[发明专利]盾构隧道内堆载设计和动态控制方法、系统

说明书

本发明公开一种盾构隧道内堆载设计和动态控制方法、系统。所述方法包括：获取当前盾构隧道工程的原始工程信息；通过机器学习模型对输入信息集进行预测，得到初始堆载方案；沿盾构隧道的纵断面在盾构隧道内布置竖向位移监测点；根据初始堆载方案，在盾构隧道内实施堆载；进行盾构隧道竖向位移监测，根据监测结果对初始堆载方案进行动态调整，直至盾构隧道内堆载控制完成。本发明采用一个基于既往案例搭建的机器学习算法模型指导初始内堆载方案的设计，提升既有工程数据对全新工程的预测性；同时结合隧道内的监测数据，为每个监测点搭建了一个实时预测变形的预测模型，方便施工中的实时分析与堆载参数的动态化调整,增加了工程的可控性。

技术领域

本发明涉及盾构隧道施工技术领域，具体为一种盾构隧道内堆载设计和动态控制方法、系统。

背景技术

随着城市化进程的不断加快，城市地下空间的开发利用强度不断增大，越来越多的工程项目处于同步开发状态，其中地铁盾构隧道的正上方或临近区域的上方进行开挖卸载是一种典型的项目类型。这类工程常会导致隧道结构在竖向上产生上浮变形，影响了隧道的结构安全与防水性能，严重时甚至造成安全事故，由此控制既有盾构隧道上方基坑工程造成的上浮风险显得尤为重要。

盾构隧道内堆载可以有效抑制隧道的上浮变形，内堆载通过在隧道内堆放钢轨、钢垫块、砂袋、钢渣袋等重物来抵抗上浮荷载，以此控制隧道的上浮变形。隧道内堆载方案需要严格控制堆载物的重量、放置范围、放置时间等堆载参数，否则难以达成预期效果甚至使隧道产生下沉变形。目前，内堆载方案的相关参数常通过理论计算、数值模拟、模型试验等方法确定。

以上现有手段确定堆载方案时至少存在如下两点不足：

（1）初始堆载方案的指导性不足。地下工程条件复杂，影响隧道上浮的因素较多，以上方法依赖的各类假定（如连续均匀介质假定、土体屈服路径假定、等效材料假定等）与现实工程环境存在误差，因此预先设定的一套堆载方案常不能实现预期效果。同时，以上方法均为独立计算，有价值的既有工程数据既不能指导新工况的计算，又很难经济简单地运用于各方法的校准过程，因此未能充分利用同类问题的共性经验。

（2）堆载方案调整的实时性不足。隧道变形是一个动态过程，特定堆载方案未达成预期效果时，以上方法难以快速指导后续调整，不易协同动态化的施工过程。

发明内容

（一）解决的技术问题

针对现有技术手段指导性与实时性不足的问题，本发明采用一个基于既往案例搭建的机器学习算法模型指导初始内堆载方案的设计，提升既有工程数据对全新工程的预测性；同时结合隧道内的监测数据，为每个监测点搭建了一个实时预测变形的预测模型，方便施工中的实时分析与堆载参数的动态化调整。

（二）技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

本发明首先提供一种盾构隧道内堆载设计和动态控制方法，包括：获取当前盾构隧道工程的原始工程信息；由原始工程信息生成输入信息集，通过已训练完成的机器学习模型对输入信息集进行预测，生成盾构隧道施工期间各个时刻的堆载分布图，得到初始堆载方案；沿盾构隧道的纵断面在盾构隧道内布置竖向位移监测点，并且竖向位移监测点与初始堆载方案相关联；根据初始堆载方案，在盾构隧道内实施堆载；进行盾构隧道竖向位移监测，根据监测结果对初始堆载方案进行动态调整，直至盾构隧道内堆载控制完成。本发明采用一个基于既往案例搭建的机器学习算法模型指导隧道内初始堆载方案的设计，提升既有工程数据对新工程的预测性；同时结合隧道内的监测数据，为每个监测点搭建了一个实时预测变形的预测模型，方便动态化施工中的实时分析与堆载参数动态调整。

在一些实施例中，原始工程信息包括：盾构隧道的现状位移曲线、上部基坑的施工卸载量分布曲线以及所在区域的工程地质信息。通过这样的选取，符合传统力学分析方法要求，能够更真实地反映工程信息对隧道竖向位移的影响，使得后续预测得到的竖向位移更趋于真实。