滾刀狀態實時診斷技術在超大直徑泥水盾構中的應用——以汕頭蘇埃通道為例

魏曉龍，林福龍，孟祥波，周樹亮，郭俊可

(中鐵工程裝備集團有限公司，河南 鄭州 450016)

0 引言

盾構刀具在同樣進尺條件下,其磨損長度與刀具配置部位半徑成正比,隨著盾構直徑的增大,刀具軌跡長度增加,刀具磨損加劇[1]。以汕頭蘇埃通道工程為例，采用15 m超大直徑泥水盾構施工，穿越淤泥、淤泥質土、淤泥混沙、砂層及中風化花崗巖等地層，刀具磨損速度快；同時，隧道盾構段存在3段硬巖突起，刀盤刀具受力非常不穩定，刀具異常損壞概率極大[2-4]。此外，常壓刀盤雖然可以極大提高換刀效率和作業安全性[5]，但刀盤開口率小，易導致泥餅粘結、滾刀堵轉，進而造成滾刀磨損加速以及偏磨?；谝陨显?，需要對全盤滾刀進行不間斷監測，為判斷刀具狀態與更換刀具提供依據。

國外對于掘進機的刀具實時監測研究較早，代表性的有海瑞克公司研制的DCRM滾刀旋轉監測系統,可實現滾刀旋轉和溫度狀態監測，已在土耳其伊斯坦布爾海峽公路隧道、佛莞城際獅子洋隧道等多個項目應用，并取得了一定的效果。美國羅賓斯公司研制的RDCM刀具監測系統，能實現掘進過程中滾刀旋轉、溫度、振動實時監測，已在加拿大尼亞加拉隧道等項目中進行了應用。

國內對于掘進機滾刀實時監測也開展了較多研究。夏毅敏等[6]發明了一種電感式位移傳感器；張斌等[7]發明了一種基于平行激光光路通斷的TBM滾刀磨損量在線檢測裝置；任德志等[8]采用電渦流傳感器設計一種盾構滾刀磨損實時監測系統；劉泉聲等[9]在滾刀周邊預置永磁鐵，通過監測變化的磁場實現滾刀磨損量測量等。上述研究主要圍繞硬巖掘進機和土壓盾構，且多為小批量試驗，對于大批量傳感器在極端復雜工況下的長期可靠工作有待進一步論證。

國內針對泥水常壓刀盤盾構的刀具實時監測研究較少，本文結合前期研究成果，重點討論如何在大直徑常壓刀盤上實現全部滾刀實時監測(以蘇埃通道中鐵306號盾構為例，共計78把滾刀)，以及根據監測數據如何進行滾刀狀態判斷，最終基于大量監測數據分析實現掌子面地質反演判斷，以期為大直徑泥水盾構高效掘進保駕護航。

1 刀具監測系統設計

滾刀監測裝置示意如圖1所示。刀筒內設計了一體式轉速及溫度傳感器和磨損傳感器，可實現滾刀轉速、溫度和磨損量的實時監測，傳感器信號通過電纜傳輸至刀筒外部的數據采集與無線發送裝置。

其中，一體式轉速及溫度傳感器安裝在滾刀刀座上，兩側的傳感器探頭內設計有旋轉感應裝置和溫度測量裝置，利用滾刀旋轉時產生的周期性信號脈沖，實現雙軸雙刃滾刀獨立的旋轉監測。裝置設計上2組傳感器共用1根電纜，節省了刀筒內部空間，提高了可靠性。滾刀旋轉傳感器及周期性脈沖波形如圖2所示。通過測量脈沖周期t，可以計算滾刀旋轉1周所用時間以及滾刀實時轉速。

圖1 滾刀監測裝置示意圖Fig.1 Sketch of monitoring device for disc cutter

(a)滾刀旋轉傳感器

對于滾刀磨損量的監測，選用非接觸式電渦流傳感器[10]，通過記錄刀刃與傳感器之間不同距離對應的電流信號，獲得適用于滾刀磨損量測量的標定曲線，實現磨損量監測。通過實測驗證，測量環境不受泥漿渣土等非金屬介質的影響。電渦流傳感器標定過程和標定曲線如圖3所示。

為了滿足超大直徑常壓刀盤的使用要求，同時盡可能地降低刀盤內的布線復雜程度，每個刀筒均配置獨立的數據采集與無線發送裝置，并在刀盤內部配置數據接收裝置，負責完成整個刀盤全部刀筒數據的無線接收，然后將數據打包轉發給監控室的監控計算機進行記錄與分析。數據采集與無線發送裝置如圖4所示。

(a)電渦流傳感器標定過程

圖4 數據采集與無線發送裝置Fig.4 Data acquisition and wireless transceiver

2 監控數據分析與刀具狀態識別

滾刀監測數據通過接收裝置統一發送到主控室的監控計算機上。監控軟件采用模塊化設計，由主測量模塊、歷史信息檢索模塊和系統設置模塊等組成，不同的模塊可實現不同功能的管理和應用。軟件接收的數據除滾刀狀態信息外，還包括盾構掘進參數，如刀盤角度、刀盤轉速、推進力、掘進環號等，共同完成對滾刀狀態的分析。

2.1 滾刀磨損監測與輪廓磨損分析

為了準確計算刀刃的實際磨損量，需要對每把新安裝的滾刀記錄刀刃與傳感器之間的初始距離d0；在掘進過程中，實時獲取刀刃與傳感器之間的距離d1，則滾刀的刀刃磨損量Δ=d1-d0。滾刀磨損實時曲線如圖5所示，橫軸表示測量時間，縱軸表示對應時刻的磨損量。由圖可知，刀刃在掘進過程中的磨損呈變大趨勢，通過該趨勢可進一步預測刀具使用壽命。

圖5 滾刀磨損實時曲線(2019年)Fig.5 Real-time wear curve of disc cutter (in 2019)

掘進過程中滾刀極易發生偏磨，滾刀偏磨數據特征及拆刀后的偏磨情況如圖6所示。由數據曲線可知，實時磨損量連續發生10 mm左右的突變，且旋轉監測數據不穩定，拆刀后滾刀刀圈2處發生偏磨。

(a)滾刀偏磨數據特征(2018年)

需要注意的是，磨損監測裝置同一時刻只能對滾刀刀刃上的單點進行磨損量測量，且伴隨著滾刀的旋轉，測量點時刻在發生變化。為了進一步獲得滾刀圓周方向上不同位置的準確磨損量，借助旋轉測量過程中刀體上預留的標記點，將刀圈均勻分隔為n個象限。磨損監測裝置在每個旋轉測量脈沖時刻完成1次磨損量測量，并根據最近2個脈沖時刻計算滾刀實時轉速ω，預測下一脈沖到來時刻，在下一脈沖到來之前，完成2次磨損量測量，如此反復。根據上述方法，整個滾刀在旋轉1周的過程中可以完成3n次磨損測量，根據這些測量結果可以擬合出滾刀刀圈輪廓磨損曲線，更準確地判斷滾刀磨損狀態。滾刀輪廓磨損曲線如圖7所示。

圖7 滾刀輪廓磨損曲線Fig.7 Profile wear curve of disc cutter

2.2 滾刀實時“轉速比”分析

滾刀旋轉狀態是滾刀能否正常工作以及更換滾刀的一個十分重要的依據。根據上文闡述的蘇埃通道西線盾構配置的滾刀旋轉監測原理，可以直接獲得滾刀的實時轉速ω。但是考慮到整個刀盤直徑超過15 m，最內側軌跡的中心刀和最外側軌跡的邊刀因為半徑相差較大，同樣的刀盤轉速下滾刀線速度及角速度差別較大。以刀盤轉速1.5 r/min，最內側的43.18 cm(17英寸)中心刀軌跡半徑140 mm，最外側的48.26 cm(19英寸)邊刀軌跡半徑7 515 mm為例，中心刀和邊刀理論轉速分別為0.97 r/min和46.71 r/min。由此可以看到不同位置滾刀理論轉速差別較大，直接導致監測系統的報警閾值無法統一?；谏鲜鲈?，提出以“轉速比”的概念對滾刀旋轉狀態進行評價，并應用到了蘇埃通道西線盾構掘進中。

滾刀“轉速比”為實時轉速與理論轉速之比。實時轉速為監測裝置測量轉速，理論轉速通過刀盤轉速、滾刀所在軌跡半徑、滾刀直徑實時計算得到?！稗D速比”參數相對于實時轉速參數，更能體現滾刀旋轉狀態，可以把所有滾刀旋轉狀態統一到“0～100%”內(滾刀為被動旋轉，正常情況下實際轉速不會超過理論轉速)，對于報警閾值設置也會更加合理。滾刀轉速比實時曲線如圖8所示。由圖可知，不同軌跡滾刀正常狀態下轉速比均在100%上下波動。

2.3 滾刀溫度異常與刀盤區域溫度異常分析

隨著盾構刀盤轉動與推進，刀具會與開挖面的土體相互作用并產生大量的熱量，再以熱傳導的形式將這些熱量傳遞給刀盤，加劇刀盤磨損[11]。蘇埃通道西線盾構每個刀筒內均配置了溫度監測裝置，可以對因滾刀異常損壞、刀筒積渣堵轉、滾刀偏磨等原因引起的溫度異常升高進行監控，結合旋轉、磨損監測，提高對滾刀狀態判斷的準確性。滾刀溫度與旋轉異常曲線如圖9所示。由圖可知，掘進過程中監測到滾刀溫度異常升高，伴隨的還有滾刀旋轉異常，且旋轉異常發生在溫度異常之前，綜合判斷為滾刀旋轉異常導致的磨損加劇。

圖中數字為環號。下同。圖8 滾刀轉速比實時曲線(2020年)Fig.8 Real-time curves of speed ratio of disc cutter (in 2020)

圖9 滾刀溫度與旋轉異常曲線(2020年)Fig.9 Abnormal curves of temperature and rotation of disc cutter (in 2020)

另外，通過對整個刀盤全部滾刀進行溫度監測，可以有效判斷因刀盤結泥餅導致的區域溫度升高情況。多把滾刀溫度異常升高曲線如圖10所示。結合刀盤刀具布置圖可知，發生溫度異常升高的滾刀集中在同一個刀梁上，因此，可以判斷該刀梁大概率發生結泥餅現象。

圖10 多把滾刀溫度異常升高曲線(2020年)Fig.10 Abnormal temperature rise curves of several disc cutters(in 2020)

后續通過多把滾刀的抽檢，進一步驗證了刀筒確實存在嚴重積渣與結泥餅的現象。刀具溫度異常升高區域及刀筒積渣情況如圖11所示。

(a)刀具溫度異常升高區域

3 掌子面實時感知技術

滾刀在掘進過程中的狀態，包括旋轉、受力等，很大層面是由地質決定的。在超大直徑常壓刀盤盾構中，全部滾刀實現狀態實時監測，為掘進機實時感知掌子面地質提供了可能性。在蘇埃通道西線盾構掘進過程中，基于獲取的滾刀實時轉速數據和刀盤角度數據，探索性地研究了掌子面地質實時感知技術，并取得了一定的成果。

3.1 單把滾刀轉速分布圖

在采集滾刀轉速比數據時，監控軟件同步記錄了采集時刻的刀盤角度，并計算出該把滾刀實時角度位置。利用極坐標的方式，將每組轉速比數據和采集時的角度位置關聯起來，顯示了滾刀在隨著刀盤旋轉時不同位置的轉速比信息。依據此信息，可以大致分析出在該軌跡范圍內不同角度的地質信息，特別適用于上軟下硬地層、溶洞地層等。圖12(a)示出全斷面地質滾刀轉速比分布，圖12(b)示出基巖凸起地質滾刀轉速比分布。

轉速分布圖表達了滾刀跟隨刀盤旋轉時在不同位置的轉速大小特征，可結合地質情況進一步提高刀具狀態判斷準確率。例如：在上軟下硬地層，下部硬巖地層能夠對滾刀提供足夠的支撐力，從而保證滾刀正常旋轉；上部軟土地層因不能提供足夠的支撐力，所以滾刀無法正常旋轉。因此，滾刀旋轉分布圖應該是下部轉速正常，上部轉速較低，只有滾刀旋轉分布圖下部轉速較低，才可以判斷滾刀狀態異常。

(a)全斷面地質滾刀轉速比分布圖

3.2 完整掌子面地質感知

通過對單把滾刀的轉速分析，獲得該軌跡下不同角度的轉速特征值，匯總所有滾刀全部軌跡內的轉速特征值，就可以得到整個開挖面地質狀態圖。蘇埃通道西線基巖凸起段地質狀態如圖13所示。同心圓即所有滾刀在開挖面上的軌跡線，匯總所有滾刀不同角度的轉速特征值，并以不同顏色區分，就可以得到掌子面地質狀態圖。圖中下部紅色區域為基巖凸起范圍，可完成基巖凸起高度及分布位置的準確判斷，幫助盾構司機進一步優化掘進參數。

#左側為滾刀軌跡編號，右側為該滾刀在選定時間內的平均轉速比。圖13 蘇埃通道西線基巖凸起段地質狀態圖Fig.13 Geological state of bedrock uplift on western route of Su′ai channel tunnel

4 結論與討論

通過在汕頭蘇埃通道超大直徑泥水盾構批量應用刀具監測技術，證明本文所提出的設計方案基本可行，所監測的數據能夠有效判斷滾刀狀態，為及時更換滾刀提供依據；由滾刀監測數據分析得到的掌子面地質信息，在基巖凸起段也得到了較好印證，為判斷地質狀態、優化掘進參數提供了依據。

不過，在項目始發及掘進前期，由于對常壓刀盤及刀筒內工況認識不足，刀筒內檢測裝置出現頻繁損壞現象，后期經過不斷加強結構耐磨設計等措施，逐步提高了結構的可靠性，最終達到滿足現場使用要求。下一步，項目團隊在進一步提高傳感器可靠性的基礎上，將重點研究基于刀具監測數據的智能診斷技術，以及基于多源數據的地質精確感知技術。