[發明專利]一種適用于TBM掘進隧道實時預測卡機的方法及系統

有效

• 申請號: 202011431044.1
• 申請日: 2020-12-09
• 公開（公告）號: CN112647965B
• 公開（公告）日: 2022-03-04
• 發明（設計）人: 邱道宏;付玉松;薛翊國;傅康;公惠民;馮健翔;劉洋
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: E21D9/087
• 分類號: E21D9/087;E21D9/00;E21F17/18;E21F17/00
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 趙敏玲

1.一種適用于TBM掘進隧道實時預測卡機的方法，其特征是：包括以下步驟：

(1)通過施作TSP獲取TBM前方實測TSP物性參數，作為評判TBM隧道掌子面前方圍巖穩定性的巖體參數指標；

(2)分析獲取的TSP物性參數取值范圍和變化趨勢，初步推測掌子面前方隧道圍巖地質的實際狀況；

(3)將超前地質探測獲取的TSP物性參數值和推測結果進行存儲記錄，同時對隧道開挖所揭露的圍巖條件、是否塌方、是否卡機進行存儲記錄，建立TBM隧道TSP物性參數樣本數據庫；

(4)通過BP神經網絡建立TSP物性參數與是否卡機的映射關系，通過樣本數據庫對模型進行訓練，獲得TBM隧道掌子面前方設定里程范圍內是否發生卡機的預測結果，結合推測結果，綜合進行判斷；

(5)建立TBM掘進參數樣本數據庫，實時記錄當前掘進里程處的掘進參數值和是否塌方卡機的情況，通過長短期記憶神經網絡LSTM建立掘進參數時序值與是否卡機之間的映射關系，實時預測TBM刀盤近前方是否發生卡機；

(6)結合推測結果、BP神經網絡預測結果、LSTM網絡預測結果對TBM卡機風險進行實時預報，并將部分典型卡機段數據存入典型樣本數據庫。

2.如權利要求1所述的一種適用于TBM掘進隧道實時預測卡機的方法，其特征是：所述步驟(1)中所獲取的TBM前方實測TSP物性參數包括橫縱波速度、泊松比、靜態彈性模量、楊氏模量、波阻抗。

3.如權利要求2所述的一種適用于TBM掘進隧道實時預測卡機的方法，其特征是：實測TSP物性參數是由固定在刀盤上的檢波器所采集并經過相關處理得到的。

4.如權利要求1所述的一種適用于TBM掘進隧道實時預測卡機的方法，其特征是：所述步驟(2)中評判指標為：巖體含水率較高時，橫波速度會減小，導致泊松比增大，其變化趨勢可作為巖石含水的判斷依據，另外根據圍巖泊松比與動態楊氏模量的相關性或變化趨勢可以判斷巖石完整性。

5.如權利要求1所述的一種適用于TBM掘進隧道實時預測卡機的方法，其特征是：所述步驟(3)所建立TBM隧道TSP物性參數樣本數據庫，是基于當前隧道卡機段TBM物性參數經過篩選并剔除明顯不合適的數據而得到的。

6.如權利要求1所述的一種適用于TBM掘進隧道實時預測卡機的方法，其特征是：所述步驟(4)中BP神經網絡通過反復訓練并不斷調整神經網絡的訓練參數直至檢驗數據的準確率達到目標要求，得到BP神經網絡分類器，進行模式識別并做出判別是否卡機的決策。

7.如權利要求1所述的一種適用于TBM掘進隧道實時預測卡機的方法，其特征是：所述步驟(6)所述典型樣本數據庫存儲相應里程的TSP物性參數、掘進參數、是否卡機信息，將一直作為模型訓練樣本，保證訓練出來的模型具有較高的可信度。

8.一種適用于TBM掘進隧道實時預測卡機的系統，其特征是，包括：

第一模塊，通過施作TSP獲取TBM前方實測TSP物性參數，作為評判TBM隧道掌子面前方圍巖穩定性的巖體參數指標；

第二模塊，分析獲取的TSP物性參數取值范圍和變化趨勢，初步推測掌子面前方隧道圍巖地質的實際狀況；

第三模塊，將超前地質探測獲取的TSP物性參數值和推測結果進行存儲記錄，同時對隧道開挖所揭露的圍巖條件、是否塌方、是否卡機進行存儲記錄，建立TBM隧道TSP物性參數樣本數據庫；

第四模塊，通過BP神經網絡建立TSP物性參數與是否卡機的映射關系，通過樣本數據庫對模型進行訓練，獲得TBM隧道掌子面前方一定里程范圍內是否發生卡機的預測結果，結合推測結果，綜合進行判斷；

第五模塊，建立TBM掘進參數樣本數據庫，實時記錄當前掘進里程處的掘進參數值和是否塌方卡機的情況，通過長短期記憶神經網絡LSTM建立掘進參數時序值與是否卡機之間的映射關系，實時預測TBM刀盤近前方是否發生卡機；

第六模塊，結合推測結果、BP神經網絡預測結果、LSTM網絡預測結果對TBM卡機風險進行實時預報，并將部分典型卡機段數據存入典型樣本數據庫。