地铁施工中的变形监测与控制方法研究

地铁施工中的变形监测与控制方法研究

路斌

中铁一局集团城市轨道交通工程有限公司 江苏 无锡 214106

摘要：地铁施工中的变形监测与控制方法是确保地铁施工安全和顺利进行的重要措施。本文系统介绍了地铁施工变形监测技术，包括地面测量、地下测量和结构物内部监测方法，以及变形控制方法，包括控制图理论、数据挖掘和基于控制图与数据挖掘的方法。同时，提出了监测与控制策略的优化方案，包括监测数据的分析处理，控制图方法的改进与优化，以及监测与控制策略的综合优化。通过本文的研究和总结，可以为地铁施工变形监测与控制提供重要参考价值。

关键词：地铁施工；变形监测；控制方法

引言

随着城市化进程加快，地铁建设成为城市交通的重要组成部分，但地铁施工过程中的变形监测与控制面临诸多挑战。因此，研究地铁施工中的变形监测与控制方法具有重要意义。本文旨在系统分析地铁施工变形监测技术及控制方法，并探讨相应的优化策略，为地铁施工安全提供技术支持。

一、地铁施工变形监测技术

1.1地面测量方法

地面测量主要包括地面水准测量、地面角度测量和地面距离测量等。地面水准测量是通过测量地面高程差来获取地面的倾斜和起伏信息。施工过程中，通过对地面高程的连续监测，可以得到地面的沉降情况，从而判断施工对周围环境的影响。地面角度测量是通过测量地面上某一点与参考点之间的水平角度来确定该点的位置。在地铁施工过程中，通过对地面角度的测量，可以监测施工对周围建筑物和道路的影响，及时发现变形情况。地面距离测量是通过测量地面上两点之间的距离来确定两点之间的位置关系。在地铁施工过程中，通过对地面距离的测量，可以监测施工对周围环境的影响范围，及时采取相应的控制措施。

1.2地下测量方法

地下测量主要是通过测量地下管线、土体和结构物等的位置和状态，来监测地铁施工对地下环境的影响。常用的地下测量方法包括地下水准测量、地下角度测量和地下距离测量等。在地下水准测量中，通过连续监测地下水位、土壤压力等参数，可以了解土体的变形情况，从而判断施工对周围环境的影响。在地下角度测量中，可以通过测量地下管线、土体和结构物之间的水平角度来确定它们的位置关系，及时发现变形情况。在地下距离测量中，可以通过测量两个地下点之间的距离来确定它们之间的位置关系，了解施工对周围环境的影响范围。此外，利用雷达探测、声波探测等先进技术，可以对地下结构物的内部情况进行监测，了解结构物的变形情况，及时采取相应的控制措施。

1.3结构物的内部监测方法

对于已经建成的地铁结构物，可以通过内部监测方法来了解结构物的变形情况。常用的内部监测方法包括雷达探测、超声波探测、钻孔监测等。雷达探测是通过发射高频电磁波，利用反射回来的信号来了解结构物的内部情况。超声波探测是通过向结构物内部发射超声波，利用接收到的回波信号来了解结构物的变形情况。钻孔监测是通过在结构物内部钻孔，利用测量仪器来了解结构物的变形情况。这些方法可以提供结构物的内部变形信息，为地铁施工过程中的变形控制提供重要依据。

二、地铁施工变形控制方法

2.1控制图理论

控制图理论是一种统计质量管理工具，常被应用于监测和控制地铁施工中的变形情况。控制图以时间为横轴，测量值为纵轴，通过绘制一条中心线和上下限线，对数据进行监控和分析。常见的控制图有均值图和范围图。均值图通过绘制每次测量值的平均值和上下限，反映了过程的中心位置和变动趋势。当测量值趋于超出控制限时，可能表示发生了异常变形情况，需要进行进一步调查和控制措施。范围图则反映了测量值的变动范围，有助于评估过程的稳定性。控制图理论在地铁施工中的应用，可以帮助监测变形情况的稳定性和规律性，及时识别异常情况，指导施工过程的调整和控制。通过不断更新和优化控制图，可以实现对地铁施工变形情况的有效监测和控制，提高施工效率和质量，确保地铁工程安全、顺利完成。控制图理论的有效应用，对于地铁施工变形的监测和控制具有重要的指导意义。

2.2数据挖掘方法

数据挖掘是一种从大量数据中提取有价值信息的有效手段，在地铁施工变形监测与控制中具有重要作用。在地铁施工变形监测与控制中，数据挖掘方法包括关联规则挖掘、聚类分析、时间序列分析等。关联规则挖掘可以发现监测数据中不同变量之间的关联关系，揭示施工变形的规律。聚类分析可以将监测数据分为不同的类别，识别出变形的特征区域。时间序列分析可以对监测数据进行趋势预测，评估未来的变形情况，为施工提供预测信息。这些方法在地铁施工变形监测与控制中发挥了重要作用，有助于提高施工的精度和效率，降低风险，为地铁施工提供有力的技术支持。

2.3基于控制图和数据挖掘的地铁施工变形监测与控制方法

结合数据挖掘与分析方法，能从大量监测数据中提取有价值的信息，并应用于控制图的绘制和分析。控制图主要用于实时监测变形情况，当监测值超出控制限时，可及时采取相应控制措施。此外，聚类分析能对监测数据进行分区，针对不同区域的变形特征采用相应控制策略。特征区域较大的区域需加大监测力度，缩短监测周期；特征区域较小的区域则可适当减少监测力度，延长监测周期。此方法有助于实时了解变形情况，及时发现异常并进行有效控制。

三、地铁施工变形监测与控制策略优化

3.1监测数据的分析与处理

收集到的监测数据需经预处理以提升准确度，包括清洗、整合和规范化。清洗可去除噪声和异常值，整合将不同数据统一格式，规范化使其适于分析，如标准化或归一化。进一步，可通过统计方法进行描述性分析，如计算均值、标准差等，了解数据特征。数据挖掘方法如聚类和时间序列分析可揭示隐藏信息，辅助理解施工变形特性和趋势。预测和风险评估方法，如建立回归或神经网络模型预测变形，以及进行敏感性和不确定性分析，有助于评估风险并制定控制措施。最后，数据可视化以图表形式展示分析结果，便于人员理解和应用，如变形曲线和风险评估图等。

3.2控制图方法的改进与优化

可以引入智能化算法来改进控制图的绘制和分析，利用遗传算法优化控制限的确定，通过模拟自然选择过程，自动寻找最优的控制限参数，提高控制图的准确性。另外，可以采用模糊逻辑方法，将专家经验和监测数据相结合，确定控制限，以适应不同施工条件下的变形控制需求。其次，可以发展多变量控制图，综合考虑多个监测变量之间的关系，以实现对施工变形的更准确监测。例如，绘制三变量控制图，将土壤湿度、地下水位和地面沉降等多个监测变量综合考虑，以揭示它们之间的相互作用和影响。此外，还可以结合机器学习方法，如支持向量机、随机森林等，对控制图方法进行改进与优化。通过训练机器学习模型，可以实现对监测数据的自动分类和预测，提高控制图的智能化水平。

3.3监测与控制策略的综合优化

可以采用多目标优化方法，如遗传算法、粒子群优化等，同时考虑多个目标，如施工安全、效率和经济性，以实现监测与控制策略的综合优化。其次，可以发展基于情景分析的方法，考虑不同施工条件下的变形控制需求，制定相应的监测与控制策略。通过模拟不同情景，评估不同策略的效果，选择最优的策略组合。此外，还可以利用大数据分析技术，对大量历史监测数据进行挖掘和分析，提取有价值的信息，为制定监测与控制策略提供依据。例如，通过分析历史数据，发现施工变形与特定因素之间的关系，制定针对性的控制措施。

结语

地铁施工中的变形监测与控制是一项复杂而重要的任务，需要综合运用各种监测技术和控制方法，并不断优化策略以确保地铁施工安全顺利进行。通过本文的研究，相信可以为地铁施工领域提供更好的技术支持和经验积累。

参考文献

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