地下连续墙成槽施工对智能建筑沉降的影响分析

李凌云 罗春艳 付孟生

摘 要：由于连续墙成槽工艺在实际地下施工中，受工艺控制不当影响会破坏原有土体的应力平衡状态，产生槽壁后方的土体层损失情况，建筑地基为弥补损失会发生一定的变形，从而引起不同程度的沉降。基于此，研究了地下连续墙成槽施工对智能建筑沉降的影响。设定智能建筑施工工程地质条件，布置多组沉降变形监测点位，选择基准点沉降观测方法，构建建筑沉降数学预测模型，完成地下连续墙成槽施工对智能建筑沉降的分析方法设计。实验结果表明：以软土和粘土两种土质作为测试样本，设置三种不同距离的房屋建筑，距离连续墙较近的建筑沉降量较大，且软土地质的建筑沉降变化较比粘土地质更持久。因此，必须根据建筑环境严格控制连续墙施工，使其满足工程精度要求。

关键词：地下施工技术;连续墙成槽;智能建筑;沉降影响

中图分类号：TM862                                  文献标识码：A                                  文章编号：2096-6903（2022）05-0001-03

0 引言

随着智能建筑规模的不断扩大，建造速度也不断加快。为此，在智能建筑施工前需要对地基状况进行检查，并选择合适的方法进行建筑物变形监测，以保障施工人员人身安全，减少安全事故的发生[1]。现阶段，在城镇化的推进过程中，建筑施工呈现密集型状态，伴随而来的是开挖深度越来越深的基坑，在其内部构建地下管线等，由此会对建筑物本身造成一定影响。而且在城镇化进程不断加快的形势下，在城市内部已经形成了智能建筑群林立，与地下隧道和市政管线纵横交错的局面[2]。受到施工地点的复杂性影响，在不同的建筑群体中选定的施工方法有所不同。根据常态下对基坑的施工应用技术，大部分为大基坑或者深基坑的施工方式，主要仍以连续墙成槽为主[3]。本文以此为基础，明确建筑物变形监测的重要性，重点分析地下连续成槽施工技术对智能建筑沉降的影响，为建筑施工提供全程的数据资料，以期在发生不正常现象时，相关人员能够及时作出防范措施。

1 实验准备

1.1 设定智能建筑施工工程地质条件

在智能建筑施工过程中，地基结构要承担建筑整体的全部荷载，因此，想要保证工程能够安全稳定地进行，需要对桩基的深度和桩基的承载力进行设计[4]。一般情况下，为了增加建筑的防固效力，采用连续墙成槽技术进行地基稳固，但由于实际监测技术的不足，对复杂地质内的施工无法全程进行全方位预测，建筑施工完成后出现产生不等量沉降情况时有发生。

在实际智能建筑工况施工中，选择实际施工的土质类型，将连续墙成槽技术应用在施工工况中，根据不同含水量和孔隙大小，进行天然承重比重分析，施工槽段地层土质类型主要包括软土、淤泥粘土、粉质粘土以及粘土四种。由于每种土层内的自身承重比重有所不同，需要根据其土层厚度和类型进行桩基设定，以插入深度和桩基直径作为设置前提，在软土地质中桩基深度要超过1.5倍的桩基直径，而粘土地质中插入深度可以控制在大于2倍桩基直径标准下，随着持力层土质的风化程度和含水量不同，可以按照实际工况进行桩基深度缩减，但必须保证在0.5 m以上。

1.2 布置多组沉降变形监测点位

地下连續成槽技术以较大的刚性支撑墙作为支护方式，被广泛应用在地下控制土方开挖施工阶段，可对不同地质下的房屋建筑进行测试点布置[5]。智能建筑物的特点为层数高，因此在监测点布置中要充分考虑建筑的设计承重载荷，根据地质的天然承重分布情况以及实际连续墙成槽施工情况在建筑物周围依次均匀布置。

在沉降与变形监测点位布置过程中，要充分考虑智能建筑物的周围环境，在不易遭到损害的建筑地段做好位置规划工作。要注重对容易引起下沉的建筑土层的差位设置，在考虑建筑物承重与运动受力状态的分布等情况下，使其布置点位多于正常点的位置。在进行定点布置时要严格按照三点定位原则进行分类，根据特殊情况标记不同的沉降监测点，并重点注意周围建筑物的不同沉降情况。按照点位布设方向，沿从上向下走的方向进行连接，与建筑基岩位置的距离呈现按等量分配，同时与设计单位做好施工协调，既确保监测点间的互不影响又可以共同监督。

2 实验过程

2.1 选择基准点沉降观测方法

分析连续墙成槽技术对智能建筑的沉降影响，是展开更多建筑施工的前提保障。通过必要的手段和信息化技术对建筑物进行全面监测，可将变形监测应用在专业施工进度中。按照上述监测点位的布置条件，选择基准点沉降观测方法，将所有标志点位视作一个整体，在施工完成后对智能建筑进行沉降观测。将固定的测量设备置入到监测环境中，选择好监测人员和监测路线，对每次监测的同一基准点进行连续两个监测点的基点检查，通过二等水准的测量标准进行验证。

监测时要保证建筑成像的清晰和稳定，每组仪器的前后视水准尺，要按照视距法测定观测距离，一般视距距离不会大于25 m，每个监测点的视线高差不小于0.50 m。为保证各时间段内监测点的同一精度，在观测前后需要采用同一根标尺进行闭合测量，其中闭合差不可大于0.5 m，误差不得高过0.2 mm。对智能建筑的沉降分析主要依靠变形监测，在自然条件的变化因素中，进行连续墙成槽施工的技术应用测试，利用变形监测原理贯穿于建筑设计施工全过程。

2.2 构建建筑沉降数学预测模型

尽量选择固定的监测站，进行不同土质建筑的逐点监测，通过施工成槽的环线闭合差值，计算监测站数据的平差变化，准确预测出智能建筑的各点高程，构建建筑的数字沉降预测模型，完成连续墙成槽技术对建筑沉降量的影响分析。02EE8B5C-AEA7-4B11-B51B-DC34D4AA5AD5

将小波函数应用在预测模型中，通过不同衍生的正交函数集合，进行建筑沉降量分析，设置智能建筑监测点产生的位移量为q，在其自身小波变换的函数周期内，存在单频率重复的正弦函数，其数学表达式为：

（1）

公式中：将建筑自身的位移量作为沉降的信号数据，用e（q）来表示，能够看出在不同位置上的变化时域呈现连续性。以相邻监测点中两个相近信号作为分布规则，同每一次频率变换的数据函数作对比，根据每次位移变化的尺度预测沉降范围，具体预测过程为智能建筑沉降监测点进行数据收集，再对观测数据进行分类，经过建筑位移统计窗口和影响因素去噪窗口进行处理后，依次通过引入小波去噪理论、选择数据样本、划分建筑监测高程、获取相邻高程度对比值后，再输出最后结果。在监测过程中会存在影响沉降测试的噪点因素，将整个预测模型分成两部分，一部分为位移统计窗口，另一部分为信号去噪窗口。将两者统计完成的数据进行样本调试，通过相邻两次观测的高程差，设定为该点的沉降量。按照连续成槽施工技术的主要施工阶段进行划分，对每个阶段中施工量进行统计，以不同施工段的成槽参数作为样本数据，进行各部分连续成墙技术下的沉降规律预测。

3 实验结果

为保证此次设计的分析方法能够预测连续成槽技术对智能建筑沉降量的影响，通过三组监测点位的设定进行影响因素论证。以实际智能建筑地基施工为测试环境，将连续墙成槽技术应用在围护结构施工阶段，测试槽段与建筑监测点之间变化关系。分别对施工场所的地质进行勘察，发现施工槽段中主要包含软土层和粘土层两个类别，对各槽段的中心与建筑距离进行设定。测试分为两个阶段：首先进行沉降量测试，即验证是否连续墙施工技术在不同土质内会对建筑沉降产生影响;其次对影响因素进行分析，在不同距离中心设定下成墙对房屋的影响。

在完成施工后对三组建筑进行沉降测试，为减少此次测试成本，将施工全程通过MTLAB测试平台进行模拟，以施工结束后两个月开始，进行为期2年的沉降量测试，监测间隔设定在2个月，具体变化如图1所示。

根据图1中的内容所示，无论是哪一種土质类型，在连续墙成槽施工技术应用下，建筑房屋均会产生沉降变化。其中软土地质变形主要出现在测试后期，其持续时间较长，且基本可以持续一年半之久，在施工接近两年时沉降趋于平稳。粘土地质变形情况主要出现在前期阶段，且持续时间较短，基本在11个月内基本形成变量定值，沉降不会再发生变化。

为进一步验证该技术对智能建筑沉降的影响，在不同施工土质环境中，各自设置三组槽段和建筑监测点，两个土质上的建筑A1距离槽段中心10 m，建筑A2距离槽段中心15 m，建筑A3距离槽段中心20 m。分别对每个距离中心的沉降量进行测试，取施工一年内的沉降变化值作为测试结果，具体数据如表1所示。

根据表1中的内容所示，两种土质类型在不同的槽段中心距离中呈现的变化趋势较为一致，距离连续墙越近的房屋沉降量数值越大，距离越远沉降量数值越小。两种土质下沉降量测试结果均为：建筑A1的沉降量大于A2，建筑A2的沉降量大于A3。由于软土的沉降持续时间较长，在总体沉降变化上每组房屋建筑的沉降变化值会高于粘土土质。综合实验结果可知：在连续墙成槽技术下，距离连续墙中心越近的房屋建筑沉降量越大，其中软土土质下沉降变化较为持久，需要根据建筑环境进行严格施工把控。

4 结语

本文以地下连续墙成槽技术为施工标准，构建建筑数字预测模型，完成沉降量参数测试。实验结果表明：在软土和粘土两种地质中，各模拟三组房屋建筑，在施工完成后一个月内进行沉降量测试，其中软土地质的沉降量持续较长久，粘土地质的沉降量变化周期较短，而离连续墙距离越短的房屋，其沉降量越大，需要根据实际情况进行严格监测。

参考文献

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[3] 郑翔，汤继新，成怡冲，等.软土地区地铁车站深基坑施工全过程对邻近建筑物影响实测分析[J].建筑结构，2021，51（10）： 128-134.

[4] 彭婵媛，王海龙，张朋天，等.新建建筑物荷载对既有隧道沉降影响规律数值模拟分析[J].河北建筑工程学院学报，2020， 38（4）：1-6.

[5] 周志创.城市密集区深基坑开挖对邻近建筑沉降影响及保护措施分析[J].西部交通科技，2020（11）：143-144+169.02EE8B5C-AEA7-4B11-B51B-DC34D4AA5AD5