Hur automatisering kan förbättra det geologiska tillståndet i tunnelborrning: En metod för bildigenkänning

Byggautomatisering vid tunneldrivning är ett område som väcker stort intresse både inom industrin och akademin. Trots detta har det varit få försök att implementera autonoma tunnelborrmaskiner (TBM) på grund av flera hinder. En av de största utmaningarna inom tunnelbygge är de heterogena geologiska förhållandena, som alltid är förknippade med risker och faror för byggsäkerheten. För närvarande måste TBM-operatörer manuellt justera maskinens parametrar beroende på de geologiska förhållandena som stöts på, samt andra miljöfaktorer. Dessutom har det visat sig i flera studier och olyckor att en bättre förståelse för de geologiska förhållandena framför tunneln avsevärt förbättrar byggsäkerheten under tunnelborrning. Därför är det avgörande att exakt detektera det geologiska tillståndet för att ett tunnelprojekt ska kunna slutföras framgångsrikt.

Förutsägelserna bygger ofta på antagandet att de exakta geologiska förhållandena redan är kända, vilket kräver ständig mänsklig intervention för att identifiera den borttagna jorden. Sammanfattningsvis har de nuvarande tillvägagångssätten sina begränsningar och är inte lämpliga för automatisk geologisk detektion under tunnelborrning. Därmed finns ett behov av ytterligare förbättringar eller alternativ lösning för att bättre lösa problemet. För att motverka nackdelarna med dessa metoder föreslår denna studie ett alternativt tillvägagångssätt genom att fullt ut imitera hur en mänsklig operatör arbetar. Under tunneldrivning installeras ofta övervakning med hjälp av CCTV för att kontinuerligt övervaka den borttagna jorden på bandtransportören. Denna borttagna jord representerar i allmänhet det aktuella geologiska tillståndet, vilket är den huvudsakliga informationskällan för TBM-operatören att justera maskinens nyckelparametrar. Därför inspireras denna studie till att föreslå en datorseende-baserad metod som automatiskt kan identifiera de geologiska förhållandena genom bilder av den borttagna jorden.

För att förbättra noggrannheten och hantera de komplexa arbetsförhållandena under tunnelborrning har den föreslagna metoden, som bygger på konvolutionella neurala nätverk (CNN), visat sig vara lovande. CNN:er har använts framgångsrikt inom flera områden, bland annat bildigenkänning och klassificering. Inom bygg- och anläggningsteknik fokuserar aktuell forskning främst på sprickdetektion, strukturell hälsomonitorering och identifiering av osäkra arbeten. Under tunnelborrning varierar den borttagna jorden vanligtvis i utseende, såsom textur och färg, vilket ger stora möjligheter för datorseende-algoritmer att identifiera de geologiska förhållandena. Trots detta har det gjorts få försök att använda datorseende i intelligent tunnelbyggnation, särskilt för geologisk identifiering.

Vid användning av dessa avancerade metoder för automatisk detektion och klassificering av geologiska förhållanden öppnar sig nya möjligheter för tunneldrivning under svåra och osäkra förhållanden. Förutom tekniska framsteg i bildbehandling och maskininlärning, krävs också en nära integration av dessa teknologier med operativa system för att möjliggöra en sömlös övergång till autonom drift.

Hur effektiv är databehandling och simulering i TBM-positioneringssystem?

I denna process delas TBM-komponenterna in i fyra grupper baserat på deras funktioner för att generera och kontrollera TBM:s position: cylinder till höger (A), nedre cylinder (B), vänster cylinder (C) och övre cylinder (D). Genom att fokusera på dessa kontrollerbara variabler kan en modell tränas för att bättre hantera och justera positionen för TBM i realtid. Vidare innebär användningen av tidsseriedata för att modellera TBM-operationer att historiska parametrar som styrde TBM:s position och rörelse över tid beaktas, vilket ökar noggrannheten i de simuleringar som används för att kontrollera maskinens position.

Datahantering, inklusive datarensning och normalisering, är avgörande för att säkerställa att de insamlade TBM-data blir användbara och tillgängliga. Genom att rensa bort brus och invalid data, såsom nollvärden och null-celler, förhindras onödiga effekter på modellens prestanda. Datarensning förbättrar både kvaliteten på modellen och den övergripande exaktheten i TBM:s positioneringssystem. Vidare säkerställer datanormalisering att alla inputfunktioner har en balanserad skala, vilket underlättar databehandling i avancerade algoritmer som används i systemet.

Simulering av miljön är en annan viktig aspekt i att förbättra TBM:s operationella noggrannhet. Eftersom den underjordiska miljön ständigt förändras kan dynamiska faktorer som påverkar maskinens funktion simuleras för att förutse TBM:s rörelser och förhållanden på framtida arbetssteg. Genom att använda en tidsseriemodell som LSTM (Long Short-Term Memory) kan maskinen tränas att inte bara känna igen nuvarande data utan också integrera tidigare erfarenheter i framtida beslut. LSTM-nätverken gör det möjligt att bibehålla och bearbeta historisk information i modellens minne, vilket ger den möjlighet att hantera komplexa tidsberoende data för att optimera TBM:s rörelse och effektivitet.

För att effektivt utnyttja dessa teknologier är det viktigt att inte bara förstå den tekniska aspekten av hur modeller som LSTM och DRL fungerar, utan också vara medveten om de potentiella utmaningar och komplexiteter som kan uppstå. Det är till exempel viktigt att komma ihåg att den verkliga miljön är dynamisk och kan ändras snabbt, vilket gör att modeller måste vara tillräckligt flexibla för att anpassa sig till nya förhållanden. Historiska data är användbara för att förstå mönster och trender, men det är också avgörande att modeller kan reagera på plötsliga förändringar och osäkerheter som kan uppstå under arbetet.

Att använda tidsseriebaserade lärmodeller, tillsammans med avancerade tekniker för agentbaserad styrning, kan dramatiskt förbättra TBM:s operativa effektivitet och säkerställa att tunnelingprocessen sker med minimal mänsklig inblandning och maximal precision. Det handlar om att hitta balansen mellan att bearbeta stora mängder data och skapa system som är både snabba och flexibla i sitt beslutsfattande.

Hur intelligent konstruktion revolutionerar tunnelbyggande genom AI och datadriven teknik

Tunnelbyggande är en av de mest komplexa och riskfyllda byggprocesserna. Traditionella metoder har historiskt brottats med stora utmaningar som geologisk osäkerhet, miljömässiga begränsningar och teknologiska hinder. Dessa svårigheter understryker behovet av avancerade och intelligenta byggmetoder för att förbättra effektivitet, säkerhet och pålitlighet. Genom att integrera maskininlärning, datorseende, stokastiska processer, soft computing och digitala modeller kan man övervinna många av dessa problem. Maskininlärning används exempelvis för att förutse prestanda hos tunnelborrmaskiner (TBM) såsom genomträngningshastighet och framdrift, samt för att förutsäga sättningar i marken som kan utgöra risker. Datorseende analyserar bilder och video från byggarbetsplatser för att identifiera strukturella avvikelser, övervaka utrustning och säkerställa att säkerhetsrutiner följs, exempelvis genom automatiserad detektion av sprickor i tunnelväggar.

De svårast hanterliga faktorerna i tunnelbyggande är ofta oväntade geologiska förhållanden – svaga bergarter, högt grundvattenstånd och förkastningszoner – vilka kan orsaka förseningar och kostnadsökningar. Det krävs ofta designanpassningar och extra stödsystem för att upprätthålla stabiliteten, vilket understryker vikten av intelligenta metoder. Samtidigt är TBM:s operation en kritisk punkt; traditionella metoder är ofta beroende av manuellt arbete och mindre avancerad maskinutrustning, vilket begränsar precision och snabbhet och ökar risken för mänskliga fel.

Stokastiska modeller används för att simulera och hantera osäkerheter i geologiska förhållanden och maskinprestanda, vilket möjliggör proaktiv riskhantering. Soft computing, med neurala nätverk, fuzzylogik och genetiska algoritmer, är effektivt för att hantera de komplexa, icke-linjära och osäkra aspekterna av tunnelkonstruktion. Digitala modeller som BIM (Building Information Modeling) och digitala tvillingar ger virtuella representationer av fysiska anläggningar, vilket förbättrar planering, realtidsövervakning och prediktivt underhåll.

Den snabba utvecklingen av dessa tekniker visar en tydlig evolution: från soft computing till maskininlärning, djupinlärning och nu digitala tvillingar, vilka representerar de senaste framstegen. Denna teknologiska utveckling innebär en fundamental förändring av byggbranschen, där intelligent konstruktion inte bara förbättrar produktivitet och säkerhet utan också bidrar till en mer hållbar och kostnadseffektiv infrastrukturutveckling.