钻爆法隧道施工中自动化钻孔布局调整方法：一种分层约束传播框架

《TUNNELLING AND UNDERGROUND SPACE TECHNOLOGY》：Automated borehole layout adjustment method in drill-and-blast tunneling: A hierarchical constraint propagation framework

实时钻孔布局调整与层次约束传播算法研究，提出两阶段序决策模型解决地质不确定性导致的爆破参数协调问题，通过约束分层处理确保安全边界并优化孔间距，验证算法在复杂地质场景下的实时性和鲁棒性。

　　

王志楠|史晓萌|储兆飞|史朗

教育部城市地下工程重点实验室，北京交通大学，北京，100044，中国

摘要

在钻爆法隧道施工中，当遇到断层带或薄弱夹层等地质灾害时，实时调整钻孔布局至关重要。然而，目前的做法依赖于孤立的单点调整，这会导致未被发现的间距违规，并影响爆破效果。本研究开发了一种分层约束传播算法（HCPA），以解决动态地质条件下自动化隧道施工中的实时协调问题。该算法采用分层约束处理：第一阶段通过自适应定位策略强制执行地质边界和位移限制，而第二阶段通过约束传播来平衡孔间距，以保持爆破能量的分布。使用实际隧道施工图纸和1000次蒙特卡洛模拟在各种地质场景下的验证表明，在实际条件下收敛成功率为100%，在对抗性地质场景下为81.1%，同时保证了严格的工程安全性。与基线方法相比，该算法在计算效率上具有数量级的优势，并实现了最小的间距违规。亚秒级的计算效率满足了隧道施工中自动化钻孔操作的实时要求，为智能钻爆系统中的约束感知参数协调提供了确定性解决方案。

引言

钻爆法隧道施工正在向智能化自动化方向进行根本性转变，其中智能钻机越来越多地取代了人工操作（Guo, 2025）。尽管硬件基础已经成熟（Chuan-li et al., 2023, Zhoubeier, 2024），但在强大的执行能力和落后的决策方法之间存在关键差距。面对地质不确定性，参数设计仍然依赖于静态计划或经验性的人工调整（Wu et al., 2023, Xu et al., 2023）。这些基于经验的方法缺乏将复杂约束转化为自动化所需的确定性数字指令的数学精度（Foderà et al., 2020, Dai et al., 2025）。因此，出现了根本性的不兼容性，即智能设备的精确执行受到现有现场协议的主观性的瓶颈限制（Sun et al., 2023, Liu et al., 2024）。

这种不兼容性在动态钻孔布局调整任务中尤为明显，这是爆破质量的基本几何前提，其中核心技术挑战在于相邻钻孔之间的约束耦合效应。由于布局合理性直接决定了爆破能量的分布（Wu et al., 2024），周边间距与规范公差的偏差会显著影响裂缝连通性和岩石稳定性（Liu et al., 2022, Zhang et al., 2024b）。然而，当遇到断层带等地质风险时，当前的现场实践通常采用孤立调整策略，仅针对特定的危险节点进行修改，而忽略了与相邻钻孔相关的耦合孔间距约束（Dekovi? et al., 2003, Ganesan and Mishra, 2021）。这种方法经常引发次级间距违规，而缺乏人类操作员直观灵活性的自动化钻机无法自主解决这些问题。这一限制凸显了一个关键的操作瓶颈，即在地质不确定性下进行自适应多孔协调的必要性与现有系统无法实时生成有效参数的能力之间的冲突。

尽管在钻爆智能化方面进行了大量研究，但这一操作瓶颈仍然存在。现有研究探索了四种主要的计算策略：基于规则的专家系统、数值模拟、机器学习和数字孪生技术。如表1所示，虽然这些方法在特定能力上有所进步，但它们未能解决当前实践与智能化自动化要求之间的根本操作不匹配问题。当前实践容忍具有内在模糊性和延迟的孤立人工调整，而智能钻机则需要具有确定性安全保证和亚秒级响应的协调参数集。因此，仍存在一个关键的方法论差距：弥合这一操作不匹配需要一种能够在实时自动化约束下将多约束地质场景转化为数学保证的参数解的确定性协调机制（Li et al., 2022, Guo, 2025）。

为了弥合这一差距，本研究追求三个具体目标：（1）开发一个系统框架，以实现多孔协调调整，消除孤立实践中的安全隐患；（2）建立一种分层约束逻辑，保证地质安全的同时优化布局质量；（3）实现与自动化钻孔周期兼容的实时计算效率。

为实现这些目标，提出了分层约束传播算法（HCPA），该算法将多约束钻孔布局协调问题转化为一个系统的计算框架。该算法的核心贡献在于将约束满足问题（CSP）理论（Brailsford et al., 1999）与图拉普拉斯传播机制（Von Luxburg, 2007）的创新方法论整合。该方法专门针对隧道工程和嵌入式计算约束进行了调整，编码了分层决策逻辑，其中安全约束严格优先于优化目标。与从模式中学习的数据驱动方法不同，HCPA通过确定性逻辑推理进行操作，为安全关键的自动化提供了所需的数学保证。这种基于逻辑的方法补充了现有技术：虽然预测模型或数字孪生可以识别何时需要调整，但HCPA提供了在自动化钻孔工作流程中执行这些调整的协调机制。

本研究的主要贡献有三方面：

• (1)
  建立了一个系统框架，用于在地质和规范约束下协调多孔调整，通过明确的约束编码和网络化传播消除了孤立单点调整实践中的安全隐患（通过第4.2节的功能验证、第4.3节的比较评估和第5.1节的对比评估得到验证）。
• (2)
  开发了一种两阶段顺序架构，将硬约束解决与软约束优化分开：首先确定性地满足地质边界和位移限制，然后进行动态孔间距调整，确保工程安全和布局协调（通过第4.3节的复杂场景模拟和第5.2节的超参数敏感性分析得到验证）。
• (3)
  实现了亚秒级的实时计算能力，使自动化钻孔设备能够在现场施工中进行自主参数协调，弥合了智能硬件的成熟度与确定性决策要求之间的差距（通过第4.4节的大规模统计分析和第5.1节的基准比较得到证明）。

本文的其余部分组织如下：第2节建立了动态约束维护问题的工程原理和数学表述。第3节详细阐述了分层约束传播算法的计算架构、执行逻辑和理论复杂性。第4节通过具体案例研究和大规模蒙特卡洛模拟验证了算法性能。第5节提出了与基线方法的基准比较和超参数敏感性分析。第6节讨论了工程意义和局限性，第7节给出了结论。

章节片段

工程约束特征和图建模

在自动化钻孔的背景下，核心工程挑战在于相邻钻孔之间的约束耦合效应。这个问题根植于岩石爆破力学的基本原理，其中布局合理性直接决定了爆破能量的分布（Tan et al., 2026）。周边间距与规范公差的偏差会显著影响裂缝连通性和周围岩石的稳定性（Lu et al., 2024, Yu et al., 2025）。然而，在

概念框架：两阶段顺序决策模型

如定义1中数学形式化所述，DCM问题是一个高维、非凸的优化挑战，其特点是刚性地质安全边界和弹性孔间距潜力之间的严格耦合。由于这种内在复杂性，直接通过整体全局搜索策略解决配置会面临巨大的计算瓶颈，无法满足智能钻机的严格实时响应要求。

算法性能评估

本章通过包括单点扰动、复杂地质约束和大规模随机测试的实验，验证了HCPA在实际工程案例中的全面性能，评估了约束传播机制、决策智能和统计稳定性。

基准比较和鲁棒性分析

为了验证这种计算效率并评估相对于其他方法的解决方案质量，本章通过比较实验定量评估了HCPA。此外，超参数敏感性分析还考察了算法在参数变化下的鲁棒性。

工程适应性和维度限制

隧道挖掘本质上是一个三维体积过程，受空间轨迹、爆破载荷和岩石力学的复杂多参数耦合的控制。所提出框架的一个显著限制是将优化域简化为平面拓扑。因此，像钻孔深度和观察角度这样的轴向参数没有得到明确优化。然而，尽管存在这种维度简化，仍能有效管理体积复杂性

结论

本研究通过开发分层约束传播算法（HCPA），解决了智能钻爆隧道施工中实时钻孔布局协调的关键挑战。该算法将多约束钻孔布局协调问题转化为一个系统的计算框架，使自动化钻机能够在动态地质和规范约束下实现确定性参数调整。主要结论如下：

(1)

CRediT作者贡献声明

王志楠：撰写——原始草案、可视化、资源、方法论、数据管理。史晓萌：撰写——审阅与编辑、项目管理、资金获取、概念化。储兆飞：验证、调查、数据管理。史朗：验证、资源管理。

资金来源

本工作得到了国家重点研发计划（2023YFB2603902）的支持。此外，我们还要感谢国家自然科学基金（42307246）。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

致谢

在准备本工作时，作者使用了ChatGPT和Claude来改善文本流畅性，并协助进行技术工程概念的英汉术语翻译。使用这些工具后，作者彻底审查并编辑了所有生成的内容，并对出版物的内容负全责。