基于盾构机运行参数的掘进掌子面岩土类型识别方法、系统及介质与流程

1.本发明涉及地质类型感知识别技术领域，具体地，涉及一种基于盾构机运行参数的掘进掌子面岩土类型识别方法、系统及介质。


背景技术：

2.土压平衡盾构机作为一种隧道掘进工程机械，广泛的应用于铁路、地铁、公路等隧道工程中。相比于钻爆法、人工开挖等方法，盾构法受地层地质影响较大。当盾构机运行参数不能适应当前掘进地层时，可能出现盾构机刀盘堵塞、盾体卡死、隧道塌陷等施工事故。对岩土类型的实时准确感知，是选取合理的掘进参数、保障施工安全的重要前提条件。传统的岩土类型勘测采用钻孔测井法。由于钻孔深度有限，难以对深度较大的隧道进行地质测量。同时，有限个数的钻孔难以反映隧道所在地层岩土类型的全貌。随着地质勘测技术的发展，出现了地震波勘测法、探地雷达法、声波探测法等新方法。这些方法存在成本较高、测量速度慢、受施工空间限制等问题，在盾构法中的应用受到了限制。
3.大量研究表明，盾构机运行参数与掌子面地质之间具有密切的联系。现有基于盾构机运行参数的掌子面地质识别方法主要选择总推力、刀盘转矩等较少的运行参数表征当前掘进地层的地质特征。实际上，大量的盾构机运行参数中蕴含的地质特征没有被挖掘，容易造成信息损失，影响了模型识别的精度。当选择运行参数输入数量变多时，又会造成模型训练速度慢，泛化能力差等问题。为解决以上问题，本发明提出了一种面向掌子面地质类型识别的盾构机运行参数选择方法，筛选了与地质密切相关的盾构机运行参数，蕴含了更为丰富的地质信息；采用局部切空间排列算法对筛选的盾构机运行参数进行数据降维，提取其中的稀疏低维地质特征；最后，建立基于极限梯度提升树算法的分类模型，建立低维地质特征与掌子面地质类型之间的映射关系。有效解决了基于盾构机运行参数的掌子面岩土类型识别模型识别准确率低、模型训练速度慢的问题。
4.专利文献cn111753871a(申请号：cn202010392710.9)公开了一种基于xgboost算法与特征工程的岩性及流体类型识别方法，包括以下步骤：1)根据钻井或测井数据获取地层的岩性及流体类型标签以及对应的弹性参数数据构建岩性及流体类型
‑
弹性参数的学习样本；2)特征构造：根据弹性参数利用数学变换构造特征集合；3)特征选择：结合嵌入式特征选择与包裹式特征选择策略，在特征集合中选择最终的输入特征；4)通过xgboost算法构建多井岩性和流体识别的机器学习模型进行学习并输出岩性及流体类型识别结果。


技术实现要素：

5.针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于盾构机运行参数的掘进掌子面岩土类型识别方法、系统及介质。
6.根据本发明提供的基于盾构机运行参数的掘进掌子面岩土类型识别方法，包括：
7.步骤1：选取与盾构机掌子面地质特征相关的盾构机运行参数，通过盾构机自带的
监控系统每隔预设时间进行盾构机运行参数采集；
8.步骤2：将采集的盾构机运行参数作为特征集，将对应的盾构机掌子面岩土类型作为标签，选取每种掘进地质条件对应的盾构机运行参数作为训练集进行模型训练，将其余运行参数作为测试集进行模型有效性检验；
9.步骤3：将掌子面岩土类型未知的盾构机运行参数集输入到训练后的模型中，根据盾构机运行参数对当前掌子面岩土类型进行预测。
10.优选的，采集的参数包括推进系统、刀盘系统、螺旋机、土舱、添加剂注入装置的运行参数和传感器检测参数。
11.优选的，对采集的运行参数进行预处理，包括：
12.根据盾构机运行状态参数，选择盾构机处于掘进状态的运行数据，去除盾构机处于待机状态、停机状态的运行数据；
13.筛选出盾构机处于预设平稳运行状态的数据；
14.对运行参数进行归一化处理，使得每个特征的取值在0～1之间。
15.优选的，所述步骤2包括：将训练集数据输入到局部切空间排列数据降维模型中，从高维的盾构机运行参数集中提取内蕴低维特征，作为此时掘进掌子面地质特征的表征向量，构造基于极限梯度提升的识别模型，建立地质特征表征向量与掌子面岩土类型之间的映射关系，并用测试集数据验证该掌子面岩土类型识别模型的有效性。
16.根据本发明提供的基于盾构机运行参数的掘进掌子面岩土类型识别系统，包括：
17.模块m1：选取与盾构机掌子面地质特征相关的盾构机运行参数，通过盾构机自带的监控系统每隔预设时间进行盾构机运行参数采集；
18.模块m2：将采集的盾构机运行参数作为特征集，将对应的盾构机掌子面岩土类型作为标签，选取每种掘进地质条件对应的盾构机运行参数作为训练集进行模型训练，将其余运行参数作为测试集进行模型有效性检验；
19.模块m3：将掌子面岩土类型未知的盾构机运行参数集输入到训练后的模型中，根据盾构机运行参数对当前掌子面岩土类型进行预测。
20.优选的，采集的参数包括推进系统、刀盘系统、螺旋机、土舱、添加剂注入装置的运行参数和传感器检测参数。
21.优选的，对采集的运行参数进行预处理，包括：
22.根据盾构机运行状态参数，选择盾构机处于掘进状态的运行数据，去除盾构机处于待机状态、停机状态的运行数据；
23.筛选出盾构机处于预设平稳运行状态的数据；
24.对运行参数进行归一化处理，使得每个特征的取值在0～1之间。
25.优选的，所述模块m2包括：将训练集数据输入到局部切空间排列数据降维模型中，从高维的盾构机运行参数集中提取内蕴低维特征，作为此时掘进掌子面地质特征的表征向量，构造基于极限梯度提升的识别模型，建立地质特征表征向量与掌子面岩土类型之间的映射关系，并用测试集数据验证该掌子面岩土类型识别模型的有效性。
26.根据本发明提供的一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
27.与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
28.本发明无需进行额外的地质采样检测，也无需部署复杂、昂贵的地质类型检测设备，只需利用土压平衡盾构机盾构机自带的状态监测系统获取的海量现场参数便可以实时识别掘进时掌子面的岩土类型，减少了盾构机停机进行地质勘探的时间，加快了施工进度，降低了施工成本。同时，对于保障施工安全，选取合理的盾构机运行参数有重要意义。
附图说明
29.通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
30.图1为本发明基于盾构机运行参数的掘进掌子面岩土类型识别方法流程图；
31.图2为本发明实施例中获取盾构机掘进状态运行参数示意图；
32.图3为本发明实施例中获取盾构机平稳运行端参数示意图；
33.图4为本发明实施例在测试集上对掌子面岩土类型识别结果示意图。
具体实施方式
34.下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
35.实施例：
36.参考图1，根据本发明提供的一种基于盾构机运行参数的掘进掌子面岩土类型识别方法，包括以下步骤：
37.步骤1：从盾构机海量运行参数中选取与盾构机掌子面地质特征密切相关的盾构机运行参数，这些现场参数由土压平衡盾构机自带的监控系统每隔一定时间(如5s)或距离(如20mm)进行采集，包括推进系统、刀盘系统、螺旋机、土舱、添加剂注入装置的相关运行参数和传感器检测参数。tbm自带的监控系统为可以采集相关参数的装置，例如对应的传感器；
38.步骤2：将步骤1获取的盾构机运行参数作为特征集，将对应的盾构机掌子面岩土类型作为标签，掌子面岩土类型标签可通过其他地质勘探方法获得(如钻孔测井法、超声波法、地震波法等)；
39.步骤3：对步骤2中获取的盾构机运行参数特征集进行数据预处理，具体步骤如下：
40.(1)筛选盾构机处于掘进状态下的运行参数，筛选方法如图2所示，根据盾构机运行状态参数，选择盾构机处于2(掘进)状态的运行数据，去掉盾构机处于1(待机)、0(停机)状态的运行数据；
41.(2)筛选盾构机处于平稳运行状态的数据点，构造盾构机运行参数数据集。盾构机平稳运行状态的确定如图3所示，将盾构机每次启动后规定时间(如100秒)内的运行状态定义为非平稳运行状态，规定时间(100秒)之后的盾构机运行的状态定义为平稳运行状态；
42.(3)对运行参数进行归一化处理，将每种运行参数除以该参数的额定值进行归一化，参数额定值根据具体型号盾构机的技术手册选取，使得每个特征的取值在0～1之间；
43.步骤4：认为掌子面地质条件在掘进一环时保持不变，选取每种掘进地质条件对应
的一环的盾构机运行参数作为模型训练集，将其他所有环的运行参数作为模型测试集，其中训练集训练模型，测试集检验模型有效性；
44.步骤5：将训练集数据输入到局部切空间排列数据降维模型(ltsa)中，从高维的盾构机运行参数集中提取内蕴低维特征，作为此时掘进掌子面地质特征的表征向量，构造基于极限梯度提升(xgboost)的识别模型，建立地质特征表征向量与掌子面岩土类型之间的映射关系，并用测试集数据验证该掌子面岩土类型识别模型的有效性。
45.步骤6：将掌子面岩土类型未知的盾构机运行参数集输入到训练好的ltsa
‑
xgboost模型中，根据盾构机运行参数对当前掌子面岩土类型进行预测。
46.图4为本发明实施例提供的基于某土压平衡盾构机施工隧道现场数据构造的数据集中测试集上的掌子面识别结果示意图。该施工区间上具有五种地质类型，从五种地质类型中各选择500个样本点作为测试集。由图3可知，本识别方法对测试集上五种掌子面岩土类型的平均识别精度达到98.48％。
47.本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
48.以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本技术的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。