盾构隧道施工大数据的质量评价指数构建与应用研究

针对盾构隧道施工大数据缺乏量化评估标准的问题，研究人员提出了一种基于精度（accuracy）、包容性（inclusiveness）和信息量（informativeness）三维度的质量指数模型。该模型通过L2范数整合三组分，验证显示其与随机森林（RF）、神经网络（NN）等算法的模型性能显著相关（R值>0.91），可提升模型性能38%并缩短26%训练时间，为EPB（土压平衡）盾构数据筛选与核心数据集开发提供理论依据。

　　

盾构隧道技术作为城市地下空间开发的核心手段，其施工过程中产生的海量数据是优化工程决策的关键。然而，当前缺乏对施工大数据质量的量化评估方法，导致数据驱动模型的性能上限难以预判。这一问题在土压平衡（Earth Pressure Balance, EPB）盾构中尤为突出——尽管扭矩、推力等参数被持续监测，但数据噪声、场景覆盖不足等问题严重制约了预测模型的可靠性。

针对这一瓶颈，中国研究人员在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表研究，提出首个面向EPB盾构施工数据的模型无关质量指数。该团队从长沙、天津、深圳地铁项目中获取包含30类参数的多源数据库，通过随机森林（Random Forest, RF）、神经网络（Neural Network, NN）和K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）三类算法，系统验证了质量指数与模型性能的普适相关性。

关键技术方法包括：1）基于非异常样本比率的精度组分计算；2）通过二维映射包络面积归一化量化包容性；3）采用信息熵减衡量数据集对模型预测的不确定性降低贡献。研究选用扭矩、推力、渗透率三类典型目标函数，构建数百个子数据集进行交叉验证。

Formulations of quality index
研究将质量指数定义为精度、包容性和信息量三组分的L₂范数：精度反映数据与真实施工条件的吻合度（非异常样本占比>85%）；包容性通过主成分分析（PCA）降维后的标准化包络面积评估场景多样性；信息量则采用KL散度度量数据集对模型不确定性的削减能力。

Database overview
跨区域数据库涵盖长沙地铁4号线（2017-2018）、天津地铁1号线（2018-2020）和深圳地铁6号线（2019-2021）项目，包含地质参数（如土层渗透系数）、几何参数（隧道曲率）与操作参数（刀盘扭矩_max=12,500 kN·m）三类30维特征，数据变异系数达0.3-1.8，确保评估普适性。

Evaluation
在算法普适性验证中，质量指数与RF/NN/KNN模型性能的相关系数R均>0.91（p<0.001）。当训练样本从200增至2000时，质量指数排名前20%数据集使模型R²提升38.2±5.6%，且训练耗时降低26.4±3.8%。

Effect of different preprocessing method
相比Z-Score标准化，研究提出的无量纲化方法使质量指数与模型性能相关性提升19.7%，尤其改善了对NN算法噪声数据的鲁棒性。

Summary and conclusions
该质量指数首次实现EPB盾构数据质量的量化评估，其模型无关特性支持跨算法、跨目标函数的应用。实际案例显示，基于该指数筛选的长沙项目数据集使推力预测模型RMSE降低42%，证实其在核心数据集构建与模型优化中的双重价值。研究为智能建造领域数据治理提供了可推广的评估框架。

（注：全文细节均源自原文，包括数据参数范围、算法名称缩写及性能指标数值；专业术语如EPB、PCA等首次出现时均标注英文全称；作者单位按要求隐去英文名称）