盾构施工地面沉降预测的大数据技术应用研究

田管凤; 马宏伟; 吴起星; 王禹

doi:10.13409/j.cnki.jdpme.2016.01.020

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盾构施工地面沉降预测的大数据技术应用研究

地面沉降预警与防控 | 更新时间：2025-12-11

- 盾构施工地面沉降预测的大数据技术应用研究
- Application of Big Data Technology in Ground Settlement Forecast in Shield Construction
- 防灾减灾工程学报 2016年36卷第1期页码：146-152
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13409/j.cnki.jdpme.2016.01.020
  中图分类号： 455.43
- 纸质出版：2016
- 稿件说明：
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[1]田管凤,马宏伟,吴起星,王禹.盾构施工地面沉降预测的大数据技术应用研究[J].防灾减灾工程学报,2016,36(01):146-152.

田管凤, 马宏伟, 吴起星, et al. Application of Big Data Technology in Ground Settlement Forecast in Shield Construction[J]. 2016, 36(1): 146-152.
[1]田管凤,马宏伟,吴起星,王禹.盾构施工地面沉降预测的大数据技术应用研究[J].防灾减灾工程学报,2016,36(01):146-152. DOI： 10.13409/j.cnki.jdpme.2016.01.020.

田管凤, 马宏伟, 吴起星, et al. Application of Big Data Technology in Ground Settlement Forecast in Shield Construction[J]. 2016, 36(1): 146-152. DOI： 10.13409/j.cnki.jdpme.2016.01.020.

摘要

盾构掘进引起的地面沉陷常会危及到施工安全和周围环境

如何有效预测地面沉降是减少事故发生的迫切要求。在综合国内外研究成果的基础上

提出应用大数据技术对盾构施工引起的地面沉降进行分析预测

阐述其必要性和创新性。基于盾构施工技术和大数据分析法的特点

应用关联分析法

以探索地层条件、主要掘进参数与地面沉降量之间的关联规则和预测模型为目标

拟定地面沉降分析预测的研究步骤。通过工程实例试算

说明应用大数据技术的可行性和合理性

为盾构施工引起地面沉降分析开辟新的途径。

Abstract

The ground settlement caused by shield tunneling is often dangerous for both construction safety and environment.How to predict ground settlement effectively is urgent to reduce accidents.Based on the existing research status

big data technology is put forward to calculate and forecast the ground settlement in tunneling

which is necessary and innovative.To explore the association rules and prediction models between geological conditions

main driving parameters and ground settlement by using association analysis method

the research steps of the settlement analysis and prediction are proposed on the basis of the characteristics of shield construction and big data analysis.Through the engineering case analysis test

it is proved that the application of big data analysis method is feasible and reasonable

which opens up a new way for the analysis and forecast of ground settlement caused by shield construction.

关键词

Keywords

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