基于集成算法的TBM围岩等级识别及掘进参数区间预测
孙明浩1，桑兆才2，龚秋明1*，张广1，贾照楠2
(1. 北京工业大学 城市与工程安全减灾教育部重点实验室，北京 100124；2. 中国水利水电第三工程局有限公司，陕西 西安 710000)
摘要：TBM隧道掘进过程中，实时感知围岩信息和预测掘进参数，是保障TBM安全高效掘进的关键。基于鄂坪调水工程的TBM隧道掘进参数和围岩参数，选取TBM掘进循环上升段的总推力、刀盘扭矩、刀盘贯入度、刀盘转速、刀盘功率和掘进速度的时间序列作为输入特征，分别建立了基于SSA-RF算法和SSA-BiGRU算法的围岩等级识别模型与TBM掘进速度预测模型，并引入Bootstrap方法实现了掘进速度区间预测。研究表明：SSA-RF围岩等级识别模型在输入时间序列的上升段时长为40s时，模型的识别效果最优；基于SSA-BiGRU算法的掘进速度预测模型在将围岩等级信息作为先验信息时，模型预测性能变化极小；采用Bootstrap方法，分别建立了置信水平为90%、95%、99%的掘进速度预测区间，发现随着置信水平的提高，预测区间对不确定性的容纳能力会相应增强，在99%置信水平下构建的预测区间可靠程度最高，PICP达到了100%。研究成果可为TBM辅助智能掘进施工提供技术支撑。
关键词：隧道掘进机(TBM)；围岩等级；掘进速度；SSA-RF；SSA-BiGRU；Bootstrap方法
中图分类号: U25;U455 文献标识码: A DOI: 10.13238/j.issn.1004-2954.202510180003