双圆盾构(DOT)隧道的地表沉降分析

分析了双圆盾构隧道的特点以及地表沉降的影响因素和不同计算方法.测试分析表明:双圆盾构隧道与圆形盾构隧道相比,双圆盾构隧道具有占用地下空间小、隧道断面形式多样化、切削面平衡操作简单、掘削土量少等优点;而隧道几何形状和埋深,土体性质的施工扰动,隧道衬砌的变形,盾构推进的平衡压力、姿态,同步注浆等是影响地表沉降的主要因素;最后得出双圆盾构隧道地表沉降与圆形盾构隧道具有相同的机理,但沉降值较大;双圆盾构隧道地表沉降槽的形态可以用正态函数表示,但最大沉降并不一定产生在隧道中心点.     

软土地层小净距隧道盾构施工地表沉降规律分析

在软土地层中,针对小净距盾构隧道施工的地表沉降规律分析,对保证安全施工与控制地表沉降具有重要的意义.以苏州地铁4号线软土地层为例,根据现场条件,设计监测断面,对比单洞与双洞施工的地表沉降的变化规律,并进行分析,得出了以下结论:后行洞施工对先行洞的影响是一个挤压、剪切与拉伸的过程,地表沉降量也随之增减;随着后行洞掌子面向前推进,先行洞地表土体纵、横向沉降量先增大和后减小;先行洞施工后形成的扰动圈,使得后行洞的地表沉降量始终大于先行洞的沉降量.     

考虑土拱效应的盾构隧道开挖面稳定性

在考虑松动土体内的三维土拱效应和开挖土体与刀盘摩擦力的基础上,改进了传统的筒仓楔形体模型计算方法.结果表明:最小土压应力并不是传统方法假设的均匀分布形式,而是近似呈抛物线分布;土的黏聚力、内摩擦角、刀盘与松动土体间的摩擦角以及埋深等物理参数对其最小土压应力均有一定程度的影响;降低刀盘与开挖面土体间的摩擦角可以显著增加开挖面的极限稳定性.通过与模型试验结果和其他计算方法的对比分析,验证了本文计算方法的合理性.     

城市地铁盾构施工地表沉降研究

文章以广州地铁三号线东延段某断面现场工程地质、设计隧道埋深以及隧道结构设计等情况为依托,对盾构施工地表沉降进行了数值模拟分析,并通过与检测数据相比,得出地铁盾构引发地表沉降的规律,能够给类似城市地铁盾构施工的图纸设计和施工方案提供一定的借鉴意义。     

盾构隧道施工参数对地表沉降的影响研究

以广州市地铁十八号线万顷沙站—万横中间风井盾构区间隧道工程为研究背景,运用有限元软件,探讨了隧道埋深比、掘进压力、注浆厚度3种因素引起的地表变形的影响。在分析中使用控制变量法,在其他条件不变的情况下,改变掘进压力等施工参数并选取合理的值域后进行数值模拟,研究各种参数对地表沉降的影响程度。结果表明：(1)随着隧道埋深比的增大,横向地表沉降量峰值出现先增加后下降的变化规律,沉降槽曲线也逐步趋于缓和;(2)地面横向沉降峰值随掘进压力的增大而增大,当掘进压力超过掌子面土体应力释放值时,沉降量峰值与掘进压力成正比;(3)地面横向沉降量与注浆层厚度成反比。     

改进GAP法盾构隧道开挖地表沉降预测

针对盾构隧道开挖引起的地表沉降问题,基于GAP法模型的基本原理,通过对该模型的改进,借助FLAC2D进行数值分析,对盾构隧道的地表沉降规律进行了研究.得出了同一盾构直径随着隧道埋深增加的情况下,地表最大沉降值逐渐减小、地表沉降槽逐渐变宽的规律,且隧道埋深和地表最大沉降值存在某种线性关系.该成果对盾构隧道开挖引起的地表沉降分析具有一定的参考价值和指导意义.     

基于深度学习的盾构隧道施工地表沉降预测方法

针对现有盾构隧道施工引发地表沉降预测方法中存在的难以同时挖掘数据之间的非线性特征关系和双向时序信息的问题,通过融合卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆(BiLSTM)与自注意力机制(SA)提出一种基于深度学习的地表最大沉降预测方法(CNN-BiLSTM-SA)。该方法首先利用CNN提取网络输入数据之间的非线性特征关系,利用BiLSTM网络提取输入数据的双向时序信息,然后引入SA机制为CNN提取的特征分配相应的权重,有效捕获时间序列中的关键信息,最后通过全连接层输出最终地表沉降预测结果。以湖南万家丽路电力盾构隧道工程为依托构建地表沉降数据集,并选用ANN、RNN、LSTM、BiLSTM模型开展对比分析。研究结果表明：评估指标CNN-BiLSTM-SA的平均绝对误差(MAE)、均方根(RMSE)、决定系数(R2)、平均绝对百分误差(MAPE)均为最优,具有更好的地表沉降预测性能。     

盾构施工引起的地表沉降规律分析

以钱江通道接线工程过江隧道为背景,采用经验公式法和有限元数值模拟方法研究分析盾构隧道施工引起的钱塘江北岸标准海塘地表沉降规律,比较两种方法的计算结果,验证了有限元数值模型的合理性,为隧道工程的顺利实施提供参考依据。     

浅覆土盾构隧道施工引起地表沉降规律研究

为研究浅埋大直径土压平衡盾构施工穿越砂卵石地层造成的地表沉降规律,以北京新机场线9m直径土压平衡盾构隧道为背景,对10m、12m、13m、15m四种覆土厚度下的地表最大沉降、沉降槽宽度、地层损失率进行了对比分析,并用Peck公式进行拟合。分析结果表明：相同施工参数下,隧道上方地表最大沉降和地层损失率随覆土厚度增加而减小且成拱覆土厚度附近存在变化速率的突然改变;深埋隧道测点沉降稳定时间较短,约为2天,浅埋隧道时间较长,约为4天;实测沉降槽宽度及沉降槽拟合曲线的宽度系数与隧道覆土厚度相关性不明显,实测沉降槽宽度约为隧道中线两侧1.5D范围(D为开挖直径);实测地层损失率与通过Peck公式反算的地层损失率都随隧道覆土厚度增大而减小。     

南宁地铁盾构双线隧道地表沉降预测模型研究

依托南宁地铁2号线土压平衡盾构施工的双线隧道,通过对施工现场地表沉降的监测分析,揭示了双线隧道左、右线先后开挖过程中的地表横向沉降规律与地表沉降变形的历时变化规律。在此基础上,采用Peck沉降槽理论,考虑双线隧道盾构施工的相互影响,引入左线隧道施工对右线隧道地表沉降影响系数和右线隧道施工对左线隧道地表沉降影响系数,并提出这两个影响系数的确定方法,对相互影响范围内的双线隧道地表沉降公式进行修正,从而提出了一种采用分段函数形式表达的地铁双线隧道盾构施工引起地表沉降的预测模型,并验证了该预测模型的可靠性。     

曲线平行双隧道施工引起的地表沉降规律分析

曲线双隧道开挖不同于直线型隧道,近年来曲线线型多应用于地铁隧道。为研究地铁常见的曲线平行双隧道施工引起的地表沉降规律,基于吉隆坡MRT一期北段工程的施工实测数据,对4个位于不同曲线半径处的观测面沉降数据进行了分析。分析结果表明:单线曲线隧道引起的地表沉降槽有不对称现象,最大沉降值位置在隧道轴线下方;当覆土厚度等于隧道轴线距离时,曲线平行双隧道引起的地表沉降槽为对称的高斯分布,最大沉降位置在双线隧道中线位置处;随着曲线半径减小,地表沉降量将增大,当半径减小到300 m时沉降显著增加,减小千斤顶速度对减小沉降量影响不明显,应保持合理的土仓压力并适度提高注浆量。     

基于地层损失理论的盾构隧道沉降分析及控制措施研究

对于盾构隧道施工产生的地表沉降的预测及控制一直是工程界亟待解决的难题。本文依托南京市地铁3号线明发广场站～绕城北区间隧道的工程实例,运用地层损失理论及现场监测等手段进行了盾构隧道沉降分析,并对其沉降控制措施进行了研究,结果表明：盾构隧道施工过程中引起的地层损失是导致地表沉降的主要原因;地层损失理论中的peck公式适用于粘土层和砂岩层中盾构隧道沉降预测,其精确度满足工程要求;盾构隧道沉降的影响因素较多,且在整个盾构施工过程中各个阶段产生的沉降机理、规律各不相同;通过注浆加固、严格控制盾构机姿态、管片组装质量可减小地应力损失,减小盾构施工引起的地表沉降。所得结论对于类似工程有极大借鉴意义。     

基于遗传规划的盾构隧道开挖地表最大沉降预测

由于盾构隧道开挖引起的地面沉降是一个重要而艰巨的任务,许多影响因素都必须考虑,如隧道埋深、盾构直径、盾构掘进时推力、盾构推进速率、注浆填充率、注浆压力、地层的黏聚力、摩擦角、压缩模量等．然而目前没有模型能完全反映各种因素对地面沉降的影响规律,综合考虑各种影响因素,运用遗传规划理论对地表最大沉降进行预测．利用地表沉降实测数据对模型进行测试,建立了确定盾构隧道开挖引起地表最大沉降的遗传规划模型．研究结果表明：预测值与实测值是一致的,误差小于10％．     

砂粘复合地层盾构隧道施工地表横向沉降分析

文章依托广州地铁二号线洛溪—南浦区间盾构隧道工程,选取其中处于砂粘复合地层的六个监测断面对其横向沉降进行研究;选择能反映沉降槽偏移的高斯峰值函数拟合实测的沉降数据,得到沉降槽宽度系数、最大沉降量等横向沉降特征的重要参数,并对监测断面的沉降槽对称性进行分析;根据现有的沉降槽宽度系数预测理论,提出了更适合砂粘复合地层沉降槽沉降系数的计算方法,并与拟合值进行了比较; 与软土地层,砂砾土地层的沉降槽宽度系数对比,结论表明在等效洞泾比相近的情况下沉降槽宽度：软土地层＞砂粘复合地层＞砂砾土地层。     

黄土地层盾构隧道开挖对地表沉降影响的有限元分析

基于黄土地层，采用邓肯-张非线性弹性本构模型，考虑盾构隧道开挖过程对周边建筑物的影响，建立了盾构隧道衬砌与土体相互作用的有限元计算模型．对黄土地层中盾构隧道外径和埋深及其与邻近建筑物的距离对地表及相邻建筑物沉降的影响规律进行了数值分析，结果表明：在相同盾构外径下，地面沉降随隧道埋深的增加几乎呈线性减小趋势；在相同隧道埋深下，地面沉降随盾构外径的增加几乎呈线性增大趋势；无论盾构外径如何，隧道顸部及相邻建筑物处的地表沉降值均随隧道和建筑物水平距离与盾构外径比的增大而减小，也随隧道埋深的增大而减小．文中给出了受沉降影响较大的范围，可为地下工程施工时对周边建筑物及地基采取加固措施提供理论依据，并为西部地区的地下工程建设提供参考．     

地形不对称条件下盾构隧道掘进施工的地表沉降特性

为解决盾构隧道掘进施工的地层扰动效应及其周边环境影响问题,依托福州地铁5号线农洪区间隧道工程,考虑刀盘顶推力、刀盘摩阻力、盾壳摩擦力和同步注浆压力,对其掘进施工过程展开精细化数值模拟,并与实测地表沉降结果进行对比分析.进一步地,引入宽度修正系数α,提出沿江不对称地形条件下的修正Peck公式;同时开展16种不同地形条件下的数值模拟,探讨岸坡距离与拱顶埋深对地表沉降特性的影响.结果表明：最大地表沉降S_max和宽度修正系数α,均随着岸坡距离和拱顶埋深的增大,呈近似线性的负相关趋势.上述研究可为类似条件下的盾构隧道施工提供借鉴.     

砂黏复合地层盾构隧道施工地表横向沉降分析

依托广州地铁二号线洛溪—南浦区间盾构隧道工程,选取其中处于砂黏互层地层的六个监测断面对其横向沉降进行研究。选择能反映沉降槽偏移的高斯峰值函数拟合实测的沉降数据,得到沉降槽宽度系数、最大沉降量等横向沉降特征的重要参数;并对监测断面的沉降槽对称性进行分析。根据现有的沉降槽宽度系数预测理论,提出了更适合砂黏互层地层沉降槽沉降系数的计算方法;并与拟合值进行了比较。与软土地层、砂砾土地层的沉降槽宽度系数对比,结论表明在等效洞径比相近的情况下沉降槽宽度:软土地层砂黏互层地层砂砾土地层。     

基于Peck公式的盾构隧道地表沉降的可靠性分析

分析了盾构隧道地表沉降的构成及其机理,指出影响地表沉降的诸多因素都是不确定的,具有随机性.因此,基于著名的Peck公式,推导了地表最大沉降的平均值及标准差,并利用中心点法计算了地表沉降的可靠指标和失效概率,最后以实例说明.所提出方法为盾构施工地表沉降的可靠性分析提供了一种新的途经.     

基于机器学习算法的盾构掘进地表沉降预测方法

针对有限元、地层损失率等方法难以考虑多参数耦合作用情况下的地表沉降预测的问题,基于BP神经网络(BPNN)和随机森林算法(RF)两种机器学习算法的多参数、非线性拟合能力,提出了预测盾构掘进过程中地表最大沉降以及纵向沉降曲线的预测方法.通过粒子群算法(PSO)确定机器学习算法的最优超参数,通过k折交叉验证方法提高预测方法的鲁棒性.结果表明BP神经网络的预测结果误差较大,难以预测到较大的地表沉降,随机森林算法能够准确预测地表最大沉降和纵向沉降曲线.