一种用于多模式盾构隧道模式区间划分方法与流程

本发明涉及隧道工程领域，具体为一种用于多模式盾构隧道模式区间划分方法。

背景技术：

1、在隧道工程施工中，多模式盾构技术被广泛应用，包括土压模式、泥水模式和tbm(盾构机)模式。这些模式在地质适应性和施工安全性方面具有显著优势。然而，在模式选择和隧道模式区间划分方面，仍然存在一定挑战。不同地层条件下，不同的盾构模式的施工效率不同，这直接影响到施工进度和安全性。

2、当前的隧道施工实践中，通常在施工过程中根据地质情况进行盾构模式选择，或者依靠经验和规则进行模式切换。然而，这种方法存在几个问题：首先，缺乏系统的模式选择标准，可能导致选择不当的盾构模式；其次，模式切换时可能存在安全风险，特别是在地质条件不稳定的情况下。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种全新的多模式盾构隧道模式区间划分方法，该方法系统考虑了地质条件、施工效率和安全性等因素，以实现更加智能和可靠的盾构模式选择和模式切换。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种用于多模式盾构隧道模式区间划分方法，其特征在于，包括以下步骤，

4、步骤一：数据收集和预处理

5、地质数据收集：收集隧道施工区域的地质数据，包括地层类型、地质构造、地下水情况；

6、历史施工数据获取：收集历史隧道施工数据，包括施工过程中的地质信息、盾构模式选择、安全性和施工效率；

7、数据预处理：对收集到的地质数据和历史施工数据进行清洗、转换和标准化，以便于后续的分析和建模；

8、步骤二：特征工程和模型构建

9、特征提取：从地质数据和历史施工数据中提取特征，这些特征包括地层类型、地下水位、地质构造与盾构模式选择相关的信息；

10、模型选择：根据特征的性质和数据规模，选择适合的机器学习模型进行建模；

11、步骤三：模型训练和评估

12、数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，用于模型训练和评估；

13、模型训练：使用训练集对选定的机器学习模型进行训练，学习地质特征与盾构模式选择之间的关系；

14、模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，评估模型的预测准确率、召回率指标；

15、步骤四：模型应用和调优

16、模型应用：将训练好的模型应用于实际隧道工程项目，根据地质数据和施工需求，预测最佳的盾构模式选择；

17、实时监测和调整：建立实时地质变化监测系统，监测隧道施工过程中地质情况的变化，并根据监测结果及时调整模型参数，提高模型的预测精度；

18、步骤五：持续优化

19、模型持续优化：定期更新模型，结合新收集到的数据和实际施工经验，不断优化地质-掘进模式匹配算法，提高模型的准确性和实用性。

20、优选的技术方案，所述的模型的推荐过程简化公式如下：

21、将每个叶节点的盾构模式选择映射到一个数值上，并通过一系列的条件判断来确定最终的推荐结果，

22、设有n个地质特征，分别记作x1,x2,...,xn，其中每个特征取值为x i，i＝1,2,...,n；

23、决策树模型最终共划分出m个叶节点，分别记作leaf1,leaf2,...,leafm，每个叶节点对应的盾构模式选择分别记作mode1,mode2,...,modem；

24、根据特征的取值和条件判断，将每个叶节点的盾构模式选择映射到一个权重上，然后根据权重进行加权求和，得到最终的推荐结果，可以表示为：

25、

26、其中：

27、wi表示第i个叶节点的权重，可以根据模型的训练结果或者领域专家的知识来确定；

28、1leaf i(x1,x2,...,xn)是一个指示函数，当地质特征满足第i个叶节点的条件时为1，否则为0；

29、通过计算公式，根据输入的地质特征得到一个最终的推荐盾构模式选择。

30、优选的技术方案，所述的模式区间划分的影响因素根据盾构掘进效率包括掘进速度和刀盘磨损情况。

31、优选的技术方案，所述的模式区间划分的影响因素根据盾构掘进安全性包括地层稳定性和地质灾害风险。

32、优选的技术方案，所述的实时地质变化监测系统通过传感器、监控设备和数据处理单元实现数据的实时采集、处理和分析，以及根据分析结果自动调整盾构模式的功能。

33、优选的技术方案，所述的实时地质变化监测系统集成地质勘探数据和掘进参数的变化数据，以及根据监测结果自动调整盾构模式的功能。

34、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

35、本发明地质-掘进模式匹配算法结合了机器学习技术，能够根据具体的地质信息和其他影响因素，自动推荐最佳的盾构模式。通过准确地选择盾构模式，可以提高施工效率，减少不必要的停机时间和模式切换时间，从而降低了整体施工周期。考虑盾构模式区间划分的影响因素包括地质条件、施工效率和安全性。通过合理选择盾构模式，可以避免在不适宜的地质条件下使用不合适的盾构模式，降低了施工风险，提升了施工安全性。

技术特征：

1.一种用于多模式盾构隧道模式区间划分方法，其特征在于，包括以下步骤，

2.根据权利要求1所述一种用于多模式盾构隧道模式区间划分方法，其特征在于：所述的模型的推荐过程简化公式如下：

3.根据权利要求1所述一种用于多模式盾构隧道模式区间划分方法，其特征在于：所述的模式区间划分的影响因素根据盾构掘进效率包括掘进速度和刀盘磨损情况。

4.根据权利要求1所述一种用于多模式盾构隧道模式区间划分方法，其特征在于：所述的模式区间划分的影响因素根据盾构掘进安全性包括地层稳定性和地质灾害风险。

5.根据权利要求4所述一种用于多模式盾构隧道模式区间划分方法，其特征在于：所述的实时地质变化监测系统通过传感器、监控设备和数据处理单元实现数据的实时采集、处理和分析，以及根据分析结果自动调整盾构模式的功能。

6.根据权利要求5所述一种用于多模式盾构隧道模式区间划分方法，其特征在于：所述的实时地质变化监测系统集成地质勘探数据和掘进参数的变化数据，以及根据监测结果自动调整盾构模式的功能。

技术总结一种用于多模式盾构隧道模式区间划分方法，涉及隧道工程领域，包括以下步骤，步骤一：数据收集和预处理，历史施工数据获取，数据预处理；步骤三：模型训练和评估，数据划分：将数据集划分为训练集和测试集，用于模型训练和评估；模型训练：使用训练集对选定的机器学习模型进行训练，学习地质特征与盾构模式选择之间的关系；模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，评估模型的预测准确率、召回率指标；步骤四：模型应用和调优；步骤五：持续优化。本发明结合了机器学习技术，能够根据具体的地质信息和其他影响因素，自动推荐最佳的盾构模式。通过准确地选择盾构模式，可以提高施工效率，减少不必要的停机时间和模式切换时间，从而降低了整体施工周期。技术研发人员：冯欢欢,龙道选,尹忠辉,何岳,裴超,韩亮,王树英,杜发平,刘艳萍,马经哲,郑响凑,梁富尊,李斌,谢柄峰,梁成全受保护的技术使用者：中铁隧道局集团有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/29