道路隧道围岩稳定性智能分析及动态支护优化技术研究

一、引言

（一）研究背景

近年来，我国道路隧道工程建设规模持续扩张，在穿越高山、江河等复杂地形区域时，面临着断层破碎带、软弱围岩等复杂地质条件的挑战。传统的围岩稳定性分析依赖经验公式与静态力学计算，难以精准捕捉施工过程中围岩力学特性的动态变化 。同时，静态的支护设计方式容易导致支护不足引发坍塌风险，或支护过度造成资源浪费，严重影响隧道工程的安全与成本控制。随着人工智能、物联网等新兴技术的发展，探索道路隧道围岩稳定性智能分析及动态支护优化技术成为工程领域的迫切需求。

（二）研究意义

开展，能够借助先进的监测技术与智能算法，实现对围岩稳定性的实时、精准评估，为施工决策提供可靠依据。动态支护优化技术可根据围岩实际状态灵活调整支护方案，有效降低施工风险，提升工程质量。该研究成果不仅有助于提高隧道工程的经济效益，还能推动隧道工程技术向智能化方向迈进，增强我国在隧道工程建设领域的核心竞争力，具有重要的理论价值与现实意义。

二、道路隧道围岩稳定性智能分析方法

（一）智能监测技术

光纤传感技术的新进展：近年来，光纤传感技术在隧道围岩监测中不断创新发展。布里渊光时域反射（BOTDR）技术凭借其长距离分布式监测能力，可对隧道围岩应变进行连续监测，空间分辨率达到米级 。同时，拉曼散射技术与光纤传感的结合，实现了对隧道围岩温度和应变的同步监测，为分析围岩热 - 力耦合效应提供数据支持。这些技术的应用使得监测数据更加全面、准确，能够及时发现围岩微小变形，为稳定性分析提供早期预警。

无线传感器网络的优化：无线传感器网络在隧道监测中的部署更加智能化。自组织网络技术的应用，使传感器节点能够自动适应隧道复杂环境，实现快速组网与数据传输 。同时，低功耗蓝牙（BLE）和窄带物联网（NB- IoT）等通信技术的引入，降低了传感器节点的能耗，延长了网络使用寿命，提高了数据传输的稳定性和可靠性。多类型传感器的集成，如加速度传感器、压力传感器等，可获取围岩位移、应力、振动等多维度数据，丰富了监测信息。

（二）智能分析算法

深度学习算法的应用深化：深度学习算法在隧道围岩稳定性分析中不断优化。基于 Transformer 架构的模型，能够更好地处理长序列监测数据，挖掘数据中的时间依赖关系，提高围岩稳定性预测的准确性 。此外，迁移学习技术的应用，将在其他领域训练好的模型参数迁移到隧道围岩稳定性分析任务中，减少了模型训练所需的数据量和时间成本，尤其适用于数据稀缺场景下的围岩稳定性评估。

集成学习算法的优势：集成学习算法通过融合多个基学习器的预测结果，提高了围岩稳定性分析的鲁棒性。随机森林算法通过构建多个决策树，并对其结果进行投票或平均，有效降低了单一决策树的过拟合风险，能够准确识别围岩稳定性的复杂模式 。梯度提升树（GBT）则通过迭代地训练弱学习器，不断优化模型对围岩稳定性状态的分类和预测能力，在处理非线性数据时表现出良好的性能。

三、道路隧道动态支护优化技术

（一）动态支护理念的深化

动态支护理念在隧道施工中进一步发展，强调基于围岩实时状态的动态调控。施工过程中，将围岩划分为不同的动态分区，根据各分区的稳定性差异制定差异化的支护策略 。同时，引入时间维度的考量，结合施工进度和围岩变形速率，动态调整支护的时机和强度，实现支护与围岩变形的协同发展，避免支护过早或过晚带来的不利影响。

（二）支护技术优化

新型支护材料的创新：新型纳米复合材料在隧道支护中展现出巨大潜力。纳米二氧化硅增强的混凝土材料，其抗压强度和抗渗性能显著提高，能够有效抵御地下水侵蚀和围岩压力 。形状记忆合金（SMA）筋材的应用，可在围岩变形时通过自身形状恢复特性产生主动支护力，增强支护结构的适应性。此外，可降解支护材料的研发，解决了传统支护材料在隧道后期运营中的拆除难题，降低了工程成本和环境影响。

智能支护结构的升级：智能支护结构集成了更多先进技术。基于物联网的智能钢拱架，通过内置的应力传感器和无线通信模块，实时监测钢拱架的受力状态，并将数据传输至监控中心 。当钢拱架受力超过阈值时，系统自动触发预警，并可远程控制液压装置对钢拱架进行加固。智能注浆系统则根据围岩裂隙发育情况，自动调整注浆压力和流量，实现精准注浆加固，提高支护效果。

四、智能分析与动态支护优化技术的融合

（一）数据驱动的支护决策

构建数据驱动的动态支护决策模型，将智能分析获取的围岩稳定性数据与支护知识库相结合 。通过知识图谱技术，整合围岩地质信息、监测数据、支护案例等多源知识，实现知识的高效检索与推理。当智能分析系统判断围岩稳定性下降时，决策模型自动从知识库中匹配最优支护方案，并结合实际施工条件进行参数优化，为施工人员提供科学的支护决策建议。

（二）闭环反馈优化机制

建立智能分析与动态支护之间的闭环反馈系统。动态支护实施后，智能监测系统持续收集围岩响应数据，将其输入智能分析系统进行效果评估。基于评估结果，采用强化学习算法对支护策略进行优化调整，形成 “监测 - 分析 - 决策 - 支护 - 再监测 - 再优化” 的闭环流程。通过不断迭代优化，使支护方案逐渐适应围岩变化，确保隧道围岩长期稳定。

五、结论与展望

（一）研究结论

本论文系统研究了道路隧道围岩稳定性智能分析及动态支护优化技术，明确了智能监测技术和智能分析算法在围岩稳定性评估中的核心作用，阐述了动态支护优化技术的创新发展，并深入探讨了两者的融合机制。研究表明，智能分析与动态支护优化技术的结合能够实现对道路隧道围岩稳定性的精准动态管控，有效降低工程风险，提高经济效益，推动隧道工程智能化发展。

（二）研究展望

尽管目前取得一定成果，但在道路隧道围岩稳定性智能分析及动态支护优化技术领域仍有提升空间。未来，应进一步提高智能监测技术的精度和可靠性，研发适用于极端复杂地质条件的新型传感器 。同时，加强智能分析算法的可解释性研究，使其决策过程更加透明、可信。在动态支护技术方面，需深化智能支护结构的自主学习与自适应能力，促进智能分析与动态支护技术的深度融合，为道路隧道工程的安全、绿色、智能化建设提供更强有力的技术保障。

参考文献：

[1] 刘鑫，王宇。一种新型光纤传感网络用于隧道围岩变形实时监测 [J].隧道与地下空间技术，2023， 137

[2] 张辉，李建，赵鑫。基于深度学习长短期记忆网络在隧道围岩稳定性预测中的应用 [J].

[3] 陈宇，吴泽。纳米改性喷射混凝土用于隧道支护的研发及性能评估 [J]. 建筑材料与施工，2022， 349