高速铁路山岭隧道智能化建造技术研究——以郑万高速铁路湖北段为例

王志坚

(武九铁路客运专线湖北有限责任公司，湖北 武汉 430200)

21世纪以来，随着经济的快速发展及综合国力的日益提高，我国高速铁路隧道建造技术发展迅猛。截至2018年底，中国已投入运营的高速铁路隧道共3 082座，总长4 896 km。中国已成为名副其实的隧道大国，但目前隧道施工的机械化、智能化程度较低，主要采用人工及小型机具进行施工[1-2]。2015年，我国政府提出了力争用十年时间使我国迈入制造强国行列，全面实现制造业重点领域智能化[3]。2018年，原中国铁路总公司提出“交通强国、铁路先行”战略目标[4]及智能铁路总体框架与发展方向[5]。同时，随着我国西部大开发战略的实施，在中西部地区铁路建设过程中必将涌现大量的复杂地质长大隧道，对我国高速铁路隧道建设的安全性、高效性、质量可控性提出了更高的要求。

隧道智能化建造是指综合运用移动互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能、BIM等新技术，实现大型智能化施工装备对围岩情况和支护结构状态等隧道施工相关信息动态感知、实时分析、自主决策、精准执行，打造更加安全、可靠、经济高效的隧道智能化建造体系，能有效节约人力资源，并更好的保证施工安全和质量，是中国高速铁路隧道施工技术的发展方向。同时，机械化施工、信息化管理是实现隧道智能化建造的基础，而智能化建造是隧道机械化施工、信息化管理的进一步提升与发展。

隧道智能化建造技术以全断面机械化施工方法为基础，必须同时保证掌子面及洞身的稳定性[6-7]，而围岩分级是洞身支护结构设计的依据，掌子面分级是超前支护结构设计的依据，因此智能围岩分级系统包括围岩分级与掌子面分级两部分。近年来许多学者利用新兴的数学理论及计算机智能化系统相结合的方法[8-11]，实现围岩分级的智能化判别，但均需要人工测试岩体强度等分级指标，然后手动输入系统，并未实现围岩参数自动采集、分析、分级的围岩智能化分级系统[12-13]。目前，随钻测量技术可实现多参数自动获取[14]，但多是研究单一钻进参数与某种岩性岩体的关系，不具有普遍性，难以指导实际工程中的围岩分级。

国内外支护结构设计多采用经验法，同时也开展了大量智能化设计方面的研究[15]，主要基于BIM的虚拟、动态设计和基于专家系统的支护参数自动推荐技术。在挪威，已经有摒弃2D图纸，直接应用3DBIM模型指导施工的先例，此外韩国、日本、美国、德国等国家均有应用BIM进行大规模隧道工程建设的案例[16-17]。在国内，将BIM应用于隧道建设的实例很多，如：宝兰客专石鼓山隧道、西成客专清凉山隧道等。但主要体现在基于BIM进行动态设计，关于自动提供优化施工参数、超前支护类型及设计参数、支护结构类型及设计参数的智能化设计系统较少。

国内外以AMV、Atlas Copco及智能化凿岩台车为代表的智能化施工设备已经取得了丰富成果并在实际隧道工程中得到应用。智能化施工设备大多可以实现地下施工机械的自动导航、快速就位，基于现场施工机械上传数据在云端快速生成施工报告，可及时传输到用户移动端进行查看等功能。单机智能化施工装备开始了初步探索和研发，但由于隧道施工存在多个工序，目前研发的智能装备还不能实现全工序远程遥控施工，各智能装备之间信息流动类型、协同控制技术等研究不足，未形成统一的开挖及支护智能化装备协同管理平台。

国内外隧道施工及运营期间质量控制及检测多以传统方法(肉眼观察、钻芯取样、回弹测试、冲击声波法、地质雷达等)为主，作业效率较低，尚未达到高效、全面地对隧道超前支护、初期支护、二次衬砌进行质量管控及检测。此外，激光三维扫描、数码成像、机器人智能监测等新技术也被应用于隧道质量管控及检测，但集成化、智能化程度不高。

国内外在隧道掌子面及超前地质信息自动获取及判别、设计参数智能化选择、开挖及支护智能化施工、隧道质量智能化管控及检测的研究、应用方面尚有很多不足，且未形成“地质信息收集判别—设计参数智能化选择—开挖及支护智能化施工—智能化质量管控及检测”建造体系，因此需对智能化建造协同管理平台开展系统性的研究。

郑万高速铁路湖北段是我国高速铁路隧道全地质、全断面实施机械化施工、信息化管理的先行者。2017年5月，原中国铁路总公司批准了“郑万高铁大断面隧道安全快速标准化修建关键技术研究”科研立项，对大断面隧道机械化施工系列装备、隧道支护设计方法、大断面隧道施工工法及工艺、隧道施工质量信息化管控等关键技术开展系统、深入研究，目前已在18座隧道(47个工区)实现了全地质、全断面、机械化、信息化、安全、高质量、快速施工，前期相关研究成果为隧道智能化建造技术的发展奠定了坚实的基础[6-7,18-21]。2018年10月，原中国铁路总公司批准《高速铁路山岭隧道智能化建造技术研究》科研立项，我国高速铁路隧道智能化建造就此正式拉开序幕。

1 郑万高速铁路湖北段隧道工程概况

郑万高速铁路湖北段起于襄阳、止于巴东，全长约287 km，设计速度350 km/h，是郑渝高速铁路(郑州—重庆)的重要组成部分，郑万高速铁路湖北段线路平纵断面见图1。

郑万高速铁路湖北段隧道工程有以下几个典型特点：

(1)隧线比高。新建隧道32.5座，总长167.6 km，隧线比约58%。

图1 郑万高速铁路湖北段线路平纵断面图

(2)隧道断面面积大。采用单洞双线大断面型式，开挖面积约150 m2。

(3)软弱围岩比例大。Ⅳ、Ⅴ级软弱围岩段长度为113.0 km，占比约67.4%，其中页岩、灰岩、白云岩、砂岩、泥岩5种岩性围岩地段长度占比88.8%。

(4)长大深埋隧道多。深埋隧道占97.5%，10 km以上隧道7座。

为实现郑万高速铁路湖北段安全、高质量、快速施工，同时推进我国高速铁路隧道机械化、信息化建造技术的发展，武九铁路客运专线有限责任公司(以下简称“武九公司”)联合科研、设计、施工、装备制造等多家单位，围绕大断面隧道机械化开挖工法、支护参数及设计方法、配套施工工艺、信息化管理方法等方面开展了研究，并取得了大量成果[6-7]。在此基础上，为进一步推广以上研究成果、提升我国高速铁路隧道建造水平，开展高速铁路山岭隧道智能化建造技术研究。

2 隧道支护设计的智能化构建

2.1 高速铁路山岭隧道围岩智能分级系统

2.1.1 研究思路及技术路线

构建不同围岩级别条件下由钻进参数及对应地质素描得到的围岩级别、掌子面稳定性级别样本库；应用多层前馈神经网络分别建立围岩分级和掌子面稳定性分级模型；采用样本库对模型进行训练，最终建立以神经网络为核心的围岩分级方法，利用机器学习开源框架编写围岩智能分级软件。技术路线见图2。

图2 高速铁路山岭隧道围岩智能分级系统技术路线

2.1.2 采集样本形成样本库

(1)钻进参数(DP)

三臂凿岩台车钻进过程中，传感器自动记录6项钻进参数，包括推进速度Vp、冲击压力Ph、推进压力Pf、回转压力Pr、水压力Pw、水流量Qw，钻进参数的处理通过台车配套的处理软件实现。

(2)围岩级别和掌子面稳定性

通过现场掌子面地质素描获得岩石坚硬程度、岩体完整程度和地下水状态等指标，并根据TB 10003—2016《铁路隧道设计规范》[22]及“郑万高铁大断面隧道安全快速标准化修建关键技术研究”课题的相关研究成果[19]判断围岩级别和掌子面稳定性级别。

截至到目前，共采集钻进参数、掌子面地质素描各800余份，涉及Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ级围岩，涵盖白云岩、变质砂岩、灰岩、页岩、泥岩共5种主要岩性。

2.1.3 围岩智能分级和掌子面稳定性智能分级模型

(1)围岩智能分级模型

采用深度神经网络建立围岩智能分级模型[23]，见图3，网络层数为5层，即输入层、3层隐含层和输出层。其中输入层6个节点对应6个钻进参数，输出层1个节点对应围岩级别，隐含层节点数通过研究确定。

(2)掌子面稳定性智能分级模型

采用深度神经网络建立掌子面稳定性分级模型，见图4。网络层数为5层，即输入层、3层隐含层和输出层。其中输入层6个节点对应6个钻进参数，输出层1个节点对应掌子面稳定性级别，隐含层节点数通过研究确定。

图3 围岩智能分级深度神经网络模型

图4 掌子面稳定性分级深度神经网络模型

目前，根据神经网络原理及围岩样本钻进参数、掌子面地质素描，已完成基于神经网络算法的围岩智能分级软件核心程序编译，可实现手动输入掌子面钻进参数，自动进行掌子面围岩级别判释。

2.2 高速铁路山岭隧道设计参数智能化选择系统

2.2.1 研究思路及技术路线

根据铁路隧道设计标准图和设计方案及郑万高速铁路大型机械化配套施工隧道设计参数优化资料，建立设计参数数据库A；从“高速铁路山岭隧道围岩智能分级系统”和“武九公司信息化管理系统”[8-9]及设计要求，获取掌子面稳定性级别、围岩级别、隧道分类管理等级、隧道断面埋深等选择设计参数B，并结合设计参数数据库，建立设计参数匹配方法(A，B)；融合专家知识库和机器学习开源框架，最终形成设计参数智能化选择软件。技术路线见图5。

图5 高速铁路山岭隧道设计参数智能化选择系统

2.2.2 建立设计参数数据库

隧道设计参数数据库包含3个子库，即超前支护设计参数子库、钻爆设计参数子库、支护结构设计参数子库。其中，支护结构设计参数子库根据《铁路隧道设计标准图》及郑万高速铁路大型机械化配套施工隧道设计参数优化资料建立，超前支护设计参数子库、钻爆设计参数子库根据现场工程设计方案建立。通过搜集铁路隧道设计标准图及相关铁路隧道支护参数优化设计图，已整理形成支护结构设计参数子库。

2.2.3 建立设计参数匹配方法

结合“高速铁路山岭隧道围岩智能分级系统”给出的掌子面稳定性级别和围岩级别、“武九公司信息化管理系统”给出的隧道分类管理等级及隧道断面埋深情况及设计要求，获取设计速度、单双线类型、线路类型(客货共线、客运专线等)等参数。输入“设计参数选择匹配系统”，并调用统计整理形成的“设计参数数据库”进行参数匹配，进而给出符合所有选择参数的设计参数。其中，文献[7]对隧道分类管理等级进行了介绍。

目前建立了基于Oracle 11 g数据库的支护结构类型及设计参数自动选择软件，该软件初步实现根据输入的选择参数自动推荐支护结构类型及设计参数并给出相应图纸。

3 高速铁路山岭隧道智能化施工与质量控制体系

3.1 高速铁路山岭隧道开挖及支护智能化施工系统

3.1.1 研究思路及技术路线

依据隧道施工需求，以机械化、信息化施工技术为基础，深度融合物联网技术，研发开挖及支护智能化施工设备，依据隧道全工序智能化施工要求，建立开挖及支护智能化装备协同管理方法，并利用计算机语言建立协同管理平台。技术路线见图6。

本系统主要包括智能化施工装备、智能化装备协同管理平台两部分。其中，智能化施工装备根据施工分区，又可分为超前支护智能化施工装备、钻爆开挖智能化施工装备、初期支护智能化施工装备、二次衬砌智能化施工装备。

共计划研发大型智能型施工装备8台，目前，已成功研发的装备见表1，各智能化设备技术参数见文献[24]。

图6 高速铁路山岭隧道开挖及支护智能化施工系统

表1 智能化施工装备研发状态

序号施工工序设备名称研发状态具体进度1超前支护智能型注浆台车已研发已研制成功2钻爆开挖智能型凿岩台车已研发已研制成功345初期支护智能型喷射台车已研发已研制成功智能型拱架台车已研发已研制成功智能型锚杆台车已研发已研制成功678二次衬砌数字化防水板台车已研发已研制成功数字化衬砌台车已研发已研制成功数字化养护台车研发中已完成智能化方案设计

3.2 高速铁路山岭隧道质量智能化管控及检测系统

3.2.1 研究思路及技术路线

通过智能化施工装备的精确作业，实现对施工质量的初步管控；通过智能化施工装备自感知元件，获取隧道超前支护、钻爆开挖、初期支护、二次衬砌的质量管控参数；通过开展相关质量检测，综合获得隧道超前支护、钻爆开挖、初期支护、二次衬砌的质量检测参数；建立质量管控及检测参数数据库，并依据相关规范确定的评价标准，构建隧道施工质量评价方法和相应工程对策，实现对施工质量的最终管控，并利用计算机语言编写隧道施工质量评价软件。技术路线见图7。

本系统主要包括超前支护质量智能化管控及检测系统、钻爆开挖质量管控与检测系统、初期支护质量智能化管控及检测系统、二次衬砌质量智能化管控及检测系统等4部分。

3.2.2 超前支护质量智能化管控及检测系统

超前支护主要包括超前注浆、超前小导管、超前管棚、超前纤维锚杆，主要利用智能型凿岩台车、智能型注浆台车实现对过程参数的精准管控，利用“开挖及支护智能化装备协同管理平台”相应施工日志(钻孔日志、注浆日志、支护日志等)及常规和无损检测手段对施工质量进行检测。

3.2.3 钻爆开挖质量智能化管控及检测系统

钻爆开挖质量管控主要利用智能型凿岩台车对过程参数精准管控，利用“开挖及支护智能化装备协同管理平台”相应施工日志(钻孔信息、轮廓扫描信息等)对超欠挖情况进行检测。

图7 高速铁路山岭隧道质量智能化管控及检测系统

3.2.4 初期支护质量智能化管控及检测系统

初期支护主要包括锚杆、钢架(含钢筋网片)、喷混凝土，主要利用智能型锚杆台车、智能型拱架台车、智能型喷射混凝土台车实现对过程参数的精准管控，利用“开挖及支护智能化装备协同管理平台”相应施工日志(钻孔信息、注浆信息、支护信息等)及常规和无损检测手段对施工质量进行检测。

3.2.5 二次衬砌质量智能化管控及检测系统

二次衬砌主要包括防水板、模筑钢筋混凝土，主要利用数字化防水板台车、智能型衬砌台车、智能型养护台车实现对过程参数的精准管控，利用“开挖及支护智能化装备协同管理平台”相应施工日志(安装信息、浇筑信息、养护信息等)及常规和无损检测手段对二次衬砌施工及长期运营质量进行检测。

4 高速铁路山岭隧道智能化建造协同管理平台

4.1 研究思路及技术路线

分析智能施工设备的数据采集方法，构建数据识别、清洗、封装、存储、转换规则库，研发施工作业数据采集系统与传输系统；分析各子系统之间输入与输出关系，研究系统之间的数据、业务关系，开发系统之间的数据接口；以“武九公司信息化管理系统”为核心，研究与“高速铁路山岭隧道围岩智能分级系统”“高速铁路山岭隧道设计参数智能化选择系统”“高速铁路山岭隧道开挖及支护智能化施工系统”“高速铁路山岭隧道质量智能化管控与检测系统”的整合方案，并实现系统集成，最终形成“高速铁路山岭隧道智能化建造协同管理平台”。技术路线见图8。

4.2 数据采集、预处理规则研究

研究适合智能施工设备的数据感知方法，结合新旧系统的业务管理需要，构建各类智能施工设备感知数据的识别、清洗、编码、封装等规则库，利用规则库对数据进行结构化封装处理，主要包括：

(1)数据采集，利用各类传感器采集数据，并将数据与智能施工设备唯一身份标识ID属性进行组合，形成感知数据元；

(2)内部传输，借助无线网络将感知数据元传送至数据预处理中心；

(3)数据预处理，依据规则对数据元进行识别、清洗、剔除冗余或无效数据元，并与施工作业参数和属性进行结构化封装，形成结构化数据包，并对数据包进行本地存储。

4.3 数据传输研究

数据传输主要是将封装后的结构化数据包从作业现场推送至协同平台服务器，由数据推送和数据接收两个服务组成。数据推送服务位于智能施工设备的PC控制台，数据接收服务位于协同平台服务器。数据推送服务由远程推送请求、远程响应识别、数据推送控制、异常处理四个子服务组成。数据接收服务由实时监听服务、数据接收控制、作业数据识别三个部分组成。

4.4 数据接口研究

在现有的协同管理平台基础上增加“系统采集与传输系统”，借助新增模块获取智能施工设备的作业数据。在新旧系统整合过程中，采用“中间件”来实现，通过建立“接口中间件”的方式来实现不同应用模块之间的数据交互。

目前已研发了高可用、可伸缩、可扩展的隧道大数据协同管理平台，这是隧道智能建造的核心，可有效打破设计单位、施工单位、建设单位、智能装备之间的信息孤岛，为整个隧道智能建造的管理创新提供核心数据支撑。可以实现隧道围岩智能分级、隧道智能设计、智能施工管理、质量智能评价、衬砌智能监测等功能，但目前均处于试验阶段尚未投入生产。

图8 高速铁路山岭隧道智能化建造协同管理平台

5 结束语

目前，郑万高速铁路隧道已实现全地质、全断面、全工序机械化施工及信息化管理，为我国高速铁路山岭隧道实现智能化建造提供了技术支撑。综合当前高速铁路隧道建设需求、现阶段技术水平以及未来发展趋势，我国隧道智能化建造技术的发展可以分为以下3个阶段：

(1)2019-2020年，郑万高速铁路湖北段在机械化施工、信息化管理的基础上，开发成套智能化施工装备，创新性的将隧道数字化设计理论、机器人设计理论、三维重建技术应用至施工装备，全面完善隧道施工过程中的数据采集、传输过程，使用人工智能技术对施工过程大数据进行有效分析，为装备施工决策、施工组织、施工质量评价提供准确、透明数据，初步建立隧道智能化建造体系。

(2)2021-2025年，随着智能建造体系的试验与推行，不断积累完善各类地质条件下的隧道设计与施工方法，最终突破基于深度学习的隧道智能化建造技术理论，实现自学习、自适应的隧道智能化建造体系。

(3)2026-2035年，建立动态感知、实施分析、精准决策、自主执行的隧道智能化建造体系，全面推广、实现隧道智能化建造。

此外，施工机械信息化和智能化技术的不断进步，对施工人员自身素质也提出了更高的要求。然而现阶段由于一些因素的限制，智能装备推广和施工理念更新还需要时间，现阶段具有智能化装备操作经验的施工人员相对紧缺就是具体表现之一。为了进一步推进隧道智能化建造技术的发展，还需要在技能人才的培养方面投入更多。