深基坑支护结构施工期变形实时监测与安全预警模型

一、引言

随着城市化进程的加速，高层建筑、地铁等大型基础设施的建设日益增多，深基坑工程的应用愈发普遍。然而，深基坑施工过程中，支护结构的变形情况直接影响工程安全。传统监测手段存在精度不足、预警滞后等问题，难以满足现代工程对安全性和高效性的要求。因此，构建深基坑支护结构施工期变形实时监测与安全预警模型具有重要的现实意义。

实时监测技术能够及时获取支护结构的变形数据，为安全预警提供准确的信息基础。安全预警模型则可以根据监测数据，对支护结构的变形趋势进行预测和评估，提前发现潜在的安全风险，并及时发出预警，以便采取相应的措施进行处理，从而保障深基坑施工的安全。

二、深基坑支护结构施工期变形实时监测技术

（一）监测项目

深基坑支护结构施工期变形监测项目主要包括支护结构顶部水平位移、支护结构倾斜、支护结构沉降、土体深层水平位移、地下水位变化等。支护结构顶部水平位移是反映支护结构整体稳定性的重要指标，通过监测其位移情况，可以判断支护结构是否发生偏移或倾斜。支护结构倾斜监测可以了解支护结构在不同深度的变形情况，及时发现支护结构的局部失稳问题。支护结构沉降监测有助于掌握支护结构在垂直方向上的变形，评估其对周边环境的影响。土体深层水平位移监测可以了解基坑周边土体的变形情况，判断土体是否发生滑移或坍塌。地下水位变化监测则对基坑的稳定性有重要影响，地下水位的变化可能导致土体强度降低，增加基坑失稳的风险。

（二）传感器布设

传感器布设是实时监测的关键环节。对于支护结构顶部水平位移监测，一般每间隔 5～20m 设一个监测点，每条直边至少 3～4 点，关键部位适当加密。常用的监测设备有铟钢丝、钢卷尺两用式位移收敛计、精密光学经纬仪、全站仪等。支护结构倾斜监测在基坑开挖过程中及时在支护结构侧面布设测点，测斜管深度应不小于支护结构入土深度，采用高精度测斜仪定期进行监测。支护结构沉降监测可按常规方法用 DSI 型精密水准仪对支护结构的关键部位进行观测，立柱桩沉降监测点直接布置在立柱桩上方的支撑面上。土体深层水平位移监测通过在墙体或土体中预埋测斜管、采用测斜仪观测各深度处水平位移的方法。地下水位监测宜通过孔内设置水位管，采用水位计等方法进行测量。

（三）数据传输方式

数据传输方式的选择直接影响监测数据的及时性和准确性。目前，常用的数据传输方式有有线传输和无线传输。有线传输具有稳定性高、抗干扰能力强的优点，但布线成本较高，施工难度较大。无线传输则具有安装方便、灵活性强的特点，适用于复杂环境下的监测。例如，LoRa 无线组网在深基坑监测中表现出色，在 -15 米深基坑环境下的信号稳定性提升 40% ，功耗降低 60% 。数据传输采样频率一般不低于1 次/ 小时，以确保能够及时获取支护结构的变形数据。

三、深基坑支护结构施工期安全预警模型理论基础

（一）预警指标选取

预警指标的选取是构建安全预警模型的基础。常用的预警指标包括位移速率、累积位移量、支护结构内力等。位移速率反映了支护结构变形的快慢，当位移速率超过一定阈值时，可能意味着支护结构处于不稳定状态。累积位移量则体现了支护结构变形的总体情况，当累积位移量达到或超过设计允许值时，会对基坑的安全造成严重威胁。支护结构内力监测可以了解支护结构的受力情况，判断其是否处于安全工作状态。例如，当混凝土支撑轴力超过设计值 80% 时，可能需要对支护结构进行加固或调整施工方案。

（二）阈值设定方法

阈值设定是安全预警模型的关键环节。阈值的设定应综合考虑设计要求、规范标准、工程经验等因素。一般来说，阈值设定应遵循以下原则：满足设计计算的要求，不可超出设计值；满足测试对象安全要求，达到保护目的；对于相同的保护对象，应针对不同的环境和不同的施工因素而确定；满足各保护对象的主管部门提出的要求；满足现行的相关规范、规程的要求；综合考虑，减少不必要的资金投入。

四、深基坑支护结构施工期安全预警模型构建流程

（一）数据预处理

数据预处理是构建安全预警模型的重要步骤。由于监测数据可能存在噪声、缺失值等问题，需要进行数据清洗和预处理。数据清洗主要包括去除异常值、填补缺失值等操作。异常值可能是由于传感器故障、环境干扰等原因导致的，会对模型的准确性产生影响，需要通过一定的方法进行识别和剔除。缺失值的填补可以采用均值填补、中位数填补、插值法等方法。此外，还需要对数据进行归一化处理，将不同量纲的数据转换为统一量纲，以便于模型的训练和计算。

（二）模型训练

模型训练是构建安全预警模型的核心环节。常用的安全预警模型包括有限元分析模型、机器学习模型等。有限元分析模型通过三维建模还原基坑周边地层条件，输入土体参数、支护结构刚度等数据，模拟开挖过程中应力应变变化。但模型精度依赖参数准确性，需结合现场试验数据迭代修正。机器学习模型则利用历史工程数据训练预测网络，如 BP 神经网络、LSTM 时序模型等。收集

100 组以上包含基坑深度、支护形式、土层参数、实测变形量的完整数据，构建机器学习模型。在模型训练过程中，需要选择合适的算法和参数，通过不断地调整和优化，提高模型的预测精度和泛化能力。

（三）模型验证

模型验证是确保安全预警模型可靠性的重要环节。常用的模型验证方法包括交叉验证、留出法等。交叉验证是将数据集划分为多个子集，轮流将其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集，通过多次训练和测试，评估模型的性能。留出法则是将数据集划分为训练集和测试集，用训练集训练模型，用测试集评估模型的性能。通过模型验证，可以评估模型的预测精度、召回率、F1值等指标，判断模型是否满足实际工程的需求。如果模型的性能不理想，需要对模型进行调整和优化，重新进行训练和验证，直到模型的性能达到要求为止。

五、结论与展望

本文对深基坑支护结构施工期变形实时监测与安全预警模型进行了研究。阐述了实时监测技术的关键要点，包括监测项目、传感器布设及数据传输方式；分析了安全预警模型的理论基础，如预警指标选取、阈值设定方法；探讨了模型构建流程，涵盖数据预处理、模型训练与验证等环节。结合近三年研究成果，表明实时监测与安全预警模型在深基坑施工中具有重要的应用价值。

参考文献

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