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Author: 黃政翰
HUANG, ZHENG-HAN
Thesis Title: 以人工智能分析現場數據進行 地下開挖過程之地質研判及其應用
Data-driven approach by using Machine Learning to Identify the changing of the geo-condition during mechanical tunneling
Advisor: 陳堯中
Yao-Chung Chen
Committee: 陳立憲
Li-Hsien Chen
呂守陞
Sou-Sen Leu
徐國偉
Guo-Wei XU
Degree: 碩士
Master
Department: 工程學院 - 營建工程系
Department of Civil and Construction Engineering
Thesis Publication Year: 2019
Graduation Academic Year: 107
Language: 中文
Pages: 193
Keywords (in Chinese): 全斷面隧道開挖工法 、潛盾工法 、管推工法 、廣義式 、人工智能
Keywords (in other languages): TBM, Shield tunnel, Pipe jacking, The generalized method, AI
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    • 臺灣位在歐亞板塊及菲律賓海板塊的交界處，地盤活動頻繁造成臺灣山多平原少，隨著經濟發展，多數鄉村人口往都市移動，都市人口密度上升使本就不足的空間減少，政府在進行相關公共建設時，若以傳統的明挖覆蓋工法施工，會有交通阻塞及施工空間不足的疑慮，故多數公共工程常轉以地下開挖工法施作。
    地下開挖工法雖有節省空間及施作快速等優點，但施工過程未知性高，國內都市人口日增，地下開挖工程也增加，以此法施作雖有好處，但施工災害也有所耳聞。故本研究旨在施工安全及使現場工程師更加瞭解現場狀況。
    首先以廣義式推進力系設計不同尺寸，不同工種之設計推進力，提供五種推力情況，以研判現場施工情況，再用量綱分析找出正規化指標，以此指標配合掘進速率(Rate of penetration, ROP)繪製工進橢圓，來判斷施工的安全及效率，並以人工智能分析現場數據，進行地下開挖過程之地質研判，提供現場即時分析。
    最後本研究探討現場施工的三種域場，隧道遠方地表的遠域場(Far field, FF)、靠近掘進面盤的近域場(Near field, NF)及掘進面盤上的接觸域場(Contact field, CF)。習見的規範常考慮遠域場(沉陷或隆起)及近域場(主動土壓力或被動土壓力)，而鮮少考量接觸域場的影響，故本研究納入接觸域場的影響，完整隧道施工管理。

    Underground excavation method has some advantage, like less working zone and high excavated speed. But it also has some uncertain issue during the excavation and it may cause some problem. So this research combines three topics from underground excavation, generalized thrust system, design and uses dimensionless parameter and artificial intelligence.
    First, this research design a generalized thrust system to predict the thrust. It can be used on different types and size of the excavating machine during the design stage. And it can design five different meaning of prediction thrust. it can show the excavating situation during construct stage. Second, this research normalized the parameters from the machine, turn the parameters to the dimensionless index. the index can be used to show the efficiency and safety during excavation. Third, it used artificial intelligence to predict the change of geo-condition, remind the engineer the machine has excavated the different geology.
    In conclusion, this research considers three fields in excavation, including far field, near field and contact field. Most of the regulation for underground excavation focuses on the far field (settlement and heave) and near field (active or passive situation), so it combines the contact field (indentation force) to make the system of management more completed.

    摘要 III Abstract IV 目錄 VI 表目錄 IX 圖目錄 XII 第一章 緒論 1 1.1 動機目的 1 1.2 範圍方法 2 1.3 論文架構 3 第二章 文獻回顧 5 2.1 地質材料M1 (Material) 5 2.1.1 延性土壤 (Ductile) 8 2.1.2 脆性類岩 (Brittle) 9 2.1.3延(脆)複合材料 (Compound) 12 2.2 廣義式機械掘削機制 M2 (Method) 12 2.2.1 材料破壞特徵分類 12 2.2.2 掘削機制1:單一刀頭之不同接觸方式之破壞力學影響因子 16 2.2.3 掘削機制2:群刀配置之最適間距 20 2.2.4 掘削機制3:切削面盤整體配置因子考量 21 2.3 廣義式貫切理論 M2 (Method) 22 2.3.1 貫切破壞沿革 22 2.3.2 貫切破壞理論解 23 2.3.3 刀頭磨耗效應影響 24 2.4 隧道開挖之摩擦力影響 26 2.5 量綱分析之應用 28 2.5.1 物理量中單位與量綱之關係 29 2.5.2 無量綱參數之轉換 30 2.5.3 量綱分析之應用實例 32 2.6 臺灣常用之地下開挖工法推進力公式 34 2.6.1 奧村機械推進力評估公式 34 2.6.2 日本隧道工程標準規範及解說-潛盾工法篇(2006) 35 2.6.3 日本泥濃式推進工法 (2010) 37 2.6.4 日本超泥水加壓推進工法 (2015) 39 2.7人工智能應用 41 2.7.1 決策樹(Decision tree) 41 2.7.2 線性回規(LinearRegression) 43 2.7.3 類神經網路(Neural network) 44 2.7.4 人工智能預測地質變化 45 第三章 廣義式掘進模型 46 3.1 廣義式推進力系分析 46 3.1.1 掘進機前方阻抗 48 3.1.2 掘進機周身阻抗 50 3.1.3阻抗上/下限評估 60 3.2 正規化指標分析 63 3.2.1 機械式地下開挖物理場描述 63 3.2.2 開挖影響因子量綱分析 64 3.2.3 建立適挖性指標 66 3.3 人工智能之應用 69 第四章 案例分析 79 4.1 案例一 松湖~大安345kV 電纜線路潛盾洞道統包工程 79 4.1.1 低塑性黏土段 80 4.1.2 沉泥質礫石段 94 4.1.3 人工智能應用 107 4.2 案例二 桃園國際機場聯外捷運系統CM01區段標 94 4.2.1 泥岩段 114 4.2.2 礫石段 126 4.2.3 人工智能應用 138 第五章 結論與建議 148 5.1 結論 148 5.1.1 設計階段 148 5.1.2 施工階段 148 5.2 建議 149 5.2.1 設計階段 149 5.2.2 施工階段 149 參考文獻 151 附錄A 地下掘進工法開挖效率之現地調查表 153 附錄B 兩物體間之動、靜摩擦參考值 159 符號對照表 161 關鍵詞中英文及縮寫對照表 168

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