Quantifying Multifactor Effects on Mud Cake Formation Risk for a Tunnel Boring Machine with the Analytical Hierarchy Process
Notice bibliographique
Résumé
Tunnel boring machines often encounter clogging during excavation in strata with rich clay content. The clogging can damage the cutterhead and interrupt excavation. Cutting tool clogging, also known as mud cake formation, has a strong effect on excavation work efficiency. While current studies are focusing on the mechanism of clogging, engineering practice still heavily relies on qualitative empirical judgement. To quantitatively assess the risk of mud cake formation, we carefully selected 22 influential parameters to reflect the effect of geological, machinal, and operational risk factors in the tunneling process and established a rubric for risk factor contributions using the analytical hierarchy process (AHP). The results imply the liquidity index, plasticity index, cutterhead torque, and total thrust force contribute to around 45% of the total influence on mud cake formation, while machinal factors are less influential than geological and operational factors. We verified the framework with a tunnel section from the Guangzhou Metro Line 22 that had mud cake formation reported. Rings labelled as high risk for mud cake formation by our framework concurred with those rings with mud cake actually observed. Project log and operational parameter variations were incorporated to explore the connection between mud cake formation and treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».