讲座题目：人工智能技术在TBM性能与刀具消耗预测中的应用

主讲人：Saffet Yagiz教授（哈萨克斯坦纳扎尔巴耶夫大学）

讲座时间：10月22日上午10:00

讲座地点：雁塔校区土木楼212报告厅

邀请人：基础设施智能建造研究院院长 宋战平教授

主办单位：交叉创新研究院、土木工程学院、未来技术学院、科学技术研究院、研究生院、党委研究生工作部

承办单位：基础设施智能建造研究院、陕西省岩土力学与工程学会地下空间工程专业委员会

主讲人简介：

Yagiz教授，为纳扎尔巴耶夫大学(NU)矿业地球科学学院(SMG)教授，博士毕业于美国科罗拉多矿业学院矿物与采矿工程专业（全球专业排名第一），已发表论文及出版物150多篇，曾担任隧道领域TOP期刊Tunneling and Underground Space Technology (TUST, 2019-2021)编辑。目前，是TUST, InternationaJournal of Transportation Science and Technology, International Journal of Earth and Enyironmental Sciences, RocMechanics Letter(中国)等多个高水平期刊的编辑委员会成员。他在2008年发表的第一篇论文(发表于TUST)被国际工程地质学会评选为年度最佳论文。Yagiz教授是纳扎尔巴耶夫大学矿业地球科学学院教学与学习委员会的主席及代表成员，以及矿业工程项目的协调员。因对SMG和NU的杰出贡献，获得纳扎尔巴耶夫大学参议院服务奖。连续第四年(2020-2024)入选全球最广泛引用科学家的前2%顶尖科学家榜单。他还获得了Scopus Elsevier研究卓越奖(2022)。此外，他是国际岩土力学与岩石工程学会(ISRM)的专业会员，并参与ISRM的岩石钻孔性和小规模线性岩石切割测试工作组。

内容简介：

人工智能（AI）技术是一种常见的通过已知参数作为输入来预测未知情况的方法。它广泛应用于通过贯入率（ROP）、瞬时切割速率（ICR）和瞬时破碎速率（IBH）来估算机械推进速度，并预测在使用机械化设备开挖岩体的实际工程中岩石切割工具的消耗。本次讲座的目的是介绍机器学习（ML）模型在预测TBM参数（如贯入率）的应用，概述岩石性质和TBM规格对贯入率及岩石切割工具消耗的影响，并由此选择建模的输入变量。随后，将介绍两种AI技术的具体应用，分别用于预测贯入率和刀具寿命指数评估刀具磨损情况。