基于大數(shù)據(jù)的盾構(gòu)掘進(jìn)與地質(zhì)關(guān)聯(lián)關(guān)系分析方法

孫振川， 李鳳遠(yuǎn)， 褚長海

(盾構(gòu)及掘進(jìn)技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 河南 鄭州 450001)

0 引言

盾構(gòu)問世至今已有近200年的歷史，作為大型復(fù)雜裝備，在地下空間開發(fā)、隧道建設(shè)等項(xiàng)目施工過程中廣泛應(yīng)用。受開挖面地質(zhì)情況、開挖過程突發(fā)情況等不確定因素的影響，盾構(gòu)掘進(jìn)及選型、設(shè)計(jì)參數(shù)的選擇嚴(yán)重依賴專家及盾構(gòu)司機(jī)經(jīng)驗(yàn)，但經(jīng)驗(yàn)往往不夠全面、準(zhǔn)確，且個(gè)人差異化明顯。對(duì)于沒有經(jīng)驗(yàn)或者疲勞操作的司機(jī)而言，一旦出現(xiàn)特殊情況或操作不及時(shí)，掘進(jìn)參數(shù)無法得到及時(shí)修正，則可能造成掘進(jìn)不平穩(wěn)、卡機(jī)甚至坍塌等嚴(yán)重后果。因此，保障盾構(gòu)掘進(jìn)安全、高效成為掘進(jìn)過程中的一大挑戰(zhàn)。為解決這一問題，量化地質(zhì)參數(shù)，探究不同地質(zhì)參數(shù)、裝備參數(shù)下的掘進(jìn)經(jīng)驗(yàn)至關(guān)重要。

目前對(duì)于盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)與地質(zhì)參數(shù)的關(guān)聯(lián)分析并不多。張瑩等[1]對(duì)天津地鐵某標(biāo)段盾構(gòu)實(shí)時(shí)掘進(jìn)數(shù)據(jù)和地質(zhì)參數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，提出根據(jù)掘進(jìn)參數(shù)定性識(shí)別地質(zhì)特征的方法。余梓[2]對(duì)常見復(fù)雜地層進(jìn)行總結(jié)，相應(yīng)提出盾構(gòu)施工的參數(shù)建議。彭涌濤[3]以南京地鐵3號(hào)線某標(biāo)段施工數(shù)據(jù)為依據(jù)，提出了盾構(gòu)掘進(jìn)姿態(tài)參數(shù)矩陣與其他施工參數(shù)、地質(zhì)條件之間的關(guān)系。田管鳳等[4]應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)盾構(gòu)施工引起的地面沉降進(jìn)行分析預(yù)測，闡述了一種可行的地面沉降分析預(yù)測步驟。陳孝瓊[5]以某河底隧道現(xiàn)場地質(zhì)及施工參數(shù)為基礎(chǔ)，通過理論分析、數(shù)值計(jì)算和現(xiàn)場監(jiān)控研究了盾構(gòu)下穿河流時(shí)掘進(jìn)參數(shù)與地層變形規(guī)律。占傳忠[6]以廣州地鐵6號(hào)線2期工程數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過曲線擬合和統(tǒng)計(jì)回歸方法得出盾構(gòu)施工時(shí)掘進(jìn)參數(shù)與相應(yīng)地層的相互關(guān)系。已有文獻(xiàn)大多以少量施工數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)，給出盾構(gòu)施工與地層參數(shù)的關(guān)系，而對(duì)不同盾構(gòu)、不同地層的多參數(shù)詳細(xì)對(duì)應(yīng)關(guān)系研究不足。

隨著我國地下空間開發(fā)以及信息化、智能化和傳感網(wǎng)等的加速發(fā)展，盾構(gòu)工程中采集到的數(shù)據(jù)越來越多，使得利用大數(shù)據(jù)對(duì)地質(zhì)和盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，量化盾構(gòu)在各類地質(zhì)中掘進(jìn)的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系成為可能。鑒于此，本文依托盾構(gòu)及掘進(jìn)技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室大數(shù)據(jù)平臺(tái)上采集的項(xiàng)目施工數(shù)據(jù)，將直方圖數(shù)據(jù)主要分布區(qū)間的算法[7-10]應(yīng)用于自動(dòng)測量的各關(guān)鍵掘進(jìn)參數(shù)主要經(jīng)驗(yàn)區(qū)間，研究盾構(gòu)掘進(jìn)及地質(zhì)關(guān)聯(lián)關(guān)系。這些經(jīng)驗(yàn)區(qū)間值可以作為特定裝備條件和地質(zhì)條件下的工作參數(shù)參考范圍。

1 盾構(gòu)大數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)庫建立

為探索盾構(gòu)掘進(jìn)和地質(zhì)環(huán)境間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，需要采集完備、有效可用的盾構(gòu)施工數(shù)據(jù)及相應(yīng)的地質(zhì)環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，建立專業(yè)數(shù)據(jù)庫。

盾構(gòu)大數(shù)據(jù)采集應(yīng)包括設(shè)備數(shù)據(jù)、地質(zhì)環(huán)境數(shù)據(jù)、掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)，采集內(nèi)容見表1。

表1 大數(shù)據(jù)平臺(tái)采集內(nèi)容

數(shù)據(jù)庫的建立應(yīng)從數(shù)據(jù)規(guī)模、計(jì)算能力、穩(wěn)定性、可靠性、可擴(kuò)展性和安全性等方面綜合考慮。本文對(duì)掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，選擇了開源分布式HBase數(shù)據(jù)庫，它是一種構(gòu)建在HDFS(Hadoop分布式文件系統(tǒng))之上的分布式、面向列的存儲(chǔ)系統(tǒng)，是可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)讀寫、隨機(jī)訪問的大規(guī)模和分布式數(shù)據(jù)集；設(shè)備和地質(zhì)環(huán)境數(shù)據(jù)選擇RDMS(關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng))數(shù)據(jù)庫，它使用二維表結(jié)構(gòu)，易于理解和操作，可以在業(yè)務(wù)上保持高一致性[11]。

平臺(tái)采用可擴(kuò)展和容錯(cuò)性強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理Lambda架構(gòu)，綜合考慮了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和離線數(shù)據(jù)分析的雙重需求。這個(gè)數(shù)據(jù)架構(gòu)處理大批量數(shù)據(jù)時(shí)結(jié)合了批處理和流處理方法的優(yōu)點(diǎn)，如圖1所示。

圖1 實(shí)時(shí)和離線數(shù)據(jù)分析技術(shù)架構(gòu)

所有進(jìn)入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)被分配到了批處理層和高速層。批處理層管理主數(shù)據(jù)集(一個(gè)不可修改、只能新增的原始數(shù)據(jù)集)和預(yù)計(jì)算批處理視圖。服務(wù)層索引批處理視圖，可以對(duì)它們進(jìn)行低延時(shí)的臨時(shí)查詢。高速層只處理近期的數(shù)據(jù)。任何輸入的查詢結(jié)果都合并了批處理視圖和實(shí)時(shí)視圖的查詢結(jié)果。大數(shù)據(jù)平臺(tái)組件及說明如表2所示。

表2 大數(shù)據(jù)平臺(tái)組件

2 關(guān)聯(lián)分析建模和算法

2.1 關(guān)聯(lián)分析的技術(shù)路線

關(guān)聯(lián)分析首先要選取關(guān)聯(lián)參數(shù)并分類，然后對(duì)參數(shù)進(jìn)行清洗并規(guī)范采信原則，再進(jìn)行大數(shù)據(jù)建模和算法選取，最后對(duì)關(guān)聯(lián)分析成果指標(biāo)進(jìn)行可視化展示，技術(shù)路線如圖2所示。

圖2 關(guān)聯(lián)分析技術(shù)路線圖

盾構(gòu)掘進(jìn)過程中，參數(shù)種類眾多，為挖掘掘進(jìn)參數(shù)與地質(zhì)關(guān)聯(lián)的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系，需要分析地質(zhì)環(huán)境參數(shù)(地區(qū)位置、巖土類型、抗壓強(qiáng)度、完整程度，標(biāo)貫值)、盾構(gòu)的設(shè)備參數(shù)(直徑、盾構(gòu)類型等)以及掘進(jìn)關(guān)鍵參數(shù)(掘進(jìn)速度、轉(zhuǎn)矩、刀盤轉(zhuǎn)速、總推力等)，并按照業(yè)務(wù)需要進(jìn)行量化及適度分類。

盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)由物聯(lián)網(wǎng)和傳感網(wǎng)采集，但由于傳感器、實(shí)際工況等存在異常，會(huì)出現(xiàn)部分參數(shù)點(diǎn)位值異常，比如超大值的出現(xiàn)等，影響掘進(jìn)指標(biāo)數(shù)據(jù)的精度。因此，需要對(duì)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)加以清洗，建立采信規(guī)范，確保結(jié)果準(zhǔn)確。

為得到不同地質(zhì)和裝備類型下盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)區(qū)間，需要對(duì)不同組合的參數(shù)分別建模，適度控制組合維度。對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)需要采用常規(guī)分布統(tǒng)計(jì)算法，計(jì)算關(guān)鍵掘進(jìn)參數(shù)值分布相關(guān)指標(biāo)及常規(guī)的眾數(shù)、中位數(shù)、均值等，建立核心經(jīng)驗(yàn)區(qū)域算法。為了確保指標(biāo)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新，需要采用實(shí)時(shí)和離線合一的數(shù)據(jù)分析技術(shù)架構(gòu)。

根據(jù)以上建模計(jì)算，在盾構(gòu)TBM工程大數(shù)據(jù)平臺(tái)上進(jìn)行展示和檢索，提供為客戶優(yōu)化的增值服務(wù)[12]，展示指標(biāo)如表3所示。

表3 分類分析指標(biāo)用途

2.2 數(shù)據(jù)清洗和采信規(guī)范

對(duì)盾構(gòu)采集的原始參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、過濾，并規(guī)范采信確認(rèn)的規(guī)則和方法。

2.2.1 數(shù)據(jù)清洗

根據(jù)盾構(gòu)掘進(jìn)模式進(jìn)行初步篩選，經(jīng)過分析，部分設(shè)備的掘進(jìn)模式開關(guān)數(shù)據(jù)存在異常，或者進(jìn)入掘進(jìn)狀態(tài)后到正式進(jìn)入掘進(jìn)工作模式之間存在一個(gè)準(zhǔn)備時(shí)間，這部分?jǐn)?shù)據(jù)的存在將影響掘進(jìn)指標(biāo)的計(jì)算。因此，需要指定參數(shù)閾值，剔除原始數(shù)據(jù)中過低的數(shù)據(jù)，確保后續(xù)分析數(shù)據(jù)為正式掘進(jìn)模式下的數(shù)據(jù)。同時(shí)，部分老舊設(shè)備采集數(shù)據(jù)時(shí)，存在0環(huán)號(hào)的異常情況，具體表現(xiàn)為不定期出現(xiàn)0的狀態(tài)(尤其是每天的前期數(shù)據(jù))，第2線路還存在例如8 000環(huán)(相當(dāng)于該線路的初始0環(huán))等異常，需要過濾。部分設(shè)備采集數(shù)據(jù)存在環(huán)號(hào)異常，出現(xiàn)小數(shù)、科學(xué)計(jì)數(shù)法表示的數(shù)據(jù)等，需要進(jìn)一步過濾。

2.2.2 數(shù)據(jù)采信

由于數(shù)據(jù)傳感器的漂變，由傳感器傳回的數(shù)據(jù)有時(shí)也會(huì)存在異常。對(duì)某盾構(gòu)采集原始數(shù)據(jù)的環(huán)順序進(jìn)行分析，如圖3所示。

方框標(biāo)記的數(shù)據(jù)列為跳躍的環(huán)號(hào)，經(jīng)統(tǒng)計(jì)這些環(huán)以及對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)大部分都很少，可以判定為不可采信的異常數(shù)據(jù)。針對(duì)異常問題，相應(yīng)的處理措施如下：

1)部分設(shè)備采集數(shù)據(jù)存在環(huán)號(hào)異常，具體表現(xiàn)為不定期出現(xiàn)環(huán)號(hào)突然向前回跳或者向后跳躍的情況，需要根據(jù)環(huán)號(hào)和時(shí)間的關(guān)系，依據(jù)按時(shí)間順序環(huán)號(hào)只會(huì)增加不會(huì)減少的規(guī)律排除跳躍的環(huán)數(shù)據(jù)，進(jìn)行過濾，不過對(duì)于其中數(shù)據(jù)量較大的(超過100個(gè)連續(xù)數(shù)據(jù))繼續(xù)保留。

2)除了環(huán)號(hào)以外，掘進(jìn)參數(shù)數(shù)值也會(huì)偶然發(fā)生異常，如表4所示。

圖3 某盾構(gòu)采集的原始數(shù)據(jù)

表4 掘進(jìn)模式下刀盤轉(zhuǎn)速

根據(jù)分析確定數(shù)據(jù)的正常范圍，在數(shù)據(jù)處理過程中應(yīng)過濾掉大于15的異常數(shù)據(jù)。

2.3 大數(shù)據(jù)建模和算法

2.3.1 多維度組建模分類

依據(jù)需求分析，涉及的維度包括7個(gè)參數(shù)項(xiàng)，分別是裝備類型、裝備直徑、地質(zhì)、公司、地區(qū)、項(xiàng)目、裝備。排除必要維度(裝備類型、裝備直徑、地質(zhì))，共可以有16種維度組合，支持的維度構(gòu)成組合如表5所示。

表5 維度組合

其中，地質(zhì)組合又由4級(jí)地質(zhì)編碼構(gòu)成，匯總每一級(jí)別的地質(zhì)數(shù)據(jù)分析，則變換為16×4共64種維度組合，也就是說每一個(gè)原始數(shù)據(jù)參與運(yùn)算后，最大可能產(chǎn)生或影響64個(gè)分析結(jié)果(假設(shè)其地質(zhì)編碼是4級(jí))。產(chǎn)生或影響結(jié)果數(shù)量的關(guān)系如表6所示。

表6地質(zhì)編碼及分析結(jié)果對(duì)應(yīng)關(guān)系

Table 6 Corresponding relationship between geological code and analysis results

原始數(shù)據(jù)地質(zhì)編碼級(jí)別產(chǎn)生或影響分析結(jié)果的數(shù)量464348232116

每個(gè)維組需要分析的點(diǎn)碼目標(biāo)包括掘進(jìn)系統(tǒng)指標(biāo)和導(dǎo)向系統(tǒng)指標(biāo)，目前分析的點(diǎn)碼目標(biāo)如表7所示。

2.3.2 常規(guī)分布統(tǒng)計(jì)算法

采用常規(guī)統(tǒng)計(jì)學(xué)算法計(jì)算某單項(xiàng)點(diǎn)碼數(shù)據(jù)分布的相關(guān)指標(biāo)，如眾數(shù)、中位數(shù)、均值等。由于算法是基于大數(shù)據(jù)的計(jì)算，為了保障計(jì)算性能，采用分段計(jì)算、逐步匯總的分階段計(jì)算法。計(jì)算結(jié)果取近似眾數(shù)、近似中位數(shù)、近似均值，與實(shí)際精確值有微小的偏差。例如： 對(duì)分時(shí)段平均值再匯總會(huì)有微小差異，不過作為參考值是足夠精確的，這是一般大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)采用的原則[13]?；诮?jīng)典的眾數(shù)、均值、中位數(shù)算法，分布統(tǒng)計(jì)方法見表8。

表7 點(diǎn)碼對(duì)應(yīng)表

表8 分布統(tǒng)計(jì)方法

算法過程如下：

1)首先計(jì)算最大值和最小值。該過程在spark streaming實(shí)時(shí)分布計(jì)算框架下執(zhí)行，實(shí)時(shí)調(diào)整最大值和最小值，這2個(gè)值是后續(xù)計(jì)算的關(guān)鍵參數(shù)。

2)根據(jù)最大、最小值計(jì)算頻數(shù)直方圖動(dòng)態(tài)步長，動(dòng)態(tài)步長每天調(diào)整1次。

3)根據(jù)步長將收到的每一個(gè)有效數(shù)據(jù)換算為日頻數(shù)直方圖上的點(diǎn)并累計(jì)次數(shù)。

4)按照16維度組合以及表6中對(duì)應(yīng)的地質(zhì)編碼級(jí)別分別計(jì)算每個(gè)日頻數(shù)直方圖的最大值和最小值，計(jì)算最大64個(gè)日頻數(shù)直方圖結(jié)果。

5)每天定時(shí)通過spark和shell程序取得全天的直方圖數(shù)據(jù)，分別匯總到累計(jì)直方圖中并歸一化直方圖步長，得到新的累計(jì)直方圖。如果沒有累計(jì)直方圖，則將日直方圖直接復(fù)制為累計(jì)直方圖。

6)對(duì)累計(jì)頻數(shù)直方圖根據(jù)頻數(shù)計(jì)算眾數(shù)、近似中位數(shù)、近似均值等。

7)不斷重復(fù)以上過程。

2.3.3 核心經(jīng)驗(yàn)區(qū)域算法

本研究創(chuàng)新性地將直方圖的數(shù)據(jù)主要分布區(qū)間算法應(yīng)用于自動(dòng)測量各點(diǎn)碼參數(shù)的主要經(jīng)驗(yàn)區(qū)間，這些經(jīng)驗(yàn)區(qū)間值可以作為特定裝備條件和地質(zhì)條件下的工作參數(shù)參考范圍，結(jié)合均值等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)可以作為完整的指標(biāo)結(jié)果組合。核心經(jīng)驗(yàn)區(qū)域算法也是基于最大64種直方圖，可以產(chǎn)生最大64種分類參考值結(jié)果。參考值范圍由核心經(jīng)驗(yàn)區(qū)域下限值和上限值構(gòu)成[14]。其算法原理為，直方圖將各點(diǎn)碼參數(shù)重新歸類后形成分布圖，包括聚合點(diǎn)和頻數(shù)，如圖4所示。

圖4 參數(shù)點(diǎn)位值頻數(shù)分布圖

其中，45.0至57.5的區(qū)間為數(shù)據(jù)的主要區(qū)間，其他區(qū)間分布數(shù)據(jù)較少。這個(gè)區(qū)間是某點(diǎn)碼參數(shù)的主要經(jīng)驗(yàn)工作參數(shù)區(qū)間，結(jié)合裝備類型和地質(zhì)情況后所得的參考值區(qū)間有較大的參考價(jià)值。

算法過程為： 1)結(jié)合2.3.2算法過程步驟1—5。2)每天定時(shí)通過spark和shell程序取得累計(jì)頻數(shù)直方圖數(shù)據(jù)，按照一定的范圍(默認(rèn)60%，可在60%～80%中調(diào)整)運(yùn)算直方圖核心區(qū)域，當(dāng)恰好存在多個(gè)符合區(qū)域時(shí)以偏右區(qū)域?yàn)闇?zhǔn)。具體算法是通過快速往復(fù)遍歷算法判定核心區(qū)域。不斷重復(fù)以上過程，可得掘進(jìn)參數(shù)，見圖5—8。

圖5 刀盤轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)頻數(shù)直方圖

圖6 推進(jìn)速度數(shù)據(jù)頻數(shù)直方圖

圖7 刀盤轉(zhuǎn)矩?cái)?shù)據(jù)頻數(shù)直方圖

圖8 推進(jìn)力數(shù)據(jù)頻數(shù)直方圖

2.4 大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析算法詳細(xì)流程

理論算法明確后，還需要考慮大數(shù)據(jù)環(huán)境下與常規(guī)抽樣數(shù)據(jù)計(jì)算上的差異。常規(guī)抽樣數(shù)據(jù)系統(tǒng)一般對(duì)全樣本直接計(jì)算，但是，這對(duì)于大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)而言是不可行的，因?yàn)閿?shù)據(jù)量過于龐大，會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)無法裝載、計(jì)算時(shí)間很長等問題。同時(shí)，隨著數(shù)據(jù)增長還會(huì)出現(xiàn)無法對(duì)增量數(shù)據(jù)合并計(jì)算，因樣本抽取方法不當(dāng)引起數(shù)據(jù)扭曲等問題。所以，大數(shù)據(jù)分析算法流程需要專門設(shè)計(jì)，算法設(shè)計(jì)方案如下。

1)通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流對(duì)每一條數(shù)據(jù)立即分別按照各直方圖當(dāng)前的步長對(duì)歸一化后的數(shù)據(jù)頻次進(jìn)行當(dāng)日直方圖頻次匯總，到每日24點(diǎn)完成當(dāng)日的直方圖所有數(shù)據(jù)頻次的累計(jì)計(jì)數(shù)；首個(gè)直方圖作為累進(jìn)直方圖。

2)通過將數(shù)據(jù)按照時(shí)間切片進(jìn)行累進(jìn)處理，例如我們按日將各指標(biāo)的當(dāng)日直方圖和累進(jìn)直方圖按照各指標(biāo)當(dāng)前步長做歸一化處理。

3)將歸一化后的2個(gè)直方圖進(jìn)行合并，得到新的累進(jìn)直方圖并保留。

4)按日展開當(dāng)日的各指標(biāo)直方圖的維度，按照需求對(duì)項(xiàng)目線路上的每日裝備直方圖再次展開為16種維度，再按4級(jí)地質(zhì)層級(jí)展開為最多10種地質(zhì)編碼組合，即可以生成最大160種直方圖。

5)計(jì)算新得到的所有維度累進(jìn)數(shù)據(jù)的以下統(tǒng)計(jì)指標(biāo)： 中位數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值、參考均值、核心區(qū)域范圍最小值和最大值。

6)第2天繼續(xù)以上過程，不斷得到新的累進(jìn)直方圖數(shù)據(jù)和反饋修正的統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo)，反饋盾構(gòu)施工的最新情況。

通過以上步驟，先實(shí)時(shí)對(duì)原始數(shù)據(jù)按照合理的步長做歸一化處理，減少數(shù)據(jù)量，按合理精度做就近聚集，然后對(duì)數(shù)據(jù)按時(shí)間片切片累進(jìn)處理并歸一化合并，最后將得到的優(yōu)化結(jié)果作為觀測值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)指標(biāo)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)所有原始數(shù)據(jù)的全覆蓋[15]及精度可控(誤差在一個(gè)合理的步長范圍內(nèi))，具體計(jì)算處理流程如圖9所示。

圖9 實(shí)時(shí)和離線數(shù)據(jù)指標(biāo)分類分析處理計(jì)算流程

Fig. 9 Calculation process of real-time and offline data index classification analysis

2.5 掘進(jìn)經(jīng)驗(yàn)指標(biāo)成果展示

根據(jù)維度組合，檢索各維度組合下盾構(gòu)關(guān)鍵掘進(jìn)參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)區(qū)間，顯示最大值、最小值、平均值等指標(biāo)數(shù)據(jù)。如圖10所示，通過輸入地質(zhì)、裝備類型、直徑3個(gè)維度檢索，利用關(guān)聯(lián)分析算法得出直徑6～8 m的土壓平衡盾構(gòu)在土層的掘進(jìn)經(jīng)驗(yàn)區(qū)間： 推進(jìn)速度為16～40.02 mm/min，均值為31.05 mm/min，標(biāo)準(zhǔn)差為26.01 mm/min；刀盤轉(zhuǎn)速為1.14～1.44 r/min，均值為1.27 r/min，標(biāo)準(zhǔn)差為2.82 r/min。關(guān)鍵參數(shù)關(guān)聯(lián)分析直方分布圖可示化展示如圖11所示。

盾構(gòu)掘進(jìn)與地質(zhì)關(guān)聯(lián)分析系統(tǒng)已應(yīng)用于中鐵隧道局與廣東省電力公司等多個(gè)項(xiàng)目施工中。通過對(duì)各個(gè)項(xiàng)目地質(zhì)與掘進(jìn)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，得出各地質(zhì)條件下掘進(jìn)參數(shù)的建議值，為施工提供實(shí)際的數(shù)據(jù)支撐。將盾構(gòu)施工專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)化，有效提高了各個(gè)項(xiàng)目的平均施工水平。

在盾構(gòu)施工遇到突發(fā)孤石或基巖等地質(zhì)變化時(shí)，需要實(shí)時(shí)關(guān)注掘進(jìn)參數(shù)變化的影響。利用地質(zhì)與掘進(jìn)關(guān)聯(lián)分析系統(tǒng)就可以明確獲取該地質(zhì)條件下最合理的掘進(jìn)參數(shù)，如： 汕頭蘇埃隧道項(xiàng)目東線過基巖段時(shí)，利用該系統(tǒng)提取不同掘進(jìn)參數(shù)配置數(shù)據(jù)，獲取了適應(yīng)于當(dāng)時(shí)地質(zhì)的掘進(jìn)參數(shù)組。

圖10 關(guān)聯(lián)分析維度組合檢索

(a) 刀盤轉(zhuǎn)速 (b) 刀盤轉(zhuǎn)矩 (c) 刀盤推力

圖11關(guān)聯(lián)分析直方分布圖可視化展示

Fig. 11 Visualization of direct distribution of association analysis

盾構(gòu)掘進(jìn)與地質(zhì)關(guān)聯(lián)分析系統(tǒng)在各種地質(zhì)條件下積累的數(shù)據(jù)，明確了各種地質(zhì)條件下盾構(gòu)掘進(jìn)參數(shù)的常規(guī)分布區(qū)間，為盾構(gòu)訂制設(shè)計(jì)提供了重要的量化數(shù)據(jù)支持，使盾構(gòu)設(shè)計(jì)如刀盤布局、開口率、功率等關(guān)鍵參數(shù)設(shè)計(jì)有了實(shí)際項(xiàng)目數(shù)據(jù)支撐。

盾構(gòu)掘進(jìn)與地質(zhì)關(guān)聯(lián)分析系統(tǒng)在各個(gè)項(xiàng)目上獲取的數(shù)據(jù)一方面可以作為指導(dǎo)該項(xiàng)目后續(xù)施工的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)；另一方面，這些帶有地質(zhì)、項(xiàng)目標(biāo)簽的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)保存在大數(shù)據(jù)平臺(tái)，可以指導(dǎo)其他項(xiàng)目相似地質(zhì)的施工。同時(shí)，可作為項(xiàng)目施工前論證階段的盾構(gòu)施工數(shù)據(jù)參考依據(jù)。

3 結(jié)論與建議

盾構(gòu)掘進(jìn)與地質(zhì)關(guān)聯(lián)關(guān)系分析方法解決了相關(guān)參數(shù)的選取及異常數(shù)據(jù)的分析清洗問題。通過分布統(tǒng)計(jì)處理算法，得到主要掘進(jìn)參數(shù)和地質(zhì)參數(shù)的關(guān)系，將傳統(tǒng)盾構(gòu)施工專家的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為實(shí)際施工數(shù)據(jù)值，拓寬了經(jīng)驗(yàn)的范圍。該算法系統(tǒng)能根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)經(jīng)驗(yàn)區(qū)間值，并在中鐵隧道局、廣東省電力公司等25個(gè)項(xiàng)目上推廣使用，有效地服務(wù)于項(xiàng)目施工，對(duì)盾構(gòu)主司機(jī)和盾構(gòu)從業(yè)管理人員起到了積極的指導(dǎo)作用。項(xiàng)目施工過程中積累的不同地質(zhì)條件下的掘進(jìn)參數(shù)經(jīng)驗(yàn)區(qū)間能為盾構(gòu)選型、設(shè)計(jì)提供明確的施工數(shù)據(jù)支撐。

因現(xiàn)場施工條件復(fù)雜，傳感器采集的施工數(shù)據(jù)存在很多異常，且異常原因較多，本研究也只是做到了初步的數(shù)據(jù)清洗。對(duì)傳感器采集數(shù)據(jù)并進(jìn)一步清洗的系統(tǒng)算法模型研究是非常有意義的。在關(guān)聯(lián)參數(shù)選取上，只是采用經(jīng)驗(yàn)選取的方法，可能忽略了一些參數(shù)及參數(shù)關(guān)系族，因此，關(guān)聯(lián)參數(shù)的相關(guān)性分析及自動(dòng)選取、分類也是一個(gè)很有意義的研究方向。