地鐵隧道盾構施工監控量測與頂管沉降變形預測

錢蔚然

摘要：在明確具體項目工程概況、水文地質條件和既有1號線的調查情況的基礎上，布置監測點，對監測點沉降值計算，完成對地鐵盾構隧道施工監控量測。引入BP神經網絡，確定輸入層、輸出層和隱藏層參數，通過訓練后的BP神經網絡實現對頂管沉降變形的預測。

關鍵詞：地鐵盾構；隧道下穿；矩形；頂管；神經網絡

0? ?引言

隨著各地城鎮化建設工作的推進、海綿城市開發工作的逐步完善，各地的地鐵、隧道等地下工程發展步入了黃金時期。在城市中，盾構隧道、頂管隧道能高效、合理地利用城市地下空間，是城市基礎建設現代化的重要標志。城市軌道交通建設大多處于復雜環境中，因此項目施工通常具有較高的安全風險。

地鐵隧道不可避免地要穿越地表和地下的建筑物，為規范地鐵盾構隧道施工，有關學者開展了大量研究。葉慶[1]等在開展研究后，明確了預留出入口會對隧道結構造成影響，并從遠期預留口著手進行了試驗。張軒煜[2]等在開展研究后，引進了隨機場理論，以某頂管隧道工程項目為例，對此類工程項目在施工時的地表變形特性進行了分析，為控制施工中的表面構筑物變形提供支持。程斌[3]從頂管隧道施工入手，以某超大斷面矩形頂管工程為例，對其全斷面渣土施工技術的優化與改良進行了分析，為完善、優化工程項目施工技術提供幫助。

在新建地鐵盾構下穿頂管隧道時，矩形頂管隧道結構將呈現出許多特殊的受力和變形特征。一旦在施工中出現洞室設計、施工不合理，不僅會對工程帶來過大的附加內力與變形，還會對洞室及地下各類管道的安全構成嚴重威脅。同時也會破壞洞室、巖層間的平衡，使洞室底部應力解除、支護條件減弱，從而引發洞室排水系統失效，進而引發連鎖性的結構破壞。為解決此方面問題，需要規范地鐵盾構隧道工程項目的施工。本文以博覽中心站-燕莊站隧道工程項目為例，開展地鐵盾構隧道施工監控量測與頂管沉降變形預測。

1? ?工程概況

1.1? ?工程基本情況

本次研究的工程項目為地鐵隧道施工項目，該項目建設區間為博覽中心站燕莊站，正線隧道采用盾構法施工。項目基本情況如表1所示。

博燕區間隧道左線，距1號線燕莊站車站主體圍護結構地下連續墻平面最近距離為1.29m，距1號線燕莊站車站主體結構平面最近距離為2.36m。區間隧道左線，距燕莊站2號風亭圍護結構地下連續墻平面最近距離為9.24m，距燕莊站2號風亭結構平面最近距離為10.24m。

1.2? ?水文地質條件

區間下穿1號線區間位置自上而下分為8個工程地質單元層，6號線隧道掘進地層主要為2-51細砂層，既有一號線隧道區間位于粉質黏土、細砂中。地質斷面如圖1所示。

1.3? ?既有1號線調查情況

鄭州市軌道交通1號線一期工程于2013年12月28日開通運營，全日運營17h。對既有1號線進行現場調查，并對既有1號線的概況與運營時刻表進行分析。既有1號線概況見表1。既有1號線運營時刻表見表2。

通過對現場的勘查發現，車站上行線大里程端盾構井側墻有1處滲漏水，整體情況較好。下行線道床以及底板側墻交界處有多處滲漏水情況。車站結構無混凝土掉塊、鋼筋外露及銹蝕、孔洞、疏松等問題。車站道床為鋼筋混凝土整體式，整體性較好，未發現道床脫空問題，但車站端頭存在整體下沉情況。區間隧道左右線側壁及管片接縫處有滲漏水。

為確保工程項目施工的規范性，施工前對下穿一號線隧道周邊情況進行分析。下穿一號線隧道范圍內，地面為金水路與未來路交叉口，地面為既有的市政道路。下穿范圍內存在直徑800mm的混凝土污水管線，沿著金水路東西方向敷設，埋深為3.9m。鑒于此，施工前應明確區間磨樁施工以及后期運營階段，在地面增設現場標志，并加強對該區域現場巡查，以防止地面出現大量堆載等不良問題。

2? ?地鐵盾構隧道施工監控量測

2.1? ?監測點布置

在車站結構側墻處布設車站結構豎向位移監測點，主要影響區按5m間距布設，次要影響區按10m間距布設。監測點布設在區間車站結構上，埋設專用監測點位。點位埋設要牢固，利于長期保存，且不能影響列車運行。附屬結構豎向位移監測點，在附屬出入口通道結構拐角處地板上布設[4]。將監測點布設在整個車站結構上，將測點布設在與車站結構側墻距離50cm的位置上[5]。監測點布置結構如圖2所示。

2.2? ?主要觀測技術指標即要求

根據地鐵地下通道的位置特殊性，利用幾何水準測量法，對車站結構的垂直位移和差異變形進行監控，對現場觀測的數據進行記錄[6]。對各個監測點的觀測，需要以表4中記錄的主要觀測技術指標為標準。

2.3? ?監測原則

在使用封閉水準線的情況下，只能進行一條直線的觀測。而在使用附和水準線的情況下，則需要做一次來回的監測，然后再使用兩個觀測高差的中間值來調整[7]。

監測要點如下：對所用的設備必須定期檢查，如果觀測結果出現異常，則要及時檢查和糾正。在監測過程中，要確保監測環境和圖像質量。在監測之前，必須對記錄文件中的每一個控制偏差參數進行準確地設置，監測完畢后，必須在現場對其封閉或附加偏差情況進行檢查，并在檢查合格后才能進行測量。在進行高程測量時，必須符合各種有關的技術條件。采用嚴格的平差法，調整后的數據精度要達到0.1mm。根據變形觀測站各階段的高度，計算出各個階段垂直位移量、各個階段的變形率以及累積的垂直位移量。

2.4? ?監測站點穩定性分析

以穩定的參考站點為基礎進行監測站點的穩定性分析。將相鄰兩個時間段的觀測值的變化與最大觀測值（中間誤差的兩倍）進行對比，如果觀測值的變化低于最大觀測值，則可視為該時間段的觀測值沒有變化，或者變化不明顯。對于多個時期的形變數據，如果相鄰時期的形變很小，但是在多個時期內表現出顯著的變化，就應該被認為是發生了變化。

假設基點為已知高程，結合測得的各個測點的高差，經過嚴密平差后得到各個測點的高程，再將其與前次測量得到的高程作差得到該監測點的沉降值，其公式為：

△h=Hn-Hn-1? ? ? ? ? ? ? ?（1）

式中：△h代表測點沉降值；Hn代表某一測點n的高程；Hn-1表示遷移測點n-1的高程。

此外，還可以采用回歸分析等數學計算的方法，來對監測點的變形規律進行預測。可以使用ANSYS等有限差分軟件，來對重點部位進行模擬計算，并與地質情況、結構設計形式、施工進度等因素相結合，來對其進行對比。

3? ?頂管沉降變形預測

在對頂管沉降變形預測時，引入BP神經網絡，根據研究目標確定輸入層、隱藏層和輸出層神經元的數量。BP神經網絡的隱藏層使它具備了非線性映射的能力，加入隱藏層有利于改善模型的精度，降低誤差，提高建模效率，但同時也會增大網絡的復雜度[8]。

經過多次實驗，得到了相同訓練次數下，兩個隱蔽層分別為1和2，兩者之間的差異非常小。但如果隱藏層是1，則增加一個隱藏層并不會使網絡性能得到有效改善，對此可以增加一個隱藏層。對于BP神經網絡的隱藏層而言，其節點數量可以依據下述公式得出：

式中：n1代表隱藏層的節點數量。n代表輸入層的節點數量。m代表輸出層的節點數量。c代表常數，取值在0～10范圍內。除此之外，n1還應當滿足下式條件：

n13=log2 n? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

當輸入值不同，且不同值之間存在很大差異時，神經網絡的收斂率就會降低，運算時間就會變長。為了提高效率，并進一步消除誤差，可使用數據歸一化來對輸入數據進行處理，以使它們都在（0，1）之間，從而消除各個維度數據之間的巨大等級差距。在預測前，按照表5中記錄的內容，對神經網絡進行訓練。按照表5中的內容完成對BP神經網絡的訓練后，可利用下述公式中的相關系數，實現對預測模型擬合程度的描述：

式中：r代表相關系數，xi代表實際測量值，yi代表預測結果，xa代表實際測量均值，ya代表預測均值。然后將相關系數最高結果對應的模型輸出，作為最終的頂管沉降變形預測結果。

4? ?結束語

本文以博覽中心站-燕莊站隧道工程項目為例，開展地鐵盾構隧道施工監控量測與頂管沉降變形預測。通過對現場施工的監測布置、沉降變形預測研究，為工程項目的規范化施工提供技術支持。

為進一步實現對此類項目施工的規范化處理，應在現有工作的基礎上，加強對待下穿1號線出入口的監測。如沉降（或隆起）值過大，應及時調整盾構參數。盾構下穿1號線出入口時，要提前與地鐵公司運營分公司聯系，將B出入口進行臨時關閉。施工中要注意對盾構機姿態進行控制，保證同步注漿及二次注漿，減小盾構施工的擾動。在此基礎上，根據工程項目施工的具體需求，提高漿液質量，確保漿液流動性和初凝強度等符合規范。

參考文獻

[1] 葉慶. 遠期預留出入口施工對淺埋頂管隧道影響研究[J].產業創新研究，2022（2）：139-141.

[2] 張軒煜，施成華，孫曉賀，等.基于隨機場理論的頂管隧道施工地表變形特性分析[J].中南大學學報（自然科學版），2023，54（6）：2174-2189.

[3] 程斌，陳治.超大斷面矩形頂管隧道全斷面渣土改良施工技術[J].建材世界，2023，44（3）：147-150.

[4] 佘芳濤，吳征奇，周偉蹤，等.考慮關鍵施工參數的矩形頂管隧道圍巖變形控制分析[J].巖土工程學報，2022，44（S1）：247-253.

[5] 耿英宸，張昊然.土壓平衡頂管隧道鄰近房屋施工技術[J].國防交通工程與技術，2022，20（6）：61-64+51.

[6] 蔣凱，黃林沖，梁禹.長距離曲線頂管隧道施工過程中力學行為特征[J].鐵道科學與工程學報，2021，18（11）：2963-2970.

[7] 楊朝帥，鄒翀，潘岳.大斷面矩形小凈距頂管隧道群施工地層變形規律研究[J].水利與建筑工程學報，2021，19（5）：111-117.

[8] 卞榮，龍月，賀雷，等.樁基施工對鄰近頂管隧道的擾動影響[J].科學技術與工程，2021，21（18）：7551-7557.