基于鉆進參數和SVM的圍巖智能分級研究

姚 萌

(西南交通大學土木工程學院，四川成都 610031)

自20世紀80年代以來，以鑿巖臺車鉆炮孔為代表的大型機械化隧道施工越來越完善，隧道施工逐步由人工施工向機械化施工轉變。但是，很多施工信息或數據僅僅停留在記錄階段，并未對施工提供指導，導致隧道機械化、信息化施工的效果大打折扣。由此可見，導出及整理施工信息或數據，研究相關的種類的施工信息之間的關系，探索基于特定的施工信息預測可指導施工的參數以及預測方法的實際應用是非常必要的。

自20世紀90年代，對于施工信息預測地質條件的研究就開始了。例如早在1994年，曹慶林以圍巖分級指標為輸入，圍巖類別為輸出，基于BP神經網絡建立了分級模型。近年來隨著神經網絡技術的發展，不斷有新的神經網絡技術在預測地質條件領域得到應用，如RBF、概率神經網絡和SVM等，其中基于SVM模型的地質條件評價研究占比越來越多。例如，邱道宏等以TSP203系統信息為輸入，建立圍巖類別超前分類指標體系,并采用支持向量機進行圍巖超前分類預測；牛文林等選用與堅硬強度相關、完整程度相關和地下水特征相關的8個定性指標作為評判因子,用現場實測數據進行圍巖智能分級研究；何云松等以巖石單軸抗壓強度(Rc)、巖石質量指標(RQD)、地下水狀態和巖體完整程度相關的參數共7個參數作為輸入參數構建立分類模型，利用改進支持向量機模型進行圍巖智能分級研究。本文依托鄭萬高鐵湖北段隧道工程，根據現場實測樣本分析各鉆進參數與圍巖級別的關系，進而確定圍巖智能分級指標，最終以SVM為研究手段建立圍巖智能分級模型。

1 工程背景

鄭萬高速鐵路湖北段全長約287 km，設計速度為350 km/h。隧道有32.5座(香樹灣隧道跨重慶、湖北省界)，其中7座長度超過10 km；隧道總長167.619 km，占本段線路總長58.37 %；隧道開挖斷面面積約150 m2，屬單洞雙線大斷面隧道。

本研究在鄭萬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個工區開展了圍巖智能分級樣本采集工作。從采集的樣本中剔除部分鉆進參數超限樣本和圍巖分級不準確的樣本，最終形成涵蓋3種圍巖級別和多種巖性的圍巖智能分級樣本庫，樣本庫各圍巖級別樣本數量如表1所示。

表1 各圍巖級別樣本數量

2 圍巖智能分級指標選取

鉆進過程液壓鑿巖機驅動鉆桿及鉆頭產生沖擊、回轉、推進3種運動并利用沖洗液對鉆孔底部進行沖洗，如圖1所示，各個運動的作用為：

(1)沖擊運動：鉆桿沖擊前方巖體以破碎巖石。

(2)回轉運動：使鉆頭每完成一次沖擊后回轉到一個新的位置，進行新的巖石破碎，同時在回轉過程中使已發生裂紋的巖石表面部分剝落下來。

(3)推進運動：推動鑿巖機和壓向巖石表面，并使鉆頭在鉆鑿炮孔時始終與巖石接觸，同時可以施加反向力在鉆孔完成后使釬具退出。

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

圖1 鑿巖臺車鉆孔工作示意

在以上鉆進過程中，三臂鑿巖臺車傳感器自動記錄包含7項鉆進參數在內多種參數，7項鉆進參數為進給速度Vp(Penetration )(m/min)、沖擊壓力Ph(Hammer pressure)(Pa)、推進壓力Pf(Feeder pressure)(Pa)、回轉壓力Pr(Rota pressure)(Pa)、回轉速度Vr(Rota speed)(r/min)、水壓力Pw(Water pressure)(Pa)、水流量Qw(Water flow)(L/min)。其中回轉速度是定值，其余六項鉆進參數隨掌子面圍巖級別變化關系如圖2、圖3所示。

圖2 不同圍巖級別下鉆進參數變化規律

圖3 各圍巖級別下鉆進參數變化規律(歸一化)

通過以上圖表可以看出，圍巖級別和6個鉆進參數平均值間均存在單調相關關系，其中進給速度、水流量隨著圍巖級別正相關，打擊壓力、推進壓力、回轉壓力、水壓力和圍巖級別負相關；6個鉆進參數中，水壓力和進給速度隨圍巖級別變化最為明顯(V級圍巖相對于III級圍巖分別變化了58 %和51 %)；將鉆進參數以V級圍巖相對于III級圍巖變化幅度排序：水壓力(58 %)>進給速度(51 %)>推進壓力(28 %)>回轉壓力(22 %)>打擊壓力(14 %)>水流量(4 %)。

結合鉆進原理，從以上統計結果可以得到以下結論：

(1)水壓力、水流量與圍巖級別的關系：水壓力和水流量是指鑿巖機沖洗砂石顆粒時的水壓和流量，主要與洞內供水狀態有關。從統計結果看，水流量基本不隨圍巖級別變化，但是水壓力隨圍巖級別變化很大。所以對水壓力進行了進一步的統計分析，如表2所示，相同圍巖級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別水壓力變化并不大。由此從理論和實際數據兩方面確認水壓力、水流量與地質情況無關。

表2 不同隧道水壓力對比 MPa

(2)進給速度與圍巖級別的關系：從統計結果看，進給速度隨圍巖級別變化最為明顯，且進給速度隨著圍壓級別增加而增加。

(3)推進壓力、回轉壓力、打擊壓力與圍巖級別的關系：從統計結果看，推進壓力、回轉壓力、打擊壓力隨圍巖級別的變化相比于進給速度較不明顯，但是其變化不可忽略，三者均隨圍巖級別增加而減小。

3 基于SVM的圍巖智能分級模型

3.1 SVM簡介

支持向量機(Support Vector Machine,SVM)模型是Vapnik首先提出，其主要思想是建立一個分類超平面作為決策曲面當時的正例和反例之間的個例邊緣被最大化。SVM算法最初是為二值分類問題設計，隨著相關研究的深入，現在已經可以構建多類分類器實現多類數據分類。

3.2 本研究SVM模型分級原理

SVM學習的基本原理是求解能夠正確劃分訓練數據集并且幾何間隔最大的分離超平面。

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

(2)根據SVM算法通常先將輸入變量進行非線性變換Φ(x)，然后將輸入空間Rn中的數據映射到一個高緯度特征空間F中，在這樣的空間中，總存在一個超平面將兩類點分隔開并使得支持向量到該平面的距離最大，該分類超平面的函數表達式為：

f(x)=sign[w·Φ(x)+b]

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

(3)通過重復上述的二分類過程最終實現多分類。

3.3 模型訓練流程

首先將樣本庫內樣本隨機分為訓練集和預測集，兩集合樣本數量如表3所示，模型訓練流程見圖4。

表3 訓練集和預測集樣本數量

圖4 訓練流程

3.4 基于SVM的圍巖智能分級結果

通過上述訓練得到的模型對預測集樣本進行預測，并與實際圍巖級別對照，得到總體準確率為87.90 %。其中各圍巖級別樣本的準確率如表4、表5所示。

表4 基于SVM的圍巖智能分級模型訓練結果統計

表5 預測結果分析

結果表明，基于SVM的圍巖智能分級模型準確率III、IV、V級圍巖分別為98.3 %、80.7 %、81.5 %，平均準確率為86.8 %，總體而言準確率較高。

4 結論

本文結合文獻調研和實測數據的統計，分析了鉆進參數和地質條件的關系，確定了基于鉆進參數圍巖分級指標，最后基于SVM方法建立了智能分級模型并驗證了其準確性，得出的結論有：

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

(2)通過理論分析和現場數據統計分析，最終選取鉆進速度、推進壓力、回轉壓力、打擊壓力作為基于鉆進參數的圍巖分級指標。

(3)基于SVM建立了圍巖智能分級模型，其分級準確率為87.90 %。