盾构实时监测数据分析与挖掘Analysis and Mining of Real-Time Monitoring Data from Shield Machines

作者：袁梦; 张晓冰; 胡振中

来源：Tunnel Construction, 2022, 42(z2): 234-241.

DOI：10.3973/j.issn.2096-4498.2022.S2.029

• 盾构施工
• 监测数据
• 数据挖掘
• 关联规则
• Apriori算法
• 分类算法
• CART算法
• 土层分类

为充分利用隧道施工时盾构记录的大量监测数据,首先,采用数据分析与挖掘技术对盾构监测数据进行预处理;其次,借助关联规则分析方法以及改进的Apriori算法,对盾构施工时10余项参数之间的关系进行分析与挖掘,并对典型关联结果进行解释,验证人们已掌握的规律、修正人们的误解以及发现潜在未知的规律;最后,基于CART分类算法对盾构所处地层进行实时预测,并构建三维地质模型对地层预测结果进行解释和应用.结果表明,分类模型能更真实反映地层信息,且可作为地质勘测结果的有效补充.广州地铁某标段的工程实践验证了对盾构监测数据进行分析和挖掘的可行性与合理性.

• 单位
  清华大学深圳国际研究生院