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水利工程隧洞 TBM 掘进参数实时优化与围岩适应性分析作者 杨丽雪
文章摘要 全断面隧道掘进机(TBM)是深长水利隧洞建设的核心装备,但其掘进性能与围岩条件的适应性直接关系到 工程安全与效率。传统掘进参数设定依赖驾驶员经验,缺乏实时地质感知与科学决策支持,易导致效率低下、刀具磨损甚 至卡机风险。本文综述了 TBM 掘进参数优化与围岩感知的研究现状,探讨了基于数据驱动的实时优化理论框架,分析了掘 进参数与围岩条件的相互作用机制,阐述了实时优化对降低比能耗、提升效率的意义。研究提出集成机器学习算法(随机森林、 GRU 神经网络)与实时监测数据,构建掘进参数预测与围岩等级识别模型,实现”岩 - 机”信息实时感知与参数自适应调整。 结合工程实例分析了实时优化系统在平衡施工效率与围岩稳定方面的应用价值,并对智能感知、自主决策等未来方向进行 了展望。
关键词 水利工程;隧洞;TBM;掘进参数;实时优化;围岩适应性;机器学习
参考文献 [1] 吴俊俊 . 基于岩机映射关系的 TBM 主控参数优化方法研究 [D]. 北京交通大学 ,2024. [2] 朱梦琦 , 朱合华 , 王昕 , 等 . 基于集成 CART 算法的 TBM 掘进参数与围岩等级预测 [J]. 岩石力学与工程学报 ,2020,39(09):1860-1871.
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