[发明专利]富水砂卵石泥岩交互复合地层盾构施工同步注浆预测方法

说明书

本发明涉及土木工程施工技术领域，涉及一种富水砂卵石泥岩交互复合地层盾构施工同步注浆预测方法，包括以下步骤：1、建立人工神经网络学习样本；2、样本训练；将n组地层和注浆数据分为两部分：训练样本及检验样本；先用训练样本对人工神经网络进行训练，建立起输入单元与输出单元间的非线性关系，用训练样本对人工神经网络训练到指定的收敛精度，然后用检验样本对人工神经网络进行检验；3、模型预测；将训练好的人工神经网络模型用于富水砂卵石泥岩交互复合地层盾构施工同步注浆的预测。本发明简单且实施方便，可靠性高，适用性强。

技术领域

本发明涉及土木工程施工技术领域，具体地说，涉及一种富水砂卵石泥岩交互复合地层盾构施工同步注浆预测方法。

背景技术

随着城市地铁建设的快速发展，盾构法隧道施工因其具有智能、快速、安全、周边影响小、地层适用性强等特点，其应用范围越来越广。在富水砂卵石和泥岩复合地层中，地铁隧道多采用土压平衡盾构施工。

由于盾构主机的外径大于管片的直径，当盾构机外壳脱离管片后，管片与土体之间将存在一定的建筑空隙，这种空隙的存在，将导致地面下沉、管片变形错位和管片漏水等不利后果。因此，在盾构掘进过程中，需要对周围地层进行同步注浆，及时填充建筑空隙，尽可能的减少隧道上浮和对地面的影响，同时作为管片外防水和结构加强层。但当同步注浆量和注浆压力控制不当时，同样会引发一系列的问题，例如：地表沉隆超限、注浆液从盾尾流入或进入土仓等。因此，在盾构隧道施工过程中，同步注浆量的选择和注浆压力的控制对施工安全具有重要意义。

发明内容

本发明的内容是提供一种富水砂卵石泥岩交互复合地层盾构施工同步注浆预测方法，其能够克服现有技术的某种或某些缺陷。

根据本发明的一种富水砂卵石泥岩交互复合地层盾构施工同步注浆预测方法，其包括以下步骤：

步骤101、建立人工神经网络学习样本；

搜集整理富水砂卵石泥岩交互复合地层盾构施工的n组地层和注浆数据；选取隧道埋深、地下水埋深、天然重度、土体粘聚力及内摩擦角为网络输入节点，同步注浆量和注浆压力为输出节点；

步骤102、样本训练；

将步骤101中的n组地层和注浆数据分为两部分：训练样本(1～k)及检验样本(k～n)；先用训练样本对人工神经网络进行训练，建立起输入单元与输出单元间的非线性关系，用训练样本对人工神经网络训练到指定的收敛精度，然后用检验样本对人工神经网络进行检验；

步骤103、模型预测；

将步骤102中训练好的人工神经网络模型用于富水砂卵石泥岩交互复合地层盾构施工同步注浆的预测。

作为优选，人工神经网络训练前，先进行人工神经网络的建立，包括以下步骤：

一、确定人工神经网络的结构；

输入层和输出层的节点个数都是确定的，而隐含层节点个数是不确定的，可以根据经验公式来确定：

h为隐含层节点的数目，m和n分别是输入层和输出层节点的数目，a为1～10之间的调节常数；

二、确定人工神经网络层数；

选取3层神经网络作为预测模型的结构，即输入层、输出层和隐含层；

三、确定人工神经网络神经元数目；

人工神经网络神经元数目和实际输入输出参数有关，输入层、输出层神经元数目分别等于输入、输出参数数目，输入变量为地层参数，包括隧道埋深、地下水埋深、天然重度、土体粘聚力及内摩擦角；输出变量为盾构注浆参数，包括注浆量和注浆压力；