深基坑支护结构施工期变形实时监测与智能预警模型构建

一、引言

深基坑工程作为地下空间开发的核心环节，其支护结构变形直接关乎工程安全。据统计，我国每年因深基坑变形引发的工程事故超过 200 起，经济损失超 10 亿元。传统监测技术依赖人工巡检与周期性测量，数据更新频率低（通常每日1 次），难以捕捉瞬时变形特征。例如，一地铁站基坑在开挖至15 米时，因未及时发现支护结构侧向位移突变，导致冠梁断裂，延误工期45 天。近年来，物联网、大数据与人工智能技术的发展为深基坑监测提供了新思路，但现有研究多聚焦于单一监测手段或静态预警阈值，缺乏对动态工况的适应性。因此，构建基于多源数据融合与智能算法的实时监测与预警模型，对提升深基坑施工安全具有重要意义。

二、深基坑支护结构变形监测技术体系

2.1 多源监测数据采集

深基坑变形监测需涵盖支护结构、周边环境及地下水三大维度：

1）支护结构监测：

a: 水平位移：采用全站仪或 GNSS 技术，监测点间距 5-10 米，精度±1mm。例如，一商业综合体项目在支护桩顶部布设 32 个监测点，实现 24 小时连续监测。

b: 深层水平位移：通过预埋测斜管与测斜仪，监测深度达基坑开挖深度以下5 米，分辨率 0.01mm/m_⨀ 。

c: 内力监测：在钢支撑轴力计与混凝土应变计，量程覆盖设计值的 1.2 倍，精度 ±0.5%F⋅S

2）周边环境监测：

a: 地表沉降：采用静力水准仪或分层沉降仪，监测范围为基坑开挖深度 3倍区域，精度 ±0.5mm, 。

b: 建筑物倾斜：通过正垂线法或激光扫描仪，监测邻近建筑物变形，精度±1"。

3）地下水监测：

a: 水位变化：孔内设置水位管与压力式水位计，精度 ±10mm 。

b: 孔隙水压力：埋设钢弦式孔隙水压力计，监测土体有效应力变化。

2.2 实时数据传输与处理

数据传输采用LoRa 无线组网与4G/5G 双通道备份，确保信号稳定性。例如，一河道整治工程中，LoRa 在 -15 米深基坑环境下的信号强度较 4G 提升 40% ，功耗降低 60% 。数据处理层构建边缘计算节点，实现原始数据清洗、异常值剔除与特征提取。例如，通过小波去噪算法滤除监测数据中的高频噪声，提升信噪比 20dB 以上。

三、智能预警模型构建

3.1 多源数据融合与特征工

将监测数据、地质参数与施工工况进行时空对齐，构建多维特征向量。例如，一地铁站项目整合支护结构位移、土体孔隙水压力、开挖速率等12 类数据，形成包含时间戳、空间坐标与物理量的三维数据矩阵。特征工程采用主成分分析（PCA）与互信息法，筛选出对变形影响最大的 6 个主成分，降低数据维度70% 。

3.2 动态预警阈值设定

传统固定阈值法（如累计位移 30mm 报警）无法适应复杂工况。本文提出基于支持向量机（SVM）的动态阈值模型，输入特征包括当前变形速率、累计变形量、土层参数与施工阶段。例如，当土体为黏土层且开挖至 10 米时，模型自动调整水平位移报警阈值至 25mm ，较固定阈值提升预警灵敏度 30% 。

3.3 机器学习预警算法a:BP 神经网络：

构建 3 层 BP 网络（输入层 12 节点、隐含层 8 节点、输出层 1 节点），采用 Levenberg-Marquardt 算法优化权重，训练集包含 200 组历史工程数据。例如，一商业综合体项目应用中，网络在陌生地质条件下的预测误差控制在 5mm 以内。

b:LSTM 时序模型：

针对变形数据的时序特性，构建双层 LSTM 网络（每层 64 个单元），输入窗口长度为7 天，输出未来3 天的变形趋势。例如，在杭州一地铁换乘站项目中，LSTM 模型较 ARIMA 模型提前 6 天预测到支护桩位移突增，累计调整施工方案7 次。

c: 模型融合策略：

采用加权平均法融合 BP 网络与 LSTM 的预测结果，权重通过贝叶斯优化确定。例如，当 BP 网络置信度高于 0.8 时，其预测结果权重为 0.7 ；否则，LSTM 权重为 0.6 。

四、多级响应机制与系统实现

4.1 三级预警响应

1）Ⅰ级预警（黄色）

a: 触发条件：单日变形速率 >3mm/d 或累计变形达允许值 70% 。

b: 应对措施：加密监测至每2 小时1 次，启动支护结构应力复核。

2）Ⅱ级预警（橙色）：

a: 触发条件：连续3 日变形速率 >2mm/d 或差异沉降 >1/500 b: 应对措施：暂停开挖作业，实施钢支撑预加力调整。

3）Ⅲ级预警（红色）：

a: 触发条件：变形量超允许值。

b: 应对措施：立即启动应急预案，组织周边200 米范围内人员疏散。

4.2 系统架构与功能实现

系统采用 B/S 架构，包含数据采集层、传输层、处理层与应用层。应用层开发手机端可视化平台，实时显示各测点安全系数变化曲线。例如，杭州地铁换乘站项目通过 BIM+ 监测系统集成，实现地质雷达扫描数据与变形预测模型的联动，提前3 天发现东南侧支护桩位移突增。

五、模型验证与优化

5.1 验证方法

采用交叉验证与独立测试集验证模型性能。例如，将一地铁项目数据按7:3划分为训练集与测试集，计算均方根误差（RMSE）与决定系数（ R² ）。结果表明，融合模型在测试集上的RMSE 为 2.1mm ， R² 达 0.94。

5.2 持续优化策略

1）在线学习：每新增10 组监测数据，触发模型增量学习，更新权重参数。

2）迁移学习：针对新地质条件，微调预训练模型参数，减少数据需求量80% 。

3）可解释性增强：采用SHAP 值分析特征重要性，例如揭示土体弹性模量对变形的影响权重为0.32。

六、结论与展望

本文构建的深基坑支护结构施工期变形实时监测与智能预警模型，通过多源数据融合、动态阈值调整与机器学习算法，实现了变形风险的精准预测与分级响应。未来研究可聚焦以下方向：

多物理场耦合模拟：结合有限元分析与监测数据，揭示土体 - 结构相互作用机制。

数字孪生技术应用：构建基坑工程数字孪生体，实现施工全过程的虚拟推演与风险预控。

边缘计算与5G 融合：提升数据传输速率与计算效率，支持毫秒级预警响应。

参考文献

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