地铁车站深基坑钢支撑体系轴力预测及安全预警模型研究

陈焕; 张可; 蒋一波; 曹孟晗

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地铁车站深基坑钢支撑体系轴力预测及安全预警模型研究

论文 | 更新时间：2025-09-25

- 地铁车站深基坑钢支撑体系轴力预测及安全预警模型研究
- Research on Axial Force Prediction and Safety Warning Model of Steel Bracing System in Deep Foundation Pit of Subway Station
- 防灾减灾工程学报 2023年43卷第3期页码：576-587
- 作者机构：
  
  1.河海大学商学院，江苏南京 211106
  2.江苏淮阴水利建设有限公司，江苏淮阴 223005
- 作者简介：
  
  ∶陈焕（1991—），男，博士研究生。主要从事结构健康监测、智能结构体系与安全研究。E-mail∶522383974@qq.com
  ∶通信作者:蒋一波（1980—），男，高级工程师，学士。主要从事施工技术和生产管理研究。E-mail∶16920170@qq.com
- 基金信息：
  
  ∶基金项目:江苏省水利科技项目(2019054)
- DOI：
  中图分类号：
- 修回：2021-08-10，
  
  纸质出版：2023-06-28
- 稿件说明：
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陈焕,张可,蒋一波等.地铁车站深基坑钢支撑体系轴力预测及安全预警模型研究[J].防灾减灾工程学报,2023,43(03):576-587.

CHEN Huan,ZHANG Ke,JIANG Yibo,et al.Research on Axial Force Prediction and Safety Warning Model of Steel Bracing System in Deep Foundation Pit of Subway Station[J].Journal of Disaster Prevention and Mitigation Engineering,2023,43(03):576-587.
陈焕,张可,蒋一波等.地铁车站深基坑钢支撑体系轴力预测及安全预警模型研究[J].防灾减灾工程学报,2023,43(03):576-587. DOI：

CHEN Huan,ZHANG Ke,JIANG Yibo,et al.Research on Axial Force Prediction and Safety Warning Model of Steel Bracing System in Deep Foundation Pit of Subway Station[J].Journal of Disaster Prevention and Mitigation Engineering,2023,43(03):576-587. DOI：

摘要

∶ 随着我国基坑开挖数量和规模的不断增长，基坑事故率也随之上升，钢支撑轴力是衡量基坑围护支撑体系稳定性的重要指标之一。钢支撑轴力可利用传感器进行监测，但传感器失效后，该监测点将无法准确监测支撑轴力数据。故此，为保证基坑围护钢支撑体系的稳定，以宁波市某地铁车站深基坑的钢支撑体系作为研究对象，通过两道钢支撑架设之间的轴力变化进行分析，对钢支撑轴力数据进行预测，并对钢支撑体系进行安全预警。首先，由于轴力监测传感器存在“浴盆曲线”特性，故所得原始监测数据具有贫信息、小样本的特点，在此特性基础上，对基坑钢支撑轴力数据进行检验与处理，使之符合灰色预测模型建立条件；其次，建立灰色预测模型，并对模型的精度进行计算和后验差检验；最后，以灰色预测模型所得数据为基础，结合钢支撑的变形特征和指标，建立置信区间估计法安全预警模型，取显著性水平

=5%、

=2%作为分界点，对深基坑的钢支撑体系进行预警等级划分，并判断当前钢支撑体系的运行状态。结果表明∶灰色预测模型精度良好，同时得出钢支撑体系处于安全的运行区间，模型判定结果与该地铁车站深基坑的钢支撑体系的实际情况相符，证明这种预测及安全预警模型可以用于判断钢支撑体系的稳定性。

Abstract

∶ The accident rate of foundation pits rises with the continuous increase in the number and scale of excavation of foundation pits in China. The axial force of steel bracing， which can be monitored by the sensor， is one of the essential indexes to measure the stability of the bracing system of foundation pits. However， the monitoring point cannot accurately monitor the data of strut axial forces after sensor failure. Therefore， the steel bracing system of the deep foundation pit of a subway station in Ningbo City was taken as the research object to explore how to ensure the stability of the steel bracing system of the foundation pit. Based on the analysis of the change in the axial force between the two steel bracing erections， the data of the axial force of the steel bracing was first predicted in this study. Then， the safety warning of the steel bracing system was provided. Specifically， the original monitoring data obtained are characterized by poor information and small samples due to the “bathtub curve” characteristic of the axial force monitoring sensor. Thus， the axial force data of the steel bracing in the foundation pit were tested and processed to make it conform to the establishment conditions of the gray prediction model. Next， a gray prediction model was established， the accuracy of the model was calculated， and a posteriori test was conducted. Finally， the safety warning model of the confidence interval estimation method was established based on the data obtained from the gray prediction model and the deformation characteristics and indexes of the steel bracing. With the significance levels α=5% and α=2% as the demarcation points， the warning grades of the steel bracing system of the deep foundation pit were divided， and the operating state of the current steel bracing system was judged. The results demonstrated that the gray prediction model had good accuracy. Meanwhile， the steel bracing system was within a safe operating range. The judgment results of the model were consistent with the actual situation of the steel bracing system in the deep foundation pit of the subway station. This verified that the prediction and safety warning model could be employed to judge the stability of the steel bracing system.

关键词

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王成汤，王浩，覃卫民，等 . 基于多态模糊贝叶斯网络的地铁车站深基坑坍塌可能性评价［J］. 岩土力学， 2020 ， 41 （ 5 ）∶ 1670 - 1679，1689 .

Wang C T ， Wang H ， Tan W M ， et al . Evaluation of collapse possibility of deep foundation pits in metro stationsbased on multi-state fuzzy Bayesian networks ［J］. Rock and Soil Mechanics ， 2020 ， 41 （ 5 ）∶ 1670 - 1679，1689 . （in Chinese）

Zhang W G ， Zhang R H ， Fu Y R ， et al . 2D and 3D numerical analysis on strut responses due to one-strut failure ［J］. Geomechanics and Engineering ， 2018 ， 15 （ 4 ） ∶ 965 - 972 .

张忠苗，赵玉勃，吴世明，等 . 过江隧道深基坑中SMW工法加钢支撑围护结构现场监测分析［J］. 岩石力学与工程学报， 2010 ， 29 （ 6 ）∶ 1270 - 1278 .

Zhang Z M ， Zhao Y B ， Wu S M ， et al . In-situ monitoring analysis of retaining structures of SMW piles plussteel support in deep foundation pit of a river-crossing tunnel ［J］. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering ， 2010 ， 29 （ 6 ）∶ 1270 - 1278 . （in Chinese）

俞钦钦，王立峰，杨开放，等 . 基坑支撑轴力的计算分析［J］. 科技通报， 2019 ， 35 （ 10 ）∶ 181 - 186 .

Yu Q Q ， Wang L F ， Yang K F ， et al . Calculation and analysis of foundation pit supporting axial force ［J］. Bulletin of Science and Technology ， 2019 ， 35 （ 10 ）∶ 181 - 186 . （in Chinese）

胡之锋，卢雪松，陈健，等 . 钢支撑滞后架设对深基坑内支撑轴力的影响［J］. 科学技术与工程， 2020 ， 20 （ 22 ）∶ 9163 - 9169 .

Hu Z F ， Lu X S ， Chen J ， et al . Effect of delaying installation of steel bracing on strut axial forces of deep excavation ［J］. Science Technology and Engineering ， 2020 ， 20 （ 22 ）∶ 9163 - 9169 . （in Chinese）

章润红，刘汉龙，仉文岗 . 深基坑支护开挖对临近地铁隧道结构的影响分析研究［J］. 防灾减灾工程学报， 2018 ， 38 （ 5 ）∶ 857 - 866 .

Zhang R H ， Liu H L ， Zhang W G . Numerical investigation on tunnel responses induced by adjacent deep braced pit excavations ［J］. Journal of Disaster Prevention and Mitigation Engineering ， 2018 ， 38 （ 5 ）∶ 857 - 866 . （in Chinese）

郭晓君，刘思峰，杨英杰 . 基于自忆性原理的多变量MGM（1，m）耦合系统模型构建及应用［J］. 中国管理科学， 2015 ， 23 （ 11 ）∶ 112 - 118 .

Guo X J ， Liu S F ， Yang Y J . Construction and application of multi-variable MGM（1，m） coupled system model based on self-memory principle ［J］. Chinese Journal of Management Science ， 2015 ， 23 （ 11 ）∶ 112 - 118 . （in Chinese）

张闯，彭振斌，彭文祥 . 优化的灰色离散Verhulst模型在基坑沉降预测中的应用［J］. 中南大学学报（自然科学版）， 2017 ， 48 （ 11 ）∶ 3030 - 3036 .

Zhang C ， Peng Z B ， Peng W X . Application of optimized grey discrete Verhulst model in settlement prediction of foundation pit ［J］. Journal of Central South University（Science and Technology）， 2017 ， 48 （ 11 ）∶ 3030 - 3036 . （in Chinese）

李豪杰，独知行，石娴，等 . 一种改进的动态灰色GM（1，1）模型在深基坑形变监测中的预测分析［J］. 科学技术与工程， 2020 ， 20 （ 28 ）∶ 11442 - 11446 .

Li H J ， Du Z X ， Shi X ， et al . Predictive analysis based on an improved dynamic grey GM （1，1） model in deep-base pit deformation monitoring ［J］. Science Technology and Engineering ， 2020 ， 20 （ 28 ）∶ 11442 - 11446 . （in Chinese）

齐先军，彭翔天，张晶晶 . 基于浴盆形故障率函数的配电系统可靠性评估算法［J］. 电力系统保护与控制， 2015 ， 43 （ 5 ）∶ 81 - 87 .

Qi X J ， Peng X T ， Zhang J J . Reliability evaluation algorithm of power distribution system based on bathtub-shaped hazard function ［J］. Power System Protection and Control ， 2015 ， 43 （ 5 ）∶ 81 - 87 . （in Chinese）

Jena M C . A study on reliability，validation of bath tub curve and concept of madhab's hat curve of reliability ［J］. Scholedge International Journal of Multidiplinary & Allied Studies ， 2015 ， 2 （ 5 ）∶ 43 - 54 .

许允之，谭清雄，方磊，等 . 基于神经网络和灰色理论组合的变压器故障预测［J］. 煤矿机电， 2016 （ 6 ）∶ 17 - 22 .

Xu Y Z ， Tan Q X ， Fang L ， et al . Transformer fault prediction based on combination of neural network and gray theory ［J］. Colliery Mechanical & Electrical Technology ， 2016 （ 6 ）∶ 17 - 22 . （in Chinese）

Goh A T C ， Zhang F ， Zhang W G ， et al . Assessment of strut forces for braced excavation in clays from numerical analysis and field measurements ［J］. Computers and Geotechnics ， 2017 （ 86 ）∶ 141 - 149 .

Zhang R H ， Goh A T C ， Li Y Q ， et al . Assessment of apparent earth pressure for braced excavations in anisotropic clay ［J］. Acta Geotechnica ， 2021 ， 16 （ 5 ）∶ 1 - 12 .

Zhang W G ， Hou Z J ， Goh A T C ， et al . Estimation of strut forces for braced excavation in granular soils from numerical analysis and case histories ［J］. Computers and Geotechnics ， 2019 （ 106 ）∶ 286 - 295 .

刘思峰，灰色系统理论及其应用［M］. 5版 . 南京∶ 南京航空航天大学， 2010 .

Liu S F . Grey system theory and application ［M］. 5th ed . Nanjing∶ Nanjing University of Aeronautics and Astronautics ， 2010 . （in Chinese）

郭金海，肖新平，杨锦伟 . 函数变换对灰色模型光滑度和精度的影响［J］. 控制与决策， 2015 （ 7 ）∶ 1251 - 1256 .

Guo J H ， Xiao X P ， Yang J W . Effect on grey model's smoothness and accuracy by using function trans formation ［J］. Control and Decision ， 2015 （ 7 ）∶ 1251 - 1256 . （in Chinese）

张亚琳，刘东海，胡东婕 . 基于D-S理论的输水建筑物安全多准则模糊综合评价［J］. 水利水电技术， 2019 ， 50 （ 10 ）∶ 104 - 109 .

Zhang Y L ， Liu D H ， Hu D J . D-S evidence theory based multi-criteria fuzzy comprehensive evaluation of safety of waterconveyance structure ［J］. Water Resources and Hydropower Engineering ， 2019 ， 50 （ 10 ）∶ 104 - 109 . （in Chinese）

薛昱，杜红艳 . 基于可拓云模型的区域水安全评价［J］. 科学决策， 2020 （ 12 ）∶ 73 - 98 .

Xue Y ， Du H Y . Regional water security assessment based on extension cloud model ［J］. Scientific Decision Making ， 2020 （ 12 ）∶ 73 - 98 . （in Chinese）

罗倩钰，杨杰，程琳，等 . 混凝土坝运行初期安全监控指标拟定方法研究［J］. 水利与建筑工程学报， 2017 ， 15 （ 2 ）∶ 32 - 36 .

Luo Q Y ， Yang J ， Cheng L ， et al . Determination method of safety monitoring index of concrete dams during initial operation stage ［J］. Journal of Water Resources and Architectural Engineering ， 2017 ， 15 （ 2 ）∶ 32 - 36 . （in Chinese）

吴相豪，刘俊汝 . 基于安全系数法拟定面板堆石坝变形监控指标［J］. 中国安全科学学报， 2020 ， 30 （ 2 ）∶ 127 - 132 .

Wu X H ， Liu J R . Monitoring index for deformation of face rockfill dam based on safety factor method ［J］. China Safety Science Journal ， 2020 ， 30 （ 2 ）∶ 127 - 132 . （in Chinese）

赵鲲鹏，梁嘉琛，仇建春，等 . 基于EMD滤波和云模型的大坝安全监控指标拟定［J］. 人民黄河， 2015 （ 10 ）∶ 120 - 122，127 .

Zhao K P ， Liang J C ， Qiu J C ， et al . Establishing of security index for dam monitoring based on cloud model and EMD filtering ［J］. Yellow River ， 2015 （ 10 ）∶ 120 - 122，127 . （in Chinese）

张礼兵，张帅，许后磊 . 景洪大坝安全监控指标综合拟定与应用［J］. 水力发电， 2018 ， 44 （ 6 ）∶ 103 - 106 .

Zhang L B ， Zhang S ， Xu H L . Comprehensive formulation and application of safety monitoring indexes of Jinghongdam ［J］. Water Power ， 2018 ， 44 （ 6 ）∶ 103 - 106 . （in Chinese）

朱凯，秦栋，汪雷，等 . 云模型在大坝安全监控指标拟定中的应用［J］. 水电能源科学， 2013 ， 31 （ 3 ）∶ 65 - 68 .

Zhu K ， Qin D ， Wang L ， et al . Application of cloud model in determining dam safety monitoring index ［J］. Water Resources and Power ， 2013 ， 31 （ 3 ）∶ 65 - 68 . （in Chinese）

韩耀中，陈建强，刘昆轮，等 . 基于区间估计法的井下巷道风量稳定性分析［J］. 山东科技大学学报（自然科学版）， 2019 ， 38 （ 5 ）∶ 39 - 45，57 .

Han Y Z ， Chen J Q ， Liu K L ， et al . Analysis of air volume stability of underground roadway based on interval estimation method ［J］. Journal of Shandong University of Science and Technology（Natural Science）， 2019 ， 38 （ 5 ）∶ 39 - 45，57 . （in Chinese）

刘庆丰，刘庆志 . 基于区间估计法的隧道监测数据统计特征分析及预留变形量研究［J］. 现代隧道技术， 2020 ， 57 （ 1 ）∶ 142 - 147，161 .

Liu Q F ， Liu Q Z . Statistical analysis of monitoring data and reserved deformation based on interval estimation method ［J］. Modern Tunnelling Technology ， 2020 ， 57 （ 1 ）∶ 142 - 147，161 . （in Chinese）

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