软土地铁隧道运营期沉降监控研究综述

李桂华，黄 腾，席广永，蒋敏卫，张 东

(河海大学地球科学与工程学院，江苏南京 210098)

目前，我国大部分地铁隧道建在软弱的第四纪沉(冲)积土层中，该土层属软土地质条件，土体主要由天然含水量大、压缩性高、承载能力低的淤泥沉积物及少量腐殖质所组成，非常不利于隧道结构的沉降稳定，长期、过大的沉降变形会对地铁本身安全和结构防水性能以及耐久性构成威胁，而严重的不均匀沉降甚至会直接影响地铁轨道的平整度、乘坐舒适度以及地铁的安全运营.在建成运行的地铁隧道中，沉降变形灾害较为严重，并成为主要安全问题之一[1-4].在我国轨道交通规划中，较多城市地铁工程集中在经济发达的沿海和沿江的漫滩区域，地质条件复杂，地层也多为软土地质，无论在施工期还是运营期，都面临巨大的工程安全问题，形势不容乐观.因此，如何科学、准确、及时地分析和预测漫滩软土地铁隧道结构沉降状况，对确保隧道结构安全与轨道交通正常运行显得尤为重要，而建立一套科学、合理、高效、可靠的监控体系也已成为迫在眉睫的重要任务.

本文综述了目前软土地铁隧道运营期沉降监控研究现状，总结分析了相关的理论方法及其特点，提出了目前该方面研究中有待解决的问题，并对今后有待于开展的工作进行了探讨.

1 软土地铁隧道运营期沉降特点

从已建成运营的软土地铁隧道沉降状况来看[1-4]，建于软土中的地铁隧道在运营期呈现出了较为复杂的沉降特点，主要有:

a.车站沉降量较小，区间隧道沉降量较大.

b.左右隧道沉降相同，横向沉降大致均匀，纵向沉降较大，并且不均匀明显，有较为严重的沉降槽.

c.运营初期沉降速率较大，随着时间推移逐渐减缓，但没有明显的收敛趋势.

d.沉降影响因素众多，分析困难，极限值难以计算分析.

这些复杂的沉降特性决定了软土地铁隧道运营期沉降监控的必要性与重要性以及现实意义.

2 软土地铁隧道运营期沉降监控研究现状

软土地铁隧道运营期沉降监控研究主要包括沉降监测技术研究、沉降预测研究和沉降稳定性分析与预警研究三大部分.

2.1 监测技术研究

在我国，为了确保地铁结构安全运行，相关规范对地铁隧道结构沉降监测技术有着严格的要求[5-6].同时，相关学者也结合工程实际对地铁地面与地下变形测量的内容和方法、变形观测周期和频率、基准点和变形点的布设方案以及变形测量的等级和精度等进行了研究[7].就目前的监测技术而言，主要有精密水准测量技术、三角高程测量技术、静力水准测量技术、数字摄影测量技术、三维激光扫描技术以及电水平尺监测技术等.

a.精密水准测量技术.该技术是目前我国地铁隧道沉降监测的主要技术，具有测量精度高、成果可靠、操作简便、仪器设备普通便宜等优点，但该技术作业效率低，劳动强度大，难以实现自动化监测，而数字水准仪有效地提高了工作效率.该技术的实践应用结果表明完全满足地铁隧道沉降监测要求[1，7-10].

b.精密三角高程测量技术.这是一种间接测高技术，方法简单，对空间要求小，施测速度快，劳动强度低，但受观测条件和仪器精度限制，观测精度较低.高精度智能全站仪的出现使得观测精度和自动化隧道实时三维变形监测已经成为新的发展趋势[11-17].

c.静力水准测量技术.该技术依据液体连通器原理，用传感器测量每个监测点容器内液面的相对变化，再通过计算得到各点相对于基点的相对沉降量.通常利用该技术实现自动化监测，已成功应用于北京地铁隧道结构整体变形监测[18].

d.数字摄影测量技术.该技术利用高精度的数字化成像设备，通过相关的图像处理技术，由2D数字化影像恢复3D坐标，从而达到对变形进行监测的目的.该技术具有以下优点[19]:(a)能快速地获得结构变形和移动的瞬间整体信息;(b)可实现非接触测量结构的三维状态;(c)可以提供整体大面积的变形测量结果.目前该技术的应用研究已取得较好的效果[20-21].

e.三维激光扫描技术.该技术是一种新型无接触式测量技术，无需反射棱镜即可精确测得扫描点的三维坐标，其扫描速度目前每秒可达数十万点.该技术集非接触、自动化程度高、高效快速等优点于一体.在国内，该技术已使用于北京地铁隧道结构整体变形监测，取得了良好的效果[18].

f.电水平尺监测技术.该技术用于测量物体倾斜(即两点间高差)，可多个线性连用，来监测物体的线性不均匀沉降，具有高分辨率(能检测到微小至1″的倾角变化)、可靠性高、安装简单、遥控测读和不影响列车正常运行等优点，常用于行车时封闭的地铁隧道中进行连续沉降监测[22].

纵观上述发展，从以往的传统水准测量到三维激光扫描技术和电水平尺监测技术，基本实现了监测过程的自动化.同时，监测信息管理也由传统人工档案化管理方式迈向了计算机软件系统管理的新发展阶段，实现了监测信息获取、处理与分析的自动化和系统化[23-25]，对快速反馈监测信息，及时发现安全隐患起到了重要作用.

2.2 预测研究

软土地铁隧道结构沉降研究贯穿隧道设计、施工和运营维护的全过程，隧道沉降计算与预测的正确与否，直接关系到隧道施工安全和运行寿命.目前，软土隧道结构沉降模型主要包括基于沉降机理的确定性模型、基于统计理论的随机统计模型和基于人工智能的数学模型.

2.2.1 确定性模型

确定性模型是从各种因素影响隧道结构沉降的机理出发，通过研究各类因素和土层以及隧道结构沉降之间的关系，基于相关力学理论建立的数学模型.

多年来，软土隧道结构沉降的规律、产生原因和机理得到了深入的研究，沉降计算与预测模型的研究取得了较大的进展.在沉降成因方面，通过对上海与南京地铁监测分析发现，施工期影响、地层土体沉降、隧道地基沉降、地铁列车振动、隧道上方地表加卸荷载、临近隧道施工和地震等是造成软土地铁隧道沉降的主要因素[3，26-27].在沉降变形性态和机理研究方面，大量实测资料表明，软土隧道存在着整体沉降、施工阶段沉降、长期沉降以及工程相互影响沉降4种典型模式[28]，而土性不均匀与荷载变化是影响隧道纵向变形两大主要因素[29].而纵观整个沉降发展过程，可分为初始沉降、下卧土层超孔隙水压力消散而引起的固结沉降、下卧土体骨架长期压缩变形的次固结沉降3个阶段[30].运营期软土隧道结构沉降影响因素众多，关系复杂，该方面研究还基本处于定性分析为主、理论分析为辅的层面，对于诸多因素的影响程度还未有较好的数学模型加以分析比较.

目前，软土隧道沉降计算与预测的确定性模型主要是在考虑各种影响因素的基础上，根据固结理论，结合各种土的本构模型，计算沉降随着时间发展的各种数值模型.在隧道周边基坑开挖卸载影响研究方面，主要应用解析法与有限元法进行计算和模拟[31-33].在地铁荷载作用下软土地基沉降研究方面，主要利用有限元方法和建立本构模型进行数值分析计算来预测沉降，包括静力有限元计算和经验拟合计算模型相结合方法[34-35]、软土本构模型方法[36-39]、轨道-隧道结构-地基数值分析模型方法[40]、地铁列车振动荷载模拟方法[41-42]等.在地下水位影响研究方面，应用三维流-固耦合数值方法模拟，并采用荷载-结构模式分析水位下降的影响[43].在其他方面，主要包括有限元模拟计算渗漏水量的影响[44-45]和新建建筑桩基对紧邻已建地铁隧道的影响分析计算模型[46].由以上分析不难看出，软土隧道结构沉降是各类因素的耦合效应，但目前的研究基本还是基于各类单因素影响效应开展，仍无法满足隧道结构沉降预测与计算的要求.

2.2.2 随机统计模型

常用隧道结构沉降预测随机统计模型主要有经验曲线模型、时间序列模型、灰色模型等.

a.经验曲线模型.该模型是根据监测数据利用一定的函数曲线回归推算沉降量的一种模型，相对确定性模型大大提高了沉降估算的精度.长期沉降预测经验曲线预测模型主要有双曲线模型[47]、修正双曲线模型[48]、泊松曲线模型[49]、邓英尔模型[50]、对数曲线模型[51]、指数曲线模型[52]等.

b.时间序列模型.该模型认为逐次的观测值是不独立的，可以用观测值之间的自相关性建立动态模型，从而利用已有的观测数据对未来数据进行预测[53].

c.灰色模型.该模型只需要较少样本量，从一个时间序列自身出发，采用一次累加的方法实现由非线性到线性的转化，从而弱化序列的随机性，揭示原始数据的内在规律，适合进行运营期地铁隧道沉降趋势预测[10].在长期隧道工程实践中，研究出了灰色等时距GM(1，1)模型、新陈代谢GM(1，1)模型、灰色关联预测模型等用于隧道工程沉降预测[54-55].

由实测数据而得到的随机统计模型较好地反映了软土隧道结构沉降实际情况，并且对其机理及其影响因素采取了“半透明”或者“不透明”的处理方式，规避了机理的不确定性和影响因素之间的错综复杂的关系，比较符合自然发展的实际规律特性，因而相对基于沉降机理的确定性模型有着较高的预测精度和适用性，是软土隧道结构沉降预测发展的重要方向.

2.2.3 人工智能模型

当前，用于地铁隧道结构沉降预测的人工智能模型主要有人工神经网络模型和蚁群算法模型两类.

a.人工神经网络模型.作为人工智能的一个活跃的研究领域，人工神经网络模型由于其独特的联结结构和并行信息处理方法，并具备非线性、非凸性、非局域性、非定常性、自适应性和强大的计算与信息处理能力，以及模拟和解决非线性问题的强大优越性而成为非线性预测的主要模型之一.孙钧等[56]采用人工智能神经网络对南京市地铁1号线工程建立了沉降监测模型.近年来，随着人们对人工神经网络研究的进一步展开，其收敛速度慢、多个局部最小点、隐含层节点不确定性等固有缺陷为实际应用带来了巨大的阻碍，经过多年的探索，将灰色系统、遗传规划算法、小波分析等理论与人工神经网络结合逐渐成为改进人工神经网络的

主要途径[10，53，57-59].

b.蚁群算法模型.该模型采用了正反馈并行自催化机制，具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其他方法结合等优点，在解决许多复杂优化问题方面，展现出优异的性能和巨大的发展潜力[60].

利用人工智能模型进行隧道结构沉降预测尚处于初始阶段，但是相对于确定性模型和随机统计模型，能够很好地处理各类影响因素之间以及与隧道沉降之间的复杂关系，较为适合表达隧道结构沉降系统中的模糊或不确定的知识，是处理这类不确定性、非线性和不确定问题的有力工具，有较强的解释推理功能，将是复杂因素影响下的隧道结构沉降预测的新的发展方向.

综上所述，三类隧道结构沉降预测模型分别从不同角度阐释了沉降发展过程及其趋势.目前，虽然三类模型已经取得了较好的预测效果，但是随着对软土隧道沉降问题认识的逐步深入，现有预测方式、预测效率和预测精度都越来越满足不了实际需要，如何构建更为科学合理的预测模型成为亟待解决的问题.

2.3 稳定性分析与预警研究

2.3.1 稳定性分析研究

相对于其他变形体稳定性研究，由于监测机制的不够完善以及监测资料的缺乏，对于运营期的软土地铁隧道尤其是漫滩软土地铁隧道结构沉降稳定性研究还处于初始阶段，国内外相关研究资料较为鲜见.在国内，地铁隧道结构沉降稳定性评判方法主要分为以下两种:

a.基于测量平差理论的监测网稳定性评判方法.地铁隧道结构沉降监测网一般分级布设，由高级到低级分为监测基准网和监测网.在进行隧道结构沉降监测时，必须首先对监测基准网的稳定性进行分析，然后再进行监测点稳定性评判.

监测基准网的稳定性分析理论主要利用平均间隙法和t检验法对监测基准网进行总体和单点的稳定性分析.平均间隙法是应用统计检验方法对变形监测网作几何图形一致性检验，以判明该网在两期观测之间是否发生显著性变化.若检验通过则认为所有点是稳定的，否则认为不稳定.t检验法应用了Baarda数据探测理论，检验时，在认为先验方差因子已知的条件下，首先进行监测网图形一致性检验，然后再逐点进行位移分量检验.孙景领等[10，61]根据地铁隧道本身的特点，对监测基准网的平差基准及其选取、相同基准下监测基准网稳定性分析方法等问题进行了深入研究.

b.以规范或者设计规定量值为标准的稳定性评判方法.国内规范对沉降稳定的分类可以分为两种:一种认为只要工后沉降量值小到能够满足结构物的正常使用即可，如JTJ 250—98《港口工程地基规范》[62]、JTJ D30—2004《公路路基设计规范》[63]和JTJ 071—96《公路软土地基路堤设计与施工技术规范》[64]等;而另一种认为沉降速率达到规定限值即可认为沉降已经趋于稳定，如JGJ 8—2007《建筑变形测量规范》[5]、DGJ32/J 12—2005《南京地区建筑地基基础设计规范》[65]等.在对地铁隧道结构沉降稳定性进行评判时，直接根据相关规范规定进行评判即可.由于各类规范都是行业或者地区长期的施工理论和经验的提炼，因此具有较强的权威性、通用性、可靠性和可操作性.

两种方法都是基于统计学和工程理论与实践两个方面.然而对于不同情况下的隧道结构，其沉降的原因、机理、规律以及稳定性评判方法有着较大的差别，不能仅仅依靠单一的沉降监测数据或者地区的普遍规律来进行评判，最行之有效的方法是在弄清沉降机理和明晰其沉降趋势基础上，综合考虑各类因素，建立科学合理的并有一定通用性的评判模型.

2.3.2 预警研究

长期以来，地铁隧道结构沉降预警一直主要以规范或者设计的固定限值为依据进行判断，这种固定限值一般由地区普遍工况、经验估计和设计预估3种方式得到，虽然能够在一定程度上起到预警作用，但常常会因实际工况与设想工况有较大偏差而导致预警失效.城市隧道预警研究目前仍处于初始阶段，主要包括隧道安全预测预警系统架构研究[66]以及隧道施工警戒值确定原则和施工安全状态分级研究[67]两个方面.科学合理的预警系统关键在于预警指标体系及其警戒值的确定.对于运营期地铁隧道结构而言，影响其沉降的因素包括确定性因素和众多的随机因素，对沉降的影响也呈灰色且动态变化的特征，直接利用固定的预警指标体系来进行评判预警势必造成误报情况的出现.因此，有必要建立一定的动态预警体系和预警模型实现预警指标的动态获取及动态预警.

3 有待进一步研究的问题

a.传统的几何水准测量虽然在测量精度、测量费用等方面有一定的优势，但存在劳动强度高、测量周期长、易受轨道交通限制等缺点，极大地影响到隧道结构沉降状况反馈的实时性.其他监测技术在这些方面已有了显著的改善，一定程度上实现了自动化监测、自动化数据处理，但测量精度不够高，数据处理方法不够完善.

b.对于城市地面沉降、隧道所处地层的水位变化和下卧土层水土流失等影响机理研究仅为推测分析，尚待进一步加强和明确.同时，当前的机理研究还基本处于单因素独立分析、定性分析为主、理论分析为辅的层面.由于影响因素繁多、相互影响、关系错综复杂，给机理分析造成了巨大困难，对于诸多因素的影响程度还未有较好的数学模型加以量化分析比较，直接影响到隧道结构沉降预测、稳定性分析及预警等后继过程的准确性和可靠性.此外，现有研究均为针对隧道结构沉降的共性影响因素，都是从确定性研究角度即土体微观角度去研究土-隧道联合体的性态特征.微观角度则需要去考虑因素的全面性，而影响因素的复杂性和不确定性对全面地研究影响因素带来了非常大的困难，结果恰是造成了对地铁隧道沉降变形机理认识的局限性.

c.现有地铁隧道结构沉降预测研究主要集中于基于沉降机理的确定性模型、基于统计理论的随机统计模型和基于人工智能的数学模型3个方面.3种模型研究角度不同，预测原理和方法也有着根本的区别，虽然在隧道结构沉降预报中都起到了较好的作用，但也存在着较多的缺陷，需要进行深入的研究.确定性模型是建立在详细的工程地质勘察基础之上的，结合隧道结构内在特征和相关外部影响因素进行计算分析，要求沉降机理明确、各类参数准确，但由于影响沉降的因素繁多复杂，沉降机理较难弄清，各类参数因试验条件和采样方法限制也较难准确获取，使得确定性模型对隧道结构沉降只能基于理想假设或者经验结论从单个因素进行描述，从而导致计算分析结果与实际情况存在较大差别.随机统计模型基于实测数据，具有快捷、计算简单等优点，但在建模过程中只能建立沉降量与单个或者多个因素之间的函数关系，不能充分考虑各类影响因素相互之间的关系，难以适应复杂条件下的沉降预测，而且基本为单点式模型和分布式模型，在分析时存在较大的局限性，不能很好地反映隧道纵向大跨度变化趋势.对于人工智能模型，虽然较为适合隧道结构沉降非线性系统的预测，但该方面研究目前仍处于初步阶段，而且只能以单一的沉降监测数据为预测样本，没有融合必要的影响因素信息，从而预测模型不能较好切合沉降实际状况，预测效率和预测精度也有待进一步的提高.

d.现阶段运营期地铁隧道结构沉降稳定性评判主要根据统计学理论和规范规定限值来进行，由于缺乏必要的隧道结构和环境条件参数，评判结果不能较好地切合地铁隧道变形实际，可靠性不足，在实际评判时，仍需经过较长时间监测、观察才能得出较为合适的结论，对于隧道结构的正常维护和安全运营较为不利.

e.运营期地铁隧道结构沉降预警主要以规范或者设计的固定限值为依据进行判断，这种固定限值一般由地区普遍工况、经验估计和设计预估3种方式得到，虽然能够在一定程度上起到预警作用，但常常会因实际工况与设想工况有较大偏差而导致预警失效.

4 今后发展方向

a.地铁隧道结构系统主要包括区间隧道、地铁车站和区间设备段及隧道所处环境，具有复杂系统的特性，需要构建一套集沉降机理分析、监测信息获取、沉降趋势预测、沉降稳定性评判及预警于一体的综合监控体系，进而从根本上保证地铁隧道结构的安全运营与抗灾能力.

b.漫滩软土地铁隧道结构沉降成因复杂，影响因素繁多，并且影响因素之间相关性较高，关系错综复杂，因而难以较好地应用确定性理论进行机理分析，需要研究确定软土地铁隧道沉降变形的影响因素以及各因素对沉降变形的影响程度，并对影响因素进行分类.

c.运用现代数学理论和方法，结合机理研究，运用确定性和不确定性建模方法构建基于多因素的长周期和短周期软土地铁隧道运营期沉降预测模型，以实现高效高精度预测目的.

d.随着影响因素的变化，地铁隧道结构会呈现出不同的沉降响应，而处于不同健康状态和外界条件下的隧道结构对沉降的承受力也不同.因此，需要研究建立多因素影响下动态稳定性评判模型，即根据隧道当前健康状况，以区间隧道整体为对象，以沉降趋势预测为基础，构建隧道结构沉降稳定性评判指标体系，研究分析在影响因素变化条件下，隧道结构的沉降稳定性态，同时进行沉降稳定性的定量分级，从而实现动态预测、动态评判.

e.根据漫滩软土地铁隧道运营期沉降机理，结合沉降预测与稳定性分析研究，针对运营期地铁隧道结构特点，研究运营期隧道结构沉降预警体制与方法，基于影响因素实际变化状况构建合理的预警指标体系，建立基于多因素的隧道结构沉降预警模型，实现分级预警、动态预警.

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