CN116402339A - 一种盾构隧道施工风险等级评估方法、***、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种盾构隧道施工风险等级评估方法、***、设备及介质，其方法包括：选定盾构隧道工程关联的多类盾构掘进参数并形成风险指标集合，建立风险指标评价体系和施工风险等级评价体系；获取关联的多类隧道几何参数和多类水文地质参数并形成基本参数集合；通过勘测待施工区域来收集基本参数集合对应的第一参数值集合；将第一参数值集合输入至训练好的盾构掘进参数预测模型，得到每类盾构掘进参数的预测值并形成第二参数值集合；根据第二参数值集合和风险指标评价体系来确定联系数集合，再结合权重集合来确定综合联系数；根据综合联系数和施工风险等级评价体系确定待施工区域的风险等级。本发明可以提高对盾构隧道施工风险评估的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及盾构隧道施工技术领域，具体是涉及一种盾构隧道施工风险等级评估方法、***、设备及介质。
背景技术
近年来，交通运输量随着城市化的推进而急剧增加，为了缓解日趋上升的交通压力，地下隧道建设成为一个重要的发展趋势，盾构法也因其适用工程水文地质条件较广、机械化程度高等特点在地下隧道建设中得到广泛应用。由于盾构隧道工程规模庞大、涉及因素众多、施工工序复杂，面临着极高的施工风险。因此，对盾构隧道施工阶段进行安全风险的评估分析是非常必要的。
发明内容
本发明提供一种盾构隧道施工风险等级评估方法、***、设备及介质，以解决现有技术中所存在的一个或多类技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
第一方面，提供一种盾构隧道施工风险等级评估方法，所述方法包括：
选定盾构隧道工程所关联的多类盾构掘进参数并形成风险指标集合，建立风险指标评价体系和施工风险等级评价体系；
获取与所述多类盾构掘进参数相关联的多类隧道几何参数和多类水文地质参数，形成基本参数集合；
对所述盾构隧道工程中的待施工区域进行勘测，以收集所述基本参数集合对应的第一参数值集合；
将所述第一参数值集合输入至训练好的盾构掘进参数预测模型，得到每类盾构掘进参数的预测值并形成第二参数值集合；
根据所述第二参数值集合和所述风险指标评价体系，确定所述风险指标集合对应的联系数集合；
确定所述风险指标集合对应的权重集合，同时结合所述联系数集合确定综合联系数，再根据所述综合联系数和所述施工风险等级评价体系确定所述待施工区域的风险等级。
进一步地，所述风险指标评价体系包括五个风险等级和每类盾构掘进参数在不同风险等级下的标准取值区间。
进一步地，所述施工风险等级评价体系包括五个风险等级和综合联系数在不同风险等级下的标准取值区间。
进一步地，所述盾构掘进参数预测模型是基于随机森林算法搭建而成的，其训练过程为：
针对所述盾构隧道工程中的每个完工区域，收集所述基本参数集合和所述风险指标集合的具体数值，进而形成历史数据集；
对所述历史数据集进行预处理之后，按照既定比例划分成训练集和测试集；
利用所述训练集对所述盾构掘进参数预测模型进行训练，学习所述基本参数集合中的各类参数与所述风险指标集合中的各类盾构掘进参数之间的非线性关系，确定模型结构和超参数；
利用所述测试集对当前训练得到的盾构掘进参数预测模型进行有效性评估。
进一步地，所述根据所述第二参数值集合和所述风险指标评价体系，确定所述风险指标集合对应的联系数集合包括：
根据每类盾构掘进参数的预测值和每类盾构掘进参数在不同风险等级下的标准取值区间，构建每类盾构掘进参数关联的集对；
对每类盾构掘进参数关联的集对进行同异反分析，同时结合三角模糊数原理确定每类盾构掘进参数对应的联系数表达式；
结合每类盾构掘进参数的预测值和每类盾构掘进参数在不同风险等级下的标准取值区间，利用每类盾构掘进参数对应的联系数表达式计算出每类盾构掘进参数对应的联系数并形成联系数集合。
进一步地，对任一类盾构掘进参数关联的集对进行同异反分析，同时结合三角模糊数原理确定该类盾构掘进参数对应的联系数表达式包括：
对该类盾构掘进参数关联的集对进行同异反分析，以建立该类盾构掘进参数对应的且包含有多个差异度系数的初始联系数表达式；
利用三角模糊数原理，确定所述多个差异度系数对应的多个求解公式；
根据所述初始联系数表达式和所述多个求解公式，确定该类盾构掘进参数对应的联系数表达式。
进一步地，所述确定所述风险指标集合对应的权重集合包括：
利用层次分析法确定每类盾构掘进参数的主观权重，进而得到所述风险指标集合对应的主观权重集合；
利用变异系数法确定每类盾构掘进参数的客观权重，进而得到所述风险指标集合对应的客观权重集合；
利用线性加权法对所述主观权重集合和所述客观权重集合进行关联融合，得到所述风险指标集合对应的权重集合。
第二方面，提供一种盾构隧道施工风险等级评估***，所述***包括：
建立模块，用于选定盾构隧道工程所关联的多类盾构掘进参数并形成风险指标集合，建立风险指标评价体系和施工风险等级评价体系；
获取模块，用于获取与所述多类盾构掘进参数相关联的多类隧道几何参数和多类水文地质参数，形成基本参数集合；
收集模块，用于对所述盾构隧道工程中的待施工区域进行勘测，以收集所述基本参数集合对应的第一参数值集合；
预测模块，用于将所述第一参数值集合输入至训练好的盾构掘进参数预测模型，得到每类盾构掘进参数的预测值并形成第二参数值集合；
第一确定模块，用于根据所述第二参数值集合和所述风险指标评价体系，确定所述风险指标集合对应的联系数集合；
第二确定模块，用于确定所述风险指标集合对应的权重集合，同时结合所述联系数集合确定综合联系数，再根据所述综合联系数和所述施工风险等级评价体系确定所述待施工区域的风险等级。
第三方面，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如第一方面所述的盾构隧道施工风险等级评估方法。
第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的盾构隧道施工风险等级评估方法。
本发明至少具有以下有益效果：以施工风险等级评价体系和风险指标评价体系为基础，利用随机森林算法可实现对多类盾构掘进参数的预测处理，其次利用集对分析理论和三角模糊数原理可求解出多类盾构掘进参数所对应的多个联系数，接着引入层次分析法和变异系数法可求解出综合联系数以最终确定待施工区域的风险等级；在整个实施过程中以数学计算为主，可以降低对风险评估人员自身的技术要求，同时兼顾风险评估的模糊性和不确定性，极大程度地减少主观人为因素的影响，可以提高对盾构隧道施工风险评估的准确度。
附图说明
附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
图1是本发明实施例公开的一种盾构隧道施工风险等级评估方法的流程示意图；
图2是本发明实施例公开的盾构掘进参数预测模型对盾构总推力的预测效果示意图；
图3是本发明实施例公开的盾构掘进参数预测模型对刀盘转速的预测效果示意图；
图4是本发明实施例公开的对所有待施工区域的风险等级评估结果示意图；
图5是本发明实施例公开的一种盾构隧道施工风险等级评估***的组成示意图；
图6是本公开实施例公开的计算机设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
需要说明的是，虽然在***示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于***中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序，应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或装置不必限定于清楚列出的那些步骤或单元，而是可以包含没有清楚列出的对于这些过程、方法、产品或装置固有的其他步骤或单元。
请参考图1，图1是本发明实施例提供的一种盾构隧道施工风险等级评估方法的流程示意图，所述方法包括如下：
步骤S110、选定盾构隧道工程所关联的多类盾构掘进参数并形成风险指标集合，建立风险指标评价体系和施工风险等级评价体系；
步骤S120、获取与所述多类盾构掘进参数相关联的多类隧道几何参数和多类水文地质参数，形成基本参数集合；
步骤S130、对所述盾构隧道工程中的待施工区域进行勘测，以收集所述基本参数集合对应的第一参数值集合；
步骤S140、将所述第一参数值集合输入至训练好的盾构掘进参数预测模型，得到每类盾构掘进参数的预测值并形成第二参数值集合；
步骤S150、根据所述第二参数值集合和所述风险指标评价体系，确定所述风险指标集合对应的联系数集合；
步骤S160、确定所述风险指标集合对应的权重集合，同时结合所述联系数集合确定综合联系数，再根据所述综合联系数和所述施工风险等级评价体系确定所述待施工区域的风险等级。
在本发明实施例中，任意一个盾构隧道工程所涉及到的盾构掘进参数是指盾构机在每环管片处进行掘进、拼装和注浆等操作时的具体参数，包括盾构总推力、掘进速度、贯入度、刀盘转速、刀盘扭矩、土仓压力、出土量、围岩状况、推进油缸行程、盾尾油脂消耗量、泡沫剂消耗量、相邻管片偏差、拼装时间、注浆时间、注浆孔数、注浆量、螺旋机转速、螺旋机扭矩、注浆压力和盾构机姿态等等，均可以通过盾构施工记录表(环报)和盾构机自带的采集***进行统计获取。
在本发明实施例中，任意一个盾构隧道工程所涉及到的隧道几何参数包括隧道直径和隧道埋深等等，均可以通过工程实际情况和工程设计报告来确定。
在本发明实施例中，任意一个盾构隧道工程所涉及到的水文地质参数包括地下水深度、土体重度、土体粘聚力、内摩擦角、孔隙比、压缩系数、压缩模量、变形模量、单轴抗压强度、承载力特征值、侧摩阻力特征值、地基系数、静止侧压力系数和泊松比等等，均可以通过工程地质勘察报告和现场掘进情况来确定。
在本发明实施例中，上述步骤S110的具体实施过程包括如下：
步骤S111、对所述盾构隧道工程进行风险辨识，根据所述盾构隧道工程的实际情况选定主要影响施工安全的多类盾构掘进参数，由此形成风险指标集合；
步骤S112、制定所述盾构隧道工程的五个风险等级包括I级(安全)、II级(较安全)、III级(一般安全)、IV级(较危险)和V级(危险)，再根据相似工程经验数据对所述多类盾构掘进参数进行量化分级，以确定各类盾构掘进参数在各个风险等级下对应的标准取值区间，进而构建风险指标评价体系；
步骤S113、结合上述步骤S112所制定的所述五个风险等级，由风险评估人员设置后续评估所需的综合联系数在每个风险等级下对应的标准取值区间，进而构建施工风险等级评价体系。
需要说明的是，在上述步骤S120中，所述多类隧道几何参数和所述多类水文地质参数是通过对所述多类盾构掘进参数进行相关性分析得到的。
在本发明实施例中，上述步骤S140中所提及到的所述盾构掘进参数预测模型实际是利用随机森林算法进行搭建得到的，由基于Python语言的Sklearn(scikit-learn)库实现，所述盾构掘进参数预测模型的训练过程包括如下步骤：
(1)对于所述盾构隧道工程中的单个完工区域，获取各类隧道几何参数的具体数值以及各类水文地质参数的具体数值以构成与所述单个完工区域相关联的模型输入值，获取各类盾构掘进参数的具体数值以构成与所述单个完工区域相关联的模型输出值，再将所述模型输入值和所述模型输出值进行组合得到与所述单个完工区域相关联的一个历史数据；
按照上述步骤(1)的实施方式对所述盾构隧道工程中的所有完工区域进行数据采集，以构建出历史数据集；
(2)对所述历史数据集执行预处理，具体表现为：首先针对所述历史数据集中的同类盾构掘进参数进行平均值计算和异常值识别，即判定距离计算得到的平均值的三倍标准差之外的数据为异常值，利用所述计算得到的平均值对识别到的异常值进行修正；其次采用基于小波变换的去噪方法对执行异常值修正处理后的各类盾构掘进参数进行降噪处理；最后对更新后的历史数据集中的各类参数进行归一化处理，即把各类参数映射至值域区间[0,1]之间，可以避免不同数据单位和数量级在后续预测中产生误差，同时提高训练收敛速度；
(3)根据既定比例，将预处理后的历史数据集划分成测试集和训练集；
(4)通过所述训练集对所述盾构掘进参数预测模型执行训练，并且在整个训练过程中对所述盾构掘进参数预测模型中所包含的超参数进行更新；其中，所述超参数包括决策树数量、决策树最大深度、特征变量数、平均相对误差、叶子节点最少样本数、节点划分最小不纯度中的至少一种；
(5)通过所述测试集对上述步骤(4)训练得到的盾构掘进参数预测模型执行有效性评估，且在不满足既定预测要求的情况下重新返回执行上述步骤(4)，或者在满足既定预测要求的情况下输出一个训练好的盾构掘进参数预测模型。
需要说明的是，随机森林算法是一种集成分类模型，其构建过程主要由训练集生成、决策树构建和算法产生这三方面构成，具体包括：首先通过Bagging(Bootstrapaggregating，引导聚集)算法从历史数据集中随机有放回地采样取出N个样本以对应生成N个训练集；其次利用N个训练集分别训练N个决策树模型，对于单个决策树模型来说，假设训练样本特征的个数为n，每次***时根据信息增益或者信息增益比或者基尼系数，选择最好的特征进行***；最后将训练得到的N个决策树模型组成随机森林，对于本发明实际涉及到的回归问题，由所述训练得到的N个决策树模型所对应输出的N个预测值之间的均值作为最终预测结果输出。
在本发明实施例中，上述步骤S150的具体实施过程包括如下：
步骤S151、从所述风险指标集合中获取第i类盾构掘进参数；
步骤S152、从所述第二参数值集合中获取与第i类盾构掘进参数相关的预测值，以及从所述风险指标评价体系中获取第i类盾构掘进参数在每个风险等级下对应的标准取值区间，进而构建出与第i类盾构掘进参数相关的集对；
步骤S153、根据现有的集对分析理论对所述集对执行同异反分析，以构建出第i类盾构掘进参数对应的初始联系数表达式，并且所述初始联系数表达式包含有数值未知的多个差异度系数；其中，所述初始联系数表达式如下：
μ＝a+b1i1+b2i2+b3i3+cj；
式中，μ为第i类盾构掘进参数对应的联系数，a为同一测度分量，b1为差异测度偏同分量，b2为差异测度居中分量，b3为差异测度偏反分量，c为对立测度分量，i1、i2、i3均为差异度系数，j为对立度系数，且通常取值为-1；
步骤S154、根据三角模糊数原理来描述所述多个差异度系数的动态模糊性，优先将第i类盾构掘进参数在风险等级为II级时的区间界限值s2处、在风险等级为III级时的区间界限值s3处以及在风险等级为IV级时的区间界限值s4处的所述多个差异度系数分别取值为i1＝0.5、i2＝0、i3＝-0.5，此时可以确定每个差异度系数所对应的求解公式，具体如下：
式中，sp为与第i类盾构掘进参数相关的预测值，s1为第i类盾构掘进参数在风险等级为I级时的区间界限值；
步骤S155、根据上述步骤S154所提供的各个求解公式以及上述步骤S153所提供的所述初始联系数表达式，进而确定第i类盾构掘进参数所对应的联系数表达式，具体如下：
步骤S156、将上述步骤S152所获取到的所述预测值和所有标准取值区间所提供的区间界限值s1、区间界限值s2、区间界限值s3和区间界限值s4代入上述步骤S155所提供的所述联系数表达式中进行运算，得到第i类盾构掘进参数所对应的联系数；
步骤S157、判断i＜N是否成立，其中N为所述风险指标集合中所包含的所有盾构掘进参数的具体数量；若是，则将i+1赋值给i，返回执行上述步骤S151；若否，则将N类盾构掘进参数所对应的N个联系数整合成一个联系数集合输出。
需要说明的是，在上述步骤S154、上述步骤S155和上述步骤S156中，当第i类盾构掘进参数属于越小越优型指标时，则提及到的各个区间界限值实际均取区间上限值；相反地，当第i类盾构掘进参数属于越大越优型指标时，则提及到的各个区间界限值实际均取区间下限值。
在本发明实施例中，上述步骤S160的具体实施过程包括如下：
步骤S161、基于现有的层次分析法，计算所述风险指标集合中所包含的各类盾构掘进参数所占的主观权重，进而形成主观权重集合；
步骤S162、基于现有的变异系数法，计算所述风险指标集合中所包含的各类盾构掘进参数所占的客观权重，进而形成客观权重集合；
步骤S163、基于现有的线性加权法，对所述客观权重集合与所述主观权重集合执行关联融合运算，进而得到所述风险指标集合所对应的权重集合；
步骤S164、根据所述联系数集合和所述权重集合，计算出综合联系数为：
其中，μtotal为综合联系数，wi为所述权重集合中关于第i类盾构掘进参数所占的权重，μi为所述联系数集合中关于第i类盾构掘进参数对应的联系数；
步骤S165、对所述施工风险等级评价体系进行匹配查询，获取由上述步骤S164计算得到的所述综合联系数μtotal最终归属的标准取值区间，并将获取到的该标准取值区间所关联的风险等级作为所述待施工区域的风险等级输出。
更为具体的，上述步骤S163的实施过程包括如下：
步骤S163.1、从所述风险指标集合中获取第i类盾构掘进参数；
步骤S163.2、从所述主观权重集合中获取第i类盾构掘进参数所占的主观权重并记为ω1i，以及从所述客观权重集合中获取第i类盾构掘进参数所占的客观权重并记为ω2i，此时根据预先制定的组合系数α求解出第i类盾构掘进参数所占的权重为：
ωi＝αω1i+(1-α)ω2i；
步骤S163.3、判断i＜N是否成立；若是，则将i+1赋值给i，返回执行上述步骤S163.1；若否，则将N类盾构掘进参数所占的N个权重整合成一个权重集合输出。
需要说明的是，本发明还提前针对所述五个风险等级制定相应的风险接受准则以及相应的风险控制措施，具体如表1所示；在执行完上述步骤S160并获取到最终的风险等级之后，风险评估人员可以通过查询表1的方式直接获知当前应当执行的风险控制措施。
表1风险接受准则及风险控制措施汇总表
为了更好地说明本申请所提出的上述技术方案，以下提供更为具体的应用实例：此处拟定某新建铁路隧道沿线通过的原始地形地貌主要为丘陵低山地貌，地势起伏很大，其中20#～21#工作井为盾构法隧道，采用直径为9.1米的土压平衡盾构机施工，左线隧道埋深为11.4米～57.6米、净空为8米、管片厚度为400毫米、管片宽度为1.8米、地下水位埋深为5.6米～51.2米，区间多处中分化硬岩凸起，盾构需穿越上软下硬地层，并有孤石存在，易导致盾构出现停机、超挖和地面塌陷等问题，且沿线分布有高速、学校、村落、公交车站等控制点，对施工有一定的影响。
假设该新建铁路隧道共设有1715环，总长度为3087米，目前已经修建完前面1～600环，待建601～1715环的总长度为2007米，由于存在施工地质条件较差、建构筑物密集、下穿高速沉降控制难等问题，对盾构隧道工程的施工安全风险进行评估显得至关重要，本应用实例采用以下多个步骤来执行：
步骤一，根据前面1～600环的施工情况对该盾构隧道工程进行风险识别，从而选定盾构总推力(单位为kN)、掘进速度(单位为mm/min)、刀盘转速(单位为r/min)、刀盘扭矩(单位为kN·m)、土仓压力(单位为kPa)、注浆压力(单位为kPa)和盾构机姿态(单位为mm/m)这七类盾构掘进参数以构成风险指标集合；根据预先制定的五个风险等级和相似工程经验数据对上述七类盾构掘进参数进行量化分级，以构建出风险指标评价体系，如表2所示；以及由风险评估人员预先构建出施工风险等级评价体系，如表3所示。
表2风险指标评价体系
表3施工风险等级评价体系
| 风险等级 | I级 | II级 | III级 | IV级 | V级 |
| 综合联系数 | (0.6,1] | (0.2,0.6] | (-0.2,0.2] | (-0.6,-0.2] | [-0.6,-1] |
步骤二，对上述七类盾构掘进参数进行相关性分析，从而选定地下水深度(单位为m)、土体重度(单位为kN/m3)、土体粘聚力(单位为kPa)、内摩擦角(单位为度)、孔隙比和压缩模量(单位为MPa)这六类水文地质参数以及隧道埋深(单位为m)这一类隧道几何参数以构成基本参数集合。
步骤三，根据上述风险指标集合和上述基本参数集合，对已经修建完的前面1～600环进行数据采集以构建出历史数据集；在对该历史数据集执行预处理之后按照既定比例为3:1进行数据划分，即把其中1～450环的相关数据作为训练集以及把剩下451～600环的相关数据作为测试集；利用随机森林算法构建出盾构掘进参数预测模型，通过上述训练集对该盾构掘进参数预测模型执行训练，并且在完成训练之后选定决策树数量为100、特征变量数为5以及平均相对误差在15％以内；通过上述测试集对训练得到的盾构掘进参数预测模型执行有效性评估，且在判断经过模型预测之后的平均相对误差满足选定条件时，输出一个训练好的盾构掘进参数预测模型。
在本应用实例中，以盾构总推力为例对该训练得到的盾构掘进参数预测模型当前所具备的预测性能进行验证，即利用该训练得到的盾构掘进参数预测模型对上述测试集中的各环所对应的模型输入值进行预测，以得到各环所对应的盾构总推力预测值，再连同上述测试集中的各环所对应的盾构总推力实测值进行比较分析，参见图2所示，平均相对误差仅为5.53％，满足落在15％以内这一选定条件，则说明该训练得到的盾构掘进参数预测模型具备较好的预测性能。
在本应用实例中，以刀盘转速为例对该训练得到的盾构掘进参数预测模型当前所具备的预测性能进行验证，即利用该训练得到的盾构掘进参数预测模型对上述测试集中的各环所对应的模型输入值进行预测，以得到各环所对应的刀盘转速预测值，再连同上述测试集中的各环所对应的刀盘转速实测值进行比较分析，参见图3所示，平均相对误差仅为2.02％，满足落在15％以内这一选定条件，则说明该训练得到的盾构掘进参数预测模型具备较好的预测性能。
步骤四，对待建601环进行提前勘测，进而获取到与上述基本参数集合相关联的第一参数值集合。
步骤五，利用该训练好的盾构掘进参数预测模型对上述第一参数值集合进行预测处理，得到上述七类盾构掘进参数各自对应的预测值，即获取到与上述风险指标集合相关联的第二参数值集合。
步骤六，根据上述表2所提出的风险指标评价体系和上述第二参数值集合，构建出与上述七类盾构掘进参数相关的七个集对，分别如下：
H1＝{X1，B1}，B1＝{[0，20000]，(20000，50000]，(50000，+∞)}；
H2＝{X2，B2}，B2＝{[0，15]，(15，60]，(60，+∞)}；
H3＝{X3，B3}，B3＝{[0，1.2]，(1.2，1.75]，(1.75，+∞)}；
H4＝{X4，B4}，B4＝{[0，2000]，(2000，10000]，(10000，+∞)}；
H5＝{X5，B5}，B5＝{[0，145]，(145，235]，(235，+∞)}；
H6＝{X6，B6}，B6＝{[0，225]，(225，400]，(400，+∞)}；
H7＝{X7，B7}，B7＝{[0，0.91]，(0.91，5.45]，(5.45，+∞)}；
式中，H1、X1、B1分别表示与盾构总推力相关的集对、预测值集合、评价标准集合，H2、X2、B2分别表示与掘进速度相关的集对、预测值集合、评价标准集合，H3、X3、B3分别表示与刀盘转速相关的集对、预测值集合、评价标准集合，H4、X4、B4分别表示与刀盘扭矩相关的集对、预测值集合、评价标准集合，H5、X5、B5分别表示与土仓压力相关的集对、预测值集合、评价标准集合，H6、X6、B6分别表示与注浆压力相关的集对、预测值集合、评价标准集合，H7、X7、B7分别表示与盾构机姿态相关的集对、预测值集合、评价标准集合；
采用上述步骤S153至上述步骤S156所提供的实施方式对上述七个集对分别进行分析处理，以获取到上述七类盾构掘进参数所对应的七个联系数，进而构建出一个联系数集合输出。
步骤七，基于现有的层次分析法，计算出上述七类盾构掘进参数所对应的主观权重集合为W1＝{0.226,0.136,0.062,0.193,0.202,0.122,0.059}；基于现有的变异系数法，计算出上述七类盾构掘进参数所对应的客观权重集合为W2＝{0.116,0.206,0.041,0.153,0.145,0.078,0.261}；根据预先制定的组合系数α取值为0.6，采用上述步骤S163.2所提供的公式计算出上述七类盾构掘进参数所对应的权重集合为W＝{0.182,0.164,0.054,0.177,0.179,0.104,0.14}。
步骤八，根据上述联系数集合和上述权重集合，采用上述步骤S164所提供的公式计算出综合联系数，再结合上述表3所提出的施工风险等级评价体系可以确定待建601环的风险等级。
参照上述步骤四至上述步骤八所提供的实施方式，对剩下的待建602～1715环进行逐环的风险等级评估；在本应用实例中，对待建601～1715环的风险等级评估结果可以参见图4所示，大致分为以下三个阶段：阶段1，待建601～705环包含有全风化混合花岗岩、强风化混合花岗岩和上软下硬复合地层，施工风险等级全部为III级，说明隧道施工掘进面临一定风险；阶段2，待建706～1370环主要为全风化混合花岗岩，在待建706～1240环和待建1256～1370环的施工风险等级为II级，说明隧道可正常施工掘进，而在待建1241～1255环的施工风险等级为III级，说明隧道施工掘进面临一定风险；阶段3，待建1371～1715环包含有中风化混合花岗岩和上软下硬复合地层，在待建1371～1570环和待建1581～1715环的施工风险等级为III级，说明隧道施工掘进面临一定风险，而在待建1571～1580环的施工风险等级为IV级，说明隧道施工掘进面临较大风险。
在本发明实施例中，以施工风险等级评价体系和风险指标评价体系为基础，利用随机森林算法可实现对多类盾构掘进参数的预测处理，其次利用集对分析理论和三角模糊数原理可求解出多类盾构掘进参数所对应的多个联系数，接着引入层次分析法和变异系数法可求解出综合联系数以最终确定待施工区域的风险等级；在整个实施过程中以数学计算为主，可以降低对风险评估人员自身的技术要求，同时兼顾风险评估的模糊性和不确定性，极大程度地减少主观人为因素的影响，可以提高对盾构隧道施工风险评估的准确度。
请参考图5，图5是本发明实施例提供的一种盾构隧道施工风险等级评估***的组成示意图，所述***包括如下：
建立模块210，用于选定与盾构隧道工程相关的多类盾构掘进参数以构成风险指标集合，进而建立施工风险等级评价体系以及风险指标评价体系；
获取模块220，用于获取与所述多类盾构掘进参数相关的多类水文地质参数以及多类隧道几何参数，以构成基本参数集合；
收集模块230，用于勘测所述盾构隧道工程中的待施工区域，以收集到所述基本参数集合所对应的第一参数值集合；
预测模块240，用于通过训练好的盾构掘进参数预测模型对所述第一参数值集合进行预测处理，得到每类盾构掘进参数的预测值，进而形成所述风险指标集合所对应的第二参数值集合；
第一确定模块250，用于结合所述风险指标评价体系和所述第二参数值集合，确定所述风险指标集合所对应的联系数集合；
第二确定模块260，用于确定所述风险指标集合所对应的权重集合，再连同所述联系数集合来确定综合联系数，最后结合所述施工风险等级评价体系和所述综合联系数来确定所述待施工区域的风险等级。
上述方法实施例中的内容均适用于本***实施例中，本***实施例所实现的功能与上述方法实施例相同，并且所达到的有益效果与上述方法实施例相同，在此不再赘述。
此外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的盾构隧道施工风险等级评估方法。其中，所述计算机可读存储介质包括但不限于任何类型的盘(包括软盘、硬盘、光盘、CD-ROM、和磁光盘)、ROM(Read-Only Memory，只读存储器)、RAM(RandomAcceSS Memory，随即存储器)、EPROM(EraSable Programmable Read-Only Memory，可擦写可编程只读存储器)、EEPROM(Electrically EraSable ProgrammableRead-Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、闪存、磁性卡片或光线卡片。也就是说，存储设备包括由设备(例如计算机、手机等)以可读的形式存储或传输信息的任何介质，可以是只读存储器、磁盘或光盘等。
此外，图6是本发明实施例提供的计算机设备的硬件结构示意图，所述计算机设备包括处理器320、存储器330、输入单元340和显示单元350等器件。本领域技术人员可以理解，图6示出的设备结构器件并不构成对所有设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件。存储器330可用于存储计算机程序310以及各功能模块，处理器320运行存储在存储器330的计算机程序310，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理。存储器可以是内存储器或外存储器，或者包括内存储器和外存储器。内存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦写可编程ROM(EEPROM)、快闪存储器或者随机存储器。外存储器可以包括硬盘、软盘、ZIP盘、U盘、磁带等。本发明实施例所公开的存储器330包括但不限于上述这些类型的存储器。本发明实施例所公开的存储器330只作为例子而非作为限定。
输入单元340用于接收信号的输入，以及接收用户输入的关键字。输入单元340可包括触控面板以及其它输入设备。触控面板可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户利用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板上或在触控面板附近的操作)，并根据预先设定的程序驱动相应的连接装置；其它输入设备可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如播放控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。显示单元350可用于显示用户输入的信息或提供给用户的信息以及终端设备的各种菜单。显示单元350可采用液晶显示器、有机发光二极管等形式。处理器320是终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器320内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，执行各种功能和处理数据。
作为一个实施例，所述计算机设备包括处理器320、存储器330和计算机程序310，其中所述计算机程序310被存储在所述存储器330中并被配置为由所述处理器320所执行，所述计算机程序310被配置用于执行上述实施例中的盾构隧道施工风险等级评估方法。
尽管本申请的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，而是应当将其视作是通过参考所附权利要求，考虑到现有技术为这些权利要求提供广义的可能性解释，从而有效地涵盖本申请的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本申请进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本申请的非实质性改动仍可代表本申请的等效改动。
Claims (10)
1.一种盾构隧道施工风险等级评估方法，其特征在于，所述方法包括：
选定盾构隧道工程所关联的多类盾构掘进参数并形成风险指标集合，建立风险指标评价体系和施工风险等级评价体系；
获取与所述多类盾构掘进参数相关联的多类隧道几何参数和多类水文地质参数，形成基本参数集合；
对所述盾构隧道工程中的待施工区域进行勘测，以收集所述基本参数集合对应的第一参数值集合；
将所述第一参数值集合输入至训练好的盾构掘进参数预测模型，得到每类盾构掘进参数的预测值并形成第二参数值集合；
根据所述第二参数值集合和所述风险指标评价体系，确定所述风险指标集合对应的联系数集合；
确定所述风险指标集合对应的权重集合，同时结合所述联系数集合确定综合联系数，再根据所述综合联系数和所述施工风险等级评价体系确定所述待施工区域的风险等级。
2.根据权利要求1所述的盾构隧道施工风险等级评估方法，其特征在于，所述风险指标评价体系包括五个风险等级和每类盾构掘进参数在不同风险等级下的标准取值区间。
3.根据权利要求1所述的盾构隧道施工风险等级评估方法，其特征在于，所述施工风险等级评价体系包括五个风险等级和综合联系数在不同风险等级下的标准取值区间。
4.根据权利要求1所述的盾构隧道施工风险等级评估方法，其特征在于，所述盾构掘进参数预测模型是基于随机森林算法搭建而成的，其训练过程为：
针对所述盾构隧道工程中的每个完工区域，收集所述基本参数集合和所述风险指标集合的具体数值，进而形成历史数据集；
对所述历史数据集进行预处理之后，按照既定比例划分成训练集和测试集；
利用所述训练集对所述盾构掘进参数预测模型进行训练，学习所述基本参数集合中的各类参数与所述风险指标集合中的各类盾构掘进参数之间的非线性关系，确定模型结构和超参数；
利用所述测试集对当前训练得到的盾构掘进参数预测模型进行有效性评估。
5.根据权利要求2所述的盾构隧道施工风险等级评估方法，其特征在于，所述根据所述第二参数值集合和所述风险指标评价体系，确定所述风险指标集合对应的联系数集合包括：
根据每类盾构掘进参数的预测值和每类盾构掘进参数在不同风险等级下的标准取值区间，构建每类盾构掘进参数关联的集对；
对每类盾构掘进参数关联的集对进行同异反分析，同时结合三角模糊数原理确定每类盾构掘进参数对应的联系数表达式；
结合每类盾构掘进参数的预测值和每类盾构掘进参数在不同风险等级下的标准取值区间，利用每类盾构掘进参数对应的联系数表达式计算出每类盾构掘进参数对应的联系数并形成联系数集合。
6.根据权利要求5所述的盾构隧道施工风险等级评估方法，其特征在于，对任一类盾构掘进参数关联的集对进行同异反分析，同时结合三角模糊数原理确定该类盾构掘进参数对应的联系数表达式包括：
对该类盾构掘进参数关联的集对进行同异反分析，以建立该类盾构掘进参数对应的且包含有多个差异度系数的初始联系数表达式；
利用三角模糊数原理，确定所述多个差异度系数对应的多个求解公式；
根据所述初始联系数表达式和所述多个求解公式，确定该类盾构掘进参数对应的联系数表达式。
7.根据权利要求1所述的盾构隧道施工风险等级评估方法，其特征在于，所述确定所述风险指标集合对应的权重集合包括：
利用层次分析法确定每类盾构掘进参数的主观权重，进而得到所述风险指标集合对应的主观权重集合；
利用变异系数法确定每类盾构掘进参数的客观权重，进而得到所述风险指标集合对应的客观权重集合；
利用线性加权法对所述主观权重集合和所述客观权重集合进行关联融合，得到所述风险指标集合对应的权重集合。
8.一种盾构隧道施工风险等级评估***，其特征在于，所述***包括：
建立模块，用于选定盾构隧道工程所关联的多类盾构掘进参数并形成风险指标集合，建立风险指标评价体系和施工风险等级评价体系；
获取模块，用于获取与所述多类盾构掘进参数相关联的多类隧道几何参数和多类水文地质参数，形成基本参数集合；
收集模块，用于对所述盾构隧道工程中的待施工区域进行勘测，以收集所述基本参数集合对应的第一参数值集合；
预测模块，用于将所述第一参数值集合输入至训练好的盾构掘进参数预测模型，得到每类盾构掘进参数的预测值并形成第二参数值集合；
第一确定模块，用于根据所述第二参数值集合和所述风险指标评价体系，确定所述风险指标集合对应的联系数集合；
第二确定模块，用于确定所述风险指标集合对应的权重集合，同时结合所述联系数集合确定综合联系数，再根据所述综合联系数和所述施工风险等级评价体系确定所述待施工区域的风险等级。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现如权利要求1至7任一项所述的盾构隧道施工风险等级评估方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的盾构隧道施工风险等级评估方法。
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|---|---|---|---|---|
| CN117474340A (zh) * | 2023-11-17 | 2024-01-30 | 中电建铁路建设投资集团有限公司 | 用于地铁盾构施工沉降的风险评价方法及*** |
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2023
- 2023-03-08 CN CN202310221653.1A patent/CN116402339A/zh active Pending
Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN117474340A (zh) * | 2023-11-17 | 2024-01-30 | 中电建铁路建设投资集团有限公司 | 用于地铁盾构施工沉降的风险评价方法及*** |
| CN117474340B (zh) * | 2023-11-17 | 2024-06-07 | 中电建铁路建设投资集团有限公司 | 用于地铁盾构施工沉降的风险评价方法及*** |
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