智能监测技术在某地铁隧道基坑工程施工中的应用研究

一、某地铁隧道基坑的工程概况与工程地质条件

1.工程概况

该地铁隧道基坑工程，位于广州市中心区域。项目总长度约为1.2 公里，其中关键段落需穿越富水砂层地质区域，施工难度大，安全风险高。基坑开挖深度最大达到 23.5* （车站段），区间段开挖深度 18.2 米，标准段宽度 22.6∗ ，端头井处扩大至 28.4∗ ，涉及多个车站和区间的地下结构施工。项目总投资额超过3.8 亿元人民币，施工周期为28 个月。

2.工程地质条件

工程所处区域地质条件复杂，主要表现为地层多变、地下水丰富以及软土分布广泛。具体来说，基坑开挖范围内主要地层包括：

人工填土层：厚度约1.5-3.8 米，主要由建筑垃圾、碎石和黏土混合而成，局部含废弃混凝土块，土质松散，承载力低。渗透系数约 5×10^-4 cm/s。

淤泥质黏土层：厚度约4.2-5.8 米，呈流塑状，天然含水量45–60%，压缩模量 _Es1-2=1.8-2.5MPa ，标贯击数N=1–2 击，含水量高，压缩性强，对基坑稳定性构成较大威胁。

粉质黏土层：厚度约5.0-7.3 米，土质较均匀，可塑至硬塑状态，局部夹薄层粉砂，渗透系数约 1×10^-5cm/s ，标贯击数 N=6-9 击，透水性差，易产生孔隙水压力。

中粗砂层：厚度约6.5-11.2 米，松散至中密状态，石英质砂含量占70%以上，渗透系数达 1×10^-2 cm/s，是基坑开挖的主要目标层，也是地下水的主要赋存层。

强风化泥质粉砂岩层：位于基坑底部，作为持力层，岩质较硬，但风化程度不一。

地下水方面，基坑开挖范围内存在两层地下水，分别为上层滞水和下层承压水。上层滞水主要赋存于人工填土层和淤泥质黏土层中，受大气降水补给影响大；下层承压水则主要赋存于中粗砂层中，水量丰富，对基坑开挖和支护结构稳定性影响显著。

二、某地铁隧道基坑工程的施工工艺与智能检测监测

1.施工工艺流程

该地铁隧道基坑工程的施工工艺流程主要包括以下几个阶段：

前期准备：包括施工场地平整、临时设施搭建、测量放样、地下管线探测与迁

围护结构施工：采用地下连续墙作为基坑的围护结构，墙厚800mm，深度约35-38 米，通过成槽、清底、钢筋笼吊装与混凝土浇筑等工序完成。

降水与排水：在基坑四周布置降水井和回灌井，采用深井降水技术降低地下水位，同时设置排水沟和集水井，确保基坑内无积水。

土方开挖：采用分层分段开挖方式，每层开挖深度不超过米，开挖过程中同步进行支护结构施工。

护结构施工：根据地质条件和开挖深度，采用钢支撑或混凝土支撑进行支护，确保基坑侧壁稳定。

主体结构施工：在基坑底部进行地铁车站或区间的主体结构施工，包括底板、侧墙、中板和顶板的浇筑等。

回填与恢复：主体结构施工完成后，进行基坑回填，恢复地面原状，同时完成地下管线的恢复和路面修复。

表1 支护结构参数表

2.智能检测流程

为应对复杂的地质条件和确保施工安全，工程引入了智能监测技术，实现了对基坑变形和应力状态的实时

监测与预警。智能检测流程主要包括以下几个步骤：

传感器布设：在基坑围护结构、支护结构以及关键位置布设各类传感器，包括光纤光栅传感器、MEMS 加速度计、渗压计、测斜仪等。

光纤光栅传感器：用于监测围护结构的应变和温度变化，布设位置包括地下连续墙、钢支撑等。

MEMS 加速度计：用于监测支护结构的位移和振动情况，布设位置包括钢支撑节点、冠梁等。

渗压计：用于监测地下水位和孔隙水压力变化，布设位置包括降水井、回灌测斜仪：用于监测基坑侧壁的倾斜变形，布设位置包括地下连续墙外侧。

数据传输与云平台对接：传感器采集的数据通过无线通信技术（如G、NB-IoT）实时传

数据分析与预警：云端监测平台利用人工智能算法对监测数据进行实时分析，自动识别异常模式和预测变形趋势。当监测数据超过预设阈值时，系统会自动触发预警机制，向管理人员发送报警信息，并生成风险处置建议。

现场响应与处置：管理人员收到预警信息后，需立即组织现场勘查，确认异常情况并采取相应处置措施，确保基坑安全稳定。

3.检测成果分析

智能监测技术在本地铁隧道基坑工程中的应用取得了显著成效，主要体现在以下几个方面：

实时监测与预警：通过传感器布设和云平台对接，实现了对基坑变形和应力状态的实时监测与预警。系统能够捕捉到微小的变形和应力变化，及时发出预警信息，为管理人员提供了充足的响应时间。

表2 监测预警效果对比表

数据准确性与可靠性：传感器采用高精度测量元件，经过严格校准和测试，确保了监测数据的准确性和可靠性。同时，云平台采用分布式存储和多重备份机制，保障了数据的安全性和完整性。

变形趋势预测：利用人工智能算法对监测数据进行实时分析，能够预测基坑变形的未来趋势，有助于提前采取措施避免事故发生。

经济效益提升：智能监测技术的应用减少了人工测量频次和人员投入，降低了监测成本。同时，通过实时监测和预警，避免了因事故导致的工期延误和额外投入，提升了工程的经济效益。

社会效益显著：智能监测技术的应用确保了基坑施工的安全稳定，减少了对周边环境和居民生活的影响。同时，通过数据透明化和公众参与，增强了公众对施工安全的信心和支持度。

三、结论

本文通过对某地铁隧道基坑工程智能监测技术的应用研究，得出以下结论：智能监测技术通过高精度传感器与实时数据分析系统，显著 形和应力状态的实时监测与预警，有效避免了工程事故的发生。该技术 减少了人员作业风险，还通过及时预警机制缩短了工程周期，提高了整 系统展现出良好的环境友好性，减少了对周边环境的影响。未来随着5G 通信、 智能技术的深度融合，智能监测技术将在精度提升、系统稳定性和应用普及度等方面实现更大突破， 为基坑工程的施工安全提供更可靠的保障。

参考文献

[1] 欧阳明勇，田野，邓昌福，陈国，宋志，柳瑶，邓亚运.基坑深层水平变形智能监测技术研究与应用[J]. 施工技术（中英文），2025.

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[3] 康继鹏.浅谈建筑基坑工程及其应用[J]. 民营科技，2016.