何烈民, 崔春雨, 王思瑞, 張乾青, 郭慧強(qiáng), 高鵬

(1. 山東省路橋集團(tuán)有限公司, 濟(jì)南 250014; 2. 山東大學(xué),巖土與結(jié)構(gòu)工程研究中心, 濟(jì)南 250061)

隨著城市空間日趨緊張,城市建設(shè)不斷向高空和地下?tīng)?zhēng)取空間[1],基坑開(kāi)挖規(guī)模、深度和復(fù)雜程度也不斷增大[2]。近年來(lái)基坑事故頻發(fā),不僅帶來(lái)了經(jīng)濟(jì)損失,也威脅到了作業(yè)人員的安全[3-5],對(duì)基坑穩(wěn)定性分析提出了更高的要求。針對(duì)基坑穩(wěn)定性分析現(xiàn)有主要方法包括以下三種:①理論分析法[6-7],該方法較為方便,但由于地下巖土體的復(fù)雜性,理論計(jì)算通常不能較好地反映基坑的實(shí)際受力與變形情況。②數(shù)值模擬法[8-9],現(xiàn)階段已有許多研究人員通過(guò)數(shù)值模擬的方法進(jìn)行基坑穩(wěn)定性分析。數(shù)值模擬計(jì)算中存在因參數(shù)選取或本構(gòu)關(guān)系選取不準(zhǔn)確而導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果與實(shí)際情況不相符的問(wèn)題。③現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)法[10-11],基坑現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)是判斷基坑穩(wěn)定性和預(yù)測(cè)基坑變形發(fā)展趨勢(shì)最直觀、最有效的方法。通過(guò)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)的分析,可為基坑開(kāi)挖的合理性提供依據(jù)。

深基坑現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)中傳統(tǒng)人工監(jiān)測(cè)方法易存在監(jiān)測(cè)不及時(shí)、精度低、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)少、不能提供實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等問(wèn)題?；幼詣?dòng)化、智能化監(jiān)測(cè)以其高精度、實(shí)時(shí)性等優(yōu)點(diǎn)已成為基坑穩(wěn)定性分析中高效的方法[12],基坑智能化監(jiān)測(cè)已成為熱點(diǎn)研究問(wèn)題。曹權(quán)等[13]采用多組自動(dòng)全站儀測(cè)站與計(jì)算機(jī)終端相聯(lián)系,組成了高效率、高精度的地鐵隧道監(jiān)測(cè)系統(tǒng);申文靜[14]將建筑信息模型(building information modeling,BIM)與物聯(lián)網(wǎng)(internet of things,IoT)技術(shù)相結(jié)合,提高了監(jiān)測(cè)預(yù)警信息的完整性與交互性,并克服了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)滯后的缺點(diǎn);梁玄等[15]采用TCA2003全站儀自由設(shè)站基坑水平監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了基坑水平位移的監(jiān)測(cè);吳振君等[16]利用地理信息系統(tǒng)(geographic information system,GIS)可視化技術(shù)實(shí)現(xiàn)了區(qū)域內(nèi)多個(gè)基坑地質(zhì)條件、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)儀器等資料的采集;徐文杰等[17]提出了數(shù)字基坑系統(tǒng)理念,并開(kāi)發(fā)出非線性預(yù)測(cè)功能;樊延祥等[18]通過(guò)開(kāi)發(fā)Revit提出了基于條件信息熵的綜合評(píng)價(jià)方法,對(duì)基坑某區(qū)域進(jìn)行了綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

現(xiàn)應(yīng)用載有全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)的基坑位移監(jiān)測(cè)儀器對(duì)基坑的坑外地表沉降進(jìn)行監(jiān)測(cè),采用固定式測(cè)斜儀、鋼筋計(jì)、表面應(yīng)變計(jì)結(jié)合無(wú)線智能采集儀對(duì)樁體水平位移和支撐軸力進(jìn)行監(jiān)測(cè),開(kāi)發(fā)了基坑智能預(yù)警平臺(tái)。相關(guān)研究成果可為基坑穩(wěn)定性分析及預(yù)測(cè)提供新方法,對(duì)類(lèi)似工程具有指導(dǎo)意義。

1 工程背景

本工程為湖北省武漢市江岸區(qū)諶家磯大道地下通道,地下通道整體均采用明挖方式施工,長(zhǎng)度2.21 km,基坑深度0.9～24.6 m。由于該基坑工程因深度不同,采用了三種不同的支護(hù)形式。S2+200～S2+325區(qū)間為放坡開(kāi)挖,掛網(wǎng)噴射混凝土,S2+325～S4+330.7區(qū)間為φ850型鋼水泥土攪拌墻(SMW工法樁)+內(nèi)支撐、鉆孔灌注樁+三軸攪拌止水帷幕+內(nèi)支撐和鉆孔灌注樁+銑削深層攪拌技術(shù)(cutter soil mixing,CSM)落地式止水帷幕。支撐類(lèi)型按深度不同設(shè)置2～4道支撐,其中第一、三道采用混凝土支撐,第二、四道采用鋼支撐?；哟硇灾ёo(hù)剖面如圖1所示。

地勘報(bào)告顯示,基坑開(kāi)挖深度范圍內(nèi)主要為黏土、粉質(zhì)黏土,下伏基巖為泥質(zhì)粉砂巖、白云巖、鈣質(zhì)粉砂巖和鈣質(zhì)礫巖。地下水類(lèi)型主要為上層滯水、孔隙承壓水、基巖裂隙水和巖溶水。上層滯水主要賦存于沿線填土層中,上層滯水水位在1.2～3.4 m,孔隙承壓水水位隨長(zhǎng)江季節(jié)性水位變化而變化,基巖裂隙水與巖溶水埋藏較深對(duì)本工程影響不大?；油翆游锢砹W(xué)參數(shù)如表1所示。

表1 基坑土層物理力學(xué)參數(shù)Table 1 Physical and mechanical parameters of foundation pit soil layer

2 自動(dòng)化監(jiān)測(cè)內(nèi)容及方法

根據(jù)工程現(xiàn)場(chǎng)情況選取有代表性的三處斷面開(kāi)展監(jiān)測(cè)工作,監(jiān)測(cè)項(xiàng)目包括:樁體水平位移監(jiān)測(cè)、坑外地表沉降監(jiān)測(cè)和支撐軸力監(jiān)測(cè),監(jiān)測(cè)斷面信息如表2所示。

監(jiān)測(cè)斷面具體位置如圖2所示,其中坑外地表沉降分別在距坑邊5 m、10 m和15 m處設(shè)置監(jiān)測(cè)點(diǎn),對(duì)應(yīng)圖1中每個(gè)斷面處的3個(gè)點(diǎn)位。

表2 監(jiān)測(cè)斷面信息Table 2 Monitoring section information

2.1 監(jiān)測(cè)元件

2.1.1 樁體水平位移監(jiān)測(cè)

采用JTM-U6000K型固定式垂直測(cè)斜儀與JTM-G7600A型高精度測(cè)斜管監(jiān)測(cè)基坑圍護(hù)結(jié)構(gòu)樁體的水平位移(見(jiàn)圖3)。JTM-U6000K型固定式垂直測(cè)斜儀的綜合分辨率為0.001°工作溫度為-25～+85 ℃,極限工作溫度為-55～+125 ℃。

圖2 監(jiān)測(cè)斷面示意圖Fig.2 Diagram of monitoring plane

2.1.2 坑外地表沉降監(jiān)測(cè)

坑外地表沉降監(jiān)測(cè)儀器為司南-A300型全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(global navigation satellite system,GNSS)接收機(jī)如圖4(a)所示。該接收機(jī)基于GNSS高精度定位技術(shù)及低功耗高精度GNSS芯片,融合微機(jī)電系統(tǒng)(microelectro mechanical systems,MEMS)傳感器技術(shù)、窄帶通信技術(shù)等,可自動(dòng)切換工作模式,減少監(jiān)測(cè)站系統(tǒng)功耗和運(yùn)維成本。為監(jiān)測(cè)工作的正常運(yùn)行,司南-A300型普適型GNSS接收機(jī)需與控制器、電池、太陽(yáng)能板、混凝土底座、立柱、避雷針配合使用,如圖4(b)所示。

2.1.3 支撐軸力監(jiān)測(cè)

由于基坑內(nèi)支撐采用兩種材料形式,針對(duì)支撐材料的不同,混凝土支撐與鋼支撐分別采用鋼筋計(jì)與表面應(yīng)變計(jì)進(jìn)行支撐軸力的監(jiān)測(cè),如圖5所示。

2.2 采集裝置

采用無(wú)線智能采集儀進(jìn)行數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集,如圖6所示。該采集儀自帶存儲(chǔ)芯片,可將采集到的數(shù)據(jù)可方便和安全地存儲(chǔ)在采集器的內(nèi)存中。在固定式測(cè)斜儀、鋼筋計(jì)等監(jiān)測(cè)元件與采集儀進(jìn)行連接之后,相關(guān)數(shù)據(jù)首先傳輸至采集儀中儲(chǔ)存。

圖5 支撐軸力監(jiān)測(cè)元件Fig.5 Axial force monitoring equipment

圖6 無(wú)線智能采集儀Fig.6 Wireless intelligent acquisition device

無(wú)線智能采集儀內(nèi)部采用模塊化設(shè)計(jì),將不同監(jiān)測(cè)元件接入不同的采集模塊,綜合采集各類(lèi)傳感器數(shù)據(jù)?？紤]到采集儀自身的耗電功率較小,選擇太陽(yáng)能供電方式適用于現(xiàn)場(chǎng)復(fù)雜條件下的數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)采集之后,統(tǒng)一由內(nèi)置4G/LTE傳輸終端傳輸?shù)缴衔粰C(jī)并進(jìn)行遠(yuǎn)程處理。

3 基坑智能預(yù)警平臺(tái)

自動(dòng)化監(jiān)測(cè)可實(shí)時(shí)采集大量數(shù)據(jù),對(duì)基坑未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的做出判斷。開(kāi)發(fā)了基于動(dòng)態(tài)變形預(yù)測(cè)的智能預(yù)警平臺(tái),智能預(yù)警平臺(tái)將工程數(shù)據(jù)可視化,通過(guò)圖表、圖形、地圖等視覺(jué)元素,將數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的信息展現(xiàn)出來(lái);并通過(guò)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型推算未來(lái)變形狀態(tài),在潛在災(zāi)害出現(xiàn)苗頭時(shí)提前知曉,及時(shí)調(diào)整施工方案。

3.1 基坑智能預(yù)警平臺(tái)框架

平臺(tái)的整體框架通過(guò)不同的信息感知模式,將獲取的信息經(jīng)過(guò)有效的信息傳輸與加工,接入智能預(yù)警平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)中,如圖7所示。

圖7 智能預(yù)警平臺(tái)整體框架Fig.7 Framework of intelligent early warning platform

3.2 智能預(yù)警平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)

智能預(yù)警平臺(tái)的邏輯架構(gòu)實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖8所示。使用采集裝置將測(cè)斜、水位、雨量以及鋼筋應(yīng)力、裂縫等數(shù)據(jù),通過(guò)消息列隊(duì)傳輸協(xié)議(message queuing telemetry transport, MQTT)或者遠(yuǎn)距離無(wú)線電組網(wǎng)(long range radio, LoRa)傳輸?shù)皆贫朔?wù)器;同時(shí)GNSS表面位移設(shè)備經(jīng)過(guò)解算軟件計(jì)算后,也將數(shù)據(jù)通過(guò)超文本傳輸協(xié)議(http)傳輸給云端服務(wù)器。采用SpringCloud微服務(wù)架構(gòu)對(duì)每個(gè)業(yè)務(wù)單獨(dú)開(kāi)發(fā)、分布式部署,并將數(shù)據(jù)傳遞給EMQ (Erlang/Enterprise/Elastic MQTT Broker,基于 Erlang/OTP 平臺(tái)開(kāi)發(fā)的開(kāi)源物聯(lián)網(wǎng) MQTT 消息服務(wù)器)數(shù)據(jù)中心處理,數(shù)據(jù)中心會(huì)查詢(xún)出平臺(tái)上已經(jīng)配置好的傳感器計(jì)算公式,通過(guò)公式將原始數(shù)據(jù)計(jì)算成對(duì)應(yīng)的物理量存儲(chǔ)到Postgresql數(shù)據(jù)庫(kù)中,通過(guò)圖表、圖形的形式在數(shù)據(jù)大屏展示出來(lái)。將基坑自身參數(shù)、支護(hù)結(jié)構(gòu)、開(kāi)挖方案等樣本分類(lèi),載入MATLAB中對(duì)模型進(jìn)行網(wǎng)格訓(xùn)練,得到輸出結(jié)果,再結(jié)合實(shí)際監(jiān)測(cè)值進(jìn)行參數(shù)反算以獲得更為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)值,最終建立動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型。

基坑智能預(yù)警平臺(tái)操作系統(tǒng)為Windows 10 64位專(zhuān)業(yè)版,測(cè)試瀏覽器為Google Chrome。針對(duì)于編寫(xiě)現(xiàn)代Web和云應(yīng)用的跨平臺(tái)源代碼編輯器,可在桌面上運(yùn)行,并且可用于Windows, macOS和Linux。

圖8 智能預(yù)警平臺(tái)邏輯架構(gòu)Fig.8 Logical structure of intelligent early warning platform

前端開(kāi)發(fā)工具為Visual Studio Code,系統(tǒng)前端工程采用vue框架來(lái)實(shí)現(xiàn),后端開(kāi)發(fā)工具為IntelliJ IDEA 2017.3.6×64。

3.3 基坑智能預(yù)警平臺(tái)的應(yīng)用

本項(xiàng)目所采用智能化監(jiān)測(cè)平臺(tái)的設(shè)計(jì)層面監(jiān)測(cè)內(nèi)容包含樁體水平位移自動(dòng)化監(jiān)測(cè),坑外地表沉降自動(dòng)化監(jiān)測(cè),支撐軸力自動(dòng)化監(jiān)測(cè)等內(nèi)容。通過(guò)日期區(qū)間的選擇,對(duì)應(yīng)的累計(jì)變化量與預(yù)測(cè)曲線等信息會(huì)展示在彈出的界面中,通過(guò)點(diǎn)擊具體彈窗界面可查看詳細(xì)信息。預(yù)測(cè)曲線與預(yù)警閾值可為施工方提供參考,可根據(jù)預(yù)測(cè)的走向?qū)κ┕し桨缸龀鲞m當(dāng)調(diào)整。

4 基坑監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析

4.1 樁體水平位移監(jiān)測(cè)結(jié)果分析

本項(xiàng)目基坑采用分層開(kāi)挖模式,開(kāi)挖完一層后會(huì)施加一道支撐直至坑底。K2+490N、K3+850N、K3+910N三個(gè)樁位處的樁體水平位移隨基坑開(kāi)挖變化情況如圖9所示。

由圖9可知,支護(hù)樁沿深度方向水平位移呈現(xiàn)出“兩頭小,中間大”的變形趨勢(shì),最大水平位移在0.4倍樁體位置處。支撐施作后,樁頂水平位移受到限制,隨開(kāi)挖進(jìn)行最大位移出現(xiàn)位置不斷下移。對(duì)比K2+490N與K3+850N樁體水平位移變化情況可知,開(kāi)挖結(jié)束后K2+490N與K3+850N的最大位移分別為7.18 mm、24.89 mm,K3+850N開(kāi)挖深度約為K2+480的2倍,最大位移為K2+480N的3.47倍。對(duì)比K3+850N與K3+910N樁體水平位移變化情況可知,開(kāi)挖結(jié)束時(shí)K3+910N最大位移為17.72 mm,K3+850N基坑寬度為K3+910N的1.67倍,最大位移為K3+910N的1.4倍。綜上,樁體水平位移隨開(kāi)挖深度、開(kāi)挖寬度的增加而增大,隨支撐道數(shù)增加而減少。

4.2 坑外地表沉降監(jiān)測(cè)結(jié)果分析

各個(gè)斷面坑外地表沉降監(jiān)測(cè)結(jié)果如圖10所示。

由圖10可知,K2+490N斷面在第一個(gè)開(kāi)挖階段三個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位的最大沉降量分別為1.39、2.33、3.63 mm,開(kāi)挖結(jié)束后的最大沉降量分別為19.91、24.96、15.12 mm。K3+850N斷面處在最后兩個(gè)開(kāi)挖步時(shí),不同點(diǎn)處沉降量出現(xiàn)明顯差異,距坑邊5 m處在最后開(kāi)挖階段沉降變化不明顯,最終沉降量為16.43 mm,距坑邊10、15 m處地表沉降變化幅度較大,直至開(kāi)挖結(jié)束最大沉降為28.7、27.03 mm。K3+910N斷面變化趨勢(shì)與K3+850N斷面基本一致,最終三個(gè)點(diǎn)位達(dá)到的最大沉降為25.98、27.02、17.53 mm。綜上,監(jiān)測(cè)點(diǎn)位處地表沉降隨基坑開(kāi)挖深度增加而增大,地表最大沉降在距坑邊10 m位置處。

圖10 坑外地表沉降監(jiān)測(cè)結(jié)果Fig.10 Monitoring results of ground settlement

4.3 支撐軸力監(jiān)測(cè)結(jié)果分析

各個(gè)斷面第一道混凝土支撐和第二道鋼支撐軸力的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)如圖11所示。

由圖11可知,在第一道混凝土支撐施作完成后,K2+480N、K3+850N和K3+910N斷面處混凝土支撐軸力隨基坑開(kāi)挖深度增加而線性增加,混凝土支撐最大軸力實(shí)測(cè)值分別為2 175、2 701和2 449 kN。施作鋼支撐后混凝土支撐軸力隨開(kāi)挖深度的增加近似呈線性增加,但增加速率因受鋼支撐影響有所降低,軸力最大值分別為2 709、3 314、2 978 kN,增長(zhǎng)速率分別降低了45.7%、91.9%、78.1%。開(kāi)挖結(jié)束第二道鋼支撐實(shí)測(cè)最大軸力為611、892、725 kN。綜上,支撐軸力隨基坑開(kāi)挖深度的增加而線性增大,支撐增加會(huì)降低其軸力增長(zhǎng)速率。

圖11 支撐軸力監(jiān)測(cè)結(jié)果Fig.11 Monitoring results of axial force

5 結(jié)論

針對(duì)深基坑現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)測(cè)中人工監(jiān)測(cè)不及時(shí)、精度低、數(shù)據(jù)少等問(wèn)題,以武漢某深基坑工程為依托,利用自動(dòng)化監(jiān)測(cè)與采集設(shè)備獲得了基坑變形、受力等監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),利用前端開(kāi)發(fā)工具Visual Studio Code和后端開(kāi)發(fā)工具IntelliJ構(gòu)建了深基坑自動(dòng)化監(jiān)測(cè)與智能預(yù)警云平臺(tái)。得到如下主要研究結(jié)論。

(1)自動(dòng)化監(jiān)測(cè)設(shè)備所采集的數(shù)據(jù)數(shù)值精確,可有效避免人工監(jiān)測(cè)所產(chǎn)生的誤差,并能根據(jù)監(jiān)測(cè)需求自行設(shè)置監(jiān)測(cè)頻率,可實(shí)時(shí)采集監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

(2)深大基坑自動(dòng)化監(jiān)測(cè)及智能預(yù)警平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了基坑施工全過(guò)程中自動(dòng)化監(jiān)測(cè)、智能動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。該平臺(tái)可用于指導(dǎo)基坑現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)。

(3)支護(hù)樁最大水平位移在0.4倍支護(hù)樁長(zhǎng)位置處,地表沉降隨基坑開(kāi)挖深度增加而增大,支撐軸力隨基坑開(kāi)挖深度增加而線性增大且軸力增長(zhǎng)速率隨支撐施加而降低。