盾構隧道信息化施工實時遠程管理系統的建設論文
提 要：盾構法施工是建設城市地鐵隧道工程的重要手段，本文論述盾構施工的高新技術隧道信息化施工實時遠程管理系統的研究，突出施工現場的數據分析設計，分別在上海明珠2號線和南京地鐵工程上應用。
關鍵詞：盾構施工信息化實時遠程控制系統管理
Abstract: Shield driving method is an important means for constructing urban Metro tunnel projects. This paper comments the study of Hi-tech used in shield driving upon informationized real time remote management system with emphasis on data analysis design on site which were employed respectively in Pearl Line No.2, Shanghai and Nanjing Metro projects.
Keywords: shield driving technique, informationized,real time remote control, system management.
1 引言
隨著地下空間開發的迅猛發展，一個大型的地下工程的施工企業往往會面臨多個工地同時進行施工，工地的分布非常分散等諸多困難。由于人員有限，因此如何對這些工程進行有效的管理和全面的技術支持，就成為一個目前急需解決的問題。
要進行遠程的管理和技術支持，首要的是對施工方信息有一個全面、及時、準確的掌握，同時通過先進的分析手段，對施工方進行指導。而目前的遠程信息管理系統往往只是對行政和技術文件的管理，而無法實時地獲取施工信息，更不能提供施工指導上的幫助了。
因此，本文結合上海隧道股份實際情況，構建盾構隧道信息化施工實時遠程管理系統，以期能對其散布在國內和海外的工地的施工進行及時全面的管理。
2 系統的基本結構與功能
在進行隧道施工時，工地端的設施往往比較簡單，環境較差，而且流動性強，不適合進行大規模的投資建設；因此，只能采用簡便的方式傳遞信息。
而公司總部的條件比較好，而且也非常穩定，可以配置一些較好的機器，網絡的連接條件也比較好。
對于施工的管理者而言，所處的辦公地點也是移動的，可能是總部，可能在某一施工現場，也可能是在其他地方。
根據這種情況，構建的系統整體結構如圖1所示。
從系統結構圖(圖1)可以看出，整個系統分以下幾個部分：
在施工現場有數據采集監視系統和施工分析系統兩個部分。數據采集系統的主要功能是利用盾構內部的傳感器獲取實時的施工數據。數據采集計算機有兩臺，一臺在井下，一臺在地面上的控制室。這兩臺機器和另一臺裝有施工分析系統的計算機通過HUB相聯，組成了一個對等網，實現施工數據的共享。施工分析系統主要有三大功能：將實時數據和報表數據及時傳遞至總部；完成數據查詢，報表制作，圖形繪制等基本功能；對現場數據和施工情況進行自動分析，提出施工參數的控制方案。
公司總部的數據庫服務器和Web服務器主要負責數據的存儲和信息的發布，以及歷史數據的分析與整理。
數據的傳遞過程是通過互聯網完成的。
因此，整個系統的功能劃分如圖2所示。
3 系統管理
從圖1和圖2可以看出這是一個以分布式數據庫為基礎的，以遠程信息傳輸和人工智能分析為特點的系統，下面就從這三個方面進行介紹。
3.1 后臺數據庫
分布式數據庫是在分布式管理模式下，每個遠程分部的數據信息均存放在本地，平時可獨立操作使用；同時定期通過遠程通信線路，將本地的所有數據信息或匯總數據信息發送到遠程總部；總部接收到數據后再將其恢復到總部的數據庫服務器中，以滿足總部對整個企業運營數據管理與決策的需要。顯而易見，分布式數據庫這種分布式透明性的特點，與這個項目的情況十分吻合。通過性能價格比，易用性等多方面的考慮，從目前市場的主流分布式數據庫中選擇了SQL Server 2000，作為后臺數據庫。在施工現場安裝了Window 2000 Professional 操作系統，因此安裝了SQL Sever 2000 個人版；公司總部的操作系統為Window 2000 Sever,安裝了SQL Sever 2000 企業版。
每個施工現場的數據庫的結構都是相同的：主要包括盾構施工參數表，施工進度記錄表，施工大事記錄表，盾構姿態參數表，管片姿態參數表，沉降情況表，工程基本概況，地面測點布置，沿線地質資料，沿線重要設施情況等表。
公司總部數據庫中除了包括各個工地數據庫，還包括工程匯總表，標準域名描述一覽表，盾構基本信息一覽表，用戶信息表。
3.2 數據傳輸
從系統功能圖(圖2)上可以看出系統的數據來源可分為兩個部分,一部分是有傳感器傳送來的盾構的各類運行參數,另一部分則是有人工定期輸入的量測數據﹑情況記錄等數據。前者數據要求很強的實時性，需要隨時與公司總部的數據同步，而后者的數據只需要定期更新即可。因此對這兩類數據采用了不同的數據傳送方法。
對于實時施工數據，由于每個盾構的生產廠商和型號的不同，因此獲取的施工數據方式和數據內容都不相同，為此通過一個Read程序，依據為每個盾構度身定做的一個數據結構對照表，將不同數據采集系統獲取的數據轉換到施工現場的標準數據庫中，而與此同時將此數據片段加密后通過互聯網傳送至公司總部，公司總部的服務器將其解密等處理后，放置到總部的服務器中。具體的流程如圖3所示。
從圖3的數據傳輸過程可以看出，在數據的傳遞的過程中，采用了雙向FTP不間斷進行片段數據傳輸，采用這種方式原因在于實施非常靈活，可靠性和安全性都比較高。而原SQL Sever數據庫提供的遠程數據庫同步的方法：快照與訂閱方式，由于施工現場傳送數據的過程，實際上是訂閱修改的過程，總部數據庫必須開放匿名登錄，會對安全性產生一定的問題，所以沒有采用。
對于其他需要定期傳送的數據，采用了SQL Sever 中的數據轉換服務（DTS）的方法完成。
3.3 數據發布
當施工現場數據進入公司總部的數據庫后，通過Window 2000的Internet 信息服務（IIS）進行發布，對于實時的監控數據通過Flash的網頁進行實時圖形顯示（圖4），歷史數據和其他數據采用ASP技術以EXCEL數據表格方式顯示，而報表的訂閱定時群發功能則通過Window提供的計劃管理完成。Web Sever 結構如圖5所示。
為了保證系統的安全性，采用安全模式的用戶登錄方式，即用戶名和密碼經過加密以后才在互聯網通過安全套接字層連接后發送，保證了密碼的安全性。同時，為了方便使用，用戶還在自己的權限范圍可以自行授權子用戶。
3.4 數據分析
除了能為技術人員同步提供詳盡，準確的施工數據以外，施工數據的分析也是一個非常重要的'方面。施工數據的分析分為兩個方面，一個方面是在施工現場提供快速有效的地面沉降的預測和施工參數的設定建議，另一方面，是對各工程歷史數據進行分析計算，找出規律。
在施工現場的數據分析設計是在原有的盾構隧道智能輔助決策系統［1］的基礎上進行的，它把原系統中的人工神經網絡模糊控制等人工智能的方法結合目前數據庫進行改進后，放入了本系統中。其與原系統的最大區別是：原系統中數據均為手工輸入，存在滯后和數據不準確的情況，而且數據提供的也沒有現在全面。鑒于這種情況，在用人工神經網絡進行系統的數學模型的建立時，我們擴展原有的輸入量，增加了注漿壓力，注漿流量，盾構姿態等原來很難及時獲取數據，同時從原來的每環一組學習數據，變成每推進0.2m生成一組學習數據，使系統的響應速度加快，如果發現預測結果與實際情況誤差增大，系統將自動加大數據獲取量，例如：網絡訓練數據該為每推進0.1m生成一組學習數據，使系統盡快適應變化的模型。神經網絡預測控制模型的流程如圖6所示。
除了原有的人工智能的方法外，系統還根據土力學理論和工程上經典公式的計算，這些方法在工程技術人員在對一些關鍵施工段進行決策有很大的幫助。
除了施工現場的數據分析以外，在公司總部對歷史數據的分析挖掘也至關重要，由于數據量非常大，而且數據的實時性要求低，因此在總部的數據分析系統，我們采用了有限元和混沌神經網絡進行數據分析。
本文采用一種混沌神經網絡，應用神經網絡的非線性動力學特性.將樣本集記憶在神經網絡確定性的混沌吸引子軌跡上，正是這種動態記憶方式，不僅將全部樣本集得到記憶，而且允許利用動力學特性將各種樣本模式一一加以重現和辨識，混沌吸引子的吸引線存在，形成了混沌神經網絡固有的容錯功能.若網絡輸入的實際信息發生不完整性或變異程度超出混沌神經網絡固有容錯范圍，網絡混沌運動就脫離了原有混沌吸引域，喪失了原有被儲存樣本模式的記憶，稱之為失憶.神經網絡是一種時空分布系統，空間上呈相互耦合的網絡分布，時間上作非線性混沌運動，對于這種時空系統，采用的釘扎控制，通過對某些神經元施加一定強度的脈沖激勵，驅動神經網絡混沌運動進入要被恢復記憶的吸引域，從而對喪失的記憶得以恢復.這種方式使同一網絡中反映不同工程的模型成為可能，當不同類別數據進入系統，系統就會作出自動辨識，得出不同的結論。
除了對盾構推進隧道施工參數的控制，系統此外還通過專家系統根據得到的施工數據和專家經驗對盾構智能化故障診斷和設備保養。
4 結語
目前系統正處于調試與試運行階段，主要試驗地點分別在上海明珠二號線和南京地鐵，系統的運行加快了施工信息的傳遞，也為施工水平的提高奠定了基礎。
參考文獻
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