地铁盾构施工性能分析

李明芳

(北京铁城建设监理有限责任公司,北京 100000)

1 盾构掘进性能因素

隧道项目中机械开挖的性能分析和预测非常重要,因为整个项目的进度/完工时间和单位成本/盈利能力都是基于隧道性能进行的。这在使用盾构掘进机的大断面隧道工程中尤为重要,因为盾构掘进是一个复杂的土-机相互作用过程,受到许多因素的影响。这意味着,在了解性能的复杂性和动态性之前,研究可能影响盾构掘进性能的因素至关重要。如先前研究中所述,盾构掘进性能受许多因素影响,这些因素可分为三大类:几何特征、地质条件和盾构机可靠性。

首先,几何参数对盾构掘进隧道的盾构掘进性能和开挖速度有决定性影响,如距隧道面的距离、隧道轴线距地面的深度和隧道直径。因此,深度与直径之比超过2.5的较深隧道对盾构机的扭矩有很大影响。换句话说,较深隧道的性能将低于较浅隧道。由于直径没有变化,几何参数的影响将随着盾构隧道纵向发展中开挖深度的增加而扩大。

其次,在盾构掘进之前必须了解地质和水文地质条件。这些条件将影响设计施工阶段并避免意外事件。盾构刀具在隧道开挖过程和盾构开挖效率与土壤类型有关。然而,几乎不可能对隧道沿线每段的土壤类型进行详细的地质调查,因此很难获得土壤类型的真实值。因此,许多研究基于盾构监测数据,通过数值和反分析技术研究了地面条件或土壤参数对盾构性能的影响。特别是,研究了两个参数,即剪切强度和杨氏模量,发现它们对先进比率有很大影响。此外,困难的地面类型,如断裂带、块状岩体、粘性土壤、挤压岩石、混合面、高渗透性和地下水压力,可能导致盾构性能不佳和成本超支。案例研究表明,不利的地质条件会严重影响盾构掘进推进速度和刀具磨损。在某些极端情况下,盾构机可能被堵塞或埋在挤压地面、严重的岩爆条件或断裂带中。

盾构机的可靠性和可维护性也被普遍认为是影响盾构性能的关键因素。可靠性指的是各种工作条件下盾构性能的稳定性,尤其是开挖面的土压力和水压平衡能力。在交替的施工顺序中,即推进和环形建造步骤中,盾构机必须为周围土壤的垂直和水平荷载提供足够的支撑,并将对地面的沉降影响降至最低。然而,提高推进率只能缩短推进过程的时间。这表明盾构掘进性能不仅与机器的推进速度相关,而且还受到后勤维护的影响,后勤维护通常会降低整个施工过程的生产率。例如,挖掘出的泥浆通过排放管道运出隧道,而泥浆通过进料管道注入挖掘室。如果排放或进料管道堵塞,盾构机必须停止前进过程,从而产生非生产性工时。因此,盾构机的可靠性和可维护性对于确保高性能盾构掘进工程至关重要。

然而,本研究并不强调找出这些因素如何影响隧道掘进期间的盾构性能。主要关注盾构监测数据集之间的关系及其对盾构性能的解释。考虑到上述因素,很明显,盾构性能是受几何特征、地质和水文条件以及盾构机可靠性影响的高度复杂系统的输出。到目前为止,对盾构性能的分析仍然主要基于经验、简化的静态尺寸模型和理论假设。因此,基于盾构监测数据的系统分析方法可以提供对盾构性能的全面理解。

2 盾构掘进性能常规分析

一般来说,盾构掘进机的性能分析涉及两个定义部分,即刀具寿命和开挖速度。前者通常以平均刀具寿命(小时)、工作面上行驶的米数、每米隧道的刀具数或每立方米开挖岩石的刀具数表示。显然,刀具消耗的增加会影响维护时间和机器利用率。隧道性能的另一个定义更常被引用为隧道掘进机的开挖速度。它是指对某些参数的测量和估计,包括:(1)贯入率(ROP),也称为贯入率(PR),通常以m/h表示,是指机器接触地面并处于生产状态时每单位时间的线性开挖进尺。(2)利用率(UR),以百分比(%)表示,表示钻孔时间与总时间的比率。总时间指每个工作日的工作小时数。(3)提前率(AR),是以m/d表示的每日提前量,是项目进度的衡量指标。通常,隧道项目中的生产性时间段分为交替的生产过程:推进和环建。这表明,项目绩效不仅与现场物流和机器维护水平相关,还受机器推进速度和其他性能影响参数的影响。开挖速度变化的原因是圆盘被压在开挖面上,以产生等于或低于圆盘刀具标称容量或机器推力容量的刀具负载。换言之,在圆盘上施加高水平推力和法向力将导致深度穿透的地下工作面,需要超出机器能力的高滚动力和刀头扭矩。在这种情况下,带有推力/扭矩的机器功率被用作盾构掘进作业的控制参数。这就是为什么经常引用每穿透力(FPD)和每穿透扭矩(TPD)来评估和预测盾构掘进性能。FDP可定义为单位穿透的总推力

(1)

式中:D为圆盘刀具在现场的穿透力(每转)(mm/rev);F为液压推力系统的总力。与FDP指数类似,FDP可定义为单位穿透扭矩,如下所示

(2)

式中:T是盾构掘进中的扭矩。大FPD和TPD反映出开挖面土壤坚硬,盾构性能低,反之亦然。然而,这些经验分析方法仅涉及上述几个参数,因为历史项目中很难收集到与盾构性能相关的许多其他参数,其中嵌入了关于盾构性能的隐含信息和知识。

如今,计算机技术的扩散、普遍性和日益强大的能力极大地增强了我们在盾构隧道中实时数据收集、存储和操作的能力。长期以来,基于网络的监控系统的使用被认为是提高生产力和提高地铁项目质量的关键。这些系统提供了大尺寸的盾构监测数据,这些数据在不同的隧道条件下具有不同的参数和异质性。为了从这些高维数据中揭示隐藏模式,并将其转化为显性信息或知识以供进一步使用,许多研究人员致力于数据挖掘的跨学科研究,以弥合盾构工程、应用统计学和计算机科学之间的差距。自动化数据处理方法,包括神经网络、聚类分析、遗传算法、决策树和最近的支持向量机,已经开始增强数据挖掘的能力。一些研究人员试图量化应用于沙中泥浆盾构TBM的驱动力及其空间和时间分布,以便更好地预测TBM-土壤相互作用参数。数据挖掘方法也应用于盾构机掘进推力的建模和推力预测的显式表达式。其他人基于可用数据研究了不同地质和TBM操作参数之间的关系,并使用数据挖掘方法提供了新的方程式。此外,回归树和人工神经网络用于预测机械TBM的比能和切削性能参数。

粗略地说,现有的盾构掘进性能数据挖掘研究局限于对一些关键性能参数的理解和预测,这是创建抽象数据模型的一种推理方法,而不是包含所有考虑的高维参数的系统视图。很少有系统视角来建模和分析盾构掘进性能,这对于运营商和现场管理人员合理理解宏观和微观层面至关重要。前者用于创建关于盾构性能的全局图,而后者则关注其中的具体细节。因此,动机是一个问题:我们能否开发一个基于数据的系统模型来分析盾构隧道中的这些高维和异构性能数据?因此,引入了具有数据挖掘方法的复杂网络理论来探索盾构掘进中的性能特征。

3 复杂网络理论与应用

形成复杂系统的最基本因素是其元素之间的相互作用。复杂网络的一个优点是,它允许人们用抽象图的相同语言描述不同的、有时不同的系统。这些图基于节点(或顶点)和链接(或边)的概念,这些节点可以与系统的单个结构或功能元素识别,链接(或边缘)表示节点对之间的物理交互或其他关系。尽管对图论有统计学物理理解,但复杂网络对理解拓扑结构对复杂系统动力学和组件的影响非常有帮助。这样,不仅具有明显网络结构的系统,如万维网、交通和通信系统,复杂网络分析也可以应用于网络表示更抽象的系统:生物现象、金融市场等。从复杂网络理论衍生出的一些使人们更好地理解了控制复杂系统行为和性能的机制。

该理论已被一些研究采用,这些研究调查了与建筑业相关的不同方面,如基础设施维护的弹性和建筑组织。然而,建筑行业领域对复杂网络的主要研究集中于结构网络,即一个物理网络,其中网络中的节点和边缘代表建筑项目中的真实部分或组件。重构它们相当于将连接映射到相应的链接中,如在真实系统中所见。例如,在电力基础设施系统中,节点可以是发电站、转换站、输电塔等,而高压输电线路在相应的链路上提供信息。与物理网络相比,一些复杂系统缺乏关于节点和链路的明确信息,需要从反映其动态行为和功能性能的大量测量数据中重建这些信息。在最一般的情况下,这些重构功能网络(也称为依赖网络)具有三个不同的分析方面,即连接性测量、阈值和拓扑度量。为了观察给定的拓扑度量,有必要选择合适的同步度量和阈值。这一问题将通过使用数据挖掘方法来解决,以减少复杂网络表示中的主观程度,这表明这两个领域实际上可以以协同方式使用。

对于盾构掘进性能的评估,重建复杂网络涉及使用高维和异构盾构掘进数据评估系统的两个施工周期(管片环)的性能之间是否存在某种关系。这些屏蔽隧道性能关系中的每一个反过来都会改变最终的性能网络拓扑,因此需要不同的阈值和拓扑度量。更改阈值对可以评估的性能网络拓扑度量有重要影响。例如,在密集网络中,平均测地线距离总是趋于1,而在稀疏网络中,很难观察到复杂的图案。本文将复杂网络理论与数据挖掘方法相结合,在具有拓扑财产的关联网络中继承了高维现场数据中的盾构掘进性能动力学和特征。

4 通过复杂网络的盾构掘进性能建模

在此介绍的盾构掘进性能建模和分析方法旨在弥合高维数据挖掘与盾构性能复杂网络方法之间的差距。从高维和异构性能数据构建盾构隧道性能网络有三个步骤。(1)使用高斯核函数和多个屏蔽参数计算段环之间的相似度,以形成具有表示节点的行和列以及表示链接的矩阵条目的相似度矩阵。为了简化建模,通常通过阈值设置和讨论将加权相似矩阵转换为二元邻接矩阵,以进一步进行无向网络建模。(2)二值化邻接矩阵,如果值大于阈值,则其元素被设置为1;否则它们被设置为0。阈值的选择将影响网络结构,因此选择合适的阈值非常重要。(3)计算和比较网络度量,包括节点度、平均最短路径长度、聚类系数、中间中心度和社区结构,见图1。

图1 盾构掘进性能复杂网络建模的主要阶段

4.1 盾构掘进性能相似矩阵

在本研究中,盾构性能网络中的节点表示隧道中的段环,而链路表示取决于盾构操作数据集的相关连接。每个盾构掘进循环是指在隧道中建造的每个管片环,包括盾构机的一次推进和用于安装衬砌管片的一次停止。因此,由于地质、水文和机械条件的影响,相关关系对应于不同盾构掘进周期中性能和效率相似性的大小。

4.2 复杂网络建设阈值设置

全连通图可用于表示网络,网络由节点集(或顶点)和相应的边集(或连接)组成。据说,连接的存在与否表明了两个节点之间某些交互的强度或重要性。在完全连通的图中,非线性相互依赖的弱相关性没有统计学意义。因此,通过阈值去除这些弱边缘,我们能够更好地引出任何潜在的非随机结构和复杂的网络特征。然而,删除太多的边会断开图形,从而对拓扑财产的计算造成限制。通过对盾构性能数据的高斯核相似矩阵进行阈值化得到的网络的拓扑财产将取决于阈值的选择。如果阈值较高且边缘数较低,则网络将稀疏连接,一些区域节点可能断开连接;如果阈值较低且边缘数较高,则网络将更紧密地连接,但也将具有随机拓扑。因此,在进一步的网络分析之前,定义一系列阈值以产生具有小世界拓扑的完全连接的网络是高度优先的步骤。

5 结束语

考虑到屏蔽性能网络拓扑的识别,在屏蔽过程中发现了构建的各个屏蔽环之间的关系和相互作用。这为通过复杂网络视角评估不同环中的屏蔽性能提供了一种新的方法,这与基于多个屏蔽参数的传统分析的屏蔽性能评估是互补的。然而,寻找一种新的方法来测量屏蔽性能网络中节点的影响并不是重点。旨在讨论拓扑财产的潜在价值,以进一步进行盾构性能风险评估和检测结果,从而在实践中进一步识别地质条件。地质条件对盾构性能有很大影响。这一事实是分析盾构掘进性能的动机,以便工程师推断和评估地质条件的变化。从复杂网络的角度来看,地质条件的特征和影响与盾构性能的分类密切相关。几何和岩土特性的值在不同性能社区之间具有不同的范围,这表明在施工环境中存在模块化的几何和岩结构。不难发现,覆盖层土壤和隧道通道土壤的差异及其地质风险水平可以通过盾构隧道性能网络中的集群社区来解释。结果表明,在盾构性能网络中检测到的群落可以作为隧道地质条件的分类,这在盾构隧道地质风险评估中具有潜在价值。