Ин таҳқиқот барои пешгӯии суръати пешравии мошини нақбкани сипарии шламии диаметраш ултра-калон дар марҳилаи аввали кандани нақб танҳо бо истифода аз 271 мушоҳидаи сатҳи ҳалқа, усулҳои Tabular Prior-Data Fitted Networks (TabPFN) ва SHapley Additive exPlanations (SHAP)-ро муттаҳид кардааст. Додаҳои геологӣ ва истифодабарӣ аз ҳалқаҳои рақами 1–271-и нақби Jiangyin–Jingjiang Yangtze River истифода шудаанд, аз 36 тағйирёбандаи ибтидоӣ 12 тағйирёбандаи намояндагӣ интихоб гардида ва дар маҷмӯъ 12 модели пешгӯӣ муқоиса шудааст. TabPFN дар намунаҳои муттаҳидшудаи validation ва test бо хатои миёнаи мутлақи 0,613 mm/дақ, хатои миёнаи мутлақи фоизии 2,080 фоиз, хатои решаи миёнаи квадратии 0,901 mm/дақ ва арзиши R²-и 0,960 модели муваффақтарин буд. Бо вуҷуди ин, таҳқиқот ба натиҷаҳои пеш аз ҳамтоёнӣ аз як нақб, танҳо 271 ҳалқа ва 54 намунаи validation-test асос ёфтааст; модел дар ягон лоиҳаи дигари нақб аз берун тасдиқ нашудааст.

Таҳлилҳои SHAP нишон доданд, ки модел дар пешгӯии суръати пешравӣ бештар аз ҷараёни воридкунии шлам ва зичии он истифода кардааст; суръати сари буранда, зичии шлами хориҷшаванда, ҷараёни хориҷкунии маводи кандашуда ва қувваи умумии тела низ саҳми муҳим гузоштаанд. Моделҳои умумии аддитивӣ нишон доданд, ки байни модули фишурдашавии замин, когезия, қобилияти борбардорӣ ва соиши атрофӣ бо суръати пешравӣ остонаҳои ғайрихаттӣ мавҷуданд. Муҳаққиқон ин муносибатҳоро ба тавсияҳои қароргирии таҳти назорати инсон барои минтақабандии геологӣ, танзими қувваи тела, мувофиқсозии сари буранда–шлам ва идоракунии иқтидори хориҷкунӣ табдил додаанд.

Низоми пешниҳодшудаи таҳқиқот идоракунии пурраи автоматии нақб нест. Модели зеҳни сунъӣ пешгӯии суръати пешравӣ ва саҳми тағйирёбандаҳоро пешниҳод мекунад, дар ҳоле ки пешбинӣ мешавад муҳандисони саҳроӣ шароити замин, рафтори мошин, ҳудудҳои бехатарӣ ва таҷрибаи сохтмонро арзёбӣ карда, қарори ниҳоиро қабул намоянд. Ин фарқ муҳим аст; арзишҳои SHAP муносибатҳоеро шарҳ медиҳанд, ки модел аз додаҳо омӯхтааст, аммо исбот намекунанд, ки тағйири муайяни параметр дар саҳро ҳатман натиҷаи дақиқ ва сабабӣ ба вуҷуд меорад.

Аз нигоҳи Туркия: Равиши TabPFN-SHAP метавонад дар лоиҳаҳои нақбҳои сипарии диаметраш калон дар Туркия барои пешгӯии суръати пешравӣ аз марҳилаҳои аввали кандан бо истифода аз додаҳои маҳдуд, назорати сифати додаҳои сенсор ва арзёбии параметрҳо бо дастгирии муҳандис таҳқиқ карда шавад. Пеш аз татбиқ, модел бояд бо заминҳои гуногуни Туркия, диаметри мошинҳо, низомҳои шлам, инфрасохтори сенсорҳо ва тартиботи истифодабарӣ аз нав омӯзонида ё калибр карда шавад. Усули тақсимкунии дода бояд бо нигоҳ доштани тартиби ҳалқаҳо санҷида шавад ва модел дар як нақби мустақили Туркия ба таври оянданигар тасдиқ гардад. Остонаҳои қувваи тела, суръат, зичӣ ва фишор дар таҳқиқот ба нақби Jiangyin–Jingjiang хосанд; онҳоро ҳамчун ҳудуди бехатари истифодабарии мустақим барои Туркия истифода бурдан мумкин нест.

Мушкилоти асосии таҳқиқот чист?

Дар мошинҳои нақбкани сипарӣ суръати пешравӣ яке аз нишондиҳандаҳои асосии иҷроиш мебошад, ки ба муҳлати сохтмон, хароҷот ва бехатарии истифодабарӣ мустақим таъсир мерасонад. Аммо суръати пешравӣ танҳо ба қувваи мошин вобаста нест. Мустаҳкамии замин, когезия, қобилияти борбардорӣ, суръати гардиши сари буранда, қувваи тела, зичии шлам, ҷараёни гардиш ва иқтидори хориҷкунии маводи кандашуда якҷоя таъсир мерасонанд.

Ин мураккабӣ дар заминҳои таркибӣ, ки қабатҳои гуногун ба монанди гил ва қум дар як сатҳи кандани нақб мавҷуданд, бештар намоён аст. Зиёд кардани як параметр ба танҳоӣ ҳамеша пешравии тезтар намедиҳад. Масалан, баланд кардани суръати сари буранда дар баъзе шароит метавонад иқтидори буришро зиёд кунад, аммо дар шароити дигар вайроншавии сатҳ, соиш, тавлиди зарраҳои майда ва муқовимати интиқоли шламро зиёд намояд.

Холигии асосие, ки таҳқиқот ҳадаф қарор додааст, норасоии дода дар давраи аввали кандани нақб мебошад. Моделҳои анъанавии омӯзиши мошинӣ ва омӯзиши амиқ одатан ба маҷмӯаҳои калони дода, ки аз кандани дарозмуддат ҷамъ шудаанд, ниёз доранд. Ҳол он ки яке аз давраҳое, ки муҳандисон бештар ба танзими параметрҳои мошин ниёз доранд, марҳилаи ибтидоӣ мебошад, ки танҳо чанд сад ҳалқа дода мавҷуд аст.

Нақб ва мошини омӯхташуда кадом хусусиятҳоро доранд?

Таҳқиқот ба қисми бо сипар кандашудаи Jiangyin–Jingjiang Yangtze River Tunnel дар Чин асос ёфтааст. Дар лоиҳа мошини сипарии мувозинати шлам бо диаметри кандани 16,03 метр истифода шудааст. Диаметри берунии рӯйпӯши нақб 15,5 метр, диаметри дохилӣ 14,2 метр ва ғафсии сегмент 650 миллиметр мебошад.

Сатҳи кандан дар таҳшинҳои Кватернерӣ ҳаракат карда, аз омехтаи заминҳои гилӣ ва қумӣ бо таносубҳои тағйирёбанда иборат аст. Дар қисмҳои болоӣ одатан гили силтӣ, силт ва қуми силтӣ; дар қисмҳои поёнӣ бошад қабатҳои зичтар ва гузаронандаи қуми майда ё миёна мавҷуданд. Азбаски чанд қабат дар як сатҳи кандан мавҷуданд, тағйирёбандаҳои геологии ҳар ҳалқа бо назардошти миёнаи вазндор аз рӯи таносуби масоҳати қабатҳо дар сатҳи кандан ҳисоб карда шудаанд.

Дар Шакли 3 дида мешавад, ки таносуби қабатҳо аз ҳалқаи 1 то ҳалқаи 271 пайваста тағйир меёбад. Ин тағйир нишон медиҳад, ки устувории сатҳ, мувозинати шлам, муқовимати буриш ва шароити хориҷкунӣ дар тӯли кандани нақб доимӣ намондаанд. Аз ин рӯ, мушкили рӯбарӯи модел на танҳо пешгӯии суръат, балки омӯхтани мувофиқати доимо тағйирёбандаи замин–мошин мебошад.

Додаҳои хом чӣ гуна тоза карда шуданд?

Сабтҳои хоми мошин бо фосилаи панҷ дақиқа сабт шуда буданд. Пас аз хориҷ кардани арзишҳои такрорӣ ва давраҳои таваққуф, ки мошин кор намекард, 3.468 нуқтаи вақти эътиборнок боқӣ монд. Сабтҳои ғайримуқаррарӣ, ки метавонанд аз хатогиҳои сенсор, ҷаҳишҳои кӯтоҳи қувва, ларзишҳои механикӣ ва гузаришҳои замин ба вуҷуд оянд, бо усули Isolation Forest муайян шуданд.

Isolation Forest додаҳоро ба таври тасодуфӣ тақсим карда, чен мекунад, ки як мушоҳида то чӣ андоза осон аз дигар мушоҳидаҳо ҷудо мешавад. Мушоҳидаҳое, ки роҳҳои ҷудокунии кӯтоҳ доранд, баҳои баландтари аномалӣ мегиранд. Дар таҳқиқот остонаи қарор бо муносибати миқдории зерин муайян шудааст:

\[ T=\operatorname{Quantile}_{1-\alpha}(\mathrm{score}_i),\quad i=1,2,\ldots,N \]

• T, остонаи қарори аномалӣ мебошад.
• score_i, баҳои аномалии мушоҳидаи рақами i мебошад.
• N, шумораи умумии мушоҳидаҳо мебошад.
• α, таносуби мушоҳидаҳои аномалие мебошад, ки дар додаҳо вуҷуд доранд, деб фарз мешавад.

Муҳаққиқон дар асоси таҷрибаи саҳроӣ таносуби contamination-ро 5 фоиз муайян карданд. Остонаи аномалии ба таври автоматӣ ҳосилшуда 0,53859 мебошад. Алгоритм 214 сабтро ғайримуқаррарӣ тасниф кард; ин шумора тақрибан 4,95 фоизи тамоми додаҳоро ташкил медиҳад. Гистограмма дар Шакли 4 хатти остонаро, визуализатсияи t-SNE бошад ҷамъшавии намунаҳои аномалиро дар канорҳои кластерҳо ва минтақаҳои ҷудошуда нишон медиҳад.

Аномалияҳои муайяншуда мустақиман ҳазф нашуда, бо interpolation-и spline ислоҳ карда шудаанд. Ин равиш метавонад пайвастагии додаҳоро нигоҳ дорад; аммо эҳтимол дорад ҳолати воқеӣ ва муҳими шадиди истифодабарӣ низ ҳамвор карда шавад. Таҳқиқот нишон намедиҳад, ки ҳар сабти ислоҳшуда бо журнали воқеаҳои саҳроӣ алоҳида санҷида шудааст ё не.

Чаро сабтҳои вақт ба сатҳи ҳалқа табдил дода шуданд?

Додаҳои панҷдақиқаӣ ларзишҳои кӯтоҳмуддатро нишон медиҳанд, аммо пешравии нақб аз ҷиҳати физикӣ дар тӯли рақами ҳалқа ба амал меояд. Муҳаққиқон нуқтаҳои зиёди вақти сабтшударо ҳангоми кандани як ҳалқа миёнагирӣ карда, воҳиди асосии таҳлилро ҳалқа муайян карданд. Ҳамин тавр, 3.468 сабти ба вақт асосёфта ба 271 намунаи сатҳи ҳалқа табдил дода шуд.

Ин амал таъсири ларзишҳои муваққатии сенсор ва истифодабариро кам карда, муқоисаи хусусиятҳои геологӣ ва параметрҳои мошинро дар як воҳиди фазоӣ таъмин намуд. Аммо рӯйдодҳои муҳими кӯтоҳмуддат дар дохили ҳалқа метавонанд дар миёна гум шаванд. Модел хавфҳои ногаҳонии панҷдақиқаро не, балки суръати миёнаи пешравиро дар тӯли ҳалқа пешгӯӣ мекунад.

Додаҳо чӣ гуна тақсим ва стандартӣ шуданд?

Маҷмӯаи додаҳои сатҳи ҳалқа ба 80 фоиз омӯзиш, 10 фоиз validation ва 10 фоиз test тақсим шудааст. Дар натиҷа, маҷмӯаи омӯзишӣ 217, validation 28 ва test 26 ҳалқа дорад. Маҷмӯаи validation барои танзими модел ва интихоби хусусиятҳо, маҷмӯаи test бошад барои арзёбии иҷроиш дар намунаҳои надида истифода шудааст.

Азбаски тағйирёбандаҳо воҳидҳои физикии гуногун доранд, standardization-и z-score татбиқ шудааст:

\[ x'=\frac{x-\mu}{\sigma} \]

• x, ченкунии аслӣ мебошад.
• μ, миёнаи тағйирёбандаи дахлдор мебошад.
• σ, инҳирофи стандартии тағйирёбанда мебошад.
• x', арзиши стандартшудаи бе воҳид мебошад.

Стандартсозӣ барои пешгирии он аст, ки масалан қобилияти борбардорӣ дар kilopascal ва зичии шлам дар g/cm³ танҳо аз сабаби миқёси рақамии худ бо вазни гуногун ба модел ворид шаванд.

Дар матн равшан гуфта нашудааст, ки тақсимоти 80–10–10 ба тартиби ҳалқаҳо ҳамчун блокҳои хронологӣ ё фазоӣ анҷом шудааст ё тасодуфӣ. Азбаски ҳалқаҳои ҳамсоя метавонанд шароити замин ва истифодабарии монанд дошта бошанд, ин ҷузъ барои арзёбии иҷроиши воқеии умумисозӣ муҳим аст.

TabPFN чист ва бо додаҳои хурд чӣ гуна кор мекунад?

Tabular Prior-Data Fitted Networks модели асосии пешомӯхташуда барои додаҳои ҷадвалӣ мебошад. Дар ҳоле ки моделҳои анъанавӣ дар ҳар маҷмӯаи додаи нави лоиҳа параметрҳои зиёдеро аз сифр меомӯзанд, TabPFN намунаҳои қаблан аз миқдори зиёди додаҳои синтетикии ҷадвалӣ омӯхташударо дар контексти маҷмӯаи додаи нав татбиқ мекунад.

Дар Шакли 2 модел намунаҳои омӯзишии бо тамға ва намунаи test-и тамғааш номаълумро дар як ҷараёни воридот қабул мекунад. Қисме аз қабатҳои attention-и дуандоза муносибатҳои байни хусусиятҳо ва қисми дигар муносибатҳои байни намунаҳоро коркард мекунад. Қабати ниҳоии perceptron-и бисёрқабата тақсимоти пешгӯиро дар баробари пешгӯии нуқтавии суръати пешравӣ истеҳсол мекунад.

Дар таҳқиқот мантиқи пешгӯии TabPFN дар шакли ҳамгироии Bayes ифода шудааст:

\[ p(y\mid x,D)=\int p(y\mid x,q)\,p(q\mid D)\,dq \]

• D, маҷмӯаи додаҳои омӯзишӣ мебошад.
• x, хусусиятҳои намунаи нав мебошад, ки суръати пешравиаш пешгӯӣ мешавад.
• y, суръати пешгӯишудаи пешравӣ мебошад.
• q, параметрҳои эҳтимолии моделро ифода мекунад.
• p(q|D), тақсимоти параметрҳои модел пас аз мушоҳидаи додаҳо мебошад.
• p(y|x,q), тақсимоти пешгӯии намунаи нав дар зери параметрҳои муайян мебошад.

Формула ба ҷойи такя ба як маҷмӯаи собити параметрҳо, ҳамгиро кардани пешгӯиҳоро дар байни параметрҳои эҳтимолӣ ифода мекунад. Фарзияи асосии таҳқиқот ин аст, ки намунаҳои қаблан омӯхташудаи додаҳои ҷадвалӣ метавонанд дар маҷмӯаи хурди додаҳои нақб нисбат ба моделҳои анъанавӣ пешгӯии устувортар диҳанд.

TabPFN барои интихоби хусусиятҳо чӣ гуна истифода шуд?

Дар оғоз 36 тағйирёбандаи геологӣ ва истифодабарӣ мавҷуд буд, дар ҳоле ки танҳо 271 намунаи ҳалқа вуҷуд дошт. Зиёд будани шумораи тағйирёбандаҳо нисбат ба намунаҳо метавонад мураккабии зиёдатӣ ва ноустуворӣ ба вуҷуд орад. Аз ин рӯ, муҳаққиқон TabPFN-ро на танҳо ҳамчун модели пешгӯӣ, балки ҳамчун арзёбандаи интихоби хусусиятҳои forward низ истифода карданд.

Раванд аз маҷмӯаи холии хусусиятҳо оғоз шуд. Дар ҳар қадам яке аз тағйирёбандаҳои интихобнашуда ба маҷмӯаи мавҷуда илова гардид, маҷмӯаи номзад бо панҷfold cross-validation арзёбӣ шуд ва тағйирёбандае нигоҳ дошта шуд, ки хатои миёнаи квадратии validation-ро бештар кам мекард. Дар Шакли 5 хато бо хусусиятҳои аввал зуд кам мешавад ва пас аз 12 хусусият тақрибан ҳамвор мегардад. Муҳаққиқон бо назардошти ҳамзамони дақиқӣ ва соддагии модел 12 тағйирёбандаро интихоб карданд.

Кадом моделҳо муқоиса шуданд?

TabPFN бо LightGBM, XGBoost, CatBoost, TABM, регрессияи вектори дастгирӣ, ҷангали тасодуфӣ, perceptron-и бисёрқабата, дарахти қарор, мошини омӯзиши шадид, регрессияи Bayes ва регрессори gradient boosting муқоиса шуд. Барои моделҳои танзимшаванда ба монанди XGBoost, CatBoost ва ҷангали тасодуфӣ grid search ва cross-validation истифода шуданд; TabPFN ва TABM бошад бо меъмориҳои пешакӣ муайяншуда татбиқ шуданд.

Иҷроиш бо нишондиҳандаҳои зерин арзёбӣ шуд:

• MAE: Миёнаи фарқҳои мутлақ байни пешгӯӣ ва арзиши воқеӣ.
• MAPE: Миёнаи фоизии нисбати хатои мутлақ ба арзиши воқеӣ.
• MSE: Миёнаи квадрати хатоҳо; ба хатоҳои калон вазни бештар медиҳад.
• RMSE: Решаи квадратии MSE ва дорои ҳамон воҳиди суръати пешравӣ мебошад.
• R²: Нишон медиҳад, ки модел чӣ қадар аз тағйирёбии суръати пешравиро шарҳ медиҳад.

TabPFN нисбат ба беҳтарин модели муқоисавии анъанавӣ, яъне ҷангали тасодуфӣ, MAE-ро аз 0,812 то 0,613, RMSE-ро аз 1,068 то 0,901 кам кард ва R²-ро аз 0,899 то 0,960 зиёд намуд.

Аммо арзишҳои 0,613 MAE ва 0,960 R², ки дар ҷадвал таъкид шудаанд, аз рӯи 54 намуна ҳисоб шудаанд, ки аз 28 намунаи validation ва 26 намунаи test муттаҳид шудаанд. Танҳо дар маҷмӯаи мустақили test, MAE 0,641, MAPE 2,097 фоиз, RMSE 0,903 ва R² 0,956 мебошад. Гарчанде ду натиҷа ба ҳам наздиканд, нишондиҳандаи сахттарини умумисозӣ маҷмӯаи test бо 26 намуна мебошад, ки барои танзими модел истифода нашудааст.

Шакли 6 дар бораи тақсимоти пешгӯиҳо чӣ нишон медиҳад?

Дар графикҳои омӯзиш, validation ва test суръатҳои пешравии ченшуда ва пешгӯиҳои TabPFN асосан дар атрофи хатти диагоналии мувофиқат ҷамъ шудаанд. Аксари намунаҳо дар дохили бандҳои 95 фоизаи confidence ва prediction мондаанд. Арзиши R²-и омӯзиш 0,971, validation 0,965 ва test 0,956 будан нишон медиҳад, ки байни қисмҳои дода фурӯпошии калони иҷроиш вуҷуд надорад.

Бо вуҷуди ин, азбаски маҷмӯаи test танҳо 26 ҳалқа дорад, чанд хатои нав метавонад нишондиҳандаҳои иҷроишро ба таври назаррас тағйир диҳад. Графикҳо мувофиқати дохили ҳамон қитъаи нақбро нишон медиҳанд; онҳо дақиқиро дар замин, мошин ё лоиҳаи дигар нишон намедиҳанд.

SHAP моделро чӣ гуна шарҳ медиҳад?

SHAP бо истифода аз арзишҳои Shapley дар назарияи бозиҳои ҳамкорӣ саҳми маржиналии ҳар тағйирёбандаро ба пешгӯӣ ҳисоб мекунад. Муносибати асосии истифодашуда дар таҳқиқот чунин аст:

\[ \phi_i(f)=\sum_{S\subseteq N\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!}\left[f(S\cup\{i\})-f(S)\right] \]

• φ_i(f), саҳми SHAP-и тағйирёбандаи рақами i мебошад.
• N, маҷмӯаи ҳамаи тағйирёбандаҳои воридотӣ мебошад.
• S, зермаҷмӯаи эҳтимолии тағйирёбандаҳо мебошад, ки тағйирёбандаи i-ро дар бар намегирад.
• f(S), пешгӯие мебошад, ки танҳо бо маҷмӯаи S ба даст омадааст.
• f(S∪{i}), пешгӯие мебошад, ки пас аз илова кардани тағйирёбандаи i ба даст омадааст.

Дар модели регрессия саҳмҳои SHAP нишон медиҳанд, ки пешгӯӣ аз арзиши асосии суръати пешравӣ чанд mm/дақ боло ё поён бурда шудааст. Арзиши мусбати SHAP суръати пешгӯишудаи пешравиро зиёд мекунад; арзиши манфӣ онро кам мекунад. Ин шарҳ далели сабабият нест, балки шарҳи рафтори модел аст.

Дар натиҷаҳои глобалии SHAP кадом тағйирёбандаҳо пешсаф буданд?

Рейтинги миёнаи мутлақи SHAP дар Шакли 7 нишон медиҳад, ки калонтарин саҳмҳо аз ҷараёни шлами воридшаванда MIFR ва зичии шлами воридшаванда MID омадаанд. Пас аз онҳо когезияи буриши зуд CQ, зичии шлами хориҷшаванда MDD, суръати сари буранда CS ва когезияи консолидашуда CCQ ҷой гирифтаанд. Фишори шлам PS, ҷараёни хориҷкунӣ MDFR, қобилияти борбардорӣ FAO, модули замин Es, соиши атрофӣ QIK ва қувваи умумии тела TTF саҳмҳои хурдтар, вале ченшаванда гузоштаанд.

Дар графики beeswarm арзишҳои баланди MID, MIFR ва CS аксаран ба минтақаи манфии SHAP рафтаанд. Ин намунаи модел нишон медиҳад, ки шлами аз ҳад зич ё ҷараёни баланд метавонад муқовимати интиқолро зиёд кунад ва суръати баланди сари буранда дар баъзе шароит сатҳи канданро вайрон намояд. Арзишҳои баланди MDD, PS, MDFR ва TTF бошад умуман саҳмҳои мусбат нишон додаанд.

Дар тағйирёбандаҳои геологӣ арзишҳои баланди Es, FAO ва QIK аксаран саҳми мусбат додаанд, дар ҳоле ки бо зиёд шудани CCQ саҳм ба суръати пешравӣ кам шудааст. CQ бошад рафтори яксамта надошт ва дар диапазонҳои гуногун саҳмҳои мусбат ва манфӣ нишон дод.

Намунаи дорои суръати баланди пешравӣ чӣ гуна шарҳ дода шуд?

Суръати пешгӯишудаи пешравии намунаи рақами 5 дар Шакли 8 37,131 mm/дақ буда, арзиши асосии модел 31,841 mm/дақ мебошад. Қавитарин саҳмҳои мусбат аз арзишҳои пасти когезия омадаанд:

• Барои CQ = 2,947 kPa саҳми SHAP +1,04 mm/дақ мебошад.
• Барои CCQ = 2,724 kPa саҳм +0,83 mm/дақ мебошад.
• Барои MID = 1,218 g/cm³ саҳм +0,65 mm/дақ мебошад.
• Барои MDD = 1,283 g/cm³ саҳм +0,54 mm/дақ мебошад.
• Барои Es = 11,373 MPa саҳм +0,48 mm/дақ мебошад.

Дар ин намуна FAO 241,338 kPa, QIK 57,257 kPa ва қувваи умумии тела 161.603,583 kN мебошад. Муҳаққиқон шарҳ додаанд, ки когезияи паст, устувории баланди замин, зичии нисбатан пасти воридкунӣ ва истифодабарии мутавозини механикӣ якҷоя суръати баланди пешравиро дастгирӣ кардаанд.

Намунаи дорои суръати пасти пешравӣ чӣ гуна шарҳ дода шуд?

Пешгӯии намунаи рақами 10 дар Шакли 9 22,299 mm/дақ мебошад. Саҳмҳои асосии манфӣ дар пастшавӣ аз арзиши асосии 31,841 mm/дақ чунинанд:

• Барои MIFR = 44,77 m³/соат −2,97 mm/дақ.
• Барои CS = 1,224 гардиш/дақ −2,12 mm/дақ.
• Барои MID = 1,266 g/cm³ −2,05 mm/дақ.
• Барои PS = 5,097 MPa −1,80 mm/дақ.
• Барои QIK = 51,448 kPa −0,68 mm/дақ.
• Барои FAO = 153,393 kPa −0,64 mm/дақ.

Дар намуна ҷараёни нисбатан баланди воридкунии шлам ва зичии он, суръати баланди сари буранда, фишори паст ва қобилияти борбардории паст якҷоя сохтори манфӣ ба вуҷуд овардаанд. Ин натиҷа нишон медиҳад, ки зиёд кардани суръати сари буранда ё ҷараён ба танҳоӣ шароити замини заиф ва гардиши нокифояро ҷуброн намекунад.

Чаро модели умумии аддитивӣ истифода шуд?

Дар ҳоле ки SHAP саҳми тағйирёбандаҳоро ба пешгӯӣ нишон медиҳад, муҳаққиқон барои равшантар дидани муносибатҳои ғайрихаттии тағйирёбандаҳои геологӣ бо суръати пешравӣ аз моделҳои умумии аддитивӣ истифода карданд. Шакли асосии GAM чунин аст:

\[ g(E(Y))=\beta_0+\sum_{j=1}^{p}f_j(X_j) \]

• Y, суръати пешравӣ мебошад.
• g, функсияи пайванд мебошад.
• β₀, узви доимӣ мебошад.
• f_j, функсияи чандири ҳамворкунӣ барои ҳар тағйирёбандаи геологӣ мебошад.
• X_j, тағйирёбандаи геологии дахлдор мебошад.

Мувофиқати модел бо муносибати R²-и зерин арзёбӣ шудааст:

\[ R^2=1-\frac{SS_{res}}{SS_{tot}} \]

SS_res маҷмӯи квадратҳои боқимонда ва SS_tot маҷмӯи умумии квадратҳоро ифода мекунад. R² бе воҳид аст ва наздик шудан ба 1 маънои онро дорад, ки каҷ қисми бештари тағйирёбии мушоҳидашударо шарҳ медиҳад.

Дар тағйирёбандаҳои геологӣ кадом остонаҳо пайдо шуданд?

Каҷи W-шакл дар CQ махсусан муҳим аст. Он нишон медиҳад, ки когезияро танҳо бо мантиқи “ҳар қадар пасттар, ҳамон қадар беҳтар” шарҳ додан мумкин нест. Тибқи шарҳи муҳаққиқон, когезияи миёна метавонад ба ташаккули қабати филтрии мувофиқ кӯмак кунад, дар ҳоле ки когезияи хеле баланд метавонад дар сари буранда cake-и лой, муқовимати буриш ва мушкилоти интиқол ба вуҷуд орад.

Ин остонаҳо танҳо муносибатҳои модели мушоҳидашуда дар доираи додаҳои омӯхташуда мебошанд. Азбаски каҷҳо ба шумораи ками намунаҳои ҳалқа асос ёфтаанд, онҳоро ҳамчун доимии физикии қатъӣ ё ҳудуди тарҳрезии татбиқшаванда ба ҳамаи нақбҳо қабул кардан мумкин нест.

Геология ва параметрҳои мошин чӣ гуна таъсири мутақобила доштанд?

Шаклҳои 11–13 нишон медиҳанд, ки на танҳо тағйирёбандаҳои алоҳида, балки ҷуфтҳои тағйирёбандаҳо чӣ гуна якҷоя рафтор мекунанд:

• Es–CCQ: Вақте Es аз 11 MPa боло ва CCQ аз 6 kPa поён буд, саҳмҳо асосан мусбат буданд. Вақте Es аз 9 MPa поён ва CCQ аз 10 kPa боло буд, саҳми мусбат заиф шуд.
• FAO–QIK: Вақте FAO аз 160 kPa ва QIK аз 53 kPa поён буд, саҳмҳо манфӣ буданд. Дар шароити мутавозин, ки FAO тақрибан 190–210 kPa буд, саҳмҳои мусбати баландтар мушоҳида шуданд.
• CS–Es: Вақте CS аз 1,20 гардиш/дақ ва Es аз 10,5 MPa боло буд, арзишҳои SHAP тақрибан то −1,5 ва −2,1 коҳиш ёфтанд. Диапазони 1,10–1,15 гардиш/дақ барои CS устувортар ба назар расид.
• MID–CQ: Вақте MID 1,18–1,22 g/cm³ ва CQ аз 8 kPa поён буд, саҳмҳои мусбат дида шуданд. Вақте MID 1,26–1,28 g/cm³ ва CQ аз 10 kPa боло буд, саҳм тақрибан то −2 паст шуд.
• TTF–FAO: Вақте FAO аз 180 kPa поён ва TTF дар диапазони 110.000–130.000 kN буд, саҳмҳо манфӣ монданд. Вақте FAO аз 220 kPa ва TTF аз 150.000 kN боло буд, саҳмҳои мусбат мушоҳида шуданд.
• MID–CS: Диапазони MID 1,20–1,23 g/cm³ ва CS 1,12–1,16 гардиш/дақ мусбат буд; омезиши MID-и баланд бо CS аз 1,20 гардиш/дақ боло манфӣ буд.
• MID–MDD: Вақте MID 1,20–1,22 ва MDD тақрибан 1,27–1,29 g/cm³ буд, шароити интиқол мусбаттар ба назар расид.
• TTF–PS: Вақте TTF аз 150.000 kN боло ва PS тақрибан 5,8–6,2 MPa буд, саҳмҳои мусбат афзоиш ёфтанд.

Ин таъсирҳои мутақобила нишон медиҳанд, ки модел қоидаҳои мустақил аз контекст, монанди “қувваи тела зиёд карда шавад”, “сари буранда тез карда шавад” ё “зичии шлам кам карда шавад”, истеҳсол намекунад. Як танзим метавонад дар шароити қобилияти борбардорӣ ё когезияи гуногун натиҷаи баръакс диҳад.

Чаҳорчӯбаи қарори муштараки инсон–зеҳни сунъӣ чӣ гуна кор мекунад?

Дар Шакли 14 раванди пешниҳодшуда ба панҷ минтақаи қарор ҷудо шудааст:

1. Муайян кардани равзанаи геологӣ ва минтақабандии динамикӣ
2. Мувофиқ кардани қувваи умумии тела бо қобилияти борбардорӣ
3. Танзими муштараки суръати сари буранда ва реологияи шлам
4. Идоракунии гардиши шлам тавассути зичӣ ва ҷараён
5. Ҳамоҳангсозии хориҷкунии маводи кандашуда бо гардиши шлам

Модели зеҳни сунъӣ суръати пешгӯишудаи пешравӣ ва миқдори саҳми ҳар тағйирёбандаро ба ин пешгӯӣ пешниҳод мекунад. Муҳандис бошад, тавсияи моделро бо мушоҳидаҳои саҳроӣ, устувории сатҳ, torque, ларзиш, ҳарорат, фишори хат, таваққуфи мошин ва талаботи бехатарӣ муқоиса мекунад. Тағйири ниҳоии параметр аз ҷониби муҳандис анҷом дода мешавад.

Ин сохтор бештар воситаи фаҳмондашавандаи дастгирии қарор аст, на низоми идоракунии автоматӣ. Таҳқиқот озмоиши саҳроиеро пешниҳод намекунад, ки дар он тавсияҳо дар идоракунии closed-loop-и вақти воқеӣ татбиқ шуда, натиҷаҳо муқоиса карда шаванд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад, кадомҳоянд?

• TabPFN дар маҷмӯаи хурди додаҳои 271 ҳалқаи ҳамин як нақб нисбат ба моделҳои муқоисашуда хатои камтар дод.
• Интихоби forward дар асоси TabPFN 36 тағйирёбандаро ба 12 тағйирёбанда коҳиш дод ва хатои пешгӯӣ асосан нигоҳ дошта шуд.
• Суръати пешравӣ бо таъсири муштараки тағйирёбандаҳои геологӣ ва истифодабарӣ пешгӯӣ шуд.
• Низомҳои воридкунии шлам, сари буранда ва хориҷкунӣ дар пешгӯиҳои модел нақши муҳим доштанд.
• SHAP ҳам аҳамияти умумии тағйирёбандаҳо ва ҳам шаклгирии пешгӯии ҳалқаҳои алоҳидаро шарҳ дода тавонист.
• Таҳлилҳои вобастагии GAM ва SHAP дар доираи лоиҳаи омӯхташуда остонаҳои ғайрихаттӣ ва таъсири мутақобилаи тағйирёбандаҳоро нишон доданд.

Таҳқиқот чиро исбот намекунад?

• Исбот намекунад, ки TabPFN дар ҳамаи лоиҳаҳои нақб аз дигар моделҳо беҳтар аст.
• Модел дар ягон нақб, кишвар, мошин ё муҳити геологии дигар аз берун тасдиқ нашудааст.
• Саҳмҳои SHAP далели муносибати сабабӣ байни тағйирёбандаҳо нестанд.
• Бехатарии диапазонҳои пешниҳодшудаи параметрҳо бо озмоиши саҳроии назоратшавандаи оянданигар нишон дода нашудааст.
• Модел низоми мустақили бехатарӣ барои фурӯравии ногаҳонии сатҳ, осеби сегмент ё вайроншавии таҷҳизот нест.
• Миёнаи ҳалқа нишон намедиҳад, ки рӯйдодҳои муҳими кӯтоҳмуддат дар дохили ҳалқа бомуваффақият пешгӯӣ шудаанд.
• Остонаҳои рақамии таҳқиқотро бевосита ба лоиҳаҳои Туркия ё дигар мошинҳои сипарӣ интиқол додан мумкин нест.

Усул ва натиҷаҳои таҳқиқот

Хулосаи техникии усул

Иҷроиши TabPFN дар қисмҳои дода

Минтақаҳои идоракунии дохили лоиҳа, ки дар таҳқиқот пешниҳод шудаанд

Муносибатҳои пешниҳодшуда барои низоми шлам ва хориҷкунӣ

• Суръати сари буранда умуман дар диапазони тақрибан 1,10–1,15 гардиш/дақ мувозинат карда шудааст.
• Дар қабатҳои қумӣ барои MID диапазони 1,22–1,25 g/cm³ пешниҳод шудааст.
• Дар қабатҳои когезияи баланд барои MID диапазони 1,20–1,23 g/cm³ ва афзоиши мувофиқи MIFR тавсия шудааст.
• Вақте CQ аз 8 kPa боло аст, гуфта шудааст, ки MID нисбатан паст нигоҳ дошта шавад.
• Барои фарқи зичӣ байни MDD ва MID диапазони тақрибан 0,05–0,08 g/cm³ пешниҳод шудааст.
• Пеш аз зиёд кардани қувваи тела бояд ҷараёни хориҷкунӣ, фишори шлам ва иқтидори гардиш санҷида шаванд.

Ин арзишҳо стандарти бехатарӣ ё дастури истифодабарии истеҳсолкунанда нестанд. Худи муҳаққиқон низ равшан гуфтаанд, ки остонаҳо аз геологияи нақби омӯхташуда, конфигуратсияи мошин ва одатҳои истифодабарӣ бароварда шудаанд ва дар лоиҳаҳои гуногун бояд аз нав калибр карда шаванд.

Ҷиҳатҳои асосии қавии таҳқиқот

• Ба ҷойи додаҳои лабораторӣ ё синтетикӣ сабтҳои саҳроии лоиҳаи воқеии сипарии диаметраш ултра-калон истифода шудаанд.
• Мушкилоти додаҳои хурд дар марҳилаи аввал ба таври равшан ҳадаф гирифта шудааст.
• Муайянкунии outlier, интихоби хусусият, пешгӯӣ, шарҳ ва тафсири муҳандисӣ дар як ҷараён муттаҳид шудаанд.
• TabPFN бо шумораи зиёди моделҳои анъанавӣ ва омӯзиши амиқ дар ҳамон дода муқоиса шудааст.
• Ғайр аз SHAP-и глобалӣ, шарҳҳои ҳалқаҳои алоҳида ва таъсири мутақобилаи тағйирёбандаҳо арзёбӣ шудаанд.
• Мубодилаи дода ва коди таҳлил имкони бознигариро зиёд мекунад.
• Чаҳорчӯбаи қарори таҳти назорати инсон пешниҳод шудааст, ки ба зеҳни сунъӣ салоҳияти ниҳоии идоракуниро намедиҳад.

Маҳдудиятҳои асосии таҳқиқот

• Ҳамаи намунаҳо аз 271 ҳалқаи аввали як нақб омадаанд.
• Дар ягон нақб ё мошини мустақили дигар тасдиқи беруна анҷом нашудааст.
• Маҷмӯаи test танҳо аз 26 ҳалқа иборат аст.
• Шарҳ дода нашудааст, ки тақсимоти дода тартиби ҳалқаҳоро нигоҳ доштааст ё не.
• Таъсири вобастагии фазоии байни ҳалқаҳои ҳамсоя ба иҷроиш алоҳида чен нашудааст.
• Таносуби contamination барои Isolation Forest пешакӣ 5 фоиз муайян шудааст.
• Нишон дода нашудааст, ки арзишҳои шадиди бо interpolation ислоҳшуда рӯйдодҳои воқеии саҳроиро ифода мекарданд ё не.
• Миёнаҳои сатҳи ҳалқа метавонанд рафтори кӯтоҳмуддати муҳимро пинҳон кунанд.
• Натиҷаҳои SHAP ва GAM муносибатҳои модели мушоҳидавӣ мебошанд; натиҷаи таҷрибавии сабабӣ нестанд.
• Стратегияҳои пешниҳодшудаи идоракунӣ бо озмоиши саҳроии closed-loop-и оянданигар санҷида нашудаанд.
• Таҳқиқот аз арзёбии ҳамтоён нагузаштааст.

Ёддошт оид ба манбаъ ва усул

Номи пурраи аслии таҳқиқот: Interpretable Early-Stage Advance Rate Prediction and Human–AI Collaborative Decision Support for Ultra-Large-Diameter Slurry Shield Tunnelling Using TabPFN-SHAP

Муаллифон: Chenlong Yue, Jian Zhang, Tugen Feng ва Bin Zheng.

Тартиби муаллифон: Chenlong Yue аввал, Jian Zhang дуюм, Tugen Feng сеюм ва Bin Zheng чорум мебошанд.

Маълумоти саҳми баробар: Дар версияи боршуда маълумоти муаллифони саҳми баробар вуҷуд надорад.

Муаллифи масъул: Jian Zhang. Дар таҳқиқот суроғаи тамос 241604010106@hhu.edu.cn дода шудааст.

Пайвастагиҳои муассисавӣ:

1. Key Laboratory of Ministry of Education for Geomechanics and Embankment Engineering, Hohai University, Nanjing, Чин.
2. School of Civil Engineering and Surveying & Mapping Engineering, Jiangxi University of Science and Technology, Ganzhou, Чин.

DOI:10.2139/ssrn.7030777

Платформаи нашр: SSRN.

Пайванди расмии сабт:Саҳифаи таҳқиқоти SSRN

Пайванди дода ва код:Анбори GitHub-и TabPFN-Based-Advance-Rate-Prediction

Соли нашр: 2026. Санаи дақиқи боргузорӣ дар саҳифаи расмии SSRN дар ҷараёни ин баррасӣ алоҳида тасдиқ карда нашудааст.

Маҷалла: Қабул ё нашр дар маҷаллаи ҳамтоёнӣ тасдиқ нашудааст.

Ношири аслӣ: Барои нашри ниҳоии ҳамтоёнӣ маълумоти ношир вуҷуд надорад.

Навъи манбаъ: Таҳияи модели омӯзиши мошинӣ, муқоиса ва дастгирии фаҳмондашавандаи қарорҳои муҳандисӣ дар асоси додаҳои воқеии саҳроӣ; preprint.

Вазъи ҳамтоёнӣ: Ин таҳқиқот preprint аст ва аз арзёбии ҳамтоён нагузаштааст; натиҷаҳо бояд бо назардошти ин маҳдудият хонда шаванд.

Маблағгузорӣ: Таҳқиқот аз ҷониби National Natural Science Foundation of China, Fundamental Research Funds for the Central Universities, фондҳои муҳаққиқони сатҳи баланд, барномаи бузурги илм ва технологияи Jiangxi Province, барномаи миллии муҳандисии амиқи зеризаминӣ ва фондҳои лабораторияи бехатарии муҳандисии сохтмон дар минтақаҳои кӯҳӣ дастгирӣ шудааст.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон ягон бархӯрди маълуми молиявӣ ё муносибати шахсиеро, ки метавонад ба таҳқиқот таъсир расонад, гузориш накардаанд.

Ин мақолаи тоҷикӣ бо баррасии таҳқиқоти 43-саҳифаи боршуда, формулаҳо, ҷадвалҳо, графикҳо, тақсимоти геологӣ, визуализатсияҳои SHAP ва схемаҳои қарорҳои муҳандисӣ омода шудааст. Ягон натиҷаи нави таҷрибавӣ, муваффақияти саҳроӣ ё кафолати бехатарӣ, ки дар таҳқиқот вуҷуд надорад, илова нашудааст. Манбаъҳои беруна танҳо барои тасдиқи DOI, сабти расмии SSRN ва анбори дода-коде, ки дар таҳқиқот гузориш шудааст, истифода шудаанд.

Дақиқии баланди гузоришшудаи TabPFN ба маҷмӯаи хурди дода дар дохили як лоиҳа тааллуқ дорад. Пеш аз истифода дар нақбҳои дигар тасдиқи мустақили беруна, санҷиши вақтию-фазоӣ бо нигоҳ доштани тартиби ҳалқаҳо, стандартсозии сенсорҳо ва воҳидҳо, калибровкаи маҳаллии замин ва арзёбии оянданигари саҳроӣ зарур аст. Диапазонҳои рақамии параметрҳо дар таҳқиқот набояд ҳамчун ҳудудҳои универсалии истифодабарии нақб ё фармонҳои автоматии идоракунӣ арзёбӣ шаванд.