技术特征：
1.一种填土地层中块石分布的预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤s10，采集与目标填土地层同一施工掘进隧道中盾构机的前期施工数据作为样本数据，其中，所述样本数据包括盾构机前期施工中的盾构机参数和填土地层的地质参数；步骤s20，基于采集的样本数据对预先构建的bp神经网络模型进行训练，得到训练完成的bp神经网络模型；步骤s30，基于训练完成的bp神经网络模型，以采集的目标填土地层的当前地质参数和当前盾构机参数作为输入数据，根据输出数据预测目标填土地层中块石的分布参数；其中，块石的分布参数包括块石尺寸、块石硬度和块石的位置。2.如权利要求1所述的填土地层中块石分布的预测方法，其特征在于，所述样本数据包括盾构机的推力、液压缸推进速度、刀盘贯入度、盾构掘进速度、刀盘扭矩、刀片压力、土仓压力、螺旋输送机转速及压力、总推力、输出功率、泡沫流量、密封油脂压力、水土压力、粘聚力、摩擦角和固结系数。3.如权利要求1所述的填土地层中块石分布的预测方法，其特征在于，所述输出数据包括块石距离刀盘中心的距离、块石位置与水平线的夹角、块石直径和块石硬度。4.如权利要求1所述的填土地层中块石分布的预测方法，其特征在于，步骤s20中，基于采集的样本数据对预先构建的bp神经网络模型进行训练之前，还包括：对采集的样本数据进行预处理，其中，预处理具体为：对采集的样本数据中误差大于90％的数据进行剔除，并对剔除后的样本数据进行adf检验，判断是否满足平稳性要求；在样本数据满足平稳性要求时，采用下列函数对样本数据进行归一化处理：式中，x
n
为归一化处理后介于-1和1之间的数据；x
max
为样本数据的最大值；x
min
为样本数据的最小值；x
i
为第i个输入数据；选取不同时间点的盾构机参数和相应时间点刀盘所处位置的地质参数作为一组数据，多组数据作为预处理后的样本数据。5.如权利要求1所述的填土地层中块石分布的预测方法，其特征在于，步骤s20中，预先构建的bp神经网络模型中，隐含层节点数按下列公式计算得到：n1＝log2n式中，n1为隐含层节点数；n为输入向量维数。6.如权利要求1-5中任一项所述的填土地层中块石分布的预测方法，其特征在于，所述输出数据还包括输出功率建议值、盾构掘进速度建议值、刀盘扭矩建议值和刀盘转速建议值，步骤s30之后还包括：步骤s40，根据输出数据调整盾构机的当前施工参数，得到盾构机穿越目标填土地层的施工参数，其中，盾构机的施工参数包括刀盘扭矩、输出功率、刀盘转速和掘进速度。7.如权利要求6所述的填土地层中块石分布的预测方法，其特征在于，步骤s30之后还包括：步骤s50，根据预测的目标填土地层中块石的分布参数，确定盾构机的施工方案。
8.如权利要求7所述的填土地层中块石分布的预测方法，其特征在于，步骤s50具体为：当预测的目标填土地层中块石的数量小于预设数量阈值，尺寸小于预设尺寸阈值时，确定盾构机的施工方案为盾构机直接推进通过目标填土地层的方法；当预测的目标填土地层中块石的数量大于预设数量阈值，尺寸大于预设尺寸阈值时，确定盾构机的施工方案为先对块石进行破碎处理，再将破碎后的块石取出，之后盾构机推进通过。9.一种填土地层中块石分布的预测系统，其特征在于，所述系统包括：采集单元，配置为采集与目标填土地层同一施工掘进隧道中盾构机的前期施工数据作为样本数据，其中，所述样本数据包括盾构机前期施工中的盾构机参数和填土地层的地质参数；训练单元，配置为基于采集的样本数据对预先构建的bp神经网络模型进行训练，得到训练完成的bp神经网络模型；预测单元，配置为基于训练完成的bp神经网络模型，以采集的目标填土地层的当前地质参数和当前盾构机参数作为输入数据，根据输出数据预测目标填土地层中块石的分布参数，其中，块石的分布参数包括块石尺寸、块石硬度和块石的位置。10.如权利要求9所述的填土地层中块石分布的预测系统，其特征在于，所述系统还包括：调整单元，配置为根据输出数据调整盾构机的当前施工参数，得到盾构机穿越目标填土地层的施工参数，其中，盾构机的施工参数包括刀盘扭矩、输出功率、刀盘转速和掘进速度；确定单元，配置为根据预测的目标填土地层中块石的分布参数，确定盾构机的施工方案。
技术总结
本申请提供一种填土地层中块石分布的预测方法及系统，方法包括步骤：采集与目标填土地层同一施工掘进隧道中盾构机的前期施工数据作为样本数据，样本数据包括盾构机前期施工中的盾构机参数和地质参数；基于采集的样本数据对预先构建的BP神经网络模型进行训练，得到训练完成的BP神经网络模型；基于训练完成的BP神经网络模型，以采集的目标填土地层的当前地质参数和当前盾构机参数作为输入数据，根据输出数据预测目标填土地层中块石的分布参数；块石的分布参数包括块石尺寸、块石硬度和块石的位置。本申请可以实现准确地预测填土地层盾构隧道掌子面前方块石的分布情况，降低了对司机经验和主观判断的依赖程度，确保盾构机掘进过程的安全。程的安全。程的安全。
技术研发人员：佟方硕 吕涛 裴柏铮 王怀东 李志重 刘晓迪 林雯娟 谢国兴 莫宏岩 孟阳 刘强 周明亮
受保护的技术使用者：中铁九局集团第四工程有限公司
技术研发日：2022.01.24
技术公布日：2022/5/25