软土地区工程地质模型可靠性评估与应用——以上海为例

汤华英

（上海市岩土地质研究院有限公司，上海 200072）

长期以来，上海在城市开发建设过程中，积累起大量的岩土工程勘察资料。依据“上海市地质资料管理办法”[1]，上海对这些地质资料的实现了有效管理并已全部数字化。据统计，截至2018 年底，数字化地质资料有30344 份，包括近70 万个地质钻孔[2]。

建设项目的规划、设计与施工全过程需要应用大量地质资料，建立符合实际的地质评价模型，可在项目建设全过程中起基础性和支撑性作用。近年来对地质资料的开发利用，相关单位进行了有益的尝试，并取得了许多成功经验[3-8]。但在大多数情况下，对利用地质资料建立的地质模型缺乏可靠性评估，使地质模型在工程项目实践中的应用受到限制。

地质模型的可靠性直接影响建设项目的安全、经济和正常使用，对地质模型进行可靠性评估，并根据评估结果确立地质模型应用范围，可有效降低工程建设项目使用地质资料面临的地质安全风险。本文将试图分析影响地质模型可靠性的各种因素，提出一种软土地区工程地质模型可靠性评价方法，并以上海地区某项目为例，验证其应用结果。

1 可靠性评价指标评定

1.1 评价指标选取

工程地质模型是依据地质资料，从已有勘探点的数据，通过地质假设及数学方法，进行差值或外推，得到特定位置的地质特征信息。由于地质情况的复杂性、不可见性，使得据此建立的地质模型都具有内在的不确定性。评价地质模型的可靠性应该要从影响地质模型的因素进行分析，可以从建立地质模型的资料和步骤上来分析影响模型可靠性的因素。根据上海地区建模经验，地质模型可靠性主要由如图1 所示因素决定。

图1 影响工程地质模型可靠性的主要因素Fig.1 Main factors affecting the reliability of engineering geological model

项目建设过程中，不同阶段对地质模型可靠性要求不同，如初勘阶段对模型可靠性要求相对较低，施工勘察阶段对模型可靠性要求最高。模型可靠性评估是一个动态过程，随着项目的进展，能够获取的更多地质资料及数据，可以不断完善地质模型细节，模型可靠性和可用性也不断增加。

本文通过大量资料分析，对影响地质模型可靠性的各个因素进行指标设定及等级划分。本文主要选取资料可靠性、数据可靠性及地质条件复杂程度等进行分级评分；对于建模能力，与地质资料应用的人员经验、建模工具等因素密切相关，这些因素主观影响大，评分稳定性低，本文以不变的评分和权重参与统计。对于地质条件复杂程度、工程重要性等因素，参照现有规范结合专家意见给出评分；对勘探点数据可靠性评估，在研究区域选取500 多个钻孔，进行多次反复试算评估，然后参照专家意见，给出最终评分；对于资料来源等，则采用专家调查法，根据专家经验判断、评估。

1.2 地质资料可靠性评估

项目在可行性或规划阶段构建地质模型，一般不会部署勘察工作，需要利用以往地质资料，在利用已有地质资料时,根据工程重要性、资料来源及形成时间等来判定资料的可靠性、可用性。项目按工程重要性及资料形成时间进行分类，据此可以得到地质资料评分表（表1）。其中工程重要性分级参照上海市工程建设规范《岩土工程勘察规范（DGJ 08-37-2012）》[9]（以下简称“规范”）确定。

表1 地质资料可靠性评估分值表Table 1 Assessment of geological data quality of a site

1.3 勘探点数据质量可靠性评估

对于城市建设项目,利用的地质数据主要是地质钻孔相关测试、原位测试试验等数据。根据钻孔（原位测试）的基本情况，采用半定量的评定方法，对钻孔（原位测试）质量进行评估，钻孔（原位测试）各属性评分如表2 所示。勘探点可靠性根据该勘探点属性得分之和进行分级。考虑到上海地区的勘察应用实际情况，取土孔和静探试验是上海地区使用最多的勘探类型，因此表2 中只列出了取土孔和静力触探试验点的属性。其他类型钻孔和原位测试试验的属性可参照表2 给出，可使该方法能适应其他地区地质数据可靠性评估。

表2 勘探点数据质量评估分值表Table 2 Assessment of boreholes quality of a site

1.4 勘探点数据可靠性综合评估

勘探点数据可靠性综合评估包括勘探点数据质量和数据点分布状况的评估。评价场地某点地质数据可靠性，采取如下方法：

首先计算场地附近每个数据点可靠性得分，考虑目标区域与数据点距离，根据表3，得到目标区域地质数据可靠性综合得分。

表3 勘探点数据质量综合评估分值表Table 3 Comprehensive assessment of boreholes quality of a site

1.5 地质条件复杂性评估

地质条件复杂性是指目标区域岩性变化等方面有关的复杂性，参照“规范”条文4.2.2，选取影响建模可靠性的地质条件如下：（1）场地地层分布不稳定，持力层层面起伏大或跨越不同工程地质单元；（2）液化等级为中等及以上的场地；（3）存在需要专门处理的不良地质条件或地质灾害；（4）存在对工程建设有影响的（微）承压水。具体评估如表4。

表4 地质条件复杂性评估分值表Table 4 Assessment of geological complexity of a site

目标区域的地质条件复杂性可参照“规范”附图B《上海市区浅层粉性土、砂土分布图》、附图C《上海市区第⑤2层粉性土、砂土层分布图》、附图D《上海市区第⑥层暗绿色硬土层分布图》、附图E《上海市区第⑦层粉性土、砂土层分布图》等综合确定。

2 可靠性评价方法

利用层次分析法建立软土地区工程地质模型的可靠性评估模型，以影响模型可靠性的资料可靠性、勘探点数据可靠性、地质条件复杂性、建模能力等四个指标为准则层一级因子，其中资料可靠性又包含两个子因子，建立层次结构模型。利用层次分析1-9 标度法，同层因子间两两比较其重要性，逐项就各层中的因子对上一层目标的相对重要性进行两两比较，构造判别矩阵。再计算最大特征根、对应的特征向量、各层次的单排序以及进行判断矩阵一致性检验。其计算结果见表5、表6。

在权重值确定后，根据各因子分值和权值，计算目标区域内地质模型可靠性评估分值：

表5 准则层对目标层判别矩阵Table 5 Primary factors discriminant matrix

表6 资料可靠性因子判别矩阵Table 6 Data source factors discriminant matrix

式中M 表示区域内某点的地质模型可靠性评估指标及分数，L1-L4分别为上述影响地质模型可靠性的各因子分值，W1-W4则为其对应权重。最后，根据区域内各计算点的M值，计算平均值，从而可以对目标区域地质模型可靠性做出评估（表7）。

表7 地质模型可靠性评估表Table 7 Implication of Geological model reliability score

3 应用案例

选择某拟建场地及周边为研究区域，查询“上海地质资料信息共享平台”[10]，共获取22 份岩土工程勘察地质资料及500 多个地质钻孔数据。地质钻孔分布如图2 所示。

图2 研究区域内地质勘探点分布图Fig.2 Example of borehole plotted on portion of the site

上述22 份资料中，按项目工程重要性分类，6 个项目属于重要工程，7 个项目属于一般工程，其余为次要工程；按报告形成时间分，14 个项目距今8 年内，6 个项目距今8～18 年，2 个项目距今18～26 年。

研究区域内地质条件复杂性判定，则参照“规范”附图资料及经验综合判定为“一般”。

将研究区域按5 米间距，展成方格网，利用GIS 空间分析功能，将各因子等级分区图按因子的权重进行叠加，得到叠加后的可靠性评估指数，按照表7 中的分段要求分为6 段，分别赋予6 种不同颜色，得到研究区域地质模型可靠性评估图（图3）。

图3 研究区域内地质模型可靠性评估图Fig.3 Geological model Reliability for the site

依据研究区域内500 多个地质钻孔数据按标准进行统一分层处理并据此建立三维地质模型，剖切立体剖面图（图4），可以直观三维空间地层分布状况。

图4 研究区域内三维立体地质剖面图Fig.4 Example of cross section presenting geological model reliability for the site

从上图可以看到，在模型较为可靠区域，地层起伏变化细节展现非常清晰，根据该区域网格域地质模型可靠性综合评分为0.75 分，等级为“可靠”。

4 结论

本文从寻找地质模型可靠性特征方面入手，结合专家—层次分析法展现了地质模型可靠性的影响因素，并将影响因素与工程应用结合起来。本文提出用以确定地质模型可靠性的半定量评价指标体系，既通过上层指标概括了影响可靠性的所有因素，又通过基层指标将工程地质模型实际应用场景直接关联起来，并可以完整地评价地质模型的可靠性。

专家—层次分析法应用于地质模型可靠性的评估，操作简单，结果可靠，依据该方法可建立属性向量和其权重向量的数据库和评估系统，若能推广应用，可为开展进一步的地质工作提供依据，从而达到节省工程投资的目的。

地质模型应用的不断深入，对地质模型可靠性评估将会提出更高要求。随着新技术的不断涌现和对工作认识程度的加深，模型可靠性指标体系将会是不断完善的过程，模型评价指标的选择和判定依据也将得到进一步完善。