CN105912798A - 基于超深基坑抽水的地面沉降智能预警方法及监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于超深基坑抽水的地面沉降智能预警方法及监测系统；所述的地面沉降智能预警方法，包括：S1结合现场实际，在监测点布置埋设无线传感器，得到现场实测数据库；S2基于超深基坑的现场抽水试验数据，采用地下水流软件进行水文地质参数的反演，并且采用有限元软件进行各土层工程地质参数的反演，建立最接近现场实际的超深基坑有限元三维数值模型，得出地面沉降阈值；S3、构建灰色预测模型进行动态预测；S4、根据智能预测与判断的结果，预警系统预报危险，实现监测的智能化、自动化预警。本发明能有效地对超深基坑抽取承压水诱发的地面沉降进行监控，实现智能化、精确化与自动化的地面沉降监警。

Description

基于超深基坑抽水的地面沉降智能预警方法及监测系统

技术领域

本发明涉及市政水利工程超深基坑领域，特别涉及一种基于超深基坑抽水的地面沉降智能预警方法及监测系统。

背景技术

随着地下空间开发的深入，超大超深基坑不断涌现，目前超深基坑(挖深≥15m)涉及许多新的复杂工程技术问题。例如，在一些超深地铁车站、超高层建筑的深基坑施工中，由于挖深大、周期长，往往要在基坑开挖时长时间抽取地下承压水，造成了对周围地质环境的强烈扰动，从而产生了严重地面沉降等一系列地质问题。

而深部承压水抽取诱发的地面沉降不同于一般的地面沉降，它具有影响范围大、作用时间长以及难于控制等特点。例如深部抽水诱发的地面沉降范围往往在15倍基坑开挖深度以上甚至更大，且抽水结束后沉降还在不断加剧，沉降发生后进行地下水回灌也无法完全恢复等。因而抽取深部承压水诱发的地面沉降一直是工程安全控制的重点与难点。

另外，由于深部承压水降压的特殊性，工程勘察时获得的工程水文地质参数往往不能满足深部抽水地面沉降计算的要求，这使得当前各种预测手段的精度受到极大影响，有时甚至出现很大偏差。

另一方面，目前地面沉降观测主要是依赖人工测量，分析则是以人工观测数据生成二维曲线为主，这些作法耗费大量的时间与人力，且可读性与敏感性不高，对地面沉降的控制往往落后于实际情况，难以预防基坑变形过大等安全事故，达不到安全预控的目的，给超深基坑的施工留下了安全隐患。例如，2012年2月某地中心大厦因抽取深部承压水诱发了周边严重地面沉降裂缝。

经过对现有的技术文献检索发现，现有的地面沉降预警系统大都主要是基于工程勘察报告等现有数据，直接对仪器采集数据进行分析、判断与预警。如发明专利申请“一种基于地面沉降监测的决策与预警方法及系统”(专利号CN104778369A)；或发明专利“大规模超深基坑开挖环境控制与保护方法”。

然而，这些现有预警技术都没有考虑到超深基坑抽取深部承压水具有特殊性、直接利用勘察报告地质参数导致准确性不高、以及传统监测属被动预警等问题。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明提供一种能有效地对超深基坑抽取承压水诱发的地面沉降进行监控，实现智能化、精确化与自动化的基于超深基坑抽水的地面沉降智能预警方法及监测系统。

本发明提供的一种基于超深基坑抽水的地面沉降智能预警方法，其特点在于，其包括以下步骤：

S1、结合项目场地的现场实际，在监测点布置、埋设无线传感器；所述的无线传感器设置在影响范围内的各地层，均通过无线网与数据采集系统相连，利用所述项目场地覆盖的无线网络进行数据回传与采集，得到现场实测地面沉降数据库(也包括水位变化等方面的数据库)；

S2、基于超深基坑的现场抽水试验数据，采用地下水流软件进行水文地质参数的反演，并且采用有限元软件进行各土层工程地质参数的反演，建立最接近现场实际的超深基坑有限元三维数值模型，进而得出相应的地面沉降阈值；

S3、基于得到的现场地面沉降实测数据，构建灰色预测模型进行动态预测，包括：

S31、基于第1至10天的数据，通过构建灰色模型，经过误差检验后进行第11～15共5天的地面沉降预测，并将预测值与步骤S2中的地面沉降阈值进行对比，判断未来5天的地面沉降是否处于安全状态；及

S32、第2天时则以第2～11天的实测数据，进行第12～16天的地面沉降的预测；如此循环往复，不断更新数据(以减少累积误差影响)，进行超深基坑地面沉降动态的智能预测与判断；

S4、根据智能预测与判断的结果，预警系统(例如可以通过计算机三维画面、现场报警、以及发送信息等手段)预报抽水诱发地面沉降发生危险的可能性实现超深基坑抽水沉降监测的智能化、自动化预警(以达到提示工程管理人员采取安全保护措施，达到事先控制的目的，降低超深基坑抽取承压水诱发工程事故的风险)。

在一些实施例中，所述的现场抽水试验为常规抽水试验。

在一些实施例中，所述的地下水流模拟软件为常用的地下水渗流软件(例如Visual Modflow、Aquifer Test、GMS)。

在一些实施例中，所述的有限元数值模拟软件则为常用的有限元数值模拟软件(例如：Abaqus、Midas、Zsoil软件中任意一种，该些软件为现有技术中已知的现有技术。)。

在一些实施例中，步骤S1中的无线传感器包括：多点位移计、孔隙水压计及压力计(其中无线传感器是竖向或横向布置，视场地情况及工程需要而定)。

在一些实施例中，步骤S1中的水文地质参数包括：承压含水层渗透系数及储水系数。

另外，本发明还提供一种基于上述的地面沉降智能预警方法进行超深基坑抽取承压水诱发地面沉降的智能监测系统，其特点在于，其包括：

数据采集系统，用于结合现场实际，连接在监测点布置埋设的无线传感器，得到现场实测数据库；

参数反演系统，用于基于超深基坑的现场抽水试验数据，采用地下水流软件进行水文地质参数的反演，同时采用有限元软件进行各土层工程地质参数的反演，建立最接近现场实际的超深基坑有限元三维数值模型，并得出地面沉降阈值；

智能分析系统，用于构建灰色预测模型进行动态预测与智能判断；及

预警系统，用于根据智能预测与判断的结果，预报危险，实现监测的智能化、自动化预警；

其中，所述数据采集系统，参数反演系统，智能分析系统及预警系统依次电连接。

在符合本领域常识的基础上，上述各优选条件，可任意组合，即得本发明各较佳实施例。

本发明的有益效果：本发明通过数模反演、灰色预测及无线传感器等，提升超深基坑地面沉降预测的精确化、智能化与自动化程度，且减少对人工的依赖，节约了工程成本，实现对超深基坑工程诱发的地面沉降的有效控制。

以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。

附图说明

图1为本发明监测系统的结构框图。

图2为本发明的仪器埋设示意图。

图3为本发明的参数反演系统构成。

图4为本发明的灰色预测判断过程。

附图标记说明：数据采集系统10，参数反演系统20，智能分析系统30，预警系统40，多点位移计101，孔压计102，应力计103。

具体实施方式

下面举出几个较佳实施例，并结合附图来更清楚完整地说明本发明。

实施例1

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：本发明首先是在进行水文、工程地质参数反演分析的基础上，得出更符合实际的地质参数构建有限元数值模型，并根据相关要求计算出地面沉降阈值；然后利用实测的地面沉降数据构建灰色模型，经误差检验后进行地面沉降预测；进而通过预测值与阈值对比，提前判断与发现潜在的地面沉降风险，并由预警系统相应进行报警。

如图1～图4所示，本实施例提供的基于超深基坑抽水的地面沉降智能预警方法，包括以下步骤:

步骤(1)：结合超深基坑形状及地层情况等，平面上根据基坑降水影响随距离增大而变小的特点，以离开基坑边递增的距离设监测点；而在立面上，由于降水主要导致相邻土层变形，同时上部土层因变形协调产生随动变形，则含水层下伏土层往上的各土层均应包括在内(包括承压含水层在内)，出监测点平面与立面布置方案，并在相应位置埋设多点位移计、孔隙水压计及压力计等无线传感器，利用项目场地覆盖的无线网络，将观测到的数值传送至数据采集系统，形成现场地面沉降、水位变化的数据库。

步骤(2)：基于超深基坑的现场抽水试验数据(其中现场抽水试验为常规抽水试验)，采用地下水流模拟软件(可以是常用的地下水渗流软件，如VisualModflow、Aquifer Test或GMS等)进行承压含水层水文地质参数的反演，获得最接近于现场实际的渗透系数、储水系数等。

结合抽水时地面沉降监测数据，采用有限元数值模拟软件(例如现有的Abaqus、Midas或Zsoil等模拟软件)反演超深基坑各土层的工程地质参数，以获得最接近于现场实际的压缩模量等关键参数。

利用数模反演得出的水文地质及工程地质参数，结合基坑尺寸等，建立超深基坑有限元三维数值模型。并且按照相关要求如周边建筑物裂缝限值等，通过构建上部结构与地基基础模型，反复试算与校核，得出最接近真实地质情况的地面沉降阈值。

(3)：基于现场地面沉降实测数据，构建灰色预测模型进行动态预测。首先基于第1～10天的数据，通过构建灰色模型，经过误差检验后进行第11～15共5天的地面沉降预测，并将预测值与步骤(2)中的地面沉降阈值进行对比，判断未来5天的地面沉降是否处于安全状态。

类似地，第2天时则以第2～11天的实测数据进行第12～16天地面沉降的预测，如此循环往复。不断更新数据，以减少累积误差影响，进行超深基坑地面沉降的预测，实现对超深基坑抽水地面沉降的动态预测与智能判断。

步骤(4)：根据智能判断的结果，预警系统通过计算机三维画面、现场报警以及向管理员发送信息等手段，预报了抽水诱发地面沉降过大的危险性，提示工程管理人员提前采取防范与保护措施，达到有效预先控制地面沉降的目的，降低超深基坑抽取地下承压水诱发地面沉降的风险，实现了超深基坑抽水沉降监测的自动智能化预警。

本发明中，所述的多点位移计、孔隙水压计及压力计等传感器均可通过无线网与数据采集系统相连，同时应设置在影响范围内的各地层，其竖向与横向布置视场地情况及工程需要而定。

本技术领域的普通技术人员完全可以理解：实现上述实施例的全部或部分步骤是可以通过已知计算机编程语言通过编制的程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

因此，本发明克服了勘察报告地质参数精度过低的缺点，改变了以往被动监测的局面，进而实现了超深基坑地面沉降的智能化预警与控制。

实施例2

本实施例以某地区某地铁超深基坑降水施工引起的地面沉降监测为例，进一步详细说明本发明。

某地区某地铁超深基坑降水施工的项目概况为：

某地铁超深基坑21.0m，属超深基坑，位于市中心建筑密集区，周边有多幢高层建筑。承压水抽取影响范围内地层主要有6层土，分别是①层人工填土，层厚4.0m；②层粉质粘土，层厚3.5m；③层淤泥质粉质粘土，层厚10.5m；④层粉质粘土，层厚5.0m；⑤层粉细砂，层厚3.5m，属承压含水层；⑥层粘质粉土夹粉质粘土，层厚6.0m。由于需要抗突涌等工程需要，开挖前进行承压含水层降水施工，引起周边地面沉降，因而需要对抽水地面沉降进行控制。

采用实施例1中的步骤对其进行如下的自动智能化预警监测：

步骤一，如图2所示，根据现场实际情况，进行多点位移计等无线传感器的埋设。其中多点位移计在竖向布置是每层土中心位置布设有一个测点。而水平方向上，由于离基坑越远降水影响越弱，则是以距离基坑边10m、20m、40m…依次递增的距离布置测点。

孔压计则只需埋设在承压含水层中，用以量测降水过程中水头变化。

而压力计布置在支撑相应位置，用以反映降水施工过程中基坑支撑内部受力变化。

利用项目场地覆盖的无线网络，将观测到的数值传送至数据采集系统，形成现场地面沉降观测数据库。

步骤二，如图3所示，基于超深基坑的常规现场抽水试验，初步测得承压含水层的相应参数：水平向渗透系数为1.56×10-3cm/s、竖向渗透系数为1.32×10-3cm/s、储水系数为4.45×10-4l/m。

利用地下水专业渗流软件Visual Modflow进行参数反演，最后得到水平、竖向的渗透系数、储水系数依次为1.43×10-3cm/s，1.12×10-4cm/s，4.12×10-41/m。

同样地，利用抽水过程中的地面沉降观测数据，通过Abaqus有限元数值模拟，对各土层的工程地质参数进行反演，从而得到更符合现场实际的关键土层参数，可以得到各土层压缩模量依次为5.5MPa、8.5MPa、4.2MPa、5.5MPa、12.0MPa、7.4MPa。

基于反演得出的水文地质与工程地质参数，建立有限元三维数值模型。根据安全控制要求如建筑裂缝、不均匀沉降等，考虑地基、基础与上部结构共同作用，结合基坑及周边环境进行承压水降水模拟，求出距离基坑边10m处的地面沉降阈值为5mm。

步骤三，如图4所示，利用步骤一中的距基坑边10m处的地面沉降实测数据，建立灰色预测模型，误差检验通过后进行地面沉降动态预测。具体为：

先采用第1～10天的数据构建灰色模型后，误差检验通过后则对第11～15共5天的地面沉降进行预测。第2天时则以第2～11天的地面沉降实测数据为基础，进行第12～16天的地面沉降预测。

这样不断进行循环，不断更新数据，减少累积误差影响，便可大大提升预测的精确度与准确性，提升监测效率。并且通过将计算得出的预测值与阈值进行对比，准确判断降水诱发的地面沉降的安全性。

步骤四，根据智能计算与判断的结果，超出阈值时，预警系统将通过计算机三维画面、现场报警以及向管理员发送信息等手段，预报抽水诱发地面沉降发生危险的可能性；并提示工程管理人员采取预防保护措施，达到事先控制的目的，降低超深基坑抽取承压水诱发工程事故的风险的目的，最终实现超深基坑抽水沉降监测的智能化、自动化预警。

实施例3

如图1所示，基于实施例1的地面沉降智能预警方法，本实施例还提供一种基于实施例1的地面沉降智能预警方法进行超深基坑抽取承压水诱发地面沉降的智能监测系统，其包括：数据采集系统10，参数反演系统20，智能分析系统30，预警系统40，所述数据采集系统10，参数反演系统20，智能分析系统30及预警系统40依次电连接；

其中，数据采集系统10，用于结合现场实际，连接在监测点布置埋设的无线传感器，例如，多点位移计101，孔压计102，应力计103，来得到现场实测数据库；

参数反演系统20，用于基于超深基坑的现场抽水试验数据，采用地下水流软件进行水文地质参数的反演，同时采用有限元软件进行各土层工程地质参数的反演，建立最接近现场实际的超深基坑有限元三维数值模型，并得出地面沉降阈值；

智能分析系统30，用于构建灰色预测模型进行动态预测与智能判断；及

预警系统40，用于根据智能预测与判断的结果，预报危险，实现监测的智能化、自动化预警。

本发明的各述数据采集系统10，参数反演系统20，智能分析系统30及预警系统部分均可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。

综上，本发明通过反演得出实际的工程地质水文地质参数，并运用灰色模型对地面沉降值进行预测，达到准确预知地面沉降超标的目的。

另外，本发明还能通过预警系统进行警报和提醒，以采取措施，进而达到预控的目的，因此还是一种精确、经济及实用的监测方法。

以上详细描述了本发明的各较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于超深基坑抽水的地面沉降智能预警方法，其特征在于，其包括以下步骤：

S1、结合项目场地的现场实际，在监测点布置、埋设无线传感器；所述的无线传感器设置在影响范围内的各地层，均通过无线网与一数据采集系统相连，利用所述项目场地覆盖的无线网络进行数据回传与采集，得到现场实测地面沉降数据库；

S2、基于超深基坑的现场抽水试验数据，采用地下水流软件进行水文地质参数的反演，并且采用有限元软件进行各土层工程地质参数的反演，建立最接近现场实际的超深基坑有限元三维数值模型，进而得出相应的地面沉降阈值；

S3、基于得到的现场地面沉降实测数据，构建灰色预测模型进行动态预测，包括：

S31、基于第1至10天的数据，通过构建灰色模型，经过误差检验后进行第11～15共5天的地面沉降预测，并将预测值与步骤S2中的地面沉降阈值进行对比，判断未来5天的地面沉降是否处于安全状态；及

S32、第2天时则以第2～11天的实测数据，进行第12～16天的地面沉降的预测；如此循环往复，不断更新数据(以减少累积误差影响)，进行超深基坑地面沉降动态的智能预测与判断；

S4、根据智能预测与判断的结果，通过预警系统预报抽水诱发地面沉降发生危险的可能性，实现超深基坑抽水沉降监测的智能化、自动化预警。

2.如权利要求1所述的地面沉降智能预警方法，其特征在于，所述的现场抽水试验为常规抽水试验。

3.如权利要求1所述的地面沉降智能预警方法，其特征在于，所述的地下水流模拟软件为常用的地下水渗流软件。

4.如权利要求1所述的地面沉降智能预警方法，其特征在于，所述的有限元数值模拟软件则为常用的有限元数值模拟软件。

5.如权利要求1所述的地面沉降智能预警方法，其特征在于，步骤S1中的无线传感器包括：多点位移计、孔隙水压计及压力计。

6.如权利要求1～5中任意一项所述的地面沉降智能预警方法，其特征在于，步骤S1中的水文地质参数包括：承压含水层渗透系数及储水系数。

7.一种基于如权利要求1～6中任意一项所述的地面沉降智能预警方法进行超深基坑抽取承压水诱发地面沉降的智能监测系统，其特点在于，其包括：

数据采集系统，用于结合现场实际，连接在监测点布置埋设的无线传感器，得到现场实测数据库；

参数反演系统，用于基于超深基坑的现场抽水试验数据，采用地下水流软件进行水文地质参数的反演，同时采用有限元软件进行各土层工程地质参数的反演，建立最接近现场实际的超深基坑有限元三维数值模型，并得出地面沉降阈值；

智能分析系统，用于构建灰色预测模型进行动态预测与智能判断；及

预警系统，用于根据智能预测与判断的结果，预报危险，实现监测的智能化、自动化预警；

其中，所述数据采集系统，参数反演系统，智能分析系统及预警系统依次电连接。