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“TBM掘進參數數據分享與機器學習”平行分析研討交流計劃答辯評審會在京召開

日期: 2019-05-15
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5月4日,“TBM掘進參數數據分享與機器學習”平行分析研討交流計劃答辯評審會在北京順利召開。會議由國家973計劃“TBM安全高效掘進全過程信息化智能控制及支撐軟件基礎研究”項目組和中國巖石力學與工程學會主辦,中國巖石力學與工程學會巖土工程信息技術與應用分會和中國水利水電科學研究院協辦,中鐵裝備智能工程研究院承辦,這是國內首次在隧道掘進機行業中的人工智能技術盛會,旨在助力隧道掘進機施工信息化和智能化發展,同時為川藏鐵路、滇中引水等一大批國家重點工程建設中試點應用探索成果提供強有力的技術支撐。


“TBM掘進參數數據分享與機器學習”平行分析研討交流計劃答辯評審會在京召開


會議現場


“TBM掘進參數數據分享與機器學習”平行分析研討交流計劃答辯評審會在京召開

國家最高科學技術獎獲得者錢七虎院士出席會議

“TBM掘進參數數據分享與機器學習”平行分析研討交流計劃答辯評審會在京召開

何滿潮院士致辭

“TBM掘進參數數據分享與機器學習”平行分析研討交流計劃答辯評審會在京召開

陳祖煜院士

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程耿東院士

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中鐵工業獨立董事楊華勇院士

“TBM掘進參數數據分享與機器學習”平行分析研討交流計劃答辯評審會在京召開

李建斌總經理致辭


2018年度國家最高科學技術獎獲得者錢七虎院士,中國巖石力學與工程學會理事長何滿潮院士,中國科學院陳祖煜、程耿東院士,中國工程院院士、中鐵工業獨立董事楊華勇,中鐵工業總經理、973項目首席科學家李建斌,中鐵裝備總工程師王杜娟,以及來自水利部水利水電規劃設計總院、中國華能、川藏鐵路公司、中國電建、中鐵隧道局、長江勘測規劃設計院、吉林省水利水電設計院、中鐵一院、武漢大學、同濟大學等掘進機行業內業主、設計、施工、科研等單位的30多位評審專家共同出席會議。

“TBM掘進參數數據分享與機器學習”平行分析研討交流計劃答辯評審會在京召開
“TBM掘進參數數據分享與機器學習”平行分析研討交流計劃答辯評審會在京召開


“TBM掘進參數數據分享與機器學習”平行分析研討交流計劃答辯評審會在京召開


針對TBM施工領域存在的TBM性能預測、控制優化、不良地質預測等行業關鍵技術難題,為探索大數據和人工智能在此領域的研究應用,中鐵裝備在國內首次完整的提供了TBM施工全過程數據共計125.8億條,吸引了來自中國水利水電科學研究院、清華大學、同濟大學等科研院校及企業組成了12支跨學科跨專業的參賽隊伍前來參會,同場比拼。評審會上,他們通過成果匯報、評審提問、現場回答等方式充分展示團隊研究成果。得到了廣大院士和專家們的高度贊賞。陳祖煜院士表示,這次機器學習競賽出現了非常多的、令人眼前一亮的新思維、新方法,讓我們深刻感受到大數據、人工智能新技術為推動行業科技創新發展所注入的強大動力。

“TBM掘進參數數據分享與機器學習”平行分析研討交流計劃答辯評審會在京召開
“TBM掘進參數數據分享與機器學習”平行分析研討交流計劃答辯評審會在京召開

自2014年12月27日我國第一臺自主知識產權TBM掘進機成功下線,TBM掘進機自主制造的發展勢頭良好,已成為中國制造的一顆璀璨明珠。

當今,TBM工程遍及大江南北。未來,川藏鐵路、渤海灣隧道、南水北調西線項目,一個又一個雄偉的工程在招手。

李建斌表示,國家對TBM制造和掘進技術高度重視,國家重點基礎研究發展計劃(973計劃)先后為TBM相關領域設置了4個項目,促進了我國TBM的快速發展。TBM施工具有安全、高效等諸多優點,是未來交通、水利、國防安全、礦山等基礎建設領域長大深埋隧道或隧洞施工的首選工法。但是在施工過程中,由于TBM操作依賴司機主觀經驗、一旦對地質和設備狀態變化感知不及時,控制決策不夠科學,很容易造成施工不安全、不高效的問題出現,甚至發生工程事故,人工智能技術為解決上述問題提供可能。同時,隨著國內TBM項目不斷增加,通過TBM云平臺積累了海量的施工數據。

“TBM掘進機是大型山嶺隧道建設的硬件支撐,經歷風霜雨雪之歷練,已成國之重器;機器學習是一門多領域交叉學科,是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑。” 中國巖石力學與工程學會理事長、中國科學院院士何滿潮說。


“TBM掘進參數數據分享與機器學習”平行分析研討交流計劃答辯評審會在京召開

針對目前海量數據共享的急迫需求和行業內信息孤島普遍存在的主要矛盾,陳祖煜、錢七虎、程耿東、何滿潮、楊華勇等院士和以李建斌為代表的掘進機行業領軍人物共同發起了“蓮花池倡議”,呼吁解決行業數據標準化和共享難題,共同推進大數據和人工智能在掘進機行業的應用,早日將中國這個TBM大國建設為TBM強國。



蓮花池倡議


2019年5月4日,來自國內從事TBM制造、施工、規劃設計和科研教學崗位的80余位專家和師生齊聚北京云瑧金陵蓮花酒店,成功地召開了由國家“973”TBM科研項目組和中國巖石力學與工程學會共同舉辦的“TBM掘進參數數據分享與機器學習:平行分析研討交流會議”。


TBM作為國之重器,其市場長期被國外廠家占領。國家對TBM掘進技術高度重視,國家基礎研究973計劃先后為TBM掘進技術設置了4個項目,促進了我國TBM掘進技術的快速發展。自2014年12月27日我國第一臺TBM掘進機成功應用,TBM掘進機自主制造的發展勢頭良好,已成為中國制造的一顆璀璨明珠。


當今,TBM工程遍及大江南北。未來,川藏鐵路、渤海灣隧道、南水北調西線項目,一個又一個雄偉的工程在向我們招手。


今天,TBM掘進技術又一次站在了十字路口。本次會議12家團隊提供的TBM施工性狀預測的成果表明,大數據和人工智能完全有可能在TBM上突破瓶頸,將TBM安全、高效掘進技術提升到一個新的高度。中國能否抓住這次機遇,將TBM掘進技術打造成繼高鐵、華為5G技術之后的又一驕傲?這有待我國信息、機電、巖土等多個工程領域專家共同努力。

為此,我們倡議:


1. 繼續推進TBM掘進機數據標準化和數據共享工作。數據標準化和共享是人工智能和大數據分析能否成功的基礎,沒有現場的海量數據,也就沒有TBM智能掘進技術的未來。此次中鐵裝備的數據共享是一個良好的開端,我們必須堅定不移地在全行業內呼吁和推動TBM數據標準化和數據共享工作,逐步推進在行政指令指導下的TBM掘進機數據采集和管理工作。

2. 推動學科和行業交叉。我們呼吁信息專家、機電專家與巖土工程專家通力協作,相互融合,進一步提高我國TBM掘進技術的水平,達到安全高效智能掘進的新高度。

3.緊密結合重大工程。我們呼吁已經開始和將來的國家級TBM重點工程為大數據、人工智能的研發工作提供更大的空間。我們也呼吁科技人員以高度的責任心投入到TBM工程的第一線,開發出一個針對TBM施工的智能產品。

4. 發揮學會的作用。作為凝聚我國廣大巖土科技工作者智慧和學識的學術團體,中國巖石力學與工程學會將成為引領TBM智能化的中堅力量。以學會廣大會員單位為依托,研發數據共享平臺、形成數據共享機制,實現真正意義上的數據共享。我們期待并支持學會在這一領域發揮更大的作用。


1764年,瓦特改進了蒸汽機,開啟了工業時代。我們錯過了這一機遇,落后挨打了近兩百年。1995年,人類開始普及互聯網,開啟了信息時代。能否抓住這次人工智能時代的機遇,這是中華民族崛起的關鍵。


讓我們共同努力,將中國這個TBM大國建設為TBM強國!





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