CN111860842B - 一种邻近基坑工程的既有地铁隧道水平位移的预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种邻近基坑工程的既有地铁隧道水平位移的预测方法：以隧道轴向为x轴方向，取第一个监测点位置为x轴零点，以各监测点的监测数据为数据点，绘制Sw、Sm随隧道轴向位置的分步曲线；记基坑围护结构与邻近上、下行隧道的水平距离L；得到不同的开挖深度以及各开挖深度对应的累积水平位移；得到不同的支撑轴力以及各支撑轴力对应的累积水平位移；数据输入BP神经网络模型，进行训练；利用训练后的神经网络模型对同一基坑开挖深度产生的地铁隧道水平位移预测，或者对同一区域其他基坑开挖导致的地铁隧道水平位移预测。本发明为地铁隧道的监测方案设计和优化提供有效依据，同时作为一种方法可对隧道的监测结果进行验证和补充。
Description
技术领域
本发明涉及一种方法，更具体地说，是涉及一种邻近基坑工程的既有地铁隧道水平位移的预测方法。
背景技术
随着地下空间的开发与城市轨道交通的发展，邻近地铁隧道的深基坑工程比比皆是。这些邻近开挖会对地铁隧道造成不利影响，故也成为国内外学者普遍关注的问题。基坑的开挖过程即土体的卸荷过程，会造成坑底土体的回弹与隆起，打破地层原有应力场的平衡，引起周围土体的应力重分布，对邻近地铁隧道产生了附加应力与附加位移，坑壁周围土体会向坑内移动，同时带动隧道结构产生附加位移，由于目前城市轨道中的隧道类型多为盾构型，是由混凝土管片拼接而成，其接缝部分较为薄弱，过大的附加位移会使管片产生错台、裂缝等磨损，出现隧道大范围的破坏与倒塌现象，从而影响隧道结构的稳定与运行安全。因此有必要针对基坑开挖对邻近地铁隧道的变形情况进行研究与分析。
目前，对于邻近基坑工程一侧的地铁隧道变形预测的方法主要有两种：数值模拟和实测分析。数值方法能够模拟基坑开挖过程中土体变形特性及深基坑工程的复杂性，可以反映基坑开挖及支护结构施工顺序，但是，数值计算存在以下主要问题，一是土体的本构模型的选择，这种复杂应力路径条件下的本构关系目前尚在探讨中，远没有达到工程应用的阶段。二是这一问题还涉及复杂的边界效应，结构物与土边界面设定等等问题，使得在没有足够多的工程经验以及熟练掌握相关有限元程序的条件下，利用数值方法获得具有足够精度的结果的可能性较小。
实测分析预测是指基于各类监测手段，由实测资料与工程记录经过数学处理，得出适合于工程应用的结论，对施工具有较好的指导作用。相比于数值方法，实测方法基于实测数据，能更好的反映工程现场的综合条件。但实测方法是基于已有数据的分析，由于无法建立确定的数量关系，由某一工程得到的结果，对于其他工程，往往只能对不同因素对邻近隧道变形的影响进行定性的判断，而无法获得相应的定量预测结果。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，基于基坑的各类监测数据，采用机器学习的方法提出一种邻近基坑工程的既有地铁隧道水平位移的预测方法，一方面可以优化地铁隧道的监测点布置，另一方面也可以对地铁隧道监测的可靠性做出评估。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的。
本发明邻近基坑工程的既有地铁隧道水平位移的预测方法，基坑开挖过程中，对基坑和侧邻基坑的隧道结构进行三维监测，根据监测结果，分析靠近隧道一侧基坑围护结构和隧道结构的水平位移特征，具体过程如下：
(1)记基坑围护结构的累计水平位移实测值为Sw，隧道结构的累计水平位移实测值为Sm；以隧道轴向为x轴方向，取第一个监测点位置为x轴零点，以各监测点的监测数据为数据点，绘制Sw、Sm随隧道轴向位置的分步曲线；
(2)记基坑围护结构与邻近上、下行隧道的水平距离L，如果基坑围护结构在平面上与隧道轴线不平行，或者基坑围护结构在平面上不规则，即沿为x轴方向不为一条直线，则需考虑L的不一致性，记为L1、L2、L3......Ln；
(3)记基坑开挖深度为D，得到开挖深度D1、D2、D3......Dn以及与各个开挖深度对应的累积水平位移Swd1、Swd2、Swd3......Swdn；
(4)记基坑支撑的轴力为F，得到支撑轴力F1、F2、F3......Fn以及与各个支撑轴力对应的累积水平位移SwF1、SwF2、SwF3......SwFn；
(5)将上述步骤(1)-(4)的数据输入BP神经网络模型，进行模型训练；其中，输入层包括水平距离L、基坑开挖深度D、基坑支撑的轴力F、各个开挖深度对应的累积水平位移Swd、各个支撑轴力对应的累积水平位移SwF，输出层为隧道结构的累计水平位移实测值Sm；
(6)利用训练后的神经网络模型对同一基坑更深的开挖深度可能产生的地铁隧道水平位移进行预测；或者利用训练后的神经网络模型对同一区域其他基坑开挖可能导致的地铁隧道的水平位移进行预测，从而优化基坑设计以及维护地铁隧道运行安全。
步骤(5)中在进行模型训练时，
确定利用基坑的监测数据可以预测的地铁隧道水平位移的范围，即确定地铁隧道的监测范围；所谓监测范围是指基坑围护结构参数可以预测的地铁隧道的长度范围，实际上是在确定基坑开挖对地铁隧道的影响范围；利用神经网络通过迭代的方法，采用均方根误差RMSE来进行误差分析，当RMSE<10-1认为误差满足精度要求，所得到的监测范围可以用于预测地铁隧道的水平位移；
在确定训练样本数量以后，控制神经网络其他参数以及影响隧道变形的其他因素不变，仅改变隐含层节点数来训练网络，对已有的训练网络进行隐含层神经元数进行调试，从隐含层节点数为1开始，寻求RMSE最小值，即网络最优情况；绘制不同隐含层节点数的RMSE图，最后一次转折点即为最优节点。
与现有技术相比，本发明的技术方案所带来的有益效果是：
综上所述，本发明针对邻近隧道的水平位移，基于基坑围护结构的各类监测数据，考虑基坑围护结构的水平位移，基坑开挖深度，基坑与隧道的水平相对位置和支撑轴力，通过训练神经网络，提出一种新的地铁隧道水平位移的预测方法。较之前的预测方法思路更加新颖，且基于实测数据，更符合工程需要。
附图说明
图1是基坑与邻近地铁隧道位置关系及监测点平面布置图；
图2是最后一期开挖基坑围护结构以及地铁隧道的累计水平位移实测值；
图3是不同隐含层节点数隧道预测RMSE图；
图4是最后一开挖完毕隧道累计水平位移实测值与预测值对比。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
本发明邻近基坑工程的既有地铁隧道水平位移的预测方法，基坑开挖过程中，对基坑和侧邻基坑的隧道结构进行三维监测，根据监测结果，分析靠近隧道一侧基坑围护结构(后面简称“基坑围护结构”)和隧道结构的水平位移特征。对于基坑围护结构和临近隧道结构的水平位移，可按下列步骤依次进行。
(1)记基坑围护结构的累计水平位移实测值为Sw，隧道结构的累计水平位移实测值为Sm。以隧道轴向为x轴方向，取第一个监测点位置为x轴零点，以各监测点的监测数据为数据点，绘制Sw、Sm随隧道轴向位置的分步曲线(单位：mm)，观察其特征。
(2)记基坑围护结构与邻近上、下行隧道的水平距离L(单位：m)，如果基坑围护结构在平面上与隧道轴线不平行，或者基坑围护结构在平面上不规则，即沿为x轴方向不为一条直线，则需考虑L的不一致性，记为L1、L2、L3......Ln。
(3)记基坑开挖深度为D，得到开挖深度D1、D2、D3......Dn以及与各个开挖深度对应的累积水平位移Swd1、Swd2、Swd3......Swdn。
(4)记基坑支撑的轴力为F，得到支撑轴力F1、F2、F3......Fn与各个支撑轴力对应的累积水平位移SwF1、SwF2、SwF3......SwFn。
(5)将上述步骤(1)-(4)的数据输入BP神经网络模型，进行模型训练。其中，输入层包括上述获得的数据，即水平距离L、基坑开挖深度D、基坑支撑的轴力F、各个开挖深度对应的累积水平位移Swd、各个支撑轴力对应的累积水平位移SwF，输出层为隧道结构的累计水平位移实测值Sm。
在进行训练时，首先需要确定利用基坑的监测数据可以预测的地铁隧道水平位移的范围，即确定地铁隧道的监测范围。所谓监测范围是指基坑围护结构参数可以预测的地铁隧道的长度范围。这一步骤实际上是在确定基坑开挖对地铁隧道的影响范围。利用神经网络通过迭代的方法，采用均方根误差RMSE来进行误差分析，当RMSE<10-1认为误差满足精度要求，所得到的监测范围可以用于预测地铁隧道的水平位移。合理确定这一范围对于准确确定地铁隧道位移具有重要的意义。监测范围小则样本数量小，反之，则样本数量大。在输入、输出神经元、隐含层神经元、权重、阈值及其他因素稳定的情况下，样本数量的大小会直接影响网络的训练及预测效果。
在确定训练样本数量以后，控制神经网络其他参数以及影响隧道变形的其他因素不变，仅改变隐含层节点数来训练网络，对已有的训练网络进行隐含层神经元数进行调试，从隐含层节点数为1开始，寻求RMSE最小值，即网络最优情况。绘制不同隐含层节点数的RMSE图，最后一次转折点即为最优节点。采用这种方法对于该问题可以获得较好的预测效果。
(6)采用上述方法得到训练后的神经网络模型，训练后的神经网络模型可作为进行地铁隧道水平向位移的预测模型进行基坑开挖条件下地铁隧道水平位移的预测。利用训练后的神经网络模型对同一基坑更深的开挖深度可能产生的地铁隧道水平位移进行预测；或者利用训练后的神经网络模型对同一区域其他基坑开挖可能导致的地铁隧道的水平位移进行预测，从而优化基坑设计以及维护地铁隧道运行安全。
具体实施例
本实施例为天津某邻近地铁隧道的基坑工程，其位置关系及监测点布置平面图如图1所示。本发明的邻近基坑工程的既有地铁隧道的水平位移预测方法，具体实现过程如下：
(1)记基坑围护结构的累计水平位移实测值为Sw，隧道的累计水平位移实测值为Sm。以隧道轴向为x轴方向，取第一个监测点位置为x轴零点，以各监测点的监测数据为数据点，绘制Sw、Sm随隧道轴向位置的分步曲线(单位：mm)，观察其特征，如图2。
(2)记基坑围护结构与邻近上、下行隧道的水平距离L(单位：m)，如果围护结构在平面上与隧道轴线不平行，或者围护结构在平面上不规则(即沿为x轴方向不为一条直线)，则需考虑L的不一致性，记为L1、L2、L3......Ln。
(3)记基坑开挖深度为D，得到开挖深度D1、D2、D3......Dn以及与各个开挖深度对应的累积水平位移Swd1、Swd2、Swd3......Swdn。
(4)记基坑支撑的轴力为F，得到支撑轴力F1、F2、F3......Fn以及与各个支撑轴力对应的累积水平位移SwF1、SwF2、SwF3......SwFn。
(5)将上述数据输入BP神经网络模型，进行模型训练。其中，确定地铁隧道的监测范围为86米，对应的样本数量为20个。据此获得BP神经网络输入层的训练样本见表1。
表1神经网络训练样本
在确定训练样本数量以后，控制网络其他参数以及影响隧道变形的其他因素不变，仅改变隐含层节点数来训练网络，对已有的训练网络进行隐含层神经元数进行调试，从隐含层节点数为1开始，寻求RMSE最小值，即网络最优情况。绘制不同隐含层节点数的RMSE图，最后一次转折点即为最优节点，见图3。得到最优节点数为8。利用表1的参数训练神经网络，得到实测值与预测值的比较，见图4，(a)下行，(b)上行。
尽管上面结合附图对本发明的功能及工作过程进行了描述，但本发明并不局限于上述的具体功能和工作过程，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可以做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。
Claims (1)
1.一种邻近基坑工程的既有地铁隧道水平位移的预测方法，其特征在于，基坑开挖过程中，对基坑和侧邻基坑的隧道结构进行三维监测，根据监测结果，分析靠近隧道一侧基坑围护结构和隧道结构的水平位移特征，具体过程如下步骤：
(1)记基坑围护结构的累计水平位移实测值为sw，隧道结构的累计水平位移实测值为sm；以隧道轴向为x轴方向，取第一个监测点位置为x轴零点，以各监测点的监测数据为数据点，绘制sw、sm随隧道轴向位置的分步曲线；
(2)记基坑围护结构与邻近上、下行隧道的水平距离L，如果基坑围护结构在平面上与隧道轴线不平行，或者基坑围护结构在平面上不规则，即沿为x轴方向不为一条直线，则需考虑L的不一致性，记为L1、L2、L3......Ln；
(3)记基坑开挖深度为D，得到开挖深度D1、D2、D3......Dn以及与各个开挖深度对应的累积水平位移Swd1、Swd2、Swd3......Swdn；
(4)记基坑支撑的轴力为F，得到支撑轴力F1、F2、F3......Fn以及与各个支撑轴力对应的累积水平位移SwF1、SwF2、SwF3......SwFn；
(5)将上述步骤(1)-(4)的数据输入BP神经网络模型，进行模型训练；其中，输入层包括水平距离L、基坑开挖深度D、基坑支撑的轴力F、各个开挖深度对应的累积水平位移Swd、各个支撑轴力对应的累积水平位移SwF，输出层为隧道结构的累计水平位移实测值Sm；
在进行模型训练时，确定利用基坑的监测数据预测的地铁隧道水平位移的范围，即确定地铁隧道的监测范围；所谓监测范围是指基坑围护结构参数预测的地铁隧道的长度范围，实际上是在确定基坑开挖对地铁隧道的影响范围；利用神经网络通过迭代的方法，采用均方根误差RMSE来进行误差分析，当RMSE＜10-1认为误差满足精度要求，所得到的监测范围用于预测地铁隧道的水平位移；
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 300191 No. 428 Hongqi South Road, Tianjin, Nankai District Applicant after: Tianjin survey and Design Institute Group Co.,Ltd. Address before: 300191 No. 428 Hongqi South Road, Tianjin, Nankai District Applicant before: TIANJIN INSTITUTE OF GEOTECHNICAL INVESTIGATION & SURVEYING |
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| CB02 | Change of applicant information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |