技术领域
[0001] 本
发明涉及TBM隧道施工的技术领域，尤其涉及TBM在掘岩体状态实时感知系统和方法。
背景技术
[0002] TBM是集机械、电气、液压于一体的隧道施工的重大技术装备，可实现掘进、岩渣装运、洞壁支护等一次开挖成洞，具有机械化和自动化程度高、掘进速度快、施工安全文明环保等显著优势，已被世界许多国家广泛用于
水电、
铁路、
煤矿、城市地铁等地下工程施工。
[0003] 由于时间、成本、技术水平等诸多因素的限制，TBM隧道施工前地质勘测不可能很详细、很准确，施工过程中经常会遇到地质资料中没有标明的不良地质条件。同时，目前TBM掘进岩体状态信息如抗压强度、节理条件等参数的获取仍是通过人工现场素描、取样并进行室内试验得到，获取手段比较落后，无法实现岩体状态信息获知预先性和实时性，致使TBM遭遇
地层变化或复杂地质条件难以做出掘进方案和控制参数的及时调整，造成TBM的卡机、损坏、报废，甚至人员伤亡的重大事故。TBM在掘进过程中实时产生了大量的推
力、
扭矩、贯入度、刀盘转速等一系列有关设备运行参数数据，这些机电液数据是TBM当前掘进破岩状态的直接反映。
发明内容
[0004] 针对现有TBM掘进岩体状态信息获取手段落后，不能有效实时反映TBM掘进隧道岩体状态以便选择适应的掘进方案的技术问题，本发明提出一种TBM在掘岩体状态实时感知系统和方法，基于TBM掘进过程中岩机相互作用定量关系，根据TBM掘进参数实时感知在掘岩体的状态参数，克服
现有技术不能有效实时反映TBM掘进隧道岩体状态以便选择适应的掘进方案的
缺陷。
[0005] 为了达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
[0006] 一种TBM在掘岩体状态实时感知系统，包括数据存储仓库模
块、模型计算模块、岩机关系模型、实时输出显示模块，数据存储仓库模块与岩机
数据库相连接，数据存储仓库模块与岩机关系模型相连接，数据存储仓库模块和岩机关系模型均与模型计算模块相连接，模型计算模块与TBM上的当前掘进参数
存储器相连接，模型计算模块与实时输出显示模块相连接。
[0007] 所述岩机数据库用于保存TBM掘进参数和对应岩体状态参数，岩机数据库包括岩体参数数据库、掘进岩机数据库和其他TBM工程数据库，岩体参数数据库、掘进岩机数据库和其他TBM工程数据库均与数据存储仓库模块相连接；所述当前掘进参数存储器将TBM上当前的掘进参数实时地传送至模型计算模块。
[0008] 一种TBM在掘岩体状态实时感知方法，其步骤如下：
[0009] 步骤一：收集TBM施工案例中的TBM掘进参数和岩体状态参数数据，或者采集当前在建TBM施工隧道的TBM掘进参数和岩体状态参数，将TBM掘进参数和岩体状态参数放进岩机数据库中，建立岩机状态参数的数据存储仓库模块；
[0010] 步骤二：根据
数据仓库存储模块存储的TBM掘进参数和对应的岩体状态参数，采用分步回归
算法和
聚类算法建立岩机关系模型，形成模型计算模块的
内核；
[0011] 步骤三：模型计算模块结合TBM上当前的掘进参数，利用岩机关系模型实时计算TBM当前掘进掌子面的岩体状态信息；
[0012] 步骤四：模型计算模块将得到的岩体状态信息的岩体抗压强度UCS和体积节理数Jv及围岩等级传送至实时输出显示模块，实时输出显示模块将岩体抗压强度UCS、体积节理数Jv、围岩等级输出展示在TBM上位机的
可视化界面上。
[0013] 所述TBM掘进参数包括TBM的运行参数推力、扭矩和控制参数贯入度、转速；所述岩体状态参数包括岩体抗压强度UCS、单位体积节理数Jv和围岩等级；所述单位体积节理数Jv是指单位体积岩体中节理的条数，其计算公式为：Jv＝∑(1/dk)+Sk/5，其中，dk为第k组节理的间距，Sk为第k组每立方体岩体非成组节理条数。
[0014] 所述围岩等级是利用岩体抗压强度UCS和单位体积节理数Jv计算围岩基本
质量指标BQ值进行围岩分级，其步骤如下：
[0015] 步骤①：利用单位体积节理数Jv确定对应的岩体完整性系数Kv，单位体积节理数Jv与岩体完整性系数Kv的对照关系表为：
[0016]
[0017] 步骤②：根据围岩分级因素定量指标的岩体抗压强度UCS和岩体完整性系数Kv计算岩体基本质量指标BQ，计算公式为：BQ＝90+3UCS+250Kv；且遵循下列限制条件：①当UCS>90Kv+30时，以UCS＝90Kv+30代入计算围岩基本质量指标BQ值；②当Kv>0.04UCS+0.4时，以Kv＝0.04UCS+0.4代入计算围岩基本质量指标BQ值；
[0018] 步骤③：根据岩体基本质量指标BQ范围按下表确定围岩等级：
[0019]
[0020] 所述采用分步回归算法建立岩机关系模型的方法为：
[0021] ①建立设备参数模型：建立不同岩体条件下TBM掘进参数上升段设备运行参数推力与控制参数贯入度之间的关系模型；单刀推力的回归拟合公式为F＝a×P+b，a表示贯入度对单刀推力影响系数，b为刀具破岩
门槛值，P表示贯入度；
[0022] ②建立设备参数模型中贯入度对单刀推力影响系数a、刀具破岩门槛值b与岩体状态参数中岩体抗压强度UCS、单位体积节理数Jv之间的关系模型：贯入度对单刀推力影响系数a与单位体积节理数Jv之间的函数回归拟合公式为：a＝f(Jv)＝p0×Jv2+p1×Jv+p2，式中，p0、p1、p2为拟合常数，f为函数；刀具破岩门槛值b为
滚刀侵入岩体并产生压痕的最小门槛值，当P＝1时，单刀推力F＝a+b，用来衡量岩体的可掘进性能特征，其回归拟合公式为：a+b＝g(UCS,Jv)＝p3×UCS+p4×Jv+p5，式中p3、p4、p5为拟合常数，g为函数。
[0023] 所述聚类算法是通过统计不同围岩等级条件下TBM掘进参数的分布范围，建立围岩等级与TBM掘进参数之间的关系，其步骤如下：
[0024] ①利用岩机数据库中的设备参数计算单刀推力与贯入度的比值FPI和刀盘扭矩与贯入度的比值TPI，将单刀推力与贯入度的比值FPI和刀盘扭矩与贯入度的比值TPI作为样本数据库；
[0025] ②从岩机数据库中随机选取每一等级围岩TBM掘进的单刀推力与贯入度的比值FPI和刀盘扭矩与贯入度的比值TPI值分别作为该围岩等级的样本质心，形成二维
坐标系(FPI(n)，TPI(n))，n为围岩等级I、II、III、IV、V，FPI(n)和TPI(n)分别表示从岩机数据库中随机选取的I～V级围岩条件下TBM掘进参数FPI和TPI值的大小；
[0026] ③计算样本数据库中当前样本(FPI(i)，TPI(i))归属的围岩类别：c(i)代表与当前样本(FPI(i)，TPI(i))距离最近的质心点的围岩等级，
x(i)代表当前坐标点(FPI(i)，TPI(i))，μj为每一等级围岩的样本质心，FPI(i)和TPI(i)分别表示当前计算样本i所包含的TBM掘进参数FPI和TPI值；
[0027] ④随着样本量的增加，重新计算每一等级围岩的单刀推力与贯入度的比值FPI和刀盘扭矩与贯入度的比值TPI值的样本质心： m表示同一等级围岩条件下FPI和TPI的样本数量，分子分母中的1表示同级围岩条件下的TBM掘进参数FPI和TPI的样本点， 表示归类于同一等级围岩条件下的TBM掘进参数FPI和TPI的样本点个
数， 表示该等级围岩条件下所有样本点的和；
[0028] ⑤重复以上步骤③～④直到质心
位置不再发生变化或者变化很小，可得到数据库中各级围岩条件下单刀推力与贯入度的比值FPI和刀盘扭矩与贯入度的比值TPI的分布范围和质心点μj的位置。
[0029] 所述模型计算模块采用分步回归算法计算岩体状态信息的步骤如下：
[0030] 步骤1：模型计算模块读取TBM正常掘进循环上升段的单刀推力F和贯入度P数据，将其按照设备参数模型F＝a×P+b的形式进行线性拟合，得到贯入度对单刀推力影响系数a和刀具破岩门槛值b；
[0031] 步骤2：将步骤1中得到的贯入度对单刀推力影响系数a和刀具破岩门槛值b值代入公式a＝p0×Jv2+p1×Jv+p2，a+b＝p3×UCS-p4×Jv+p5中，计算得到岩体抗压强度UCS和单位体积节理数Jv；
[0032] 步骤3：利用步骤2中得到的单位体积节理数Jv值，根据单位体积节理数Jv与岩体完整性系数Kv的对照关系采用插值法计算对应的岩体完整性系数Kv；
[0033] 步骤4：根据步骤2中得到的岩体抗压强度UCS和步骤3得到的岩体完整性系数Kv值代入岩体基本质量指标BQ计算公式：BQ＝90+3UCS+250Kv，计算岩体基本质量指标BQ值；且：当UCS>90Kv+30时，以UCS＝90Kv+30代入计算岩体基本质量指标BQ值；当Kv>0.04UCS+0.4时，应以Kv＝0.04UCS+0.4代入计算岩体基本质量指标BQ值；
[0034] 步骤5：根据步骤4计算的岩体基本质量指标BQ范围按照岩体基本质量指标BQ与围岩等级的关系确定围岩等级。
[0035] 所述模型计算模块采用聚类算法计算岩体质量分级的方法步骤如下：
[0036] 步骤1：模型计算模块读取当前掘进参数存储器中当前工程TBM掘进参数，包括推力、扭矩、贯入度。
[0037] 步骤2：模型计算模块计算当前TBM掘进参数的单刀推力F与贯入度P的比值FPI(new)、刀盘扭矩T与贯入度P的比值TPI(new)。
[0038] 步骤3：在(FPI(n)，TPI(n))二维坐标系中，计算当前(FPI(new)，TPI(new))距各级围岩样本质心μj的距离，距离最小值的质心对应的围岩等级为TBM当前掘进岩体状态。
[0039] 本发明提出了一种岩体状态实时感知方法，依据TBM施工中所积累建立的设备掘进参数和对应岩体状态岩机数据库，通过分步回归方法建立TBM岩机关系感知模型，通过聚类算法实现了TBM在掘岩体质量分级，以上两种方法互相补充，可以根据设备掘进参数同时感知预测当前TBM掘进的岩体状态参数，包括岩体强度、体积节理数和围岩等级，弥补了传统岩体条件参数获取困难、手段落后、隧道掌子面前方岩体状态不明等缺点。本发明提供了一种岩体状态感知系统，通过写入当前TBM掘进参数获取岩体条件参数并展示在TBM上位机可视化界面上，可供TBM主控司机调整当前掘进方案，选择合理的掘进方案和优化掘进参数，减小TBM耗能，保障设备和人员安全，提高TBM掘进效率，可大大提升TBM安全高效掘进能力。
[0040] 本发明解决了隧道TBM施工岩体状态实时定量感知的难题，解决了被掘岩体状态参数的动态测试存在“测不准、测不快、测不全”的问题，为保障TBM的安全高效掘进提供
基础。
附图说明
[0041] 为了更清楚地说明本发明
实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0042] 图1为TBM正常掘进时TBM掘进参数(推力、扭矩、贯入度等)随时间的变化曲线。
[0043] 图2为本发明采用聚类算法的岩体质量分级。
具体实施方式
[0045] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0046] 如图3所示，一种TBM在掘岩体状态实时感知系统，安装在TBM上位机内，包括数据存储仓库模块、模型计算模块、岩机关系模型、实时输出显示模块，数据存储仓库模块与岩机数据库相连接，数据存储仓库模块与岩机关系模型相连接，数据存储仓库模块和岩机关系模型均与模型计算模块相连接，模型计算模块与TBM上的当前掘进参数存储器相连接，模型计算模块与实时输出显示模块相连接。
[0047] 岩机数据库用于保存TBM掘进参数和对应岩体状态参数，岩机数据库包括岩体参数数据库、掘进岩机数据库和其他TBM工程数据库，岩体参数数据库、掘进岩机数据库和其他TBM工程数据库均与数据存储仓库模块相连接。岩机数据库利用TBM上位机定期收集并存储多个TBM施工项目包含TBM掘进参数和对应岩体参数的工程数据库，包含但不限于同一类型或类似地质掘进的TBM。当前掘进参数存储器间隔一定时间从当前掘进的TBM上位机获取工程数据。当前掘进参数存储器将TBM上当前的掘进参数实时地传送至模型计算模块。
[0048] 模型计算模块从数据存储仓库模块调用岩机数据库中岩体状态参数数据和TBM掘进参数数据，运用分步回归算法和聚类算法建立岩机关系模型，通过实时读取当前掘进参数存储器中当前TBM掘进参数，实时计算岩体抗压强度、体积节理数、围岩等级等岩体状态参数。实时输出显示模块输出模型计算模块中分步回归算法和聚类算法得到的当前岩体状态参数，综合评价当前围岩等级，并将结果输出显示至可视化界面。
[0049] 如图3所示，一种TBM在掘岩体状态实时感知方法，其特征在于，其步骤如下：
[0050] 步骤一：收集TBM施工案例中的TBM掘进参数和岩体状态参数数据，或者采集当前在建TBM施工隧道的TBM掘进参数和岩体状态参数，将TBM掘进参数和岩体状态参数放进岩机数据库中，建立岩机状态参数的数据存储仓库模块。
[0051] 岩机数据库数据的数据越多对当前掘进岩体的后续处理越好，因此应该尽量广泛的收集TBM掘进参数和岩体状态参数数据，但是会增加计算量。
[0052] TBM掘进参数包括TBM的运行参数推力、扭矩、控制参数贯入度和转速，这些参数可直接从TBM上位机上获取。岩体状态参数包括岩体抗压强度UCS、单位体积节理数Jv和围岩等级。岩体抗压强度UCS是通过现场取芯并进行实验室
岩石抗压强度试验获取或者通过详细的地勘报告获取。单位体积节理数Jv是指单位体积岩体中节理的条数，可通过统计掌子面素描中节理间距、节理条数，并根据岩体体积节理数Jv的计算公式Jv＝∑(1/dk)+Sk/5得到。其中，dk为第k组节理的间距，Sk为第k组每立方体岩体非成组节理条数。围岩等级通过详细的地勘报告获取，或者利用岩体抗压强度UCS和单位体积节理数Jv计算围岩基本质量指标BQ值进行围岩分级。
[0053] 本发明根据国标中岩体基本质量指标BQ进行围岩分级，围岩等级是利用岩体抗压强度UCS和单位体积节理数Jv计算围岩基本质量指标BQ值进行围岩分级，其步骤如下：
[0054] 步骤①：利用单位体积节理数Jv确定对应的岩体完整性系数Kv，单位体积节理数Jv与岩体完整性系数Kv的对照关系如表1所示。
[0055] 表1单位体积节理数Jv确定对应的岩体完整性系数Kv对照表
[0056]
[0057]
[0058] 步骤②：根据围岩分级因素定量指标的岩体抗压强度UCS(单位为MPa)和岩体完整性系数Kv计算岩体基本质量指标BQ，计算公式为：BQ＝90+3UCS+250Kv；且遵循下列限制条件：①当UCS>90Kv+30时，以UCS＝90Kv+30代入计算围岩基本质量指标BQ值；②当Kv>0.04UCS+0.4时，以Kv＝0.04UCS+0.4代入计算围岩基本质量指标BQ值。
[0059] 步骤③：根据岩体基本质量指标BQ范围按表2确定围岩等级。
[0060] 表2围岩等级与岩体基本质量指标之间的关系
[0061]
[0062] 步骤二：根据数据仓库存储模块存储的TBM掘进参数和对应的岩体状态参数，采用分步回归算法和聚类算法建立岩机关系模型，形成模型计算模块的内核。
[0063] 模型计算模块实现数据存储仓库模块和当前掘进参数存储器中TBM掘进参数的实时读取、岩机关系模型的建立、岩体参数的实时计算、岩机状态关系模型修正与优化等功能。模型计算模块可实现当前TBM掘进掌子面岩体状态参数的实时计算。
[0064] TBM正常掘进时TBM推力、扭矩、贯入度随时间变化分为上升段和稳定段，如图1所示。从数据存储仓库模块中调取上升段TBM掘进参数和对应的岩体状态参数，分别采用分步回归算法和聚类算法建立岩体状态参数与TBM掘进状态参数的相关关系模型。
[0065] 采用分步回归算法建立岩机关系模型的方法为：
[0066] ①建立设备参数模型：建立不同岩体条件下TBM掘进参数上升段设备运行参数推力与控制参数贯入度之间的关系模型。单刀推力的回归拟合公式为F＝a×P+b，单刀推力F由TBM总推力除以刀具数量得到，a表示贯入度对单刀推力影响系数，b为刀具破岩门槛值，P表示贯入度。
[0067] ②建立设备参数模型中贯入度对单刀推力影响系数a、刀具破岩门槛值b与岩体状态参数中岩体抗压强度UCS、单位体积节理数Jv之间的关系模型。贯入度对单刀推力影响系数a表示的是增加单位贯入度所需要的单刀推力增量，由于当岩体越
破碎时，增加单位贯入度所需要的推力增量越小，故贯入度对单刀推力影响系数a是与岩体节理数量相关的函数。贯入度对单刀推力影响系数a与单位体积节理数Jv之间的函数回归拟合公式为：a＝f(Jv)＝p0×Jv2+p1×Jv+p2，式中，p0、p1、p2为拟合常数。刀具破岩门槛值b为滚刀侵入岩体并产生压痕的最小门槛值，当P＝1时，单刀推力F＝a+b，说明了滚刀产生1mm有效贯入度时，滚刀所需要具备的推力，因此a+b可以用来衡量岩体的可掘进性能特征，其回归拟合公式为：a+b＝g(UCS,Jv)＝p3×UCS+p4×Jv+p5，式中p3、p4、p5为拟合常数。f和g均表示函数，a＝f(Jv)表示a是Jv的函数，a+b＝g(UCS,Jv)表示a+b是UCS和Jv的函数。
[0068] 以上两步所建立模型共同构成了岩机关系模型。
[0069] 聚类算法是通过统计不同围岩等级条件下TBM掘进参数的分布范围，建立围岩等级与TBM掘进参数之间的关系，其步骤如下：
[0070] ①利用岩机数据库中的设备参数计算单刀推力与贯入度的比值FPI和刀盘扭矩与贯入度的比值TPI，将单刀推力与贯入度的比值FPI和刀盘扭矩与贯入度的比值TPI作为样本数据库。
[0071] ②从岩机数据库中随机选取每一等级围岩TBM掘进的单刀推力与贯入度的比值FPI和刀盘扭矩与贯入度的比值TPI值分别作为该围岩等级的样本质心，形成二维坐标系(FPI(n)，TPI(n))，n为围岩等级I、II、III、IV、V，FPI(n)和TPI(n)分别表示从岩机数据库中随机选取的I～V级围岩条件下TBM掘进参数FPI和TPI值的大小。
[0072] ③计算样本数据库中当前样本(FPI(i) ,TPI(i))归属的围岩类别：c(i)代表与当前样本(FPI(i)，TPI(i))距离最近的质心点的围岩等级，
x(i)代表当前坐标点(FPI(i)，TPI(i))，μj为每一等级围岩的样本质心，FPI(i)和TPI(i)分别表示当前计算样本i所包含的TBM掘进参数FPI和TPI值。
[0073] ④随着样本量的增加，重新计算每一等级围岩的单刀推力与贯入度的比值FPI和刀盘扭矩与贯入度的比值TPI值的样本质心： m表示同一等级围岩条件下FPI和TPI的样本数量，分子分母中的1表示同级围岩条件下的TBM掘进参数FPI和TPI的样本点，分母表示归类于同一等级围岩条件下的TBM掘进参数FPI和TPI的样本点个数，分子表示该等级围岩条件下所有样本点的和。
[0074] ⑤重复以上步骤③～④直到质心位置不再发生变化或者变化很小，可得到数据库中各围岩类别条件下单刀推力与贯入度的比值FPI和刀盘扭矩与贯入度的比值TPI的分布范围和质心点位置，如图2所示。由图2可以看出不同级别围岩的FPI和TPI的分布区域不同，围岩等级与FPI和TPI的关系是距当前掘进参数(FPI，TPI)距离最近的质心点所属围岩等级为当前在掘岩体围岩等级。
[0075] 步骤三：模型计算模块结合TBM上当前的掘进参数，利用岩机关系模型实时计算TBM当前掘进掌子面的岩体状态信息。
[0076] 模型计算模块结合当前TBM施工掘进参数，利用分步回归算法和聚类算法建立的岩机关系模型计算得到岩体条件参数，包括岩体抗压强度UCS、体积节理数Jv和围岩等级。随着数据存储仓库中岩体状态参数和TBM掘进参数的不断增加，计算模块中的岩机关系模型会不断被修正或优化。
[0077] 模型计算模块采用分步回归算法计算岩体状态信息的步骤如下：
[0078] 步骤1：模型计算模块读取TBM正常掘进循环上升段(约30秒时间内)的单刀推力F和贯入度P数据(约30组数据)，按照设备参数模型F＝a×P+b的形式进行线性拟合，得到贯入度对单刀推力影响系数a和刀具破岩门槛值b。
[0079] 步骤2：将步骤1中得到的贯入度对单刀推力影响系数a和刀具破岩门槛值b值代入2
公式a＝p0×Jv +p1×Jv+p2，a+b＝p3×UCS-p4×Jv+p5中，计算得到岩体抗压强度UCS和单位体积节理数Jv。
[0080] 从数据存储仓库模块中调取上升段TBM掘进参数和对应的岩体状态参数，根据分步回归算法得到相应的拟合常数p0、p1、p2、p3、p4、p5。不同类型岩石如
花岗岩、
石灰岩等对应的拟合常数值不同。具体实例中可根据其他工程相同类型岩石的TBM施工数据或者当前工程TBM已掘段的施工数据按照本发明的分步回归算法拟合得到拟合常数p0、p1、p2、p3、p4、p5，用于当前工程在掘岩体参数的计算。
[0081] 步骤3：利用步骤2中得到的单位体积节理数Jv值，根据单位体积节理数Jv与岩体完整性系数Kv的对照关系采用插值法计算对应的岩体完整性系数Kv。
[0082] 插值法是数学理论中常用的一种比例关系差量求解计算方法。比如，表1中Jv＝3～10时，Kv＝0.75～0.55，若步骤2中计算Jv＝5时，
[0083] 步骤4：根据步骤2中得到的岩体抗压强度UCS和步骤3得到的岩体完整性系数Kv值代入岩体基本质量指标BQ计算公式：BQ＝90+3UCS+250Kv，计算岩体基本质量指标BQ值；且：当UCS>90Kv+30时，以UCS＝90Kv+30代入计算岩体基本质量指标BQ值；当Kv>0.04UCS+0.4时，应以Kv＝0.04UCS+0.4代入计算岩体基本质量指标BQ值。
[0084] 步骤5：根据步骤4计算的岩体基本质量指标BQ范围按照岩体基本质量指标BQ与围岩等级的关系确定围岩等级。
[0085] 模型计算模块采用聚类算法计算围岩等级的方法步骤如下：
[0086] 步骤1：模型计算模块读取当前掘进参数存储器中当前工程TBM掘进参数，包括推力、扭矩、贯入度。
[0087] 步骤2：模型计算模块计算当前TBM掘进参数的单刀推力F与贯入度P的比值FPI(new)、刀盘扭矩T与贯入度P的比值TPI(new)。
[0088] 步骤3：在(FPI(n)，TPI(n))二维坐标系中，根据聚类算法的步骤①～⑤获得的各级围岩条件下(FPI，TPI)的分布范围和样本质心，计算当前(FPI(new)，TPI(new))距各级围岩样本质心的距离，距离最小值的质心对应的围岩等级为TBM当前掘进岩体状态。
[0089] 聚类算法和分步回归算法是并列关系，分步回归算法可计算得到岩体强度UCS、体积节理数Jv和围岩等级，聚类算法可计算得到围岩等级，当分步回归算法和聚类算法计算得到的围岩等级相同时，则说明TBM在掘岩体为该等级围岩，当两者计算的围岩等级不同时，说明TBM在掘岩体处于两个围岩等级变化的过渡区段。
[0090] 步骤四：模型计算模块将得到的岩体状态信息的岩体抗压强度UCS和体积节理数Jv及围岩等级传送至实时输出显示模块，实时输出显示模块将岩体抗压强度UCS、体积节理数Jv、围岩等级输出展示在TBM上位机的可视化界面上。
[0091] 实时输出显示模块将分步回归算法和聚类算法得到的岩体状态信息——岩体抗压强度UCS、体积节理数Jv、围岩等级显示在可视化界面上，以供施工人员参考。利用分步回归算法计算得到参数为岩体强度UCS、体积节理数Jv和围岩等级，聚类算法计算得到的是围岩等级。当两个算法得到的围岩等级相同时，说明TBM在掘岩体为该围岩等级；当两者计算的围岩等级不同时，说明TBM在掘岩体处于两个围岩等级变化的过渡区段。
[0092] 本发明通过收集硬岩隧道TBM掘进参数和对应岩体状态参数数据，建立数据存储仓库模块，采用分步回归建立岩机关系感知模型和聚类算法实现岩体质量分级，形成计算模块内核，在模型计算模块中通过读取在掘工程TBM当前掘进参数反演计算岩体状态信息，在实时输出显示模块将岩体状态信息实时展现在TBM上位机可视化界面上。
[0093] 本发明利用TBM掘进参数判断当前岩体条件信息等问题，能够解决现有TBM施工当前岩体状态参数获取困难，具有以下特点：
[0094] (1)岩体状态信息获取速度快，能都实时感知TBM掘进隧道岩体状态参数。
[0095] (2)岩体状态信息感知准确度高，随着当前工程TBM掘进参数和对应的岩体状态参数定时存入数据存储模块，使得岩体关系模型不断被优化或修正，提高岩体状态感知准确度。
[0096] (3)方法操作简单，系统可安装于TBM上位机中，TBM正常掘进时上位机即可实时显示当前岩体状态信息，供TBM施工人员参考。
[0097] (4)TBM施工人员可根据当前掘进岩体状态调整掘进方案，优化掘进参数，提高掘进效率，降低施工能耗，保障施工安全。
[0098] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何
修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
