复杂地质条件下隧道掘进机（TBM）的智能掘进参数优化研究

一、引言

在交通基础设施建设不断推进的背景下，隧道工程作为穿越山脉、江河等障碍的关键工程，其建设规模与日俱增。隧道掘进机（TBM）凭借高效、安全、环保等优势，成为隧道施工的重要设备。然而，当 TBM 面临复杂地质条件，如破碎岩层、软土地层、富水地层、高地应力地层等时，传统的掘进参数设定方式难以适应多变的地质环境，容易导致施工效率低下、设备磨损加剧、安全事故频发等问题。因此，开展复杂地质条件下 TBM智能掘进参数优化研究，实现掘进参数的动态自适应调整，对保障隧道工程顺利施工、降低成本、提高安全性具有重要意义。

二、复杂地质条件对 TBM 掘进的影响

2.1 破碎岩层

破碎岩层中岩石完整性差，节理裂隙发育，TBM 在掘进过程中刀盘容易受到不均匀的冲击力。岩石破碎后形成的岩碴大小不一，可能导致排碴不畅，堵塞出碴系统。同时，破碎岩层的自稳能力弱，易引发塌方，对 TBM的推进速度、刀盘扭矩、推力等参数产生较大影响，增加施工风险。

2.2 软土地层

软土地层具有强度低、压缩性高、透水性弱等特点。TBM 在软土地层中掘进时，容易出现刀盘下陷、掘进方向偏移的问题。由于土体承载力不足，过大的推力可能导致地表沉降，影响地面建筑物安全；过小的推力则会使掘进效率降低。此外，软土地层中的泥浆容易附着在刀盘和刀具上，降低刀具的切削效率，加剧刀具磨损。

2.3 富水地层

富水地层中大量的地下水会增加岩石和土体的流动性，使掌子面稳定性变差，容易引发涌水、突泥等灾害。地下水还会对 TBM 的电气设备造成损坏，影响设备正常运行。在富水地层掘进时，需要合理控制掘进速度和注浆参数，以防止地下水涌入隧道，保证施工安全。

2.4 高地应力地层

高地应力地层中，岩石处于高应力状态，在 TBM 开挖后应力释放，容易引发岩爆现象。岩爆产生的高速弹射岩块会对 TBM 设备和施工人员造成严重威胁。同时，高地应力会使刀具承受较大的压力，加速刀具磨损，影响掘进参数的稳定。

三、TBM 智能掘进参数优化方法

3.1 数据采集与监测

利用 TBM 上安装的各类传感器，如压力传感器、扭矩传感器、位移传感器、振动传感器等，实时采集刀盘扭矩、推力、推进速度、刀具磨损量、掌子面图像等数据。同时，通过地质雷达、超前钻探等手段，获取掌子面前方的地质信息。将这些数据进行整合，构建 TBM 掘进数据库，为参数优化提供数据基础。

3.2 智能算法应用

采用人工智能算法，如神经网络、遗传算法、模糊控制算法等，对采集到的数据进行分析和处理。在破碎岩层中，神经网络可通过对历史数据的学习，分析节理裂隙发育程度与刀盘扭矩、推力之间的关系，预测在不同破碎程度下，如何调整参数以避免刀盘卡顿和出碴堵塞；遗传算法则能针对破碎岩层中岩碴大小不均的情况，在众多参数组合中搜索出既能保证掘进效率，又能减少刀具磨损的最优方案。

在软土地层掘进时，模糊控制算法可依据传感器反馈的刀盘下陷量、地表沉降数据等，按照预先设定的模糊规则，实时动态调整推进速度和推力，防止刀盘过度下陷或地表沉降超标。而对于富水地层，神经网络可结合地下水流量、掌子面稳定性等数据，建立涌水预测模型，提前优化掘进速度和注浆参数，避免涌水事故发生；遗传算法则可用于优化排水系统的运行参数，提高排水效率 。

在高地应力地层，智能算法可通过分析应力释放规律，结合岩爆监测数据，利用神经网络预测岩爆发生的可能性和强度，进而调整掘进参数，如降低推进速度、增加刀盘转速，减少应力集中；模糊控制算法可根据岩爆发生时的实际情况，快速调整设备的防护措施和人员撤离预警机制。

3.3 专家系统与决策支持

建立 TBM 掘进专家系统，将专家的经验和知识进行整理和编码，形成知识库。当系统采集到新的数据时，结合知识库中的知识进行推理和判断，为施工人员提供决策支持。专家系统可以根据不同的地质条件和设备状态，推荐合适的掘进参数调整方案，辅助施工人员进行科学决策。

3.4 闭环控制与动态优化

构建 TBM 智能掘进参数闭环控制系统，将实际掘进参数与优化后的参数进行对比，根据偏差自动调整掘进设备的运行参数。同时，随着施工的推进，不断更新地质数据和设备运行数据，对优化模型进行迭代优化，实现掘进参数的动态自适应调整，使 TBM 始终保持在最佳的工作状态。

四、应用案例分析

4.1 案例背景

某隧道工程穿越多种复杂地质区域，包括破碎岩层、富水地层和高地应力地层。在施工初期，由于采用传统的掘进参数设定方法，TBM 掘进过程中频繁出现刀盘卡死、刀具磨损严重、涌水等问题，施工进度缓慢，成本大幅增加。

4.2 智能优化实施过程

引入 TBM 智能掘进参数优化系统后，首先对 TBM 设备进行传感器升级改造，实现数据的全面采集。在硬件方面，增加了高精度的压力传感器和位移传感器，用于更精准地监测刀盘受力和地层位移情况；在软件层面，开发了专门的数据处理程序，能够快速对采集到的大量数据进行清洗和分类。

利用神经网络算法对历史地质数据和掘进参数进行训练，建立地质 -掘进参数预测模型。在训练过程中，研究人员不断调整神经网络的结构和参数，通过反复验证和优化，提高模型的预测准确性。在施工过程中，实时监测掌子面地质情况和设备运行状态，将数据输入预测模型，获取优化后的掘进参数建议。同时，专家系统根据现场实际情况对参数进行进一步调整，通过闭环控制系统自动调整 TBM 的刀盘扭矩、推力和推进速度等参数。

例如，当 TBM 进入富水地层时，系统监测到地下水流量突然增大，预测模型立即给出降低掘进速度、增加注浆压力的建议，专家系统结合现场掌子面的实际情况，对参数进行微调后，闭环控制系统迅速执行，有效避免了涌水事故的发生。

4.3 优化效果

经过智能掘进参数优化后，TBM 的掘进效率提高了 30% ，刀具磨损量降低了 40% ，涌水、刀盘卡死等故障发生频率显著下降，施工安全得到有效保障。同时，由于施工效率的提升和设备维护成本的降低，项目总成本节约了约 15‰

五、结论与展望

本文通过对复杂地质条件下 TBM 智能掘进参数优化的研究，分析了复杂地质对 TBM 掘进的影响，提出了一系列智能优化方法，并通过实际案例验证了优化方法的有效性。未来，应加强多学科交叉研究，深入探索人工智能、大数据、物联网等技术在 TBM 智能掘进中的应用，不断完善智能掘进参数优化系统，提高 TBM 在复杂地质条件下的施工性能和智能化水平。

参考文献

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