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智能建造在地鐵隧道施工中的應用

地鐵工程智能建造實施應用案例：2023年8月，中國中鐵股份有限公司科技創(chuàng)新部部長、正高級工程師伍軍先生受邀在智能建造專業(yè)師資能力提升公益培訓活動中分享了地鐵工程中智能建造技術應用，以下根據(jù)公開分享材料梳理成文，供行業(yè)同仁學習交流。

項目概況：

項目位于上海機場聯(lián)絡線的一段隧道工程，區(qū)間全場4.72km，采用單洞雙線布置形式。項目采用直徑14.04m的泥水盾構(gòu)施工，管片內(nèi)外徑分別為12.5m和13.6m。該項目的內(nèi)部結(jié)構(gòu)預制化率達到了96%，也是國內(nèi)首個全預制結(jié)構(gòu)的隧道項目。隧道于2023年4月全線貫通，全隧采用智能模式掘進780環(huán)，采用機器人拼裝弧形件1900塊、中隔墻2300塊。施工建設過程中實現(xiàn)了盾構(gòu)機、拌和站、鋼加工廠等關鍵生產(chǎn)要素通過數(shù)據(jù)平臺的互聯(lián)互通，共產(chǎn)生有效數(shù)據(jù)130GB。

該項目創(chuàng)新性的應用了多項智能建造技術，為整個項目建造提質(zhì)增效：

構(gòu)智能掘進技術；
弧形件智能拼裝設備與技術；
中隔墻智能拼裝設備與技術；
盾構(gòu)設備狀態(tài)在線監(jiān)測技術；
隧道結(jié)構(gòu)健康智能檢測車應用。

一、盾構(gòu)智能掘進技術的應用

為什么要開展數(shù)字混合驅(qū)動的智能掘進技術應用？正如前面我們所談到的，在傳統(tǒng)業(yè)務領域中，人往往是操作和決策中的不確定性因素，雖然目前很多復雜的系統(tǒng)和設備的操作都配備了專業(yè)化的工業(yè)系統(tǒng)配合操作人員，但受限于操作水平因人而異且存在個人對風險的偏好，盾構(gòu)機的操作員仍然是一個不確定性的風險因素，由此帶來的影響只有通過技術進步才能徹底的消除。

盾構(gòu)機作為現(xiàn)代化的專業(yè)化設備，本身就具備很好的機械化和信息化的基礎，可以將盾構(gòu)機操作員的操作轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)進行采集和傳輸，結(jié)合同期采集的地層和其他施工信息，采用深度學習方法訓練專用行業(yè)大模型，植入盾構(gòu)控制系統(tǒng)，實現(xiàn)智能掘進。

數(shù)據(jù)處理方法：通過構(gòu)建工程數(shù)據(jù)樣本集，建立機器學習參數(shù)訓練模型，并根據(jù)掘進參數(shù)與地質(zhì)之間的契合關系和訓練模型的需要，對盾構(gòu)操作數(shù)據(jù)和地層信息等方面的海量數(shù)據(jù)進行清洗去噪。

將盾構(gòu)掘進當前工程地質(zhì)、掘進參數(shù)等輸入算法模型，模型進行計算后向盾構(gòu)實際推送刀盤轉(zhuǎn)速、推進速度等參數(shù)，同時對比盾構(gòu)實際的實際操作對推送參數(shù)進行可靠性自評價，逐步完善盾構(gòu)掘進自適應決策算法。在盾構(gòu)機進入曲線段或者姿態(tài)不正常時需要進行姿態(tài)調(diào)整，算法模型會依據(jù)當前盾構(gòu)姿態(tài)、管片間隙、掘進主要參數(shù)等給出姿態(tài)調(diào)整的策略和調(diào)整過程，并結(jié)合實際操作驗證其可行性和可靠性。模型也會對類似地層預測數(shù)據(jù)與實時數(shù)據(jù)進行相關性分析，建立關鍵參數(shù)預警方法和異常事件的熔斷機制，確保盾構(gòu)施工的安全底線。

應用價值：盾構(gòu)智能掘進系統(tǒng)在該項目上應用，累計無人工干預情況下整環(huán)掘進780環(huán)，隧道線性公差控制在±30mm，管片錯臺小于2mm，掘進效率提高33%，操作人員由3人減少至1人，地表最大沉降控制在13mm以內(nèi)！

二、弧形件智能拼裝設備與技術

工程問題：盾構(gòu)隧道下部結(jié)構(gòu)一般為口子件，由管片吊車進行吊裝。由于口子件僅有隧道的三分之一寬，需要另外搭設臨時通道，施工完成后再拆除，現(xiàn)澆形成路面。口子件的安裝要長時間占用管片吊車，經(jīng)常影響管片的拼裝從而降低了掘進效率。

解決方案：將盾構(gòu)隧道下部結(jié)構(gòu)修改為三口弧形件后，一次安裝解決了洞內(nèi)的交通問題。利用弧形件內(nèi)部空間行走，不占用空間資源，且配備智能算法自行測算安裝參數(shù)，自主執(zhí)行安裝動作，無需人工干預，安裝精度高且一致性較好。

應用效果：

拼裝精度高：誤差由20mm左右降至2mm以下；
作業(yè)效率高：安裝時間由40分鐘減少至22分鐘；
作業(yè)人員少：作業(yè)人員由5人/班減少至1人/班；
施工干擾少：減少空間及吊運設備占用。

設備的主要構(gòu)成：

三、中隔墻智能拼裝設備與技術

工程問題：由于中隔墻過于“高大”，以往都是采用現(xiàn)澆的方式完成施工，完全占用隧道空間，無法進行其他施工，而采用預制拼裝方式也有很多技術難題。中隔墻高達9米，通過肉眼觀察很難滿足施工精度要求。

解決方案：項目設計門架式的安裝機構(gòu)能夠很好地滿足隧道內(nèi)通行需求，系統(tǒng)采用機器視覺算法自動識別中隔墻的抓取位置信息，由激光測距設備獲取相對位置關系，工控機解算后驅(qū)動機械臂自主完成拼裝工作。

應用效果：

拼裝精度高：誤差由20mm左右降至0.5~1mm；
作業(yè)效率高：安裝時間38分鐘，比現(xiàn)澆效率提升10倍；
作業(yè)人員少：作業(yè)人員由8人/班減少至1人/班；
施工干擾少：不影響物流通道。

四、盾構(gòu)設備狀態(tài)在線監(jiān)測技術

工程問題：盾構(gòu)作為復雜且工作環(huán)境惡劣的設備，需要對關鍵部件和系統(tǒng)進行檢測，以提高設備保障率，避免重大設備故障的發(fā)生。受限于技術限制，盾構(gòu)機的油液品質(zhì)需要送樣檢測，主軸承的基本狀態(tài)無從獲取。

解決方案：項目研發(fā)應用了油液與主驅(qū)動振動在線監(jiān)測技術與設備，能夠在線進行盾構(gòu)主要系統(tǒng)的油液質(zhì)量和主驅(qū)動主軸承、電機、減速箱等振動頻譜分析，實時進行油液污染度與主驅(qū)動故障診斷預警。同步建立故障診斷系統(tǒng)，實現(xiàn)信息預警、算法預警與專家診斷相結(jié)合。

應用效果：盾構(gòu)設備狀態(tài)在線監(jiān)測技術已經(jīng)作為標準配置應用到了中國中鐵承建的盾構(gòu)工程中，有效提升了設備維保效率，降低了設備故障率。

五、隧道結(jié)構(gòu)綜合智能檢測車

工程問題：長期運營后，隧道結(jié)構(gòu)會出現(xiàn)多病害，傳統(tǒng)的檢測設備一次只能檢測一到兩種病害類型，檢測效率比較低。同時，雷達在作業(yè)時必須貼近結(jié)構(gòu)面，對于有結(jié)構(gòu)附屬物的隧道很難進行檢測。各種檢測數(shù)據(jù)量大且專業(yè)，由人工進行識別判斷周期較長。

解決方案：項目研制了具備綜合檢測能力的結(jié)構(gòu)檢測車，整合了表觀檢測、內(nèi)部缺陷檢測、凈空檢測等多種檢測類型。并且自主研發(fā)了空氣耦合雷達以及配套的變尺度空間機械臂算法，可以距離檢測對象0.5~4m進行作業(yè)。研發(fā)了表觀病害圖像識別人工智能算法，實現(xiàn)了表觀病害信息的快速識別與標注。