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现代隧道技术 2025, Vol. 62 Issue (3) :75-87    DOI:
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基于岩机参数交互机制的TBM隧道围岩识别及掘进速度预测研究
(1.中国水利水电第十四工程局有限公司,昆明 650000;2.中国地质大学(北京)工程技术学院,北京 100083; 3.山东大学岩土与地下工程研究院,济南 250061)
Study on Surrounding Rock Identification and Excavation Speed Prediction in TBM Tunnels Based on the Interaction Mechanism of Rock-Machine Parameters
(1. Sinohydro Bureau 14 Co. Ltd., Kunming 650041; 2. School of Engineering and Technology, China University of Geosciences(Beijing), Beijing 100083; 3. Institute of Geotechnical and Underground Engineering, Shandong University, Jinan 250061)
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摘要 TBM隧道围岩识别及掘进速度预测对保障TBM安全高效掘进至关重要,为更精准地预测TBM掘进速度,构建基于PCA-BP和CNN-LSTM-Attention模型的预测框架。首先,采用主成分分析(PCA)对刀盘扭矩等掘进参数及围岩参数进行处理,挖掘围岩参数、掘进参数与掘进速度之间的动态关联模式,提取2个主成分指标,进而构建BP神经网络识别围岩等级。随后,将各级围岩的贯入度、FPI和TPI作为输入,利用CNN-LSTM-Attention模型预测掘进速度。最后,评估该预测框架的效果,分析围岩等级划分对预测结果的影响,并将该模型与传统回归模型进行对比。研究结果表明,与BP神经网络等传统回归模型相比,CNN-LSTM-Attention模型性能更优,各级围岩预测结果的R2均超90%;划分围岩等级可显著提高模型预测精度,Ⅱ级、Ⅲ-a级、Ⅲ-b级和Ⅳ级围岩条件下预测结果的决定系数R2较不划分时分别提高20%、17%、17%和24%,均方误差MSE分别降低88%、86%、81%和48%。
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李久源1 高发勇1 马永涛1 唐明阳2 傅 康3 李雨恒2 薛翊国2
关键词TBM隧道   围岩识别   掘进速度   深度学习   注意力机制     
Abstract: Identifying the surrounding rock of TBM tunnels and predicting the excavation speed are crucial to ensuring the safe and efficient excavation of TBMs. In order to more accurately predict the TBM excavation speed, this study constructs a prediction framework based on PCA-BP and CNN-LSTM-Attention. First, Principal Component Analysis (PCA) is applied to process excavation parameters, such as cutter head torque, and surrounding rock parameters to explore the dynamic correlation patterns between surrounding rock parameters, excavation parameters, and excavation speed. Two principal component indicators are extracted, and a BP neural network is constructed to recognize surrounding rock grades. Then, the penetration, FPI, and TPI of each surrounding rock grade are used as input to predict excavation speed using the CNN-LSTM-Attention model. Finally, the effectiveness of the prediction framework is evaluated, the impact of surrounding rock grade classification on the prediction results is analyzed, and the model is compared with traditional regression models. The research results show that compared to BP neural networks and other traditional regression models, the CNN-LSTM-Attention model performs better. The R2 of the prediction results for each surrounding rockgrade is over 90%. Classifying surrounding rock grades significantly improves the prediction accuracy. The R2 for Grade Ⅱ, Ⅲ-a, Ⅲ-b, and Ⅳ surrounding rocks improves by 20%, 17%,17%, and 24%, respectively, compared to when no classification is performed. The mean square error (MSE) decreases by 88%, 86%, 81%, and 48%, respectively.
KeywordsTBM tunnel,   Surrounding rock identification,   Excavation speed,   Deep learning,   Attention mechanism     
作者简介: 李久源(1987-),男,高级工程师,主要从事水利水电工程方面的研究工作,E-mail:1036993169@qq.com. 通讯作者:唐明阳(2003-),男,硕士研究生,主要从事地质工程方面的研究工作,E-mail:2232709820@qq.com.
引用本文:   
李久源1 高发勇1 马永涛1 唐明阳2 傅 康3 李雨恒2 薛翊国2 .基于岩机参数交互机制的TBM隧道围岩识别及掘进速度预测研究[J]  现代隧道技术, 2025,V62(3): 75-87
LI Jiuyuan1 GAO Fayong1 MA Yongtao1 TANG Mingyang2 FU Kang3 LI Yuheng2 XUE Yiguo2 .Study on Surrounding Rock Identification and Excavation Speed Prediction in TBM Tunnels Based on the Interaction Mechanism of Rock-Machine Parameters[J]  MODERN TUNNELLING TECHNOLOGY, 2025,V62(3): 75-87
链接本文:  
http://www.xdsdjs.com/CN/      或     http://www.xdsdjs.com/CN/Y2025/V62/I3/75
 
没有本文参考文献
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