黄土隧道施工过程自动化监测系统构建与安全性分析

张晓峰，黄林冲

(1. 陕西省交通建设集团公司，陕西 西安 710000；2. 中山大学 工学院，广东 广州 510275)

黄土隧道施工过程自动化监测系统构建与安全性分析

张晓峰1，黄林冲2

(1. 陕西省交通建设集团公司，陕西 西安 710000；2. 中山大学 工学院，广东 广州 510275)

摘要:为确保隧道的安全，全时段在线了解黄土隧道的变形情况，避免重大事故发生，结合黄延高速公路扩能工程小园子隧道和万花隧道施工期间精确的监控量测，通过传感器对原始信号的采集及转换，对其初衬应变、锚杆轴力和孔隙水压力进行监测，并用获得的数据绘制时态曲线进而对监测结果进行分析，预测可能出现的情况并对异常数据进行分析预警，以便及时调整施工方案或采取加固补强措施。该系统有效地保证了隧道施工安全及周边建(构)筑物的安全，对黄土隧道工程具有一定的借鉴指导意义，为监测行业提供了一种有效的思路和方法。

关键词：黄土隧道施工；应力应变；初期支护；自动化监测

隧道施工时不可避免地要打破原有地层岩体力学平衡，应力重新分布后再建立新的平衡。围岩在遭到扰动后释放的应力部分由隧道的支护结构来承受，这将对隧道内施工环境的安全产生影响．而围岩的变形映射到地面就会对地表的环境产生影响[1-2]。因此，为了掌握隧道围岩、支护结构和周边环境的动态，及时预测变形的发展．施工过程中需通过监控量测及时发现各种不利影响．进而采取有效措施确保施工及周围环境的安全。因此，监控量测是隧道施工过程中必不可少的重要环节，具有安全监控、设计反馈、指导施工的作用。传统检测的主要技术参数均由人工定期用传统仪器到现场进行测量，安全检测工作量大，受天气、人工、现场条件等许多因素的影响，存在一定的系统误差和人为误差。同时，人工检测还存在不能及时检测各项技术参数，难以及时掌握工程的各项安全技术指标等缺点，这些都影响工程的安全生产和管理水平[3-4]。隧道施工及运营期自动化在线实时监测系统的实施，便于企业和安全监管部门快速掌握与工程安全密切相关的技术指标的最新动态，有利于及时掌握工程的运行状况和安全状况，数据连续性和可靠性较好，高效便捷[5-6]。在线监测系统的预期目标是：保障隧道工程的安全，充分发挥项目工程效益，更好地为安全生产服务。把在线安全监测系统与云计算有机结合，搭建了强大的云物联技术支撑平台，目前此项技术的应用在行业内首开先河。云计算服务中心可以同时容纳近万个系统，为各个系统进行数据储存，数据分析，实现安全跟踪，实时响应，实时报警等强大功能。将基于云物联技术的在线监测系统，分为感知层、网络层和应用层3个层面。在线监测系统能否达到预期的监测效果，其中系统设备的选型、在监测布点安装工艺、系统验收原则对于整个系统的运行都起到尤为关键的作用[7-8]。

1工程概况

小园子隧道位于陕西省延安市黄陵县境内，隧道里程桩号：右线YK7+815-YK9+592，左线ZK7+780-ZK9+559,洞口段最小埋深约9.7m，洞身最大埋深136m，围岩由第四系上更新统Q2al+pl硬塑粉质黏土、下更新统Q1eol硬塑黄土、第三系N2黏土岩组成，粉质粘土、黄土呈硬塑状，第三系黏土岩裂隙发育，遇水、暴露易开裂崩解，具膨胀性，洞身围岩均按V级设计，隧道出口围岩含水率大，局部段落土体接近软塑状态，自稳能力差，初期支护表面渗水严重，局部呈滴水现象，隧道开挖过程中进口围岩含水率较小采用上下台阶预留核心土环形开挖法，出口围岩含水率大，为了确保施工安全采用单侧壁导坑法施工。

万花隧道位于陕西省延安市宝塔区万花乡境内，隧道里程桩号：右线YK130+062-YK131+194，左线ZK130+625-ZK131+270,洞室最大埋深约134m，隧道左洞进口穿越滑坡体，地形坡度陡峭，围岩以滑体土粉质粘土为主，洞室围岩主要为碎石土、Q2老黄土、第三系粘土呈松软结构，下半断面出露强风化砂泥岩互层，岩体呈碎裂状结构，隧道出口围岩裂隙水较发育，初支表面出现渗水、滴水现象，洞室均按照V级围岩设计，洞口浅埋段采用单侧壁导坑法施工，深埋段采用上下台阶预留核心土环形开挖法施工。

2监测方案

监测对象：对小园子和万花隧道进行洞内监测，洞口浅埋段地表下沉进行人工监测，其余5个监测项均采用全天候24h实时在线监测，主要包括：1)洞内观察；2)洞口浅埋段地表沉降；3)锚杆轴力监测；4)围岩与初支接触压力监测；5)钢支撑内力监测；6)初衬应力监测；7)二次衬砌应力监测；8)拱顶沉降；9)净空收敛[9-10]。

表1　各监测项传感器

2.1洞口浅埋段地表下沉监测

量测浅埋隧道洞口开挖成形后，地表土体下沉量。通过地表下沉量和下沉速率，判断分析隧道洞口围岩稳定状况，为优化设计支护参数提供可靠的数据，保证施工安全。主要采用水准仪进行测量，其相关技术参数如下：测距精度：0.3mm，最小显示：0.01mm，测距范围：1.5～100m，测量时间：3s。2.2周边位移监测

量测隧道内壁两点连线方向的相对位移。主要仪器为收敛仪，型号FS-SL30A，技术指标为：测量范围：0.5～30m，测量精度：0.06mm，分辨率：0.01mm。根据规范结合设计要求，收敛测量间距为：隧道埋深：H≤30m时，10m一个监测断面；H>30m时，20m一个监测断面，每断面6对测点。

2.3锚杆轴力监测

量测锚杆各部位受力情况如图1所示[11]。

图1　锚杆应变计量测示意图Fig.1 Schematic diagram for Anchor strain gauge

锚杆轴力监测采用内埋式应变计，型号FS-NM15，技术指标为：测量范围：±1 500με；灵敏度：1με；非线性度:≤1%F.S；工作温度：-20～+80 ℃；测温精度:±0.5 ℃。

布置位置：锚杆轴力量测时将传感器连接或粘贴于锚杆不同的区段，同时观测出不同区段的应力——应变值。每级代表性围岩选择1个断面，每个断面上选择3根锚杆，这3根锚杆的位置分别在拱顶、左右拱腰，每根锚杆上连接2个锚杆应力传感器，图1为锚杆应力计布点位置截面图。

2.4围岩与初支接触压力监测

主要量测喷砼所受压力，仪器型号FS-TY06，技术指标为：量程：0.6MPa；灵敏度：0.1%F.S；工作温度：-20～+80 ℃；测温精度:±0.5 ℃。

图2　土压力盒埋设布置图Fig.2 Schematic diagram for soil pressure cell

2.5钢支撑内力监测

测试型钢钢架内、外侧的应变，从而计算其所受到的轴力和弯矩，仪器型号FS-BM15，技术指标为：测量范围：±1 500με；灵敏度：1με；非线性度:≤1%F.S；工作温度：-20～+80 ℃；测温精度:±0.5 ℃。

2.6云计算中心和预警系统

小园子隧道和万花隧道采用的云监测系统由江西飞尚科技有限公司提供，系统分为感知层、网络层和应用层3个层面，如图3所示。

图3　云监测系统示意图Fig.3 Schematic diagram for the cloud platform monitoring system

感知层包括布置在外场的，如内埋应变计、表面应变计、土压力盒、孔隙水压计等传感器。通过数据采集仪实时采集数据，利用数据传输装置(DTU)传输数据，实时自动化接入云平台。

网络层即数据处理层，云平台接收DTU传递的数据后，根据不同的监测项及设定的相应阈值，得出结构物的相对及绝对变形和应力等力学参数，判断结构物是否安全。

应用层即客户展示层，通过分析数据，评估结构物的状态，及变化趋势，得出结论，利用PC或手机/PAD终端把隧道的变形及应力以报表的形式反馈给施工单位，有利于及时指导施工。

云计算中心预计同时可容纳上万个结构物，并且配备专业技术人员，通过不同权限登入以太网或者利用手机为各行业各个结构物分析数据，进行评估、预报警等，并定时定期发送专业报表给客户，充分让客户了解结构物的安全状态，达到真正的实时监测，不再使购买安装的设备荒废，真正实现对各结构的实时监测与管理。

现场采集的监测数据通过GPRS网路并入云计算服务中心，结合专业技术人员对数据进行评估、预警等，定时定期的给业主和参建单位发送常规报表，异常天气条件下推送结构物安全数据分析，能够及时了解结构物的安全状态，根据不同监测项目查找相关规范定出预警值，当监测数据超出警戒值时，可在第一时间通过信息报警，并可通过手机/PAD终端接入实时查阅。

此外，云平台具有如下优势及服务内容：

1) 可提供优质稳定的服务器群，不用担心数据的丢失遗漏；

2)可实时跟踪监测系统情况，避免现场系统的不稳定及异常(如断电等)状况导致信息丢失，使监测系统真正发挥作用；

3)可提供实时的数据分析处理，避免监控人员花费大量精力在基础数据的获取及整理方面；

4)可提供长期不间断的数据处理，减少专业人员工作量，得到丰富的数据样本，根据不同因素的影响，得到与结构物变化的关系，给监测类似结构物提供借鉴作用。

图4　云服务中心的示意图Fig.4 Schematic diagram for cloud service center

当结构物出现异常信息时，系统根据不同监测项的控制值以及客户需求，设置多级别报警状态，其中一级最严重，自动进行预报警，在监控中心以声音及屏幕警示方式进行报警，并通过短信方式将信息及时发送给相关管理人员。

3监测数据分析

下面主要以小园子隧道-4截面和万花隧道右洞出口-5截面监测的相关数据为例进行分析，在云平台中下载自动生成的数据，然后进行分析，并用于指导现场施工，且在必要时可以对隧道安全预警，在源头防止事故的发生。

图5　小园子隧道-4截面图Fig.5 Schematic diagram for section 4 of Xiao yuanzi tunnel

图6　自动化传感器布置图Fig.6 Schematic diagram of automatic sensors

3.1小园子隧道-4截面

应力/应变(衬砌应变监测)：目前本项目的应力/应变监测主要针对衬砌应变监测。

在出口右洞布设应变计，下图给出应变监测数据，具体见图7。

图7　出口右洞衬砌应变监测数据Fig.7 Strain monitoring data of right secondary lining near the tunnel exit

从图7中出口右洞衬砌应变监测数据可知，衬砌应变波动范围主要在-22.3με到-17με之间，其应变波动范围较小，均在安全范围内，结构处于相对稳定状态。

图8　出口右洞衬砌应变日变化对比Fig.8 Comparison of daily stain changes of right lining near the tunnel exit

为了更加直观的观察出口右洞衬砌应变监测数据日变化的对比，选择同一传感器2014年12月28日，12月29日和12月30日监测数据进行对比分析，从图8中看出，在3d的同一时刻应变波动(增大或减小)的趋势大致相似，存在一定的周期性和规律性，12月28日衬砌应变在-19.2με到-17με之间，12月29日衬砌应变在-20.3με到-18.3με之间，12月30日衬砌应变在-22.3με到-18.9με之间，且每天应变波动幅值在3.4με之间，。说明隧道施工期间对出口右洞衬砌的影响较小，小园子隧道-4截面出口右洞衬砌相对稳定。实现了24小时全天候监测的目标，且每30分钟采集一次数据以保证数据及时性和真实性。

图9　初衬出口右洞应变监测数据Fig.9 Strain monitoring data of right initial lining near the tunnel exit

在初衬出口右洞布设应变计4个，图9给出应变监测数据。在2014年12月12日至12月18日隧道施工期间，初衬出口右洞监测数据波动较小，初衬出口右洞1衬砌应变在-36.8με到-33.2με之间，初衬出口右洞2衬砌应变在6.7με到11.4με之间，初衬出口右洞3衬砌应变在-11.5με到4.9με之间，初衬出口右洞4衬砌应变在32.4με到46.8με之间，且传感器2，3和4出统一在12月15日产生小幅度波动主要与现场环境(施工或爆破)改变有关，但在12月16日衬砌应变数据又恢复到稳定状态，说明施工只对初衬出口右洞产生小幅度扰动，没有明显影响，需加强安全监测。

由图7～9可知，小园子隧道-4截面各监测项数据比较稳定，没有发生预警。

3.2万花隧道-5截面

对于万花隧道的监测数据分析主要从出口左洞初期支护、二次衬砌应变等几个应力应变考虑，以及对其孔隙水压力及衬砌受压力来分析。

图10为出口左洞初期支护应变监测数据，从图中可以看出，万花隧道出口左洞初期支护在施工期间衬砌应变波动较小，各监测位置应变值基本呈现水平状，未有大幅度和异常数据出现。出口左洞初期支护1衬砌应变值在17.7με到19.3με之间，出口左洞初期支护2衬砌应变值在30.8με到32.6με之间，出口左洞初期支护3衬砌应变值在59.2με到75.8με之间，出口左洞初期支护4衬砌应变值在-33.1με到-25.4με之间，衬砌相对安全稳定。

图10　初衬出口左洞应变监测数据Fig.10 Strain monitoring data of left initial lining near the tunnel exit

图11为出口左洞初期支护应变日变化对比图，选择出口左洞初期支护1在1月4日，1月5日和1月6日3d数据进行对比分析，不难发现，3d应变值均在较小的范围内波动，且每日的变化规律性不强，这主要和周围环境以及施工的不规律影响有关。

图11　初衬出口左洞应变日变化对比Fig.11 Comparison of daily stain changes of left initial lining near the tunnel exit

图12为出口左洞孔隙水压力监测数据，从图中数据得知，在5个监测点的孔隙水压力均在1m以下，其中出口左洞1孔隙水压力在0.393至0.5m之间，出口左洞2孔隙水压力在0.472至0.535m之间，出口左洞3孔隙水压力在0.426至0.558m之间，出口左洞4孔隙水压力在0.464至0.617m之间，出口左洞5孔隙水压力在0.545至0.673m之间，各测点孔隙水压力均在安全范围内波动。

图12　出口左洞孔隙水压力监测数据Fig.12 Pore pressure monitoring data of left tunnel

由图10～12可知，万花隧道-5截面各监测项数据在安全范围内，没有发生预警。

4结论

1)基于云平台的结构安全监测系统及预警体系可以提供全面、及时的监测数据，并加以指导现场安全施工，保障结构物的安全。

2)黄土隧道根据隧道围岩具体情况，同时结合隧道监测数据，严格控制开挖进尺，每循环开挖一般控制在60～120cm之间。

黄土隧道为防止拱脚失稳，必须加强锁脚锚固施工质量，必要时增设临时仰拱。

3)在本项目施工过程中，通过实时监控，不仅确保了施工安全和质量，为其顺利贯通奠定了坚实的基础，也为今后类似工程施工提供宝贵的参考经验。

参考文献：

[1] 吴忠杰, 罗根传, 刘新喜. 隧道监测系统研究现状及其发展趋势[J]. 吉首大学学报(自然科学版), 2012, 33(6): 70-75.

WUZhongjie,LUOGenchuan,LIUXinxi.Currentsituationanddevelopmenttrendoftunnelmonitoringsystem[J].JournalofJishouUniversity(NaturalScienceEdition), 2012, 33(6): 70-75.

[2] 岳向红, 杨永波, 李祺, 等. 松软地层浅埋暗挖公路隧道现场监测分析研究[J]. 岩土力学, 2010, 31(增刊1): 337-342.

YUEXianghong,YANGYongbo,LIQi,etal.FieldmonitoringandanalysisofShallowburiedtunnelinsoftground[J].RockandSoilMechanics, 2010, 31(Supple1): 337-342.

[3] 秦之富, 唐健. 高速公路隧道监控量测及应用[J]. 公路交通技术, 2006, (2): 99-104.

QINGZhifu,TANGJian.Monitoringmeasurementandapplicationofhighwaytunnel[J].HighwayTrafficTechnology, 2006(2): 99-104.

[4] 肖林萍, 李永树. 大湾隧道监测数据的处理与分析[J]. 四川测绘, 2008, 31(3): 113-120.

XIAOLinping,LIYongshu.Processingandanalysisofmonitoringdataofdawantunnel[J].SichuanSurveyingandMapping, 2008, 31(3): 113-120.

[5] 伍家赞. 自动化监测技术在运营地铁隧道中的应用探讨[J]. 建筑安全, 2012(3): 55-58.

WUJiazan.Applicationofautomaticmonitoringtechnologyusinginmetrotunnel[J].ConstructionSafety, 2012(3): 55-58.

[6] 唐继民. 自动化监测技术在隧道受损修复工程中的应用[J]. 测绘通报, 2014(12): 86-88, 100.

TANGJimin.Applicationofautomaticmonitoringtechnologyusingintunneldamagerepairengineering[J].BulletinofSurveyingandMapping, 2014(12): 86-88, 100.

[7] 罗一鸣, 任旭, 蔚琪. 浅谈隧道监控量测[J]. 江西建材, 2014(8):156.

LUOYiming,RENXu,WEIQi.Discussionontunnelmonitoringmeasurement[J].JiangxiBuildingMaterials, 2014(8):156.

[8] 张英富. 马鞍山隧道监控量测技术研究[J]. 土工基础, 2010, 24(2): 20-23.

ZHANGYingfu.StudyonthemonitoringandmeasuringtechnologyofMa'anshantunnel[J].GeotechnicalFoundation, 2010, 24(2): 20-23.

[9] 陈湘桂，张雪松，黄林冲. 连续基坑群开挖的影响效应研究[J]，铁道科学与工程学报，2014, 11(1):87-92.

CHENXianggui,ZHANGXuesong,HUANGLinchong.Effectresearchonthegroupfoundationpitsexcavation[J].JournalofRailwayScienceandEngineering, 2014, 11(1): 87-92.

[10] 王石光, 黄林冲, 彭立敏, 等. 软弱泥质页岩隧道衬砌受力特征探讨[J]. 铁道科学与工程学报，2005,2(3):61-65.

WANGShiguang,HUANGLinchong,PENGLimin,etal.Discussofmechanicscharacteristicoftunnelliningatsofteningshalestratum[J].JournalofRailwayScienceandEngineering, 2005, 2(3):61-65.

[11] 邹文斌. 公路隧道施工围岩安全信息监控与预警研究[D]. 长沙: 中南大学, 2010.

ZOUWengbin.Researchonsafetyinformationmonitoringandearlywarningofsurroundingrockinhighwaytunnelconstruction[D].Changsha:CentralSouthUniversity, 2010.

Automatic monitoring and safety analysis of tunnels on loess during construction

ZHANG Xiaofeng1，HUANG Linchong2

(1.ShanxiCommunicationsConstructionCo.,Ltd,Xi’an710000,China;2.SchoolofEngineering,SunYat-senUniversity,Guangzhou510275,China)

Abstract:In order to ensure the safety of the tunnel, master the deformation of the tunnel with time, and avoid major accidents, this paper discussed the accurate monitoring during tunnel construction in loess tunnels, where the sensors were installed in the Huang-yan tunnel and Wan-hua tunnel under concoction to collect the original signal data and then convert to response data of the initial strain, axial force and pore water pressure. With the data obtained from the automatic monitoring, the curves were studied to forecast the possible situations and alert in advance the abnormal data, in order to adjust the construction plan or take proper countermeasures timely. This system guards the safety of tunnel construction and surrounding buildings effectively, thus providing significant guidelines and references for similar projects, as well as effective ideas and methods for the monitoring industry.Key words：loess tunnel construction; stress and strain; initial lining; automatic monitoring

收稿日期：2015-08-08

基金项目：国家自然科学基金青年基金资助项目(51108472)；广东省自然科学基金资助项目(S2012010010446；2016A030313233);广东省科技计划资助项目(2015A0202170004)

通讯作者：黄林冲(1981-)，男，副教授，博士，湖北咸宁人，从事地下工程与岩土工程的研究；E-mail: hlinch@mail.sysu.edu.cn

中图分类号：TU45

文献标志码：A

文章编号：1672-7029(2016)05-0914-07