TBM隧道掘进参数智能优化与动态调控技术

摘要：本文阐述了掘进参数智能优化与动态调控技术的核心内容。分析TBM在隧道工程中的广泛应用与重要性，指出掘进参数优化与动态调控对提升施工效益、保障工程安全的关键意义。详细介绍智能优化算法、优化模型及实现策略，以及动态调控系统的架构、算法与实施方式。提出智能优化与动态调控集成框架，通过二者深度融合，实现掘进参数从离线优化到在线自适应的转换。提升TBM隧道掘进的效率、安全性与经济性。

关键词：TBM隧道掘进；智能优化；动态调控

引言

随着基础设施建设的发展，隧道工程越发重要，TBM 在隧道施工中应用广泛。但传统人工调控掘进参数的方式难以满足工程需求，因此研究 TBM 隧道掘进参数智能优化与动态调控技术十分必要，其有助于提升隧道工程建设水平。

一、隧道工程中TBM应用的广泛性与重要性

在当今隧道工程建设的高速发展进程中，TBM以其无可替代的核心地位，深度融入铁路干线贯通、跨山跨海公路通道构筑、大型水利调水工程以及密集城市地下空间开发等多元领域。其应用的广泛性不仅体现在跨越山岭、江河、城市建筑群等复杂地理环境的适应性上，更延伸至从软土地层的精细化掘进到硬岩地带的高效破岩作业，覆盖地质条件差异显著的全谱系工程场景。TBM的重要性凸显于三重维度：技术层面，通过集成机械传动、液压驱动、智能监测等多学科技术，突破传统钻爆法效率瓶颈与安全隐患，实现隧道开挖的连续性与精准性；经济层面，凭借超长距离掘进能力与自动化作业模式，有效降低全生命周期成本，提升工程投资回报率；社会层面，其低噪音、低粉尘、低扰动的施工特性，契合生态保护与城市可持续发展需求，成为现代基建文明化转型的标志性技术。伴随“新基建”战略推进与“一带一路”基础设施互联互通深化，TBM已跃升为国家重大工程攻坚的战略装备，其技术演进直接影响基建工程的品质上限与行业竞争力高度，成为驱动隧道工程技术体系迭代升级的核心引擎。

二、隧道掘进参数优化与动态调控的意义

隧道掘进参数优化与动态调控在TBM施工中承载着技术革新与效益提升的双重使命。面对地层岩性突变、地下水压力波动、地质构造复杂等动态挑战，刀盘转速适配性、推进力适配性、力矩适配性、支护压力适配性等核心参数直接关系到项目成败。智能优化旨在打破传统依赖人工经验的粗放式调控模式，通过构建多参数耦合模型，从根源上避免因参数不匹配导致的刀头异常磨损、机械过载、掘进效率骤降等问题，对地质特性与设备响应的内在关联进行深度挖掘，对不同工况下的最优参数组合进行精准匹配。显著延长设备关键部件的使用寿命，降低运维成本。动态调控则是依靠实时感知系统和智能决策算法，在软硬不均地层、破碎带或涌水风险发生时，在保证掌面稳定的前提下，使TBM具备“环境感知-分析判断-参数自适应”闭环能力，并保持掘进连贯性，避免因停工整改而造成工期延误和经济损失，系统可快速触发调控策略，从而实现在保证掌面稳定的前提下，实现掘进连贯性的快速提升。两者有机融合，不仅能提升隧道开挖质量，将超挖欠挖控制在理想区间，保证衬砌结构与围岩的协同承载，更能促进TBM施工向“少人化、自主化、绿色化”迈进，为隧道工程穿越超远距离、高危地质地段构筑坚实的技术防线，成为驱动行业从经验主导向智能驱动转变的关键引擎[1]。

三、TBM隧道掘进参数智能优化技术

（一）智能优化算法概述

TBM隧道掘进参数智能优化技术以多元智能算法为驱动，结合适应复杂施工场景的优化模型精准调控参数。遗传算法基于生物进化理论，通过模拟自然选择、交叉和变异机制，反复迭代求解参数组合空间全局最优解，适用于多目标耦合复杂工况；粒子群优化算法借鉴鸟群觅食行为，通过个体和群体信息交互更新粒子位置，实现参数优化；模拟退火算法引入热力学退火，允许算法在搜索初期跳出局部最优陷阱，渐进逼近全局最优解，三者协同以挖掘最优解。协同应用锚定多维优化目标：以掘进效率最大化为目标，动态匹配刀盘转速和推进速度的最佳耦合关系，降低空转能耗和无效进尺；以最小设备损耗为目标，通过监测刀具磨损、液压系统压力等指标，优化扭矩和支护压力参数组合，延长设备关键部件寿命；以施工安全为核心，针对断层破碎带、高水压等风险场景建立参数预警和自适应调整机制，保证掌子面稳定和设备运行安全。算法特性与优化目标深度适配形成兼顾效率、成本、安全的参数智能优化体系，为TBM施工提供科学决策依据[2]。

（二）TBM掘进参数的智能优化模型

TBM掘进参数的智能优化模型以地质勘探数据为基石，通过整合钻孔岩芯分析、地震波探测、地应力测试等多源信息，构建反映地层力学特性的数字化模型，将岩性硬度、节理发育程度、地下水压力等关键参数转化为可量化的输入变量，为掘进参数优化提供基础依据。在此框架下，优化目标函数以多维度协同为导向，深度融合地质条件适配性、机械性能约束与安全规范要求：一方面依据地层稳定性动态调整支护压力与推进速度，规避掌子面坍塌风险；另一方面结合刀盘扭矩极限、液压系统负荷等机械参数边界，优化刀盘转速与贯入度组合，平衡掘进效率与设备损耗。数据驱动层面，机器学习算法凭借对历史施工数据的特征挖掘能力，建立参数与掘进效果的关联模型，实现经验知识的量化迁移；深度学习技术则通过捕捉地质变化的时空序列特征，动态预测不同工况下的最优参数组合，其自适应学习机制可实时更新模型权重，应对地质条件的非线性演变。两类算法的有机融合，使优化模型兼具“经验泛化”与“动态响应”能力，形成覆盖全施工周期的智能决策体系。

（三）优化策略与算法实现

TBM隧道掘进参数优化策略算法融合人工智能与大数据分析技术，以数据处理、模型训练和决策执行为全流程，采用遗传算法、强化学习等智能算法分析海量施工数据，挖掘地质特性与掘进参数间的耦合关系，以动态规划方法平衡效率、安全与设备损耗等多元目标冲突。模型训练环节，基于传感器网络实时采集刀盘扭矩、推进速度、支护压力等工况数据，并结合地质雷达、超前钻探等勘探信息，形成多源异构数据集。利用交叉验证、留一法等方法对模型结构、参数进行系统性优化，保证了模型在复杂工况下的泛化能力和预测精度。实际应用中以“感知-分析-决策-反馈”的闭环方式工作，当TBM遇到岩性突变、机械异常时，算法会快速检索历史相似工况的优化方案，结合实时数据动态修正参数组合，生成精准调控指令。工程实践证明，该方法可大幅提高TBM适应性和稳定性，避免了传统经验决策存在参数滞后、匹配失当的问题，为复杂地质条件下的隧道掘进提供科学、高效的技术路径[3]。

四、TBM隧道掘进参数动态调控技术

（一）动态调控系统的需求与目标

TBM 隧道掘进参数动态调控系统的构建源于施工过程中地质条件瞬息万变与设备响应滞后性之间的矛盾，其核心需求在于实现掘进参数毫秒感知和自适应调节。系统以安全优先、效率协同为目标，通过密布于 TBM关键部位的传感器网络，对刀盘转速、推进力、注浆压力等参数实施全时域、高精度监控，捕捉岩性突变、地层掌面应力波动等细微变化，实现了对刀盘速度、推进力、注浆压力等参数的精确监控。在此基础上，依托边缘计算与物联技术构建实时反馈机制： 当监测数据触发预设阈值时，系统自动激活动态调控模块，基于预先训练的参数优化模型，结合历史工况数据和当前地质特征，快速生成包含刀盘转速微调、推进速度缓降、支撑压力补偿等组合调控方案，通过液压驱动和电气控制系统，实现参数的精确执行，并在数据触发预设阈值的同时，实现数据的精确控制。这种闭环架构不仅有效规避了因参数迟滞造成的卡机、塌方等风险，还通过参数的动态匹配，提升了 TBM在复杂地质中的掘进连贯性，在保障施工安全的同时，显著优化了整体效率，推动隧道施工向智能化、自主化迈进。

（二）实时监测与控制系统

TBM隧道掘进参数动态调控技术的实时监测与控制系统依托多源异构传感器技术构建感知层，通过在刀盘、推进油缸、主轴承等关键部件部署高精度传感器，实现推进力、振动频谱、设备温度、支护压力等数据的毫秒级采集，全面捕捉TBM运行状态与地层响应特征。在数据传输与处理环节，借助5G物联网技术与边缘计算架构，将采集数据经加密压缩后实时传输至工程数据中心，通过分布式存储与并行计算框架实现数据的快速解析与特征提取，同步整合地质勘探、超前预报等外部数据，构建多维度信息融合数据库。动态反馈与调整机制则以数据驱动为核心，当系统识别到掘进参数偏离优化区间时，基于机器学习模型预判潜在风险，自动触发参数调整策略：通过液压伺服系统动态调节推进速度与刀盘转速匹配地层硬度，利用智能注浆模块自适应调整支护压力应对围岩变化，同时结合设备热管理系统优化冷却参数避免过热失效。该系统通过“感知-传输-决策-执行”的全链路闭环控制，确保TBM在复杂地质条件下始终保持参数最优解，有效提升施工过程的稳定性与智能化水平[4]。

（三）动态调控算法与实施

TBM隧道掘进参数动态调控算法与实施融合控制理论与人工智能技术，构建起适应复杂工况的智能决策体系。算法设计层面，以模型预测控制（MPC）与自适应控制理论为基础，结合强化学习、长短时记忆网络（LSTM）等人工智能方法，建立多变量耦合的动态调控模型：MPC通过滚动优化策略预测参数变化趋势，提前规划调控路径；强化学习则以施工效率与安全为奖惩机制，在不断试错中优化调控策略；LSTM网络凭借时序数据处理优势，捕捉地质变化与参数响应的非线性关系。数据驱动的调控模型依托实时监测数据持续迭代更新，通过在线学习算法动态修正模型参数，确保其对地层突变的适应性；反馈调节机制则基于偏差分析实时触发调控指令，当监测数据与模型预测值偏离时，系统自动调用优化算法生成刀盘转速微调、推进力补偿、支护压力动态匹配等组合调控方案，并通过液压、电气执行机构实现参数的精准调节。该体系通过算法与模型的协同进化，形成“数据感知-智能决策-动态执行-效果反馈”的闭环调控模式，显著提升TBM在非稳态工况下的自适应性与施工可靠性。

五、智能优化与动态调控的集成框架

（一）优化与调控技术的结合

智能优化与动态调控的集成框架需通过技术层面的深度耦合，实现掘进参数从“离线优化”到“在线自适应”的无缝衔接。在融合路径上，首先需将遗传算法、强化学习等智能优化算法输出的全局最优参数解集，转化为动态调控系统的初始参数基准与边界约束条件，确保调控策略始终在理论优化区间内运行；其次，通过构建“优化模型-调控模型”双向数据接口，使动态调控系统实时采集的刀盘扭矩、推进速度等工况数据，能够反向驱动优化模型的在线更新，当遭遇地层突变等非预期工况时，优化算法可基于新数据快速生成局部最优解，并同步传输至调控模块触发参数调整。此外，利用数字孪生技术构建TBM虚拟施工场景，将优化算法预测结果与动态调控反馈数据进行仿真验证，通过对比实际工况与虚拟推演结果，进一步校准优化模型与调控策略的适配性。这种“优化预决策-动态精调整-数据再反馈”的循环机制，既发挥了优化算法的全局寻优能力，又借助动态调控系统的实时响应特性，形成覆盖TBM全施工周期的智能决策闭环，有效提升复杂地质条件下掘进参数的动态匹配精度与施工过程稳定性[5]。

（二）系统集成后的优势

系统集成智能优化与动态调控技术后，TBM隧道掘进在效率、安全性与经济性层面将实现显著跃升。从效率上看，优化算法能够提前规划好参数组合，通过动态调控系统实时修正偏差，减少因参数失配导致的空转、停机时间，使得 TBM在不同地质段都保持高效掘进的节奏；从安全上看，集成框架可预判掌子面失稳、设备过载等风险，并能自动触发参数调整与应急措施，降低塌方、卡机等事故的概率；从经济上看，一方面能够通过精准的参数调控减少刀具的磨损、设备的损耗、关键部件的损耗，延长关键部件的使用寿命，减少运维成本；另一方面高效稳定的施工进程能够避免因工期延误带来的间接损失，同时优化掘进方案，减少超挖回填量，降低材料消耗。三者协同形成良性循环：安全保障为高效施工创造条件，效率提升促进成本优化，经济收益反哺技术升级，最终推动TBM隧道工程向智能化、精益化方向发展。

结语

综上所述，智能优化技术借助算法和模型优化参数，动态调控技术实现参数自适应调节。集成后的系统在效率、安全和经济方面优势显著，推动 TBM 隧道施工技术创新发展。

参考文献：

[1]孙其光，王方洲，张兴章.全断面隧道掘进机新技术在煤矿中的应用[J].内蒙古煤炭经济，2025，（04）：118-120.DOI：10.13487/j.cnki.imce.026306.

[2]张晓娟.隧道掘进机在抽水蓄能电站的应用分析[J].水上安全，2024，（19）：191-193.

[3]王磊.高原深埋复杂地质隧道TBM适应性及掘进性能研究[D].石家庄铁道大学，2024.DOI：10.27334/d.cnki.gstdy.2024.000218.

[4]刘亚峰.TBM掘进隧道通风除尘系统性能研究[D].辽宁工程技术大学，2024.DOI：10.27210/d.cnki.glnju.2024.000241.

[5]伯音.基于机器学习的TBM掘进过程挤压变形预测及卡机灾害预警方法研究[J].水利水电快报，2025，46（01）：10.