張西斌 ，汪義龍 ，楚德海 ，李永元 ，余俊科 ，王冰山 ，郭孝琛

（1.華能云南滇東能源有限責(zé)任公司礦業(yè)分公司 雨汪煤礦一井，云南 曲靖 655507；2.華能煤炭技術(shù)研究有限公司，北京 100070）

全斷面硬巖掘進(jìn)機(jī)（TBM）是目前隧道掘進(jìn)最為先進(jìn)的設(shè)備，近年來(lái)逐漸應(yīng)用于煤礦巷道施工[1]。在TBM 掘進(jìn)過(guò)程中，圍巖狀態(tài)是否穩(wěn)定對(duì)掘進(jìn)施工過(guò)程有重要的影響[2],當(dāng)掘進(jìn)過(guò)程中遭遇斷層破碎帶等不良地質(zhì)時(shí)，如未能及時(shí)采取應(yīng)對(duì)措施，可能導(dǎo)致支護(hù)結(jié)構(gòu)破裂失穩(wěn)[3]、巷道圍巖的非對(duì)稱破壞[4]，甚至巷道坍塌等危害極大的施工風(fēng)險(xiǎn)。因此，探尋1 種能夠及時(shí)判斷巷道圍巖狀態(tài)不穩(wěn)定的方法，識(shí)別巷道圍巖的破碎特征并進(jìn)行預(yù)警，使施工人員及時(shí)采取合理的支護(hù)方式，對(duì)確保掘進(jìn)過(guò)程的安全高效十分重要。

現(xiàn)有的研究主要是利用煤礦巷道的巖體、地質(zhì)等特征進(jìn)行分析，從而確定巷道圍巖的穩(wěn)定性。劉洪濤等[5]建立了巷道頂板巖層穩(wěn)定跨距計(jì)算力學(xué)模型，依據(jù)大量鉆孔數(shù)據(jù)，將穩(wěn)定巖層的位置變化作為垮頂風(fēng)險(xiǎn)的衡量指標(biāo)，對(duì)巖層進(jìn)行了穩(wěn)定性分類；魏云杰等[6]建立了巖體回彈值和巖體抗壓強(qiáng)度之間以及RQD 值和完整性系數(shù)之間的量化模型，通過(guò)測(cè)量巖體RQD 值和回彈值計(jì)算圍巖的穩(wěn)定性；XIE C 等[7]使用各種物理優(yōu)化算法，基于圍巖的抗剪強(qiáng)度、單軸抗壓強(qiáng)度等特征，建立了巷道頂板位移預(yù)測(cè)模型，從而確保巷道穩(wěn)定性；方詩(shī)圣等[8]考慮地質(zhì)和水文因素，使用熵權(quán)法得到模型中各指標(biāo)的權(quán)重，建立了1 個(gè)五維度云模型，實(shí)現(xiàn)了圍巖穩(wěn)定性的評(píng)價(jià)分類。隨著數(shù)學(xué)方法和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，TBM 掘進(jìn)過(guò)程中的智能化程度的逐漸提高，夏毅敏等[9]研究了不同巖層下掘進(jìn)參數(shù)之間的相關(guān)性，從而針對(duì)不同巖性地層進(jìn)行掘進(jìn)參數(shù)的調(diào)整，提高掘進(jìn)效率；張慶龍等[10]提出了1 種注意力加強(qiáng)的Bi-LSTM 模型，實(shí)現(xiàn)TBM 掘進(jìn)參數(shù)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，有效的輔助TBM掘進(jìn)參數(shù)的調(diào)整；ZHAO J 等[11]提出了1 種基于TBM 運(yùn)行數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)地質(zhì)類型的框架，能夠精準(zhǔn)預(yù)測(cè)出地層的地質(zhì)類型。

上述判斷煤礦巷道圍巖穩(wěn)定性的方法需要大量的巖體、地質(zhì)數(shù)據(jù)，而依據(jù)地勘報(bào)告難以準(zhǔn)確得到巷道沿線準(zhǔn)確的地質(zhì)變化情況，需要停機(jī)操作并使用超前鉆探取心方法測(cè)量巖體地質(zhì)參數(shù)，這會(huì)降低掘進(jìn)效率，同時(shí)智能化程度較低。因此，以某煤礦瓦斯治理巷道工程為研究對(duì)象，將掘進(jìn)參數(shù)應(yīng)用于圍巖狀態(tài)穩(wěn)定性判斷中，提出1 種巷道掘進(jìn)過(guò)程中實(shí)時(shí)高效的圍巖特征識(shí)別方法。

1 煤礦巷道的圍巖特征識(shí)別方法

1.1 基于撐靴油缸行程的數(shù)據(jù)集獲取

相較于非煤礦領(lǐng)域的圍巖，煤礦瓦斯治理巷的圍巖強(qiáng)度更低，具有斷面尺寸小、巖石強(qiáng)度不高、地層較均一等特點(diǎn)。在煤礦瓦斯治理巷道掘進(jìn)過(guò)程中，一環(huán)巷道掘進(jìn)完成后，撐靴油缸伸出，使撐靴頂緊巷道洞壁產(chǎn)生摩擦力，從而承受主機(jī)和連接橋的部分重力，撐靴組件用來(lái)調(diào)整、保持盾構(gòu)掘進(jìn)方向和姿態(tài)[12]。當(dāng)巷道掘進(jìn)遇到破碎圍巖時(shí)，撐靴不能獲得足夠的支撐力就會(huì)一直向前伸出，當(dāng)撐靴油缸行程超過(guò)一定值時(shí)(一般取200 mm)判斷為異常。

在TBM 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上，撐靴中心和工作面有一定長(zhǎng)度的距離，某煤礦瓦斯治理巷道TBM 部分結(jié)構(gòu)示意圖如圖1，圖中撐靴中心和工作面之間距離為L(zhǎng)，則當(dāng)測(cè)量到撐靴油缸行程時(shí)，撐靴部分的巷道已經(jīng)完成掘進(jìn)，因此依靠撐靴油缸行程判斷TBM 刀盤開挖圍巖狀態(tài)的穩(wěn)定性具有滯后性。

本研究根據(jù)全斷面硬掘進(jìn)機(jī)（TBM）撐靴油缸行程獲取圍巖特征識(shí)別方法的數(shù)據(jù)集，在記錄撐靴油缸行程t1～t4時(shí)間內(nèi)，撐靴油缸行程出現(xiàn)異常的時(shí)刻為t2， 撐靴油缸行程恢復(fù)正常的時(shí)刻為t3，且t1＜t2＜t3＜t4，則異常撐靴油缸行程的時(shí)間段為t2～t3， 正常撐靴油缸行程的時(shí)間段為t1～t2、t3～t4?？紤]撐靴中心與工作面之間的距離，根據(jù)異常撐靴油缸行程時(shí)間段推算出圍巖狀態(tài)發(fā)生改變的時(shí)間段，v為TBM 的推進(jìn)速度平均值，mm/min，則圍巖狀態(tài)轉(zhuǎn)變段時(shí)間段為 (t2-L/v)～ (t3-L/v)，圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段時(shí)間段為 (t1-L/v) ～ (t2-L/v)、(t2-L/v)～ (t4-L/v)。

對(duì)于某煤礦瓦斯治理巷道，基于撐靴油缸右上行程、右下行程、左上行程、左下行程的數(shù)據(jù)，繪制隨時(shí)間變化的圖像，撐靴油缸行程隨掘進(jìn)時(shí)間的變化曲線如圖2。

觀察圖2 中的撐靴油缸行程變化，可以看出總共有3 段行程變化較大的部分，選取其中2 部分時(shí)間段進(jìn)行推算，則圍巖狀態(tài)轉(zhuǎn)變段為4 500～9 500 min 時(shí)間段，圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段為45 000～54 000 min 時(shí)間段，將這2 段時(shí)間段的掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)作為圍巖破碎特征識(shí)別方法的數(shù)據(jù)集。

1.2 基于掘進(jìn)參數(shù)的圍巖特征識(shí)別方法

基于撐靴油缸行程獲取的數(shù)據(jù)集，即得到圍巖狀態(tài)轉(zhuǎn)變段數(shù)據(jù)集和圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段數(shù)據(jù)集，本研究選取巷道圍巖穩(wěn)定段掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練得到掘進(jìn)參數(shù)的LSTM 預(yù)測(cè)模型，使用訓(xùn)練的LSTM 模型參數(shù)對(duì)出現(xiàn)圍巖狀態(tài)改變的掘進(jìn)段進(jìn)行預(yù)測(cè)。在一定長(zhǎng)度的煤礦巷道圍巖中，巷道圍巖地質(zhì)均一、掘進(jìn)參數(shù)處于穩(wěn)定變化，對(duì)于不穩(wěn)定的圍巖狀態(tài)，預(yù)測(cè)的掘進(jìn)參數(shù)和實(shí)際數(shù)據(jù)的偏差程度會(huì)增大，即可以將LSTM 模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和測(cè)量數(shù)據(jù)之間的偏差程度作為識(shí)別指標(biāo)，識(shí)別出圍巖狀態(tài)的改變。煤礦瓦斯治理巷道的圍巖特征識(shí)別方法流程圖如圖3。

圖3 煤礦瓦斯治理巷道的圍巖特征識(shí)別方法流程圖Fig.3 Flow chart of surrounding rock feature identification method for coal mine gas control roadway

煤礦瓦斯治理巷道的圍巖特征識(shí)別方法可以分為3 步，具體如下：

1）掘進(jìn)參數(shù)的預(yù)處理及預(yù)測(cè)。對(duì)傳感器記錄的掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和相關(guān)性分析，選取相關(guān)性較大的掘進(jìn)參數(shù)，然后將圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段的掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)輸入到LSTM 模型中，訓(xùn)練LSTM模型，得到的LSTM 模型的模型參數(shù)。具體流程如圖3 中①部分。

2）識(shí)別指標(biāo)及其閾值的確定。將圍巖狀態(tài)轉(zhuǎn)變段的掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)輸入到已經(jīng)訓(xùn)練好的模型中，使用LSTM 模型參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，分析掘進(jìn)參數(shù)的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值，得到圍巖狀態(tài)識(shí)別指標(biāo)和識(shí)別指標(biāo)的閾值。具體流程如圖3 中②部分。

3）待識(shí)別段的圍巖破碎特征識(shí)別。將一段連續(xù)的掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)輸入到模型中，計(jì)算得到識(shí)別段數(shù)據(jù)的識(shí)別指標(biāo)，若該段識(shí)別指標(biāo)穩(wěn)定在正常波動(dòng)范圍，不持續(xù)超過(guò)閾值，則說(shuō)明該段掘進(jìn)狀態(tài)符合圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段的變化，表明該段掘進(jìn)狀態(tài)也是穩(wěn)定的；反之，若識(shí)別指標(biāo)連續(xù)超過(guò)閾值，則預(yù)測(cè)的結(jié)果和實(shí)際數(shù)據(jù)偏差較大，表明該段圍巖狀態(tài)發(fā)生了轉(zhuǎn)變，出現(xiàn)了破碎圍巖狀態(tài)。具體流程如圖3 中③部分。

2 數(shù)據(jù)的預(yù)處理

在TBM 實(shí)際掘進(jìn)過(guò)程中記錄的數(shù)據(jù)中，包含許多停機(jī)、設(shè)備維護(hù)等非掘進(jìn)狀態(tài)的數(shù)據(jù)以及啟動(dòng)、換刀等非穩(wěn)定掘進(jìn)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對(duì)異常掘進(jìn)狀態(tài)的識(shí)別影響很小，甚至?xí)a(chǎn)生干擾。因此在進(jìn)行掘進(jìn)參數(shù)的異常掘進(jìn)狀態(tài)識(shí)別前，需要對(duì)掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

2.1 非掘進(jìn)狀態(tài)數(shù)據(jù)剔除

基于某煤礦治理巷道的數(shù)據(jù)進(jìn)行非掘進(jìn)狀態(tài)數(shù)據(jù)剔除。對(duì)于非掘進(jìn)狀態(tài)下，記錄的大量停機(jī)、設(shè)備維護(hù)等掘進(jìn)數(shù)據(jù)，采用二值判別函數(shù)[13]D(x)進(jìn)行剔除，具體公式如下：

式中：F為TBM 總推進(jìn)力，kN；v為推進(jìn)速度平均值，mm/min；T為刀盤轉(zhuǎn)矩，kN·m；n為刀盤轉(zhuǎn)速，r/min。

從式（1）、式（2）、式（3）可以得到，僅當(dāng)總推進(jìn)力、推進(jìn)速度平均值、刀盤轉(zhuǎn)矩和刀盤轉(zhuǎn)速均大于0 時(shí)，推進(jìn)機(jī)狀態(tài)，最終剔除非掘進(jìn)狀態(tài)后的刀盤轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)。

2.2 啟動(dòng)和停止段數(shù)據(jù)剔除

在掘進(jìn)過(guò)程中，TBM 的掘進(jìn)狀態(tài)下還包括啟動(dòng)階段、穩(wěn)定階段和停止階段的3 種掘進(jìn)狀態(tài)，只有穩(wěn)定掘進(jìn)的數(shù)據(jù)能夠表示掘進(jìn)過(guò)程的變化。通過(guò)分析采集的掘進(jìn)數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，選擇按照以下規(guī)則對(duì)啟動(dòng)和停止段數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選：若當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)t1的推進(jìn)速度小于0，則判斷該時(shí)間點(diǎn)間隔180 s 后的時(shí)間點(diǎn)t2數(shù)據(jù)，若t2數(shù)據(jù)不小于掘進(jìn)參數(shù)的0.2 分位數(shù)，則保存這180 s 的數(shù)據(jù)。

2.3 掘進(jìn)數(shù)據(jù)的去噪

小波變換[14]用于分解時(shí)間序列，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多頻率分解，提取不同頻率成分的分量，將低頻率和高頻率信息分解，能更好地提取數(shù)據(jù)趨勢(shì)和特征，提高數(shù)據(jù)的抗干擾性。對(duì)于信號(hào)f(t)，用小波函數(shù)集{ φα,τ(t)}進(jìn)行分解，小波變換計(jì)算式為：

式中： α為尺度參數(shù)； τ為平移參數(shù)； φ?(t)為共軛函數(shù)；WT 為小波變換。

在巷道掘進(jìn)過(guò)程中，由于機(jī)器的運(yùn)行和環(huán)境干擾等因素，掘進(jìn)數(shù)據(jù)中存在一些干擾波動(dòng)，因此使用小波變換對(duì)掘進(jìn)數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪，選擇db4小波基函數(shù)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行4 層小波分解，變換后數(shù)據(jù)中的高頻成分減少、變化特征更加明顯。小波變換前和小波變換后的刀盤轉(zhuǎn)速如圖4。

圖4 小波變換前后的刀盤轉(zhuǎn)速Fig.4 Cutter head rotation speed before and after wavelet transform

3 基于LSTM 模型的掘進(jìn)參數(shù)預(yù)測(cè)

3.1 掘進(jìn)參數(shù)的選取

在TBM 運(yùn)行過(guò)程中，記錄的參數(shù)種類復(fù)雜和繁多，因此先對(duì)記錄的掘進(jìn)參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，探討不同參數(shù)和圍巖特征之間的相關(guān)程度，篩選出相關(guān)性較大的掘進(jìn)參數(shù)作為識(shí)別的輸入特征參數(shù)。根據(jù)圍巖狀態(tài)穩(wěn)定數(shù)據(jù)段和圍巖狀態(tài)轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)段的各個(gè)參數(shù)值數(shù)據(jù)，與圍巖狀態(tài)進(jìn)行相關(guān)性分析。

對(duì)于不同的研究對(duì)象，有多種相關(guān)性的計(jì)算方式，本研究選擇常用的Pearson 相關(guān)系數(shù)，計(jì)算變量m和n的 相關(guān)度rmn的計(jì)算公式如下：

式中：mi為變量m的第i個(gè) 數(shù) 據(jù)值；ni為 變量n的第i個(gè)數(shù)據(jù)值；a為數(shù)據(jù)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

通過(guò)Pearson 相關(guān)系數(shù)對(duì)記錄的參數(shù)與圍巖掘進(jìn)狀態(tài)是否發(fā)生改變進(jìn)行詳細(xì)的關(guān)聯(lián)分析，記錄的多種掘進(jìn)參數(shù)的相關(guān)性都不明顯，從最能反映圍巖狀態(tài)的掘進(jìn)參數(shù)的角度，最終選取5 個(gè)參數(shù)分別為：“刀盤轉(zhuǎn)速”、“推進(jìn)速度平均值”、“刀盤轉(zhuǎn)矩”、“撐靴撐緊力”、“總推進(jìn)力”，這5 種參數(shù)和圍巖狀態(tài)的轉(zhuǎn)變的相關(guān)性見表1。

表1 掘進(jìn)參數(shù)相關(guān)性表格Table 1 Correlation table of tunneling parameters

由表1 可以看出：5 種掘進(jìn)參數(shù)與圍巖狀態(tài)是否改變呈弱相關(guān)，相關(guān)性都在0.2 附近，其中撐靴撐緊力與圍巖狀態(tài)是否改變的相關(guān)性最強(qiáng)且呈負(fù)相關(guān)性，這是因?yàn)樵谟龅狡扑閲鷰r時(shí)，撐靴油缸行程會(huì)增加，同時(shí)撐靴撐緊力會(huì)出現(xiàn)減小。

3.2 LSTM 模型原理和預(yù)測(cè)過(guò)程

LSTM 即為長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型，是1 種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加記憶細(xì)胞(cell)單元，LSTM 主要通過(guò)記憶單元結(jié)構(gòu)讓網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重隨時(shí)間改變、控制信息的遺忘和記憶，解決RNN 的梯度消失和梯度爆炸問題，從而更適用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)[15]。

LSTM 中存在3 種結(jié)構(gòu)控制信息的保留和遺忘，分別是遺忘門、輸入門和輸出門。遺忘門控制前一時(shí)刻輸出有多少信息保留在當(dāng)前記憶單元Ct；輸入門決定當(dāng)前時(shí)刻的輸入有保留多少信息保存在當(dāng)前記憶單元Ct， 輸出門決定當(dāng)前記憶細(xì)胞Ct有多少輸出到當(dāng)前t時(shí)刻隱藏層輸出值ht。

LSTM 模型訓(xùn)練過(guò)程如圖5。

基于預(yù)處理后的掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)集：①首先對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，按照7:3 的比例劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，將訓(xùn)練集輸入到LSTM 模型中訓(xùn)練，前向傳播計(jì)算模型的代價(jià)函數(shù)；②判斷代價(jià)函數(shù)是否滿足要求，若不滿足則進(jìn)行反向傳播更新模型的參數(shù)；③當(dāng)代價(jià)函數(shù)滿足要求時(shí)，輸出此時(shí)的模型網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；④將測(cè)試集輸入到已經(jīng)訓(xùn)練完成的LSTM 模型參數(shù)的預(yù)測(cè)模型中，對(duì)模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行評(píng)估。

4 圍巖特征識(shí)別方法應(yīng)用

4.1 LSTM 模型的訓(xùn)練結(jié)果

將圍巖特征識(shí)別方法應(yīng)用在某煤礦瓦斯治理巷道上，根據(jù)LSTM 模型訓(xùn)練流程，以圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)集完成“刀盤轉(zhuǎn)速”、“推進(jìn)速度平均值”、“刀盤轉(zhuǎn)矩”、“撐靴撐緊力”、“總推進(jìn)力”5 種掘進(jìn)參數(shù)的LSTM 模型訓(xùn)練；然后分別將圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段和轉(zhuǎn)變段的5 種掘進(jìn)參數(shù)數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的LSTM 模型中，得到圍巖穩(wěn)定段和圍巖轉(zhuǎn)變段預(yù)測(cè)結(jié)果。

根據(jù)訓(xùn)練的結(jié)果發(fā)現(xiàn)“刀盤轉(zhuǎn)速”和“總推進(jìn)力”隨著掘進(jìn)過(guò)程中圍巖的狀態(tài)而改變，對(duì)圍巖狀態(tài)改變的敏感度高。將“刀盤轉(zhuǎn)速”和“總推進(jìn)力”的圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段和轉(zhuǎn)變段的預(yù)測(cè)結(jié)果和真實(shí)值進(jìn)行比較，得到的刀盤轉(zhuǎn)速和總推進(jìn)力真實(shí)值及預(yù)測(cè)值變化曲線如圖6。

圖6 刀盤轉(zhuǎn)速和總推進(jìn)力真實(shí)值及預(yù)測(cè)值變化曲線Fig.6 Curves of real values and predicted values of cutter rotational speed and total thrust

從圖6 中可以看出：整體上圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段、轉(zhuǎn)變段的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值均比較接近；在圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段，刀盤轉(zhuǎn)速和總推進(jìn)力的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值偏差很?。▓D6（a））；在圍巖狀態(tài)轉(zhuǎn)變段，刀盤轉(zhuǎn)速和總推進(jìn)力的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值局部有明顯的誤差出現(xiàn)（圖6（b））。

4.2 圍巖特征識(shí)別的指標(biāo)及其閾值

在煤礦的TBM 掘進(jìn)過(guò)程中，刀盤轉(zhuǎn)速一般是操作人員主動(dòng)控制，而不是隨圍巖狀態(tài)的改變而改變的參數(shù)，總推進(jìn)力是隨圍巖狀態(tài)而改變的參數(shù)，能夠反映圍巖狀態(tài)的變化，因此選用總推進(jìn)力作為圍巖狀態(tài)是否發(fā)生改變的識(shí)別參數(shù)。

平均絕對(duì)百分比誤差（mape），是1 種常見的準(zhǔn)確度或誤差測(cè)量的評(píng)估指標(biāo)，其計(jì)算公式為：

式中：n為計(jì)算的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)；為L(zhǎng)STM 對(duì)掘進(jìn)參數(shù)的預(yù)測(cè)值；yi為掘進(jìn)參數(shù)的真實(shí)值。

計(jì)算預(yù)測(cè)模型的mape，評(píng)估模型對(duì)掘進(jìn)參數(shù)的預(yù)測(cè)效果。根據(jù)總推進(jìn)力的LSTM 預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算得到圍巖穩(wěn)定段的mape 為0.016，圍巖轉(zhuǎn)變段的mape 為0.017，整體上LSTM 對(duì)總推進(jìn)力的預(yù)測(cè)達(dá)到了98%以上的準(zhǔn)確率，表明對(duì)總推進(jìn)力的預(yù)測(cè)效果較好。

相對(duì)誤差的百分比（αy）表示預(yù)測(cè)值和真實(shí)值相對(duì)誤差的百分比，使用相對(duì)誤差百分比作為衡量模型預(yù)測(cè)值和真實(shí)值偏差的指標(biāo)，其計(jì)算公式為：

以總推進(jìn)力預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間的相對(duì)誤差百分比作為圍巖狀態(tài)的識(shí)別指標(biāo)，根據(jù)式（7）計(jì)算總推進(jìn)力的相對(duì)誤差百分比，繪制的轉(zhuǎn)變段總推進(jìn)力預(yù)測(cè)誤差變化圖如圖7。

圖7 轉(zhuǎn)變段總推進(jìn)力預(yù)測(cè)誤差變化圖Fig.7 Variation chart of total thrust prediction error

由圖7，從整體看，總推進(jìn)力預(yù)測(cè)值與真實(shí)值能夠很好地?cái)M合，在局部段出現(xiàn)了預(yù)測(cè)值與真實(shí)值較大地誤差，將該段識(shí)別為存在圍巖狀態(tài)的改變，因此得到總推進(jìn)力的相對(duì)誤差百分比的閾值為5%，超過(guò)閾值則判斷該段掘進(jìn)存在破碎圍巖。

4.3 圍巖特征識(shí)別效果

基 于某煤礦治理巷道工程數(shù)據(jù)，將圍巖狀態(tài)待識(shí)別段的總推進(jìn)力數(shù)據(jù)輸入到LSTM 預(yù)測(cè)模型中，根據(jù)總推進(jìn)力的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值，依據(jù)圍巖特征識(shí)別指標(biāo)的計(jì)算公式，計(jì)算預(yù)測(cè)值和真實(shí)值相對(duì)誤差百分比，總推進(jìn)力相對(duì)誤差百分比變化曲線如圖8。

圖8 總推進(jìn)力相對(duì)誤差百分比變化曲線Fig.8 Variation curve of relative error percentage of total thrust

分析圖8 可以看出：整體上相對(duì)誤差百分比穩(wěn)定在5%以下，局部存在一些出現(xiàn)短暫增大的時(shí)間點(diǎn)，是由于掘進(jìn)過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)噪聲等干擾，不能用來(lái)判斷圍巖狀態(tài)是否改變。因此根據(jù)掘進(jìn)的具體情況分析，使用以下規(guī)則判斷圍巖狀態(tài)是否改變：以預(yù)測(cè)的總推進(jìn)力和真實(shí)的總推進(jìn)力的相對(duì)誤差百分比為5%作為閾值，若在連續(xù)的30 個(gè)時(shí)間序號(hào)中存在20 個(gè)超出閾值，即總推進(jìn)力的相對(duì)誤差百分比出現(xiàn)了密集且明顯增大，則判斷圍巖狀態(tài)發(fā)生改變。

根據(jù)圍巖異常判斷的規(guī)則，對(duì)圖8 對(duì)應(yīng)的圍巖特征進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別在3 個(gè)數(shù)據(jù)段發(fā)生圍巖狀態(tài)的改變，存在破碎圍巖特征，對(duì)比使用撐靴油缸行程判斷的結(jié)果，2 種方法的判斷結(jié)果一致，證明該圍巖特征識(shí)別方法的準(zhǔn)確性和有效性。根據(jù)上文的分析，可以判斷在這3 個(gè)部分存在圍巖狀態(tài)的改變，表明該掘進(jìn)段可能出現(xiàn)了破碎圍巖，需要進(jìn)行支護(hù)方式的調(diào)整，從而保證煤礦巷道掘進(jìn)的安全性，不影響后續(xù)的煤礦瓦斯治理工作。

5 結(jié) 語(yǔ)

1）基于某煤礦實(shí)際工程數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，剔除非掘進(jìn)狀態(tài)的數(shù)據(jù)和非穩(wěn)定掘進(jìn)的數(shù)據(jù)，同時(shí)采用小波變換進(jìn)行分解，去除數(shù)據(jù)中的高頻成分，得到了趨勢(shì)特征更加明顯的數(shù)據(jù)。

2）基于撐靴油缸行程選取圍巖狀態(tài)穩(wěn)定段和轉(zhuǎn)變段數(shù)據(jù)，根據(jù)相關(guān)性分析和LSTM 模型訓(xùn)練結(jié)果，選取總推進(jìn)力為判斷圍巖狀態(tài)是否發(fā)生改變的識(shí)別參數(shù)，使用LSTM 模型對(duì)總推進(jìn)力預(yù)測(cè)，圍巖穩(wěn)定段計(jì)算的平均絕對(duì)百分比誤差mape 為0.016，圍巖轉(zhuǎn)變段預(yù)測(cè)的平均絕對(duì)百分比誤差mape 為0.017，整體上LSTM 對(duì)總推進(jìn)力的預(yù)測(cè)達(dá)到了98%以上的準(zhǔn)確率，預(yù)測(cè)效果較好。

3）根據(jù)LSTM 預(yù)測(cè)模型的圍巖穩(wěn)定段和轉(zhuǎn)變段的總推進(jìn)力預(yù)測(cè)結(jié)果，以總推進(jìn)力的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的誤差百分比為指標(biāo)識(shí)別圍巖特征，當(dāng)記錄的數(shù)據(jù)段誤差百分比連續(xù)超過(guò)5%時(shí)，判斷該部分圍巖狀態(tài)發(fā)生改變，存在破碎圍巖，將該識(shí)別方法應(yīng)用到某煤礦瓦斯治理巷道中，識(shí)別結(jié)果和撐靴油缸行程的判斷一致。

4）對(duì)巷道掘進(jìn)過(guò)程中破碎圍巖特征的識(shí)別，相較于測(cè)量地質(zhì)巖體參數(shù)和通過(guò)撐靴油缸行程判斷的方法，使用提出的圍巖狀態(tài)識(shí)別方法，能夠減少人工參與的程度，智能化程度更高，同時(shí)能夠在掘進(jìn)中及時(shí)判斷前方圍巖是否出現(xiàn)破碎段狀態(tài)，指導(dǎo)施工人員調(diào)整巷道的支護(hù)方式，從而保證巷道施工的安全。