一种风化花岗岩地层TBM刀盘卡机预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种风化花岗岩地层TBM刀盘卡机预测方法及系统，包括：获取TBM掘进过程中影响TBM刀盘卡机的机械参数；建立物探参数与力学参数的关系模型，通过隧道超前地质预报收集掌子面前方的物探参数，利用关系模型得到相对应的力学参数，计算出围岩完整性系数；基于所述力学参数、围岩完整性系数、初始地应力以及机械参数，利用训练好的全连接神经网络模型，得到TBM扭矩，将所述TBM扭矩与额定扭矩值进行比较，判断TBM刀盘是否会发生卡机。本发明专利技术针对TBM刀盘卡机问题，建立刀盘卡机预测模型，并确定影响TBM刀盘卡机的力学参数和机械参数，能够预测得到TBM刀盘扭矩，将该TBM刀盘扭矩与扭矩额定值进行比较，预测刀盘是否会发生卡机。卡机。卡机。

【技术实现步骤摘要】
一种风化花岗岩地层TBM刀盘卡机预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及地质探测
，尤其涉及一种风化花岗岩地层TBM刀盘卡机预测方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]目前，TBM施工因其安全、高效等优势越来越被隧道(洞)开挖所采用。风化岩层岩体力学强度变低、渗透性变大，遇水易软化成泥等特点，TBM在掘进过程中，对风化岩层的适应性较差，一旦遭遇风化花岗岩地层极易发生围岩坍塌、突水突泥等地质灾害，进而导致TBM无法转动、异常损坏甚至机毁人亡等事故，造成严重的经济损失和人员伤亡等问题，TBM卡机事故已经成为隧道施工过程中亟需解决的一项重大工程难题。
[0004]现有技术主要通过建立力学模型研究TBM刀盘卡机，然而TBM刀盘卡机影响因素众多，发生TBM刀盘卡机的原因众多，仅靠力学模型无法很好的表达影响TBM刀盘卡机的众多因素和原因。

技术实现思路

[0005]为了解决上述问题，本专利技术提出了一种风化花岗岩地层TBM刀盘卡机预测方法及系统，能够提前对掌子面前方TBM刀盘的卡机进行预测，保证施工安全，提高施工效率。
[0006]在一些实施方式中，采用如下技术方案：
[0007]一种风化花岗岩地层TBM刀盘卡机预测方法，包括：
[0008]获取TBM掘进过程中影响TBM刀盘卡机的机械参数；
[0009]建立物探参数与力学参数的关系模型，通过隧道超前地质预报收集掌子面前方的物探参数，利用关系模型得到相对应的力学参数，计算出围岩完整性系数；
[0010]基于所述力学参数、围岩完整性系数、初始地应力以及机械参数，利用训练好的全连接神经网络模型，得到TBM扭矩，将所述TBM扭矩与额定扭矩值进行比较，判断TBM刀盘是否会发生卡机。
[0011]作为可选的方案，所述影响TBM刀盘卡机的机械参数包括：刀盘转速和贯入度。
[0012]作为可选的方案，建立物探参数与力学参数的关系模型，具体包括：
[0013]通过室内试验，测量岩芯的含水率、电阻率和纵波波速；测试标准岩芯的抗拉强度、抗剪强度；
[0014]通过对多块岩芯进行相关试验测试，分别建立电阻率和含水率的关系模型、抗剪强度和含水率的关系模型、抗拉强度和纵波波速的关系模型。
[0015]作为可选的方案，通过隧道超前地质预报收集掌子面前方的物探参数，具体包括：
[0016]通过激发极化法获取掌子面前方的电阻率参数，通过地震波法获取掌子面前方的岩体纵波波速，通过超前钻探获得岩芯，获取岩芯纵波波速。
[0017]作为可选的方案，利用关系模型得到相对应的力学参数，具体为：
[0018]基于电阻率参数与电阻率和含水率的关系模型，得到含水率数据；通过含水率数据与抗剪强度和含水率的关系模型，得到抗剪强度数据；
[0019]基于岩芯纵波波速与抗拉强度和纵波波速的关系模型，得到岩体抗拉强度数据。
[0020]作为可选的方案，计算围岩完整性系数，具体为岩体纵波波速与岩芯纵波波速比的平方。
[0021]作为可选的方案，将所述TBM扭矩与额定扭矩值进行比较，判断TBM刀盘是否会发生卡机，具体包括：
[0022]当所述TBM扭矩大于额定扭矩值时，判定TBM发生卡机。
[0023]在另一些实施方式中，采用如下技术方案：
[0024]一种风化花岗岩地层TBM刀盘卡机预测系统，包括：
[0025]数据获取模块，用于获取TBM掘进过程中影响TBM刀盘卡机的机械参数；
[0026]参数计算模块，用于建立物探参数与力学参数的关系模型，通过隧道超前地质预报收集掌子面前方的物探参数，利用关系模型得到相对应的力学参数，计算出围岩完整性系数；
[0027]刀盘卡机判断模块，用于基于所述力学参数、围岩完整性系数、初始地应力以及机械参数，利用训练好的全连接神经网络模型，得到TBM扭矩，将所述TBM扭矩与额定扭矩值进行比较，判断TBM刀盘是否会发生卡机。
[0028]在另一些实施方式中，采用如下技术方案：
[0029]一种终端设备，其包括处理器和存储器，处理器用于实现各指令；存储器用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述的风化花岗岩地层TBM刀盘卡机预测方法。
[0030]在另一些实施方式中，采用如下技术方案：
[0031]一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行上述的风化花岗岩地层TBM刀盘卡机预测方法。
[0032]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0033](1)本专利技术针对TBM刀盘卡机问题，建立刀盘卡机预测模型，并确定影响TBM刀盘卡机的力学参数和机械参数；基于这些参数，预测得到TBM刀盘扭矩，将该TBM刀盘扭矩与扭矩额定值进行比较，能够对刀盘是否会发生卡机进行预测。
[0034](2)本专利技术通过室内试验，建立物探参数和力学参数的关系模型，并通过地球物理方法(地震波法、激发极化法)获取掌子面前方的物探参数，通过关系模型得到影响TBM刀盘卡机的力学参数，为TBM刀盘卡机提供准确的数据支撑，保证TBM安全、高效地施工。
[0035]本专利技术的其他特征和附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本方面的实践了解到。
附图说明
[0036]图1为本专利技术实施例中的风化花岗岩地层TBM刀盘卡机预测方法流程图；
[0037]图2为本专利技术实施例中的全连接神经网络示意图。
具体实施方式
[0038]应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本专利技术使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0039]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
[0040]实施例一
[0041]在一个或多个实施方式中，公开了一种风化花岗岩地层TBM刀盘卡机预测方法，参照图1，具体包括如下过程：
[0042]S101：获取TBM掘进过程中影响TBM刀盘卡机的机械参数；
[0043]本实施例中，影响TBM刀盘卡机的机械参数包括刀盘转速和贯入度；这两个数据是TBM施工过程中的数据记录直接获取。
[0044]S102：建立物探参数与力学参数的关系模型，通过隧道超前地质预报收集掌子面前方的物探参数，利用关系模型得到相对应的力学参数，计算出围岩完整性系数。
[0045]具体地，通过室内试验，首先测量岩芯的含水率、电阻率、纵波波速，之后测试标准岩芯的抗拉强本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风化花岗岩地层TBM刀盘卡机预测方法，其特征在于，包括：获取TBM掘进过程中影响TBM刀盘卡机的机械参数；建立物探参数与力学参数的关系模型，通过隧道超前地质预报收集掌子面前方的物探参数，利用关系模型得到相对应的力学参数，计算出围岩完整性系数；基于所述力学参数、围岩完整性系数、初始地应力以及机械参数，利用训练好的全连接神经网络模型，得到TBM扭矩，将所述TBM扭矩与额定扭矩值进行比较，判断TBM刀盘是否会发生卡机。2.如权利要求1所述的一种风化花岗岩地层TBM刀盘卡机预测方法，其特征在于，所述影响TBM刀盘卡机的机械参数包括：刀盘转速和贯入度。3.如权利要求1所述的一种风化花岗岩地层TBM刀盘卡机预测方法，其特征在于，建立物探参数与力学参数的关系模型，具体包括：通过室内试验，测量岩芯的含水率、电阻率和纵波波速；测试标准岩芯的抗拉强度、抗剪强度；通过对多块岩芯进行相关试验测试，分别建立电阻率和含水率的关系模型、抗剪强度和含水率的关系模型、抗拉强度和纵波波速的关系模型。4.如权利要求1所述的一种风化花岗岩地层TBM刀盘卡机预测方法，其特征在于，通过隧道超前地质预报收集掌子面前方的物探参数，具体包括：通过激发极化法获取掌子面前方的电阻率参数，通过地震波法获取掌子面前方的岩体纵波波速，通过超前钻探获得岩芯，获取岩芯纵波波速。5.如权利要求4所述的一种风化花岗岩地层TBM刀盘卡机预测方法，其特征在于，利用关系模型得到相对应的力学参数，具体为：基于电阻率参数与电阻率和含水率的关系模型，得到含水率数据；通过含水率数据与抗剪强度和含水率的关系模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：司景钊，张俊，贾建波，聂利超，杜毓超，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：