基于云模型與D-S證據理論的盾構施工隧道管片上浮風險評價

湯揚屹, 吳賢國, 陳虹宇, 陶妍艷, 王 虎, 曾鐵梅, 張立茂

(1. 華中科技大學土木工程與力學學院， 湖北 武漢 430074； 2. 新加坡南洋理工大學土木工程與環境學院， 新加坡 639798； 3. 武昌首義學院， 湖北 武漢 430064； 4. 中鐵隧道局集團有限公司， 廣東 廣州 510000； 5. 武漢地鐵集團有限公司， 湖北 武漢 430030)

0 引言

在盾構掘進過程中，盾構的外殼直徑大于襯砌管片的直徑，在管片脫離盾構后，周圍土體和隧道襯砌管片之間形成環形柱狀的空隙，對于拼裝完成剛從盾尾脫離的管片出現局部或整體上浮的情況在隧道施工中時有發生。管片上浮會導致管片發生錯臺、裂縫、破損、甚至軸線偏離預定位置的情況，進而影響整個隧道的施工安全，尤其遇到隧道穿越江底淺覆土段時，上浮問題更加突出。由于受到設計水平、施工條件、工程材料的制約以及環境、地質等不確定因素的影響，隧道施工階段上浮問題已經成為威脅隧道工程安全的最為普遍的難題之一。

現階段對盾構隧道在施工中發生上浮問題進行專門的研究并不多，研究主要集中于分析影響隧道管片上浮的因素，并針對這些因素提出控制措施。沈征難[1]從地質條件、襯背注漿和盾構姿態等因素考慮，分析研究襯砌管片上浮的原因并提出相應的控制措施。王選祥[2]從注漿參數控制等方面提出控制隧道管片上浮的措施。曾學藝等[3]基于監測結果，從改善上覆土特性、同步注漿優化、控制掘進參數和管片上浮處理等方面提出上浮控制措施。梁禹等[4]對大直徑盾構施工階段管片的上浮原因與受力進行了分析。黃鐘暉等[5]通過數值模擬進行敏感性分析，得到了影響管片上浮的各因素的權重大小。葉俊能等[6]通過數值模擬得到了不同軸線位置處管片環的上浮規律。呂乾乾等[7]建立隧道開挖動態模型，分析了隧道上浮量的變化規律以及地層特性對管片上浮量的影響規律。綜合分析已有的研究表明，目前對盾構施工隧道上浮風險所開展的研究和管理存在以下不足： 1)一般只是通過分析隧道上浮機制去識別上浮問題的影響因素，沒有針對上浮風險問題建立一套實用、合理、完整的風險系統評價方法； 2)在進行風險分析和預警時對多源工程信息的利用不夠，未能對收集到的信息進行數據挖掘從而進行科學的風險識別、量化、動態評價以及預警和防控； 3)沒有考慮隧道上浮風險的動態變化特點，只是單一地利用“監測指標與靜態標準比較法”簡單地判斷安全隱患是否存在。

由于施工隧道管片上浮風險受到多個因素影響且呈動態變化，風險評價過程由于測量環境、測量方法的影響具有模糊性和不確定性。因此，從單一、靜態的角度對隧道管片上浮風險狀態進行評價是不夠精確的。云模型具有對定量數值和其相對應的定性概念相互轉化的優勢[8-9]，可以處理模糊性問題； 而D-S證據理論作為一種不確定性推理方法，可以解決“不確定性”與“多因素影響”等重要問題[10-11]，D-S證據理論的條件化線性組合規則可以將歷史證據和當前證據進行動態融合[12]，獲取更全面的上浮風險狀態判斷。基于此，本文引入云模型理論和D-S證據理論，對盾構施工隧道管片上浮風險進行風險感知，將各個三級風險指標看成一維云，構建云模型，計算風險等級隸屬度，并將其轉化為D-S證據理論中的風險指標在各等級的基本可信度賦值，進行多指標證據融合和不同時刻證據更新，實現上浮風險等級多因素融合的動態評價，以期為盾構施工隧道管片上浮風險管理提供新的思路。

1 構建基于云模型與D-S證據理論的盾構施工隧道上浮風險分析模型

云模型是一種用語言文字描述的定性概念與精確數值之間的不確定性轉化模型，可以處理同時具有模糊性和隨機性的事件。設U是一個定量論域U={x}，C為U上的定性概念。U中的元素x對于定性概念C是一次隨機實現，其隸屬度μ(x)是一個隨機數，且滿足在[0,1]中取值，云實際上是從論域U到區間[0,1]的映射。D-S證據理論以建立證據體信任分配的方式來表示決策問題中的不確定性，運用融合算法規則得到決策結果，是一種簡潔的信息融合和決策方法。

基于云模型與D-S證據理論的盾構施工隧道管片上浮風險評價步驟為： 1)構建評價體系。選取評價指標，確定指標等級標準。2)基于云模型的評價體系表達和證據生成。獲取云模型數字特征，計算指標實測數據對于上浮風險各個等級的隸屬度，將其轉化為證據理論的基本概率分布。3)D-S證據融合和更新與風險評價。檢測各指標證據之間是否沖突，修正證據后逐次融合得到融合證據，基于條件化線性組合規則進行動態的證據更新，得到不確定性更低的證據，評定上浮風險等級，并根據評價結果給出相應的控制措施。基于云模型和D-S證據理論的盾構施工隧道管片上浮風險分析流程圖如圖1所示。

1.1 盾構施工隧道管片上浮風險安全評價指標體系構建及等級標準劃分

1.1.1 評價指標體系構建

根據大量實踐經驗和文獻[13-15]，運用 AHP 法原理，將盾構施工隧道管片上浮的風險因素歸納為土質因素、施工因素、材料因素和設計因素4個方面。

1)土質因素。土質條件是引起盾構隧道在施工掘進線路中上浮的關鍵因素。不同的土質條件會造成不同的隧道上浮力和土體抗浮力，進而影響隧道上浮。其中，土體彈性模量、土層含水率、滲透系數是描述土質條件的幾個常見影響因素。

2)施工因素。施工因素是引起隧道管片上浮最主要的因素之一，其中，掘進速度、注漿壓力、注漿速度對隧道上浮的影響尤為明顯。

圖1 基于云模型和D-S證據理論的盾構施工隧道管片上浮風險分析流程圖

3)材料因素。在施工中，盾殼與管片外側之間的空隙通過同步注漿來填充，注漿的好壞將直接影響管片上浮的風險大小。因此，需要考慮注漿體積收縮率、泥水質量比、早期強度、初凝時間對隧道上浮的影響。

4)設計因素。在施工準備前的設計階段，設計參數的大小同樣決定了管片上浮風險的高低，隧道埋深、隧道覆跨比都是地鐵隧道管片上浮安全的重要影響因素。

建立的管片上浮風險因素指標體系為： 土質因素、施工因素、材料因素和設計因素4個二級指標，在此基礎上選取 12個可量化因素作為三級評價指標。盾構施工隧道管片上浮風險評價指標體系以及指標等級劃分標準見表1。

1.1.2 評價指標等級劃分標準

基于大量工程實踐和文獻[16-20]，依據《城市軌道交通地下工程建設風險管理規范》等相關規范，結合大量地鐵建設風險安全評價研究成果，參考國內外相關分級標準，將隧道管片上浮風險指標分為Ⅰ級(安全)、Ⅱ級(較安全)、Ⅲ級(基本安全)、Ⅳ級(較危險)、Ⅴ級(危險)。指標等級劃分標準見表1。

1.2 基于云模型的評價指標體系表達及證據生成

1.2.1 構建評價指標云模型

將指標Dij(i,j=1,2,3,4)在風險等級為s級的一組歷史樣本數據(s=Ⅰ,Ⅱ,…,Ⅴ)輸入逆向云發生器，生成正態云模型，計算該組數據云數字特征Ex、En、He。在風險等級劃分為5個等級的情況下，可以得到5組云數字特征(Exs,Ens,Hes)(s=Ⅰ,Ⅱ,…,Ⅴ),其土體彈性模量的云模型特征圖如圖2所示。

1.2.2 評價指標風險等級隸屬度計算

獲取指標Dij在t時刻的實測數據xij，可求得xij相對于各風險等級的診斷云模型的隸屬度值，計算公式為

(1)

圖2 土體彈性模量云模型特征圖

1.2.3 全集Θ的不確定性隸屬度賦值

設C1(Ex1,En1,He1)與C2(Ex2,En2,He2)是2個正態云模型，則定義它們的交疊度

(2)

式中： 當d>0時，表示C1與C2存在交疊部分，當C1與C2期望值相同，即Ex1=Ex2時，交疊度為1； 當d≤0時，表示2個正態云模型不存在交疊的部分，其交疊度為0。

選取指標Dij的隸屬度最大的等級，計算該等級與其他等級的交疊度，交疊度的最大值即為全集Θ的不確定性隸屬度φ。

1.2.4 隸屬度歸一化生成證據

將云模型理論中計算所得的隸屬度轉化成D-S證據理論中的基本可信度分配，歸一化得到在指標Dij下該測量值的證據mij。

1.3 D-S證據融合與證據更新

1.3.1 證據沖突檢測與證據融合

1.3.1.1 證據沖突檢測

設mi、mj是2個指標所得證據的基本可信度分配，其對應的焦元分別為X1、X2、…、Xn和Y1、Y2、…、Yn，mi和mj的沖突系數k按式(3)計算。

(3)

式中：A=X1∩Y1。

k值越大，表示證據之間沖突程度越大。若證據沖突系數k∈[0,1)，表明2個證據之間不沖突，可以進行證據融合； 若k=1，則2個證據完全沖突。若2個證據完全沖突，剛需修改證據源或修改組合規則以實現修正，一般采取修改證據源的方法[21]。

1.3.1.2 證據融合

若2個證據之間不沖突，則可采用式(4)的組合規則對證據mi、mj進行融合操作。

(4)

式中：A=X1∩Y1。

1.3.2 證據更新

基于條件化線性組合規則的證據更新規則，有如下定義：

在識別框架Θ上的2個假設A和B，在B?A的假設條件下，有

mA(B)=αAm(B)+βAm(B|A)。

(5)

(6)

式(5)—(6)中：αA,βA為系數；m(B|A)為條件化證據； 似然函數Pl(A)表示對假設A的非假的信任程度。

將式(5)表示成與時間相關的一種基于證據距離的權重參數優化方法:

m1:t(B)=τtm1:t-1(B)+υtmt(B|D);B,D=Ⅰ,Ⅱ,…,Ⅴ,Θ。

(7)

式中：τt為歷史證據權重；υt為當前證據權重；m1:t(B)是用當前t時刻條件化證據mt(B|D)更新m1:t-1(B)后得到的假設B的信度賦值；m1:t-1(B)表示所有歷史證據對更新后信度m1:t(B)的貢獻。

條件化BPA的證據mt(B|D)的條件命題D是當前時刻證據mi中概率信度賦值最大的命題。

1.3.2.1 計算不同時刻的證據距離和相似度

(8)

式中：D是一個2K+1×2K+1的矩陣；d(mi,mj)∈[0,1]，證據距離通常被用來度量2個證據之間信度賦值的差異度，當d(m1,m2)=1時，表示2條證據完全不同，當d(m1,m2)=0，則表示2條證據完全相同。

相似度[22-23]通過式(9)進行計算。

(9)

式中：i≠j,i、j=t-2、t-1、t;aup=6。

1.3.2.2 計算證據支持度和可靠度

mt-2、mt-1、mt3條證據的支持度和可靠度可分別由式(10)、(11)計算得出。

(10)

(11)

在此基礎上，基于可靠度確定證據相對重要性權重。

1.3.2.3 計算歷史證據權重τt和當前證據權重υt

證據更新中所用的歷史權重τt和當前證據權重υt由式(12)、(13)計算得到。

υt=Crd(mt)。

(12)

τt=1-υt。

(13)

1.3.2.4 更新后的證據獲取

此時，由于命題得到了條件命題的支持，證據更新后的命題t時刻的概率信度賦值mt(Ⅰ)大于或等于t-1時刻mt-1(Ⅰ)。另外，由于在條件命題為風險等級Ⅰ級的情況下，其他風險等級條件命題的概率信度賦值為0，因此，風險等級為Ⅱ級的命題更新后的概率信度賦值為mt(Ⅱ)=τtmt-1(Ⅱ)+υtmt(Ⅱ|Ⅰ)=τtmt-1(Ⅱ)，其他風險等級的也可求出。全集Θ的概率信度賦值mt(Θ)=τtmt-1(Θ)+υtmt(Θ|Ⅰ)=τtmt-1(Θ)。

基于以上步驟可以得出更新后的t時刻的證據。

2 盾構施工隧道管片上浮風險實例分析

2.1 工程概況

武漢市軌道交通8號線1期工程3標段整個越江區間隧道長度約為3 185.545 m，穿越江面寬度約為1 500 m，隧道外徑為12.1 m,覆土厚度最大為36.5 m； 江中覆土厚度最大為21.2 m，最小為11.04 m。越江區間地質條件： 1)地質組成較為復雜，地質形態多樣，且分布不均勻； 2)根據含水介質和地下水的賦存條件，區內地下水可劃分為上層滯水、松散巖類孔隙水和基巖裂隙水3種類型； 3)越江區間段的土層呈飽和狀。

2.2 構建盾構施工隧道管片上浮風險評價指標云模型和證據生成

2.2.1 評價指標云模型構建

選取評價指標體系中12個三級指標在5個風險等級情況下的歷史樣本數據，輸入matlab軟件，計算每組歷史數據的云數字特征Ex、En、He。在風險等級為5個等級的情況下，得到12×5組Ex、En、He的云數字特征,以土體彈性模量為例，結果見表2。

表2土體彈性模量指標歷史數據的云數字特征

Table 2 Cloud digital characteristics of historical data of elastic modulus indices of soil

等級ExEnHe Ⅰ45.5602.6550.460 Ⅱ35.2401.9580.823 Ⅲ26.0302.5120.377 Ⅳ15.8002.5490.359 Ⅴ5.9002.5390.359

2.2.2 隸屬度計算與證據生成

2.2.2.1 黃浦路站—徐家棚站越江區間段實測數據

對于武漢市軌道交通8號線1期工程黃浦路站—徐家棚站越江區間段按以上步驟建立指標體系和云模型，該工程區間段施工過程中的監測區間一定時段1～t的施工監測數據如表3所示。

表3 越江區間段不同時刻盾構隧道施工監測數據

2.2.2.2 風險等級隸屬度計算

以第1時刻監測數據為計算基礎，最后得出證據m，其余時刻的計算過程與第1時刻相同，在這里不再贅述。將表3中越江區間段第1時刻隧道施工中各個評價的實際監測數據代入式(1)中，得到隸屬度值。根據云理論的最大值原則，監測值隸屬程度最大的等級，即為該指標所對應的風險等級狀態，以土體彈性模量為例，如表4所示。

表4監測數據對土體彈性模量指標Ⅰ—Ⅴ5個風險等級的隸屬度

Table 4 Subjection degree of monitoring data to grade Ⅰ to Ⅴ risk levels of soil elastic modulus indices

等級隸屬度Ⅰ0.073Ⅱ0.615Ⅲ0Ⅳ0Ⅴ0

2.2.2.3 全集Θ的不確定性隸屬度賦值

由表4可知，監測值與風險等級Ⅱ的隸屬度值最大。因此，基于式(2)，計算風險等級Ⅱ與其他等級的交疊度。從圖2中可以看出，交疊度最大的只能是相鄰的風險等級。為計算簡便，直接計算風險等級Ⅱ相鄰的2個等級即可。

由式(2)計算可得，S(Ⅰ，Ⅱ)= 0.144 2，S(Ⅱ，Ⅲ)=0.184 5，因此，將S(Ⅱ，Ⅲ)=0.184 5作為土體彈性模量賦給全集Θ的不確定性隸屬度。基于此步驟可得所有評價指標全集Θ的不確定性隸屬度φ。

2.2.2.4 歸一化生成證據

對各個指標的所有隸屬度值進行歸一化處理，計算結果如表5所示。表中加粗數字為I—V 5個風險等級中數值最大的數字，表示當前時刻該評價指標隸屬于該等級的程度最高，亦表示該評價指標隸屬于當前等級的精確信度最大。

表5 各上浮風險評價指標對各等級的證據

2.3 盾構施工隧道管片上浮風險的證據融合與證據更新

2.3.1 沖突檢測與證據融合

2.3.1.1 沖突檢測

由式(3)計算各證據體之間的沖突系數，可以得出各證據體兩兩之間的沖突系數均在區間[0,1]內，則說明各證據之間不存在沖突。

2.3.1.2 證據融合

將土質因素D1、施工因素D2、材料因素D3、設計因素D44個二級指標分別作為單獨的證據體，則Θ={D1,D2,D3,D4}。

按照式(4)對各證據體下的三級指標進行兩兩融合，融合后的結果作為二級指標證據體的基本可信度分配，得到4個二級因素的證據，再將4個二級因素的證據進行融合，得到隧道在該組監測值下上浮風險狀態的評價結果，具體如表6所示，隧道管片上浮風險等級為Ⅱ級。

表6隧道管片上浮風險狀態融合決策結果

Table 6 Fusion decision results of floating risk state of tunnel segments

等級證據mⅠ0.001Ⅱ0.865Ⅲ0.134Ⅳ0Ⅴ0Θ1.0×10-4

在第1時刻，上浮風險狀態處于“較安全”狀態。從表6可以看出，從三級指標到最后的融合決策結果，全集Θ的不確定性系數m(Θ)在不斷地減少，這也說明在證據融合的過程中，指標的不確定性在降低，對各風險等級的解釋程度在加強，可信度分配更科學，利用率也隨之變高。

2.3.2 證據更新

基于第1時刻監測值的上浮風險狀態評價的步驟，可以得到在其他時刻監測值下的風險狀態評價結果，即獲取證據m1—m5,并利用式(7)遞歸計算得到t-2、t-1時刻全局歷史證據m1:t-2、m1:t-1。歷史證據m1:t-2=(0.013,0.791,0.196,0,0,1.2×10-4)、m1:t-1=(0.004,0.761,0.234,0,0,5.0×10-4)，t時刻證據mt=(0.363,0.630,0.007,0,0,2.0×10-4)。

2.3.2.1 計算m1:t-2、m1:t-1與mt兩兩之間的證據距離和相似度

由式(8)、(9)計算出證據m1:t-2、m1:t-1、mt兩兩之間的距離和相似度，則有

d(m1:t-2,mt)=0.304，d(m1:t-1,mt)=0.322，

d(m1:t-2,m1:t-1)=0.074；

Sim(m1:t-2,mt)=0.765,Sim(m1:t-1,mt)=0.745,

Sim(m1:t-2,m1:t-1)=0.928。

由計算結果可以發現m1:t-2與m1:t-1之間的證據距離最小，相似度最大，說明這2個證據的相似程度最大。

2.3.2.2 計算證據m1:t-2、m1:t-1與mt的支持度和可靠度

由式(10) 、(11)分別計算得出3個證據m1:t-2、m1:t-1、mt的支持度和可靠度，則有

Sup(m1:t-2)=1.509，Sup(m1:t-1)=1.693，Sup(mt)=1.672；

Crd(m1:t-2)=0.310，Crd(m1:t-1)=0.347，Crd(mt)=0.343。

2.3.2.3 計算歷史證據權重τt和當前證據權重υt

歷史證據權重τt和當前證據權重υt的獲取由式(12)、(13)計算獲得，即υt=Crd(mt)=0.343，τt=1-υt=0.657。

2.3.2.4 更新后的證據獲取

1) 管片上浮風險。

由m1:t-1可以看出，t-1時刻的歷史證據等級Ⅱ(即“較安全”)的信度賦值最大，令式(7)中D=Ⅱ，即條件化證據線性組合更新中的條件，在已經獲取當前t時刻證據mt的情況下，即可以得到當前t時刻基于條件化線性組合更新規則更新后的證據m1:t，如表7所示。

表7 更新后的證據m1:t和未經更新的證據mt

由表7可以看出，雖然m1:t和mt都是由t時刻所得出的融合決策證據，但是對于實際案例分析中真實風險等級的概率信度賦值m1:t要大于mt。這充分說明，在證據靜態融合之后再進行證據動態更新可以有效提升證據的可靠性，從而使最后的風險評價結果更為可信。

2) 二級指標風險。

在這里給出t時刻二級指標各證據體概率信度賦值，以便對風險評價結果進一步分析。

mt(D1)=(0.063,0.826,0.063,0,0,0.048)；mt(D2)=(0.882,0.038,0.008,0,0,0.072)；mt(D3)=(0.003,0.644,0.319,0,0,0.034)；mt(D4)=(0.903,0.075,0.001,0,0,0.020)。

2.4 盾構施工隧道管片上浮風險評價結果與控制措施

2.4.1 風險評價結果

2.4.1.1 整體風險評價

從表7中更新后的證據m1:t來看，對該區間隧道在t時刻的監測值進行分析計算，目前該施工隧道管片上浮風險指標的整體風險狀態處于等級Ⅱ，即較安全狀態，并有向等級Ⅲ(基本安全的狀態)發展的趨勢，但總體趨勢較小。

2.4.1.2 風險因素評價

從t時刻二級指標各證據體的概率信度賦值結果可以看出： 1)該區間隧道在施工因素、設計因素這2個二級指標方面處于等級Ⅰ安全狀態，且這2個指標對等級Ⅰ的隸屬程度很高； 2)在土質因素、材料因素2個二級指標方面處于等級Ⅱ較安全狀態，其中，材料因素指標有向等級Ⅲ基本安全狀態發展的趨勢。雖然由最后的評價結果顯示，目前該隧道區間段在上浮風險指標的整體狀態是較為安全的，但材料因素即同步注漿材料的安全等級不高，這就說明該隧道在盾構掘進過程中的注漿質量方面需要加強。若注漿質量問題不及時解決，則有可能造成隧道在施工階段產生較大的上浮位移，從而影響隧道施工安全。另外，土質因素雖然處于較安全的風險等級狀態，但仍需要加強監測與控制。

2.4.2 控制措施

為了保證在后續施工過程中隧道的上浮風險安全狀態不產生惡化并維持較好的情況，基于大量工程實踐經驗提出以下控制措施。

1)改進注漿漿液性能。在配制同步注漿漿液時，應使漿液初凝時間與掘進速度相適應，同時，漿液應具有較好的抗稀釋性和較強的早期強度。因此，可以通過改變水泥用量、增加水灰比以提高漿液的泥水質量比，可以增加黃砂的使用量和降低粉煤灰的摻入量以適當降低漿液的流動性，同時可以增加膨潤土的質量分數、降低析水率，通過這樣的措施優化漿液配比，可以得到早期強度較高的漿液。

2)改善同步注漿工藝。針對注漿同步性、注漿量、注漿壓力以及注漿位置進行精細化控制。①注漿同步性。在試掘進階段對隧道盾構注漿系統進行測試，對相關注漿部件的質量和效果進行檢查，以保證掘進過程壁后注漿的同步性。②注漿量。掘進過程中，應調整合理的注漿量，避免某段的注漿超量或者缺量。注漿量過多，多余的注漿將流到隧道外側底部，形成管片外泥漿的一部分，進而增加隧道底部的上浮力； 注漿量過少，漿液將不能填滿隧道與周圍土體的建筑空隙，使隧道失去外部圍巖的抗浮作用，進而引起隧道管片上浮。因此，注入合適的注漿量至關重要。③注漿壓力。注漿壓力的大小采用分塊分孔的方式控制，依據埋深、周圍土體特性、注漿孔在管片環(或盾尾) 上的位置情況、注漿壓力沿管片的分布情況以及對管片的安全影響等因素，實時控制注漿壓力。④注漿位置。根據上覆土層特性對注漿孔的位置和數量進行合理的設計。依據隧道的實際上浮情況，盾構在掘進過程中必要時可采取多從上部注漿孔注射漿液、少從下部注漿的方式注漿，進而控制管片上浮。

3)適當進行二次注漿。在管片完成組裝后的一定范圍內監測管片的上浮情況，若發生管片上浮位移過大的情況，則應在同步注漿的基礎上進行適當的頂部二次注漿，填充所存在的建筑間隙，注漿量和注漿壓力的大小隨著實時管片上浮位移監測值調整，以控制管片上浮位移，避免土體擾動過多。

3 結論與討論

1)通過構建的施工階段盾構隧道管片上浮風險評價指標體系可以看出，管片上浮風險的大小與土質條件、設計參數關系密切，同時，在盾構隧道施工過程中施工參數與注漿材料對管片上浮的影響尤為重要。

2)本文提出的多源融合與更新的風險評價方法模型能夠有效解決管片上浮風險評價過程中的模糊性、不確定性、動態性和多因素影響的問題，與傳統的證據融合方法相比，經過更新過程后整體風險評價的不確定性得到了有效降低，提高了風險評價的可靠性和全面性。

3)針對武漢市軌道交通8號線盾構施工越江區段，根據評價結果和專家意見提出了高風險項控制措施。該區間段地質復雜，施工距離長，在施工過程中需要對不良地質同步注漿材料性能和注漿工藝進行深入分析。

在D-S證據更新過程中，不同策略下計算得到的組合權重不同，進而得到的證據更新結果也有可能不同。本文采用了向后看(LBB)的策略，其他形式的策略也可以考慮，然而具體采用哪種形式的策略，是否依賴于監控變量還需進一步研究。