隧道监控量测信息化实施中的相关问题探讨

2020-10-29 08:55田树坤
铁道建筑技术 2020年8期
关键词:围岩预警隧道

田树坤

(中国铁建大桥工程局集团有限公司 辽宁沈阳 111000)

1 前言

隧道监控量测是通过对实测数据进行现场分析、处理,及时向各参建方提供分析资料,为隧道施工实际围岩级别及其变形特性的判定等提供准确、及时的技术支撑和判定依据,对确定隧道二次衬砌的施作时间具有决定性意义,是保障隧道建设成功的重要手段。

为了实现对隧道工程安全质量的全面把控,铁路总公司于2013年8月,继混凝土拌和站信息化、实验室信息化后对隧道监控量测信息化进行了全路推广。与传统隧道监控量测比较,引进了手机数据采集APP,坐标直接存储在手机加密数据库内,避免了人为修改数据的可能,极大程度保证了数据的真实性,且直接上传至服务器,形成监控量测数据的集中化管理和共享性,充分利用了计算机技术、网络技术、数据库技术、通讯技术等现代化技术,对数据采集的科学性、分析的时效性及处理反馈及时性都起到了非常大的作用。这是信息化在工程建设中应用时所具有的优势,但在应用中也出现了一些问题。本文结合浩吉铁路、宝兰客专和成贵铁路施工现场信息化技术实施中遇到的实际问题进行讨论,对进一步推动信息化的实施意义重大[1-5]。

2 数据采集问题

隧道监控量测信息化目前采用半人工半自动化,没有推广全自动化采集数据方法的原因主要有以下四方面:(1)自动化设备传感器、仪器非常昂贵,只适合在高风险隧道的高危地段使用;(2)需要埋设传感器,在隧道内复杂的施工条件下,很难保证埋设传感器的保有率;(3)自动化采集设备一般由电信号转换成分析需要的数据,在隧道施工中机械设备等产生的噪声、振动等会干扰电信号,使数据波动较大;(4)更重要的一点,现行规范没有明确自动化监测设备,多方原因导致自动化监测无法全路推广。

现阶段采用的隧道监控量测信息化系统架构见图1。因数据的原始坐标各方共享,对照施工日志,根据曲线形态,就可以判定监控量测数据的真伪。目前这种系统的实施,监控量测信息及数据的作假现象基本可以杜绝,避免了无法判断数据真伪情况的发生。

图1 隧道监控量测信息化系统架构

3 数据分析问题

首先,将手机APP获取的原始坐标进行初步计算、比较,防止因测点破坏或对测点引起的预警(这种预警一般被称为“假性预警”);然后,通过无线网络将原始坐标上传至服务器,对所采集的数据进行系统计算、分析,包括差值、累积值等;最后,通过电脑客户端对监测数据进行回归分析。

目前,已有多种方法可以对隧道监测数据进行回归分析,且这些方法均已成功应用于隧道监控量测信息化系统中。其中,最具代表性的成果为中铁西南院王建宇院长所提出的回归分析方法[6-9],其回归分析的基本思路和全断面位移推求方法下文重点描述。

3.1 回归分析

利用曲线u=f(t)对时间-位移散点图进行拟合,然后对时刻t取一阶导数(du/dt)值,即为该时刻位移变化速率(见图2)。

图2 位移变化速度的确定

式中,A为水平渐近线的相当值,用于预测最终位移;B为表征变形发展特点的参数。

将式(1)对时间求导,可得变形速率的表达式为:

图3 回归分析应用

在t-o-u坐标系中(见图4)式(2)可变换为:

3.2 全位移推求

隧道开挖过程中,由于测点和开挖面之间存在一定距离,同时在开挖过程中围岩的变形实际已经开始产生,导致在测量隧道围岩变形时错过了在开挖后与埋设测点读取初始值期间的“先期位移”。因此,在进行反分析计算时,需确定“全位移”及为了确定开挖时的预留变形量而需要预测开挖时引起的“显现位移”的表达式。其中,“全位移”和“显现位移”可以通过量测数据回归曲线进行外延推求,见式(4)和式(5)。

式中,u为全位移;um为开挖引起的位移中量测到的部分;u1为开挖引起的位移中未能量测到的部分;u2为开挖前的先期位移。

图4 全位移和测得部分

由式(1)可得:当tm=∞时,um=A;当tm= -t1时,u1=A(eBt1-1)。

第四项工作是课程实施流程。实施流程一般分六步:一是准备,包括背景知识的准备,课程信息的准备和方法设备的准备;二是选题,一般要经历选题意向、选题范围、选题的课题、要解决的问题四个阶段;三是开题评审;四是课题实施;五是总结展示;六是答辩和评价。

开挖后隧道中的显现位移:

开挖前的先行位移:

式中,λ为表征先行位移占全位移比例的经验系数,根据文献[6],λ可取0.265~0.33。

全位移公式:

将时态曲线在t′-o′-u′坐标系中表达:

图5为下坑隧道净空变化实测数据得到的回归函数。

图5 测得的回归分析

由图5可得t1=2时,隧道开挖后的显现位移:um+u1=AeBt1=43.03×e0.08546×2=51.050 6 mm

取λ=0.22,则全位移:

全位移推求如果能够成功运用到系统中,可以解决很多实际问题。在很多塌方事故中,调查组调取监控量测数据时经常发现,隧道已经发生塌方但是还没有预警,经过调查,最后得出的结论是埋点不及时造成,错过了围岩变形的最佳时机。

4 极限位移参考值的合理性问题

在讨论极限位移参考值的合理性问题之前,首先对宝兰客专、成贵铁路、浩吉铁路对极限位移参考值的运用情况进行介绍。

宝兰客专多为黄土隧道,铁路总公司领导在调研信息化系统时发现在隧道开挖时围岩变化量非常大。基于该问题,发布90号文,将极限位移参考值适当放大,但仍然出现4 000余条红、黄色预警,其中,红色预警达1 000多条。分析原因,除测量错误导致的预警外,正常预警达800多条,且多数预警超过了极限位移参考值[10],变化在500 mm以上的预警上百条,甚至有上千毫米的位移变化。

成贵铁路以硬质岩为主,全线总计预警2 000余条,红色预警200余条,马堰出口、家祝湾进口等很多隧道都根据预警成功撤人。

浩吉铁路地质各异,全线600余条预警,红色预警100余条,多为测量错误导致,但发生预警的隧道,经过排查基本上均存在异常现象。

对比发现,宝兰客专和成贵铁路都是把测点打进围岩20 cm以上来监测围岩变化,但是由于地质原因,效果各不相同。软弱围岩变化量大,预警频繁会引起现场人员麻木,所以,建议不要用一个值来衡量软弱围岩特别是挤压性围岩隧道是否存在塌方危险,它只是起到一个警示作用,是否存在问题还要看数据曲线形态。

浩吉铁路将测点焊接在钢拱架上,直接监测初期支护,也相应出台了一系列管理通知、文件多次修正预警值,见表1~表2。

表1 黄土地段变形总量管理等级

表2 一般地段变形总量管理等级

浩吉铁路采用等级式管理,也是在摸索一个简单、方便、快捷判定隧道是否安全的方法。在这种方法研究出来之前,极限位移参考值不能完全判定围岩的稳定性,目前的判定方法为:

(1)根据回归分析,可以估算最大位移值。

(2)根据数据曲线判定,见图6~图7。

图6 时间-位移曲线

图7 距离-位移曲线

图8为天蓬隧道围岩变形监测结果。由图8可以看出,从2014年12月份开始,监测数据一直增大,停工后至2015年数据并没有收敛,出现明显的反常曲线。采取工程措施后,继续观测半年时间(2016年8月1日)后隧道围岩逐渐趋于稳定,断面顺利通过,这种方法是根据数据曲线判定的最好实例。

图8 数据曲线判定实例

5 围岩变形速率问题

目前,国内外在应用监控量测信息化时经常利用围岩变形速率临界值来判定围岩变形状态是否稳定。但是这种方法存在一定的弊端,如利用监控量测信息化时经常会出现奇怪的预警,假设两次测量时间间隔为2 h,隧道围岩变形为2 mm,此时计算出来的变形速率为24 mm/d,已超过预警值。但根据隧道围岩在1 d内所发生变形量的角度来计算围岩变形速率则在预警范围内。通过研究发现,所有规范中所规定的变形速率单位均为mm/d,如《铁路隧道喷锚构筑法技术规范》[11]、《铁路隧道设计规范》、日本的《新奥法设计施工技术指南草案》。因此,不能机械地利用变形速率判定隧道围岩稳定在短时间内的程度[12]。

所以,以上规范将0.2 mm/d做为围岩稳定的依据,而监控量测信息化系统则将5 mm/d做为预警的临界值。这些临界值很有可能是经验所得,不适合地质条件多样的现场施工。

如果有充分的科学依据,必须停工采取加强支护等工程措施。但是,在实际施工中仅仅靠各种规范来限制施工,能够像宝兰客专、成贵铁路、浩吉铁路等凭借经验,同时利用监控量测指导施工的案例相对较少。到目前为止,这三条线并未发生因监控量测不到位而引起的“关门”事故。由此可见,除了先进的、行之有效的管理体系及管理手段外,隧道监控量测体系起到了举足轻重的作用。

6 总结

虽然国内对铁路隧道监控量测信息化进行全路推广也经过了一段时间,在很多项目上取得了不少的成果与进步,但是从现场数据采集到数据分析过程及判定依据等方面均存在一定问题。

针对上述问题,在埋设采集传感器时,需要改进现行的埋设一次性传感器的方式,研究更为先进的数据采集方式,以保证数据的真实性。在数据判释方面也需要更科学且加入对监控量测有实际意义的推算,比如对全位移的推求。最终将监控量测信息化转换成监控量测智能化,把所有地质情况、采用的施工方法引起围岩变形进行技术总结及数据统计,利用计算机技术进行大数据分析形成一套系统,可以在施工过程中一边施工一边实时量测形成三维立体图形进行展示,哪里有危险哪里就预警。

目前来看,采用实时断面扫描技术,对施工中的隧道进行断面扫描及大量数据反馈处理,并结合围岩变形数据经验,可以实现监控量测智能化。而在浩吉铁路建设过程中,地质条件和施工方法带来的围岩变化数据已经在总结,形成了一定规模的经验库,但是想形成全国性的经验库需要长期积累以及多条线路共同努力。

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