沉管隧道基础灌砂过程监测及填充状态评价

徐子瑶, 车爱兰, 周晗旭, 袁刚烈, 韩兆龙

(上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院,上海 2000240)

沉管法隧道具有对地质水文条件适应能力强、工期短和对生态环境影响小等优点,被广泛应用于城市交通建设中[1]。自1910年美国底特律河建成世界上第一座水下沉管隧道以来,世界上超过20个国家和地区成功修建了150多座沉管隧道[2]。我国自1993年建成第一座沉管法隧道(广州珠江隧道)以来,至今已有10余座隧道建成通车。目前有含钢壳混凝土的深中通道[3]等多条沉管隧道在建,并有更多的沉管隧道正在筹建中。至今,投入运营达10年的隧道已有6座,并且这些沉管隧道在服役的过程中,基础均出现不均匀沉降问题,严重影响其服役状态[4]。

沉管隧道基础灌砂是基础垫层施工中重要的环节,其目的是用压力灌砂的方法充填沉管与基槽之间的空隙。砂子在管节下面向四周水平散开,形成盘状砂堆并不断扩大、升高,经一段时间后,砂堆顶部逼近沉管管节下面的空隙[5]。基础灌砂施工时砂盘尺寸、形状及扩展规律决定隧道底部砂盘地基的充满程度,继而影响沉管隧道地基处理的效果。众多学者对此展开了研究。徐干成等[6]通过试验和数值模拟总结了砂盘形成的两个阶段:流动和沉积,并总结了确定砂盘大小的经验方法。魏纲等[7]以舟山沈家门港海底隧道为例,重点关注了特殊环境下砂盘形成的过程。张庆贺等[8]对目前国内外沉管隧道基础处理的主要方法进行对比,分析不同方法在解决基槽稳定性、控制隧道沉降中的效果。Wei等[9]以中国广州洲头咀隧道为背景建立了全尺寸灌砂模型,探讨了砂层高度与灌砂时间的关系以及基础水槽内水压分布规律。房营光等[10]建造了灌砂足尺模型,通过灌砂模型试验确定了灌砂法的砂盘形状及其扩展尺寸在不同试验条件下随时间的变化关系,研究发现砂盘扩散半径和密实度直接影响沉管隧道基础沉降控制效果,砂水质量比、边界条件,基槽间隙和粗糙程度主要对砂盘扩展过程产生影响,对最终扩散半径和密实度影响不大。

然而,水下灌砂作业环境复杂,传统的灌砂处理监测方法如砂量控制、压力监测、管节抬升监测及潜水探摸等大多依靠经验,是间接监测方法。这些方法均无法实时监测水下基础灌砂的过程,也无法反映砂盘的扩散状态。

面对这种情况,本文采用弹性波测试方法对沉管隧道灌砂过程进行监测。弹性波测试方法在土木工程领域中已有广泛应用,如利用弹性波映像法对水利工程混凝土立墙中的裂缝平面分布、严重程度和成因进行检测[11];利用弹性波冲击映像法判断出管道与围土之间的接触状态[12];利用高频弹性波传播和谱单元法对桁架结构进行检测[13];弹性波冲击映像法同模型试验结合的沉管隧道检测方法[14]以及利用有限元方法建立地下管线弹性波探测系统模型,用相位检测判断管线阻抗特性[15],利用弹性波映像法和瑞利面波法对灌砂的砂基础质量进行检测[16]。这些研究主要依靠模型试验、数值模拟等手段建立弹性波响应强度与基础填充状态的关系,通过评价砂层地基的特性,包括尺寸、密实度等,估算地基处理对沉管隧道影响。但是由于填充过程的复杂多变,监测数据存在动态、瞬变、非线性规律等问题,评价手段存在离散性,拟合误差大等问题。目前仍无法实时对基础垫层进行准确监测和评价,难以满足沉管隧道基础施工的需要。

近年来,随着计算机技术的不断进步,机器学习方法在结构状态评估领域得到良好的发展。机器学习方法可以从低维度映射到高维度,从而建立高维度数据非线性映射的关系[17]。通过机器学习展开动态评估的研究层出不穷,例如使用机器学习算法对土木工程领域桥梁支座安全性进行评估[18],构建评估桥梁各部件状态和桥梁状态的非线性映射模型[19]。此外,机器学习方法也为解决土木工程领域的结构状态评估问题提供新的思路和方法。

针对沉管隧道基础灌砂过程监测及填充状态评价中存在的关键技术问题,选取广州车陂南沉管隧道工程作为研究对象,通过弹性波测试方法对沉管隧道灌砂施工进行监测,对不同灌砂状态下的弹性波监测数据进行了时域、频域和时频域的分析。提取了弹性波响应强度中的响应能量、卓越频率、小波衰减时间等不同的特征参数,并建立与灌砂填充状态的关系,利用机器学习方法建立了沉管隧道基础灌砂填充状态评价模型。

1 沉管隧道基础灌砂弹性波监测方法

1.1 弹性波监测原理

沉管隧道基础灌砂弹性波监测可以简化为弹性波在多层介质中的传播问题,当介质中的某一层或多层弹性参数发生变化时,弹性波场的传播特性也会发生变化。灌砂层被视为可变层,由饱和砂、水组成,灌砂层的介质密度会随着灌砂的进行而不断变化。碎石基槽视为基础层。当用激发器(冲击锤)击打沉管隧道的底板表面时就会产生弹性波场(纵波、横波和面波),弹性波在传播过程中遇到界面就会产生反射和折射,如图1所示。图1中:Vi为弹性波在介质中传播的波速;Zi为介质的波阻抗(波速与密度的乘积)。

图1 弹性波测试原理Fig.1 Elastic wave test principle

当弹性波在多层介质中传播时,反射波的反射系数由两种介质的波阻抗比αm决定,见式(1)。两种介质材料的波阻抗比越大,反射系数就越大,反射波的响应能量就越强。因此介质表面弹性波场分布与介质内部构造以及物理性质密切相关。

(1)

基础灌砂是一个动态的过程,随着砂基盘的逐渐形成,灌砂层的水层、砂层动态变化,底板与灌砂层界面的波阻抗也随之变化。在灌砂尚未开始时,灌砂层中的介质是砂水混合物(主要是水),波速和介质密度都远小于混凝土底板,因此在混凝土底板和灌砂层之间产生了强反射界面,以P波垂直入射混凝土底板为例,此时反射波P11的振幅和能量较大而透射波P12的振幅和能量较小。随着灌砂的进行,灌砂层中砂水混合物的饱和度不断增加,当灌砂完成时灌砂层的介质由砂水混合物变成砂基盘,此时灌砂层波速及介质密度增大,波阻抗比减小,在混凝土底板表面接收到的弹性波振幅和能量都减小,初始状态与填满状态波阻抗差距最大。在表面接收的弹性波信号映射了下部介质的变化,当灌砂层厚度、弹性模量等发生变化时,表面信号的响应能量、卓越频率及对应的幅值以及混响效应等均发生改变,因此从时域、频域和时频域3个方面对弹性波数据进行分析,由于灌砂过程中砂水混合物饱和度对弹性波振幅、能量的影响在灌砂前和灌砂后两个极端状态之间,且影响规律复杂,因此针对初始状态和灌满状态建立弹性波与灌砂层填充状态的关系。

(1)时域分析

弹性波的振幅反映了波的能量大小,通过研究振幅的变化可以解释弹性波通过不同介质时能量的变化,进一步解释介质的物理信息。弹性波振幅的衰减与介质的密实度和波阻抗紧密相关,密实度越高,波阻抗越大,则衰减越小。为研究不同时间段内振幅的变化与介质的关系,通过式(2)计算弹性波在时域内的响应能量(PPi,i=1,2,3)。

(2)

式中:ti为开始的时间;ti+1为结束时间;tmax为弹性波采集时长。

(2)频域分析

弹性波穿过多层介质,接收到的主频及其对应的幅值反映了弹性波在频域中的特性。对弹性波信号进行快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT),获得卓越频率和幅值(Fi,Ai),通过卓越频率、振幅等参数变化,进而推断下层介质信息。非周期性的连续时间信号f(t)的傅里叶变换可以表示为式(3),计算结果即为f(t)的连续频谱。

(3)

(3)时频域分析

通过对接收到的弹性波信号进行连续小波变换,获得信号频率随时间的变化,进而从时频变化特点推测混凝土底板下部介质情况。其原理是将任意L2空间中的函数f(t)在小波基下展开,称这种展开为函数f(t)的连续小波变换如式(4)。

(4)

1.2 沉管隧道基础灌砂施工

沉管隧道基础灌砂是灌砂船通过连接灌砂管,向沉管隧道底板和碎石基槽中灌注砂水混合物,形成柔性垫层的施工方式,如图2所示。灌砂过程大致分成两个状态:①最初砂水混合物处于自由落体状态,经过一段时间后砂盘初步形成,砂盘在平面上投影近似为圆形,随着灌砂的进行砂盘高度逐渐抬升,形成冲击坑;②砂盘的扩散半径由灌砂孔向周围不断增大,砂盘的充盈率提高,砂水混合物延冲击坑向周围扩散,砂盘顶部开始逼近隧道底板,砂盘逐渐密实。其中砂盘的扩散半径Ri为沉管隧道基础灌砂中重要的控制参数。由于整个过程是水下隐蔽施工,因此在灌砂质量控制和监测方面存在困难。

图2 沉管隧道基础灌砂施工方式Fig.2 Construction method of sand filling for immersed tunnel foundation parameters

本文提出了一种基于弹性波测试的沉管隧道基础灌砂监测方法,可根据弹性波监测数据的变化判断砂盘的扩散半径以及灌砂是否完成。同时该方法结合管节抬升监测、千斤顶压力监测、潜水员探摸监测和砂泵灌砂压力监测等多种监测手段,共同对整个灌砂过程进行实时监测。

2 沉管隧道基础灌砂过程监测

2.1 工程简介

车陂路-新滘东路隧道工程位于广州市天河区和海珠区交界处,工程南起新港东路,下穿珠江,止点至黄埔大道交叉口,全长约2.07 km。其中隧道工程主线全长1 547 m,沉管段总长492 m,双向六车道断面。隧道平面位置,如图3所示。沉管段纵向分为E1,E2,E3,E4共4段,沉放顺序是E4最先沉放,其次是E3和E1,E2最后沉放。

图3 车陂路-新滘东路沉管隧道平面位置图Fig.3 Location of immersed tunnel

沉管段结构采用单箱三室型结构型式,沉管隧道结构,如图4所示。横向总宽为30.4 m,总高为8.7 m,底板厚度为1.2 m。沉管隧道E4管段的灌砂孔平面布置图,如图5所示。每节管节配备37个灌砂孔,其中中孔13个,东西边孔各12个。根据沉管隧道的施工方案,每个灌砂孔的砂盘控制扩散半径为7.5m。灌砂基础先灌注第九排三个孔(E9,C9,W9),再从管头(E1,C1,W1)按数字编号的顺序向管尾进行灌砂。在灌砂过程实时开展弹性波监测和辅助监测工作。

图4 车陂路沉管隧道结构图(m)Fig.4 Structural diagram of Chebei Road immersed tunnel(m)

图5 E4管段灌砂孔布置图(m)Fig.5 Layout of sand filling holes in E4 pipe section(m)

2.2 灌砂现场弹性波监测

灌砂现场弹性波监测如图6所示。弹性波监测系统主要由震源、单分量速度型检波器、承托装置(将检波器和地面耦合)、地震仪、数据采集电脑,连接电缆和电源组成。检波器的固有频率为100 Hz,道间距设置为0.5 m。现场使用300 g铁锤作为弹性波激励装置,敲击沉管隧道底板作为震源,偏移距设置为0.2 m,采样间隔0.125 ms,采样时间为0.1 s。根据现场灌砂施工设计,监测间隔设置为1 h。

图6 现场弹性波监测Fig.6 Elastic wave scene monitoring

2.3 测线布置

测线布置如图7所示。砂盘的设计扩散半径为7.5 m,受到沉管隧道管节现场空间限制,每个灌砂孔布置两条测线;为了避免冲击坑对测试结果造成影响,测线布置在扩散半径4.0～9.5 m内。第一道检波器位于Ri=4 m的位置,按道间距0.5 m布置检波器,第八道检波器位于Ri=7.5 m处,每条测线共12道检波器。

图7 采集测线布设(m)Fig.7 Layout of survey line(m)

3 弹性波监测数据分析

弹性波反映了Ri位置处的地层信息,在沉管隧道基础灌砂过程中,上部混凝土底板和底部碎石基槽的厚度是不变的,弹性波数据主要反映了中间灌砂层的填充状态变化情况。提取响应能量、卓越频率和幅值以及小波衰减时间作为弹性波特征参数,并建立特征参数变化与灌砂状态之间的对应关系。

3.1 时域分析

W5号灌砂孔Ri=6 m处检波器从灌砂开始到结束的弹性波波形,如图8所示。波形的持续时长约为0.015 s,将波形持续时长均分为3个阶段:0～0.005 s,0.005～0.010 s和0.010～0.015 s,研究不同时域弹性波振幅变化同灌砂时间的关系。

图8 弹性波信号随时间变化Fig.8 Elastic wave signal changing with time

E4管节灌砂孔在整个灌砂过程中的弹性波响应能量变化,如图9所示。将灌砂时间归一化以消除灌砂时间不同的影响,具体处理方法如式(5)。

图9 E4管节响应能量变化图Fig.9 Change of elastic wave response energy of E4 pipe section

(5)

式中:灌砂进度定义为T;Ti为灌砂时间;Tmax为灌砂总时间选取0～0.005 s,0.005～0.010 s和0.010～0.150 s 3个时域内弹性波响应能量作为灌砂状态的特征值, 0～0.005 s 时域内Ri=6 m处检波器采集到的弹性波响应能量变化,如图9所示。由图9可知,响应能量的数值较为离散,位于0.050×10-4～0.40×10-4s2/m内。响应能量主要反应底板和灌砂层界面的变化,随着砂基盘的逐渐形成,灌砂层的水层、砂层动态变化,灌砂层变化过程中由于砂水混合物的饱和度也随之变化,尤其是将近灌满时砂基盘沿着底板扩散,砂基盘与底板间的空间在灌满与空隙间变化,但是这个空隙是饱和度较高的砂水混合物,因此界面的波阻抗存在动态性,弹性波响应能量的变化规律呈现复杂变动的特征。在当灌砂进度大于0.8时,砂盘处于扩展阶段,砂盘逐渐密实,反射界面波阻抗比减小导致响应能量在整体上呈现出衰减趋势,但是由于砂盘扩展是一个动态变化过程,很难直接通过响应能量阈值进行状态的判断和划分。

3.2 频域分析

E4管节W5号灌砂孔的4道检波器的频谱,如图10所示。由图10可知,弹性波频谱包含两个主峰,响应频谱大约在600 Hz和1 300 HZ左右发生卓越频谱响应。卓越频率为F1,F2,对应的频谱值A1,A2,卓越频率和幅值代表了弹性波在频域内的信息,卓越频率和对应的幅值随着灌砂的进行而变化。

图10 E4管节W5灌砂孔傅里叶谱卓越频率幅值Fig.10 Fourier spectrum of elastic wave of W5 in E4 pipe section

卓越频率幅值A1随灌砂时间变化如图11所示。由图11可知,灌砂孔的卓越频率幅值A1随灌砂进度的变化规律整体呈现较为一致的趋势,随着灌砂的进行,卓越频率幅值呈现衰减趋势,灌砂层由水和土的混合物变成更致密的砂层,灌砂层的刚度增大导致卓越频率与幅值减小。卓越频率和幅值与砂盘的形成和扩展具有一定的相关性。

图11 A1随灌砂时间变化Fig.11 Excellent frequency amplitude A1 changes with sand filling time

3.3 时频域分析

小波衰减时间主要反应底板下部软弱层的混响效应,与软弱层的厚度、弹性模量等相关。小波变换后的主频衰减时间随灌砂进度的变化,如图12所示。由图12可知,小波衰减时间随灌砂进度不断发生变化。当灌砂进度大于0.8后,砂盘处于扩散状态,随着灌砂层与混凝土底板接触并逐渐密实,介质的波阻抗比减小,小波衰减时间不断降低。但是同样受到空隙中砂水混合物的饱和度影响,小波衰减时间的变化特征也是动态的。

图12 E4管节时频域分析图Fig.12 Time-frequency domain analysis diagram of E4 section

通过探究弹性波在时域、频域和时频域的特征参量随灌砂进度的变化规律,确定了响应能量、卓越频率、卓越频率幅值以及小波衰减时间与砂盘形成和扩展有关的弹性波特征参数。

4 灌砂填充状态评价模型及验证

4.1 基于支持向量机的灌砂填充状态评价模型

在沉管隧道基础灌砂过程中,由于灌砂层实时动态变化,因此很难直接建立弹性波特征参数与砂盘扩散半径之间的映射关系。支持向量机(suppot vector machine,SVM)作为一种常用的机器学习算法,可以对数据进行分类和回归,广泛应用于各个领域的决策和预测。并且在面对非线性程度高及样本数量较少的情况下更具优势。选择高斯核函数进行训练,高斯核函数的特点是训练参数较少,模型复杂度低,因此十分符合沉管隧道灌砂监测模型的训练。在沉管隧道灌砂过程监测中,样本数据为(xi,yi),其中:xi为灌砂过程中弹性波采集的数据在时域、频域和时频域上分析后的向量形式,包含弹性波的响应能量参数PPi、卓越频率F1、卓越频率幅值A1、次频F2、次频幅值A2,以及通过小波变换获得的衰减时间;yi分为灌满状态和未灌满状态两类样本,分别赋值为1和0,建立沉管隧道灌砂填充状态评价模型。

4.2 模型训练

为了训练沉管隧道灌砂填充状态评价模型,选择了车陂路隧道E4管节灌砂孔的弹性波监测数据作为样本数据,在对模型训练前,对输入的特征参数进行均一化处理,经过K-折验证法获得最佳的惩罚参数c=0.7 。采用灌砂总时间的前30%采集的弹性波数据样本定义为未灌满状态,将砂盘扩展状态中与管节抬升、压力监测和潜水员探摸一致的弹性波数据定义为灌满状态。样本数据分成训练集和验证集两部分,训练集共包含1 152组数据,从剩余的数据随机挑选120组数据作为验证集进行验证,验证结果如图13所示,估计值为模型计算出的填充状态,真实值为实际的灌砂状态,对比模型计算的估计值与真实值后得到模型查准率为87.5%,验证结果显示在灌砂初始检波器全部显示为未灌满状态时估计值与真实值偏差最小。

图13 支持向量机预测结果Fig.13 The results of SVM model

4.3 沉管隧道基础灌砂填充状态评价

利用模型对新修建的E3管节展开灌砂填充状态评价,以砂盘扩散受到边界条件干涉的W1,E1灌砂孔和不受边界条件干涉的W9,E9灌砂孔为例,其砂盘扩散半径,灌砂状态以及时间的关系如图14所示。

图14 E3管节灌砂孔砂盘扩散状态随时间变化Fig.14 Variation of sand deposit diffusion condition with time during sand filling of E3 pipe section

由图14可知:W1和E1在10 h后砂盘扩散半径达到7.5 m,3 h后处的状态由未灌满变为灌满状态;W9和E9灌砂孔经过13 h砂盘扩散半径达到7.5 m,在灌砂进行到4 h后处的状态由未灌满变为灌满状态。

基于砂盘扩散半径计算的砂盘扩散速度如图15所示。砂盘扩散速度整体呈现出下降趋势,灌砂进度达到60%后,各个灌砂孔的砂盘扩散速度趋于平缓。W1和E1灌砂孔在整个灌砂过程中的砂盘扩散速度比W9和E9灌砂孔的砂盘扩散速度高23%。主要原因是在E3管节建设过程中,W1和E1两个孔的砂盘扩散受到E4管尾边界干涉的影响,导致其砂盘形成速度较快。基础填充评价模型能够实时定量判断砂盘扩散半径,进而对沉管隧道基础灌砂填充状态进行评价。经过约1年时间对E3管节进行沉降监测,工后沉降控制在2.5 cm内,该模型可用于指导沉管隧道基础灌砂施工。

图15 E3管节灌砂孔砂盘扩散速度Fig.15 Sand deposit diffusion velocity during sand filling of E3 pipe section

5 结 论

提出了一种基于弹性波测试和SVM的沉管隧道灌砂填充状态评价模型。

(1)在层状介质弹性波传递理论基础上,通过对弹性波数据进行时域、频域和时频域的分析,选取了3个时段的响应能量以及卓越频率、卓越频率幅值、次频、次频幅值和衰减时间共8个特征参数,获得了特征参数随灌砂进度的关系曲线。特征参数变化过程呈现出动态性、非线性特征,并与砂盘的状态变化密切相关。

(2)使用支持向量机法,以E4管节的弹性波监测数据建立了沉管隧道基础灌砂的状态评价模型,灌砂总时间的前30%采集的弹性波数据样本定义为灌满状态,将砂盘扩展状态中符合管节抬升监测和潜水员探摸后的弹性波数据样本定义为灌满状态。经过训练后模型查准率为87.5%。

(3)利用沉管隧道基础灌砂填充状态评价模型对新修建的E3管节灌砂孔进行了灌砂状态评价,模型能够实时、定量的评价填充状态。验证了边界干涉对砂盘扩散速度的影响,砂盘扩散速度整体呈现下降趋势,有边界干涉的砂盘扩散速度比无边界干涉的砂盘扩散速度高23%。该模型能够为后续充填施工提供指导,经过近一年的沉降监测,E3管节工后沉降控制在2.5 cm内,验证了模型的有效性。