李 凱

(中鐵十六局集團(tuán)第五工程有限公司，河北 唐山 064099)

隧洞施工進(jìn)度控制是隧洞施工組織管理的重要組成部分，施工進(jìn)度控制好壞直接影響施工的總工期。在施工進(jìn)度控制中，各工序的作業(yè)時(shí)間是時(shí)間控制的重要環(huán)節(jié)，每一個(gè)工序的消耗時(shí)間與工人的熟練程度、人員數(shù)量、設(shè)備狀態(tài)等因素有關(guān)[1-2]。各工序的時(shí)間效應(yīng)直觀地反映了施工進(jìn)度的效率。因此，控制好時(shí)間軸線能準(zhǔn)確地控制施工進(jìn)度和準(zhǔn)確地優(yōu)化施工計(jì)劃[3-4]。

目前，經(jīng)驗(yàn)法是隧洞施工進(jìn)度控制的主要方法。該方法受主觀影響較大，對(duì)控制施工進(jìn)度的主要影響因素把握不足。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)在水利工程中部分領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，但在隧洞施工組織管理中卻鮮有使用。機(jī)器學(xué)習(xí)是科學(xué)有效的多學(xué)科交叉的數(shù)學(xué)分析方法。通過(guò)學(xué)習(xí)算法將經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)生成模型，當(dāng)有新的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)時(shí)，模型會(huì)提供相應(yīng)的預(yù)測(cè)或判斷[5-6]。XGBoost算法是一種對(duì)梯度提升算法改進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，該算法的目標(biāo)函數(shù)由梯度提升算法損失和正則化項(xiàng)兩部分組成。同時(shí)為抵抗過(guò)擬合還使用了權(quán)重收縮與列采樣技術(shù)[7]。王飛等利用XGBoost模型算法對(duì)隧道掘進(jìn)機(jī)操作中場(chǎng)操作系數(shù)指數(shù)和圍巖級(jí)別進(jìn)行預(yù)測(cè)，并建立了智能決策系統(tǒng)[8]。劉沐陽(yáng)利用XGBoost對(duì)工程建設(shè)過(guò)程的監(jiān)管數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并為建設(shè)工程質(zhì)量評(píng)價(jià)提供了科學(xué)化管理方法[9]。該算法在相近工程領(lǐng)域的應(yīng)用取得了不錯(cuò)的成果，但在隧洞施工進(jìn)度控制方面鮮有應(yīng)用。

本文以滇中引水工程楚雄段伍莊村隧洞為研究對(duì)象，結(jié)合隧洞進(jìn)口段Ⅴ類圍巖的現(xiàn)場(chǎng)施工開挖支護(hù)情況，統(tǒng)計(jì)各個(gè)施工工序的數(shù)據(jù)，引入XGBoost算法對(duì)隧洞施工時(shí)間進(jìn)行定量分析，利用特征重要度分析提出了施工時(shí)間優(yōu)化方案，并根據(jù)各施工工序的人員配置和開挖進(jìn)尺對(duì)施工總時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)。

1 XGBoost原理

XGBoost是一種以回歸樹為基礎(chǔ)的提升算法，屬于最具有代表性的一種集成學(xué)習(xí)算法[5]。它在GBDT算法的基礎(chǔ)上做出了大量的優(yōu)化，很大程度上提升了算法的泛化能力和運(yùn)算速度。模型由多個(gè)決策樹組成，決策樹建立決策和可能結(jié)果的樹狀模型，包括根節(jié)點(diǎn)、內(nèi)部節(jié)點(diǎn)和葉節(jié)點(diǎn)(結(jié)束節(jié)點(diǎn))，每個(gè)決策樹都關(guān)注前一棵樹的殘差，從根節(jié)點(diǎn)開始向外分支，并使用梯度算法找到一種新的決策樹建立方法來(lái)減少模型訓(xùn)練的殘差，最后通過(guò)求和得到樹集成模型來(lái)預(yù)測(cè)最終結(jié)果。其表達(dá)式如下：

(1)

式中：fk(x)為第k個(gè)CART(Classification and Regression Trees,分類回歸樹)損失函數(shù)。

(2)

式中：第一部分為預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的損失，第二部分為fk的正則項(xiàng)，該項(xiàng)表示懲罰fk的復(fù)雜程度。

第t輪迭代后的損失函數(shù)：

(3)

式中：常數(shù)項(xiàng)為前(t-1)個(gè)CART的復(fù)雜度。

通過(guò)優(yōu)化損失函數(shù)，可得葉子節(jié)點(diǎn)的最佳值與對(duì)應(yīng)的損失函數(shù)的值：

(4)

(5)

CART節(jié)點(diǎn)的生成：

(6)

式中：Gain為父節(jié)點(diǎn)的obj*減去左右兩個(gè)子節(jié)點(diǎn)的obj*之和，即節(jié)點(diǎn)切分后obj*的下降值，Gain值越大，且大于設(shè)定的臨界值γ，則切分的效果越好。

2 工程背景及結(jié)果分析

2.1 工程背景

滇中引水工程受水區(qū)包括麗江、大理、楚雄、昆明、玉溪及紅河的35個(gè)縣(市、區(qū))，總面積3.76萬(wàn)km2；引水工程多年平均引水量34.03億m3，渠首位于石鼓，渠首設(shè)計(jì)流量135m3/s。輸水總干渠引水線路總長(zhǎng)664km，其中隧洞58座，累計(jì)長(zhǎng)度612km，占線路長(zhǎng)度的92%。輸水線路分為大理Ⅰ段、大理Ⅱ段、楚雄段、昆明段、玉溪段、紅河段[10]。以下以楚雄段為研究對(duì)象。

楚雄段伍莊村隧洞全長(zhǎng)11416m，隧洞總體方向?yàn)槟蠔|。隧洞通過(guò)地段屬低中山地貌，主要山脊、沖溝順北東向展布，與線路大角度相交。隧洞沿線地面高程一般為1989～2186m，谷底高程一般為1905～1960m，最大山頂高程2274m(楊家后山附近)。隧洞埋深主要在100～200m之間，最大埋深約337m，位于隧洞前段楊家后山附近。選擇樁號(hào)WZCT0+575.000～WZCT0+686.500段進(jìn)行研究，該段圍巖類別為Ⅴ類，地層為中生代侏羅系妥甸組下段(J3t2)，巖性為紫紅、紫灰、暗紅色薄—中厚層狀泥巖夾粉砂巖、泥質(zhì)粉砂巖，粉砂質(zhì)泥巖、礫巖、角礫巖，主要為泥質(zhì)結(jié)構(gòu)，層狀構(gòu)造，巖質(zhì)軟，局部堅(jiān)硬，屬于滇中紅層軟巖。

根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)施工組織，對(duì)Ⅴ類圍巖采用三臺(tái)階法施工(見(jiàn)圖1)，上臺(tái)階高度為3～4m；中臺(tái)階高度為4～5m；下臺(tái)階高度為2.5m，臺(tái)階長(zhǎng)度為4m，開挖進(jìn)尺0.5～1.0m。開挖后立即進(jìn)行噴、錨、網(wǎng)系統(tǒng)支護(hù)，架設(shè)鋼支撐并復(fù)噴至設(shè)計(jì)厚度。在整個(gè)施工流程中，影響工程進(jìn)度的因素眾多，如施工工序、每個(gè)工序的人員配置、設(shè)備情況等。本文以各工序施工時(shí)間及人員配置為出發(fā)點(diǎn)，基于XGBoost原理建立數(shù)學(xué)模型，分析整個(gè)施工過(guò)程中其控制性作用工序。通過(guò)各個(gè)工序的人員配置，利用建立的XGBoost回歸數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)每一個(gè)施工開挖支護(hù)的總時(shí)間。

圖1 三臺(tái)階法施工

2.2 數(shù)據(jù)分析

2.2.1 數(shù)據(jù)描述性分析

本文統(tǒng)計(jì)了隧洞施工過(guò)程中的各工序施工信息，包括施工進(jìn)尺、各工序施工時(shí)間和人數(shù)以及施工循環(huán)的總時(shí)間在內(nèi)的共計(jì)149組數(shù)據(jù)。由表1可知，由于圍巖為Ⅴ類，每個(gè)循環(huán)最大進(jìn)尺控制在0.5～1.4m之間，平均進(jìn)尺為0.842m。

表1 施工各環(huán)節(jié)信息描述性統(tǒng)計(jì)表

2.2.2 特征重要性分析

在整個(gè)施工過(guò)程中，考慮各個(gè)工序的施工時(shí)間與總時(shí)間的關(guān)系，對(duì)特征的重要度進(jìn)行分析，以便找到施工關(guān)鍵因素，從而更好地優(yōu)化施工進(jìn)度控制。由圖2可以看出，立架時(shí)間在整個(gè)施工過(guò)程中占據(jù)主導(dǎo)地位，其重要度高達(dá)48.2%。噴錨時(shí)間的重要度排在第二位，為18.2%。再加上超前、鎖腳以及測(cè)量時(shí)間，四者重要度總占比為92.2%，可認(rèn)定為立架、噴錨、超前和鎖腳以及測(cè)量時(shí)間為影響施工進(jìn)度過(guò)程中的最主要因素。而開挖時(shí)間和焊鎖腳、注漿時(shí)間的重要度僅分別為1.50%和1.20%，對(duì)整個(gè)施工進(jìn)度影響相對(duì)較小。

圖2 各工序施工時(shí)間重要度分布情況

因此，立架、噴錨、超前和鎖腳及測(cè)量四個(gè)工序是主要控制的因素，其中最主要的是立架工序。在施工時(shí)間控制中，提高立架工序的效率，保持噴錨、超前和鎖腳及測(cè)量工序間的時(shí)間銜接，可以大幅縮短整個(gè)工程的施工總時(shí)間。

2.3 XGBoost結(jié)果分析

根據(jù)本文第2節(jié)相關(guān)步驟，拋開各工序施工時(shí)間，主要以施工循環(huán)內(nèi)各工序的施工人數(shù)配置和進(jìn)尺作為影響因素，構(gòu)建其與施工總時(shí)間之間的關(guān)系，建立隧洞施工時(shí)間預(yù)測(cè)模型，并用Python程序?qū)⒋四Ｐ蛯?shí)現(xiàn)。為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆夯芰?，保證對(duì)隧洞施工時(shí)間預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性，本文選取134組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，16組數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。其中訓(xùn)練集約占90%，測(cè)試集約占10%，符合常規(guī)訓(xùn)練測(cè)試比例。因此，訓(xùn)練預(yù)測(cè)結(jié)果具有可靠性。

施工總時(shí)間的實(shí)際值和預(yù)測(cè)值以及兩者的誤差情況見(jiàn)表2。預(yù)測(cè)施工總時(shí)間和實(shí)際施工總時(shí)間之間的最大誤差為3.51%，最小誤差僅為1.21%，且平均誤差為1.98%，因此可以判定基于XGBoost算法對(duì)施工總時(shí)間的預(yù)測(cè)是可信的。

表2 預(yù)測(cè)結(jié)果

由圖3可知，在16組測(cè)試數(shù)據(jù)中，預(yù)測(cè)總時(shí)間分布在實(shí)際總時(shí)間上方的有9個(gè)，分布在實(shí)際總時(shí)間下方的有7個(gè)。即有56.25%的預(yù)測(cè)總時(shí)間大于真實(shí)時(shí)間，43.75%的預(yù)測(cè)總時(shí)間小于真實(shí)時(shí)間，分布相對(duì)均勻。

圖3 施工總時(shí)間的實(shí)際值和預(yù)測(cè)值關(guān)系圖

綜上所述，根據(jù)各工序施工人員配置和進(jìn)尺，使用XGBoost算法對(duì)施工總時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)，其結(jié)果誤差較小，且分布較為均勻(不是全部預(yù)測(cè)值過(guò)大或全部預(yù)測(cè)值過(guò)小)，預(yù)測(cè)結(jié)果較為穩(wěn)定。研究表明：應(yīng)用XGBoost算法可以根據(jù)各工序的施工人數(shù)配置對(duì)施工總時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)，其結(jié)果滿足施工組織要求，本文方法可以為施工進(jìn)度控制分析提供參考。

3 結(jié) 論

本文以滇中引水工程楚雄段伍莊村隧洞為研究對(duì)象，結(jié)合隧洞進(jìn)口段Ⅴ類圍巖的現(xiàn)場(chǎng)施工開挖支護(hù)情況，利用XGBoost算法構(gòu)建施工進(jìn)尺、施工人員配置和施工總時(shí)間之間的關(guān)系，利用特征重要度分析提出了施工時(shí)間優(yōu)化方案，并根據(jù)各施工工序的人員配置和開挖進(jìn)尺對(duì)施工總時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)。主要得出以下結(jié)論：

a.立架、噴錨、超前和鎖腳及測(cè)量四個(gè)工序是主要控制因素，其中最主要的是立架工序。在施工時(shí)間控制中，提高立架工序的效率，保持噴錨、超前和鎖腳及測(cè)量工序間的時(shí)間銜接，可以大幅縮短整個(gè)工程的施工總時(shí)間。

b.XGBoost算法對(duì)施工總時(shí)間預(yù)測(cè)的平均誤差為1.98%，誤差較小，可滿足誤差要求，具備一定的指導(dǎo)意義。本文方法可為隧洞施工組織管理提供一種新的分析思路。

c.本文只針對(duì)Ⅴ類圍巖隧洞施工進(jìn)度控制開展了研究，取得了滿意的結(jié)果，后續(xù)將依托其他類圍巖隧洞施工進(jìn)行進(jìn)一步研究。