BIM技术在地铁站基坑支护工程中的应用

刘 星 顾国明

1. 上海建工集团股份有限公司 上海 200080；2. 上海高大结构建造工艺与装备工程技术研究中心 上海 201114

1 工程概况

上海轨道交通13号线东明路站位于成山路与东明路交叉口东侧，轨交6号线东明路站旁，主体结构沿成山路东西向布置，建成后6号线、13号线可形成T形换乘。其中，轨交13号线东明路站全长203.2 m，宽21.6 m，地下3层岛式车站，有效站台范围按地下3层双柱三跨框架结构设计。

2 工程难点

本站基坑采用明挖顺作法施工，难点较多。

1）合流污水管距车站东侧端头井基坑最近处1.7 m，距车站西侧端头井基坑最近处0.8 m。建设地址位于轨交6号线东明路站旁，建成后6号线、13号线可形成T型换乘。

2）基坑深、支撑数量多、信息量大。基坑最大深度22.35 m，沿基坑深度方向设置6道支撑，有逾200根钢支撑。施工过程中产生的数据和信息多，出现的情况较为复杂，面对突发事件，现场响应时间需要更加及时、快速。

3）基坑变形控制要求难度极大，支撑设置与安装容许偏差小。

因此，为满足业主和设计单位提出的基坑变形控制要求，保证工程顺利进行，采用了上海建工集团最新研制的基于BIM技术的深基坑微变形监控系统，借助BIM技术[1-5]，对钢管支撑进行轴力补偿和实时监控，确保钢支撑受力均匀。同时，展示钢支撑的实时轴力信息和空间位置，以便现场管理人员及时、迅速地判别钢支撑位置，监控钢支撑的安全信息，查找和解决问题，确保施工安全和顺利。

3 基于BIM技术的基坑钢支撑轴力实时监控方案

3.1 系统简介

课题组开发出了基于BIM技术的基坑钢支撑轴力实时监控系统。该系统与现有的钢支撑补偿系统无缝连接，通过传感器，采集现场非标增压油缸的实时压力数据，汇入现场监控中心，再依靠数据采集设备和数据传输设备，上传多达144组油缸数据，实现项目数据录入云平台。同时，将轻量化后的BIM工程模型导入云服务器。通过网页端，将油缸数据编号与BIM模型中的钢支撑位置编号配对，实时监控现场钢支撑轴力数据，接收和处理预警信息，最终形成一套基于网络的、实时的深基坑微变形智能监控系统。该系统引入了BIM技术，对目前的支撑平台进行三维展示，满足不同用户的使用需求。BIM平台现阶段的主要作用则是便于快速查看在三维状态下钢支撑平台的空间位置关系、运行状态及监测信息，支撑系统的控制不在本需求范围内（图1）。

数据总线采用的是HTTP/MQTT结合的方式，有利于总线管理的高效性及数据的高可靠性。数据处理分为服务端和客户端。

图1 系统设计

服务端的架构包括终端接入层、系统服务层、集群服务层、物理层。终端接入层的主要作用是提供数据接入的入口，同时提供数据展示端的数据获取服务。系统服务层主要为系统提供所需的网络服务，如设备管理、认证服务、存储、数据采集、远程通知、日志服务等，该层级后期可根据实际的业务进行模块扩展。集群服务层主要提供系统微服务实例及大数据引擎，保证系统的高可扩展性及稳定性。目前物理层采用的是阿里云提供的云虚机，在这之上构件所有的系统组件及服务，所有虚机实例均需部署Mesos所需服务组件进行统一部署维护。

客服端由实时数据上报、历史数据上报、传感器状态上报、其他流程模块这4个模块组成。

实时数据上报是在现场PC部署服务程序，把整个现场PC作为一个多通道的传感器看待，用于实时采集各个传感器的数据并进行上报（图2）。

图2 实时数据和历史数据上报流程

数据上报流程包括：

1）采集队列：在线的传感器进入待采集队列，不在线的传感器移出队列。

2）采集任务触发器：采集任务触发器会每隔T时间触发一次采集任务。

3）实时数据采集：采用“基于多线程的并行任务”进行实时采集，把采集队列中不同传感器的采集任务分配给多个采集TASK去处理。

4）采集数据：在指定时间间隔T下直接采用SQL语句，查询指定传感器在指定时间点的数据信息。

5）数据队列：采用Redis这种于基于内存的Key-Value存储系统。

6）实时数据上报：采用MQTT物联网传输协议，用于轻量级的发布/订阅式消息传输，保障上报信息可靠性。

7）传感器上报记录：当传感器指定时间点的数据上报成功时，需更新MySQL数据库中传感器上报记录的时间点，该时间点表示在此时之前的传感器数据已成功上报。

在实施过程中，还需要处理上报传感器的历史数据，其来源包括：

1）由于云平台需升级或异常退出，导致退出期间无法接收传感器数据，此时发送失败的数据就为历史数据。

2）由于现场PC服务程序可能由于升级或者出现异常退出，导致退出期间的传感器数据没有上报到云平台，此时退出期间的数据就为历史数据。

3）其他异常导致的传感器数据传输失败，也作为历史数据。

因此，历史数据处理步骤包括：

1）未上报历史数据构建：服务程序启动时，时间比较，如果上报记录时间小于当前时间，则插入传感器上报记录信息到历史数据记录MySQL数据库。

2）实时数据上报失败：当服务程序由于各种原因无法上报实时数据到云平台时，则把相应传感器数据插入历史数据记录数据库中，作为历史数据进行上报。

3）历史数据获取：从历史数据记录数据库中获取待上报的历史数据，并插入历史数据队列。

4）历史数据队列：同样，为了提高效率并且方便各个服务访问历史数据缓存队列，采用Redis这种基于内存的Key-Value存储系统。

5）历史数据上报：采用“基于多线程的并行任务”进行上报，把历史数据队列中不同的历史数据上报任务分配给多个上报TASK去处理，并采用HTTP协议。

6）历史数据记录移除：如果历史数据上报成功，则从历史数据记录数据库中移除该历史数据。

在项目实施过程中，传感器本身的状态也是待采集和管理数据的一部分。步骤包括：

1）传感器数据文件扫描服务：如果传感器设备存在对应传感器数据文件，则传感器当前可能在线，并更新信息到传感器状态信息中；如果传感器设备不存在传感器数据文件，则传感器当前不在线，并更新状态信息到传感器状态信息中。

2）实时数据采集失败：在传感器数据实时采集TASK中，如果指定传感器超过采集间隔T，仍然采集数据失败，则更新传感器状态为“下线”。

3）传感器状态管理：当检测到传感器状态变更时，插入最新传感器状态数据到状态队列中。

4）传感器状态队列：本项目采用Redis这种基于内存的Key-Value存储系统。

5）实时状态上报：采用“基于多线程的并行任务”进行实时上报，把传感器状态队列中不同传感器的状态上报任务分配给多个上报TASK去处理；上报协议采用MQTT物联网传输协议。

其他流程：现场PC设备注册与心跳。在项目实施过程中，除了要管理传感器外，我们还需要管理现场PC。

1）注册：把现场PC注册到云平台，方便状态查看及后续管理。

2）心跳：注册到云平台成功后，则在现场PC和云平台之间建立心跳连接，如果心跳失败，则停止和云平台相关的业务，等待重新注册云平台成功。

3.2 系统设备的平面布置

上海市轨交13号线东明路站项目沿基坑深度方向设置6道支撑：包括钢筋混凝土支撑和钢支撑，钢筋混凝土支撑的支撑截面800 mm×800 mm，顶圈梁截面1 200 mm×1 000 mm；钢支撑型号包括φ609 mm（t＝16 mm）和φ800 mm（t＝20 mm），对钢管支撑进行轴力补偿和实时监控（图3）。

图3 系统设备布置

3.3 系统网页端监控平台及其功能

BIM主页面主要通过BIM模型展示了项目的整体运行情况（图4），更直观地展现项目在空间中的位置及周边情况，用户则可更容易地了解项目运行的缘由及系统的价值，具体的功能有：项目基本信息展示、项目总体三维展示、项目数据对接硬件系统的布局、硬件系统的链接方式、周边配套设施的部署安装情况、泵站所挂载的油缸位置及状态、项目第一视角漫游功能、泵站区域展示功能、当前系统工作状态。

图4 BIM模型展示

系统提供了剖切图展示功能（图5），用户可点击左侧相应的项目树去选择指定的油缸，更有针对地展示油缸数据及相应的位置状态等。剖切区域图（图6）主要展示的是选取的泵站所控制的油缸所在的空间位置及所控制的承压区域，项目管理人员可迅速地了解该区域的安全情况，出现问题时，也可有目的性地去解决问题，辅助项目管理人员管控项目。区域选择功能主要辅助管理人员了解项目总体在空间中的划分情况，辅助项目管理及安全规划。系统配置功能主要辅助管理人员配置当前系统的基本信息：项目名称、项目地址、压力单位等。用户可以根据项目的实际情况进行修正。

图6 剖切区域图

4 结语

系统在地铁站基坑支护工程中的应用顺利，效果较为理想，建筑信息化模型为相关人员提供了一个快捷的、直观的施工现场关键设备空间位置关系，同时也提供了相关设备的关键技术参数的实时数据，便于多方共管，多方共建，推进工程进度，确保施工安全。系统应用过程中，发现了下一步系统改进之处，比如能否通过技术手段减少数目众多的钢支撑和油缸参数匹配对接工作量等。