特長隧道輔助坑道非常規變形段收斂監測分析研究

趙亮 賈秋陽 姜宗杉

（1.河南水利與環境職業學院，河南 鄭州 450008; 2.中鐵二十三局集團第一工程有限公司，山東 日照 276800）

1 引言

鐵路運輸網遍布全國，在修建鐵路需面臨開辟隧道問題，且多為特長隧道。已有文獻對特長隧道收斂變形的研究偏向于通車隧道，對輔助坑道研究較少，本次研究以某隧道為背景，對平導收斂變形展開研究。平導是在特長隧道施工中先行開挖，在施工及運營階段可作為通風和應急救援等重要通道，因此分析研究輔助坑道收斂變形很有必要。

隧道收斂和下沉是力學形態監測中最為直接的反應，研究收斂變形是隧道施工的重點問題之一。現有研究多基于實測數據分析和數值模擬建立模型[1]，常見預測模型有指數模型、對數模型、雙曲模型和Richards 邏輯回歸模型[2]等。上述模型參數依賴性大，普適性一般，預測精度雖能滿足工程需要，但精度受制約性大。基于此，有學者構建了最優加權組合模型[3]，提高了預測精度，但該組合模型在單一模型參數求取繁瑣基礎上受權值選擇限制，權值和參數選取不合適將影響模型預測精度。對此，研究引入GA-BP 神經網絡優化預測模型，無需參數求取，根據某隧道輔助坑道實測數據迭代尋優，可達到較高精度預測。

2 工程概況

某隧道全長14.6km，采用新奧法對向開挖，正洞采用初支和二襯的復合式襯砌，輔助坑道采用初支和模筑襯砌。 研究段由大里程向小里程掘進，隧道多為Ⅳ、Ⅴ級圍巖，開挖后自身穩定性差，易發生變形。

3 監測方法及測點布設

隧道收斂變形監測方法有接觸式與非接觸式，接觸式測量方法多采用布設收斂計，布設復雜，每對測點需安裝收斂計，影響通行且成本較高，不太適合特長隧道。非接觸式測量常基于全站儀對預埋監測點進行測量，根據所測坐標計算。全站儀在收斂變形監測中有是否需設站之分，進行儀器設站無疑增加測量工作量；與此相比，全站儀無定向自由設站法將儀器整平即可測量，大大提高作業效率，也消除了設站誤差。

非接觸式測量還可利用近景攝影測量和三維激光掃描技術[4]，但近景攝影測量需布設較多編碼點和非編碼點，工作量較大，數據處理較為復雜。三維激光掃描技術可得到面狀測量數據，通過處理軟件可對任意斷面數據進行分析，但儀器價格較貴，數據處理工作任務重，對計算機配置要求高。這兩種測量方式尚未普遍用于收斂變形監測。鑒于此，本文采用全站儀無定向自由設站法獲取現場實測數據。

3.1 全站儀無定向自由設站法收斂變形測量原理

將全站儀架于所測斷面前合適位置，無需儀器設站，整平后即可測量。將Leica-TS09 全站儀通過藍牙連接觀測手簿，使用隧道圍巖監測APP 采集收斂數據并記錄，該系統自動化程度高，根據實測坐標實時計算測點對凈空值，并將結果存儲于手簿，便于對數據分析處理。收斂監測主要獲取兩點間距離變化，使用該系統進行隧道凈空收斂監測無需將全站儀設站，大大提高監測效率，縮短影響隧道車輛通行時間。現場收斂監測如圖1 所示。

圖1 現場收斂監測

若測得圖1 中測點S1的坐標為（X1,Y1,Z1），測點的坐標為（X2,Y2,Z2），則該對監測點本期觀測隧道凈空值S1 為：

同理可得測點S2和之間的凈空值S2，本期觀測凈空值減前一期測量值，可得每期收斂變形值，即：

公式（2）中，ΔS1 和ΔS2 分別為本期拱腰和拱腳測點對收斂值；S1本期為本期測點對S1和凈空值，S1前一期為前一期測點對S1和凈空值，S2本期為本期測點對S2和凈空值，S2前一期為前一期測點對S2和凈空值。

3.2 研究區測點分布情況

非常規變形段里程樁號從K73+746 至K73+651，共95m 長。依規范要求按5 米間距布設19 組監測斷面，具體里程位置參見5.1 節內容。S1-S1＇測點設于拱腰位置，S2-S2＇測點設于拱腳向上0.5～1m 范圍，為保證同一里程的兩組測點位于同一斷面，布點時采用全站儀定位。按照預定位置鉆孔，將監測標志錨固于孔中，錨固長度至少50cm。測點布好后采用鋼套管保護，每次觀測前檢查測點確保監測數據準確可靠。

4 隧道凈空收斂常規變形規律

隧道凈空收斂變形常規規律同沉降規律類似，呈生長曲線形式[5]，即累計收斂變形值呈S 形曲線變化，具體如圖2 所示，開挖后圍巖累計收斂變形隨時間變化規律分為四個階段：（1）負空間效應階段隨開挖時間推移，累計收斂變形值逐漸增大；（2）正空間效應階段累計收斂變形值加速變化；（3）阻尼變形階段隧道凈空累計收斂變形值逐漸減慢，收斂變形速度降低 ；（4）流變階段累計收斂變形值基本達到最大，并逐漸趨于穩定。上述為常規情況下隧道凈空收斂和下沉的移動變形規律，但研究段巖性復雜多變，收斂變形規律與常規規律不盡相符，下文將詳細分析。

圖2 圍巖變形全過程曲線

5 非常規變形段監測數據分析

5.1 監測數據分析

于2020 年9 月7 日至11 月18 日對研究段進行現場監測，根據公式（2）可得單次觀測收斂變形值，將各期收斂變形值累加可得每對監測點各個觀測周期對應的累計收斂變形值，具體如圖3 和圖4 所示，圖中圖例數值亦為監測斷面布設里程位置。

圖3 ΔS1累計收斂變形

圖4 ΔS2累計收斂變形

由圖3 和圖4 可知，拱腰和拱腳處累計收斂變形規律與常規收斂變形規律不盡相符。從曲線線形看，研究段累計收斂變形呈拋物線而非S 形，未顯現一般規律中負空間效應階段，一開始就快速增加，隨時間推移逐漸進入阻尼變形階段，最后向流變階段發展。圖中K73+664 斷面累計收斂變形值遠大于其余斷面數據，末期累計收斂變形值達321.8mm，其余斷面末期累計收斂變形值最大為176.0mm。該處因收斂變形過大導致現場破壞情況嚴重，拱架尤其是拱腰處嚴重變形，隧道填充面隆起較為嚴重，此段已采取加固措施以確保安全。

5.2 GA-BP神經網絡預測及精度評定

根據數據變化規律，分析后續變形趨勢，據此采取相應措施以減弱或消除變形過大導致的安全問題。考慮Logistic 和雙曲模型等預測模型參數難以確定，采用遺傳算法優化的BP 神經網絡對累計收斂變形進行預測，該算法基于已有數據進行訓練迭代尋優，求取最優解進行預測。從ΔS1 和ΔS2 累計收斂變形曲線中選取的預計實測對比結果分別如圖5 和圖6 所示，從圖中可以看出，預測與實測值吻合較好。

圖5 ΔS1（K73+644）累計收斂變形對比

圖6 ΔS2（K73+658）累計收斂變形對比

為驗證GA-BP 模型預測精度，通過求取實測與預測值間的均方根誤差（RMSE）加以評判，確保預測模型的準確性[6]。均方根誤差公式為：

公式中，Si是GA-BP 優化模型預測值；是累計收斂變形實測值；N為參與測試樣本總數。

基于公式（3）求取的兩組數據RMSE值分別為±0.75mm 和±1.65mm，由此可知，GA-BP 模型能較好地預測收斂變形數據，預測精度滿足工程需要，該模型也可用于其他變化數據分析研究，對于數據預測分析有著重要意義。

6 結論

（1）研究闡述了全站儀無后視自由設站法對特長隧道收斂變形監測原理，并與收斂計、近景攝影測量和三維激光掃描對比，敘述了本文所用觀測方法的優點與不足；

（2）分析了隧道開挖后常規收斂變形規律，從開始變形至趨于穩定共經歷四個階段：負空間效應、正空間效應、阻尼變形和流變階段，結合實測數據分析研究數據變化規律及反常規情形，K73+644 監測斷面拱腰處累計收斂變形值是其他斷面最大值的1.83 倍；

（3）基于實測數據運用GA-BP 預測模型對累計收斂變形值進行分析預測，結果顯示，該優化預測模型值與實測值吻合較好，選取對比的兩組數據RMSE值均小于2mm，有較好的預測精度，能夠對隧道收斂變形進行合理預測。