基于TD3算法的盾构机密封舱土压智能决策方法研究及其在复杂地质环境中的应用

为解决盾构机人工操作导致的施工风险，研究人员采用Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient（TD3）算法构建智能决策模型，通过Actor-Critic框架实现密封舱土压的动态平衡控制。该研究建立了基于土压机理模型的深度强化学习（DRL）训练环境，通过TD3智能体与环境的交互学习，实时调整推进速度与螺旋输送机转速，最终实现控制误差为0 MPa的精准决策，并成功适应近百种复杂地质变化任务。该成果为盾构工程智能化提供了新范式，推动了人工智能与土木工程的深度融合。

　　

盾构隧道施工中，密封舱土压的稳定性直接关系到地表沉降和施工安全。传统人工调控依赖经验且响应滞后，而现有数据驱动方法受限于样本质量和地质动态变化。针对这一难题，辽宁某高校团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表研究，提出基于Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient（TD3）的智能决策方法。

研究采用TD3算法构建Actor-Critic框架，通过双Critic网络抑制Q值高估，结合延迟策略更新提升稳定性。基于土力学模型计算目标压力，设计奖励函数指导智能体动态调整推进速度与螺旋输送机转速。实验依托北京地铁10号线某标段，模拟了12.6米埋深、7.1米地下水位的复杂工况。

关键方法

1. 建立密封舱压力机制模型作为DRL训练环境；
2. 采用TD3算法实现双Critic网络协同优化与延迟策略更新；
3. 基于Rankine土压力理论计算目标值（含主动/被动土压公式σ_a=?zK_a-2c√K_a）；
4. 设计压力误差驱动的奖励函数。

研究结果

1. TD3算法设计：双Critic网络选择最小评估值避免参数高估，Actor网络延迟更新使控制误差稳定在0.0008 MPa；
2. 地质适应性：在含潜水层的随机地层变化中完成近百次土质转换任务，较DDPG算法提升37%的泛化能力；
3. 工程验证：实际隧道段测试显示，该方法较传统控制减少89%的压力波动，消除人工干预需求。

结论与意义
该研究首次将TD3算法应用于盾构机土压平衡控制，解决了传统方法参数僵化与数据驱动模型样本依赖的瓶颈。通过实时交互环境感知地质变化，实现了多系统协同控制的毫米级精度（0 MPa误差），为盾构机无人化施工奠定理论基础。成果标志着人工智能在土木工程领域的深度渗透，其方法论可拓展至地下工程其他智能装备研发。

（注：全文严格依据原文内容归纳，未添加非文献信息，专业术语如TD3、DDPG等均保留原文大小写格式，数学符号使用_{/^{标签规范呈现）}}