[发明专利]一种基于滚刀受力监测的隧道掌子面异常地质及其范围的识别方法

说明书

本发明提供了一种基于滚刀受力监测的隧道掌子面异常地质及其范围的识别方法，包括以下步骤：步骤1：在掘进开始前，对滚刀进行编号，并记录滚刀初始位置相位角和初始位置；步骤2：记录滚刀在掘进过程中所受垂直力；步骤3：将刀盘旋转一周的所有滚刀受力数据作为一个完整的数据集，绘制掌子面垂直力云图，并实现云图的可视化；步骤4：根据步骤3的云图分析掌子面各位置受力情况，判断是否出现异常地质；步骤5：根据滚刀受力突变位置，确定异常地质范围。本发明在滚刀切削状态监测的同时进一步判断掌子面地质情况，不仅能够节约监测成本，其识别结果较现有判断方法精度更高，并能准确确定异常地质范围。

技术领域

本发明涉及隧道与地下工程领域，特别涉及一种基于滚刀受力监测的隧道掌子面异常地质及其范围的识别方法。

背景技术

盾构机是一种广泛应用于各类隧道掘进施工的岩土掘进装备。滚刀是其在较硬岩层中完成掘进工作的重要部件。在驱动系统提供的强大推力和扭矩作用下，滚刀将贯入岩石并将其滚压破碎。由于我国幅员辽阔，掘进的地质情况复杂，掘进地层中经常会遇到孤石、空洞等异常地质情况，严重制约盾构机掘进效率。如果处理不当，甚至造成刀盘卡机、刀具受损、地表沉降、隧道塌方等施工风险，轻则造成经济损失，重则发生人员伤亡，严重危害施工安全。因此，针对隧道掌子面异常地质识别，并准确地判断孤石和空洞范围，将为盾构掘进参数设置提出参考依据，并对保障隧道施工安全有重要意义。

目前已有众多学者提出了基于掘进参数，通过神经网络等数据挖掘算法，识别孤石和空洞。这类方法大多数是根据掘进过程中的刀盘转速、刀盘转矩、总推力、土仓压力、推进速度等数据，通过神经网络算法进行判断。所采用的数据均为掘进时设备的总体数据，仅能定性判断是否地层是否存在异常，而无法得出孤石和空洞的具体位置及其范围大小，对施工指导有限。因此，急需提出一种更为全面的掌子面孤石和空洞的检测方法。

发明内容

本发明提供了一种基于滚刀受力监测的隧道掌子面异常地质及其范围的识别方法，其目的是为了及时准确识别隧道掌子面异常地质及范围，

为了达到上述目的，本发明提供了一种基于滚刀受力监测的隧道掌子面异常地质及其范围的识别方法，包括以下步骤：

步骤1：在掘进开始前，对滚刀进行编号，并记录滚刀初始位置相位角和初始位置；

步骤2：记录滚刀在掘进过程中所受垂直力；

步骤3：将刀盘旋转一周的所有滚刀受力数据作为一个完整的数据集，绘制掌子面垂直力云图，并实现云图的可视化；

步骤4：根据步骤3的云图分析掌子面各位置受力情况，判断是否出现异常地质；

步骤5：根据滚刀受力突变位置，确定异常地质范围。

优选地，所述步骤1中，以刀盘中心为圆心，按照半径由小到大将每把滚刀进行编号。

优选地，所述步骤1中，滚刀初始位置相位角记为θ，刀盘上第i把滚刀的初始位置记为：(R_i,θ_i)。

优选地，所述步骤2中，在刀盘旋转一周的过程中，依据刀盘的旋转速度ω，计算出掘进后任意时刻t，第i把滚刀的实际位置：(R_i,θ_i+ωt)，

优选地，所述步骤3中，绘制掌子面垂直力云图具体方法为：以转动过程中滚刀实际位置为坐标，将相对应的垂直力标记在该坐标点上，开发相应软件，绘制掌子面垂直力云图，

优选地，所述步骤4中，异常地质包括孤石、空洞、上软下硬地层和岩溶地层中的一种或几种。

优选地，所述异常地质识别方法为：云图中垂直力显著高于其它区域的为孤石；云图中垂直力显著低于其它区域或载荷为0的区域为空洞；云图中上方垂直力显著高于下方垂直力，且存在明显界线的为上软下硬地层；云图中出现的载荷增大区域呈长条状为岩溶地层。