基于多源数据融合的盾构掘进地层参数动态识别及沉降控制研究
批准号:
52108388
项目类别:
青年科学基金项目(C类)
资助金额:
30.0 万元
负责人:
潘秋景
依托单位:
学科分类:
地下与隧道工程
结题年份:
2024
批准年份:
2021
项目状态:
已结题
项目参与者:
潘秋景
中文摘要
城市复杂环境土压平衡盾构掘进控制不当易造成地表沉陷、塌方和邻近建筑损坏。优化盾构掘进力学参数以实现地表沉降有效控制,是城市隧道安全施工的关键之一。项目拟联合钻孔、土工试验、地层变形实测等数据,从地层分布与岩土参数变异性量化、多源数据融合与反演、掘进参数可靠度优化等方面,开展融合多源数据的盾构掘进地表沉降预测与掘进参数优化研究。首先,基于机器学习分类和稀疏贝叶斯回归技术,利用钻孔和土工试验数据,建立地层分布和岩土参数多元相关三维条件随机场,实现地层不确定性和参数空间变异性表征;结合该随机场模型,建立土压平衡盾构掘进随机有限差分数值模型,利用非线性卡尔曼滤波融合地层变形实测数据,反演获得地层分布和岩土参数最优估计,进而实现沉降准确预测;最后基于可靠度理论,建立容许沉降控制的关键掘进力学参数优化方法,实现沉降精细化控制。研究成果将为掘进参数优化与沉降控制提供科学依据,丰富盾构掘进智能控制理论。
英文摘要
The earth-pressure-balance shield tunnelling with unreasonable operational parameters in the complex urban environment is likely to cause surface subsidence and damage to nearby buildings. Optimizing the mechanical parameters of a shield machine to effectively control ground settlements is important for safe construction of urban tunnel engineering. The research project tries to fuse borehole, geotechnical tests, and monitoring data, through subsurface stratigraphy and geotechnical parameter uncertainty quantification, multi-source data fusion and inversion and tunneling mechanical parameter reliability optimization, in order to establish an efficient method to predict tunneling-induced ground deformations and optimize the machine mechanical parameters. First, based on the machine learning classification method and sparse Bayesian regression technology, using borehole and geotechnical test data, the subsurface stratigraphy model associated with multivariate-correlated three-dimensional conditional random fields of geotechnical parameters are established to characterize cross-correlation and spatial variability of soil parameters. A finite-difference numerical model is then used to simulate earth pressure balance shield constructions, with incorporating the established subsoil model into the numerical model. Two unscented Kalman filter models are coupled to fuse in site monitoring deformation of ground deformation, in an attempt to give the optimal estimation of subsoil model, thereby reducing subsurface stratigraphy and geotechnical parameter uncertainty and achieving accurate settlement predictions. Finally, the method of reliability based design optimization is used to determine the key tunneling mechanical parameters, under the constraint of allowable settlement standard. This research aims to enrich the safety controlling theory of shield tunnel constructions and provide a scientific basis for the optimization of tunneling parameters and the control of ground surface settlements.
地层变形与盾构掘进参数的预测及控制是城市盾构隧道安全高效掘进的关键。城市盾构隧道施工地层变形及姿态难以准确预测和控制的根本原因在于:(1)隧道工程难以完全探知地层的真实情况,盾构掘进面临地层不确定性及岩土参数空间变异性,(2)盾构司机根据经验设定掘进参数,难以应对地层分布及城市环境的复杂多变性。项目首先建立了样本量为11369的深圳黏性土及风化残积土的8个土工试验参数数据库,并获得了深圳黏性土和风化残积土6个土工试验参数的联合概率分布模型,为深圳市岩土与地下工程韧性设计和风险评价提供参数保障。考虑勘察数据的离散性和稀疏性、空间相关性,提出了基于稀疏贝叶斯学习的多元岩土参数三维非平稳条件随机场建模方法,进一步建立了基于图卷积神经网络和钻孔数据的地层体素建模方法,地层分布建模准确率达到87.6%,实现了地层分布不确定性与岩土物理力学参数空间变异性的精细化表征。基于耦合隐马尔可夫随机场模型,提出了融合钻孔数据和盾构掘进参数的隧道开挖面地层剖面超前预测方法,预测准确率达到90.9%。建立了基于多域物理信息神经网络的复合地层隧道掘进地表沉降预测方法,提出的方法利用施工前期有限监测数据有效预测了后续开挖引起的洞周变形和地表沉降曲线,形成了数据与物理双驱动的盾构隧道掘进诱发地层变形新范式。考虑岩土参数空间变异性、盾构姿态与操作参数间的互相关性,提出了融合先前掘进环姿态和当前掘进环操作参数的盾构姿态贝叶斯动态更新方法,盾构姿态预测值的平均绝对误差为0.11mm。共发表13篇高水平SCI/EI论文,授权2项发明专利,培养了5名硕士研究生,超额完成了预期目标。研究成果为盾构隧道施工中的地层参数识别、沉降及姿态预测和掘进参数优化提供了重要的理论和技术支持,具有广泛的应用前景,丰富和发展了城市复杂环境盾构施工风险控制和智能掘进理论。
盾构气压辅助掘进气—液—泡沫—颗粒迁移诱发地层失稳机理与风险控制
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批准号:52378424
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项目类别:面上项目
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资助金额:50.00万元
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批准年份:2023
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负责人:潘秋景
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依托单位:
越江浅覆土复合地层泥水盾构隧道开挖面荷载传递效应及稳定性研究
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批准号:2022JJ40611
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项目类别:省市级项目
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资助金额:0.0万元
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批准年份:2022
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负责人:潘秋景
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依托单位:
国内基金
海外基金