基于大数据的盾构掘进与地质关联关系分析方法

为解决盾构掘进参数设定主要依赖盾构司机的经验，且掘进过程中影响因素较多，很难做到掘进参数与地质参数有效关联的问题，依托盾构TBM大数据平台的海量数据，通过施工经验对关联掘进与地质的参数进行选取和分类，并确定关联参数的范围。通过参数范围界定、数据连续性分析和数据频次统计等方式进行数据的初步清洗；通过提取变量的数字特征建立分布统计算法模型库的方式，对数据库中的数据实时处理，去除异常数据并确定经验区间的频数分布；通过对各关联参数的组合检索，进行关联参数的可视化分析，得到不同盾构在各类地质中主要掘进参数（如刀盘转速、刀盘转矩、掘进速度、油缸推力等）的经验区间和关联关系。将该关联分析方法部署在盾构TBM大数据平台，经过长时间的应用和现场反馈，验证了该方法的适用性和有效性，对盾构施工及盾构选型具有积极的指导作用。     

隧道掘进机工程大数据管理平台关键技术及应用研究

为解决目前大多数信息化管理平台兼容性及扩展性不强、功能单一，满足不了当前工程管理需求的问题，从高质量的大数据管理平台架构、兼容性强的数据采集、扩展性强的分布式存储3个方面进行平台建设关键技术研究。采用分布式HBase列存储数据库和高性能Spark内存计算引擎，创建行业Hadoop集群生态架构，设计一种多协议、多通道且兼容性强的数据采集系统，为隧道掘进机大数据平台的采集、存储、搭建等提供技术支撑。建立集智能监测、综合分析、协同管理、大数据应用功能于一体的隧道掘进机工程大数据管理平台，从管理和技术层面为类似的大数据平台设计开发提供参考，提升隧道掘进机施工效率，提高智能化管理水平。     

盾构推进姿态控制策略研究

为提高盾构施工过程中姿态控制系统的控制精度和控制性能，提出一种盾构推进姿态控制策略。该策略将轨迹自动跟踪控制方法与模糊自适应PID闭环控制算法相结合，通过轨迹、位移、压力等多个闭环反馈实现对各个分区液压缸的速度控制，保证盾构推进轨迹按照设计的隧道轴线运行，并通过电液控制试验平台中的推进系统对提出的策略进行试验验证。结果表明，文章提出的控制策略能够使位移偏差维持在5 mm之内，可以很好地满足施工要求。