青連高鐵K104+080路基工后沉降預(yù)測

馮上朝，劉莎

(陜西鐵路工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院 測繪工程系，陜西 渭南 714000)

0 引言

作為一種線性工程，高速鐵路穿越不同的自然地理、地質(zhì)單元，巖土類型及物理力學(xué)參數(shù)的復(fù)雜性使路基極易產(chǎn)生工后沉降[1].對路基工后沉降進行預(yù)測并在沉降超過一定閾值時分級預(yù)警可為高鐵安全運行提供信息保障[2].目前，高鐵路基工后沉降預(yù)測一般采用3種方法，即基于經(jīng)典土力學(xué)的分層總和法、基于本構(gòu)理論的數(shù)值計算法和基于實測數(shù)據(jù)的預(yù)測法.由于路基工后沉降的影響因素較多，路基土的物理力學(xué)參數(shù)難以精確測定，因此，分層總和法和數(shù)值計算法的預(yù)測精度受到很大限制[3].基于實測數(shù)據(jù)的預(yù)測法是通過先進監(jiān)測手段獲得路基沉降數(shù)據(jù)，并基于小波去噪分析、線性回歸分析、灰色系統(tǒng)理論分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或支持向量機等數(shù)學(xué)模型對路基沉降進行預(yù)測，具有預(yù)測精度高、計算過程簡單等優(yōu)點.

眾多學(xué)者采用基于實測數(shù)據(jù)的預(yù)測法開展了沉降預(yù)測研究.顏早璜等采用雙曲線擬合了路基拓寬荷載造成的路面沉降[4].Yang等以京滬高鐵濟南段為例，基于線性CCD方法建立了高鐵路基沉降預(yù)測模型[5].郭健等以武漢某深基坑工程的監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，提出了預(yù)測工后沉降的小波分析與徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合建模方法[6].肖衡林等分別采用時間對數(shù)、泊松曲線和指數(shù)曲線方法建立了鄂西某67m高路堤的沉降預(yù)測模型[7].譚衢霖等針對某高層混凝土結(jié)構(gòu)建立了改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、輔助式小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和嵌入式小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形預(yù)測模型[8].朱才輝等以某黃土高填方地基為例，建立了基于修正FDA分析的工后沉降計算模型[9].Chen等提出了地下水位下降引發(fā)的高鐵路基沉降數(shù)值計算方法[10].高紅等提出了基于小波變換與卡爾曼濾波相結(jié)合的RLG降噪方法，并采用GM(1，1)算法建立了沉降預(yù)測模型[11].章紅兵等基于沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)，提出了考慮空間效應(yīng)的緊鄰基坑建筑物沉降簡化算法[12].

青島-連云港高速鐵路(以下簡稱青連高鐵)部分路基的工后沉降較大，對高鐵安全運行產(chǎn)生較大危害[13].本文在借鑒已有研究的基礎(chǔ)上，以青連高鐵K104+080路基為例，通過設(shè)計合理的監(jiān)測方案開展路基工后沉降監(jiān)測，在驗證GM(1，1)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測精度的基礎(chǔ)上，選取灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立路基工后沉降預(yù)測模型，預(yù)測了該路基工后沉降量并提出了分級預(yù)警方法.

1 路基工后沉降監(jiān)測方案與數(shù)據(jù)分析

1.1 工程概況與監(jiān)測方案

青連高鐵是我國“八縱八橫”綜合運輸大通道的重要組成部分，與鹽通鐵路、連鹽鐵路、滬通鐵路無縫對接，建成后將成為青島至上海的鐵路通道，正線長194.39 km，總投資238億元.沿線區(qū)域自然地貌的地帶性差異顯著，地質(zhì)條件復(fù)雜，在降雨、凍融作用下，易產(chǎn)生較大工后沉降[13].青連高鐵為無砟軌道，根據(jù)國內(nèi)外高鐵建設(shè)的經(jīng)驗可知，無砟軌道的工后沉降一般不應(yīng)超過15 mm，否則會對行車安全造成較大危害.青連高鐵K104+080路基位于奎山站附近，對該路基工后沉降進行監(jiān)測和預(yù)測對保證高鐵安全運行具有重要意義.

該路基從上至下依次為道砟層、水泥改良土層、壓實土層、水泥改良土層和擠密樁穩(wěn)定水泥土層，采用半斷面監(jiān)測方式，監(jiān)測范圍為路基頂面至擠密樁穩(wěn)定水泥土層頂面以下2 m，采用分層沉降計、單點沉降計和土壤水分計監(jiān)測路基不同部位的工后沉降、沉降速率和濕度.

(1)分層沉降計：設(shè)置3組分層沉降計，每組設(shè)置4個監(jiān)測點，監(jiān)測點從上至下分別距路基頂面0.5、1.3、3.1和5.9 m.

(2)單點沉降計：設(shè)置一組單點沉降計，位于坡腳處，埋深0.2 m.

(3)土壤水分計：設(shè)置3組土壤水分計，每組設(shè)置3個監(jiān)測點，監(jiān)測點從上至下分別距路基頂面1.2、1.7和2.2 m，監(jiān)測方案如圖1所示.

圖1 青連高鐵K104+080路基監(jiān)測方案

監(jiān)測時間從2016年9月1日起～2017年11月16日止，每月1日、16日讀取一次數(shù)據(jù)，讀數(shù)時間為凌晨3時(此時無列車通過)，至今已獲取30期、660項監(jiān)測數(shù)據(jù).

1.2 監(jiān)測結(jié)果分析

限于篇幅原因，本文僅以第Ⅰ組分層沉降計為例分析路基工后沉降監(jiān)測結(jié)果并進行路基工后沉降預(yù)測.在監(jiān)測期內(nèi)，Ⅰ-1、Ⅰ-2、Ⅰ-3和Ⅰ- 4監(jiān)測點的工后沉降分別為5.07、4.83、4.59和4.35mm，沉降速率最大值分別為第21監(jiān)測期(2017年7月1日)的0.43 mm、第21監(jiān)測期的0.36 mm、第22監(jiān)測期(2017年7月16日)的0.32 mm和第23監(jiān)測期(2017年8月1日)的0.25 mm.四個監(jiān)測點的工后沉降在第9、10監(jiān)測期(2017年1月1日、16日)出現(xiàn)減小趨勢，分別減小0.08和0.03 mm.

根據(jù)對路基工后沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析可知，路基工后沉降具有以下規(guī)律：

(1)降雨和溫縮作用對路基工后沉降影響較大.根據(jù)氣象資料，該路基所在區(qū)域的年均降雨量約為650 mm，其中，7月～9月降雨量約占全年降雨量的60%.路基沉降速率在7、8月達到最大，可見路基工后沉降與降雨量呈顯著的正相關(guān)關(guān)系.路基工后沉降在1月出現(xiàn)減小趨勢，主要原因為1月溫度較低且降雨量較小，路基土體出現(xiàn)溫縮現(xiàn)象，導(dǎo)致路基工后沉降減小.

(2)路基工后沉降具有明顯的時空分異特征.沉降量從路基土體上部向下逐漸減小，在沉降發(fā)生時間上路基土體下部滯后于土體上部.

2 路基工后沉降預(yù)測

2.1 預(yù)測方法概述

由于監(jiān)測時間較短，要明確該路基未來的穩(wěn)定狀況，必須根據(jù)已有監(jiān)測數(shù)據(jù)開展路基工后沉降預(yù)測研究.常用的路基工后沉降預(yù)測方法包括GM(1，1)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.GM(1，1)模型是由鄧聚龍教授提出的，它將待估系統(tǒng)視為部分信息已知、部分信息未知的灰色系統(tǒng)[14].在進行灰色系統(tǒng)預(yù)測時，GM(1，1)模型具有對已知序列要求低、計算過程簡單等優(yōu)點，但當(dāng)預(yù)測期較長時，GM(1，1)模型的預(yù)測精度出現(xiàn)明顯退化.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是數(shù)據(jù)序列預(yù)測最常用的方法之一，它通過已知序列對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練達到模擬人腦決策過程的效果，具有預(yù)測精度高、容錯能力強等優(yōu)點[15]，但對模型訓(xùn)練序列要求較高，否則易陷入局部極小值或難以收斂.灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是GM(1，1)模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的串聯(lián)算法，可以克服GM(1，1)模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的缺點，其基本思路是將GM(1，1)模型預(yù)測結(jié)果輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，待網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定且實現(xiàn)收斂后利用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進行路基工后沉降預(yù)測.

2.2 模型驗證

監(jiān)測期和相應(yīng)的監(jiān)測值組成數(shù)據(jù)對，Ⅰ-1、Ⅰ-2、Ⅰ-3和Ⅰ-4監(jiān)測點共計組成120個數(shù)據(jù)對，其中，4個監(jiān)測點第30期監(jiān)測數(shù)據(jù)組成的數(shù)據(jù)對分別為(30，5.07)、(30，4.83)、(30，4.59)和(30，4.35).分別采用GM(1，1)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開展路基工后沉降預(yù)測，將前25期監(jiān)測數(shù)據(jù)對作為已知序列，后5期監(jiān)測數(shù)據(jù)對作為驗證序列.三種模型的驗證序列預(yù)測值和實測值對比如表1所示.

表1 驗證序列預(yù)測值與實測值對比

由表1可知，GM(1，1)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對應(yīng)的預(yù)測值與實測值最大相對誤差分別為11.17%、8.03%和5.46%，預(yù)測精度均滿足要求.為評判各模型的預(yù)測效果，根據(jù)表1的數(shù)據(jù)計算3種模型預(yù)測值與實測值的均方誤差(Mean Squared Error，MSE)，如表2所示.

表2 三種模型的均方誤差

由表2可知，4個監(jiān)測點的預(yù)測結(jié)果中，灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測效果均最好，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型次之，GM(1，1)模型最差.因此，本文選取灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測青連高鐵K104+080路基工后沉降.

2.3 預(yù)測結(jié)果

采用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測青連高鐵K104+080路基第31～50監(jiān)測期的工后沉降，預(yù)測結(jié)果如表3、圖2所示.

表3 工后沉降預(yù)測值

圖2 工后沉降預(yù)測值

由表3、圖2可知，Ⅰ-1、Ⅰ-2、Ⅰ-3和Ⅰ-4監(jiān)測點的工后沉降預(yù)測值在第45監(jiān)測期以后增量很小，并分別收斂于5.19、4.96、4.71和4.47mm，均遠小于15 mm.可見，在沒有其他誘發(fā)因素作用下，該路基將繼續(xù)保持穩(wěn)定狀態(tài).

2.4 路基工后沉降預(yù)警

第Ⅰ組分層沉降計4個監(jiān)測點的工后沉降最大值收斂于5.19 mm，即路基工后沉降不會對行車安全造成重大威脅.但是，這種穩(wěn)定是有條件的，如果發(fā)生大量水體下滲、地基開挖或地震等特殊工況，該路基的工后沉降可能發(fā)生突變，從而威脅行車安全.因此，必須對高鐵路基工后沉降進行分級預(yù)警，本文根據(jù)已有路基工后沉降研究并結(jié)合青連高鐵的工程實際，選取工后沉降量為主要預(yù)警指標，沉降速率為輔助預(yù)警指標，設(shè)定Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ級預(yù)警等級，如表4所示.

表4 預(yù)警等級劃分

以工后沉降量為首選預(yù)警指標，當(dāng)工后沉降量變化較劇烈時，以沉降速率為輔助預(yù)警指標.其中，Ⅰ級預(yù)警表示路基較安全，不需要發(fā)布預(yù)警信息；Ⅱ、Ⅲ級預(yù)警分別表示較危險和危險，需要發(fā)布預(yù)警信息.

3 結(jié)論

(1)以青連高鐵K104+080路基為例，通過設(shè)計合理的監(jiān)測方案開展了路基不同部位的工后沉降、沉降速率和濕度監(jiān)測，分析了路基工后沉降規(guī)律.在驗證GM(1，1)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測精度的基礎(chǔ)上，采用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立了路基工后沉降預(yù)測模型，提出了路基工后沉降預(yù)警方法;

(2)Ⅰ-1、Ⅰ-2、Ⅰ-3和Ⅰ- 4監(jiān)測點的工后沉降預(yù)測值在第45監(jiān)測期以后增量很小，并分別收斂于5.19、4.96、4.71和4.47 mm，該路基將繼續(xù)保持穩(wěn)定狀態(tài).選取工后沉降量為主要預(yù)警指標，沉降速率為輔助預(yù)警指標，將高鐵路基沉降預(yù)警等級分為Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ級;

(3)本文開展了青連高鐵K104+080路基工后沉降監(jiān)測與預(yù)測研究，但在以下方面仍可改進：①本文僅開展了第Ⅰ組分層沉降計監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析與預(yù)測，單點沉降計和土壤水分計監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析與預(yù)測未開展，路基工后沉降與土體濕度的關(guān)系也未開展研究；②本文采用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立了路基工后沉降預(yù)測模型，預(yù)測精度雖能滿足要求，但其他算法，如小波分析、PSO-ANN模型以及PSO-SVM模型等的預(yù)測精度未得到驗證.