[發(fā)明專利]一種硬巖掘進(jìn)機(jī)支護(hù)等級(jí)智能推薦方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010002682.5
• 申請(qǐng)日: 2020-01-02
• 公開（公告）號(hào): CN111140244B
• 公開（公告）日: 2021-04-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 武穎瑩;李建斌;王杜娟;李鵬宇;鄭贏豪;荊留杰;楊晨;簡(jiǎn)鵬;杜孟超
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中鐵工程裝備集團(tuán)有限公司
• 主分類號(hào): E21D9/087
• 分類號(hào): E21D9/087;E21D9/00;E21D11/18;E21F17/18;E21F17/00
• 代理公司: 鄭州優(yōu)盾知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 41125
• 代理人: 鄭園

本發(fā)明公開了一種硬巖掘進(jìn)機(jī)支護(hù)等級(jí)智能推薦方法，包括如下步驟：采集掘進(jìn)數(shù)據(jù)及鋼拱架支護(hù)類型數(shù)據(jù)；預(yù)處理掘進(jìn)數(shù)據(jù)；將預(yù)處理后的掘進(jìn)數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，根據(jù)掘進(jìn)數(shù)據(jù)的樁號(hào)尋找對(duì)應(yīng)樁號(hào)的鋼拱架支護(hù)類型數(shù)據(jù)作為輸出數(shù)據(jù)，建立鋼拱架支護(hù)類型數(shù)據(jù)集；將鋼拱架支護(hù)類型數(shù)據(jù)集隨機(jī)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；基于智能分類算法并利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)建立鋼拱架支護(hù)類型預(yù)測(cè)模型，將測(cè)試集數(shù)據(jù)輸入鋼拱架支護(hù)類型預(yù)測(cè)模型對(duì)鋼拱架支護(hù)類型進(jìn)行預(yù)測(cè)。本發(fā)明通過預(yù)測(cè)出的鋼拱架支護(hù)類型可以實(shí)現(xiàn)當(dāng)前掌子面情況的實(shí)時(shí)判斷，便于提前做好支護(hù)方案和物料儲(chǔ)備。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于隧道工程隧道掘進(jìn)機(jī)施工技術(shù)的技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種硬巖掘進(jìn)機(jī)支護(hù)等級(jí)智能推薦方法。

背景技術(shù)

隧道掘進(jìn)機(jī)(TBM)施工具有安全、高效、環(huán)保等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)成為長(zhǎng)、大隧道施工的首選工法。TBM施工雖然高效，但其對(duì)地質(zhì)條件的適應(yīng)性較差，當(dāng)遇到突發(fā)地質(zhì)災(zāi)害時(shí)，TBM掘進(jìn)受到的影響遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)施工工法，致使TBM掘進(jìn)速度減緩、工期延遲，甚至?xí)l(fā)災(zāi)難性后果。對(duì)國(guó)內(nèi)外大量TBM施工工程實(shí)例進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析后，可以發(fā)現(xiàn)斷層破碎帶、突涌水、圍巖大變形、巖爆是TBM施工中常見的工程地質(zhì)問題，在施工過程中必須給予足夠重視。

在應(yīng)對(duì)軟巖大變形、塌方等不良地質(zhì)時(shí)，選擇合理的支護(hù)方式將大大降低施工風(fēng)險(xiǎn)。基于TBM施工項(xiàng)目的設(shè)備參數(shù)和鋼拱架支護(hù)類型統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，建立鋼拱架支護(hù)智能決策模型，一方面可以通過預(yù)測(cè)出的拱架間距對(duì)當(dāng)前掌子面情況進(jìn)行實(shí)時(shí)判斷，另一方面可便于提前做好支護(hù)方案和物料儲(chǔ)備。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)隧道掘進(jìn)機(jī)掘進(jìn)過程中鋼拱架支護(hù)類型選擇不合適可能會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的施工風(fēng)險(xiǎn)問題，本發(fā)明提出了一種硬巖掘進(jìn)機(jī)支護(hù)等級(jí)智能推薦方法，通過特征篩選與分類決策問題建模，實(shí)現(xiàn)了施工過程鋼拱架支護(hù)類型智能決策的目標(biāo)。

為解決以上技術(shù)問題，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案如下：

一種硬巖掘進(jìn)機(jī)支護(hù)等級(jí)智能推薦方法，包括如下步驟：

S1，采集反映設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的隧道掘進(jìn)機(jī)的掘進(jìn)數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)的鋼拱架支護(hù)類型數(shù)據(jù)；

S2，對(duì)掘進(jìn)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，剔除數(shù)據(jù)中的異常值；

S3，將預(yù)處理后的掘進(jìn)數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，并根據(jù)掘進(jìn)數(shù)據(jù)的樁號(hào)尋找對(duì)應(yīng)樁號(hào)的鋼拱架支護(hù)類型數(shù)據(jù)作為輸出數(shù)據(jù)，建立鋼拱架支護(hù)類型數(shù)據(jù)集；

S4，將鋼拱架支護(hù)類型數(shù)據(jù)集隨機(jī)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；

S5，基于智能分類算法并利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)建立鋼拱架支護(hù)類型預(yù)測(cè)模型，將測(cè)試集數(shù)據(jù)輸入鋼拱架支護(hù)類型預(yù)測(cè)模型對(duì)鋼拱架支護(hù)類型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

在步驟S1中，所述掘進(jìn)數(shù)據(jù)包括頂護(hù)盾的位移及壓力數(shù)據(jù)、左側(cè)護(hù)盾的位移及壓力數(shù)據(jù)、右側(cè)護(hù)盾的位移及壓力數(shù)據(jù)和撐靴的位移及壓力數(shù)據(jù)、盾體豎直偏差、盾體水平偏差、前盾滾動(dòng)角、前盾俯仰角、主機(jī)皮帶機(jī)轉(zhuǎn)速、主機(jī)皮帶機(jī)電機(jī)電流、主機(jī)總推力、刀盤扭矩、主機(jī)推進(jìn)速度或刀盤轉(zhuǎn)速。

在步驟S2中，所述掘進(jìn)數(shù)據(jù)預(yù)處理包括如下步驟：

a.基于掘進(jìn)機(jī)是否處于正在掘進(jìn)及刀盤接觸掌子面后是否處于穩(wěn)定掘進(jìn)的狀態(tài)，提取穩(wěn)定段掘進(jìn)數(shù)據(jù)；

b.基于3σ準(zhǔn)則對(duì)穩(wěn)定段數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值剔除，即以穩(wěn)定段數(shù)據(jù)均值替代超出μ±3σ的數(shù)據(jù)，其中μ為數(shù)據(jù)均值，σ為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差；

c.對(duì)穩(wěn)定段數(shù)據(jù)進(jìn)行中值濾波處理。

在步驟S4中，所述訓(xùn)練集和測(cè)試集中的掘進(jìn)數(shù)據(jù)是經(jīng)特征重要度排序后，并對(duì)特征重要度排序后的掘進(jìn)數(shù)據(jù)保留特征重要度占比超過80％的特征所得到；所述特征是指掘進(jìn)數(shù)據(jù)中的頂護(hù)盾的位移及壓力數(shù)據(jù)、左側(cè)護(hù)盾的位移及壓力數(shù)據(jù)、右側(cè)護(hù)盾的位移及壓力數(shù)據(jù)和撐靴的位移及壓力數(shù)據(jù)、盾體的豎直偏差、盾體的水平偏差、前盾滾動(dòng)角、前盾俯仰角，主機(jī)皮帶機(jī)轉(zhuǎn)速、主機(jī)皮帶機(jī)電機(jī)電流、主機(jī)總推力、刀盤扭矩、主機(jī)推進(jìn)速度或刀盤轉(zhuǎn)速。