超大基坑施工变形风险预控技术研究——以深圳某枢纽工程为例

王尚清，郑朋兴，朱 旻

（1、中铁南方投资集团有限公司 深圳 518000；2、深圳大学土木与交通工程学院 深圳 518000；3、滨海城市韧性基础设施教育部重点实验室（深圳大学） 深圳 518000）

0 引言

基坑监测是实现基坑信息化施工的重要手段。近年来，基坑工程呈现出更深更大、紧邻既有建筑、周边环境复杂等特点，施工风险高，基坑监测的重要性日益凸显。石岭等人［1］结合洛阳地铁1号线武汉路站深基坑半幅盖挖法施工过程，对支护结构和周边建筑变形进行监测分析；吴昊［2］针对某特大污水处理厂基坑制定针对性的监测方案，提出优化施工和提高监测精度的措施；金亚兵等人［3］采用自主研发的地质灾害与工程结构安全自动化监测预警平台，实现了深基坑内支撑系统温度变化影响的实时、连续、在线的自动化监测；谷淡平以深圳市地铁6 号线科学馆站超深基坑的上跨便桥段支护工程为依托，结合现场监测情况对便桥荷载作用下超深基坑地下连续墙的变形特征进行了分析［4］；李振兴等人［5］以杭州某临近地铁深基坑为工程背景，研究邻近地铁深基坑智能化安全监测系统。本文以深圳地铁某综合交通枢纽为例，采用视频识别自动化监测技术，对围护结构风险位置的变形进行实时监测评估，保证深基坑施工过程安全。

1 工程概况

深圳市某综合交通枢纽位于福田中心区，为深圳地铁7号线（既有线路）、14号线（在建线路）以及24号线（规划线路）的三线换乘枢纽，是深圳市中部发展轴上最重要的交通节点之一。如图1 所示，枢纽核心区由14 号线基坑、24 号线基坑、运营地铁7 号线车站和双索面单脊拱桥组成。其中，14号线基坑考虑到既有7 号线的保护，采用盖挖逆作法施工，既保证下部基坑整体开挖的连续性，又能利用顶板作为上部桥桩施工作业面。14 号线基坑长262 m，标准段宽44.6 m，最宽81.3 m，地下3 层，坑深约30 m，主体结构分为3 个部分，分别为北基坑、中间基坑和南基坑。14 号线某车站的地质剖面如图2 所示。从上至下地层依次为〈1-1〉素填土、〈8-1〉砾质粘性土、〈10-11〉全风化花岗岩、〈10-21〉土状强风化花岗岩、〈10-31〉块状强风化花岗岩、〈10-41〉中风化花岗岩。抗浮水位位于地面。

图2 14号线基坑地质剖面Fig.2 Geological Profile of the Foundation Pit of Line 14

14 号线基坑为复杂深大异形基坑，水文地质条件较为复杂，且紧邻运营地铁7号线车站，基坑开挖时空效应明显。当基坑施工措施不当或监测分析预判不准确时，容易产生过大变形，进而威胁基坑结构和既有车站安全。因此14号线深基坑工程被列为该枢纽工程的Ⅰ级风险，亟需从设计、施工和监测多方面控制基坑变形，实现风险预控。项目采用的14号线深基坑变形控制技术流程如图3所示。

图3 基坑施工变形控制技术流程Fig.3 Technical Process of Deformation Control of Foundation Pit Construction

2 基坑变形定量评估和风险位置判别

14号线基坑开挖体量大且时空效应明显，因此施工前应对基坑结构变形和主要风险位置进行预判。有限元是分析复杂基坑变形的一种有效手段［6］，但其分析准确性受土体本构模型和参数影响较大。因此在确定关键地层本构参数基础上，建立枢纽核心区精细化三维有限元模型，对施工全过程14号线基坑和既有7 号线车站结构变形进行定量评估，并确定关键风险位置，为现场施工和监测提供依据。

2.1 有限元模型建立

采用PLAXIS 3D 软件对枢纽工程核心区进行建模，如图4所示。考虑边界效应的影响，建模范围设置为450 m×450 m×60 m，各边界与基坑围护结构的距离均大于3倍基坑开挖深度。模型四周边界约束水平位移，底部约束水平和竖向位移；左右边界和顶部为排水面，底部不透水，水位线位于地表以下5.8 m。

图4 三维有限元模型Fig.4 3D Finite Element Model

材料参数方面，花岗岩残积土是基坑所处的主要土层，且力学性质复杂，其参数确定方法在3.2节进行讨论；其余地层参数按勘测报告选取。地下连续墙、楼板、结构墙均按照实际几何尺寸，以板单元模拟；排桩按照等效刚度的原则，计算等效厚度后，以板单元模拟；立柱通过梁单元模拟，其两个连接节点均为刚接；立柱桩采用嵌入式梁单元模拟。混凝土的本构模型为线弹性，弹性模量E=31.5 GPa，泊松比ν=0.17。

分析步方面，考虑到7 号线车站为既有结构，因此先采用明挖顺做法进行7 号线车站的施工模拟，并将施工后的位移整体重置为0；14 号线基坑采用盖挖逆作法模拟，首先施作围护结构和立柱桩，开挖至顶板高度，激活顶板后进行-1F 土方开挖，按照北区-南区-中区的开挖顺序，中区开挖时，破除核心区东西向的地下连续墙，按照同样的顺序进行-2F 和-3F 的土方开挖。

2.2 关键土层本构参数取值

土体本构模型和参数的合理选取是影响有限元分析结果的最主要因素。14 号线基坑和7 号线车站所处的主要地层为花岗岩残积土层，是花岗岩经物理风化后原位残积的产物，兼具粗粒和细粒土的工程特性，其物质组成和结构特性复杂，主要体现在结构性强且遇水极易软化。HSS 小应变刚度模型兼具M-C模型、邓肯-张模型的主要特点，且强化了描述土体非线性变形的能力，因此适用于残积土力学特性的描述。［7-12］但大量工程实践表明，采用室内试验确定的残积土HSS 模型参数不够准确，用于工程计算会产生较大误差。而自钻式旁压试验（SBPT）是一种对土层扰动小，测试深度大的原位测试技术。采用SBPT 试验和有限元反演来确定花岗岩残积土的HSS 模型参数更为合理，其主要流程如图5所示。通过反演计算，得到残积土本构参数列于表1。

表1 花岗岩残积土HSS模型本构参数Tab.1 Constitutive Parameters of the HSS Model of Granite Residual Soil

图5 基于SBPT试验的残积土HSS模型参数反演流程Fig.5 Parameter Inversion Process of Residual Soil HSS Model Based on SBPT Test

2.3 基坑和车站变形分析

仿真得到的7 号线车站围护结构变形网格如图6所示，最大变形量为7.5 mm，小于变形控制值10 mm。7 号线车站结构在14 号线基坑开挖过程中处于安全状态，但考虑到14号线基坑施工期7号线车站一直处于运营状态，因此仍需对7 号线围护结构变形较大位置开展监测。

图6 7号线车站变形网格Fig.6 Line 7 Station Deformation Grid

2.4 关键风险位置判别

14 号线西侧地下连续墙（靠近钢便桥一侧）的变形网格和变形云图如图7 所示，墙身最大侧移约为18 mm。可以发现北区地连墙最大变形约为12.5 mm，且位于14 号线和24 号线基坑的阳角位置，此处地下一层开挖空间和深度较大（约14 m），对混凝土板和临近钢便桥结构安全的影响不可忽视，应当作为监测的重点位置。

图7 14号线西侧围护结构变形Fig.7 The Deformation of the Retaining Structure on the West Side of Line 14

3 风险监测方案

结合本文2.3节确定的14号线基坑施工主要风险位置，确定本工程的监测重点；结合自动化监测技术，在传统监测方案的基础上，提出本项目的风险监测方案：

⑴ 在7 号线围护结构外侧的土体开挖后，在地下连续墙上布置反光贴，用全站仪监测7 号线靠近开挖一侧的地下连续墙侧移；

⑵在北区地下一层土方开挖完成后，在地下连续墙上设置若干标靶，采用视频识别技术监测地下连续墙在-2F、-3F土方开挖时的水平位移；

⑶受地连墙施工影响，在1号位置地下连续墙布置的测斜管被破坏，因此在地连墙未开挖一侧补设土体测斜孔，测量整个开挖过程中的土体位移。

下面以视频识别技术为例，详细介绍风险监测的现场实施情况。

3.1 视频识别技术原理

基于机器视觉的变形量测是目前研究的热点问题［13-15］。其主要原理为：三维世界中的标靶可以通过相机的透镜在成像平面上映射出二维投影，忽略镜头畸变带来的影响，可通过光的直线传播原理解释。

如图8 所示O 点为摄像机光心，相机坐标系以O为原点，zc轴与镜头光轴平行，相机标系中的坐标点是以摄像机的视角而言的，世界坐标系（x0，y0，z0）的存在是为了描述物体和摄像机的绝对位置，其坐标代表客观世界中的绝对坐标，也称为大地坐标系世界坐标系。

图8 相机坐标系与世界坐标系Fig.8 Camera Coordinate System and World Coordinate System

某点的坐标可以在两个坐标系之间转换。转换的方法也很简单，就是旋转变换+平移变换。

设相机坐标系中点Pc（xc，yc，zc）经过转换后为世界坐标系中P0（x0，y0，z0），两者之间的转换关系见式⑴：

通过相机的成像模型，可以将相机坐标系中的三维点映射到成像平面上的二维点。通过初始成像平面上的像素坐标与当前成像平面上的像素坐标之差可以反推出当前世界坐标和初始世界坐标之差，即可得到位移量。

3.2 传感器现场布置

在-1F 底板浇筑后，在该综合交通枢纽中区布置了机器视觉监测系统，监测系统采用8 mm 焦距的海康威视摄像头，及边长为200 mm 的正方形标靶。对-2F、-3F 开挖对-1F地连墙的影响进行了监测。监测位置位于-1F 连接缝处，距离拐角处2.5 m，为有限元计算出的危险截面，安装示意图如图9所示，地连墙高度为11.5 m，通过升降机将1～7 号靶标安装在地连墙危险截面处，机器识别系统整体示意图，标靶示意图如图9 所示，一共安装了7 个靶标，其中1 号靶标为基准点，基准点主要作用是使得机器识别时具有参考系，减小识别过程中的环境影响，光线等外在影响。

图9 视频识别设备安装Fig.9 Video Identification Device Installation

机器视觉测量系统包括拍摄装置、处理装置、识别装置、测算装置、判定装置五大装置。

3.3 监测结果分析

-2F 开挖时，视频识别得到的地下连续墙水平位移监测结果如图10所示。由图10可知，-2F开挖期间，标靶监测的最大位移量不超过2 mm，说明在-1F底板浇筑完成后，能够对地下结构整体起到较好的支撑作用，-2F的开挖对-1F地连墙的影响较小，结构安全。

图10 围护结构各标靶水平位移Fig.10 The Horizontal Displacement of Each Target of the Enclosure Structure

3.4 风险控制措施

为控制14号线施工过程中的安全风险，现场采用的主要措施包括：

⑴采取坑内降水措施。

⑵必要时地基采取换填或者加固措施。

⑶基坑开挖强调分段、分层均衡开挖。严格控制单步开挖深度，严禁超挖。土方开挖放坡应按“时空效应原理”分块开挖，支撑架设与土方开挖密密切配合。

⑷做好防排水措施，当周边建筑变形速度较快时，停止施工并补偿注浆。

通过对影响基坑安全的主要风险点进行监测，提出变形控制值，并采取三级管理体系，对存在异常的情况及时报警，并采取相应的应急预案，保证基坑施工过程安全。

4 结论

以深圳地铁某综合交通枢纽为工程背景，对14号线基坑施工中围护结构风险位置进行识别和监测，得出的主要结论如下：

⑴通过三维有限元分析，得出该枢纽14 号线基坑施工过程中的主要风险位置为运营7号线车站靠近14 号线基坑侧的地下连续墙，以及14、24 号线基坑交汇处阳角位置的14号线基坑地下连续墙，需加强对风险位置的监测。

⑵采用视频识别技术，对变形风险较大的14 号线基坑地下连续墙进行实时监测，监测结果表明，-2F开挖期间，标靶监测的最大位移量不超过2 mm，这说明在-1F 底板浇筑完成后，能够对地下结构整体起到较好的支撑作用。

⑶ 通过对影响基坑安全的主要风险点进行监测，结合相应的风险控制措施，能够有效保证深基坑施工过程的安全。