欢迎访问粉煤灰综合利用杂志期刊官方网站 联系电话:0311-86692425 / 85820046
粉煤灰综合利用杂志
Fly Ash Comprehensive Utilization
主管单位: 河北省建筑科学研究院有限公司
主办单位: 河北省建筑科学研究院有限公司

 ● 中国科技核心期刊(中国科技论文统计源期刊)
 ● 中国核心期刊(遴选)数据库期刊
 ● 全国性建材科技期刊
 ● 河北省优秀期刊  
过刊浏览
查看更多 >
信息动态
查看更多 >
基于掘进试验和神经网络的渣土改良研究
Research on Soil Conditioning based on Tunneling Test and Neural Network
PDF全文阅读

王晓明1   ,  左文洲2  ,  李长印2  ,  王宜中2  ,  郭    聪3

( 1 .  中电建铁路建设投资集团有限公司 ,北京 100060;

2.  中国水利水电第十一工程局有限公司 ,河南 郑州 450000;

3 . 河南理工大学 土木工程学院 ,河南 焦作 454000)

摘   要 :文章针对黏质粉土和粉质黏土地层,基于盾构掘进实际控制方法,结合两种主流渣土改良理念,进行现场掘进试验 ,深入分析不同改良方式对掘进参数和控制的影响 ,结果表明以 3 . 5%泡沫为主比以水为主的渣土改良方式,推进速度提升约 17. 8% , 开挖效率和适应性等也全面提升。随后通过 BP 神经网络拟合分析,得到了更加精确的渣土改良方案,使得后续掘进过程中,平均推进速度达到 104 mm/min ,  螺旋输送机压力稳定维  持在 48 bar~ 64 bar ,  出渣效率 1 ~ 1 . 1 ,  再未发生过喷涌,穿越各风险源及地表沉降控制理想。

关键词 :渣土改良 ;盾构掘进试验 ;神经网络 ;掘进参数

       中图分类号 :U25          

       文献标志码 :A            

       文章编号 :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


作者简介 :王晓明  ( 1976—) ,   男 ,本科 , 高级工程师 ,研究方向 :地下工程。

通信作者 :郭聪  ( 1989—) ,   男 ,硕士研究生 , 工程师 ,研究方向 :地下工程。

收稿日期 :2022- 08- 10