施工数据与专家知识协同的TBM隧道塌方风险知识图谱构建方法

朱庆; 余君; 伍庭晨; 吴浩宇; 孙倩倩

doi:10.14188/j.2095-6045.20260062

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施工数据与专家知识协同的TBM隧道塌方风险知识图谱构建方法

高端论坛 | 更新时间：2026-10-12

- 施工数据与专家知识协同的TBM隧道塌方风险知识图谱构建方法
- A Knowledge-Graph Construction Method for TBM Tunnel Collapse Risk Based on the Synergy Between Construction Data and Expert Knowledge
- 测绘地理信息 2026年51卷第5期页码：1-8
- 作者机构：
  
  西南交通大学地球科学与工程学院，四川成都，611752
- 作者简介：
  
  朱庆，博士，教授，现主要从事地球空间信息学的研究与教学工作。E-mail：zhuqing@swjtu.edu.cn
  余君，硕士，主要研究方向为地理信息科学。E-mail：1209827364@qq.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(42371436)
- DOI：10.14188/j.2095-6045.20260062
  中图分类号： U458;P208
- 修回：2026-07-08，
  
  纸质出版：2026-10-05
- 稿件说明：
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朱庆，余君，伍庭晨，等.施工数据与专家知识协同的TBM隧道塌方风险知识图谱构建方法［J］.测绘地理信息，2026，51（5）：1-8

ZHU Qing，YU Jun，WU Tingchen，et al.A Knowledge-Graph Construction Method for TBM Tunnel Collapse Risk Based on the Synergy Between Construction Data and Expert Knowledge［J］.Journal of Geomatics，2026，51（5）：1-8
朱庆，余君，伍庭晨，等.施工数据与专家知识协同的TBM隧道塌方风险知识图谱构建方法［J］.测绘地理信息，2026，51（5）：1-8 DOI： 10.14188/j.2095-6045.20260062.

ZHU Qing，YU Jun，WU Tingchen，et al.A Knowledge-Graph Construction Method for TBM Tunnel Collapse Risk Based on the Synergy Between Construction Data and Expert Knowledge［J］.Journal of Geomatics，2026，51（5）：1-8 DOI： 10.14188/j.2095-6045.20260062.

摘要

TBM隧道施工过程中，塌方风险随围岩条件与掘进行为的相互作用不断演化。现有知识建模方法多依赖静态文本语义或经验规则，难以反映施工监测数据所揭示的风险变化特征，导致风险评估的时效性和准确性不足。因此，本文提出一种专家知识与施工数据在本体层和实例层协同的TBM围岩塌方风险知识图谱构建方法。首先，基于文献调研与工程专家经验构建塌方风险要素本体，对地质条件、TBM掘进响应状态与风险事件及其语义关系进行统一建模；其次，以掘进区段为基本时空单元，对推进速度、刀盘扭矩、推力等监测数据进行区段尺度特征统计，并采用可解释的决策树模型学习高风险分裂阈值，将连续数值特征语义化为TBM掘进响应状态实例，实现监测数据到图谱语义的可解释转换；最后，在本体约束下组织区段内“地质条件-TBM掘进响应状态-风险事件”知识三元组，并在图数据库中进行存储，构建塌方风险知识图谱。以典型TBM隧道为例，通过本文方法所构建的知识图谱能够系统组织断层破碎、涌水等不良地质条件与TBM掘进异常响应状态之间的关联关系，实现塌方风险演化过程的结构化表达，支撑掘进区段尺度上塌方风险的评估及其演化过程的分析。

Abstract

During TBM tunnel construction， collapse risk continuously evolves as a result of interactions between surrounding rock conditions and tunneling behaviors. Existing knowledge modeling approaches mainly rely on static textual semantics or empirical rules， making it difficult to capture the dynamic risk variations revealed by construction monitoring data， which in turn limits the timeliness and accuracy of risk assessment. To address this issue， this study proposes a TBM surrounding-rock collapse risk knowledge graph construction method that integrates expert knowledge with construction monitoring data. First， an ontology of collapse-risk elements is developed based on literature review and engineering expertise， providing a unified semantic model for geological conditions， TBM tunneling response states， risk events， and their relationships. Second， using tunneling segments as the fundamental spatiotemporal unit， segment-level statistical features are extracted from monitoring data such as advance rate， cutterhead torque， and thrust. An interpretable decision tree model is then employed to learn high-risk split thresholds， semantically mapping continuous numerical features into instances of TBM tunneling response states， thereby enabling an explainable transformation from monitoring data to graph semantics. Finally， under the constraints of the ontology， segment-wise knowledge triples of “geological condition-TBM response state-risk event” are organized and stored in a graph database to form the collapse risk knowledge graph. A typical TBM tunnel case demonstrates that the constructed knowledge graph can systematically organize the associations between adverse geological conditions （e.g.， fault-fractured zones and water inrush） and abnormal TBM response states， enabling structured representation of the collapse-risk evolution process and supporting segment-scale risk assessment as well as retrospective analysis of risk evolution.

关键词

Keywords

references

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