一种基于CAI值的TBM滚刀磨损预测方法

技术领域

本发明涉及一种基于CAI(岩石磨蚀)值的TBM(盾构)滚刀磨损预测方法，属于滚刀磨损量预测领域。

背景技术

根据工程数据统计分析，盘形滚刀是全断面掘进机掘进施工过程中易损件，且消耗量大，约占总成本费用的1/3，检测与更换也很麻烦。尤其在施工单位和TBM厂家招投标时，很难预测滚刀的消耗量，而导致其承担很大的风险。因此，滚刀磨损的准确预测是工程预算的关键，同时，也对施工过程中滚刀使用与更换至关重要。所以，国内外众多学者在滚刀磨损分析，围岩磨蚀性分析以及滚刀磨健康管理方面做了大量相关研究。

华北电力大学张照煌教授，提出一种破岩弧长理论，通过理论模型计算滚刀刀刃破岩点完成一次侵深所经过的弧长，预测滚刀磨损程度。由于破岩弧长是理论抽象量，而实际的施工人员很难计算，因此对于实际施工过程的指导受到了很大限制。东北大学李刚博士，在CSM模型的基础上，推导出基于比能的滚刀磨损预测模型。因为比能属于抽象含义上的量无法直接测量，很难根据该指标指导施工作业，所以，在实际施工过程中的应用也很受限制。广东工业大学李笑教授，利用滚刀正常磨损阶段的掘进参数——掘进速度，通过对比掘进速度的实际值与检测值之间的偏差值，构建了基于Elman神经网络建立了滚刀磨损预测模型。该种方法是抽象分析施工数据预测磨损，在实际应用过程中抽象函数建立困难，另外，各工程施工情况不同因此预测误差较大。

在围岩磨蚀性上，1967年，法国Cerchar研究所首先提出一种岩石磨磨蚀性试验方法，该方法是国际上常用的一种硬岩磨蚀性指标的试验方法。Colorado School of Mines按照岩石磨蚀性等级将围岩划分为五个等级，为掘进施工选刀提供了科学依据。中国矿业大学杨志勇博士在狮子洋隧道围岩磨蚀性研究中得出了岩石磨蚀性强，刀具磨损严重的结论。该研究仅给出了定性的结论，对工程应用预测方面作用有限。北京工业大学龚秋明副教授，在大理石摩擦试验及隧道掘进机刀具磨损分析中，讨论了围岩分级标准，就锦屏二级水电站引水隧道工程定性的分析了滚刀磨损与岩石摩擦性的关系。中国中铁盾构及掘进技术国家重点实验室李凤远，在基于岩石CAI磨蚀试验的盾构刀具磨损探析中，详细阐述了Cerchar试验仪试验过程，并对实验结果进行了有效分析，定性的评估了狮子洋隧道施工用刀情况。

以上关于CAI试验与刀具磨损研究仍然处于定性分析阶段，还没有真正建立CAI值与滚刀磨损的数学关系，很难对工程设计和施工过程具有真正的指导意义。从已有的岩石CAI试验研究结果上看，只能定性的反映滚刀掘进过程中的磨损快慢和破岩能力，却不能定量的反映滚刀磨损及破岩。因此，建立一种基于CAI试验的滚刀磨损预测模型，对于施工单位招投标、施工过程中滚刀的检测与换刀具有重要的实际工程意义。

以上滚刀磨损研究均都局限在分析单一因素影响上，鲜见从岩石磨蚀性特性角度，研究盘形滚刀刀圈寿命及工程耗刀量的文献与相关科技报道。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于CAI值的TBM滚刀磨损预测方法，该方法包括如下步骤：步骤一、通过岩石磨性蚀试验测定岩石CAI值，同时进行滚刀刀圈磨损系数测定试验；步骤二、在步骤一基础上，应用回归分析法，构建基于岩石CAI值的滚刀磨损预测模型；步骤三、进行滚刀刀圈寿命预测及工程耗刀量预测。

本发明的上述步骤一包括：进行围岩磨蚀性实验，选用同等风化程度的四种岩石，分别为花岗岩、大理石、混合片麻岩和砂质砂岩，每种岩样3块，每块岩样分别在CAI试验仪上进行三分旋转(120°)测量，获得岩石磨蚀性系数即岩石CAI值。

本发明的上述步骤一还包括：进行滚刀刀圈磨损系数测定试验，试验采用17英寸盘形滚刀，分别制备花岗岩、大理石、混合片麻岩、泥质砂岩四种岩样，规格为1200mm×800mm×150mm，对不同岩样分别以贯入度为7.6mm、8.7mm、10.1mm和12.3mm；切削线速度为1.00m/s、1.25m/s、1.50m/s；刀间距分别为76mm、89mm进行刀圈正常破岩磨损实验，每完成一次设定的破岩磨损试验前后，分别测量滚刀刀圈外直径大小，获得磨损系数。

本发明的上述步骤二包括：设定滚刀刀圈磨损速率预测回归分析函数表示为：Y＝f(x)，

根据磨蚀性试验测得岩石CAI值和滚刀刀圈不同岩样磨损系数得到线性回归数值表：

以岩石CAI值为横坐标，以磨损系数为纵坐标绘制散点分布图，根据数值散点分布，确定回归分析函数为：K_S＝A*CAI+B，式中：K_S为滚刀刀圈磨损速率(即磨损系数)；CAI为岩石磨蚀值；A为线性回归系数；B为线性回归常数。

本发明的上述步骤二还包括：采用最小二乘法对岩石CAI值和磨损系数处理，根据最小二乘法曲线拟合处理方程：

将处理分析结果代入曲线拟合方程组求解，得到a₀＝4.3701，a₁＝11.2059；由此，基于岩石CAI值的刀圈磨损速率(即磨损系数)预测模型为：K_S＝11.2059CAI+4.3701。

本发明的上述步骤三包括：通过分析滚刀破岩过程和磨损系数定义，推导出滚刀磨损量计算公式：

其中，m：盘形滚刀刀圈磨损量(mm)；

K_s：磨损系数(mm/Km)；

N：刀盘掘进转数(r/min)；

R_i：盘形滚刀安装半径(m)；

L：掘进距离(Km)；

V：刀盘掘进速度(m/min)；

P：盘形滚刀破岩贯入度(mm)；

根据公式(1)推出磨损系数计算表达式：

根据公式(2)推导出单把盘形滚刀寿命计算公式：

其中，L：掘进距离(Km)；

Ks0：滚刀磨损标准(17英寸滚刀的磨损标准为25mm,19英寸滚刀的磨损标准为38mm,20英寸滚刀的磨损标准为45mm)；

Ks：磨损系数(mm/Km)；

Ri：盘形滚刀安装半径(m)；

P：盘形滚刀破岩贯入度(mm)；

C：调整系数，

调整系数：尽管采用实际施工参数作为磨损试验条件，但受试验台条件限制不能保证试验与实际施工完全拟合，由此产生的滚刀寿命差别引入系数C调整，称为寿命调整系数。通过施工数据分析出不同安装半径的盘形滚刀使用寿命L’，通过试验结果计算出相应安装半径刀具寿命L，定义寿命调整系数C＝L’/L<1。

本发明的上述步骤三还包括：根据公式(1)和公式(3)推导出隧道工程的盘形滚刀消耗量计算公式：

其中，Ks：磨损系数(mm/Km)

Ks0：滚刀磨损标准(17英寸滚刀的磨损标准为25mm,19英寸滚刀

的磨损标准为38mm,20英寸滚刀的磨损标准为45mm)

Ri：盘形滚刀安装半径(m)

L：掘进距离(Km)

P：盘形滚刀破岩贯入度(mm)。

本发明是在滚刀磨损试验基础上，应用回归分析法，建立一种基于岩石CAI系值的盘形滚刀磨损量预测模型；在此基础上，以滚刀磨损速率(即磨损系数)与CAI值为核心参数，得到适用于工程实际的滚刀寿命预测模型，以期对工程招标、TBM施工中滚刀的检查与更换具有一定的借鉴意义。

附图说明

图1是本发明中的滚刀破岩机理示意图。

图2是本发明中的全断面掘进机破岩磨损试验台示意图。

图3是本发明中的盘形滚刀结构图。

图4是本发明中的磨损系数散点分布图。

图5是本发明中的拟合曲线图。

图6是本发明的基于CAI值磨损预测体系图。

图7是本发明的基于磨损系数的滚刀寿命预测体系建立过程图。

图8是本发明的破岩面滚刀安装示意图。

图9是本发明的隧道工程部分刀具磨损值与计算值对比图。

图10是本发明的掘进距离和磨损量实际值与理论值对比图。

具体实施方式

如图所示，图1是本发明中的滚刀破岩机理示意图。图2是本发明中的全断面掘进机破岩磨损试验台示意图。图3是本发明中的盘形滚刀结构图。图4是本发明中的磨损系数散点分布图。图5是本发明中的拟合曲线图。图6是本发明的基于CAI值磨损预测体系图。图7是本发明的基于磨损系数的滚刀寿命预测体系建立过程图。图8是本发明的破岩面滚刀安装示意图。图9是本发明的隧道工程部分刀具磨损值与计算值对比图。图10是本发明的掘进距离和磨损量实际值与理论值对比图。

1滚刀磨损机理分析

全断面掘进机盘形滚刀属于盾构破岩关键部件，在隧道掘进过程中，滚刀刀圈直接与岩石掌子面接触，工作环境异常恶劣。盘形滚刀工作过程中，推力和扭矩通过刀盘传递给破岩滚刀，滚刀在贯入岩石的同时会产生滚动，从而实现滚压破岩，盘形滚刀的破岩运动分为滚刀绕TBM掘进轴线公转和滚刀绕芯轴自转。滚刀刀圈分别受到垂直于掌子面的正推力(主要破岩力，施工标定载荷250KN)，平行于掌子面作用于刀圈两侧的剪切力(一般与垂向力相差一个数量级)，牵引滚刀转动的牵引力(牵引力大小与破岩力大小无关，与破岩效率有关)以及阻碍滚刀滚动的摩擦力等其他分力，因此盘形滚刀刀圈受力情况复杂，由此而导致的滚刀刀圈磨损机理复杂多变，不同种类岩石存在不同机理。

滚刀磨损主要分为正常磨损和非正常磨损两类，非正常磨损包括刀圈偏磨，崩刃，刀圈断裂，刀圈脱落，密封漏油等；非正常磨损主要由外部因素作用导致，失效率较低。而正常磨损指滚刀刀圈各部磨损基本一致，即刀圈磨损高度超过规定值(17英寸滚刀的磨损标准为25mm,19英寸滚刀的磨损标准为38mm,20英寸滚刀的磨损标准为45mm)，刀圈磨损后半径减小，刃宽增大，破岩效率急剧降低认定为刀圈失效；刀圈正常磨损表现如图3所示。根据秦岭隧道出口数据统计，刀圈正常磨损消耗量约占刀圈消耗量的80％以上，因此对于刀圈正常磨损失效的磨损机理，磨损规律及磨损量预测研究至关重要。

全断面掘进机硬岩掘进时，盘形滚刀在滚压破岩(如图1所示)过程中，破碎后的磨蚀性磨粒将进入到滚刀和岩石之间，因此滚刀与岩石磨损包括，滚刀与岩体之间存在磨蚀性磨粒相互研磨和直接接触磨损两种状态；滚刀与岩体之间存在磨蚀性磨粒相互研磨属于三体磨损，滚刀与岩体直接接触磨损属于二体磨损。另外，硬岩掘进中滚刀受到复杂阶跃载荷作用(交变载荷)，根据材料特性可知滚刀必将出现疲劳磨损。因此，滚刀在破岩过程中的磨损属于，三体磨损，二体磨损和疲劳磨损的耦合作用，具体耦合机制与岩体种类密切相关。

根据文献，盘形滚刀磨损预测模型研究结果和磨损实验分析表明滚刀刀圈的正常磨损形式为包括二体磨损和三体磨损的磨粒磨损；基于磨料磨损的TBM滚刀磨损预测研究的研究结果中表明，刀圈磨粒磨损中二体磨损约占82.9％，由此可知，刀圈二体磨损衡量指标与刀圈磨损速率(即磨损系数)存在一定的映射关系。而岩石磨蚀性衡量指标CAI值可以反应二体磨损剧烈程度；因此，岩石CAI值与刀圈磨损速率存在一定映射关系。因此，本发明通过岩石磨性蚀试验测定岩石CAI值，同时进行滚刀刀圈磨损系数测定试验；在此基础上，应用回归分析法，构建基于岩石CAI值的滚刀磨损预测模型，以此实现滚刀刀圈寿命预测及工程耗刀量预测。

2基于回归分析的滚刀磨损预测模型

为了准确测定岩石抗压强度和岩石磨蚀性，本文采用微机控制电液伺服岩石三轴试验机、ATA-IGG I岩石磨蚀伺服试验仪进行试验研究。Cerchar磨擦试验主要是采用洛氏硬度HRC为56的钢针，将试验仪钢针加载到70N并以10mm/min的速度移动，使钢针在岩石试样表面位移10mm后，测量钢针的磨损量，从而确定Cerchar磨擦性指数值，即为被磨损的钢针针尖的平均直径(mm)的10倍。

围岩磨蚀性实验选用同等风化程度的四种岩石，分别为花岗岩、大理石、混合片麻岩和砂质砂岩，每种岩样3块，每块岩样分别在CAI试验仪上进行三分旋转(120°)测量，岩石磨蚀性系数即岩石CAI值见表1所示。

表1岩石Cerchar磨蚀试验结果表

滚刀刀圈磨损速率(即磨损系数)是滚刀刀圈寿命预测体系研究的关键参数，因此设计滚刀刀圈磨损系数测定试验，是建立了盘形滚刀磨损预测数学模型的关键。磨损系数测定试验在北方重工集团国家重点实验室，全断面掘进机破岩磨损综合实验台完成，如图2所示。试验采用17英寸盘形滚刀，结构尺寸如图3所示，分别制备花岗岩、大理石、混合片麻岩、泥质砂岩四种岩样，规格为1200mm×800mm×150mm。根据前期研究成果对不同岩样分别以贯入度为7.6mm、8.7mm、10.1mm和12.3mm；切削线速度为1.00m/s、1.25m/s、1.50m/s；刀间距分别为76mm、89mm进行刀圈正常破岩磨损实验。每完成一次设定的破岩磨损试验前后，分别测量滚刀刀圈外直径大小，具体试验结果见表2所示。

表2刀圈正常磨损速率测定试验数据

围岩磨蚀性是影响滚刀刀圈磨损速率的主要因素，岩石CAI值是衡量围岩磨蚀性强弱的主要定量指标，因此设定滚刀刀圈磨损速率预测回归分析函数表示为：

Y＝f(x)(1)

根据磨蚀性试验测得岩石CAI值和滚刀刀圈不同岩样磨损系数得到线性回归数值表，如表3所示。

表3岩石CAI值与刀圈磨损系数数值表

将表3数据中，以岩石CAI值为横坐标，以磨损系数为纵坐标绘制散点分布图，如图4所示。

根据数值散点分布，确定回归分析函数为：

K_S＝A*CAI+B(2)

式中：K_S为滚刀刀圈磨损速率(即磨损系数)；CAI为岩石磨蚀值；A为线性回归系数；B为线性回归常数。

(1)曲线拟合分析

由图4分析可知，岩石CAI值与滚刀刀圈磨损速率(即磨损系数)近似满足线性关系，因此采用最小二乘法对岩石CAI值和磨损系数处理，数据处理见表4所示。

表4岩石CAI值和磨损系数数据处理表

最小二乘法曲线拟合处理方程有：

将表4分析结果代入曲线拟合方程组求解，得到a₀＝4.3701，a₁＝11.2059；

因此，基于岩石CAI值的刀圈磨损速率(即磨损系数)预测模型为：

K_S＝11.2059CAI+4.3701(4.12)

以岩石CAI值为横坐标，刀圈磨损系数为纵坐标，应用origin8.0绘制岩石CAI值与滚刀刀圈磨损系数关系曲线，并计算一次拟合曲线，如图5所示。

(2)相关性分析

运用随机变量相关性统计分析方法，分析岩石CAI值与磨损系数间相关性，以此确定两个变量间线性相关程度。

根据相关系数R计算公式：

将表3数据代入相关系数计算公式，得到相关系数R＝0.99447；由此可以确定岩石CAI值与刀圈磨损系数之间高度相关，通过岩石CAI值预测滚刀刀圈寿命具有很高可行性，基于CAI值的盘形滚刀磨损预测体系可以完成滚刀寿命和工程耗刀量预测。

3滚刀寿命预测

在深入分析研究全断面岩石掘进机刀盘刀具工作原理、盘形滚刀破岩机理和磨损机理的基础上，经全面系统分析盘形滚刀运动轨迹空间模型，受力模型，正交试验数据分析和滚刀磨损试验分析，推导出全断面岩石掘进机滚刀理论破岩模型及预测磨损过程。

通过以上理论性推导和试验分析找出影响刀具磨损的关键性因素，推算出一个可以明显反映刀具磨损状态的指标，以此建立段断面岩石掘进机滚刀寿命预测模型，解决盘形滚刀寿命预测的关键问题；基于CAI值磨损预测体系如图6所示。

3.1磨损系数与寿命预测

(1)磨损系数

通过对滚刀破岩过程的分析发现：滚刀半径在破岩过程中是按照一定的速率不断减小，即磨损系数。如果能够通过测量计算出磨损系数，就可以预测滚刀的磨损。根据国内外学者的研究，磨损系数是不能直接测得的。因此定义磨损系数为：盘形滚刀破岩滚过单位线性长度上的滚刀磨损量(记为Ks，单位mm/Km)。

通过分析滚刀破岩过程和磨损系数定义，推导出滚刀磨损量计算公式：

其中，m：盘形滚刀刀圈磨损量(mm)；

K_s：磨损系数(mm/Km)；

N：刀盘掘进转数(r/min)；

R_i：盘形滚刀安装半径(m)；

L：掘进距离(Km)；

V：刀盘掘进速度(m/min)；

P：盘形滚刀破岩贯入度(mm)

3.2寿命预测体系

以磨损系数为关键参数的滚刀磨损预测模型，再通过滚刀磨损试验可计算出试验岩样的磨损系数，从而计算出滚刀的寿命，如图7所示。

Ks是计算盘形滚刀磨损量的关键性指标参数；由盘形滚刀的磨损系数定义可以得出，磨损系数是一个抽象参数，可以间接测量。

因此根据公式(1)推出磨损系数计算表达式：

根据公式(2)推导出单把盘形滚刀寿命计算公式：

其中，L：掘进距离(Km)；

Ks0：滚刀磨损标准(17英寸滚刀的磨损标准为25mm,19英寸滚刀的磨损标准为38mm,20英寸滚刀的磨损标准为45mm)；

Ks：磨损系数(mm/Km)；

Ri：盘形滚刀安装半径(m)；

P：盘形滚刀破岩贯入度(mm)；

C：调整系数。

调整系数：尽管采用实际施工参数作为磨损试验条件，但受试验台条件限制不能保证试验与实际施工完全拟合，由此产生的滚刀寿命差别引入系数C调整，称为寿命调整系数。通过施工数据分析出不同安装半径的盘形滚刀使用寿命L’，通过试验结果计算出相应安装半径刀具寿命L，定义寿命调整系数C＝L’/L<1。

3.3耗刀量

通常在隧道工程竞标前需要对工程耗刀量预测，确定施工过程的刀具成本；根据公式(1)和公式(3)推导出隧道工程的盘形滚刀消耗量计算公式：

其中，Ks：磨损系数(mm/Km)

Ks0：滚刀磨损标准(17英寸滚刀的磨损标准为25mm,19英寸滚刀的磨损标准为38mm,20英寸滚刀的磨损标准为45mm)；

Ri：盘形滚刀安装半径(m)

L：掘进距离(Km)

P：盘形滚刀破岩贯入度(mm)

4滚刀磨损预测模型工程验证

秦岭隧道工程全断面岩石掘进机刀盘上安装有71把17”CCS形盘形滚刀，其中在C1～C2刀位上安装中心刀6把，在01～62刀位上安装正刀62把，63～65刀位上安装边刀3把。其中中心刀刀间距为84mm，第一把中心刀偏置42mm；正刀刀间距1～10号刀为70mm，10～51号刀刀间距为65mm，52～62号刀位为过渡刀，其刀间距由65mm逐渐递减到31mm；3把边刀在同一极径圆上，破岩面滚刀安装如图8所示。

表5刀圈正常磨损速率测定试验数据

在掘进中，边刀刀尖位于不断前移的掘进面与不断延伸的洞壁交界线上，而且控制着掘进洞径的大小，特殊的位置，不仅规定了边刀在刀盘上的特殊重要性、也规定了其破岩条件的极其恶劣，容易损坏。因而这一区域的刀具较其它区域的刀具更换频繁。每次刀具更换都会造成盘形滚刀刃廓面平曲面度的变化，在全断面岩石掘进机盘形滚刀的后续掘进工作中，较凸出的盘形滚刀刃侵入岩石的深度增大、载荷也增大，从而磨损加剧，形成了恶性循环，因而造成实际的磨损量增大。

4.1磨损系数比对

根据该隧道工程在同一刀盘进173m时的掘进参数，预测出了TBM掘进5621m时的盘形滚刀磨损量并与盘形滚刀实际磨损量进行了比较。图9为它们的对比曲线。从表6和图9可以看出，当掘进562lm后，各刀具的实测值均比计算预测值大，相对误差最大达67.9456％，最小0.3％。

由于磨损系数是在同一刀盘上安装71把新刀同时掘进173m时计算出的，在此条件下，各刀具刀刃口廓面与刀盘面基本一致，刀具偏载较小，磨损也小，其相应的磨损系数就小。在掘进562lm过程中，将出现多次更换刀具，每次刀具更换都会破坏刀具刀刃口廓面与刀盘面的基本一致性，从而造成刀具破岩工作时的偏载，加剧了刀具磨损的不均匀性，这是刀具实际磨损测量值比计算值偏大的主要原因。

表6秦岭隧道工程部分刀具磨损分析

其中，

4.2滚刀刀圈寿命预测

刀圈磨损速率严重受到地质因素影响，表7列出了秦岭隧道出口57号刀位实际磨损参数与理论预测参数。由破岩面滚刀安装示意图计算出57号刀位安装半径R₅₇＝4108mm，根据公式(1)和公式(2)分别计算出了57号滚刀刀圈理论预测磨损量和理论预测掘进长度，结果见表7。

表7秦岭隧道出口57号刀位刀圈磨损参数

根据表7数据绘制掘进长度、刀圈磨损量实际消耗与理论预测对比图，如图10所示。

由表7中数据可以得出实际磨损量与本模型预测磨损量相对误差分别为3.7％、7.1％和56.6％，实际掘进距离与理论预测掘进拒里相对误差分别为3.6％、6.7％和39.3％，满足工程施工的要求。由于本模型没有考虑到岩石完整性系数等因素影响导致第三组数据误差的增加，但预测结果在可控范围内。

4.3工程耗刀量预测

秦岭隧道出口TBM掘进5621m，换刀2267把，换刀原因与分类见表8所示。其中正滚刀换刀1949把，正常磨损占换刀总数的88％。

表8秦岭隧道出口换刀统计表

应用本发明预测模型计算正滚刀消耗总量，秦岭出口隧道大部分为混合片麻岩，岩石磨蚀性系数CAI值＝0.421，由于计算正滚刀消耗量，不存在安装倾角等问题，这里调整系数拟取1.0，根据滚刀破岩面安装示意图可知，正滚刀刀位号为1～50，安装半径如图8所示，正滚刀消耗量计算如下：

预测模型求得正滚刀正常磨损耗刀量为1759把，正滚刀正常磨损实际消耗1621把，相对偏差为8.5％，符合施工预算精度。

本发明通过深入研究盘形滚刀破岩机理，确定了盘形滚刀刀圈的磨损机理，对盘形滚刀磨损总结分类的同时分析了影响滚刀刀圈磨损的因素。

其次，定义了盘形滚刀掘进寿命和刀圈磨损速率即磨损系数的概念，同时给出了滚刀磨损系数和掘进寿命的数学解析；建立了以磨损系数和岩石CAI系数为关键参数的盘形滚刀寿命预测体系。

最后，应用统计学线性回归分析的方法对盘形滚刀磨损量进行了分析，得到了基于岩石CAI系数的盘形滚刀磨损量预测模型。