 个月，香炉山深埋长隧洞为全线控制性工程19。图 1滇中引水工程规划示意图Fig1Schematic diagram of water diversion projectplanning in Dianzhong香炉山隧洞位于大理段的首段，是滇中引水工程最长的深埋隧洞，起于丽江市玉龙县石鼓镇望城坡，止于大理州鹤庆县松桂镇河北河西村一带，途经丽江市玉龙县和大理白族自治州鹤庆县，线路长约 62596 km，工程地质和水文地质条件复杂。隧洞采用无压输水、断面为圆形，设计流量135 m3/s，设计纵坡 1/1 800，进口水位 2 0350 m，出口水位 2 00035 m。隧洞衬砌后 T