基于盾构施工参数评定掘进中围岩等级的确定方法和系统

本发明涉及盾构隧道施工领域，具体地，涉及一种基于盾构施工参数评定掘进中围岩等级的确定方法和系统。

背景技术：

1、随着我国城市轨道交通建设的不断发展，盾构法隧道施工技术因其经济高效得到了越来越广泛的应用。盾构掘进施工过程具有地质环境复杂、施工安全风险大、风险源多等特点，围岩情况和掘进操作参数起着至关重要的作用。在判别了围岩情况后，可通过设定合理掘进施工参数，对环境效应和施工风险进行控制，以保证掘进安全和效率。因此有必要对盾构掘进参数进行合理的分析，开展围岩类型判别研究，这对隧道项目的安全和成本有着至关重要的影响。孙振川等于2020年在《隧道建设(中英文)》上发表的《基于大数据的盾构掘进与地质关联关系分析方法》中强调了盾构掘进参数与地质参数的关联分析研究对保证隧道顺利掘进具有较大的工程意义。因此有必要为了保证盾构掘进的安全性和经济性，提出一种基于盾构施工参数评定掘进中围岩等级的确定方法。

2、目前，对盾构围岩判别主要基于前期地质勘察，通常是根据前期地质钻孔的试验结果进行判断，往往难以对掌子面前方工程地质条件做出判别。经对现有技术文献检索发现，专利公开号为cn113762360a的专利公开了“一种基于smote+adacost算法的tbm掘进过程中的围岩等级预测方法”，通过训练机器学习模型对围岩等级进行预测并对软弱围岩进行预警，然而该方法较为繁杂，对数据量要求较大，且未考虑到力学性质和实际工程地质多变性。

技术实现思路

1、针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于盾构施工参数评定掘进中围岩等级的确定方法、系统、介质和终端。

2、根据本发明的一个方面，提供一种基于盾构施工参数评定掘进中围岩等级的确定方法，包括：

3、获取工程数据；

4、依据所述工程数据计算获得比推力和比扭矩；

5、依据所述比推力和比扭矩搭建模型数据库，并进行预计算；

6、基于所述工程数据和所述预计算结果，利用模糊数学方法建立掘进地层围岩分类模糊判别模型；

7、利用所述掘进地层围岩分类模糊判别模型进行围岩分类判别，同时对异常情况进行识别和判断。

8、优选地，所述工程数据包括盾构隧道工程的盾构掘进参数和刀盘尺寸参数；

9、其中，所述盾构掘进参数把包括盾构总推力、刀盘扭矩和贯入度；

10、其中，所述刀盘尺寸参数数据包括刀盘滚刀半径。

11、优选地，所述比推力为所述比扭矩为αf和βt为考虑地层变异性的均匀性系数，取值范围为0～1；f为盾构总推力，单位kn；m为刀盘扭矩，单位kn·m；pv为贯入度，单位mm；rm为滚刀平均安装半径。

12、优选地，所述模型数据库由所述比推力和比扭矩组成；所述预计算包括进行数据集划分和中心点计算；

13、其中，所述数据集划分过程，包括：

14、计算模型数据库中所有比推力和比扭矩的平均值；

15、将小于平均值的数据作为软岩数据集tss和fss＝{(tss1,fss1),(tss2,fss2),……,(tssm,fssm)}，其中m为软岩数据集的数据点个数；

16、将大于平均值的数据作为硬岩数据集tsh和fsh＝{(tsh1,fsh1),(tsh2,fsh2),……,(tshn,fshn)}，其中n＝n–m；

17、所述中心点计算过程，包括：

18、计算所述软岩数据集的均值，将该均值作为软岩中心点p1(tssc,fssc)；

19、计算所述硬岩数据集的均值，将该均值作为硬岩中心点p2(tshc,fshc)。

20、优选地，所述基于所述工程数据和所述预计算结果，利用模糊数学方法建立掘进地层围岩分类模糊判别模型，包括：

21、对围岩等级进行划分；

22、以比扭矩ts作为x轴，比推力fs作为y轴，将盾构机操作每一环的参数绘制在一个平面中，获得掘进特性空间ξ；

23、将所述特性空间ξ进行区间分类；

24、基于所述区间分类确定模糊集；

25、计算掘进参数点与所述模糊集之间的距离，并归一化处理；

26、基于归一化后的距离，计算所述掘进参数点的隶属度；

27、基于所述隶属度建立利用隶属度确定围岩分类评价标准。

28、优选地，对掘进参数数据点(xi，yi)进行线性回归分析，得到控制线y＝k·x，通过控制线性回归精度得到分类区间的下边界y1和上边界y2；

29、过软岩中心点p1作线y3及过硬岩中心点p2作线y4与控制线垂直相交；

30、通过四线y1、y2、y3和y4，整个空间ξ被划分为了5个区域，分别对应五类分类区间；

31、由比扭矩ts和比推力fs回归分析中的检验原理，确定模糊集：

32、

33、式中，μ1-α/2可通过查表得到；为回归分析残差的标准差；k3＝-1/k，b3＝fssc+1/ktssc，b4＝fshc+1/ktshc；四个模糊集合(α，β，γ，ε)属于空间ξ；

34、采用欧式距离计算掘进参数点(tsi,fsi)与四个集合之间的距离，掘进参数点到集合α、β、γ和ε的距离分别为dα、dβ、dγ和dε；

35、并将所述距离dα、dβ、dγ和dε分别进行归一化：

36、

37、式中，u＝α，β，γ，ε；du为归一化后掘进参数点到各集合的距离，du为每一个掘进参数点到集合u的距离，dumax为点到集合u距离的最大值，dumin为点到集合u距离的最小值；

38、利用归一化距离计算掘进参数点(tsi，fsi)对集合(α，β，γ，ε)的隶属度，分别为uα，uβ，uγ，uε；

39、利用隶属度建立围岩分段判别函数，即可基于隶属度对盾构机掘进地层围岩等级进行模糊判别。

40、优选地，将参数点隶属度代入掘进地层围岩模糊判别模型，得到围岩分类判别结果，同时对异常情况进行识别和判断。

41、根据本发明的第二个方面，提供一种基于盾构施工参数评定掘进中围岩等级的确定系统，包括：

42、数据获取模块，所述数据获取模块获取工程数据；

43、数据计算模块，所述数据计算模块依据所述工程数据计算获得比推力和比扭矩；

44、模型搭建模块，所述模型搭建模块依据所述比推力和比扭矩搭建模型数据库，并进行预计算；

45、模糊判别模块，所述模糊判别模块基于所述工程数据和所述预计算结果，利用模糊数学方法建立掘进地层围岩分类模糊判别模型；

46、判别应用模块，所述判别应用模块利用所述掘进地层围岩分类模糊判别模型进行围岩分类判别，同时对异常情况进行识别和判断。

47、根据本发明的第三个方面，提供一种电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现所述的光场图像压缩方法，或，所述的光场图像压缩系统。

48、根据本发明的第四个方面，提供一种终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时可用于执行任一项所述的方法，或，运行所述的系统。

49、与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

50、本发明实施例中的基于盾构施工参数评定掘进中围岩等级的确定方法和系统，利用盾构施工参数确定盾构隧道围岩等级，采用模糊数学方法，建立掘进地层围岩分类模糊判别模型，利用隶属度得到地层分类结果从而对掌子面前方围岩做出判别，其充分考虑了复杂地质的随机性，有效地解决了掌子面前方工程地质条件难以判别的问题，显著地提高了围岩判别的准确度，为盾构隧道掘进围岩等级确定提供了一种更为简便合理高效的新方法。

51、此外，本发明实施例的基于盾构施工参数评定掘进中围岩等级的确定方法和系统，通过对盾构机掘进参数进行分析研究，能识别出异常情况和危险地质。