基于物联网技术的地铁施工安全风险预警

（福建船政交通职业学院 土木工程学院，福建 福州 350007）

0 引 言

地铁施工安全风险特征明显，除了工程本体的风险外，还可能诱发诸多的社会风险。2008年杭州地铁一号线工地发生塌方事故[1-2]，导致21人死亡，24人受伤，直接经济损失4 961万元。一般地，工程风险达到临界状态之前，监测数据的某些特征指标即有明显反应，工程也会出现某些特征现象，可以通过监测这些数据预报警情[3]，所以在地铁施工过程中，监测数据的采集及处理对地铁施工安全风险预警尤为重。物联网技术的出现为解决这个难题提供了支撑。

物联网是指通过信息传感设备，按约定的协议，将任何物体与网络相连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能，实现物物相连[4-7]。近年来，物联网技术已经在土木工程施工风险监测中得到了一些应用[8-9]。

随着信息时代的不断发展，地铁施工安全风险预警将成为物联网应用的重要发展方法，为此，本文提出基于物联网技术的地铁施工安全风险预警技术，实现地下工程施工安全的自动监测、实时预警。

1 基于物联网技术的地铁施工安全预警体系设计思路

1.1 感知层

利用物联网技术，将视频监控、智能测斜管、光电式双位移计、压力传感器、超声波水位计、空隙水压力计、应力计、轴力计、超声波测距仪等信息采集设备按监测设计要求安装于施工现场监测点，用于收集施工现场的各类信息。

1.2 数据传输层

位于工地前端的信息采集设备通过互联网、有线通信和无线通信等，将底层采集到的信息与上层服务器进行连接和交换。

1.3 数据处理层

从底层感知层采集到的原始数据不仅数量大，而且含有大量重复且对用户无用的，所以需要数据处理层对原始数据进行滤波降噪、整合处理，并能生产原始数据汇总、分析的报表、图表等，可以供用户查询、使用[4]。

1.4 数据应用层

要实现对工程施工安全的预警功能，需要对采集到数据做特殊处理。例如对于地铁施工地表沉降问题，可以用人工神经网络、卡尔曼滤波、ARIMI等模型，构建地表沉降预测模型，使用户提早掌握沉降的未来走势，并根据设置的阈值实现预警功能。

1.5 服务层

利用终端设备，为用户提供可视化操作平台，实现预警信息的实时响应。

基于物联网技术的地铁施工安全预警架构如图1所示。

图1 基于物联网技术的地铁施工安全预警架构

2 基于物联网技术的施工安全预警功能模块

2.1 地铁工程本体施工安全风险预警

地铁工程本体施工安全预警指标主要包括支护桩（墙）顶部水平（竖向）位移、支撑轴力、锚杆拉力、地表沉降、地下水位、管片结构竖向位移、管片结构净空收敛、初期支护结构拱顶沉降和初期支护结构净空收敛等。通过位移、应力等传感器来获取监测数据，并将数据传输给系统中心处理，得出即时变化值及变化速率和预测的变化值及变化速率，根据事先设置好的阈值，进行及时预警。

2.2 地铁工程施工设备监测预警

通过对地铁工程施工大型设备安装传感器，实时采集数据，可以实时监测施工现场的大型设备运行情况，需事先设置好阈值，进行及时预警。

2.3 地铁工程施工环境监测预警

地铁施工多处于地下，施工环境相对比较密闭，易发生爆炸、中毒等事故。在此通过实时采集施工现场的可燃和有毒有害气体浓度、粉尘、温湿度等数值，进行阈值判断，实现及时预警。

3 实例分析

由于篇幅有限，本文选取了福州市轨道交通4号线池边站基坑开挖的安全风险预警做分析。

3.1 工程概况

福州市轨道交通4号线池边站位于福州市晋安区塔头路道路下方，呈东西走向，站中心位于塔头路与纵二路十字交叉口十字路口中部，塔头路规划宽45 m，车站西侧已实现规划，东侧道路未施工，纵二路路规划宽30 m，现状道路宽30 m。车站周边现状以学校、高层办公楼和高层住宅为主。车站周边规划用地性质以商业、居住用地、教育用地、绿地为主。

池边站为单柱2跨（局部双柱3跨）2层站地下建筑。车站起点里程DK31+871.358，终点里程为DK32+061.358，设计总长度为190 m，标准宽为19.70 m，深16.70～19.00 m。车站共设5个出入口，2个风亭，车站两端区间采用盾构法施工，车站小里程端为区间提供盾构吊入条件，大里程端为区间提供盾构吊出条件。

3.2 地铁基坑开挖阶段监测点布设

池边站基坑开挖阶段监测点布设情况见表1所列，每个监测项目点布设相应传感器。

表1 池边站基坑开挖阶段监测点布设情况

3.3 监测项目控制值和预警标准

根据城市轨道交通工程监测技术规范[10]，监测项目的控制值见表2所列。

监测预警等级判定应根据施工过程中工程监测数据与监测项目控制值（包括变形量、变化速率“双控”值）对比确定，按严重程度由小到大分为黄色、橙色和红色三级，见表3所列[11]。

表3 三级警戒状态判定表

3.4 数据处理

本文选取了该工程2019年9月10日的监测数据，并根据“双控”阈值要求，分别对不同监测项目的根据监测项目的变化速率和累计值进行分析统计，得出本次监测项目变化速率最大测点和累计变化量最大测点，见表4所列。

表4 监测点累计及变化速率最大点位统计表

3.5 预警分析

根据三级警戒状态判定表及可视化平台显示，本期池边站各项监测数据变化较为稳定，各监测点位均在预警控制值范围之内，无新增预警点。

3.6 结论

（1）地铁施工是一个涉及沿线地质情况、周边构（建）筑物、地下管线等综合性、复杂性的施工过程。本文提出利用物联网技术，自动采集监测数据，实时动态监测走势，实现地铁施工过程的安全预警，确保了施工过程的安全性，减少施工安全事故所带来的损失。

（2）利用物联网技术，减少了人工参与的工作量，保证数据正确性的同时提高了工作效率。

（3）为确保监测点数据的正常、正确传输，在实际工作中应该做好对检测项目各监测点传感设备的保护工作；同时，应加强日常安全巡视工作，发现周边环境有异常情况，及时反馈信息。

4 结 语

针对传统监测手段存在的问题，本文提出基于物联网技术的地铁施工安全风险预警。利用物联网技术，自动采集地铁施工过程中的各类信息，进行智能处理，实现地铁工程本体施工、大型设备运行情况、施工环境的自动监测和实时预警，提升地铁施工过程的安全事故防范能力。随着物联网软硬件技术的不断发展，物联网技术在地铁施工安全监测领域的应用将更加广泛。