基于FPI和TPI指标的TBM刀盘转速预测

为合理选择TBM施工过程中不同围岩状况下的刀盘转速,在破岩关键参数(贯入度、推力、转矩)的基础上引入现场贯入指标(FPI)和转矩贯入指标(TPI),分析其与刀盘转速的关系,并通过工程数据统计结合定量分析方法,建立基于FPI和TPI指标的刀盘转速预测模型。在引绰济辽TBM工程应用结果表明,该预测模型在典型破碎围岩过程的刀盘转速预测最大误差为0.36 r/min,对连续循环段的刀盘转速平均绝对误差为0.55 r/min。基于本方法建立的预测模型,可有效提高待掘进段不同围岩条件下刀盘转速选择的合理性。

基于滇中引水的TBM数据预处理与特征参数分析

TBM(全断面岩石掘进机)在掘进过程中会采集大量数据,数据类型丰富,总量庞大。但由于PLC采集数据的机制,原始数据规模庞大且包含了大量冗杂信息。本文基于标准化数据预处理,通过阈值设定,标准差划分等技术手段,以掘进段为单位对原始数据进行了初步分割,在此基础上进行了降噪和滤波,对异常数据进行了分类,基于处理后的数据对特征参数现场贯入指标(FPI)和扭矩贯入指标(TPI)进行了分析,研究了特征参数与围岩地质情况的相关性。结果表明:数据预处理程序能够较好的进行掘进段划分,经过处理的数据得到的特征参数质量高,与围岩地质情况有较好的关联度。