随着我国城市建设的发展,隧道工程进入大规模建设阶段,盾构工法这种先进的隧道施工技术也在隧道建设中广泛使用。国内外跨海越江隧道工程的增加,使大直径泥水盾构的使用频率大幅上升,并向着超深、超大直径方向发展。实现大直径、超大直径泥水盾构掘进参数在不同地质条件下的相关性、规律性分析和主要掘进参数的优化预测,对于保障安全施工、提高施工效率和减少工程成本均具有重要意义。本文以南京长江隧道作为工程背景,将隧道工程分为八个地层段,对每个地层段的地质情况和掘进数据进行统计归纳,对每个地层段主要掘进参数的分布情况、关联特征和参数优化预测等内容进行了相应研究,主要研究内容如下:(1)分析了南京长江隧道工程地质情况,并对盾构主要穿越的五大地层的地层土壤特征和物理力学性质进行介绍。根据地质状况和工程施工经验,用八个地层段将左线隧道工程进行合理划分,并且对每个地层段的情况进行了介绍。(2)综合海瑞克泥水盾构特点和对掘进参数研究的相关论文,选取六个主要掘进参数进行分析。根据拉依达准则和盾构施工状态对左线数据进行处理筛选,将主要掘进参数进行横向和纵向统计分析,得出相关结论。(3)基于泥水盾构掘进参数实测数据,用数理统计的方法对主要参数进行相关性分析。利用曲线拟合估计和多元线性回归方法,以推进速度为因变量,其他掘进参数为自变量,建立不同地层段的推进速度的数学模型,以右线数据进行误差分析,判断模型的准确度。(4)鉴于推进速度多元回归分析模型的误差较大,且对其影响的主要掘进参数在各地层段不统一的情况,利用人工神经网络对掘进参数进行预测,运用大量训练样本,建立推进速度的BP神经网络预测模型,使预测误差更小,对多元回归分析推进速度模型的预测结果进行优化,并根据预测结果对模型进行评价。