基于钻进参数和SVM的围岩智能分级研究

姚 萌

(西南交通大学土木工程学院，四川成都 610031)

自20世纪80年代以来，以凿岩台车钻炮孔为代表的大型机械化隧道施工越来越完善，隧道施工逐步由人工施工向机械化施工转变。但是，很多施工信息或数据仅仅停留在记录阶段，并未对施工提供指导，导致隧道机械化、信息化施工的效果大打折扣。由此可见，导出及整理施工信息或数据，研究相关的种类的施工信息之间的关系，探索基于特定的施工信息预测可指导施工的参数以及预测方法的实际应用是非常必要的。

自20世纪90年代，对于施工信息预测地质条件的研究就开始了。例如早在1994年，曹庆林以围岩分级指标为输入，围岩类别为输出，基于BP神经网络建立了分级模型。近年来随着神经网络技术的发展，不断有新的神经网络技术在预测地质条件领域得到应用，如RBF、概率神经网络和SVM等，其中基于SVM模型的地质条件评价研究占比越来越多。例如，邱道宏等以TSP203系统信息为输入，建立围岩类别超前分类指标体系,并采用支持向量机进行围岩超前分类预测；牛文林等选用与坚硬强度相关、完整程度相关和地下水特征相关的8个定性指标作为评判因子,用现场实测数据进行围岩智能分级研究；何云松等以岩石单轴抗压强度(Rc)、岩石质量指标(RQD)、地下水状态和岩体完整程度相关的参数共7个参数作为输入参数构建立分类模型，利用改进支持向量机模型进行围岩智能分级研究。本文依托郑万高铁湖北段隧道工程，根据现场实测样本分析各钻进参数与围岩级别的关系，进而确定围岩智能分级指标，最终以SVM为研究手段建立围岩智能分级模型。

1 工程背景

郑万高速铁路湖北段全长约287 km，设计速度为350 km/h。隧道有32.5座(香树湾隧道跨重庆、湖北省界)，其中7座长度超过10 km；隧道总长167.619 km，占本段线路总长58.37 %；隧道开挖断面面积约150 m2，属单洞双线大断面隧道。

本研究在郑万高铁湖北段高家坪隧道、楚烽隧道、新华隧道、向家湾隧道、香炉坪隧道共5座隧道6个工区开展了围岩智能分级样本采集工作。从采集的样本中剔除部分钻进参数超限样本和围岩分级不准确的样本，最终形成涵盖3种围岩级别和多种岩性的围岩智能分级样本库，样本库各围岩级别样本数量如表1所示。

表1 各围岩级别样本数量

2 围岩智能分级指标选取

钻进过程液压凿岩机驱动钻杆及钻头产生冲击、回转、推进3种运动并利用冲洗液对钻孔底部进行冲洗，如图1所示，各个运动的作用为：

(1)冲击运动：钻杆冲击前方岩体以破碎岩石。

(2)回转运动：使钻头每完成一次冲击后回转到一个新的位置，进行新的岩石破碎，同时在回转过程中使已发生裂纹的岩石表面部分剥落下来。

(3)推进运动：推动凿岩机和压向岩石表面，并使钻头在钻凿炮孔时始终与岩石接触，同时可以施加反向力在钻孔完成后使钎具退出。

(4)冲洗过程：形成的岩石碎屑和粉末用水冲刷至孔外，如果冲洗不足，钻孔中将发生重复凿磨，不但使钻孔速度减慢，且使钻头加速磨损，甚至卡钻。

图1 凿岩台车钻孔工作示意

在以上钻进过程中，三臂凿岩台车传感器自动记录包含7项钻进参数在内多种参数，7项钻进参数为进给速度Vp(Penetration )(m/min)、冲击压力Ph(Hammer pressure)(Pa)、推进压力Pf(Feeder pressure)(Pa)、回转压力Pr(Rota pressure)(Pa)、回转速度Vr(Rota speed)(r/min)、水压力Pw(Water pressure)(Pa)、水流量Qw(Water flow)(L/min)。其中回转速度是定值，其余六项钻进参数随掌子面围岩级别变化关系如图2、图3所示。

图2 不同围岩级别下钻进参数变化规律

图3 各围岩级别下钻进参数变化规律(归一化)

通过以上图表可以看出，围岩级别和6个钻进参数平均值间均存在单调相关关系，其中进给速度、水流量随着围岩级别正相关，打击压力、推进压力、回转压力、水压力和围岩级别负相关；6个钻进参数中，水压力和进给速度随围岩级别变化最为明显(V级围岩相对于III级围岩分别变化了58 %和51 %)；将钻进参数以V级围岩相对于III级围岩变化幅度排序：水压力(58 %)>进给速度(51 %)>推进压力(28 %)>回转压力(22 %)>打击压力(14 %)>水流量(4 %)。

结合钻进原理，从以上统计结果可以得到以下结论：

(1)水压力、水流量与围岩级别的关系：水压力和水流量是指凿岩机冲洗砂石颗粒时的水压和流量，主要与洞内供水状态有关。从统计结果看，水流量基本不随围岩级别变化，但是水压力随围岩级别变化很大。所以对水压力进行了进一步的统计分析，如表2所示，相同围岩级别下不同隧道的水压力变化可能较大；而同一所隧道不同围岩级别水压力变化并不大。由此从理论和实际数据两方面确认水压力、水流量与地质情况无关。

表2 不同隧道水压力对比 MPa

(2)进给速度与围岩级别的关系：从统计结果看，进给速度随围岩级别变化最为明显，且进给速度随着围压级别增加而增加。

(3)推进压力、回转压力、打击压力与围岩级别的关系：从统计结果看，推进压力、回转压力、打击压力随围岩级别的变化相比于进给速度较不明显，但是其变化不可忽略，三者均随围岩级别增加而减小。

3 基于SVM的围岩智能分级模型

3.1 SVM简介

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型是Vapnik首先提出，其主要思想是建立一个分类超平面作为决策曲面当时的正例和反例之间的个例边缘被最大化。SVM算法最初是为二值分类问题设计，随着相关研究的深入，现在已经可以构建多类分类器实现多类数据分类。

3.2 本研究SVM模型分级原理

SVM学习的基本原理是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。

(1)设相应的样本训练集T={(x1,y1),(x2,y2)…(xn，yn)}，其中xi∈Rn，yi∈{-1，+1}，其中i=1,2…n。

(2)根据SVM算法通常先将输入变量进行非线性变换Φ(x)，然后将输入空间Rn中的数据映射到一个高纬度特征空间F中，在这样的空间中，总存在一个超平面将两类点分隔开并使得支持向量到该平面的距离最大，该分类超平面的函数表达式为：

f(x)=sign[w·Φ(x)+b]

式中：sign(.)为符号常数，当w·Φ(x)+b>0时，f(x)=1，当w·Φ(x)+b≤0时，f(x)=-1，从而把超平面的上下两部分分成两类。

(3)通过重复上述的二分类过程最终实现多分类。

3.3 模型训练流程

首先将样本库内样本随机分为训练集和预测集，两集合样本数量如表3所示，模型训练流程见图4。

表3 训练集和预测集样本数量

图4 训练流程

3.4 基于SVM的围岩智能分级结果

通过上述训练得到的模型对预测集样本进行预测，并与实际围岩级别对照，得到总体准确率为87.90 %。其中各围岩级别样本的准确率如表4、表5所示。

表4 基于SVM的围岩智能分级模型训练结果统计

表5 预测结果分析

结果表明，基于SVM的围岩智能分级模型准确率III、IV、V级围岩分别为98.3 %、80.7 %、81.5 %，平均准确率为86.8 %，总体而言准确率较高。

4 结论

本文结合文献调研和实测数据的统计，分析了钻进参数和地质条件的关系，确定了基于钻进参数围岩分级指标，最后基于SVM方法建立了智能分级模型并验证了其准确性，得出的结论有：

(1)推进压力、回转压力和打击压力与地质条件直接相关，随地质条件的变化而变化；在特定围岩条件下，推进速度是一个反映冲击压力、推进压力和回转压力作用效果的综合指标，钻进速度与围岩条件间接相关；水压力、水流量与地质情况无关。

(2)通过理论分析和现场数据统计分析，最终选取钻进速度、推进压力、回转压力、打击压力作为基于钻进参数的围岩分级指标。

(3)基于SVM建立了围岩智能分级模型，其分级准确率为87.90 %。