基于XGBoost算法的大直径穿黄隧道施工期管片上浮研究.pdf

引用格式:陈健,靳军伟,李新潮,等.基于 XGBoost 算法的大直径穿黄隧道施工期管片上浮研究J.隧道建设(中英文),2023,43(增刊 1):72.CHEN Jian,JIN Junwei,LI Xinchao,et al.Segment uplift of large-diameter tunnel crossing Yellow river during construction based on XGBoost algorithmJ.Tunnel Construction,2023,43(S1):72.收稿日期:2022-11-01;修回日期:2023-06-02基金项目:中国铁建科研开发计划(2018-B05);河南省重点研发与推广专项(科技攻关)项目(232102241011,202102310586);中铁十四局集团有限公司科技研发计划课题(9137000016305598912021A02)第一作者简介:陈健(1973),男,山东泗水人,2021 年毕业于中国海洋大学,能源与环保专业,博士,正高级工程师,主要从事地下工程与大盾构隧道施工技术及科研工作。E-mail:chenjian1018 。通信作者:靳军伟,E-mail:jinjunwei 。基于 XGBoost 算法的大直径穿黄隧道施工期管片上浮研究陈 健1,2,3,靳军伟2,4,李新潮5,杨公标1,2,李明宇2,4,靳倩倩4(1.中铁十四局集团有限公司,山东 济南 250101;2.中国铁建水下隧道工程实验室,山东 济南 250101;3.中国海洋大学环境科学与工程学院,山东 青岛 266100;4.郑州大学土木工程学院,河南 郑州 450001;5.龙湖集团控股有限公司,北京 100012)摘要:为解决大直径盾构隧道面临的施工期盾尾管片上浮问题。针对济南黄河隧道项目,提出了基于 XGBoost 算法的大直径泥水平衡盾构隧道施工期管片上浮计算框架。通过采用主成分分析法将地层参数降维,采用 R-reliefF 算法对管片上浮的影响因素进行特征提取及数据预处理工作,从而建立用于管片上浮分析的数据集。进而使用 XGBoost 算法对大直径隧道管片上浮进行计算,并与随机森林算法预测结果进行了对比。结果表明本文所采用的计算框架得到的结果能较好地反映隧道管片施工期的上浮特征,同时发现 XGBoost 算法对于管片上浮过程的预测效果比随机森林更好。研究成果对于大直径隧道施工过程中的管片变形预测及控制有较好的指导意义。关键词:大直径隧道;盾构施工;管片上浮;机器学习;XGBoost 算法;预测分析DOI:10.3973/j.issn.2096-4498.2023.S1.009中图分类号:U 45 文献标志码:A 文章编号:2096-4498(2023)S1-0072-09S Se eg gm me en nt t U Up pl li if ft t o of f L La ar rg ge e-D Di ia am me et te er r T Tu un nn ne el l C Cr ro os ss si in ng g Y Ye el ll lo ow w R Ri iv ve er r D Du ur ri in ng g C Co on ns st tr ru uc ct ti io on n B Ba as se ed d o on n X XG GB Bo oo os st t A Al lg go or ri it th hm mCHEN Jian1,2,3,JIN Junwei2,4,*,LI Xinchao5,YANG Gongbiao1,2,LI Mingyu2,4,JIN Qianqian4(1.China Railway 14th Bureau Group Corporation Limited,Jinan 250101,Shandong,China;2.China Railway Construction Underwater Tunnel Engineering Laboratory,Jinan 250101,Shandong,China;3.College of Environmental Science and Engineering,Ocean University of China,Qingdao 266100,Shandong,China;4.School of Civil Engineering,Zhengzhou University,Zhengzhou 450001,Henan,China;5.Longfor Group Holdings Limited,Beijing 100012,China)A Ab bs st tr ra ac ct t:Shield tail segment uplift is a common phenomenon encountered in large-diameter shield tunneling through rivers.As a result,a case study is conducted on a shield tunnel crossing the Yellow river,and a segment uplift calculation framework based on XGboost algorithm is proposed for large-diameter tunnel bored by a slurry shield.The dimension of formation parameters is reduced by principal component analysis,and R-reliefF algorithm is used to extract the features and preprocess the factors affecting segment uplift,so as to establish a data set for segment uplift analysis.Furthermore,the XGBoost algorithm is used to calculate the uplift of large-diameter tunnel segments,and the results are compared with those of random forest algorithm.The results show that the calculation framework used in this study can better reflect the uplift characteristics of tunnel segments during construction,and the XGBoost algorithm has a better prediction effect than random forest for the uplift process of tunnel segments.The research results have a good guiding 增刊 1 陈健,等:基于 XGBoost 算法的大直径穿黄隧道施工期管片上浮研究significance for the prediction and control of segment deformation in the construction process of large-diameter tunnel.K Ke ey yw wo or rd ds s:large-diameter tunnel;shield construction;segment uplift;machine learning;XGBoost algorithm;forecast analysis0 引言截至 2021 年底,国内开工修建的开挖直径超过14 m 的大直径盾构隧道共有 59 条1。大直径盾构隧道开挖断面大,穿越地形复杂,往往导致盾构施工难度和风险大大增加,其中较为突出的是盾尾管片上浮问题2,即管片脱出盾尾后管片发生竖向移动行为。管片上浮问题可能导致管片错台、裂缝、受力不均等问题(见图 1),给隧道带来了防水和安全隐患,影响工程质量3-4。图 1 管片上浮导致的错台、裂缝、漏水问题Fig.1 Segment dislocation,crack,and leakage caused by uplift国内外众多学者对盾构隧道管片上浮进行了大量研究,就管片上浮的原因,沈征难5将引起管片位移的因素总结为外部条件和内在因素,其中外部条件包括衬砌环背建筑空间和过量超挖,而内在原因有含水地层、注浆工艺与浆液质量盾构姿态等,并给出了相应的控制管片上浮措施;纪铭锐等6将盾构与管片上浮相关的推进参数总结为总推力、刀盘转矩、刀盘转速、推进速度与土压力,并从壁后同步注浆、二次注浆以及姿态控制方面提出了上浮控制措施。胡辉等7对注浆体和管片之间设置接触面来研究两者之间的相互作用,表明注浆压力会对上浮量产生一定影响;苏运河8认为开挖过程中的管片上浮量和注浆压力成正相关,与土体弹性模量、黏聚力、内摩擦角成负相关。李铁军等9对郑州市轨道交通1 号线某盾构区间进行了管片位移及上浮值统计,认为地层应力重分布是引起管片上浮的关键因素之一;董赛帅等10对南京地铁 3 号线标胜天区间的盾构隧道左线和右线管片上浮量进行监测,认为土方超挖量与管片上浮量成正比,同时超挖量也是管片产生较大上浮的外部条件;李明宇等11对济南黄河隧道工程穿河段管片上浮进行了连续监测,认为管片上浮与错台、掘进速度、上部盾尾间隙线性相关。由此可知,管片上浮是地层条件、掘进控制条件、管片拼装、注浆等多因素影响下的综合结果,但是现有的研究多为相关影响因素的定性分析,而对上浮量直接展开预测的研究较少,主要原因是传统的数学统计方法很难处理多因素的相关性及预测分析。近年来,随着人工智能技术的发展,机器学习以其强大的回归预测以及分类分析能力已被许多学者应用于隧道工程各领域当中。如 Pourtaghi 等12基于人工神经网络(ANN)算法对隧道开挖引起的最大地表沉降进行了研究,并取得了良好的预测效果;王禹13采用支持向量机(SVM)对盾构隧道施工中的地表沉降进行了预测,并与传统的 BP 神经网络结果进行了对比;顾星园14采用随机森林算法对盾构近阶施工下桥墩位移进行了研究,在预测结果的基础上利用贝叶斯原理对施工参数进行了优化;朱梦绮等15采用随机森林算法和 AdaCost 算法对 TBM 掘进参数与围岩等级进行了研究,认为 AdaCost 算法在岩体级别数据不均衡的场景中的预测能力比随机森林更好。上述研究极大地促进了隧道相关问题的解决,是近年来隧道智能建造的热点之一。本文通过采用机器学习算法,针对济南穿黄河隧道施工阶段管片上浮问题进行深入研究。首先基于现场实测数据,通过对多地层参数的主成分分析方法,以及隧道掘进控制参数的 R-reliefF 算法,从而建立针对管片上浮的机器学习计算框架。本文使用的数据集大小为 13511,数据集包括 10 个掘进操作参数、2 个地质参数以及现场实测的管片上浮过程量。通过将XGBoost 算法和支持向量机算法结果与现场实测数据的对比分析,分析了算法的适用性。1 数据集构建与预处理1.1 工程概况济南黄河隧道位于济南城市中部,隧道采用城市道路与轨道交通同管共建方案,为超大断面盾构法隧道,西 线 隧 道 总 长 约 2 514 m,东 线 隧 道 总 长 约2 519 m。济南黄河隧道工程地质剖面图如图 2 所示,所在地层以粉质黏土为主,存在部分夹细砂层以及钙质结核。济南黄河隧道所用管片为单层装配式衬砌,管片强度 C60,抗渗等级 P12,外径 15.2 m,内径 13.9 m,厚度为 650 mm,环宽 2 m,错峰拼装。管片分块图如图 3 所示,错缝拼装示意图如图 4 所示。选择连续 20环分别对管片上浮进行监测,于管片拱底区域布置 2个上浮测点 P1、P2,如图 5 所示。37隧道建设(中英文)第 43 卷图 2 济南黄河隧道工程剖面图Fig.2 Profile of the tunnel crossing the Yellow river in Jinan,China图 3 盾构隧道管片分块图Fig.3 Segment blocking图 4 错缝拼装示意图Fig.4 Diagram of staggered segment assembly1.2 计算框架的建立为了综合考虑地层参数(密度、压缩模量、黏聚力和内摩擦角)、盾构掘进参数(推进参数、刀盘参数、注浆参数、其他参数)共同影响下,隧道管片的上浮规律,建立如图 6 所示的计算框架。图 5 管片构造及测点布置图Fig.5 Segment structure and measuring point layout图 6 隧道管片上浮计算框架Fig.6 Framework of machine learning for segment uplift47增刊 1 陈健,等:基于 XGBoost 算法的大直径穿黄隧道施工期管片上浮研究首先根据地层参数和盾构掘进参数建立用于计算分析的数据集。为了对地层参数数据集进行降维,本文使用主成分分析法对数据集进行了简化。针对盾构掘进参数,使用 R-reliefF 方法对盾构掘进参数进行特征分析。进而将数据集按照 7 3 的比例分为训练集和验证集。之后分别采用 XGBoost 算法进行训练和验证,并与常用的随机森林算法进行对比分析。对比分析主要考虑模型的训练效果,评价指标为可决系数 R2和均方根误差 rmse。1.3 地层参数特征集结合地层结构和管片排布情况,可将测量段等分为 5 段(A、B、C、D、E),每段包含 4 环管片,如图 7 所示,同时,将对应的地层进行 4 等分(、),总共将试验段等分为 20 个不同的计算单元,每一单元的土体类型如表 1 所示。对于地层参数,主要考虑密度、压缩模量、黏聚力、内摩擦角这 4 个参数。当某部分拥有 2 种以上的地层构成时,根据所占面积的不同对参数进行加权平均,从而获得地层参数与测量段对应的数据集,如表 25 所示。钙质结核地层的黏聚力和内摩擦角,参考高明明等16对钙质结核含量对强度特征的研究计算得到。图 7 试验段地质条件Fig.7 Geological conditions of the test zone表 1 土层计算单元划分Table 1 Soil layer calculation unit division区域ABCDE粉质黏土粉质黏土粉质黏土粉质黏土粉质黏土粉质黏土-2 钙质结核粉质黏土-2 钙质结核-2 钙质结核粉质黏土-2 钙质结核粉质黏土粉质黏土粉质黏土粉质黏土粉质黏土粉质黏土粉质黏土-4 细沙粉质黏土粉质黏土粉质黏土粉质黏土粉质黏土-4 细沙粉质黏土粉质黏土-4 细沙粉质黏土表 2 区域地层参数数据集Table 2 Section data sets of formation parameters参数ABCDE密度/(g/cm3)1.962 51.961.961.962.044压缩模量/MPa9.6559.849.849.848.796黏聚力/kPa41.37543.443.443.427.2内摩擦角/()18.0818.718.718.731.96表 3 区域地层参数数据集Table 3 Section data sets of formation parameters参数ABCDE密度/(g/cm3)1.951.941.9521.971.97压缩模量/MPa8.978.18.549.29.2黏聚力/kPa28.2513.124.1840.840.8内摩擦角/()31.6541.833.2516.616.6表 4 区域地层参数数据集Table 4 Section data sets of formation parameters 参数ABCDE密度/(g/cm3)1.9741.981.981.9781.98压缩模量/MPa9.91610.9910.9910.65410.99黏聚力/kPa40.6840.540.532.840.5内摩擦角/()19.924.624.627.5924.6表 5 区域地层参数数据集Table 5 Section data sets of formation parameters参数ABCDE密度/(g/cm3)1.98221.9851.9925压缩模量/MPa10.9911.2511.2510.2810.92黏聚力/kPa40.561.761.731.8549.565内摩擦角/()24.630.330.334.3330.7557隧道建设(中英文)第 43 卷 对测量段的 16 个地层参数进行主成分分析17,16 个地层参数分别对应的是地层的密度、压缩模量、黏聚力和内摩擦角。每个主成分的方差贡献率以及累计方差贡献率如图 8 所示。从图中可以看出,在总共 16 个主成分中,前 2 个主成分的方差贡献率分别为 71.5%、21.4%,累积方差贡献率已经超过 85%。从第 3 个主成分开始,各主成分的方差贡献率已经大幅度衰减,从第 5 到第 16 个主成分的方差贡献率低于0.01%,几乎可以忽略不计。因此将主成分数量定为2 个,从而将原先 16 个地层参数降至 2 维参数,同时能够保留原地层参数数据集中 92.9%的信息,达到了降维的目的。图 8 各主成分的方差贡献率以及累计方差贡献率Fig.8 Variance contribution rate and cumulative variance contribution rate of principal components1.4 掘进参数特征集本项目采用泥水平衡盾构,从数据记录与分析系统以及环报中导出盾构在掘进 923942 环时的掘进参数数据,将相关掘进参数分为 4 类:推进参数、刀盘参数、注浆参数和其他参数。导出的各个参数如表 6所示。使用 R-reliefF 算法对掘进参数进行特征选择18-20,R-reliefF 算法每次选出 k 个最近邻样,求平均值得到各个特征的权值。把特征权值按照从大到小排序,通过设定阈值或选择 n 个权值最大的特征以达到特征选择的目的。根据掘进参数数据集的样本量使用不同的 k 值进行模拟,发现在 k 值在 7 左右时特征权重排名基本趋于稳定。在 k=7 时,使用 R-reliefF算法得到掘进参数数据集特征权重和重要性排名前10 位,如图 9 所示,表明刀盘接触压力、刀盘转矩平均值、刀盘倾斜力矩、推进速度、纵向倾斜、给料管道密度、滚动角、总推力、总注浆压力以及盾尾间隙是影响管片上浮的关键因素。表 6 导出的参数及单位Table 6 Exported parameters and units参数类别参数单位推进参数千斤顶 AF 组推力kN千斤顶 D 组与 A 组推力差值kN推进速度mm/min滚动角mm/m纵向倾斜mm/m刀盘参数刀盘转速平均值r/min刀盘转矩平均值MNm刀盘接触压力kN刀盘倾斜力矩kNm注浆参数注浆管道 A1A8 注浆压力MPa注浆管道 A1A8 注浆量m3总注浆压力MPa总注浆量m3其他参数给料管路流量m3/h输油管路流量m3/h给料管道密度t/m3输送管道密度t/m3盾尾间隙mm图 9 基于 R-reliefF 算法的掘进参数特征权重和重要性排名Fig.9 Feature weight and importance ranking of tunneling parameters based on R-reliefF algorithm2 管片上浮预测研究2.1 随机森林算法本文研究目的是对管片上浮过程量进行预测,因此随机森林模型中选用的是回归树方法,流程如图 10所示。建立随机森林模型21的过程如下:67增刊 1 陈健,等:基于 XGBoost 算法的大直径穿黄隧道施工期管片上浮研究图 10 本文采用的随机森林算法流程Fig.10 Random forest algorithm process adopted1)抽取样本。采用 Bootstrap 统计技术从训练数据中有放回的随机抽取样本,抽取的次数为原始样本数据量,从而从原始数据集中创建一系列样本量等于原始数据集的子数据集。2)基于子数据集构建分类树或回归树形成随机森林。通过选择分类树或回归树每个节点处随机抽取的特征个数来训练每棵树。树的数量(Ntree)和每个节点处随机抽取的特征个数(mtry)作为 2 个基本参数,需要在模型训练阶段进行预先调整以获得较好的模型性能表现,本文中随机森林的 2 个基本参数 Ntree和 mtry 的设置值分别为 100 和 2。3)模型预测。将测试集的数据输入到分类树或回归树中,每颗树都会得到 1 个预测结果,分类型数据取所有分类器中占比最多的作为结果,回归型数据取所有回归树预测值平均值作为结果。2.2 XGBoost 算法 极限梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost 算法),是基于 Boosting 算法的集成算法。XGBoost 算法是陈天奇等22于 2016 年开发的一个开源机器学习算法。现有研究表明,XGBoost 算法在隧道工程中的应用已经较为成熟,包括对地表沉降的预测23-24、盾构运行参数的预测25-26以及隧道围岩分类27-28等。相比于随机森林算法,XGBoost 算法具有以下优点:1)XGBoost 算法在目标函数中加入了正则项,用于控制模型的复杂度,使学习出来的模型更加简单,防止过拟合;2)XGBoost 算法先从顶到底建立所有可以建立的子树,再从底到顶反向进行剪枝,不容易陷入局部最优解;3)XGBoost 算法不仅使用到了一阶导数,还使用二阶导数,损失更精确,还可以自定义损失函数,有利于操作者对模型精细化调节,提升模型表现;4)XGBoost 算法借鉴了随机森林的做法,支持列抽样,不仅能降低过拟合,还能减少计算;5)在低维数据中,XGBoost 算法具有更好的处理速度和精度。XGBoost 算法是一种提升树模型,以 CART 回归树作为其基础树模型。模型的目标函数通过 2 部分组成,第 1 部分是损失函数,对预测分数与真实分数间的差距进行计算;第 2 部分是正则化项。目标函数 obj定义如下:obj=ni=1l(yi,yi)+Kk=1(fk);y=Kk=1fk(xi)。(1)式中:i 为样本索引;n 为样本总量;yi为真实值;yi为预测值;fk(xi)为第 k 棵决策树在第 i 个样本上的预测分数,即叶子权重;y为 k 棵决策树的叶子权重之和,即 XGBoost 的预测结果。对于 XGBoost 算法,新生成的树要对上一次预测的模型的残差进行拟合,即当生成 t 棵树时,预测分数为y(t)=y(t-1)i+ft(xi)。(2)此时目标函数为L(t)=ni=1l(yi,y(t-1)i+ft(Xi)+(ft)。(3)接下来将目标函数进行最小化,XGBoost 的思路是通过其在 L(t)=0 处的泰勒二阶展开取近似,即目标函数近似为L(t)ni=1l(yi,y(t-1)+gift(Xi)+12hif2t(Xi)+(ft)。(4)其中 gi为一阶导数,hi为二阶导数:gi=y(t-1)l(yi,y(t-1)。(5)hi=2y(t-1)l(yi,y(t-1)。(6)通过以上的算法原理建立基于 XGBoost 的管片上浮预测研究模型。2.3 XGBoost 算法训练以及效果评估以测量段第 20 环 P1 点和 P2 点的特征作为测试集,以前 19 环特征与上浮过程量划分训练集和验证集,训练集和验证集的比例为 7 3。根据模型在验证集上的表现对 XGBoost 回归器进行调整,并采用交叉验证的方式对模型进行调试。为保证模型对不同环上浮量进行分类训练,同样采用 One-Hot 编码29-30将环号制作为哑变量形式。本文采用可决系数与均方根误差结合的方式对模型效果进行评估。可决系数(R Squared,R2)又称决定系数,表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征,用来反映回归模式说明因变量变化可靠程度的一个统计指标,R2的值越接近 1,说明模型预测效果越好;均方根误差(root mean squared error,rmse),又称77隧道建设(中英文)第 43 卷标准误差,是预测值与真实值偏差的平方与观测次数比值的平方根,rmse 的值越小,说明预测值与实际值越接近。R2及 rmse 的定义式如下:R2=1-i(y(i)-y(i)2i(y-y(i)2。(7)rmse=1mmi=1(yi-yi)2。(8)XGBoost 算法对 P1 点上浮过程量的预测结果如图 11 所示,对 P2 点上浮过程量的预测结果如图 12 所示,同时预测结果与随机森林算法预测结果和实测值进行了对比。对 2 种不同算法预测结果的 R2与 rmse进行了对比,如表 7 所示。从图 1112 可以看出,2个算法都能较好地预测出管片上浮的趋势。在管片上浮的初始阶段,两算法的预测结果较为接近,但对于初始值的预测都有一定偏差;但在管片上浮趋于稳定阶段,XGBoost 算法要比随机森林算法的预测更加准确。从整体上来看,随机森林算法对管片上浮的预测值整体上比实测值偏大,而 XGBoost 算法预测的上浮过程与实际更为接近。表 7 同样表明 XGBoost 算法的 2 个测点上的预测效果均比随机森林算法要好。图 11 P1 点上浮量预测结果Fig.11 Prediction results of uplift at point P1图 12 P2 点上浮量预测结果Fig.12 Prediction results of uplift at point P2表 7 上浮量预测效果Table 7 Prediction effect of uplift method测点评价标准随机森林算法XGBoost 算法P1R20.6160.867rmse4.5612.681P2R20.7290.839rmse3.9923.0763 结论与体会管片上浮作为大直径盾构隧道工程中较为突出的问题,由于其影响因素众多、与各施工参数计算性较差且测量成本较高而给相关研究带来了很大困难,本文通过采用机器学习算法对该问题展开研究,主要结论如下:1)建立并验证了基于 XGBoost 算法的机器学习的隧道上浮研究框架。2)针对多因素引起的管片上浮问题,采用主成分分析方法对地层参数进行降维处理,将 16 个地层参数降维至 2 维参数;使用 R-reliefF 算法对隧道掘进控制参数进行特征分析,得到 10 个影响管片上浮的关键掘进控制参数:刀盘接触压力、刀盘转矩平均值、刀盘倾斜力矩、推进速度、纵向倾斜、给料管道密度、滚动角、总推力、总注浆压力、盾尾间隙。在盾构掘进过程中可以通过调整以上关键参数尽可能的减小管片的上浮量,从而达到对施工过程中管片上浮的控制。3)XGBoost 算法在针对管片(如 P1 测点)上浮过程量预测的可决系数(R2)与均方根误差(rmse)分别为 0.867 和 2.681,对比随机森林,XGBoost 算法在目标函数中加入了正则项,能更大程度地防止过拟合,具有更高的处理速度和精度,在管片上浮过程量预测中效果更好。参考文献(R Re ef fe er re en nc ce es s):1 代洪波,季玉国.我国大直径盾构隧道数据统计及综合技术现状与展望J.隧道建设(中英文),2022,42(5):757.DAI Hongbo,JI Yuguo.Statistical analysis of chinese large-diameter shield tunnel and state-of-art and prospective of comprehensive technologiesJ.Tunnel Construction,2022,42(5):757.2 邢慧堂.南京长江隧道泥水盾构穿越江中超浅覆土段施工技术J.现代隧道技术,2010,47(2):68.XING Huitang.Construction technology of mud-water shield tunnel crossing the ultra-shallow overlying section of Nanjing Yangtze river tunnel J.Modern Tunnelling Technology,2010,47(2):68.87增刊 1 陈健,等:基于 XGBoost 算法的大直径穿黄隧道施工期管片上浮研究3 袁建华.地铁盾构管片上浮现象分析及措施J.建筑,2015(7):65.YUAN Jianhua.Analysis and measures of buoyancy of metro shield segment J.Construction and Architecture,2015(7):65.4 胡光.土压平衡盾构管片在软土地层中的病害防控技术研究J.广东建材,2018,34(7):27.HU Guang.Study on disease control technology of soil pressure balanced shield segment in soft soil layer J.Guangdong Building Materials,2018,34(7):27.5 沈征难.盾构掘进过程中隧道管片上浮原因分析及控制J.现代隧道技术,2004(6):51.SHEN Zhengnan.Analysis and control of tunnel segment buoyancy during shield tunnelingJ.Modern Tunnelling Technology,2004(6):51.6 纪铭锐,李栋.盾构隧道施工管片上浮因素分析及控制措施J.智能城市,2019,5(6):2.JI Mingrui,LI Dong.Analysis and control of tunnel segment buoyancy during shield tunnelingJ.Intelligent City,2019,5(6):2.7 胡辉,张恒,刘晓迪,等.泥岩地层盾构隧道施工管片上浮影响因素分析J.公路,2018,63(12):312.HU Hui,ZHANG Heng,LIU Xiaodi,et al.Analysis of influence factors on the buoyancy of shield tunnel 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