基于机器学习的煤系地层TBM掘进巷道围岩强度预测

摘 要：为研究全断面掘进机（TBM）掘进参数与煤系地层岩体力学参数之间的互馈关系，准确、实时预测巷道围岩强度特征，基于TBM掘进过程中的现场监测，通过岩-机互馈关系分析，确定模型的输入特征参数，并建立了对应的数据库；将梯度提升决策树（GBDT）、随机森林（RF）、支持向量回归（SVR）3种机器学习算法作为基学习器，线性回归（LR）算法作为元学习器，提出了一种基于Stacking集成算法的预测模型，并对比分析了Stacking集成算法与单一机器学习算法模型的预测性能。结果表明：二值判别与箱线图可有效对原始数据进行预处理；模型的主要输入特征参数为刀盘推力F、刀盘扭矩T、贯入度FPI、刀盘转速RPM、刀盘振动加速度A；Stacking模型在测试集上的拟合优度可达0.976，而均方误差、平均绝对误差、平均绝对百分误差分别仅有0.031，0.148和0.092，与其他3种模型相比，其拟合优度最高，误差指标数值最小，集成模型具有更高的预测精度，能够有效地预测煤矿TBM掘进巷道围岩点荷载强度。研究验证了

Stacking模型的准确性，可为煤矿TBM掘进参数控制和巷道支护参数调整提供科学的参考依据。

关键词：煤矿全断面掘进机；TBM掘进参数；Stacking集成算法；数据预处理；围岩强度预测

中图分类号：TD 421""" 文献标志码：A

文章编号：1672-9315（2025）01-0049-12

DOI：10.13800/j.cnki.xakjdxxb.2025.0105

Machine learning-based prediction of surrounding rock strength for TBM tunneling in coal seams

DING Ziwei¹，GAO Chengdeng¹，JING Boyu¹，HUANG Xing²，LIU Bin²，HU Yang³，SANG Haomin²，XU Bin³，QIN Lixue⁴

（1.College of Energy Engineering，Xi’an University of Science and Technology，Xi’an 710054，China；

2.State Key Laboratory of Geomechanics and Geotechnical Engineering，Institute of Rock and Soil Mechanics，

Chinese Academy of Sciences，Wuhan 430071，China；

3.Guqiao Coal Mine，Huainan Mining Industry（Group）Co.，Ltd.，Huainan 232001，China；

4.Jiangsu Aegis Construction Machinery Co.，Ltd.，Huai’an 211600，China）

Abstract：In order to study the mutual feedback relationship between the tunneling parameters of tunnel boring machine and the mechanical parameters of rock mass in coal strata as well as to accurately and real-timely" predict the strength characteristics of roadway surrounding rock，the point load strength prediction of roadway surrounding rock based on TBM tunneling parameters was carried out.

Through the relationship analysis of rock-machine interaction，the input characteristic parameters of the model are determined，and the corresponding database is established.Three machine learning algorithms，gradient boosting decision tree，random forest and support vector regression，are used as base learners，and linear regression algorithm" as meta-learner，a prediction model based on Stacking ensemble algorithm is proposed，with the prediction performance of Stacking ensemble algorithm and single machine learning algorithm model" comparatively analyzed.The results show that binary discrimination and box plot can effectively preprocess the original data；the main input characteristic parameters of the model are cutterhead thrust F，cutterhead torque T，penetration FPI，cutterhead speed RPM，cutterhead vibration acceleration A；the goodness of fit of the Stacking model on the test set can reach 0.976，while the mean square error，mean absolute error and mean absolute percentage error are only 0.031，0.148 and 0.092，respectively.Compared with the other three models，the Stacking model has the highest goodness of fit and the smallest error index，the integrated model has higher prediction accuracy，which can effectively predict the point load strength of surrounding rock of TBM tunneling roadway in coal mine.The research verify the accuracy of the Stacking model，which can provide a scientific reference for the control of TBM tunneling parameters and the adjustment of roadway support parameters in coal mines.

Key words：coal mine tunnel boring machine；TBM excavation parameters；Stacking ensemble algorithm；data preprocessing；surrounding-rock strength prediction

0 引 言

全断面隧道掘进机（Tunnel Boring Machine，TBM）掘进是一种高效、安全、环保的巷道施工方法，在国内多个矿井得到了广泛应用^[1-2]。TBM施工对地质条件较为敏感，围岩点荷载强度作为衡量围岩可掘性和确定巷道支护参数的关键指标，对于优化掘进参数、指导巷道支护设计具有重要的现实意义^[3-4]。当前巷道围岩强度信息的获取主要依赖于静态岩石力学试验和地质勘探，然而，随着井下地层环境的日益复杂和掘进效率的增高，这种方法存在明显的滞后性，无法实时获取。因此，迫切需要一种TBM掘进巷道岩体点荷载强度预测技术，快速实时地识别岩体强度，可为井下掘支作业提供精准的岩体强度信息。

在TBM掘进过程中，海量的掘进参数是分析研究巷道围岩地质力学参数的优良媒介。随着数据驱动和人工智能的发展，各类机器学习方法逐渐引入岩体感知领域^[5]。主要从掘进图像和数据分析2个方向建立围岩感知模型。在图像方面，通过深度学习提取和分割岩体或高光谱图像的特征，以实现岩体状态的识别^[6-8]。虽然图像方法在岩体识别方面取得了良好的成果，但是由于煤矿TBM掘进工况复杂，难以采集到清晰的岩体图片，因此，并不适用于煤矿巷道的岩体状况感知。相比于图像分析识别方法，掘进参数数据识别对现场环境要求更低，具有更高的实用性。吴志军等收集了引松工程TBM现场掘进数据，建立了一种基于随机森林（RF）的岩体可掘性等级感知模型，可以准确预测围岩相关特征^[9]；邱道宏等采用量子遗传算法（QGA）与径向基神经网络（RBF）相结合，实现了围岩类别的超前识别^[10]；WU等基于深度神经网络（DNN）建立了巷道围岩状况预测模型，通过数据集验证，TBM-岩石互馈感知模型可以自动识别掘进过程中的岩体状况与掘进参数的自适应调整^[11]；张西斌等利用5个选定的特征输入参数，构建了长短期记忆（LSTM）模型，用于识别隧道围岩的破碎状态，预测精度可达98%^[12]；ALIMORADI等采用反向传播（BP）神经网络，建立起岩体状态与输入参数之间的非线性关系，利用TBM掘进过程中的各种参数作为输入特征，可有效地预测掘进岩体的可掘性等级、岩体类别、围岩破碎程度等岩体状态，具有较高的准确率和实用性^[13]。虽然TBM掘进参数与掘进岩体之间有着良好的机岩互馈关系，但掘进参数与围岩强度之间的相应关系尚不明确，以掘进参数特征反演、预测围岩点载荷强度的研究还需要进一步研究。

岩体地质力学强度参数的实时预测在地质勘探数字随钻技术中得到很好的发展^[14-16]。郝建等开展了基于钻进振动信号的岩石单轴抗压强度预测试验，构建了GA-BP神经网络预测模型，采用傅里叶变换与降噪处理的振动信号可以显著提高预测模型的准确性^[17]；贾朝军等收集并分析了多种岩石钻进参数与力学性质数据的能量传递关系，建立了基于钻进参数的BP神经网络岩石强度预测模型，与4种不同的算法进行对比，BP算法在预测岩石强度方面表现优异^[18]；WANG等分析281组钻进参数和岩石力学参数，分别采用3种机器学习算法（POS-ELM，SVM，ELM）预测岩石的UCS，其中PSO-ELM识别精度最高^[19]；江南等基于青岛地铁1号线TBM掘进数据，构建了深度神经网络的围岩无侧限抗压强度实时感知预测模型，利用掘进阶段前100s的TBM运行参数进行巷道围岩强度实时预测，预测精度可达72%，为TBM掘进参数优化和风险预警提供了重要参考^[20]。

上述预测算法均为单一的机器学习算法，往往难以充分利用庞大的数据信息，且对于不同的数据分布和特征组合，其预测效果可能存在较大的差异。因此，可采用集成的方法对单一模型进行融合，进一步提高模型对围岩状态感知的准确性。目前通常采用的集成方法包括XGBoost，Bagging以及Stacking方法，前者是通过多个同种机器学习算法进行集成，而Stacking方法则可以结合不同的机器学习算法，使得多种算法之间可以协同优化，从而提高模型的预测精度。

为了揭示TBM掘进参数与围岩点载荷强度的互馈关系，准确、实时预测岩石点载荷强度，以淮南顾桥矿北二回风补套巷为工程背景，收集TBM掘进过程中截割部位的运行参数与刀盘振动监测参数，进行数据预处理和特征选择，提出一种基于Stacking集成算法的围岩点荷载强度预测模型。

基于现场数据预测结果，分析不同算法与巷道围岩点载荷强度的响应关系和预测精度，为煤系地层TBM掘进岩体地质力学参数准确预测提供理论方法。

1 岩-机互馈关系数据库的建立

1.1 工程概况

淮南顾桥矿北二回风补套巷采用EQC5530全断面掘进机施工，为圆形断面，直径为5 500 mm，净断面23.75 m²。巷道设计层位岩性主要为砂质泥岩、细砂岩、泥岩等，TBM作业工况属于岩巷掘进，设计总长度2 914.5 m。

1.2 原始数据获取

1.2.1 掘进机运行状态数据采集

通过机载系统进行数据导出，实时获取包含掘进机刀盘截割状态、掘进机行走状态、锚杆钻机钻进状态以及皮带机运行状态等164种掘进机运行机械电液参数数据。现场设备运行参数采集系统如图1（a）所示，采样频率为1 Hz。数据采集部分显示结果如图2所示。而由于围岩强度变化仅与刀盘截割状态关系密切，因此，保留了截割状态参数数据。

1.2.2 刀盘振动加速度数据采集

TBM随掘震动信号特征为巷道围岩岩体情况的实时、精准探测提供了可能，刀盘在破岩时的振动情况可以很好地反映前方岩体的变化情况。因此刀盘振动加速度也作为采集的主要参数^[21]。采集方法如图1（b）所示，采样频率为100 Hz。

1.2.3 围岩点荷载强度数据采集

采用点荷载试验采集淮南顾桥矿北二回风补套巷围岩体点荷载强度数据，试验设备如图1（c）所示，数据采集结果见表1。

1.3 数据预处理及数据库的建立

1.3.1 循环数据提取及异常值处理

如图3所示，TBM掘进循环的作业流程可以看作为“掘进-停机-掘进”阶段，以此循环往复向前推进。因此，基于现场采集到的原始数据中也同样包含掘进、停机这2个阶段的数据。其中，掘进段数据可分为空推段、上升段和稳态段，如图4所示。在空推阶段，刀盘转速增大并靠近掌子面岩体；在上升阶段，刀盘接触掌子面，滚刀逐渐贯入岩体内部，扭矩、推进力等数值逐渐增大至指定破岩要求；在稳态阶段，刀盘旋转进行破岩，各项数值趋于平稳，保持在一个数值附近小范围波动。对于围岩强度预测模型建立的关键在于对TBM的刀盘与煤岩体接触过程中产生的岩-机相互作用数据之间的关系进行分析。因此，需要剔除原始数据中的停机段与空推段数据，保留上升阶段与稳态阶段的数据。此外，由于在TBM掘进过程中，受恶劣作业环境及设备故障等影响，现场数据采集会存在部分异常数据。这些数据不仅对后续模型训练时产生干扰，导致模型精度下降，而且还会使计算量增大，增加模型学习的复杂程度。因此，需要对异常数据进行剔除。

为了剔除停机段的数据，采用二值判别函数方法，见下式

S=f（F）f（T）f（RPM）

（1）

f（x）=1 （x≠0）

0 （x=0）

（2）

S=1 （掘进阶段）

0 （停机阶段）

（3）

式中 F为刀盘推力，kN；T为刀盘扭矩，kN·m；RPM为刀盘转速，r/min；S为判别函数。

为了删除掘进段中的空推段数据，通过对比采集到的大量原始数据发现，此阶段数据均处于掘进段数据前40 s内，如图4所示。因此，采用手动处理的方法删除掘进阶段前40 s内的数据点。

对于原始数据中的异常值，由于传统的剔除异常值方法3σ准则也称拉依达准则^[22]，此方法需提前假定原始数据符合正态分布，但往往实际数据并不符合此项规则，并且此方法以均值和标准差为异常值判断的标准，易受异常值的干扰。而箱线图^[23]剔除异常值方法，相比于3σ准则，其以四分位数和四分位距作为异常值判断的基础，这些统计量对异常值具有一定的耐抗性，并且此方法不需要假定数据服从正态分布。因此，采用箱线图方法对原始数据中的异常值进行剔除。箱线图由3个主要部分组成：箱体、箱须和异常值。其中，箱体由上四分位数、中位数和下四分位数组成，箱须分为上箱须和下箱须，如图5所示。

箱线图剔除异常数据的公式为

IQR=Q3－Q12

（4）

UEV=Q3+1.5·IQR

（5）

LEV=Q1－1.5·IQR

（6）

式中 Q3为上四分位数；Q1为下四分位数；IQR为下四分位差；EUV为上箱须；LEV为下箱须。

利用箱线图对原始数中的异常值进行剔除后，对缺失值采用了平滑处理，即用周围5个相邻数据的平均值来替换这些异常数据。

1.3.2 特征选择

在TBM掘进的过程中，刀盘与掘进面岩体直接接触，其截割部位参数直接受到前方岩体状态的影响。随着截割过程的进行，工作面在滚刀的不断作用下形成圆形的破碎断面。当截割围岩状态发生改变时，破碎断面的存在不仅影响截割部扭矩T和转速RPM，也导致工作面对滚刀的合反力方向动态变化，因此，截割推力F应该纳入主要输入的关键参数范畴。随着刀盘不断旋转，滚刀对围岩进行周期性破碎。在一个破碎周期内，最大冲击状态发生在滚刀与岩体刚接触时，此时岩体受压，导致截割部荷载快速上升。当应力到达其自身强度极限时，岩体发生破碎，截割部随即卸荷。不断发生的阶跃破碎过程导致加速度快速变化，由此产生的振动信号A和贯入度信号REV也应被纳入反应岩体状态的关键参数范畴。因此，确定了以刀盘推力F、刀盘扭矩T、贯入度FPI、刀盘转速RPM、刀盘振动加速度A作为模型的主要输入特征。

利用Pearson相关系数进行两参数间的关联性分析，TBM掘进参数相关矩阵如图6所示。刀盘速度与震动加速度相关性最强，其相关系数达到了0.9，刀盘扭矩与刀盘推力、贯入度之间的相关系数均在0.5以上，刀盘转速和振动加速度均与刀盘扭矩、刀盘推力、贯入度呈现一定的负相关。由此可以看出，选取的5种掘进参数几乎包含了岩体感知2个相反的信息，且相关系数均在0.5以上，可以从不同的角度增加模型训练数据的多样性，从而提高预测的准确性和稳定性。

对掘进循环的稳态段而言，TBM设备状态参数对掌子面地质情况的反映主要体现为掘进参数在区间内的均值与波动幅度^[24]。从图7可以看出，在稳态阶段，掘进参数是围绕着某个数值进行上下波动，前50 s内的数据基本可以反映其后续变化的规律和特点。考虑在巷道实际掘进过程中，越早识别巷道前方围岩体的强度，对于TBM掘进参数的调控越有利。因此，选取TBM掘进时稳态阶段前50 s数据的均值（Fm，Tm，FPIm，RPMm，Am）与标准差（Fn，Tn，FPIn，RPMn，An）作为模型的输入参数，最终选择输入参数包括10个特征值。

1.3.3 数据归一化

将原始数据进行归一化处理，消除量纲和尺度差异，提高模型的稳定性和准确性。计算式为

xc=xn－xminxmax－xmin

（7）

式中 xc为归一化处理后的数据；xn为原始数据；xmax和xmin为原始数据中的最大值和最小值。

1.3.4 岩-机互馈关系数据库

通过上述数据采集方法共采集到可用的掘进循环524环，利用数据预处理方法将掘进机5种掘进状态参数（刀盘推力F、刀盘扭矩T、贯入度FPI、刀盘转速RPM、刀盘振动加速度A）和1种岩体地质力学性质参数（点荷载强度值IS）处理形成包含均值与标准差的岩-机互馈数据库，共524组数据

量，为后续算法模型的学习和验证提供了数据基础。

2 基于Stacking算法的围岩强度预测模型

2.1 算法原理

Stacking集成算法是一种层次结构算法，通过将第1层的多个不同的基学习器的输出作为新的输入特征，再通过第2层的一个元学习器进行综合学习，从而实现对基学习器的优化和融合，提高预测模型的预测精度。Stacking集成算法原理如图8所示。

2.2 模型的建立

基学习器和元学习器是Stacking集成算法的重要组成部分，直接影响着集成模型的性能和效果。Stacking算法模型的第1层应选取不同类型的基学习器，以增加模型的多样性。由于煤岩体地质力学参数是一个连续变量，上述的互馈关系即是多个自变量与一个因变量间的回归问题。第2层元学习器应选取简单模型，防止过拟合。

2.2.1 基学习器选取

GBDT算法通过回归树与目标值的残差进行负梯度拟合回归，在处理多种岩性下产生的不均衡数据具有显著的异常值处理与数据离散能力。因此，选择GBDT算法作为基学习器。其原理是通过在梯度方向上迭代新的学习器来降低上一个学习器的学习误差率，从而提高预测精度。

RF算法是由多个决策树组成的集成学习方法，通过引入样本随机和特征随机使其降低过拟合风险，因此，具有一定的抗噪能力。TBM掘进过程中出现地质条件突变、刀盘损坏、卡机等状态，掘进参数会产生较大的数据波动，极可能成为数据噪声。为了减少数据噪声对集成模型预测精度的影响，RF算法是一个很好的基学习器选择。

SVR支持向量回归算法将非线性低维数据映射到高维空间求解，通过引入惩罚因子与核函数，构建最优超平面实现回归，在处理小样本非线性数据优势显著。本次岩-机互馈数据量共524组，数据量不大，采用SVR算法可弥补上述2种算法在数据量有限时回归性能不足的缺陷，在模型训练与测试方面极具优势。

针对复杂地质条件下TBM掘进参数与岩体力学参数的变化，分别从数据不均衡性、数据噪声、非线性小样本数据等特性选择了GBDT，RF，SVR这3种算法作为Stacking模型第1层的基学习器。可以从不同的角度和层次对数据进行学习和分析，从而提高集成模型的多样性和互补性。

2.2.2 元学习器选取

由于Stacking集成层次算法是以第1层基学习器的输出结果作为第2层的输入特征，因此，在第2层中，选择一种简单有效的LR线性回归算法作为元学习器。用来拟合训练集中的特征与标签之间的线性关系，避免过拟合。基于Stacking集成算法的围岩强度预测模型结构如图9所示。

2.3 评估标准

为了评估预测模型的性能和效果，采用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）、拟合优度（R²）4个评价指标，作为模型性能评估标准。这些评价指标的计算式为

MSE=1n∑ni=1（

i－yi）2

（8）

MAE=1n∑ni=1i－yi

（9）

MAPE=100%n∑ni=1i－yiyi

（10）

R2=∑ni=1（i－）2∑ni=1（yi－）2

（11）

3 算例分析

基于岩-机互馈关系数据库，以验证Stacking集成算法的预测性能。分别采用单一的GBDT，RF和SVR建立了3个对照模型，训练流程及所用数据均完全相同。其中模型的超参数设置采用贝叶斯优化进行调优取值。通过评估标准对不同模型的预测精度进行讨论，评价模型的预测效果。

3.1 模型训练

3.1.1 数据划分

将数据库中的524组数据按照5∶1划分训练集和测试集，得到训练数据437组，测试数据87组。训练数据用于训练Stacking集成模型以及GBDT，RF和SVR等对照模型，测试数据用于验证各个模型的预测效果。为了保证上述4种模型对不同岩性的点荷载强度的预测效果，在测试数据的选取上使砂质泥岩、细砂岩、泥岩3种岩性数据量一致，均为29组。这样可以避免由于岩性分布不均匀而导致的模型预测偏差。

3.1.2 超参数选取

在机器学习研究中，模型的性能往往受到其超参数的影响。采用贝叶斯优化对模型超参数进行调优，最终确定各模型的超参数见表2。

3.2 预测结果评估

Stacking集成模型以及其余3个对照模型在87组测试样本上对围岩点荷载强度的预测预结果与实际值的对比情况如图10所示。不同模型对围岩点荷载强度的预测均有着较好的拟合度和解释度，其中Stacking模型的预测效果最好，模型的预测结果在绝大部分测试样本上与真实值之间的误差较小，仅有少部分个别样本与真实值有所误差。其次是GBDT模型和RF模型，这2个模型的预测结果也比较接近真实值，但在部分样本上存在较大的偏差。而SVR模型的效果最差，模型的预测结果与真实值之间的差异较大，表明该模型对围岩点荷载强度的预测能力较弱。

利用评价指标对模型的预测结果进行计算，结果见表3。

Stacking集成模型在测试集上的拟合优度R²值最大，为0.976，相比于GBDT，RF，SVR这3种单一模型的0.927，0.879，0.813分别提升了0.049，0.097和0.163，并且Stacking集成模型在其余MSE，MAE，MAPE指标中的数值最小。而对于一个模型，其R²越接近1，MSE，MAE和MAPE越小说明模型预测能力越好。由此说明文中所提模型具有更高的预测精度，采用Stacking集成模型对煤矿TBM掘进过程中的围岩的点荷载强度进行预测，能够更好地建立巷道掘进过程中表征岩-机作用的互馈关系模型，同时也为掘进控制和巷道支护参数调整提供依据。

3.3 模型对比

表4总结了近几年文献中岩体强度预测的模型，主要分为2类：一是通过室内试验获取岩石的相关参数，构建不同的算法进行岩石单轴抗压强度预测；二是通过数字钻探的方法，采集钻进信号特征参数，基于随钻参数构建岩层的强度预测模型，进行实时预测。这表明国内外研究已采用各种机器学习方法来预测岩石强度。其中，包含ANN，ANFIS，BP和其他相结合的优化算法，也包括多种算法集成的Stacking算法。不同算法对岩石单轴抗压强度的预测结果见表4。

从表4可以看出，与其他模型相比，文中提出的Stacking集成算法对TBM掘进过程中岩体点载荷强度预测的相关系数为0.976，均高于上述文献中的R²。因此，文中提出的Stacking集成算法模型的预测结果更精准，具备更高的适应性和可靠性。

4 结 论

1）TBM现场数据采集方法能够获取原始的TBM运行状态数据和岩体强度数据，为数据分析和模型训练提供了可靠的数据源。二值判别和箱线图可有效剔除原始数据中的无效数据和异常值。模型的输入特征为：刀盘推力F、刀盘扭矩T贯入度FPI、刀盘转速RPM、刀盘振动加速度A，选取TBM掘进稳态段5种掘进参数前50 s数据的均值与标准差作为模型的输入参数，消除了多数冗余特征。

2）Stacking集成模型相比于GBTD，RF，SVR这3种传统模型，其R²分别提升了0.049，0.097和0.163，并且在MSE，MAE，MAPE指标中的数值最小，证明了该模型对围岩点荷载强度进行预测时具有更高的预测精度。与现有其他模型相比，选用的基学习器与元学习器构成的Stacking集成算法预测效果最佳。

3）基于机器学习的方法可以很好地应用于TBM掘进中岩石强度的实时预测，克服了传统强度测试中成本高、获取繁琐、滞后时间长等缺点，成为一种实时性、高效性的现场采集方法，可为现场掘支岩体地质力学参数感知和预测提供参考。机器学习方法在工业现场应用中，模型预测的准确性与数据质量相关，大量的现场数据清洗预处理是今后模型预测的难点。因此，提高输入参数的质量是实现实时预测模型实际应用的关键。

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（责任编辑：刘洁）