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World File Search System隧道掘进
SNOWY 背后的科学
隧道掘进机 (TBM) Lady Eileen Hudson 已经到达发电站综合楼的北侧，距离终点还有不到 200 米，正在稳步向主通道隧道 (MAT) 终点线前进。隧道掘进完成后，TBM 将被部分拆卸并从 MAT 中移除，然后在 Talbingo 平巷重新组装，准备开始 6 公里长的尾水隧道。在平巷，TBM 支架和支持基础设施的建设正在进行中。新的刀盘现已到位，并与新的前盾和中盾焊接在一起。
隧道掌子面稳定性
• 在各种各样的岩土工程条件下（均质或混合面、破碎岩体、软土地基等），以及在所有钻孔方法（传统隧道掘进、开放式盾构、土压平衡或泥水盾构）都可能发生面不稳定， • 在地下，所涉及的体积可以从几立方分米（局部不稳定）到几百立方米（影响整个前缘甚至覆盖层）的整体不稳定， • 机制的形状取决于地面的性质：由岩石中预先存在的不连续性界定的块体、粉状地面中靠近面局部的机制（向地面逐渐演化）和粘性粘土地面中体积更大的机制， • 因部分或不当控制面稳定性而引起的不稳定性可能会在时间和空间上延迟影响到地面， • 面不稳定的后果变化很大，从“几乎可以忽略不计”到“非常严重”（延迟可达几个月）不等个月）或巨大的额外成本（高达数百万欧元），以及人员伤亡（因为地下工人面临风险）。
机器学习用于指导隧道施工
符号列表 α 岩体中薄弱面的方向。 β g , β l 分别为粒子群优化算法的全局和局部学习参数。 γ 土壤单位重量。 γ SVM 支持向量机核系数。 ϵ 高斯噪声。 ζ(x) 输入值 x 的高斯隶属函数。 θ 隧道掘进机俯仰角。 κ 土壤卸载-重新加载曲线的斜率。 μ(x) 高斯过程的平均向量。 ν l 隧道衬砌的泊松比。 ν s 土壤的泊松比。 ρ 1 , ρ 2 两个随机初始化的向量，其条目范围在 0 和 1 之间。 σ 高斯函数的标准偏差。 ϕ′ 土壤摩擦角。 ψ′ 土壤扩张角。 A 隧道掘进机的表面积。 a 使用模糊 c 均值聚类算法控制系统模糊性的参数。AR 隧道掘进机推进速度。b 可调偏差矢量。BI 岩体脆性指数。C 管串收敛。c 高斯函数均值。c′ 土壤黏聚力。CP 刀盘功率。CM 施工方法。D 隧道掘进机直径。dj 数据聚类中心 j。D c 隧道掘进机刀盘直径。DPW 弱面间深度。E l 隧道衬砌杨氏模量。E s 土壤杨氏模量。EI 抗弯刚度。EPB 土压平衡。f ( x ) 表示数据底层结构的潜在函数。FPI 场穿透指数。g* 粒子群优化算法的全局最佳历史位置。GSI 地质强度指数。H 隧道覆盖深度。H w 隧道掘进机上方地下水位高度。 it, il 土面沉降曲线横、纵向拐点。J FCM 模糊c均值聚类目标函数。JF 隧道掘进机顶进力。K 侧向土压力系数。ks 土的渗透性。k sub 路基反力模量。k ( x , x ′) 输入对x和x′的协方差函数。