基坑对周边环境影响的风险评估

2021-01-25韦锋

四川水泥 2021年12期

韦锋

（榆林学院建筑工程学院，陕西榆林 719000）

0 引言

城区范围内人口密集，高楼林立，地下管网密集，城市道路、桥梁、铁路、隧道纵横交错，在城区开展深基坑工程施工，将面临极其复杂的周边环境。面对如此复杂的周边环境，稍有差错，便有可能导致工程事故发生，轻者导致基坑围护结构变形指标超标，重者造成基坑支护结构体系失稳破坏，引起周边建（构）筑物及地下管线开裂，诱发建（构）筑物倒塌，甚至造成人员伤亡，给工程建设带来巨大经济损失，给人民群众生命和财产安全造成极大威胁，给社会舆论带来极其不良的影响。

深基坑工程设计过程中，对支护结构体系进行评价，预测基坑开挖变形对周边环境的影响，不仅有利于优化支护结构方案，也可以用来指导施工，以便更好地保护周边环境。目前国内外已经有较多的相关研究成果，为更好地指导工程实践，本文对国内外相关的研究成果加以总结归纳，明确现有研究的不足，并且提出了进一步的研究方向。

1 基坑对周边环境影响的风险评估

在基坑对周边环境影响的风险研究方面，国外成果相对较多，包括周边地表沉降规律、地层沉降与建构筑物破坏之间的关系、建构筑物损坏评价方法及变形控制标准等方面，J.B.Bur1and 通过对受地铁影响的建（构）筑物及其监测结果的研究，给出了建（构）筑物破坏的分类方法，提出了3 阶段风险评估的理论，并对如何提高风险评估和控制的定量程度给出了建议；Konstantinos（2013）将模糊数层次分析法应用于雅典地铁车站施工对环境影响的风险评价中，认为该方法比层次分析法更符合现实情况，能够得到更加准确的评价结果[1]；Peck（1969）教授为土力学及基础工程的发展作出了重要的贡献，他通过对海量基坑周边地表实测沉降数据的统计分析，提出了分析基坑围护墙后地表沉降大小、影响范围的经验关系曲线和估算方法，成为沿用至今的经典变形预测方法；Skempton 等（1956）对开挖影响区房屋的沉降数据进行了统计分析，分别给出了钢结构、钢筋-混凝土框架结构和砌体结构的建筑物所能承受的总沉降量和差异沉降量，为监测分级预警提供了宝贵数据；同样的，Macro D.Boscardin 等（1992）[2]也对基坑影响下砌体房屋墙体承受沉降差异容许值进行了研究；Sugimoto（1986）在对大量基坑周边地表最大沉降及其离墙距离的研究之后，给出了一种计算基坑周边地表最大沉降的经验方法，还给出了基于基坑地质条件的预测值进行调整方法；P.B.Attewe11（1986）和A.Bracegird1e（1996）研究了基坑开挖引起的土体变形对邻近（铸铁）管道的影响，给出了潜在损害的评估方法；S.J.Boone（1996）[3]研究了地表移动和房屋破坏之间的关系，提出了一种新的评估开挖影响下建筑物破坏程度的方法，该方法综合考虑了地层位移、建筑物结构形状以及材料的极限应变等，通过对多个工程实例的应用验证了方法的实用性；Moorak Son（2005）[4]提出了评价开挖影响区内建构（筑）物破坏的4 阶段方法，在假设结构与地表位移一致的前提下，综合考虑建筑物开口、地层与结构的相对刚度，通过角变位和水平应变来确定结构的危险性等级。同时，批评了直接釆用裂缝指标评估建筑物损坏等级的方法。

国内在基坑周边环境风险评估方面也有较多研究成果，主要集中在基坑变形及其与周边建构筑物变形的关系，周边建构筑物变形允许值、破坏判断及保护等方面的研究，定量化程度有待于进一步加强，相关研究成果如下：

唐孟雄等（1996）等通过对深基坑挡墙水平位移和周边地表沉降间关系的研究分析，推导出了周边地表任意点沉降值的计算公式，同时开展了基坑周边管线的受力分析研究，得出了管道的允许曲率半径，并以此评判管道是否破坏；杨国伟（2000）通过对基坑开挖影响下承重墙和框架结构附加内力的研究，分析得出了在己知地表沉降形态时评判建筑物破坏与否的方法，并给出了各类建筑物的容许差异沉降预警标准；陈龙（2004）在其博士论文中，建立了软土地区盾构施工期环境影响损失的概率分布曲线，并建立了地面沉降和周边建筑物、路面和管线的损失分布曲线，为风险评估中损失评价的研究提供了良好思路；徐中华，利用三维有限元建模、基坑实测数据分析等手段对上海地区支护结构与主体地下结构相结合的新型基坑支护型式的变形性状进行了系统研究，探讨了在支护参数影响下基坑变形的一般变化规律，并给出了多种基坑变形预测的实用图表和上限值，研究结果成功应用于上海地区深基坑变形预测；另外，李大勇（2000）对软土深基坑施工开挖影响范围内的地下管线的特性进行了深入研究；高文华（2001）对开挖过程中的基坑变形预测和影响范围内建筑物的保护进行了研究；吴朝阳（2012）、寇润胜（2014）、何蓓（2016）分别利用三参数区间数（建筑的最大沉降值、最大倾斜度、损伤系数）、BP 神经网络预测和综合风险指数矩阵法对基坑开挖影响下周边建筑物安全风险进行了研究，并得到了较好的评价结果。

2 现有研究的不足与改进建议

虽然前人基坑施工期风险评估开展了一定的研究工作，但是在施工期坍塌风险评估的定量化水平和动态化程度方面、基坑变形预测的输入变量选择、关键参数确定、模型预测精度方面以及地铁基坑监测的自动化水平方面仍存在较多问题。建议可以开展进一步的研究。

（1）变形预测模型输入变量选取的随意性过大。目前，变形预测大体有两种形式：一种是利用变形的时间序列滚动预测变形，具有代表性的是GM（1，1）模型，其他神经网络模型也有应用，这种方法是基于变形具有连续性的特点进行预测的，但是对于有变形突变的情况预测精度较低，例如在对“阶跃式”滑坡位移预测时，通常将总位移分为“趋势项”和“波动项”，其中“趋势项”不具有突变性，一般采用GM（1，1）模型进行预测，而“波动项”则采用其他的预测模型进行预测。另一种是利用与位移相关的若干影响因素（其中前期位移亦可作为相关因素）作为输入变量去预测位移，这种方法相较利用位移时间序列滚动预测位移的方法精度相对较高，而且对位移突变情况也能有较好的预测能力，但是应该选取哪些影响因素作为输入变量选择的依据，是需要解决的关键问题，这对于模型预测的复杂程度和预测精度均有较大影响。

（2）预测模型关键参数选取缺乏依据。变形预测模型一般都有若干需要人为确定的关键参数，例如广义回归神经网络（Genera1ized Regression Neura1 Network，GRNN）的平滑因子，极限学习机（Extreme Learning Mechine，ELM）的隐含层神经元数量等等，这些关键参数对模型预测精度均有较大影响，无经验人员在使用时总感觉参数选择无据可依。

（3）基坑变形预测模型训练数据选取问题。在基坑变形预测模型训练时，一般选择同一测点已有监测数据作为训练数据对模型进行训练，这种方式合理有效，无可厚非，但是会存在预测前期训练数据相对较少，预测精度偏低的问题。而同一基坑中的相邻测点的监测数据或者已完工的相似基坑的历史监测数据对于基坑变形预测均有参考意义，可以利用这些数据来训练预测模型，这就为提高测点前期预测精度以及位移突变处的预测精度提供了思路。

（4）基坑监测的自动化水平严重偏低。相较自动化监测，人工监测具有效率低，影响因素多，无法达到全天候实时监测的不足，相比之下自动化监测更能确保基坑工程的安全，目前在运营期区间隧道工程中已有相关应用，在施工期基坑监测方面应用极少。随着自动化监测设备价格的逐渐走低，大数据、云计算等先进数据存储、处理技术飞速发展，以及深、大、近、难基坑工程的不断涌现，想必基坑工程的自动化监测将是大势所趋。

建议后续围绕带撑桩（墙）支护地铁基坑施工期坍塌风险动态评估问题，综合利用风险评价、神经网络预测、粗糙集属性约简、相关性分析、数值模拟和自动化监测等技术方法，开展带撑桩（墙）支护地铁基坑施工期坍塌风险动态评估基本理论、评估方法以及基坑变形多元智能预测的研究，同时，还可以尝试开展地铁基坑施工期变形的自动化监测，为带撑桩（墙）支护地铁基坑施工期坍塌风险评估、预测提供理论和方法参考。

建议可以将基于T-S 模糊故障树的带撑桩（墙）支护地铁基坑施工期坍塌可能性动态评价方法、基于专家调查法的坍塌损失评价和基于等风险图法的坍塌风险评价研究三者结合构成带撑桩（墙）支护地铁基坑施工期坍塌风险动态评估方法。其中，基于T-S 模糊故障树的带撑桩（墙）支护地铁基坑坍塌可能性动态评价方法利用模糊数描述各底事件的发生概率，可克服传统故障树过度依赖精确概率的问题，并利用[0，1]之间的数值表示事件的不同故障状态，从而解决FTA 方法的“二态假设”问题。同时，以T-S 模型替换传统的逻辑与或关系，解决引入中间故障状态解决传统与或关系不适用问题，并体现故障机理和事件联系的模糊性，降低故障树的建立难度。基于此，可以绘制带撑桩（墙）支护地铁基坑施工期坍塌T-S 模糊故障树，并调查获取各T-S 模糊门规则，最后利用底事件模糊概率和故障程度分别对实例基坑坍塌可能性进行计算。