基于鉆進(jìn)參數(shù)和SVM的圍巖智能分級(jí)研究

姚 萌

(西南交通大學(xué)土木工程學(xué)院，四川成都 610031)

自20世紀(jì)80年代以來(lái)，以鑿巖臺(tái)車(chē)鉆炮孔為代表的大型機(jī)械化隧道施工越來(lái)越完善，隧道施工逐步由人工施工向機(jī)械化施工轉(zhuǎn)變。但是，很多施工信息或數(shù)據(jù)僅僅停留在記錄階段，并未對(duì)施工提供指導(dǎo)，導(dǎo)致隧道機(jī)械化、信息化施工的效果大打折扣。由此可見(jiàn)，導(dǎo)出及整理施工信息或數(shù)據(jù)，研究相關(guān)的種類(lèi)的施工信息之間的關(guān)系，探索基于特定的施工信息預(yù)測(cè)可指導(dǎo)施工的參數(shù)以及預(yù)測(cè)方法的實(shí)際應(yīng)用是非常必要的。

自20世紀(jì)90年代，對(duì)于施工信息預(yù)測(cè)地質(zhì)條件的研究就開(kāi)始了。例如早在1994年，曹慶林以圍巖分級(jí)指標(biāo)為輸入，圍巖類(lèi)別為輸出，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了分級(jí)模型。近年來(lái)隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，不斷有新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在預(yù)測(cè)地質(zhì)條件領(lǐng)域得到應(yīng)用，如RBF、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM等，其中基于SVM模型的地質(zhì)條件評(píng)價(jià)研究占比越來(lái)越多。例如，邱道宏等以TSP203系統(tǒng)信息為輸入，建立圍巖類(lèi)別超前分類(lèi)指標(biāo)體系,并采用支持向量機(jī)進(jìn)行圍巖超前分類(lèi)預(yù)測(cè)；牛文林等選用與堅(jiān)硬強(qiáng)度相關(guān)、完整程度相關(guān)和地下水特征相關(guān)的8個(gè)定性指標(biāo)作為評(píng)判因子,用現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行圍巖智能分級(jí)研究；何云松等以巖石單軸抗壓強(qiáng)度(Rc)、巖石質(zhì)量指標(biāo)(RQD)、地下水狀態(tài)和巖體完整程度相關(guān)的參數(shù)共7個(gè)參數(shù)作為輸入?yún)?shù)構(gòu)建立分類(lèi)模型，利用改進(jìn)支持向量機(jī)模型進(jìn)行圍巖智能分級(jí)研究。本文依托鄭萬(wàn)高鐵湖北段隧道工程，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)樣本分析各鉆進(jìn)參數(shù)與圍巖級(jí)別的關(guān)系，進(jìn)而確定圍巖智能分級(jí)指標(biāo)，最終以SVM為研究手段建立圍巖智能分級(jí)模型。

1 工程背景

鄭萬(wàn)高速鐵路湖北段全長(zhǎng)約287 km，設(shè)計(jì)速度為350 km/h。隧道有32.5座(香樹(shù)灣隧道跨重慶、湖北省界)，其中7座長(zhǎng)度超過(guò)10 km；隧道總長(zhǎng)167.619 km，占本段線路總長(zhǎng)58.37 %；隧道開(kāi)挖斷面面積約150 m2，屬單洞雙線大斷面隧道。

本研究在鄭萬(wàn)高鐵湖北段高家坪隧道、楚烽隧道、新華隧道、向家灣隧道、香爐坪隧道共5座隧道6個(gè)工區(qū)開(kāi)展了圍巖智能分級(jí)樣本采集工作。從采集的樣本中剔除部分鉆進(jìn)參數(shù)超限樣本和圍巖分級(jí)不準(zhǔn)確的樣本，最終形成涵蓋3種圍巖級(jí)別和多種巖性的圍巖智能分級(jí)樣本庫(kù)，樣本庫(kù)各圍巖級(jí)別樣本數(shù)量如表1所示。

表1 各圍巖級(jí)別樣本數(shù)量

2 圍巖智能分級(jí)指標(biāo)選取

鉆進(jìn)過(guò)程液壓鑿巖機(jī)驅(qū)動(dòng)鉆桿及鉆頭產(chǎn)生沖擊、回轉(zhuǎn)、推進(jìn)3種運(yùn)動(dòng)并利用沖洗液對(duì)鉆孔底部進(jìn)行沖洗，如圖1所示，各個(gè)運(yùn)動(dòng)的作用為：

(1)沖擊運(yùn)動(dòng)：鉆桿沖擊前方巖體以破碎巖石。

(2)回轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)：使鉆頭每完成一次沖擊后回轉(zhuǎn)到一個(gè)新的位置，進(jìn)行新的巖石破碎，同時(shí)在回轉(zhuǎn)過(guò)程中使已發(fā)生裂紋的巖石表面部分剝落下來(lái)。

(3)推進(jìn)運(yùn)動(dòng)：推動(dòng)鑿巖機(jī)和壓向巖石表面，并使鉆頭在鉆鑿炮孔時(shí)始終與巖石接觸，同時(shí)可以施加反向力在鉆孔完成后使釬具退出。

(4)沖洗過(guò)程：形成的巖石碎屑和粉末用水沖刷至孔外，如果沖洗不足，鉆孔中將發(fā)生重復(fù)鑿磨，不但使鉆孔速度減慢，且使鉆頭加速磨損，甚至卡鉆。

圖1 鑿巖臺(tái)車(chē)鉆孔工作示意

在以上鉆進(jìn)過(guò)程中，三臂鑿巖臺(tái)車(chē)傳感器自動(dòng)記錄包含7項(xiàng)鉆進(jìn)參數(shù)在內(nèi)多種參數(shù)，7項(xiàng)鉆進(jìn)參數(shù)為進(jìn)給速度Vp(Penetration )(m/min)、沖擊壓力Ph(Hammer pressure)(Pa)、推進(jìn)壓力Pf(Feeder pressure)(Pa)、回轉(zhuǎn)壓力Pr(Rota pressure)(Pa)、回轉(zhuǎn)速度Vr(Rota speed)(r/min)、水壓力Pw(Water pressure)(Pa)、水流量Qw(Water flow)(L/min)。其中回轉(zhuǎn)速度是定值，其余六項(xiàng)鉆進(jìn)參數(shù)隨掌子面圍巖級(jí)別變化關(guān)系如圖2、圖3所示。

圖2 不同圍巖級(jí)別下鉆進(jìn)參數(shù)變化規(guī)律

圖3 各圍巖級(jí)別下鉆進(jìn)參數(shù)變化規(guī)律(歸一化)

通過(guò)以上圖表可以看出，圍巖級(jí)別和6個(gè)鉆進(jìn)參數(shù)平均值間均存在單調(diào)相關(guān)關(guān)系，其中進(jìn)給速度、水流量隨著圍巖級(jí)別正相關(guān)，打擊壓力、推進(jìn)壓力、回轉(zhuǎn)壓力、水壓力和圍巖級(jí)別負(fù)相關(guān)；6個(gè)鉆進(jìn)參數(shù)中，水壓力和進(jìn)給速度隨圍巖級(jí)別變化最為明顯(V級(jí)圍巖相對(duì)于III級(jí)圍巖分別變化了58 %和51 %)；將鉆進(jìn)參數(shù)以V級(jí)圍巖相對(duì)于III級(jí)圍巖變化幅度排序：水壓力(58 %)>進(jìn)給速度(51 %)>推進(jìn)壓力(28 %)>回轉(zhuǎn)壓力(22 %)>打擊壓力(14 %)>水流量(4 %)。

結(jié)合鉆進(jìn)原理，從以上統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以得到以下結(jié)論：

(1)水壓力、水流量與圍巖級(jí)別的關(guān)系：水壓力和水流量是指鑿巖機(jī)沖洗砂石顆粒時(shí)的水壓和流量，主要與洞內(nèi)供水狀態(tài)有關(guān)。從統(tǒng)計(jì)結(jié)果看，水流量基本不隨圍巖級(jí)別變化，但是水壓力隨圍巖級(jí)別變化很大。所以對(duì)水壓力進(jìn)行了進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)分析，如表2所示，相同圍巖級(jí)別下不同隧道的水壓力變化可能較大；而同一所隧道不同圍巖級(jí)別水壓力變化并不大。由此從理論和實(shí)際數(shù)據(jù)兩方面確認(rèn)水壓力、水流量與地質(zhì)情況無(wú)關(guān)。

表2 不同隧道水壓力對(duì)比 MPa

(2)進(jìn)給速度與圍巖級(jí)別的關(guān)系：從統(tǒng)計(jì)結(jié)果看，進(jìn)給速度隨圍巖級(jí)別變化最為明顯，且進(jìn)給速度隨著圍壓級(jí)別增加而增加。

(3)推進(jìn)壓力、回轉(zhuǎn)壓力、打擊壓力與圍巖級(jí)別的關(guān)系：從統(tǒng)計(jì)結(jié)果看，推進(jìn)壓力、回轉(zhuǎn)壓力、打擊壓力隨圍巖級(jí)別的變化相比于進(jìn)給速度較不明顯，但是其變化不可忽略，三者均隨圍巖級(jí)別增加而減小。

3 基于SVM的圍巖智能分級(jí)模型

3.1 SVM簡(jiǎn)介

支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)模型是Vapnik首先提出，其主要思想是建立一個(gè)分類(lèi)超平面作為決策曲面當(dāng)時(shí)的正例和反例之間的個(gè)例邊緣被最大化。SVM算法最初是為二值分類(lèi)問(wèn)題設(shè)計(jì)，隨著相關(guān)研究的深入，現(xiàn)在已經(jīng)可以構(gòu)建多類(lèi)分類(lèi)器實(shí)現(xiàn)多類(lèi)數(shù)據(jù)分類(lèi)。

3.2 本研究SVM模型分級(jí)原理

SVM學(xué)習(xí)的基本原理是求解能夠正確劃分訓(xùn)練數(shù)據(jù)集并且?guī)缀伍g隔最大的分離超平面。

(1)設(shè)相應(yīng)的樣本訓(xùn)練集T={(x1,y1),(x2,y2)…(xn，yn)}，其中xi∈Rn，yi∈{-1，+1}，其中i=1,2…n。

(2)根據(jù)SVM算法通常先將輸入變量進(jìn)行非線性變換Φ(x)，然后將輸入空間Rn中的數(shù)據(jù)映射到一個(gè)高緯度特征空間F中，在這樣的空間中，總存在一個(gè)超平面將兩類(lèi)點(diǎn)分隔開(kāi)并使得支持向量到該平面的距離最大，該分類(lèi)超平面的函數(shù)表達(dá)式為：

f(x)=sign[w·Φ(x)+b]

式中：sign(.)為符號(hào)常數(shù)，當(dāng)w·Φ(x)+b>0時(shí)，f(x)=1，當(dāng)w·Φ(x)+b≤0時(shí)，f(x)=-1，從而把超平面的上下兩部分分成兩類(lèi)。

(3)通過(guò)重復(fù)上述的二分類(lèi)過(guò)程最終實(shí)現(xiàn)多分類(lèi)。

3.3 模型訓(xùn)練流程

首先將樣本庫(kù)內(nèi)樣本隨機(jī)分為訓(xùn)練集和預(yù)測(cè)集，兩集合樣本數(shù)量如表3所示，模型訓(xùn)練流程見(jiàn)圖4。

表3 訓(xùn)練集和預(yù)測(cè)集樣本數(shù)量

圖4 訓(xùn)練流程

3.4 基于SVM的圍巖智能分級(jí)結(jié)果

通過(guò)上述訓(xùn)練得到的模型對(duì)預(yù)測(cè)集樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)，并與實(shí)際圍巖級(jí)別對(duì)照，得到總體準(zhǔn)確率為87.90 %。其中各圍巖級(jí)別樣本的準(zhǔn)確率如表4、表5所示。

表4 基于SVM的圍巖智能分級(jí)模型訓(xùn)練結(jié)果統(tǒng)計(jì)

表5 預(yù)測(cè)結(jié)果分析

結(jié)果表明，基于SVM的圍巖智能分級(jí)模型準(zhǔn)確率III、IV、V級(jí)圍巖分別為98.3 %、80.7 %、81.5 %，平均準(zhǔn)確率為86.8 %，總體而言準(zhǔn)確率較高。

4 結(jié)論

本文結(jié)合文獻(xiàn)調(diào)研和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，分析了鉆進(jìn)參數(shù)和地質(zhì)條件的關(guān)系，確定了基于鉆進(jìn)參數(shù)圍巖分級(jí)指標(biāo)，最后基于SVM方法建立了智能分級(jí)模型并驗(yàn)證了其準(zhǔn)確性，得出的結(jié)論有：

(1)推進(jìn)壓力、回轉(zhuǎn)壓力和打擊壓力與地質(zhì)條件直接相關(guān)，隨地質(zhì)條件的變化而變化；在特定圍巖條件下，推進(jìn)速度是一個(gè)反映沖擊壓力、推進(jìn)壓力和回轉(zhuǎn)壓力作用效果的綜合指標(biāo)，鉆進(jìn)速度與圍巖條件間接相關(guān)；水壓力、水流量與地質(zhì)情況無(wú)關(guān)。

(2)通過(guò)理論分析和現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，最終選取鉆進(jìn)速度、推進(jìn)壓力、回轉(zhuǎn)壓力、打擊壓力作為基于鉆進(jìn)參數(shù)的圍巖分級(jí)指標(biāo)。

(3)基于SVM建立了圍巖智能分級(jí)模型，其分級(jí)準(zhǔn)確率為87.90 %。