随着中国经济社会的快速增长，我国城市轨道交通建设得到了迅猛发展。截至2020年12月31日，中国内地累计有45个城市开通轨道交通运营线路7978.19 km，其中地铁6302.79 km，占比79%。地铁修建往往通过人口密集区，无法大 面积进行地表开挖，需采用盾构开挖技术。采用盾构法施工的区间在地铁线路区间中占较大比重，几乎每条已运营和在施的地铁线路均有采用盾构法施工的区间且比例正在逐步加大，如北京地铁17号线盾构区间占比达到79%。盾构法施工虽有掘进速率快、施工质量高、对周边环境干扰小、施工安全性较高等优势，也在我国地下工程的应用中迎来了发展高潮，但因盾构施工工艺流程的复杂性与精密性，再加上地质环境复杂、作业条件差、对操作人员经验和素质要求高、劳务作业人员老龄化、施工标准不一等原因造成施工过程不当引起地面沉降、隆起、中心线偏离、管片破损、隧道渗漏、非正常停机、设备损坏等事故，长期影响隧道内作业人员健康，同时也制约着盾构的施工效率并增加建设成本。如何有效地避免这些问题，加快盾构施工进度，节约人力成本，提高施工智能化，是盾构行业一直关心的问题和研究探索方向。随着大数据、云计算、人工智能、物联网、卫星通信、5G、区块链等新一代信息技术的发展，自动化与智能化已成为盾构施工主要发展方向之一。

1  盾构施工智能化的发展历程

盾构法自1818年问世，经过200多年的发展，已历了手掘式盾构、机械化盾构、电子化盾构和信息化盾构4个阶段，下1个阶段的盾构如何定义虽未最终确定，但可以肯定的是一定与智能化有关。在盾构智能化研究领域，国外起步较早，尤其是日本建树颇多。日本佐藤工业公司研制开发了盾构专家系统，该系统基于专家系统与施工案例数据库，应用人工智能研判盾构机选型与施工方法；在船桥市地下超高压输电线管道工程中，为解决深埋问题及快速长距离盾构施工开发了盾构自动掘进系统,该系统基于模糊理论和人工智能自主掘进系统，通过控制出土量的偏差流量值、计算线路修正量、计算与修正扭矩矢量、设定最佳的千斤顶特性曲线及修正的参数值等，实现了自动操纵管理；清水建设与名古屋工业大学联合研制了盾构操作AI，该系统通过深度学习建立了模型化工作流程，模拟人脑的判断，实现了管片自动配置和盾构自主运行控制的最优辅助。马来西亚MMC Gamuda公司以既有隧道掘进数据为样本结合传统的TBM控制方法与参数，研发了自主运行TBM系统，该系统采用即插即用式模块化组件，通过PLC的反馈信息实现盾构轴线的自动转向控制和盾构参数自动控制推进，成功应用于吉隆坡KV地铁2号线长13.5 km的隧道工程。在管片自动拼装方面，德国和日本等发达国家也取得了突出成就实现了管片拼装由6自由度向7自由度的转变，如德国海瑞克公司研发的采用比例控制的回转型真空吸盘式管片拼装机，实现了拼装过程精确、安全、快速；日本日立公司以伺服控制为基础，采用光学图像、激光与传感检测技术研制的7自由度管片自动安装机器人，实现了管片拼装的全自动化。

我国的盾构智能化发展虽起步较晚，但一直在不断深入探索，尤其是进入21世纪以来，众多企业和专家学者开始研究、开发盾构施工管理信息系统，使我国的盾构信息化得到了一定的发展，为盾构智能化奠定了基础。上海隧道工程股份有限公司周文波等在盾构信息化方面进行初步探索，开发了盾构隧道信息化施工智能管理系统，于2002年应用于上海轨道交通明珠线二期和南京地铁一号线工程，经初步验证后推广至该公司所有在建工程。中国矿业大学江玉生等2003年开始对盾构施工实时管理信息系统的相关基础研发工作，设计了具有工程介绍、施工进度、沉降分析、掘进参数显示、数据分析、材料消耗、数据传输等功能的盾构施工实时管理系统，于2008年全面应用于北京地铁盾构隧道施工的实时监控管理工作。随后，国内各装备制造、施工企业相继开发了功能相近的盾构信息管理系统，如中铁一局的盾构集群远程监控与智能决策支持系统、中铁工程服务公司的盾构云、上海大学的基于BIM的盾构隧道施工管理三维可视化辅助系统、中交一公局的盾构集群化监控与异地决策管理系统、中铁十八局的地铁项目盾构施工三维信息管理系统、济南轨道交通的盾构施工多源信息实时移动交互平台等众多盾构信息管理系统等，这些系统都集成了目前最先进的计算机技术和移动通信技术，实现了盾构机参数采集与存储、多源数据融合、远程监控、数据分析、姿态管控、故障预防预警、可视化显示、沉浸式漫游、进度、质量与风险管理、掘进历史档案存储与查询等功能。

虽然我国在盾构信息化领域取得一定的成就，但在智能化方面仍处于盾构智能化初期探索阶段，直到近几年盾构智能化才被首次明确界定。盾构机掘进技术国家重点实验室陈馈在其提出的《中国盾构智能化发展探讨》报告中探讨了盾构智能化发展方向，即智能化设计、智能化生产制造、盾构智能化操控和检测、智能化服务，针对智能化服务研发了盾构TBM工程大数据云平台以实现数据智能采集、智能监控、综合分析和协同管理，提出了盾构智能化自动巡航的畅想，通过计算机实现自动推进、同步注浆、管片拼装、轴线纠偏与决策管控。上海隧道股份公司在盾构智能化自动巡航方面取得了一些进展，李刚在其交流的《盾构隧道大数据管控创新与实践》报告中提出了巡航掘进盾构，并在《如何在城市里更智慧的建造隧道》报告中介绍了上海隧道基于信息化大数据平台、5G移动通信技术、AI智能学习技术、传感技术研发的基于STMP下盾构机自动巡航技术多元化管控平台，实现盾构机一键启动、管控中心远程操控工地端盾构机主要掘进动作及油脂与浆液注入，达到自动巡航掘进；同时上海隧道公司研发了世界上首台无人盾构机并已在浙江绍兴投入使用，实现了盾构机智能化。国内还有众多学者和企业投入盾构智能化的研究，浙江大学杨华勇针对全断面隧道掘进装备智能化提出了无人值守的具体概念，中铁装备公司王杜娟提出了盾构机无人化，国家铁路总公司王同军指出铁路隧道智能建造的核心是无人化或少人化等。

综上所述，目前盾构智能化仍处于初期探索阶段，还需要大量的人工干预，大部分环节需有人员操作，只有极少部分可实现少人化或无人化，无法真正实现盾构的自动巡航、智能掘进。对此，企业单位、专家学者还需持续不断地深耕这一领域。

2  盾构智能化分级

智能化是指事物在网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，所具有的能满足人的各种需要的属性，因此盾构智能化必须依靠智能制造、移动通信技术、计算机技术等最新技术实现自动推进、自动纠偏、自动拼装、自动注浆、自动化决策管控，达到远程控制、自动巡航和智能掘进。参考国内众多专家学者的研究，盾构技术与新一代人工智能技术及信息技术融合后可将盾构智能化划分为辅助巡航盾构、间歇性自动巡航盾构、常态化自动巡航盾构、自动控制盾构和智能掘进盾构5个阶段，后续阶段均为前一阶段的智能进步，直至最终实现完全智能化施工。

2.1 辅助巡航盾构

巡航是航空领域的技术术语，指持续接近定常飞行的状态，多用于飞机、导弹等领域，近年来被引入盾构施工领域。辅助性巡航盾构是基于当前的水文地质信息和盾构机的运行状态对下一时间的巡航参数进行预测，用于指导修正下一时间的盾构施工。在盾构施工前，将收集到的图纸、数据信息（如隧道平纵剖、水文情况、周边环境、风险源、地形地貌等）转换为计算机可识别的数据，利用既有的模型和专家系统算出盾构施工参数，如土压力、推力、刀盘扭转、注浆量、出土量、刀盘功率等，与既有类似典型地层及周边环境条件下的盾构施工参数进行对比，修正计算所得的盾构施工参数；同时可根据既有类似典型地层条件下的盾构掘进参数与地层变形、隧道成型质量的关联性进行相关性分析，找出对应规律，给出在施工程的盾构施工指导参数范围。盾构始发段掘进完成后，进入正常段掘进时，操作人员可根据给出的修正后的盾构施工参数范围、螺旋机所出渣土性状及自身经验选取合适的盾构施工参数并及时进行调整。当出现轴线偏差超限、注浆量不足、扭矩过大、土压与建议值差距大、油温报警、千斤顶无法伸缩等质量或盾构机故障等问题时，后台服务器、地面监控中心或辅助系统可迅速向操作手发出警告，甚至自动启动熔断机制自主停机，并提出最优或可能的解决方法。

2.2  间歇性自动巡航盾构

基于最新持续发展的人工智能技术和信息技术，自动巡航盾构可实现地质超前自动预报、自主预测刀盘寿命选取合适的换刀时机、自动推进、出土、注浆、注脂、轴线自动纠偏、管片自动选取拼装、渣土及各种材料无人运输与装卸、后配套自动延伸等，解决巡航施工过程中遇到的简单问题。间歇性自动巡航盾构是自动巡航盾构的1个特殊阶段，即在某一特定地层条件下，盾构机无需人工干预，即可按设定的盾构施工参数持续定常掘进施工，完成自动巡航掘进。当掘进至例外特定地层，盾构机无法保持定常掘进时，需人工干预预判盾构施工中遇到的各种问题。间歇性自动巡航盾构只能选取某一特定地层，在短时间或短距离内进行掘进施工，而在大部分地段或时间无法实施自动巡航施工，存在大量人工干预，需依靠操作手及作业人员完成盾构掘进施工。

2.3  常态化自动巡航盾构

常态化自动巡航盾构是自动巡航盾构的常态化阶段，即盾构始发掘进完成后，在正常掘进的大部分工作中，按设定的盾构施工参数持续定常掘进施工，同时可根据实时获取的施工参数，自动修正下一时间的施工，最终完成长距离的定常掘进。只有当盾构机遇到自身无法解决的问题时才呼叫人工干预，以解决盾构机自身无法解决的问题或故障。常态化自动巡航盾构可在大部分地层内长时间或长距离掘进施工，无需人工干预，只在特殊条件下需要人员进行干预。

2.4 自动控制盾构

自动控制盾构是在自动巡航盾构的基础上，盾构机的控制系统经过深度学习，具有一定的独立自主的判断意识，根据所处地层和周边环境及地层变形情况选取适合的盾构施工参数并随时进行调整，可针对施工中遇到的绝大部分问题提出相应的解决方案并自主实施。自盾构始发、正常掘进至盾构接收，由盾构机自主完成整个区间隧道的掘进，整个施工过程中很少需要人工干预。

2.5 智能掘进盾构

智能掘进盾构的控制系统完全模拟人脑，具有独立自主的判断意识，无需人工干预即可解决遇到的所有问题，完成整个区间隧道的施工。在盾构始发阶段，智能盾构依据机械手自动完成盾尾油脂涂抹、负环管片拼装与加固、自动封堵洞门；在正常掘进阶段，智能盾构可根据地层和刀盘刀具磨损情况自动检修换刀；在盾构接收阶段，智能盾构可自主完成管片拉紧、洞门封堵等。

3  自动巡航盾构施工

自动巡航盾构施工将是未来较长一段时间内行业与专家主攻的研究方向，其施工步序可分为超期地质预报、线路划分、施工参数计算与修正、刀盘刀具寿命预测、自动巡航掘进等主要步序。

3.1 超期地质预报

采集岩土分层及其岩性特征、土石可挖性分级及隧道围岩分级、特殊土与不良地质、水文地质、线路平纵断面图、航拍图、测量数据、周边环境、掘进过程中感知到的水文地质情况等众多数据，应用GIS软件将整条线路的水文地质及各种相关数据转化为三维地质模型。沿线的建构筑物、风险源则利用BIM建模，插入到整条线路三维模型中，形成整个区间隧道地质及环境预报。

3.2 线路划分

依据采集到的水文地质数据、建构筑物、风险源、周边环境和建立的三维模型，将整条线路划分为不同的近似地段，每一段线路的水文地质、线路地形地貌、周边环境、风险源类似，将通过分析取得的整条线路的多个区段数据导入盾构机控制系统。

3.3 施工参数计算与修正

调取线路某段的土体粘聚力、摩擦角、压缩模量、土体密实度等土体参数、水文参数和盾构机自身的参数，按经验模型与数学模型计算该段线路盾构掘进的主要参数，如刀盘扭矩、灌注速度、总功率、刀盘压力、刀盘转速、推进压力、总推进力、泡沫混合液当前累计量、左中土仓压力、左上土仓压力、左下土仓压力、右下土仓压力、右中土仓压力等，并与专家系统和既有类似地段的掘进参数相比较，再经修正后得到该段线路的盾构施工参数，作为盾构机自动巡航施工的施工参数。

3.4 刀盘刀具寿命预测

根据盾构机自动巡航预设施工参数、盾构机人工推进过程中的盾构机推力、扭矩、掘进速度、刀盘温度等关键掘进参数及出土的渣土性状，确定盾构机自动续航状态下刀具的动荷系数及摩擦系数，依据历史换刀数据确定摩擦能与刀具累计磨损量的磨损系数。利用采集到的刀具磨损数据、超前地质预报系统得出的地质数据、既有的隧道地勘数据和同类水文地质条件下的历史换刀数据、动荷系数、摩擦系数、磨损系数建立刀具磨损模型。在盾构机采用自动巡航模式时，监测盾构机的关键掘进参数，根据刀具磨损数据库系统中类似地质条件和施工情况、刀具实时监测情况和掘进环数，预测自动巡航掘进中刀盘刀具的磨损情况，选取合适的刀具检修更换地点及里程，通知地面监视人员人工干预，进行刀具检修更换作业。

3.5 自动巡航掘进

通过隧道无人运输系统将管片、浆液及各种材料运至指定位置，自动智能卸载存放，盾构机控制系统从数据库中选取合适的盾构掘进参数控制盾构机开始刀盘切土、螺旋出土、皮带运输、千斤顶伸长、壁后同步注浆、盾尾注油脂等流程掘进，待一环掘进完成后开始管片自动智能抓取对位、螺栓安装紧固等工作。完成一环管片拼装后重复上述步骤，继续进行盾构机自动巡航施工，直至某段线路完成盾构自动巡航施工或遇特殊情况后退出自动巡航状态。

4 结束语

随着科学技术的飞速发展，智能化已逐步融入盾构施工领域。以人工智能、大数据、“互联网+”为标志的新技术正逐步与盾构装备和施工技术产生，实现了隧道无人化运输、管片无人拼装、辅助决策等功能，但目前还无法形成全面自主感知、自主学习、自主掘进、智能决策、自主解决问题，智能化基础理论还有待夯实，智能化技术应用仍有局限，且有待进一步扩展。因此借助工业4.0和人工智能2.0时代的到来，推动盾构施工信息化、数字化向智能化发展是盾构施工发展的必由之路，未来还要有很长的一段路要走。