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基于掘進試驗和神經網絡的渣土改良研究
Research on Soil Conditioning based on Tunneling Test and Neural Network
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王曉明1 , 左文洲2 , 李長印2 , 王宜中2 , 郭 聰3
( 1 . 中電建鐵路建設投資集團有限公司 ，北京 100060;
2. 中國水利水電第十一工程局有限公司 ，河南 鄭州 450000;
3 . 河南理工大學 土木工程學院 ，河南 焦作 454000)
摘 要 ：文章針對黏質粉土和粉質黏土地層，基于盾構掘進實際控制方法，結合兩種主流渣土改良理念，進行現場掘進試驗 ，深入分析不同改良方式對掘進參數和控制的影響 ，結果表明以 3 . 5%泡沫為主比以水為主的渣土改良方式，推進速度提升約 17. 8% , 開挖效率和適應性等也全面提升。隨后通過 BP 神經網絡擬合分析，得到了更加精確的渣土改良方案，使得后續掘進過程中，平均推進速度達到 104 mm/min , 螺旋輸送機壓力穩定維 持在 48 bar~ 64 bar , 出渣效率 1 ~ 1 . 1 , 再未發生過噴涌，穿越各風險源及地表沉降控制理想。
關鍵詞 ：渣土改良 ；盾構掘進試驗 ；神經網絡 ；掘進參數
中圖分類號 ：U25
文獻標志碼 ：A
文章編號 ：1005- 8249 (2023) 05- 0027- 07
DOI : 10. 19860/j . cnki . issn1005- 8249. 2023 . 05 . 005
WANG Xiaoming1 , ZUO Wenzhou2 , LI Changyin2 , WANG Yizhong2 , GUO Cong3
( 1 . Powerchina Railway Construction Investment Group Co. ，Ltd. ，Beijing 100060 , China;
2. Sinohydro Bureau 11 Co. ，Ltd. ，Zhengzhou 450000 , China;
3 . School of Civil Engineering , Henan Polytechnic University , Jiaozuo 454000 , China)
Abstract: In this paper, aiming at the clayey silt and silty clay stratum, based on the actual control method, combined with the two mainstream soil conditioning concepts, the field tunneling test is carried out, and the influence of different methods on tunneling parameters and control was analyzed in depth. The results show that the promotion speed of 3.5 % foam is about 17.8 % higher than that of water. The excavation efficiency and adaptability are also comprehensively improved. Subsequently, through the fitting analysis of BP neural network, a more precise soil conditioning scheme was obtained. In the subsequent tunneling process, the average advancing speed reached 104 mm/min, the pressure of the screw conveyor was maintained at 48 - 64 bar, and the muck discharge efficiency was 1 - 1.1. No muck-gushing occurred again, and the control of crossing various risk sources and surface subsidence was ideal.
Keywords: soil conditioning; shield tunneling test; neural network; tunneling parameters
作者簡介 ：王曉明 ( 1976—) , 男 ，本科 ， 高級工程師 ，研究方向 ：地下工程。
通信作者 ：郭聰 ( 1989—) , 男 ，碩士研究生 ， 工程師 ，研究方向 ：地下工程。
收稿日期 ：2022- 08- 10
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