岩土工程中基坑变形监测技术及其数据反演分析

基坑施工过程中，由于土体开挖、地下水扰动及荷载变化，容易引发地表沉降、基坑周边结构物位移、地下管线变形等一系列问题，严重时甚至导致支护结构失效、地表塌陷等事故，威胁公共安全与财产。为降低施工风险、保障基坑及周边环境的稳定性，开展科学、有效的基坑变形监测成为不可或缺的手段。通过实时掌握变形发展趋势，及时采取控制措施，不仅有助于优化设计与施工方案，更是实现工程动态管理与预警控制的基础。同时，借助数据反演技术，可以进一步识别变形机制、反算地层参数，提升变形监测数据的应用价值。因此，推动基坑变形监测技术发展与数据反演分析方法的创新，已成为当前岩土工程领域亟需关注的重要课题。

一、基坑变形监测的理论基础与技术体系

（一）基坑变形的类型与影响因素

基坑变形通常表现为围护结构侧向位移、地表沉降、支护结构竖向变形以及周边地下结构或建筑物的不均匀沉降 [1]。根据变形位置及方向，常见变形类型包括基坑内壁水平位移（一般沿坑顶最大，呈弯曲型分布）、基坑周边地表沉降带的形成与扩展、地下连续墙变形、锚杆轴力变化等。影响基坑变形的因素主要包括：其一，地质条件，具体表现为土层分布、物理力学参数（如抗剪强度 c、内摩擦角 φ、弹性模量 E、孔隙比 e），其中软弱土层或高压缩性黏土区变形风险明显增加；其二，地下水环境，地下水位变化直接影响土体有效应力，若基坑降水控制不当，极易诱发土体流变、底部隆起甚至突涌破坏；其三，支护结构刚度与形式，常见结构包括地下连续墙、排桩、土钉墙等，其中结构刚度与节点设计对整体稳定性影响显著；其四，施工工艺与开挖方式，采用分层分区开挖、逆作法、土体加固等措施可有效控制变形发展，反之不合理的施工顺序或过快的开挖速度将引发超限变形；其五，周边环境荷载，基坑邻近建筑物、地下管线、重要设施时，需提升变形控制标准与监测密度，避免对周边结构物产生不利影响。

（二）基坑变形监测的基本原理

基坑变形监测的核心在于通过对结构物与周边土体变形、沉降、位移、倾斜、应力应变等多参数的实时测定，反映基坑稳定性变化趋势，为施工决策与风险预警提供数据支撑。监测系统设计需遵循“系统性、实时性、准确性、预警性”原则，监测对象包括围护结构变形、地表沉降、基坑周边管线变形、地下水位变化等，需结合工程风险等级，确定不同监测项目的精度与布点方案[2]。变形监测结果不仅反映当前结构变形状态，还可辅助分析地层响应特征、结构受力变化、土体变形机制，进而判断基坑整体稳定性与安全状态。

（三）常用基坑变形监测技术分类与对比

目前常用基坑变形监测技术可分为传统测量方法、新型智能监测技术与信息化自动监测系统三大类。传统方法如水准仪、全站仪广泛用于基坑地表沉降、水平位移监测，布点密度通常为 2～5m/ 点，优势在于技术成熟、测量精度高，但存在人工依赖性强、实时性差的不足。新型智能技术方面，光纤光栅（FBG）传感器通过布设在围护结构及土体内部，实时获取应变、位移变化数据，具备高灵敏度、良好耐腐蚀性能，适用于深基坑、软土区域复杂环境监测；GNSS高精度定位技术结合差分GPS或RTK系统，可实现大范围地表沉降、水平位移实时监控，定位精度优于 ±5mm ，广泛用于市政、轨道交通基坑项目；三维激光扫描及倾斜摄影测量技术，依托激光雷达或无人机航测，快速构建基坑三维点云模型，获取全面空间信息，尽管受天气条件影响，但在大尺度变形监测中优势明显。信息化自动监测系统整合传感设备、物联网与云平台，实现多参数实时采集、远程数据传输、自动预警与智能分析，提升监测数据获取效率与系统稳定性，已成为大型复杂基坑工程监测发展的重要方向。

二、基坑变形监测数据的反演分析方法

（一）数据反演分析的概念与必要性

基坑变形监测数据虽可通过直观的数值、图表反映基坑结构及周边土体的变形趋势，但考虑到地下地质条件的复杂性与不确定性，仅依靠原始监测数据，难以全面揭示变形的内在机理与深层次发展规律。土体通常呈现非均质性、各向异性，且地下水、施工扰动等外界因素进一步增加了变形预测的难度。数据反演分析是通过建立符合实际工况的数学或数值模型，结合已有监测数据，采用数学优化、参数校正等方法，反向推算地下土层的物理力学参数、识别关键变形源与控制性薄弱环节的有效技术手段。具体而言，反演分析不仅可以识别影响基坑稳定性的关键参数，如土体的抗剪强度 c、内摩擦角 φ、弹性模量 E、泊松比 μ ，还可动态调整数值模型的输入条件，弥补设计阶段地层参数假设与实际偏差之间的差距。通过科学的反演过程，可有效提高模型的预测能力，为施工过程中的变形预警、风险评估与优化控制提供有力支持。尤其是在高风险深基坑、软弱土地区域或邻近重要敏感结构物（如地铁隧道、历史建筑）环境下，数据反演分析已成为确保工程安全、实现全过程动态控制不可或缺的技术手段。

（二）常用数据反演分析方法

基坑变形的数据反演分析本质上属于典型的“反问题”求解过程，相较于“正问题”的确定性，反问题普遍存在多解性、不稳定性及高灵敏度等技术挑战，因此，科学选择合适的反演方法至关重要。目前常用的数据反演方法主要包括数值模拟结合反演、基于机器学习的智能算法反演及反演不确定性量化分析三类。

数值模拟结合反演方法是当前工程应用中最为成熟和常用的手段。通常基于有限元法（FEM）构建与实际工程地质条件、围护结构形式相对应的数值模型。初步设定地层物理参数（如土体粘聚力c、内摩擦角 φ、弹性模量 E、泊松比 μ）及边界条件，通过逐步调整参数，反复与实测变形数据进行对比分析，利用遗传算法、最小二乘法、粒子群优化（PSO）等数学优化方法，不断优化参数组合，直至模型模拟结果与实测数据偏差控制在可接受范围内，通常精度要求误差不大于 5% 。该方法优势在于理论基础扎实、物理机理明确，适用于各类复杂基坑变形反演分析，广泛用于地铁车站、超深基坑、高层建筑邻近基坑等项目[3]。

智能算法辅助反演近年来发展迅速，尤其在大数据环境下表现出较强的非线性问题处理能力。通过构建 BP 神经网络、支持向量机（SVM）、极限学习机（ELM）等机器学习模型，以基坑开挖深度、地下水位变化、支护结构参数、土层分布等多元因素作为输入变量，监测得到的沉降值、水平位移、围护结构变形等作为输出结果，利用大量历史数据进行模型训练、测试与优化，建立输入与输出之间的高效映射关系。该方法无需依赖复杂物理本构模型，具备计算效率高、适用性强的优势，尤其适用于土体参数不确定性高、数据维度复杂的大型基坑工程。然而，智能算法对数据质量与样本规模要求较高，需确保输入数据的全面性、准确性与代表性，否则反演结果可靠性将受到影响。

为进一步提升反演结果的可信度与实际工程指导价值，不确定性分析方法不可或缺。通过蒙特卡洛随机模拟、灵敏度分析、贝叶斯反演等技术，全面评估参数波动、模型结构误差、监测数据不确定性对反演结果的影响 [4]。蒙特卡洛模拟基于大量随机样本，统计分析各输入变量变化对输出结果分布特性的影响，灵敏度分析揭示关键参数对变形预测结果的主导作用，贝叶斯反演结合先验信息与观测数据，动态更新参数估计与预测区间，显著提高反演分析的可靠性与稳健性，适用于变形控制标准严格、周边环境敏感性高的重要基坑工程。

三、基坑变形监测与反演分析的工程应用与发展趋势

（一）典型工程案例分析

在某市地铁站点深基坑工程中，基坑最大开挖深度达到 24m ，场地地质条件以粉质黏土和淤泥质土为主，地下水位较高，环境敏感性大。为保障基坑稳定性与周边结构物安全，项目采用地下连续墙与钢筋混凝土内支撑体系相结合的支护结构，其中地下连续墙厚度为 800mm ，入土深度超过基坑底部 10m ，形成有效的止水与围护屏障。变形监测系统布设了光纤光栅应变计，用于实时监测地下连续墙结构变形及应力变化，同时通过自动水准仪密集布设地表沉降观测点，监测精度达 ±0.5mm ，GNSS 高精度定位设备部署在基坑周边关键区域，实时获取水平位移数据，定位精度控制在 ±5mm以内。项目结合有限元反演分析方法，基于初步地质勘察数据，构建三维数值模型，针对土体弹性模量 E、抗剪强度参数 c、φ 等进行参数反演优化，反复对比模拟结果与监测数据，最终实现预测基坑周边沉降槽宽度、沉降峰值与实测数据偏差控制在 ±6mm 以内，保障了地铁盾构区段、地表道路及周边建筑物的变形安全。

（二）基坑变形监测技术存在的问题

尽管变形监测与数据反演技术日益成熟，相关设备与理论方法不断完善，但在实际工程应用中仍存在诸多问题亟需解决。部分基坑项目监测点布设不合理，监测范围覆盖不足，导致数据缺失或异常波动，直接影响反演分析结果的准确性与可靠性；部分监测设备在强干扰、极端气候或高地下水位等恶劣环境下稳定性与耐久性不足，存在监测盲区或设备故障风险；反演分析过程中，出于简化计算或模型假设的需要，往往忽略土体的非均质性、分层结构及复杂的非线性变形行为，导致反演结果与实际情况存在一定偏差；此外，当前多源数据融合水平与智能化预警系统建设仍不完善，信息孤岛现象严重，数据管理与共享效率低下，制约了监测数据的深度应用与实时决策支持能力，影响整体工程安全管理效果[5]。

（三）未来发展趋势与研究方向

基坑变形监测与数据反演将朝着高精度、智能化、信息融合方向发展。新型高精度低功耗传感器的研发与应用，将提升监测系统的稳定性与数据获取效率；多源信息融合技术结合物联网与大数据平台，构建动态监测与实时预警体系，实现多维度变形数据集成分析；数据驱动与物理机制耦合反演方法创新，有望突破传统模型局限，提升反演准确性与实用性；同时，基于云计算、物联网与大数据分析，建立全生命周期基坑健康监测系统，推动变形监测、数据反演与智能决策管理深度融合，全面提升基坑工程的安全性与可靠性。

总结：基坑变形监测与数据反演分析是保障岩土工程安全、控制施工风险的重要技术手段。本文围绕基坑变形类型、常用监测技术及数据反演方法进行了系统梳理与分析，结合实际工程案例，验证了多参数监测系统与反演分析在提升变形预测精度、辅助风险控制中的有效性。随着深基坑、复杂地质及邻近敏感结构物工程的增多，单一监测手段已难以满足精细化、智能化的管理需求。未来，应进一步推动高精度智能传感技术、多源数据融合与信息化监测平台建设，结合先进数值反演与机器学习算法，构建动态、全面的基坑变形监测与预警体系，实现全过程、全方位的基坑健康管理，切实提升岩土工程安全保障水平。

参考文献

[1] 英旭 ， 周游 ， 缪云 ， 等 . 地铁基坑预降水卸荷效应的现场实测研究 [J]. 地下空间与工程学报 ，2024，20（S2）：827-833+864.

[2] 朱丽强 . 建筑基坑变形监测方法研究 [J]. 工程技术研究 ，2024，9（22）：140-142.

[3] 范国鹏 . 深基坑支护结构施工中变形监测及安全性评估方法探讨 [J]. 城市建设理论研究 （ 电子版 ），2024，（33）：127-129.

[4] 蒋梦楚 . 深基坑变形监测及位移分析方法研究 [J]. 城市建设理论研究 （ 电子版 ），2024，（32）：78-80.

[5] 唐政 . 复杂地质条件下地铁基坑测点布设方法及变形监测精度分析 [J]. 工程机械与维修 ，2024，（11）：114-116.