نشریه علمی-پژوهشی مکانیک سنگ

نشریه علمی-پژوهشی مکانیک سنگ

پیش‌بینی نرخ نفوذ ماشین‌های EPB TBM در زمین‌های نرم با استفاده از سیستم عصبی-فازی (ANFIS)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
دانشکده مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران.
چکیده
مهم­ترین شاخص عملکرد یک TBM نرخ نفوذ است که به عنوان نسبت فاصله حفاری به زمان عملیاتی در حین حفر تونل تعریف می­‌شود.  عوامل زمین‌شناسی و ژئوتکنیکی، مشخصات ماشین‌آلات و پارامترهای عملیاتی می­‌توانند بر نرخ نفوذ ماشین تاثیرگذار باشند. پیش‌­بینی نرخ نفوذ دستگاه حفاری می­‌تواند هزینه‌­های حفاری مکانیزه را به میزان قابل توجهی کاهش دهد. در طول چند دهه گذشته، مدل‌های پیش‌بینی نرخ نفوذ به‌طور متوالی ظاهر شده‌اند که می‌توان آن‌ها را به طور کلی به سه دسته طبقه‌بندی کرد: مدل‌های نظری و آزمایش‌های آزمایشگاهی و مدل‌های تجربی بر اساس عملکرد میدانی تاریخی TBMها. در این تحقیق، پس از تجزیه و تحلیل مؤلفه‌­ها، حذف داده‌­های پرت و با در نظر گرفتن عوامل ژئوتکنیکی و پارامترهای مختلف دستگاه، ضریب نفوذ دستگاه EPB در 5 پروژه بررسی و پیش بینی شده است. برای این منظور از روش‌های رگرسیون خطی و روش عصبی-فازی استفاده شد. برای اعتبارسنجی هر مدل، از شاخص آماری ضریب تعیین (R2) استفاده شده است. نتایج بررسی­ها نشان داد که روش عصبی-فازی نسبت به دیگر روش‌­ها میزان دقت بهتری (R2=0.94) در پیش‌­بینی نرخ نفوذ دارد. همچنین، نتایج آنالیز حساسیت نشان داد که گشتاور دستگاه بیشترین تأثیر را بر میزان نفوذ دستگاه EPB دارد.
کلیدواژه‌ها

[1]          Geokceoglu, C. (2022). Assessment of rate of penetration of a tunnel boring machine in the longest railway tunnel of Turkey, SN Applied Sciences. 
[2]          Shi, H., Yang, H., Gong, G., & Wang, L. (2011). Determination of the cutter head torque for EPB shield tunneling machine. Automation in Construction, 20, 1087-1095. Jalali, S. E., & Forouhandeh, S. F. (2011, June). Reliability Estimation of Auxiliary Ventilation Systems in Long Tunnels during Construction. Safety Science, 49(5), 664-669.
[3]          Faramarzi, L., Kheradmandian, A., & Azhari, A. (2020). Evaluation and optimization of the effective parameters on the shield tbm performance: torque and thrust-using discrete element method (DEM). Geotechnical and Geological Engineering, 38, 2745-2759.
[4]          Yavari, M., & Mahdevari, S. (2006, April). TBM Penetration Rate Prediction Using Neural Networks. Journal of The College of Engineering, pp. 115-121.
[5]          Adoko, A., Alipov, A., & Yabukov, K. (2019). A Comparative Study of TBM Penetration Rate Assessment Rock Mass Properties. American Rock Mechanics Association. New York.
[6]          Hedayatzadeh, M., Shahriar, K., & Khademi Hamidi, J. (2010). An Artificial Neural Network Model To Predict The Performance of Hard Rock TBM. ISRM International Symposium (pp. 23-27). New Delhi: India.
[7]          Gholami, M., Shahriar, K., Sharifzadeh, M., & Khademi Hamidi, J. (2012). A comparison of artificial neural networks and multiple regression analysis in TBM performance prediciton. Asian Rock Mechanics Symposium, (pp. 15-19). Seoul.
[8]          Chou, H. S., Yang, C. Y., Hsieha, B. J., & Chang, S. S. (2001). A study of liquefaction related damages on shield tunnels. Tunnelling and Underground Space Technology, 16,185-193.
[9]          Zhao, Y. Gong, Q. Tian, Z. Zhou. S. Jiang, H, “Torque fluctuation analysis and penetration prediction of EPB TBM in rock–soil interface mixed ground, Tunnelling and Underground Space Technology, 2019.
[10]        Steel RGD, Torrie JH. Principles and procedures of statistics: with special reference to the biological sciences: McGraw-Hill; 1960.
[11]        J-SR Jang. Anfis: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 23(3):665–685, 1993.
[12]        MathWorks. Design and simulate fuzzy logic systems, 2017.
[13]        Ali M Abdulshahed, Andrew P Longstaff, and Simon Fletcher. A novel approach for anfis modelling based on grey system theory for thermal error compensation. In Computational Intelligence (UKCI), 2014 14th UK Workshop on, pages 1–7. IEEE, 2014.