Como a Abordagem C-GRU Melhora a Previsão Multi-Passo da Atitude de uma Máquina de Perfuração de Túneis (TBM)

A precisão na previsão da atitude das Máquinas de Perfuração de Túneis (TBM) é de suma importância para garantir a segurança e a eficiência dos projetos subterrâneos. Em particular, quando se trata de previsões de múltiplos passos, a complexidade dos dados temporais e das variáveis ambientais torna o desafio ainda maior. A abordagem C-GRU (Convolutional Gated Recurrent Unit) propõe uma solução robusta para superar essas limitações, oferecendo uma previsão mais precisa e estável, mesmo em condições dinâmicas e volúveis.

A metodologia C-GRU consiste em três etapas principais: aquisição e pré-processamento dos dados, construção do modelo e avaliação do desempenho. No pré-processamento, são realizados testes de correlação para identificar as relações entre as variáveis de entrada e normalização dos dados para garantir que o modelo receba informações consistentes e escalonadas. A modelagem é realizada através da combinação de camadas convolucionais unidimensionais, camadas de max-pooling, camadas GRU e camadas totalmente conectadas, o que possibilita ao modelo extrair padrões temporais profundos das séries de dados.

Durante a validação do modelo, foi observado que a abordagem C-GRU obteve uma melhoria significativa nos índices de precisão, especialmente ao ser comparada com métodos tradicionais. Por exemplo, quando os dados de escavação mostraram mínima distorção, os valores de R² das previsões multi-passo atingiram níveis excepcionais, com um pico de 0.9652. Mesmo com flutuações significativas nos dados de escavação, o modelo demonstrou robustez, com R² mantendo-se acima de 0.77. Esses resultados ilustram a eficácia da abordagem C-GRU na melhoria da previsão da atitude da TBM, proporcionando um maior grau de confiabilidade e precisão no processo de escavação.

Além disso, o modelo C-GRU é sensível às variáveis passadas de atitude da TBM. A análise de sensibilidade revelou que a atitude da máquina no tempo atual é mais influenciada pelos parâmetros das 21 etapas de tempo anteriores, com destaque para a quarta etapa passada como o parâmetro mais relevante. Esse insight oferece informações valiosas para ajustes operacionais da TBM durante o processo de perfuração, contribuindo para uma gestão mais eficaz dos recursos e maior segurança nas operações.

Por fim, a implementação do modelo C-GRU pode ser vista como um passo significativo em direção a uma operação mais automatizada e eficiente das TBMs, reduzindo a necessidade de intervenção humana constante e melhorando a confiabilidade das previsões. Isso é particularmente relevante em ambientes de construção dinâmicos, onde as condições podem mudar rapidamente e exigir ajustes rápidos e precisos.

É importante, no entanto, compreender que, apesar de suas vantagens, a implementação de sistemas baseados em modelos de aprendizado profundo requer uma análise cuidadosa dos dados e da infraestrutura de suporte, além de testes contínuos para garantir que os modelos não apenas sejam eficazes, mas também adaptáveis a diferentes cenários e tipos de dados. A combinação de abordagens como o C-GRU com técnicas de aprendizado por reforço (DRL) pode abrir novas possibilidades para otimizar a performance das TBMs em grande escala.

Como a otimização baseada em Deep Learning melhora o controle em tempo real de TBMs: Aplicações práticas e resultados

O uso de tecnologias avançadas como Deep Learning e algoritmos de otimização evoluídos está permitindo uma revolução no controle de máquinas de escavação como o TBM (Tunnel Boring Machine). O modelo proposto, que combina Redes Neurais Convolucionais (GCN) e Long Short-Term Memory (LSTM), visa não apenas a previsão em tempo real do desempenho do TBM, mas também a otimização de parâmetros operacionais, levando a um controle dinâmico e altamente eficiente.

A abordagem proposta utiliza dados históricos de parâmetros operacionais chave, como a taxa de penetração (x1), a pressão de avanço (x2), e a energia consumida (x3), combinados com dados de objetivos operacionais (O1 a O4). Estes dados, referentes a períodos anteriores e atuais, são usados para treinar o modelo, permitindo que o sistema preveja o desempenho do TBM com alta precisão. Este modelo de previsão tem como objetivo não apenas calcular a performance do TBM em tempo real, mas também ajustar dinamicamente as operações conforme as condições de escavação mudam.

Para validar a eficácia desse modelo, a função de perda durante o treinamento e validação foi plotada e demonstrou uma queda acentuada nos primeiros períodos de treinamento, estabilizando após cerca de 20 épocas, o que indicou que o modelo estava adequadamente ajustado para otimizar o desempenho do TBM. Esses resultados mostraram que a aplicação de deep learning, em conjunto com um sistema de otimização como o NSGA-II, pode melhorar significativamente a operação de um TBM, adaptando-se continuamente às condições do solo e outras variáveis operacionais.

O sistema de otimização proposto usa a técnica NSGA-II, que combina cruzamento binário simulado e mutação polinomial para gerar novas soluções a cada geração. Durante o processo de otimização, parâmetros como a taxa de penetração e o consumo de energia podem ser ajustados dentro de limites pré-definidos, permitindo que os parâmetros ativos variem dentro de faixas específicas, como ±20%, ±30% ou ±40%. Isso ajuda a evitar danos excessivos à máquina e garantir que as soluções otimizadas sejam viáveis na prática. A convergência do processo de otimização é alcançada após várias gerações, com 50 sendo o número máximo de gerações.

A aplicação desse modelo no controle avançado em tempo real mostra-se promissora. O estudo revela que os modelos de deep learning propostos podem prever indicadores de desempenho do TBM com erros mínimos, como evidenciado pelas baixas taxas de erro médio absoluto (MAE) e raiz do erro quadrático médio (RMSE). Por exemplo, o MAE para a taxa de penetração foi de apenas 2.083 mm/min, o que é considerado muito pequeno, dado que os valores originais variam de 10 a 50 mm/min. Além disso, os valores de R² indicam uma correspondência excelente entre os dados previstos e reais, o que valida a eficácia do modelo proposto.

Os resultados de otimização mostram uma melhora considerável em vários indicadores de desempenho. A taxa de penetração aumentou significativamente, enquanto os índices de sobreescavação, consumo de energia e desgaste da ferramenta foram reduzidos. Isso demonstra o impacto direto que a otimização em tempo real tem sobre a eficiência e a durabilidade do TBM, proporcionando uma melhoria média de 21,12% no desempenho global. Esse tipo de otimização não só melhora o desempenho técnico da máquina, mas também pode levar a uma redução dos custos operacionais e aumento da vida útil do equipamento.

Além disso, ao permitir ajustes contínuos baseados em dados de sensores em tempo real, a tecnologia possibilita que os operadores do TBM tomem decisões mais informadas e ajustem suas estratégias de escavação de forma mais eficiente. O modelo digital twin, integrado ao sistema de controle, fornece uma visualização clara do desempenho do TBM, ajudando os operadores a monitorar e a prever condições de operação, além de facilitar a tomada de decisões sobre ajustes na operação.