توسعه‌ی مدل‌های تجربی جهت برآورد پارامترهای اپراتوری ماشین EPB در سنگ‌های آهکی مستحکم

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشکده زمین شناسی، پردیس علوم، دانشگاه تهران، تهران، ایران

2 دانشیار، دانشکده زمین شناسی، پردیس علوم، دانشگاه تهران

چکیده

برآورد صحیح پارامترهای راهبری ماشین حفار تونل، جهت تعیین شرایط بهینه عملکرد ماشین و افزایش راندمان پروژه ‌های تونلسازی مکانیزه امری ضروری است. در این مطالعه با استفاده از روش‌های شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه (ANN-MLP) و رگرسیون چند متغیره (MVR) مدل‌هایی تجربی برای تخمین پارامترهای راهبری ماشین حفار EPB، شامل گشتاور کله حفار و نیروی رانش، در بخشی از پروژه توسعه جنوبی خط 6 متروی تهران توسعه داده شده است که حفاری در سنگ آهک مستحکم توسط ماشین EPB و با ابزار برشی از نوع دیسک کاتر صورت گرفته است. حفاری در چنین شرایطی با این نوع ماشین معمول نمی‌باشد. پارامترهای مورد استفاده جهت توسعه مدل‎ها شامل پارامترهای اپراتوری و عملکردی ماشین حفار نظیر نفوذ کاترهد،‌ فشار جبهه کار، سرعت چرخش کاترهد و بار کاتر می‌باشند.
مقایسه نتایج بدست آمده از روش ANN-MLP با داده‌های واقعی اندازه‌گیری شده‌ی ماشین حفار توسط توابع خطا در یادگیری عمیق، موید دقت و صحت قابل قبول نتایج حاصل از مدل می‌باشد. مقادیر تابع خطا میانگین قدر مطلق تفاضل (MAE) برای گشتاور در مرحله آموزش و صحت سنجی به ترتیب 0.00010 و 0.005 محاسبه گردیدند. همچنین مقادیر تابع MAE در برآورد نیروی رانش بر اساس داده‌های آموزش و آزمایش به ترتیب 0.00016 و 0.010 برآورد شدند. مقایسه مابین نتایج روش MVR با داده‌های واقعی اندازه گیری شده توسط ماشین حفار نیز بیانگر صحت روابط توسعه داده شده است، به صورتیکه مقدار تابع خطا MAE در برآورد گشتاور 0.0018 و برای نیروی رانش 0.0010 بدست آمد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Developing the empirical models for predicting the EPB operating parameters in strong Limestones

نویسندگان [English]

  • hanan samadi 1
  • Jafar Hassanpour 2
1 School of Geology, College of Science, University of Tehran, Tehran, Iran
2 Associate Professor, School of Geology, College of Science, University of Tehran
چکیده [English]

The operation parameters of EPB-TBM have always been significant factors in tunnel constructions. So it is crucial to estimate the cutterhead torque and thrust force of the machine. In this study, by employing the multilayer perceptron artificial neural network (ANN-MLP) and multivariate regression (MVR) methods, the empirical models were developed to estimate the EPB operating parameters, including cutterhead torque and thrust force, in the rock section of the Tehran metro line 6, South extension (TML6-SE) project. In this section, the excavation was performed in a strong, blocky to massive rock. The machine was equipped with the disc cutters on the cutterhead as a cutting tool instead of rippers and drag bits. The mechanized excavation in this situation is unusual with using the EPB machines. The input data included the performance parameters such as penetration rate, earth pressure, cutterhead rotation speed, and cutter load. The statistical indices were used to verify the developed models. The results confirmed the accuracy of the models. The MAE loss function determined for torque in both training and testing stages predicted by the ANN was 0.0001 and 0.005, respectively. The MAE loss function determined for thrust force in both training and testing stages predicted by the ANN was 0.00016 and 0.010, respectively. The relationships between parameters in the dataset were investigated to obtain and offer new equations using the multivariable regression statistical method (MVR). The MAE loss function determined for cutterhead torque and thrust force was 0.0018 and 0.0010, respectively.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Deep learning
  • Mechanized excavation
  • Operating parameters
  • Cutterhead torque
  • EPB machine
شرکت سابیر بین الملل.، 1395. گزارش مطالعات زمین شناسی و زمین شناسی مهندسی توسعه جنوبی خط 6 متروی تهران.
صمدی، ح.، حسن پور، ج.، 1398. ارزیابی صحت روش‌های تعیین پارامترهای اپراتوری ماشین EPB (مطالعه موردی خط 7 متروی تهران- قطعه شرقی-غربی). سیزدهمین کنفرانس انجمن تونل ایران، 21-22 آبان، تهران.
Afradi, A., Ebrahimabadi, A., Hallajian, T., 2016. Prediction of the penetration rate and number of consumed disc cutters of tunnel boring machines (TBMs) using artificial neural network (ANN) and support vector machine (SVM), case study: beheshtabad water conveyance tunnel in Iran. Asian Journal of Water, Environment and Pollution, 16(1): 49–57.
Ates, U., Bilgin, N., Copur, H., 2014. Estimating torque, thrust and other design parameters of different type TBMs with some criticism to TBMs used in Turkish tunneling projects. Tunneling and Underground Space Technology, 40: 46–63.
Benardos, AG., Kaliampakos, DC., 2004. Modeling TBM performance with artificial neural networks. Tunneling and Underground Space Technology, 19(3): 597–605.
Bilgin, N., Copur, H., Balci, C., Tumac, D., Akgul, M., Yuksel, A., 2008. The selection of a TBM using full scale laboratory tests and comparison of measured and predicted performance values in Istanbul Kozyatagi-Kadikoy metro tunnels. Proceeding of the 34th Annual Meeting of the International Tunneling and Underground Space Association, 19–25 September, 1509–1517.
Cigla, M., Yagiz, S., Ozdemir, L., 2001. Application of tunnel boring machines in underground mine development. Proceeding of the 17th International Mining Congress and Exhibition of Turkey, 19-22 June, Ankara, 155–164.
Delisio, A., Zhao, J., Einstein, H., 2013. Analysis and prediction of TBM performance in blocky rock conditions at the Lötschberg Base Tunnel. Tunnelling and Underground Space Technology, 33: 131–142.
Firouzei, Y., Hassanpour, J., Pourhashemi, S. M., 2019. Tunneling with a soft rock EPB machine in hard rock condiyions, the experience of Tehran metro line 6 southern expansion sector. Proceeding of the 4th International Conference of TBMDiGs, 13-15 November, Colorado State, USA, 110–119.
Gao, X., Shi, M., Song, X., Zhang, Ch., Zhang, H., 2019. Recurrent neural networks for real-time prediction of TBM operating parameters. Automation in Construction, 98: 225–235.
Gholamnejad, J., Tayarani, N., 2010. Application of artificial neural networks to the prediction of tunnel boring machine penetration rate. Mining Science Technology (China), 20(5): 727–733.
Godinez, R., Yu, H., Mooney, M., Gharahbagh, E., Frank, G., 2015. Earth pressure balance machine cutterhead torque modeling: Learning from machine data. Proceeding of the Rapid Excavation and Tunneling Conference, 7–10 June, USA.
Gong, Q., Zhao, J., 2009. Development of a rock mass characteristics model for TBM penetration rate prediction. International Journal of Rock Mechanic and Mining Sciences, 46(1): 8–18.
Grima, M. A., Bruines, P. A., Verhoef, P. N. W., 2000. Modeling tunnel boring machine performance by neuro-fuzzy methods. Tunnelling and Underground Space Technology, 15(3): 259–269.
Hassanpour, J., Rostami, J., Khamehchiyan, M., Bruland, A., Tavakoli, H.R., 2010. TBM performance analysis in pyroclastic rocks, a case history of Karaj Water Conveyance Tunnel (KWCT). Journal of Rock mechanics and Rock Engineering, 4: 427–445.
Hassanpour, J., Rostami, J., Zhao, J., 2011. A new hard rock TBM performance prediction model for project planning. Tunneling and Underground Space Technology, 26: 595–603.
Huang, L., Li, J., Hao, H., Li, X., 2018. Micro-seismic event detection and location in underground mines by using Convolutional Neural Networks (CNN) and deep learning. Tunnelling and Underground Space Technology, 81: 265–276.
Jalalkamali, A., Moradi, M., Moradi, N., 2015. Application of several artificial intelligence models and ARIMAX model for forecasting drought using the Standardized Precipitation Index. International Journal of Environmental Science and Technology, 12(4): 1201–1210.
JSCE (Japan Society of Civil Engineers). 2007. Standard Specifications For Tunneling–Shield Tunnels.
Liu, B., Wang, R., Zhao, G., Guo, X., Wang, Y., Lic, J., Wang, S., 2020. Prediction of rock mass parameters in the TBM tunnel based on BP neural network integrated simulated annealing algorithm. Tunnelling and Underground Space Technology, 95.
Menhrotra, K., Mohan, C. K., Ranka, S., 1997. Elements of Artificial Neural Networks. Cambridge: MIT Press.
Natarajan, B. K., 1995. Sparse approximate solutions to linear systems. SIAM Journal on Computing, 24(2): 227–234.
Neter, J., 1999. Applied linear regression models. 3rd (Eds.). The McGraw-Hill companies. ISBN: 0-256-08601-x.
Salimi, A., Rostamib, J., Moormanna, Ch., 2019. Application of rock mass classification systems for performance estimation of rock TBMs using regression tree and artificial intelligence algorithms. Tunnelling and Underground Space Technology, 92.
Shi, H., Yang, H., Gong, G., Wang, L., 2011. Determination of the cutterhead torque for EPB shield tunneling machine. Automation in Construction, 20(8): 1087–1095.
Simpson, P K., 1990. Artificial Neural System: Foundation, Paradigm, Application and Implementations. New York: Pergamon Press.
Wang, L., Gong, G., Shi, H., Yang, H., 2012. A new calculation model of cutterhead torque and investigation of its influencing factors. Science China Technological Sciences, 55(6): 1581–1588.
Yagiz, S., Karahan, H., 2011. Prediction of hard rock TBM penetration rate using particle swarm optimization. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 48(3): 427–433.