复杂地质条件下桥隧工程施工风险评估与智能预警系统构建

一、引言

随着我国交通基础设施建设的持续推进，桥隧工程在山区、高原等复杂地质区域的建设规模不断扩大。复杂地质条件，如断层破碎带、岩溶发育区、高地震烈度区、软土及冻土区域等，给桥隧工程施工带来诸多不确定性和风险。据相关统计，在复杂地质条件下施工的桥隧工程，安全事故发生率较常规地质条件工程高出 30%-50% 。传统的施工风险管控方式主要依赖人工经验判断与简单的监测手段，难以满足复杂地质环境下桥隧工程施工的安全需求。构建科学的风险评估体系与智能预警系统，对识别、评估和防控施工风险，保障工程顺利进行与人员生命财产安全具有重要的现实意义。

二、复杂地质条件下桥隧工程施工常见风险类型分析

（一）地质构造风险

在断层破碎带区域，岩石破碎、节理发育，桥隧工程施工时易发生坍塌、冒顶等事故。断层的存在还可能导致地下水的富集与流动，增加突水突泥风险。例如，在穿越活动断层的隧道施工中，断层的错动可能引发隧道结构变形甚至破坏。而在岩溶发育区，溶洞、暗河等岩溶形态分布复杂，若在施工前未准确探测，施工过程中可能出现塌陷、涌水等灾害，严重威胁施工安全与工程质量。

（二）水文地质风险

高地下水位区域，桥隧工程施工面临着地下水压力大、渗水量大的问题。大量的地下水涌入施工工作面，不仅会影响施工进度，还可能导致围岩失稳，引发坍塌事故。此外，含有腐蚀性物质的地下水，如酸性水、富含硫酸盐的水等，会对桥隧工程的支护结构、混凝土等材料造成腐蚀，降低结构的耐久性和承载能力。

（三）岩土体特性风险

软土地区，土体具有高压缩性、低强度、高灵敏度等特性。在桥梁基础施工和隧道开挖过程中，易出现地基沉降、土体滑动等问题，影响桥梁的稳定性和隧道的成型质量。冻土区域，季节性冻融循环会使土体体积发生变化，导致地基冻胀、融沉，对桥隧工程结构产生不均匀的作用力，造成结构开裂、变形。

（四）地震风险

在高地震烈度区，地震活动频繁且强度大。桥隧工程在施工过程中，地震产生的地震波会对结构施加巨大的动力荷载，使桥梁墩台、隧道衬砌等结构产生裂缝、倒塌等破坏，严重危及施工安全与工程后续使用。

三、复杂地质条件下桥隧工程施工风险评估方法

（一）层次分析法（AHP）

层次分析法是一种定性与定量相结合的分析方法。通过构建层次结构模型，将风险评估问题分解为目标层、准则层和指标层。邀请专家对各指标间的相对重要性进行打分，构建判断矩阵，计算各指标权重，从而确定不同风险因素对施工风险的影响程度。例如，在评估断层破碎带区域隧道施工风险时，运用 AHP 法可确定断层规模、破碎带宽度等指标的权重，为风险评估提供量化依据。

（二）模糊综合评价法

由于桥隧工程施工风险具有模糊性和不确定性，模糊综合评价法可有效处理此类问题。该方法通过建立模糊关系矩阵，结合指标权重，对风险因素进行综合评价，得出风险等级。以岩溶发育区桥梁基础施工风险评估为例，利用模糊综合评价法可综合考虑溶洞大小、填充物性质等模糊因素，准确评估施工风险等级。

（三）贝叶斯网络法

贝叶斯网络法是一种基于概率推理的图形化网络模型，能够清晰地表达风险因素之间的因果关系和不确定性。通过收集历史数据和专家经验，确定各节点的条件概率，从而对桥隧工程施工风险进行动态评估。在高地震烈度区隧道施工风险评估中，贝叶斯网络法可根据地震监测数据的更新，实时调整风险评估结果。

四、复杂地质条件下桥隧工程施工智能预警系统构建

（一）系统架构设计

智能预警系统采用分层架构设计，包括数据采集层、网络传输层、数据处理层、应用服务层和用户界面层。数据采集层利用传感器技术，如位移传感器、应力传感器、水位传感器等，实时采集桥隧工程施工过程中的地质参数、结构响应数据等。网络传输层通过 5G、物联网等通信技术，将采集到的数据快速、稳定地传输到数据处理层。数据处理层运用大数据分析、人工智能算法对数据进行处理和分析，挖掘数据中的潜在风险信息。应用服务层基于数据处理结果，提供风险预警、风险分析报告等服务。用户界面层为施工管理人员、技术人员等提供直观、便捷的操作界面，方便用户查看预警信息和处理风险事件。

（二）关键技术应用

1. 物联网技术

物联网技术实现了传感器设备的互联互通，使桥隧工程施工过程中的各类数据能够实时采集和传输。通过在桥隧结构关键部位、地质监测点部署传感器，构建物联网监测网络，实现对施工环境和工程结构状态的全方位、实时监测。

2. 大数据与云计算技术

大数据技术能够对海量的施工监测数据进行存储、管理和分析，挖掘数据背后的规律和潜在风险。云计算技术为数据处理提供强大的计算能力，确保数据能够快速、准确地分析处理。通过大数据与云计算技术的结合，实现对桥隧工程施工风险的快速识别和预警。

3. 人工智能技术

人工智能技术中的机器学习、深度学习算法可对施工风险进行智能预测和诊断。例如，利用深度学习算法对历史监测数据进行学习，建立风险预测模型，实现对未来施工风险的提前预警。同时，人工智能技术还可对风险事件进行智能分析，为风险处理提供决策支持。

（三）预警机制建立

制定科学合理的预警阈值，根据风险评估结果和工程实际情况，将风险等级划分为一般风险、较大风险、重大风险和特别重大风险四个等级。当监测数据达到或超过相应的预警阈值时，系统自动发出预警信息，并通过短信、邮件、APP 推送等多种方式通知相关人员。同时，系统还可根据风险等级，自动生成相应的风险处理预案，指导施工人员采取有效的风险防控措施 。

五、结论

复杂地质条件下桥隧工程施工风险评估与智能预警系统构建是保障工程施工安全的关键。通过深入分析施工风险类型，构建科学的风险评估指标体系和选择合适的评估方法，结合先进的物联网、大数据、人工智能等技术构建智能预警系统，能够有效提升桥隧工程施工风险管控能力。尽管目前在数据处理、模型适应性和人员管理等方面面临挑战，但通过技术研发、模型优化和人员培训等对策，可不断完善风险评估与智能预警系统。未来，随着技术的不断进步，复杂地质条件下桥隧工程施工风险评估与智能预警系统将更加智能化、精准化，为我国交通基础设施建设提供有力保障。

参考文献

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