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編者按：“推動中國制造向中國創造轉變、中國速度向中國質量轉變、中國產品向中國品牌轉變”的重要指示，為我國制造業高質量發展提供了前進方向和根本遵循。今年5月10日，“三個轉變”重要指示將迎來七周年。中國網財經記者跟隨國資委新聞中心主辦的“走進新國企·智造中國”采訪活動，實地探訪中國制造企業踐行“三個轉變”的最新成果。

中國網財經5月7日訊(記者 李春暉)硬巖隧道掘進機(TBM)，是盾構機家族中“啃硬骨頭”的成員，主要用于穿山越嶺的硬質地層隧道建設，因技術附加值高、制作難度大而有著“掘進機之王”的稱號。

山嶺地區的地質勘探有很大局限性，無法詳盡呈現地層狀況，這使得TBM在掘進中經常面臨著“摸黑”前行。地層狀況的復雜多變和不可預知，增加了工程的難度和危險性。

作為“三個轉變”的發源地，中鐵裝備集團聯合多個科研院所研發出TBM-SMART智能掘進系統，攻克了上述難題，將“摸黑”掘進變成“透明”掘進、“智慧”掘進。

據悉，在掘進機產品智能化領域，中國企業已經和國際巨頭處于“并跑”階段，并且在個別技術上具有領先優勢。

隧道掘進機工作流程（視頻由中鐵裝備提供）

給“鋼鐵蚯蚓”點亮雙眼

盾構機是隧道施工的最主要設備，城市地鐵、山體隧洞、跨海隧道等等都離不開它。大型盾構機足有五六層樓高，是名副其實的大國重器。

TBM在盾構系列產品中“牙口”最好，削巖如泥。它工作起來就像一只巨大的“鋼鐵蚯蚓”，通過前端持續旋轉的刀盤，將巖石“咬碎”，再把碎渣和巖粉通過螺旋葉片等輸送到后方；一邊挖洞，一邊拼裝管片加固隧道。

而另一方面，TBM也如蚯蚓一樣只能“摸黑”前行，對前方的地質狀況缺乏感知。

“雖然前期為了確定隧洞的路線，會做地質勘探，但由于條件限制，這種勘探取樣會很‘稀疏’。”中鐵裝備集團智能院副院長荊留杰介紹，像一些山嶺隧道的埋深很深，要從山頂向下鉆孔取樣，工作難度很大，通常只能隔一公里或兩公里鉆一個孔。但是這一兩公里的間隔之內，地層狀況又有著復雜變化。

如果在這期間遇到斷層和破碎帶，就可能導致局部塌方，使TBM的刀盤卡頓或損毀，對成本和工期都造成很大消耗。

“如果前方出現不良地層，而我們還一無所知，設備一頭扎進去了，問題就很嚴重。”荊留杰表示，“這個時候我們對刀盤前面到底是一個什么樣的地層、它是不是完整的、有沒有很多地下水等等，這種‘往前想’、‘往前看’的需求就特別強烈。”

在國家973計劃支持下，中鐵裝備聯合北京工業大學、山東大學、武漢大學、浙江大學、中國水利水電科學研究院等TBM施工領域著名科研院所，成立TBM智能化掘進聯合攻關團隊，經過十年協同攻關，攻克了TBM施工過程中“巖體實時感知難”、“TBM掘進精確控制難”兩大難題，研發了TBM-SMART智能掘進系統。該系統可將“黑箱”掘進，變成“透明”掘進。

“原來TBM的刀盤是牙齒，但是沒有眼睛和皮膚去感受前方是什么。這套智能掘進系統就是把‘實時感知’功能加上去。”荊留杰介紹，TBM-SMART系統很像汽車的無人駕駛，后者加裝激光掃描、攝像頭、毫米波雷達等等，是為了探測路況。TBM-SMART系統則是通過一系列技術手段來感知地下的工況。

“比如說，我們通過加裝視覺傳感攝像頭，對排出來的渣片形狀進行識別，據此實時了解前方地層的變化。”荊留杰舉例稱，如果排出的是巖粉和形狀規則的巖片，則表示前方地質情況較好；如果出現不規則的大塊，或者含水量高，則預示著前方地層比較不穩定。

“這時系統就會實時地向司機發出安全預警，告知他現在進入了不良地層，掘進的速度，包括刀盤轉速要慢下來，以便減少擾動。”荊留杰稱。

在山東文登抽水蓄能電站工程中，TBM-SMART系統搭載到由中鐵裝備集團自主研制的世界首臺超小轉彎半徑硬巖掘進機——“文登號”上。在施工過程中，巖體參數預測準確度平均88.9%，成功預警卡機風險5次，實現了直線段最高日進尺20.548米，曲線段最高日進尺11.165米施工記錄，相比同類產品下掘進效率提升30%，保障了TBM安全、高效掘進。

“對于地下工程來說，對地質的掌握，才是智能化的基礎。”中鐵裝備集團副總經理王杜娟表示。

實現隧道掘進機的實時感知、智能決策、超前探測等，是全球掘進機行業都在試圖攻克的技術制高點。

王杜娟表示，在掘進機的產品智能化方面，中國企業與國際巨頭已經處于“并跑”階段，個別技術上做到領先。“比如說我們的TBM-SMART 2.0已經在好幾個項目上得到應用，國際同行中還沒有。”

“在巖體的實時感知方面，以及掘進參數的智能控制和優化方面，我們與國際同行相比是處于領先的。”荊留杰表示。

硬巖TBM （中鐵裝備供圖）

以大數據打造“智能決策”

目前“鋼鐵蚯蚓”還是需要司機來駕駛的。在地下施工中，尤其是在地質勘測不詳盡的情況下，掘進過程中各種狀況的處置，通常依賴于司機的個人經驗。然而一方面經驗豐富的操作員人數有限，另一方面，人的集中力、注意力會受到身體狀況、外界環境等多種因素影響。

“我們正在研究實現掘進中的智能決策。”荊留杰介紹，通過將眾多資深駕駛員的“經驗”數字化，形成大數據系統，再用大數據來指導其他駕駛員的實踐。

“將優秀駕駛員的操作以數字化方式記錄下來，包括他在各種地層下分別采取哪些操作方式。慢慢地數據積累多了，就可以去開發一種駕駛經驗模型。未來其他駕駛員遇到這種類似地層，就可以應用這種模型中的掘進方式，實現從人工經驗到數字化控制或者自動化控制。”

中鐵裝備集團做了大量的掘進實驗，收集不同地層需要什么樣的參數，再通過歷史數據的反衍，通過大數據分析，對未來的掘進施工進行指導。

以大數據為依托，TBM-SMART系統可以幫助司機輕松掌握前方的巖體情況，實時監測設備卡機風險，同時提供最佳操作建議，實現“智慧”掘進。

另外，在掘進參數優化方面，大數據可以幫助找到掘進效率與設備使用壽命之間的最優解。“我們肯定是希望設備掘進效率高一點，但是高到什么程度，還是要有一定限制條件的，即要兼顧它的長期健康運轉。”荊留杰介紹，TBM-SMART系統可以根據不同的地層，向司機推薦最優掘進參數，既高效又安全，也能保證長期掘進的時候設備不出故障。

那么未來TBM能否實現“無人駕駛”？“其實現在最大的問題還是數據的量，或者數據獲取的問題。”荊留杰表示。

隨著數字經濟時代到來，“數據”已經成為一種重要的資產和生產要素，甚至有了數據即“石油”、數據即財富的說法。

在隧道建設領域，地質數據、施工數據、建筑結構三維模型等等分屬于業主、施工方、設備制造方等各方參與者，在數據使用和歸屬方面仍存在不小的壁壘。

“如果大家能建立一個‘數據池’、‘數據湖’，實現共享，在這個基礎上，智能制造才能更好地賦能到我們實際的業務中。”荊留杰表示。

“現在我們正在探索一些模式，看看能不能實現數據的分享，讓數據支撐在產品智能化方面發揮更大的作用。”王杜娟表示。