深基坑工程施工安全监控技术研究

一、引言

随着我国城市化进程加速和地下空间开发规模不断扩大，深基坑工程已成为现代城市建设的重要组成部分。据统计，2022 年全国深度超过 10 米的深基坑项目数量较 2015 年增长近 3 倍，但与此同时，深基坑工程事故仍居高不下，年均发生重大安全事故 20 余起，直接经济损失超 10 亿元。深基坑工程具有地质条件复杂、施工风险高、环境影响大等特点，其安全问题已成为制约地下空间开发的关键瓶颈。

当前深基坑安全监控主要面临三大技术挑战：一是传统人工监测方式效率低下，数据采集频率不足（通常每日1 次），难以及时捕捉突发险情；二是多源监测数据融合度低，现有系统对支护结构变形、地下水位变化等关键参数的关联分析不足；三是预警机制滞后，多数项目仍采用单一阈值报警，缺乏对风险演化趋势的智能预判。国内外学者已开展相关研究，如 Li 等（2021）提出的基于光纤传感的变形监测系统，以及 Wang 等（2022）开发的基坑安全评估模型，但在实时性、准确性和智能化方面仍存在明显不足。

二、深基坑工程安全风险分析

（一）深基坑工程主要风险类型

深基坑工程在施工过程中呈现出多维度、多阶段的安全风险特征，其风险类型可系统归纳为以下四类：支护结构体系失效风险表现为支护桩（墙）变形超限、支撑轴力异常和锚索（杆）预应力损失等典型问题，实测数据表明，在长三角地区软土基坑中，支护结构最大水平位移与开挖深度之比超过 0.5% 的案例占比达 38% ，其中约 7% 最终导致支护体系破坏。地下水作用引发的风险具有突发性和破坏性强的特点，包含突涌、管涌和渗流破坏三种主要形式，珠江三角洲地区工程统计显示，当承压水头压力与基坑底板厚度之比超过 0.7 时，突涌事故发生概率急剧上升至 42% ，而细颗粒含量超过 20% 的粉质黏土层管涌临界水力梯度仅为 0.3-0.5 。周边环境扰动风险表现为基坑开挖引起的地表沉降、邻近建筑物倾斜和地下管线变形，监测数据证实，在砂土层中，基坑开挖引起的沉降影响范围可达 3 倍开挖深度，且距坑边 0.5 倍深度范围内的沉降量占总沉降量的 60-70% 。施工过程控制风险则主要体现在时空效应管理不当，包括开挖顺序不合理、支撑架设滞后和超挖等，某地铁站基坑事故分析表明，当支撑安装时间超过设计要求的 48 小时，支护结构变形速率将提高 2-3 倍，而超挖深度达到设计值的 20% 时，支护结构弯矩将增加 25-30% 。这些风险因素往往相互耦合，如地下水渗流会加速支护结构变形，而支护失效又会加剧周边环境破坏，形成恶性循环，因此需要建立系统化的监控体系进行综合防控。

（二）深基坑工程风险影响因素

深基坑工程风险的形成受多因素复杂耦合影响，其中地质水文条件是根本性因素，不同土层组合（如软土 - 砂层互层）会引发差异沉降，当渗透系数梯度超过 1 个数量级时极易形成渗流破坏通道，实测显示在长江三角洲地区此类地质条件下事故率高达普通地层的 2.3 倍。支护体系设计施工质量构成关键人为因素，包括支护结构选型合理性（如排桩 + 支撑的刚度匹配度）、施工工艺控制（混凝土浇筑温度差导致支撑轴力偏差达 15% ）及材料性能稳定性（钢筋应力松弛导致预应力损失 20% 以上），某地铁项目监测数据表明，当支撑轴力设计值与实测值偏差超过 30% 时，支护结构失效风险显著增加。地下水动态变化是最活跃的诱发因素，季节性水位波动（年变幅 >3m ）会使土体有效应力改变 25-40% ，而相邻工地降水作业产生的叠加影响范围可达 500m ，引发 " 漏斗效应 " 导致周边基坑涌水事故。施工管理水平则决定了风险控制效果，包括监测频率（每日1 次与实时监测的预警时效性相差48 小时）、应急预案完备性（响应时间每延迟 1 小时事故损失扩大 35% ）及作业规范性（超挖 1m 导致支护弯矩增加 18-22% ），这些因素通过非线性相互作用共同决定了深基坑系统的安全状态。[1]

三、深基坑安全监控技术体系构建

（一）智能化监测系统设计

深基坑智能化监测系统设计采用" 云- 边- 端" 协同架构，构建了多维度、全要素的立体监控体系。系统通过分布式传感器网络实现数据实时采集，包括植入式光纤测斜仪（量程 ±50mm/m ，分辨率 0.01mm/m ）监测支护桩变形，阵列式渗压传感器组（间距 5m ，精度 ±0.5kPa ）构建地下水三维动态模型，以及基于北斗三号的 GNSS 接收机（水平精度 2mm+ 垂直精度 3mm ）跟踪周边建筑物位移。数据传输层采用 5G 专网与 LoRa 混合组网技术，在复杂施工环境下确保数据回传成功率 ⩾99.9% ，时延控制在 200ms 以内。边缘计算节点部署自适应滤波算法，有效消除施工振动干扰（信噪比提升 15dB），并通过特征提取将原始数据压缩 80% 后上传云端。核心平台集成 BIM+GIS 引擎，实现监测数据与三维模型的动态耦合，开发了考虑时空关联特性的多参数融合分析模块，可自动识别支护结构变形速率突变（ >2mm/d ）、地下水位异常波动（ >0.5m/d ）等16 类风险特征。

（二）自动化预警技术

本研究开发的自动化预警系统采用多模态数据融合与机器学习技术，构建了深基坑工程风险动态预警体系。系统核心包括三级预警机制：一级预警基于实时监测数据的阈值判断（如支护结构位移速率 >3mm/d ），二级预警采用LSTM 神经网络预测未来 8 小时风险演化趋势（准确率 92% ），三级预警通过数字孪生仿真推演事故后果（支持多情景模拟）。创新性地引入迁移学习算法，利用全国300 个深基坑项目的历史数据训练模型，使系统具备跨工程泛化能力。预警触发后，系统自动生成包含风险位置（BIM 模型定位精度 ±0.5m ）、成因分析（多参数关联度计算）和处置建议（知识库匹配）的综合报告，并通过多终端（PC/ 移动端 / 现场声光报警）同步推送。在某商业综合体深基坑项目中，该系统提前 36 小时准确预测了西北角支护桩倾斜险情（实际发生位移 28mm ），指导施工方及时采取加固措施，避免直接经济损失超 500 万元。经实测验证，相较传统单阈值报警方式，本系统误报率降低 60% ，预警时效性提升 3 倍，显著提高了深基坑工程的安全管控水平。[2]

四、总结

本研究通过融合物联网、大数据和 BIM 技术，构建 " 感知 - 分析 - 预警 -决策 " 一体化的深基坑安全监控体系，重点解决多源异构数据实时融合、风险动态评估等关键技术难题。创新性地将机器学习算法应用于监测数据分析，建立考虑时空关联特性的风险预警模型，实现从被动应对到主动防控的转变。研究成果不仅可提升深基坑工程施工安全水平，还将为《建筑基坑工程监测技术规范》（GB50497）的修订提供技术支撑，对推动智能建造技术在岩土工程中的应用具有重要理论价值和实践意义。

参考文献

[1] 刘建华 . 深基坑支护结构变形智能预测模型研究 [J]. 土木工程学报 ,2022,55(8):89-97.

[2] 黄志强 . 基于 BIM 的深基坑施工安全监控平台开发与应用 [J]. 施工技术 ,2023,52(3):45-51.