一種基于時(shí)空信息融合的地鐵盾構(gòu)施工地表變形的預(yù)警方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于盾構(gòu)施工地表變形的預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，具體地涉及一種基于時(shí)空信息融 合的地鐵盾構(gòu)施工地表變形的預(yù)警方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，國(guó)內(nèi)外利用有關(guān)預(yù)警技術(shù)綜合開發(fā)有關(guān)安全預(yù)警系統(tǒng)并在實(shí)際盾構(gòu)隧道工 程中應(yīng)用的成熟工具發(fā)展迅速。意大利GeoDATA公司推出了名為GDMS(geodata master system)的信息化管理平臺(tái)，該系統(tǒng)運(yùn)用了 GIS和WEB技術(shù)，由建筑物狀態(tài)管理系統(tǒng)、建筑風(fēng) 險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)、盾構(gòu)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)以及文檔管理系統(tǒng)等5個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)成， 分別在俄羅斯圣彼得堡、意大利羅馬和圣地亞哥等地鐵工程中得到應(yīng)用。中國(guó)臺(tái)灣亞新工 程顧問股份有限公司針對(duì)臺(tái)灣地區(qū)地下工程施工安全問題開發(fā)出IDEAL監(jiān)測(cè)資料處理系 統(tǒng)，該系統(tǒng)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)有效性檢查和處理考慮得比較全面，但監(jiān)測(cè)信息的可視化功能較弱。 朱合華等學(xué)者提出采用基于客戶端-服務(wù)器模式建立盾構(gòu)隧道數(shù)字化平臺(tái)，給出了盾構(gòu)隧 道數(shù)據(jù)分類體系和盾構(gòu)隧道數(shù)字化模型，介紹了盾構(gòu)隧道及其周圍地層的建模方法，并給 出了可視化及信息管理具體的實(shí)現(xiàn)方案。針對(duì)盾構(gòu)法隧道施工，上海隧道工程股份有限公 司開發(fā)了盾構(gòu)法隧道施工智能管理系統(tǒng)，在掌握施工信息的前提下，通過數(shù)據(jù)分析，對(duì)工程 施工進(jìn)行有效管理和技術(shù)支持，并在大型盾構(gòu)隧道建設(shè)項(xiàng)目中取得了實(shí)際成果。上海同是 工程科技有限公司開發(fā)的"安程地鐵工程遠(yuǎn)程監(jiān)控管理系統(tǒng)"，基于網(wǎng)絡(luò)傳輸、無線通訊、網(wǎng) 絡(luò)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析以及自動(dòng)預(yù)測(cè)預(yù)警等技術(shù)，綜合了施工、監(jiān)理、監(jiān)測(cè)、管理以及多媒體等 多種信息，已在上海地鐵工程中得到應(yīng)用。
[0003] 目前國(guó)內(nèi)外地鐵盾構(gòu)施工地表變形的預(yù)警方法大多針對(duì)單一或單項(xiàng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn) 行預(yù)警，缺乏時(shí)空信息的融合，導(dǎo)致預(yù)警判斷的片面性，影響預(yù)警的準(zhǔn)確性；現(xiàn)階段預(yù)測(cè)數(shù) 據(jù)獲取的理論依據(jù)是傳統(tǒng)的隨機(jī)介質(zhì)理論，但直接運(yùn)用隨機(jī)介質(zhì)理論進(jìn)行計(jì)算存在系統(tǒng)誤 差；預(yù)警區(qū)域劃分、現(xiàn)場(chǎng)巡視方法等并沒有建立標(biāo)準(zhǔn)或方法，影響區(qū)域預(yù)警的合理性及準(zhǔn)確 性。
[0004] 因此，發(fā)明一種科學(xué)、有效的基于時(shí)空信息融合的地鐵盾構(gòu)施工地表變形的預(yù)警 方法，具有重要的工程意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于時(shí)空信息融合的地鐵盾構(gòu)施工地表變 形的預(yù)警方法。該方法根據(jù)信息融合理論，構(gòu)建了基于時(shí)空信息融合的盾構(gòu)施工地表變形 預(yù)警模型，結(jié)合地表變形監(jiān)測(cè)信息，通過基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征融合算法和基于D-S證據(jù) 理論的決策融合算法，分別實(shí)現(xiàn)了盾構(gòu)施工地表變形警兆融合、區(qū)域預(yù)警決策融合。為施工 現(xiàn)場(chǎng)提供了具有警情識(shí)別、警情分析、警情預(yù)測(cè)、警情評(píng)價(jià)、警情決策與一體的預(yù)警手段和 信息化工具，對(duì)于加強(qiáng)盾構(gòu)施工地表變形安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控，提高盾構(gòu)施工安全風(fēng)險(xiǎn)管理水平 具有重要意義。
[0006] 本發(fā)明提供一種基于時(shí)空信息融合的地鐵盾構(gòu)施工地表變形的預(yù)警方法包括以 下步驟： (1) 預(yù)警區(qū)域劃分 將工點(diǎn)范圍內(nèi)的施工區(qū)域按照變形時(shí)空演化的規(guī)律進(jìn)行合理分解，以分解后的工程、 環(huán)境實(shí)體和施工過程作為警情評(píng)價(jià)和決策的單元，劃分方式如下：微小變形區(qū)域，盾構(gòu)掌子 面前1倍隧道埋深以前區(qū)域；變形劇增區(qū)域，盾構(gòu)掌子面前1倍隧道埋深至盾構(gòu)掌子面后3 倍隧道埋深區(qū)域；變形緩慢區(qū)域，盾構(gòu)掌子面后3倍隧道埋深至盾構(gòu)掌子面后5倍隧道埋深 區(qū)域；變形穩(wěn)定區(qū)域，盾構(gòu)掌子面后5倍隧道埋深以后區(qū)域； (2) 數(shù)據(jù)獲取 包括實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和巡視數(shù)據(jù)三類數(shù)據(jù)的獲取，其中實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)指地質(zhì)參數(shù)、施工 參數(shù)、設(shè)計(jì)參數(shù)、工程環(huán)境信息、各監(jiān)測(cè)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)指基于施工地表變形時(shí)空 演化智能預(yù)測(cè)方法，利用監(jiān)測(cè)點(diǎn)的監(jiān)測(cè)到的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)盾構(gòu)施工地表變形時(shí)空演化智 能預(yù)測(cè)，獲取地表沉降、斷面變形空間分布的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)；巡視數(shù)據(jù)包括現(xiàn)場(chǎng)巡視項(xiàng)目、安全 監(jiān)測(cè)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)信息； (3) 警情征兆融合 針對(duì)每一個(gè)警情征兆子空間，下簡(jiǎn)稱警兆子空間設(shè)計(jì)一個(gè)警兆融合RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分 別完成各自的警兆子空間到警情狀態(tài)空間的非線性映射關(guān)系； (4) 預(yù)警決策融合 利用每個(gè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果作為證據(jù)理論的基本信任分配函數(shù)，運(yùn)用D-S證據(jù) 理論合成法則對(duì)這些警情狀態(tài)空間進(jìn)行融合，得到區(qū)域預(yù)警決策結(jié)果。
[0007] 在上述技術(shù)方案中，步驟（2)中所述的施工地表變形時(shí)空演化智能預(yù)測(cè)方法，包括 以下步驟： 步驟一，實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)收集，包括各監(jiān)測(cè)點(diǎn)地表沉降、斷面變形空間分布數(shù)據(jù)，用于系統(tǒng)學(xué) 習(xí)及樣本測(cè)試； 步驟二，構(gòu)建時(shí)空演化計(jì)算模型，構(gòu)建地表變形時(shí)空演化特征參數(shù)與地表變形監(jiān)測(cè)數(shù) 據(jù)之間的計(jì)算關(guān)系；基于改進(jìn)隨機(jī)介質(zhì)理論的空間分布模型，計(jì)算盾構(gòu)施工地表任意一點(diǎn) 的最終穩(wěn)定變形值，并將其代入時(shí)間過程模型中，建立盾構(gòu)隧道地表任意一點(diǎn)Ut 1 3的 變形隨盾構(gòu)掘進(jìn)的時(shí)空演化計(jì)算模型；所述地表變形時(shí)空演化特征參數(shù)，包括時(shí)間過程參 數(shù)及空間分布參數(shù)兩類；時(shí)間過程參數(shù)由比例參數(shù)、形狀參數(shù)、ARIMA中的時(shí)間序列參數(shù)組 成；空間分布參數(shù)則包含覆土層的主要影響角、盾構(gòu)施工引起的地層損失兩種； 步驟三，構(gòu)建時(shí)空演化關(guān)系模型，基于多重自適應(yīng)變異粒子群的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，構(gòu) 建了地表變形時(shí)空演化系統(tǒng)的輸入變量和盾構(gòu)地表變形時(shí)空演化特征參數(shù)之間的時(shí)空演 化關(guān)系； 步驟四，地表變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)、時(shí)空演化計(jì)算模型和時(shí)空演化關(guān)系模 型進(jìn)行預(yù)測(cè)系統(tǒng)學(xué)習(xí)及樣本測(cè)試，對(duì)地表沉降、斷面變形空間分布等的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
[0008] 在上述技術(shù)方案中，步驟（2)中巡視數(shù)據(jù)的獲取方法包括以下步驟： 步驟一，劃分巡視區(qū)域，指工程現(xiàn)場(chǎng)巡視所針對(duì)的區(qū)域，劃分標(biāo)準(zhǔn)同預(yù)警區(qū)域劃分標(biāo) 準(zhǔn)； 步驟二，巡視內(nèi)容包括地面綜合情況、周邊建筑物情況和地下管線情況三類； 步驟三，巡視結(jié)果判斷，分為正常和不正常兩類，分別用數(shù)字O和1表示。
[0009] 在上述技術(shù)方案中，步驟（3)中所述的警情征兆融合方法具體操作步驟如下： 步驟一，確定警情征兆子空間，包括地表變形監(jiān)測(cè)點(diǎn)狀態(tài)、地表變形時(shí)空演化預(yù)測(cè)、盾 構(gòu)施工現(xiàn)場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)巡視項(xiàng)目狀態(tài)三個(gè)子空間； 步驟二，確定警情狀態(tài)空間，包括地面裂縫警情、地面塌陷警情、建筑物開裂警情、建筑 物傾斜警情和管線滲漏警情五個(gè)維度； 步驟三，通過積累大量工程樣本的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，確定用于各警兆子空間融合的RBF神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)； 步驟四，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別構(gòu)建上述三個(gè)警兆子空間到警情狀態(tài)空間的非線性映 射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)警兆融合。
[0010] 在上述技術(shù)方案中，步驟（4)中所述的預(yù)警決策融合方法具體操作步驟如下： 步驟一，將每個(gè)警兆子空間通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出警情狀態(tài)空間結(jié)果； 步驟二，利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果作為證據(jù)理論的基本信任分配函數(shù)； 步驟三，運(yùn)用D-S證據(jù)理論合成法則對(duì)這些警情狀態(tài)空間進(jìn)行融合，得到區(qū)域預(yù)警決 策結(jié)果。
[0011] 本發(fā)明提出的基于時(shí)空信息融合的地鐵盾構(gòu)施工地表變形的預(yù)警方法，克服了現(xiàn) 階段預(yù)警對(duì)象單一化的問題，實(shí)現(xiàn)了時(shí)空信息的融合，根據(jù)信息融合理論和分層融合思路， 構(gòu)建了基于時(shí)空信息融合的盾構(gòu)施工地表變形預(yù)警模型，結(jié)合地表變形監(jiān)測(cè)信息，通過基 于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征融合算法和基于D-S證據(jù)理論的決策融合算法，分別實(shí)現(xiàn)了盾構(gòu)施 工地表變形警兆融合、區(qū)域預(yù)警決策融合，整個(gè)模型有著科學(xué)完整的理論基礎(chǔ)，為加強(qiáng)盾構(gòu) 施工地表變形安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控，提高盾構(gòu)施工安全風(fēng)險(xiǎn)管理水平具有重要意義。
【附圖說明】
[0012] 圖1為本發(fā)明方法的預(yù)警模型示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0013] 下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明方法作進(jìn)一步描述。
[0014] 如圖1所示，本實(shí)施例提供一種基于時(shí)空信息融合的地鐵盾構(gòu)施工地表變形的預(yù) 警方法包括以下步驟： (1) 預(yù)警區(qū)域劃分 將工點(diǎn)范圍內(nèi)的施工區(qū)域按照變形時(shí)空演化的規(guī)律進(jìn)行合理分解，以分解后的工程、 環(huán)境