摘要

关键词：TBM 施工；定位；安全管控；电子围栏；AI 预警；本质安全

针对 TBM 施工 “人-机-环” 协同管控存在盲区、设备作业区事故频发的行业痛点，本文结合 TBM 工程门吊吊装、物料转运、轨道运输、掘进作业四大核心模块的风险差异，提出 “多源定位+分级干预” 的全流程安全管控方案。通过超宽带（UWB）、北斗高精度、ZigBee、UWB-IMU融合定位、可见光定位（VLP）、LoRa 等技术的场景化适配，构建 “感知-预警-干预-制动” 闭环，解决信号遮挡、多设备协同响应滞后及定位范围覆盖不全等问题。依托项目验证，使危险区域违规入侵预警响应时间降低，设备碰撞事故发生率下降 90%以上，其中高海拔环境下报警准确率达 98.2%，为不同地质条件下的盾构安全管理提供可落地的技术范式。

1 引言

1.1 研究背景与行业需求

TBM 施工因作业空间封闭、设备密集度高、地质条件复杂，成为建筑施工领域安全事故高发场景。据住建部 2024 年《建筑施工安全统计年报》显示，全国 TBM 项目机械伤害事故中，65%源于人员误入刀盘、吊臂等高危区域，28%因设备协同作业时人员位置信息缺失导致决策滞后。

传统“人工巡检+静态警示”模式无法适配 TBM 长大隧道动态管控需求，四大核心模块风险特性贴合TBM 作业特点：门吊吊装区存在碰撞与坠物风险；叉车、装载机物料转运区因视野盲区易引发挤压事故；水平电机车轨道运输区面临人员横穿与溜车隐患；TBM 掘进区则叠加机械伤害与有害气体泄漏风险。因此，构建覆盖全模块的定位管控体系，成为破解行业安全难题的关键。

1.2 国内外研究现状

国外学者Kim 团队在首尔地铁盾构项目中，将UWB 定位与塔吊力矩限制器联动，但该方案仅针对单一设备，未涉及多模块协同；日本川崎重工在北海道TBM 隧道中应用 RFID 技术管理人员进出权限，因 TBM 强振动导致标签故障率超 15%，预警响应滞后 3s。

国内研究聚焦TBM 场景适配：郑州地铁盾构区间采用 5G+UWB 融合技术，通过防震基站实现人员与设备厘米级协同；太原地铁下穿铁路盾构段用北斗高精度定位监控人员轨迹，规避铁路运营安全风险；长沙工管云平台整合“定位+AI 视觉”技术，在 20 余个盾构项目中实现未戴安全帽、违规靠近危险区等12 类行为自动识别。但现有研究多聚焦单一模块，高海拔、高瓦斯极端环境下 TBM 定位技术适配性仍显不足。

1.3 研究内容与技术路线

本文核心探讨内容包括：①TBM 多模块定位技术选型与场景适配；②门吊、电机车等模块的定位终端部署与电子围栏边界化设计； ③ AI 算法与设备控制系统的深度联动；④跨 TBM 场景技术可行性验证。

技术路线遵循“需求分析→技术选型→模块方案设计→算法优化→案例验证→体系输出”流程。

2 施工现场核心定位技术体系

2.1 定位技术选型与适配逻辑

TBM 施工现场的信号屏蔽、粉尘干扰及动态作业特性，对定位技术提出“高精度、高稳定、低延迟”要求，确定“UWB+北斗+多技术互补”架构，具体选型逻辑如下：

适配优化：

1.抗振动设计：采用防震支架固定，增加橡胶缓冲层，适配TBM 掘进时振动；

2.多技术融合策略：TBM 内部采用“UWB-IMU+ VLP”，盾尾信号遮挡时切换 IMU 惯性定位，拼装时启用 VLP 实现毫米级辅助定位；隧道沿线采用“UWB+LoRa”，直线段用 UWB 保证精度，曲线段及远距离用LoRa 补充覆盖；通风机房、配电房等固定区域采用 ZigBee 构建低功耗监测网络。

构建“感知层-传输层-应用层”三级架构，打破单一项目局限，实现跨场景复用：

感知层：人员佩戴智能安全帽，内置UWB 模块与气体传感器；设备端按模块配置定位终端：电机车安装 UWB 终端；TBM 部署防终端；基站按洞内转弯半径差异化部署，确保信号覆盖率。

传输层：采用“5G+无线自组网”双链路解决盾体内信号屏蔽问题；隧道沿线通过无线自组网实现基站互联，断电时自动切换应急通讯模块，保障定位数据不中断。

应用层：接入智慧工地平台，通过 Modbus-TCP 协议与设备 PLC 系统联动，实时读取设备运行参数；数字孪生模型按10Hz 频率更新可视化展示人员与设备位置关系；支持建设、施工、监理三级权限管理和差异化数据。

2.3 电子围栏与干涉机制通用模型

2.3.1 分级围栏设计

按风险等级划分三级围栏，边界参数结合设备作业特性确定，确保管控精准性：

一级预警区：设备作业影响范围外 2-5m，采用黄色虚拟边界，吊装区按吊装半径 1.2 倍设围栏，电机车区沿轨道两侧0.8m 设线性围栏，预警区触发声光报警。

二级警戒区：设备运行直接影响区1-2m，采用橙色边界，随起重设备运转速度、电机车速度动态调整。

三级禁入区：设备核心作业区，采用红色边界，刀盘周边、吊物正下方、电机车前后，触发强制制

2.3.2 三级干涉响应机制

建立与设备控制系统直连的干预闭环，响应延迟按模块风险等级差异化设置：

一级响应（预警）：人员进入预警区，定位标签触发声光告警，平台推送信息至网格员。

二级响应（干预）：侵入警戒区，设备自动降速，同时启动车载雷达。

三级响应（制动）：误入禁入区，强制切断设备动力，门吊切断电机电源，电机车启动制动，TBM 停止掘进并开启应急通道。3 TBM 施工现场多模块定位应用方案

3.1 门吊作业区：吊装半径动态

3.1.1 风险特征与技术难点

门吊吊装传统人工监护存在三大问题：一是吊装盲区易遗漏人员；二是吊重超限时缺乏自动干预；三是移动吊物碰撞风险。3.1.2 实施路径与参数设计

基站部署：门吊立柱顶部及作业区四角共设6 台 UWB 基站，覆盖半径按作业范围1.2 倍设置，避开高压线减少电磁干扰。动态围栏生成：通过门吊力矩限制器获取实时位置，以吊物为中心生成“3m 禁入区+2m 预警区”，每 100ms 更新一次边界坐标，确保与门吊运行同步。

数据联动优化：定位数据与吊重传感器融合，当吊重超额定值 5%时，自动扩大围栏范围 20%，同时限制门吊运转速度。13AI算法与案例验证

采用“轨迹预测+距离阈值算法”，输入参数包括人员三维坐标、移动速度及运转速度。郑州地铁 3 年10 万+条历史数据训练模型，预测 1s 内人员轨迹，当碰撞概率＞80% 时触发干预。峰峰集团九龙矿应用后，吊装区违规入侵响应时间从10s 压缩至0.5s，违规率下降 60%；巴朗山隧道试点期间，定位误差≤30cm，未发生吊装碰撞事故。

3.2 叉车/装载机：盲区碰撞预

3.2.1 风险特征与适配措施

叉车、装载机物料转运区人员流动密集，货叉举升 2.5m 时视野盲区扩大至 6.8 ㎡。针对该问题，采用“定位+激光雷达”双重感知：叉车驾驶室安装激光雷达，智能安全帽增设200 万像素摄像头，实现“位置验证+图像识别”双重校验（验证时间≤200ms）。3.2.2 实施路径、算法优化和案例验证

围栏设置：叉车前后2m、 左右1.5m 设矩形预警区， 装载机铲斗下方 1.8m×1.2m 设静态禁入区， 通过智慧工地平台导入CAD 图纸精准绘制。

盲区补盲：叉车尾部部署 UWB 中继器，消除货叉举升时的定位死角，定位更新延迟≤100ms。AI 算法：融合 YOLOv8 目标检测与多目标轨迹匹配，车载摄像头识别人员、障碍物，结合定位数据计算相对速度，当人员与叉车距＜1m 且相对速度＞5km/h 时，触发二级响应。中铁六局某钢结构项目应用该技术后，累计识别盲区隐患 37 处，实现零事故运行。3.3 水平电机车：轨道沿线定位与电子围栏边界化

3.3.1 风险特征与环境适配

水平电机车承担物料运输任务，轨道长度与隧道等同，存在三大风险：一是人员横穿易发生碰撞；二是隧道坡度＞3‰时溜车风险提升50%；三是传统定位在曲线段信号遮挡严重。针对高原隧道特殊环境，选用工作温度-30℃-70℃、防护等级 IP68 型终端，避免低温死机。3.3.2 定位模块部署与围栏设计

（1）终端与基站安装

电机车终端每台安装4 台 UWB 终端，车头 1 台监测前方人员、车尾 1 台监测后方、车身两侧各 1 台监测侧向，与轨道平行偏差≤2°，每日开工前用激光测距仪校准，确保坐标偏差≤5cm。

沿线基站采用支持北斗频段的双模基站，直线段 200m/台、曲线段150m/台，安装于隧道侧壁处，每周用全站仪校验位置；隧道出入口30m 内增设2 台基站，强化信号覆盖。

（2）电子围栏边界化实现

静态边界以轨道中心线为基准，两侧 0.8m 设线性预警区、0.5m 设禁入区，通过平台可视化配置（支持 CAD 导入，绘制精度±1cm），边界采用黄色（预警）、红色（禁入）虚拟线段。

动态边界以电机车实时位置为中心设矩形围栏，预警区前后距离随速度调整（最低为10m）、左右 1.5m；禁入区前后 8-10m、左右 1m，载重超额定值 80%时扩大 10%。

触发条件：人员坐标与围栏边界距离≤5cm 判定“接近”，＜0 判定 “侵入”，按等级触发响应。（3）数据联动与干预执行

通信协议：定位终端通过Modbus-TCP 协议与电机车PLC 互联，数据传输频率10Hz、延迟≤100ms，传输内容含人员坐标、侵入状态.

多级干预：一级响应启动声光报警器与驾驶室红色预警框；二级响应 0-2s 内降速至 5km/h，制动灯常亮；三级响应超 2s 或距离＜3m 时，启动电磁制动并断电（≤50ms），同步推送应急信号至调度中心。

3.3.3 创新技术与案例验证

引入“轨迹异常检测”算法，通过 10Hz 采样频率的定位数据，采用最小二乘法拟合电机车轨迹，当偏离轨道±30cm 时判定溜车，立即触发报警与制动。郑州地铁 3 号线应用该技术后，轨道违规事件从月均 8 起降至 0.6 起，救援响应时间从 15 分钟缩短至3 分钟；巴朗山隧道试点期间，定位误差≤25cm，2 次人员接近预警区事件均在 0.4s 内报警，未发生安全事故。

3.4 TBM 核心作业区闭环管控与 AI 算法细化

3.4.1 风险特征与防爆适配

盾体区存在机械伤害及有毒有害气体泄漏风险，高瓦斯地层还面临爆炸隐患。如久隆水库高瓦斯隧洞，采用防爆基站与本质安全基站，避免电火花引发事故。

3.4.2 实施路径与多维感知

基站部署：盾体顶部设 3 台防爆基站，刀盘附近安装 2 台本质安全基站，间距 15-20m，覆盖掘进面 50m 范围，防护等级≥IP68，确保刀盘区信号覆盖率 100%。

标签集成设计：定位标签集成气体传感器（采样频率 2Hz），当气体浓度超标且人员在预警区时，同步触发标签振动声光告警与喷淋统（启动时间≤1s）。

设备联动：通过 Modbus 协议将定位数据接入 TBM PLC，实时读取刀盘转速、推进压力等参数，传输延迟≤100ms，支持 24h 数据溯，便于事故分析。

3.4.3 AI 算法输入层参数与决策逻辑

采用“时序数据异常检测+双重校验”算法，输入层参数均结合盾构施工实际需求确定，参数细节及选择依据按照以下原则：人员定位通过三维坐标确保不入禁入区、保持与设备距离避免碰撞、识别进入禁入区时间提前预警；TBM 运行通过参数采集提前预警；环境有毒有害气体超出预警值提前报警；设备状态接入盾尾密封压力等关键参数防止涌泥涌水。

干扰排除：预设电机电磁干扰、粉尘遮挡等 12 类干扰源识别模型，通过卡尔曼滤波剔除无效数据，算法准确率提升至 98%以上，久隆水库项目应用中误报率＜2%。

3.4.4 案例验证

巴朗山隧道在TBM 作业区应用该方案，防爆基站耐受-25℃低温，2025 年 5 月 12 日 1 起人员误入刀盘区事件中，系统 0.8s 内完成停机与应急通道开启；久隆水库高瓦斯隧洞应用期间，瓦斯预警准确率100%，设备故障率为 0，验证了方案的可靠性。

3.5 TBM 定位技术其他专项场景

3.5.1 ZigBee：固定辅助区低功耗监测适配场景：通风机房、配电房等硐室空间狭小场所实施：壁挂安装20m/终端，1.5m 禁入区；非巡检时段全区域预警，联动 TBM 通风机 PLC。

案例：武汉地铁8 号线通风机房违规从月均 2 起降至 0，成本降 60%，终端抗振动续航超1 年。

3.5.2 UWB-IMU 融合定位：信号遮挡区适配场景：盾尾、螺旋输送机周边，UWB 定位失效。

实施：终端集成6 轴 IMU，UWB 信号丢失时惯性定位（续航≥10min）；盾尾密封装置周边 1m 设禁入区，振动超标时强化定位频率。案例：上海地铁14 号线盾尾定位误差 8-12cm，误报率降 70%，适配硬岩挤压工况。

3.5.3 可见光定位：管片拼装精密作业

适配场景：管片拼装，需厘米级定位辅助，规避强电磁干扰。

实施：4 盏VLP 改造 LED 灯全覆盖，接收器精度±8cm；联动管片拼装机械臂，距离＜0.5m 且机械臂运动速度＞5mm/s 时停机。

案例：广州地铁 11 号线管片拼装效率升15%，碰撞风险为0，适配隧道拼装精度要求。

3.5.4 LoRa：长隧道辅助运输

适配场景：10km+隧道辅助轨道、外围边坡区，需远距离低功耗定位。

实施：3 个LoRa 网关（TBM 进口/出口/中间），30s 上传 1 次数据；轨道两侧 1m 设预警区，边坡区定位触发时提醒防坠落。

案例：成都地铁19 号线项目覆盖17km，违规从月均 5 起降至0.3 起/月，成本降 70%，适配长距离隧道。

4 多场景可行性验证与效益分析

4.1 技术可行性跨场景验证

4.1.1 极端环境适配性

高海拔低温：巴朗山隧道海拔3800m、-25℃实测，定位基站连续运行 30 天无故障，终端续航从 72h 降至 65h（下降 10%），仍满足作业需求；

高瓦斯：久隆水库隧洞采用防爆设备，基站正常工作，报警响应时间≤1s；

信号屏蔽：郑州地铁盾构机内部部署5G 微基站后，定位数据传输延迟从 500ms 降至 80ms，覆盖率达 99.5%，刀盘区无信号死角。4.1.2 系统兼容性

与主流设备、平台兼容，适配中铁装备、海瑞克、小松等品牌TBM PLC 系统，联动响应时间≤100ms，参数读取准确率 100%。

4.2 经济与社会效益

4.2.1 成本效益对比

按10km 盾构隧道测算，定位系统总投入约 180 万元（50 台基站 150 万元、200 个标签20 万元、平台 10 万元），较传统人工管控（年投入260 万元，含20 名相关管控人员薪资）降低30.8%；武汉地铁 12 号线2024 年应用后，事故率从 1.2 起/公里降至0.06 起/公里，工期提前 15 天，间接经济效益超千万元。

4.2.2 安全效益提升

多项目数据显示，实施后危险区域违规入侵事件减少90%以上，设备碰撞预警响应时间≤0.5s，人员救援效率提升 83%（15 分钟降至 2.5分钟），应急处置准确率达98.2%，未发生重大安全事故，显著提升施工安全性。

4.3 典型案例汇总

5 结论与展望

5.1 研究结论

本文构建的 TBM 施工多模块定位技术管控体系，通过技术选型优化、标准化实施路径及算法深化，解决传统管理的三大痛点：一是通过“UWB+北斗”融合与防爆低温设备，满足高海拔、高瓦斯等极端环境需求，定位误差≤30cm；二是建立分级围栏与干预机制，实现从预警到制动的全流程管控，响应时间≤0.8s；三是细化 AI 算法输入层参数与决策逻辑，提升预警准确率至 98% 以上。多案例验证表明，多模块定位方案可降低 90%以上的高危区域事故风险，为TBM 施工安全管理提供通用技术范式。

5.2 未来展望

1 数字孪生融合：构建设备-人员-环境三维模型，将定位轨迹与管片拼装环数、地质参数动态匹配，实现风险预判精度提升。2 预测性管理：基于 10 万+条定位轨迹大数据，分析人员作业习惯，识别“频繁靠近预警区”“违规横穿”等危险行为，提前推送培训提醒（准确率≥90%），从源头减少违规。

3 无人化协同：结合续航≥30min 的无人机巡检与定位系统，在刀盘、轨道等高危区实现“无人作业+远程监控”，目标将高危区人作业时长减少50%，进一步降低安全风险。

4 新型定位技术探索：研究 UWB-视觉融合定位，在TBM 风险区安装AI 摄像头，结合 UWB 定位数据实现 “位置+行为识别”双重管控；试点无源 RFID 定位升级，开发超高频 RFID 标签，替代现有低频标签，适配隧道内快速移动场景；探索量子定位技术在高瓦斯隧道的应用，利用量子信号抗干扰特性，解决传统无线定位在强电磁环境下的精度衰减问题。

参考文献

[1] 住建部。建筑施工安全统计年报 [R]. 2024.

[2] 郑州地铁集团. 5G+UWB 定位技术在盾构施工安全管控中的应用 [J]. 都市快轨交通，2024, 37 (2): 12-18.

[3] 。巴朗山隧道项目信息化技术方案（第二版）[R]. 2025.

[4] 王建军，李刚。盾构隧道 UWB 人员定位系统抗干扰设计 [J]. 中国公路学报，2023, 36 (8): 165-173.

[5] 长沙工管云平台研发组。智慧工地 “定位 + AI 视觉” 融合技术应用 [J]. 施工技术，2024, 53 (10): 89-94.

[6] 久隆水库建设指挥部。高瓦斯盾构隧洞人员定位与瓦斯预警系统实践 [J]. 水利水电技术，2024, 55 (7): 201-

[7] 河南省人民政府。世界首个 5G 技术盾构法掘进隧道项目测试应用成功 [EB/OL]. 2021.

[8] Kim J, Lee S. Dynamic Warning System for Shield Tunneling Based on UWB Positioning[J]. Tunnelling and Underground Sp Technology, 2022, 126: 104589.

[10] 峰峰集团。煤矿盾构门吊作业区 UWB 定位预警系统应用报告 [R]. 2024.