盾构隧道施工是一项大型复杂动态系统,在盾构施工过程中,由于地质环境随时间、空间变化,盾构推进系统与地质环境系统的相互作用,盾构机复杂控制原理等因素,使得合理掘进速度不易确定,盾构掘进方向对变,可能发生盾构机抬头、低头、偏移、蛇形推进等状况,不利于隧道轴线控制。随着全球盾构施工技术快速发展,智慧盾构施工成为国内外学者的研究热点。大数据分析技术能够对盾构过程产生的大量数据进行分析挖掘,进而实现盾构过程中的风险管控、决策支持,是智慧盾构施工的不二之选。综上所述,本文在盾构掘进业务分析、机理分析的基础上,通过分析影响轴线偏差的关键因素,深度挖掘盾构掘进参数与轴线偏差关联关系。应用大数据分析技术,将海量但未利用的数据信息有效地转变为机理知识经验,补充传统施工方法的不足,为盾构施工提供决策支持、风险管控,有利于盾构施工质量控制,为盾构施工技术的智能化提供参考,进一步可以为大数据技术实际工程应用等方面提供参考,具有重要的经济效益和社会效益。本文主要内容如下:(1)分析了盾构试掘进机理和盾构轴线偏差机理,简述了盾构掘进数据基础。在此基础上,设计构建了盾构掘进参数与轴线偏差关联方法总体分析框架,包括盾构掘进数据处理,掘进参数相关性分析,影响盾构轴线偏差关键掘进参数分析、盾构掘进参数与轴线偏差关联模型研究。(2)以盾构轴线偏差为目标,基于随机森林特征选择算法进行关键掘进参数分析,根据评分进行掘进参数重要度排序,并通过交叉验证来找到最优的关键掘进参数数量,得到与轴线偏差最相关的掘进参数。(3)以分析盾构掘进参数与轴线偏差关联关系为目标,提出了盾构掘进参数与轴线偏差定性关联分析模型,该模型以Apriori算法为基本理论,将连续的盾构掘进数据离散化得到适合Apriori算法分析的数据资源格式,利用逐层搜索的迭代方法找出数据中的隐含关系,以形成规则,通过筛选与评估,得到了盾构掘进参数与轴线偏差之间的定性关联关系。(4)以分析盾构掘进参数与轴线偏差关联关系为目标,提出了盾构掘进参数与轴线偏差定量关联分析模型,该模型以贝叶斯网络为基本理论,根据盾构施工原理专家知识和实际盾构数据,构建起盾构掘进参数与轴线偏差关联问题的贝叶斯网络,利用贝叶斯网络进行轴线偏差概率推理,得到了盾构掘进参数与轴线偏差之间的定量关联关系。最后以某盾构施工项目为例,对本文所述的方法进行了验证,结果表明以上方法能有效分析盾构掘进参数与轴线偏差关联关系,验证了方法的可行性和有效性。