盾构装备智能化转型的研究

摘 要：分析智能化盾构的概念，包括智能盾构的含义和总体技术架构，探讨盾构装备智能化转型面临的挑战，包括发展基础不稳、人才基础薄弱和装备性能有待提升等。在重点研究内容部分，详细探讨了实时感知与识别复杂地质环境及装备实际状态、智能决策参数的优化、关键性工序自动执行的智能机器人研发、智能化盾构装备的施工保障以及边云协同的实现等方面。研究结果表明：通过感知层、平台层和应用层的协同工作，智能盾构装备可以实现自主感知、决策和控制。实时感知与识别技术能有效应对复杂地质环境和装备实际状态的变化，优化智能决策参数能够提升施工效率和质量，研发智能机器人则能显著提高关键工序的自动化水平。

关键词：盾构装备；智能化；转型；施工效率；安全性

中图分类号：F426.4 文献标识码：A 文章编号：2096-6903（2024）07-0040-03

0 引言

智能化转型旨在通过应用先进的信息技术、传感器技术和自主决策算法等，使盾构装备具备自主感知、自主学习和自主决策的能力，提高盾构施工的效率、质量和安全性。智能化转型涉及多个关键技术方面，包括感知与感知融合、自主决策与规划、控制与执行等。通过这些技术的集成与创新，可以实现盾构装备的自动化、智能化和网络化，推动盾构施工向数字化和智能化转型。

1 智能化盾构概念简析

1.1 智能盾构含义

智能盾构是指在传统盾构技术的基础上，引入了先进的智能化技术和系统，以实现盾构设备和工程的智能化管理和控制。智能盾构通过应用传感器、自动控制算法和人机交互界面等技术，使盾构设备具备自主感知、自主决策和自主控制的能力。智能盾构通过安装各类传感器，如位移传感器、振动传感器、温度传感器等，实时采集盾构施工过程中的各种数据。通过对这些数据的监测和分析，可以及时评估盾构的运行状态，并发现异常情况。

智能盾构引入自动控制技术和算法，通过分析数据和监测结果，实现对盾构设备和系统的自动化控制和调节。例如，根据预设的目标和参数，智能盾构可以自主调整推进速度、刀盘转速和液压力等参数，以提高施工效率和质量。智能盾构具备故障诊断与维护功能。通过对盾构设备的数据分析和比对，可以及时发现设备中的故障和异常，并进行相应的诊断和判断。智能盾构还可以根据自身情况提供维护建议和措施，以降低设备损坏和维修成本。

1.2 智能盾构的总体技术架构

智能盾构的总体技术架构包括感知层、平台层和应用层。这些层次相互配合，共同实现盾构设备的智能化管理和控制。智能盾构智能化控制如图1所示。

1.2.1 感知层

感知层是智能盾构的底层，主要负责感知和采集盾构施工过程中的各类数据。该层通过布置传感器，如位移传感器、振动传感器、温度传感器等，实时监测和采集盾构设备的运行状态、环境变量和工作负荷等数据。这些传感器将所采集的数据传输到平台层进行处理和分析。

1.2.2 平台层

平台层是智能盾构的核心部分，主要负责数据处理、决策控制和系统管理。在平台层中，采用先进的数据处理技术和算法，对感知层采集的数据进行分析和处理，得出有关盾构运行状态、施工环境和工效等方面的信息。根据预设的目标和参数，平台层可以自主进行控制与调节，以优化盾构施工过程的效率和质量。平台层还负责盾构设备的系统管理和维护。它可以对传感器、执行机构和控制节点等进行监测和管理，及时发现设备的故障和异常情况，并提供相应的维护和保养建议[1]。平台层还能处理设备的数据存储和通信，实现远程监测和控制的功能。

1.2.3 应用层

应用层是智能盾构的最顶层，需根据实际需要设计和开发具体的应用系统和功能模块。应用层的设计可以针对盾构施工中的不同方面，如安全管理、工效优化、故障诊断等，实现智能化的应用功能。在应用层中，可以通过人机交互界面实现对智能盾构的图形化监测和操作，方便操作人员对设备进行实时监控和控制。应用层还可以引入人工智能、大数据分析和云计算技术，进一步加强对盾构施工过程的数据分析和预测能力，提供更加智能化的决策和推荐。

2 盾构装备智能化转型面临的挑战

2.1 发展基础不稳

盾构装备智能化转型需要先进的技术、设备和系统支持，然而，当前智能化技术在盾构领域的发展基础相对不稳定。智能化转型涉及到传感器、控制算法、数据处理等多个领域的技术，其中的关键技术还存在许多待解决的问题和瓶颈。缺乏稳定的发展基础会限制智能盾构装备的快速推广和应用。

2.2 人才基础薄弱

盾构技术本身就要求操作人员具备丰富的经验和专业知识，而盾构装备的智能化转型对操作人员的要求更高。需要具备掌握智能化装备操作、数据分析与处理、故障诊断与维修等技能。然而，目前人才的供给和培养滞后于智能盾构的快速发展，人才基础相对薄弱，这是智能盾构装备普及的一个重要瓶颈。

2.3 装备性能有待提升

目前的盾构装备智能化转型主要关注设备感知、自主分析决策、智能控制和数字化等方面。在某些方面，许多盾构装备的性能还有待提升。例如，传感器的准确性、可靠性和稳定性仍需改进；自主分析决策的算法需要更高的智能度和适应性；智能控制系统需要更好的稳定性和实时性；数字化平台需要更完善的数据管理和运行模式等。这些问题都需要在装备设计和技术改进中得到解决。

3 盾构装备的智能化转型重点研究内容

3.1 实时感知及识别复杂地质环境及装备实际状态

在盾构施工过程中，地质环境的复杂性和装备的实际状态信息对工程的安全和效率有重要影响。因此，研究复杂条件下的地质环境及装备实际状态信息的实时感知及识别是智能化盾构装备转型的重点之一。复杂地质环境的实时感知与识别是关键。通过布置各类传感器，如地质构造传感器、位移传感器、温度传感器等，可以实时获取地质环境的数据[2]。这些传感器应具备高精度、高灵敏度以及抗干扰能力，以确保准确感知地质环境。

对于地质层析结构的分析和识别，可以应用地质雷达、超声波成像等非侵入式检测技术，提供更全面和准确的地质信息。装备实际状态信息的实时感知与识别也至关重要。通过在盾构装备上安装各种传感器，如振动传感器、温度传感器、压力传感器等，可以实时监测装备的运行状态。利用这些传感器采集到的数据，可以实时评估盾构机的健康状况，发现潜在故障和异常情况。

通过装备状态识别算法对数据进行分析处理，以判断装备是否存在异常状况，并提前采取相应的维护或修复措施。对于复杂条件下的地质环境及装备实际状态信息的实时感知与识别，需要借助先进的传感器技术、数据处理与分析算法以及多源数据的融合，提供高精度、高可靠性的地质信息和装备状态识别结果，为智能化盾构装备转型提供关键支持。

3.2 研究并优化智能决策参数

在智能化盾构装备转型的过程中，研究智能决策及参数的优化是十分重要的。通过对感知数据的实时处理和分析，盾构装备可以做出更加智能化的决策，并优化施工过程中的相关参数，以提高施工效率和质量[3]。

通过对感知数据的实时监测和分析，智能盾构可以根据地质条件、设计要求和实际施工情况等因素，自主做出决策并调整施工策略。例如在遇到特定地质层时，盾构装备可以自动调整推进速度、刀盘转速等参数，从而适应地质变化，减少钻进阻力和地质灾害的发生。

通过机器学习和预测算法，可以对施工过程中的风险进行预警和预测，提前采取相应的措施，减少事故的发生。施工参数的优化也是重要的一部分。通过对感知数据的分析和历史数据的积累，可以优化盾构施工过程中的各项参数，如推进速度、注浆压力、螺旋输送器的转速等。通过对这些参数的优化调整，可以提高施工效率，减少能耗和物料浪费，并提高隧道质量。通过优化参数来减少对环境的影响，如降低噪声、振动和尘埃污染等。

智能决策及参数的优化研究在智能化盾构装备转型中具有重要作用。通过对感知数据的实时处理和分析，盾构装备可以做出更加智能化的决策，并优化施工过程中的相关参数，以提高施工效率和质量。这需要解决数据采集与处理、模型训练、优化算法设计和系统集成与控制等关键技术问题，以实现智能化盾构装备的优化施工和可持续发展。

3.3 积极研发关键性工序自动执行的智能机器人

在智能化盾构装备转型的过程中，积极研发关键性工序自动执行的智能机器人是十分重要的。智能机器人可以利用先进的感知技术和自主决策算法，自动完成盾构施工过程中的关键工序，提高施工的效率、质量和安全性。

智能机器人在刀盘更换方面的研发十分重要。刀盘更换是盾构施工中的一项关键工序，传统的刀盘更换往往需要人工操作，存在一定的风险和时间成本。通过研发智能机器人，可以实现刀盘更换的自动化。智能机器人可以利用传感器和视觉系统感知刀盘的位置和状态，并通过机器学习和规划算法进行路径规划和操作规划，完成刀盘更换过程。

智能机器人在掘进进出洞方面的研发也非常重要。掘进进出洞是盾构施工中非常关键的步骤，对施工进度和质量有着重要影响。智能机器人可以利用视觉系统和激光传感器感知洞口的位置和形状，通过自主决策和定位算法精确定位并控制机器人的进出洞动作[4]。

智能机器人还可以通过路径规划和避障算法确保施工过程的平稳进行，减少人为误差的可能性。智能机器人的研发还可以针对其他关键工序进行，如注浆过程的自动化、洞口衬砌的精准排列等。

3.4 提供智能化盾构装备的施工保障

为智能化盾构装备的施工保障提供支持是智能化转型的关键任务之一。这需要在运行维护、故障诊断与修复、设备数据管理等方面提供全面支持，以确保盾构装备的稳定运行和长期可靠性。运行状态监测与预测是施工保障的重要环节。

利用传感器技术实时监测盾构装备的运行状态，例如振动、温度、压力、液位等参数，并对这些数据进行实时分析与处理。通过建立运行状态模型和使用机器学习等算法，可以预测盾构装备的运行状况，发现潜在的故障和异常，提前采取维护和修复措施，避免因故障而导致的生产停顿和损失。

故障自诊断与预防是施工保障的另一重要方面。通过故障诊断技术对盾构装备进行实时监测和分析，发现故障的根本原因，提出相应的解决方案。利用机器学习和人工智能等技术，可以建立故障模型，从而实现故障的自动诊断与预防。通过持续收集和分析装备运行数据，识别故障的特征模式，快速辨认故障形态，并及时采取相应的处理措施，减少故障对施工的影响。

此外还需要建立设备数据管理系统，对盾构装备的数据进行有效管理和分析。该系统应能够对装备的各种数据进行采集、存储、分析和展示。通过数据分析，可以了解设备的历史运行情况，发现问题和趋势，并进行优化决策和策略制定。通过数据管理系统，可以实现对装备的远程监控和远程操作，提高施工的便捷性和灵活性。

3.5 实现智能化盾构装备的边云协同

随着科技的不断发展，依托高新技术实现智能化盾构装备的边云协同成为了可能。边云协同可以实现对盾构装备的实时监控、数据分析与决策支持，并提供远程操作和优化控制等功能，从而提高施工效率、质量和安全性。边云协同可以实现对盾构装备的实时监控。通过装备上安装传感器和监控设备，可以实时获取盾构装备的运行状态、环境参数等关键信息。这些信息可以通过边缘计算的方式进行实时处理和分析，得出装备的健康状况和工作状态，提供实时的监控和报警功能。

边缘计算可以将数据以较低的延迟发送到云端，使得监控系统能够更加迅速地响应和处理异常情况。边云协同可以实现对盾构装备数据的集中管理和分析。通过边缘计算设备的协同工作，可以将盾构装备的数据传输到云端进行统一管理和分析。

在云端，可以利用大数据技术和人工智能算法对海量数据进行处理和挖掘，发现数据中的规律、趋势和异常状况[5]。例如，可以通过机器学习算法分析装备数据，建立预测模型，实现盾构施工过程中的故障预测与预警，提前采取相应的维修措施，避免设备故障引发的生产延误和安全事故。边云协同还可以实现对智能化盾构装备的远程操作和优化控制。

4 结束语

智能化转型对于盾构装备的发展和应用具有重要意义。通过引入先进的感知技术、自主决策算法和控制系统，可以提升盾构施工过程中的效率、质量和安全性。随着研究的深入和技术的不断创新，相信智能化盾构装备将为城市建设提供更加可靠、高效的地下开挖技术。

参考文献

[1] 宋振华.中国全断面隧道掘进机制造行业2021年度数据统计[J].隧道建设（中英文），2022，42（7）：1318-1319.

[2] 李建斌.我国掘进机研制现状、问题和展望[J].隧道建设（中英文），2021，41（6）： 877-896.

[3] 沈卫平，张俊，袁标，等.基于智慧互联技术的成都地铁盾构施工安全风险管理信息系统研究[J].岩石力学与工程学报，2019，38（S2）：3822-3832.

[4] 杨华勇，周星海，龚国芳.对全断面隧道掘进装备智能化的一些思考[J].隧道建设（中英文），2018，38（12）：1919-1926.

[5] 赵子越，游元明，孟露，等.HSP法在盾构施工隧道超前地质预报中的改进和应用[J].隧道建设（中英文），2021，41（8）：1344-1352.