[發(fā)明專利]一種基于TBM巖機信息的隧洞斷層段超前智能感知方法

有效

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• 申請日: 2020-04-30
• 公開（公告）號: CN111594197B
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發(fā)明（設計）人: 劉造保;李龍;王永琛;馮夏庭;蔡力聰;沈挽青;邵建富
• 申請（專利權）人: 東北大學
• 主分類號: E21D9/087
• 分類號: E21D9/087;E21D9/093;E21D9/00;E21F17/18;E21F17/00
• 代理公司: 北京易捷勝知識產權代理事務所(普通合伙) 11613
• 代理人: 韓國勝

本發(fā)明涉及一種基于TBM巖機信息的隧洞斷層段超前智能感知方法，包括：根據預先設定的第一類數據、第二類數據、第三類數據以及預先設定的第一基分類器、第二基分類器構建第三基分類器；在TBM掘進過程中，獲取所述TBM掘進過程中任一掘進循環(huán)的關鍵參數的數據；基于所述TBM掘進過程中任一掘進循環(huán)的關鍵參數的數據、第三基分類器、預先設定的關鍵參數范圍，確定所述TBM掘進過程中任一掘進循環(huán)所對應的掘進區(qū)段類型；判斷所述所述TBM掘進過程中任一掘進循環(huán)所對應的掘進區(qū)段類型是否為預警段，若是，則發(fā)出預警信號。

技術領域

本發(fā)明涉及隧道TBM掘進施工技術領域，尤其涉及一種基于TBM巖機信息的隧道斷層段超前智能感知方法。

背景技術

由于TBM(隧道掘進機)具有掘進速度快、連續(xù)作業(yè)、環(huán)境友好等優(yōu)點，被廣泛應用于長距離、高埋深的引水隧洞建設中。然而，TBM易受復雜地質條件的影響。特別是遭遇斷層時，導致TBM通用性降低，容易引起突涌水、圍巖坍塌和卡機等災害。在一定程度上，這些地質災害嚴重威脅施工人員與設備的安全，導致工期延誤、工程成本增加。

目前，TBM超前地質預報方法包括地質分析法、無損地球物理探測方法以及綜合探測方法等。然而，這些方法需要TBM停止作業(yè)，并且單次預報所需花費的成本較高。此外，大部分方法并不能實時的對前方斷層進行連續(xù)預測。

發(fā)明內容

(一)要解決的技術問題

為了解決現有技術的上述問題，本發(fā)明提供一種基于TBM巖機信息的隧道斷層段超前智能感知方法。

(二)技術方案

為了達到上述目的，本發(fā)明提供一種基于TBM巖機信息的隧道斷層段超前智能感知方法，包括步驟：

S1、根據預先設定的第一類數據、第二類數據、第三類數據以及預先設定的第一基分類器、第二基分類器構建第三基分類器；

其中，所述第一類數據包括：TBM在斷層段掘進中的所有的掘進循環(huán)的關鍵參數數據；

所述第二類數據包括：TBM在斷層段掘進前的n個掘進循環(huán)的關鍵參數數據；

所述第三類數據包括：TBM在斷層段掘進后的m個掘進循環(huán)的關鍵參數數據；

其中，n、m均為預先設定值；

S2、在TBM掘進過程中，獲取所述TBM掘進過程中任一掘進循環(huán)的關鍵參數的數據；

S3、基于所述TBM掘進過程中任一掘進循環(huán)的關鍵參數的數據、第三基分類器、預先設定的關鍵參數范圍，確定所述TBM掘進過程中任一掘進循環(huán)所對應的掘進區(qū)段類型；

其中所述掘進區(qū)段類型為平穩(wěn)段或預警段或斷層段；

S4、判斷所述TBM掘進過程中任一掘進循環(huán)所對應的掘進區(qū)段類型是否為預警段，若是，則發(fā)出預警信號。

優(yōu)選的，所述關鍵參數包括五種參數類型，具體包括：

刀盤扭矩參數、頂護盾壓力參數、左護盾壓力參數、齒輪密封外密封壓力參數、前盾俯仰角參數。

優(yōu)選的，所述第一基分類器為：隨機森林算法模型；

所述第二基分類器為：支持向量機算法模型。

優(yōu)選的，所述S1包括：

S1-1、對所述預先設定的第一類數據、第二類數據、第三類數據進行劃分，確定第一組數據和第二組數據；

其中，第一組數據包括：第一類數據中的多個數據、第二類數據中的多個數據、第三類數據中的多個數據；