基于Elman神经网络模型的地质参数与盾构施工关键参数关联性方法技术

本发明专利技术涉及一种基于E lman神经网络模型的地质参数与盾构施工关键参数关联性方法，主要包含：对地质参数进行预处理并建立基于环数的地质参数样本数据库；对采集的盾构施工关键参数进行预处理并建立基于环数的盾构施工关键参数样本数据库；分别以地质参数和盾构施工关键参数为输入输出参数，通过优选网络结构和函数种类并探寻最小训练误差，确定关联性模型输入输出参数，对数据归一化预处理并通过函数优选缩小平均均方误差MSE和多重相关系数R的值，建立以E lman神经网络为基础地质参数与盾构施工关键参数关联性模型；为盾构掘进施工提供合理的施工关键参数建议值，给盾构主司机予以参考，提高隧道施工过程中风险预警能力和施工效率，为隧道盾构施工智能化掘进打下良好基础。础。础。

【技术实现步骤摘要】
基于Elman神经网络模型的地质参数与盾构施工关键参数关联性方法


[0001]本专利技术专利属于隧道盾构施工
，具体涉及一种基于Elman神经网络模型的地质参数与盾构施工关键参数关联性方法，为隧道盾构施工关键参数控制提供参考。

技术介绍

[0002]在隧道修建过程中，盾构法施工因安全高效环保等一系列优点而被广泛应用。盾构法施工是地下暗挖隧道的一种施工方法，是一个原状土在不停地受到破坏、扰动以后再进行重新塑造的复杂力学过程，因此受到地质特性影响，盾构施工关键参数也在不断地变化。由于地质条件复杂，一旦遇到安全事故将会造成巨大的经济损失，因此如何保障盾构的安全高效施工是重中之重。
[0003]盾构施工关键参数随着地质参数不断改变，既是地质参数的被动反应，也是盾构机器设备和操作人员操纵的最终耦合结果。在实际的掘进过程中，施工关键参数的调整往往根据盾构主司机的个人经验进行判断，无法进行实施及时有效的调控。如果盾构施工关键参数对地质变化感知不敏感及时，调控速度较慢，控制参数设置不合理，容易产生掌子面坍塌冒浆、刀盘磨损、注浆压力异常等严重工程事故。在单一地层小盾构施工关键参数较为稳定，施工技术相对较为简单；复合地层大直径盾构的施工关键参数更为复杂，盾构施工关键参数和地质参数之间存在复杂的非线性数学关系。
[0004]因此，需要一种地质参数与盾构施工关键参数关联性方法来为隧道修建盾构施工提供参考。

技术实现思路

[0005]针对隧道施工盾构掘进过程中，盾构施工关键参数的调控主要依据盾构主司机的历史经验进行判断和修正，无法实现依据大数据机器学习等智能学习方法进行控制，也无法与地质参数建立良好的匹配关联性问题，本专利技术专利提出一种基于Elman神经网络模型的地质参数与盾构施工关键参数关联性方法，为盾构掘进施工提供合理的施工关键参数建议值，给盾构主司机予以参考，提高隧道施工过程中风险预警能力和施工效率，为隧道盾构施工智能化掘进打下良好基础。
[0006]本专利技术通过以下技术方案来实现上述目的：
[0007]一种基于Elman神经网络模型的地质参数与盾构施工关键参数关联性方法包括如下步骤：
[0008](1)根据现场地质勘察数据，对地质参数进行预处理，并建立基于环数的地质参数样本数据库：
[0009]隧道在修建过程中穿越不同地质环境，而变化的地质条件将会对隧道施工产生巨大影响。由于所获取的地质参数复杂、种类众多，主要选取对于盾构施工影响较大的几种地质参数：孔隙比e、压缩模量Es(MPa)、粘聚力C(kPa)、内摩擦角φ(
°
)、天然重度γ(kN/m3)、
标贯实测击数N(击)。
[0010]由于在隧道施工过程中，地质勘察所得到的地质参数主要是依据勘察孔勘察得到，并且绘制的隧道地质图主要按照地层特性进行分类，并没有依据隧道盾构掘进过程的掘进环数为基础进行整理，因此采用数理统计中的均值方法根据地层占比求出每一环详细地质参数。
[0011]由于隧道盾构掘进过程中，将穿越多种地层，即一个断面同时包含多种地层截面，因此在建立基于环数的地质参数样本数据库时，首先根据隧道开挖直径确定每一环所穿越的地层种类，随后在地勘报告CAD图中根据长度求出每一环每种地层所占比例；在每一环的每种地层中，用上述所选择的地质参数乘以其所占的比例并求和以求出该环地质参数的加权平均值，代表该环隧道地质参数均值；对于过渡段的地质参数，即如果某一环地质参数未勘察详细或者缺失，则采用线性插值方法求得该环平均地质参数；最终建立基于环数的地质参数样本数据库。
[0012](2)根据在线数据采集系统及大数据平台，对采集的盾构施工关键参数进行预处理，并建立基于环数的盾构施工关键参数样本数据库：
[0013]在隧道修建过程中，盾构施工关键参数反映了地质条件和盾构机器以及人为操作因素耦合作用的最终结果，盾构施工关键参数要结合工程地层特点全面反映盾构掘进特性。由于盾构施工关键参数复杂种类繁多，主要选择对盾构施工影响较大的几种施工关键参数：总推进力(kN)、刀盘转速(r/min)、平均掘进速度(mm/min)、贯入度(mm/r)、平均泥水压力(bar)、刀盘伸缩总挤压力(kN)、刀盘扭矩(kN
·
m)。
[0014]由于在隧道施工过程中，盾构施工关键参数的数据采集主要依靠现场的数据采集系统和远程的大数据平台，所得到的数据是以时间为采样频率的实时数据，包含了隧道修建盾构掘进时数据、盾构停机维修设备调整以及采集系统异常产生的大量异常数据点。因此，对于每一环施工关键参数，首先以掘进时间为轴线提取每一环的盾构施工关键参数数据点，随后根据掘进时间及推进油缸行程挑选出每一环处于盾构掘进过程中的施工关键参数，再剔除上述异常数据点挑选出稳定掘进时的施工关键参数，最后求取稳定掘进段均值代表本环施工关键参数的值；最终建立基于环数的盾构施工关键参数样本数据库。
[0015](3)通过优选网络结构和函数种类并探寻最小训练误差，以地质参数和盾构施工关键参数分别为输入输出参数，建立以Elman神经网络为基础的参数关联性模型：
[0016]①
确定Elman神经网络关联性模型输入输出参数：根据上述所建立的地质参数样本数据库和盾构施工关键参数样本数据库，确定关联性模型输入参数6个：孔隙比e、压缩模量Es(MPa)、粘聚力C(kPa)、内摩擦角内摩擦角φ(
°
)、天然重度γ(kN/m3)、标贯实测击数N(击)；确定关联性模型输出参数7个：总推进力(kN)、刀盘转速(r/min)、平均掘进速度(mm/min)、贯入度(mm/r)、平均泥水压力(bar)、刀盘伸缩总挤压力(kN)、刀盘扭矩(kN
·
m)。
[0017]②
确定Elman神经网络关联性模型结构层数：在一般的神经网络结构中，隐含层数目为一层的网络结构即可拟合大多数曲线满足要求，但是为了达到更加精细的误差要求，该关联性模型通过在误差对比选定两层隐含层建立模型。
[0018]③
确定Elman神经网络关联性模型神经元数目：Elman神经网络输入层以及输出层的神经元数目分别等于模型输入输出参数数目，分别为6个和7个。
[0019]Elman神经网络关联性模型中的隐含层神经元数目首先依照经验公式确定在一定
的范围之内，再根据训练误差确定最终的神经元数目。
[0020][0021][0022][0023]式中，h代表隐含层神经元的个数，s代表输入层神经元的个数，f代表输出层神经元的数目，g代表常数范围在1～10之间。
[0024]该Elman神经网络关联性模型中首先根据经验公式确定出神经元数目范围为6
‑
16个，随后开始展开模型训练，根据训练误差最终确定隐含层的神经元数目为13个。
[0025]④
确定Elman神经网络关联性模型函数：
[0026]传递函数：用来模拟神经元之间的的非线性转移特性，包含S型传递本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Elman神经网络模型的地质参数与盾构施工关键参数关联性方法，其特征在于，具体步骤如下：
①
根据现场地质勘察数据，采用数理统计中均值法对地质参数进行预处理，并建立基于环数的地质参数样本数据库；所述地质参数为：孔隙比e、压缩模量Es(MPa)、粘聚力C(kPa)、内摩擦角φ(
°
)、天然重度γ(kN/m)、标贯实测击数N(击)；
②
根据在线数据采集系统及大数据平台，采用数理统计中均值法对采集的盾构施工关键参数进行预处理，并建立基于环数的盾构施工关键参数样本数据库；所述盾构施工关键参数为：总推进力(kN)、刀盘转速(r/min)、平均掘进速度(mm/min)、贯入度(mm/r)、平均泥水压力(bar)、刀盘伸缩总挤压力(kN)、刀盘扭矩(kN
·
m)；
③
分别以步骤
①
和
②
所得地质参数和盾构施工关键参数为输入输出参数，通过优选网络结构和函数种类并探寻最小训练误差，确定关联性模型输入输出参数种类数目、网络结构层数、神经元数目、模型传递函数、学习函数、训练函数以及初始权值、最大失误次数、学习率、学习精度等，对数据归一化预处理并通过函数优选缩小平均均方误差MSE和多重相关系数R的值，建立以Elman神经网络为基础地质参数与盾构施工关键参数关联性模型；
④
通过建立的以Elman神经网络为基础地质参数与盾构施工关键参数关联性模型对地质参数与盾构施工关键参数进行关联性，以实际工程为依据，以实际地质参数为输入参数，以盾构施工关键参数为输出参数，对预测的盾构施工关键参数与实际盾构施工关键参数进行误差对比。2.根据权利要求1所述的基于Elman神经网络模型的地质参数与盾构施工关键参数关联性方法，其特征在于：所述步骤
①
中根据现场地质勘察数据，采用数理统计中均值法对地质参数进行预处理，并建立基于环数的地质参数样本数据库的方法，具体步骤如下：S1.分析地质勘察过程中对盾构施工关键参数影响较大的因素，选取较为突出的地质参数：孔隙比e、压缩模量Es(MPa)、粘聚力C(kPa)、内摩擦角φ(
°
)、天然重度γ(kN/m)、标贯实测击数N(击)；S2.根据隧道开挖直径确定每一环所穿越的地层种类，随后在地勘报告CAD图中根据长度求出每一环每种地层所占的比例；S3.在每一环的每种地层中，用上述所选择的地质参数乘以其所占的比例并求和以求出该环地质参数的加权平均值，代表该环隧道的平均地质参数；S4.对于过渡段的地质参数，即如果某一环地质参数未勘察详细或者缺失，则采用线性插值方法求得该环的平均地质参数；S5.最终建立基于环数的地质参数样本数据库。3.根据权利要求1所述的基于Elman神经网络模型的地质参数与盾构施工关键参数关联性方法，其特征在于：所述步骤
②
中根据在线数据采集系统及大数据平台，采用数理统计中均值法对采集的盾构施工关键参数进行预处理，并建立基于环数的盾构施工关键参数样本数据库的方法，具体步骤如下：
①
分析并选取隧道盾构掘进过程中对盾构施工影响较大的几种施工关键参数，主要包含：总推进力(kN)、刀盘转速(r/min)、平均掘进速度(mm/min)、贯入度(mm/r)、平均泥水压力(bar)、刀盘伸缩总挤压力(kN)、刀盘扭矩(kN
·
m)；
②
根据现场数据采集系统和远程大数据平台，以掘进时间为轴线提取每一环的盾构施
工关键参数数据点；
③
根据掘进时间及推进油缸行程挑选出每一环处于盾构掘进过程中的施工关键参数；
④
剔除异常数据点挑选出稳定连续掘进时的盾构施工关键参数；
⑤
求取稳定掘进段均值代表本环施工关键参数的值；
⑥
最终处理所有环的盾构施工关键参数，建立基于环数的盾构施工关键参数样本数据库。4.根据权利要求1所述的基于Elman神经网络模型的地质参数与盾构施工关键参数关联性方法，其特征在于：所述步骤
③
中通过优选网络结构和函数种类并探寻最小训练误差，分别以地质参数和盾构施工关键参数分别为输入、输出参数，建立以Elman神经网络为基础的参数关联性模型的方法，具体步骤如下：
①
确定Elman神经网络关联性模型输入输出参数：根据上述所建立的地质参数样本数据库和盾构施工关键参数样本数据库，确定关联性模型输入参数6个：孔隙比e、压缩模量Es(MPa)、粘聚力C(kPa)、内摩擦角内摩擦角φ(
°
)、天然重度γ(kN/m3)、标贯实测击数N(击)；确定关联性模型输出参数7个：总推进力(kN)、刀盘转速(r/min)、平均掘进速度(mm/min)、贯入度...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆岸典，范文超，曾垂刚，张兵，游永锋，石文广，李旭辉，周建军，王发民，张继超，吕乾乾，翟乾智，
申请(专利权)人：盾构及掘进技术国家重点实验室中铁隧道局集团有限公司，
类型：发明
国别省市：