TBM操作参数智能决策方法研究

发布时间：2020-06-16 08:45

【摘要】：TBM掘进过程中,需要实时地调整掘进操作参数以适应不断变化的地质条件。传统的操作参数依赖于人工的操作经验,通过TBM司机不断观察掘进负载数据,结合当前的操作参数,来对下一步的操作参数进行实时调节。本文对吉林引松工程的现场施工数据进行分析处理,研究TBM的岩机数据映射关系,建立掘进数据与地质参数的函数关系以及地质条件预测模型,并结合人工操作参数选择经验与地质预测模型建立TBM操作参数智能决策系统,辅助司机决策,以避免人工操作时操作参数调整不及时,容易受外在条件干扰等因素造成的不良影响。本文的研究内容主要包括:(1)研究TBM的岩机映射关系,提出了与围岩单轴抗压强度相关性较高的推力操作参数指数FOI(Force Operation Index),指数值可由掘进时传感器数据进行函数映射计算实时获取,可快速获取实时掘进段围岩强度的大体信息,从而解决围岩数据采集需要岩芯采样、实验室分析的不便性;(2)使用XGBoost算法建立了 FOI的实时预测模型。模型以实时掘进点前一段掘进里程内的FOI值为输入,来预测掘进点之后2m之内的FOI变化,以便于司机或操作参数决策模型对地质的可能变化进行提前预警、超前调节,从而减少因人为失误而造成掘进事故的风险;(3)结合岩机数据映射关系理论,从历史掘进数据中提取人工选择的操作参数与围岩属性的关系,并结合FOI地质预测模型,建立TBM操作参数智能决策系统,辅助司机进行决策。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TV554
【图文】：

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【参考文献】

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本文编号：2715818