基于信息融合的地鐵車站基坑施工風險評估

喬國華

（廣東珠三角城際軌道交通有限公司，廣東 廣州 510006，E-mail：Joez@163.com）

為適應現(xiàn)代化城市的發(fā)展，地下空間開發(fā)已成為城市可持續(xù)發(fā)展的重要方式[1，2]?；娱_挖與地下鐵路建設成為了地下空間開發(fā)的重要組成部分。但基坑工程的施工會對周邊的環(huán)境與基礎設施產生一定的影響，引起基坑周邊的土體變形與地表沉降，嚴重會導致周邊房屋出現(xiàn)裂縫，傾斜等[3~6]。在復雜的地質情況下，基坑工程是一項具有一定挑戰(zhàn)性的地下空間開發(fā)活動。因此，在基坑施工過程中，需要對其進行有效的風險評估并保證施工的安全性。

針對基坑工程的風險評估方法，有很多學者做出了研究。蘭守奇等[7]運用隸屬度函數(shù)對基坑施工期的風險進行了描述，并依托專家評估得出基坑風險等級。張弛等[8]通過引入模糊數(shù)學的思想建立了深基坑施工模糊風險評價模型，對風險因子和指標進行定量化分析。陳大川等[9]提出利用改進灰色關聯(lián)度法確定影響指標的權重，在基坑開挖過程中對鄰近房屋的影響進行了風險安全等級評估?；魰圆ǖ萚10]通過現(xiàn)場實測與數(shù)值模擬相結合的方法，以武漢地區(qū)某地鐵基坑工程為例進行了基坑開挖風險分析。李立云等[11]利用灰色關聯(lián)度模型對層次分析法進行改進，并依托專家經驗對基坑施工過程中的風險等級進行了評估。王峰等[12]通過專家走訪調研的方式，提出了基于模糊綜合評判法概念的深基坑風險等級評估方法。譚文博等[13]提出利用案例推理技術和本體模型相結合的概念對基坑施工安全風險評估進行了研究。張麒等[14]利用有限元對處于運營地鐵范圍內的基坑變形風險進行了數(shù)值模擬分析。以上基坑風險評估主要依托專家經驗和數(shù)值模擬方法。由專家經驗得出的基坑風險評估結果具有一定的主觀性，而運用數(shù)值模擬方法進行基坑風險評估需要合理的選擇土體本構模型，精確的土體參數(shù)獲取與嚴格的邊界條件，建模時間長，在實際工程實踐中具有一定的局限性[14~16]?；诖?，為了克服以上基坑風險評估方法的局限性，本文主要依托工程項目的現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)，并利用建立的地鐵車站基坑施工風險評估方法將監(jiān)測數(shù)據(jù)的信息進行了有效融合。快速建模得出了地鐵車站基坑的風險等級，為施工現(xiàn)場風險管理提供決策依據(jù)。為地鐵車站基坑工程的風險評估與管理提供參考價值。

1 基于信息融合的風險評估方法

基于信息融合的基坑風險等級評估流程如圖1所示，主要包括：構建基坑風險評估體系，監(jiān)測數(shù)據(jù)預處理和基坑風險等級確定等?；语L險評估體系構建：體系構建基于基坑工程的工程概況和工程師的工程經驗，確定風險因素并劃分其風險等級。根據(jù)確定的風險因素，獲取相應的監(jiān)測數(shù)據(jù)。監(jiān)測數(shù)據(jù)預處理：由于不同影響因素的監(jiān)測數(shù)據(jù)單位和大小不一，需要進行歸一化數(shù)據(jù)預處理。根據(jù)風險等級確定相應的隸屬度函數(shù)；根據(jù)確定的隸屬度函數(shù)計算影響因素歸一化后的隸屬度，并依據(jù)隸屬度構建風險評估矩陣。利用熵權法確定風險等級的權重，進而構建綜合權重風險評估矩陣。基坑風險等級確定：利用證據(jù)理論對綜合權重風險評估矩陣中的數(shù)據(jù)進行有效融合，進而得到基坑工程的風險評估等級。

圖1 基于信息融合的地鐵車站基坑風險評估流程圖

1.1 數(shù)據(jù)預處理

由于監(jiān)測數(shù)據(jù)大小、單位和取值范圍的不同，數(shù)據(jù)歸一化使數(shù)據(jù)具有相同的度量尺度。歸一化后的數(shù)據(jù)為無量綱，其歸一化操作如下：

式中，xm表示影響因素的監(jiān)測數(shù)據(jù)；xmin和xmax為風險影響因素等級的最小值和最大值；xi為影響因素實測數(shù)據(jù)歸一化后的值。

1.2 隸屬度函數(shù)

任意一個值x在研究范圍內，有一個在[0，1]范圍內的Q(x)值與之對應，則Q(x)定義為x在區(qū)間[0，1]中的隸屬度。x的隸屬度接近0表示x的隸屬程度較低。高斯型函數(shù)設定為隸屬度函數(shù)，公式如下：

其中，c=0.5(xman(norm)j+xmin(norm)j)，d=0.5(xman(norm)jxmin(norm)j)，xman(norm)j，xmin(norm)j為歸一化風險等級對應的最大值與最小值。Q(xi)為xi的隸屬度值。

在本文中，風險因子的等級分為4個等級，對應的隸屬度函數(shù)如圖2所示。

圖2 隸屬度函數(shù)

1.3 熵權法確定權重

熵權法是通過信息熵修正相應風險因素的權重[17，18]。風險指標的差異化程度越大，權重值越大。相反，風險指標的差異化程度越小，權重值越小。熵權法是依托風險因素的變異程度來確定權重的客觀賦權方法。相比層次分析法等主觀賦權方法，可避免人為因素在指標賦權方面帶來的偏差。在本文中，假設有m個風險因素（X1，X2，X3，…，Xm），其相應的風險等級為n（L1，L2，…，Ln）。則構建的綜合風險評估矩陣如下：

式中，Qij(xi)為第i個風險因子的數(shù)據(jù)在等級j中的隸屬度。

熵權法的熵用于表示體系的無序程度，綜合風險評估矩陣中的熵值計算如下式為[18]：

式中，ej為綜合風險評估矩陣中等級j的熵；m為風險因素的個數(shù)。

基于式（4）獲得的各個風險等級的熵值后，風險等級的權重由下式確定[18]：

式中，ωj為風險等級j的權重，m為風險因素的個數(shù)，n為風險等級的個數(shù)，式中

1.4 基于證據(jù)理論的信息融合方法

證據(jù)理論能解決研究問題的不確定性與模糊性，并融合不同來源的有效信息[20]。本文采用基于證據(jù)理論的信息融合方法將影響基坑風險等級的信息進行有效融合，進而對基坑風險等級進行評估。在本文中，基坑風險等級一共有四級，分別為：LⅠ，LⅡ，LⅢ，LⅣ，相應的不確定度為Θ，則識別框架為G={LⅠ，LⅡ，LⅢ，LⅣ}，mass函數(shù)用于計算概率分配，表示該證據(jù)對不同安全風險等級的信任程度，mass函數(shù)的表達式如下：

式中，ωj為不同風險等級的權重；Mj為mass函數(shù)；Lj為證據(jù)。

在證據(jù)理論中，由式（6）計算得到的基本概率分配進行信息融合。對于兩個mass函數(shù)的信息融合規(guī)則如下[20]：

式中，M1，M2為mass函數(shù)；M1(Li)，M2(Lj)分別為證據(jù)Li，Lj的基本概率分配；為歸一化參數(shù)，M(L)為證據(jù)融合后的概率分配。

對于多個mass函數(shù)的信息融合規(guī)則如下[20]：

式中，M1，M2，…，Mn為n個mass函數(shù)；M1(Li)，M2(Lj)，…，Mn(Ln)分別為證據(jù)信息的Li，Lj，…，Ln的基本概率分配為歸一化參數(shù)；M(L)為證據(jù)融合后的概率分配。

1.5 基坑風險等級的確定

由上述得到的合成概率分配，會出現(xiàn)不確定度的基本概率分配大于其他風險等級的概率分配，此時需對合成的概率分配進行相應修正，公式如下：

式中，MC(Lj)為證據(jù)Li，Lj，…，Ln修正后的合成概率分配。

在修正后的合成概率分配U={MC(L1)，MC(L2)，MC(L3)，MC(L4)}中，最大值所對應的等級即為基坑風險等級，其公式如下：

式中，MC(Lj)為修正后的合成概率分配。

2 案例分析

2.1 工程項目簡介

2.1.1 工程概況

大學城地鐵東站基坑工程位于廣州市黃埔區(qū)內，金洲南路東側。東北側為既有山坡（邊坡處理后的坡腳距離基坑大于30m）。車站站臺起訖里程DK5+774.00-DK6+050.00，中心里程DK5+910.00，標準段開挖深度約27.9m（端頭井約30.6m），標準段寬度25.2m（端頭井35.6m）；車站采用明挖順作法施工，盾構接收井設置在小里程，盾構始發(fā)井設置在大里程；從小里程端頭井到大里程端頭井結構與線路找坡0.2%。

2.1.2 工程地質條件

本地鐵車站基坑工程位于珠江三角洲平原地貌，沿線為平原及江河。第四系地層為人工填土層，濱海相沖積砂層、濱海相沖積土層，基巖為混合花崗巖?；庸こ虆^(qū)段的人工填土包括素填土和雜填土，呈稍壓實~欠壓實狀態(tài)，由于填土的填筑時間長短不一，固結程度差異較大。雜填土夾雜有建筑垃圾，其固結程度低，工程性質差。對于基坑開挖段，透水性強且容易坍塌；軟土為淤泥、淤泥質土，呈現(xiàn)流塑狀，具有易壓縮變形、低強度、自穩(wěn)能力差的特點。在施工中，注意施工擾動引起地層下沉及基坑支護的垮塌。全風化帶呈堅硬土狀，具有與殘積土相同的遇水軟化崩解的特性。從勘察資料分析，強風化帶裂隙發(fā)育，巖石破碎，巖芯呈半巖半土狀或土夾碎塊狀；富水性和透水性均弱，長期水浸易軟化崩解，失水干裂?；旌匣◢弾r呈柱狀-長柱狀，裂隙較發(fā)育，巖質堅硬。

2.1.3 水文條件

當?shù)氐牡匦蔚孛埠退囱a給對地下水位變化產生一定的影響。地下水位有明顯的波動，標高在[-0.21，1.96]m區(qū)間內，平均埋深與穩(wěn)定埋深為2.22m和在[1.00~6.50]m內?；鶐r裂隙水，土層孔隙水與上層滯水為地下水的主要賦存形式。基坑工程范圍內無地表水。人工填土層、粉砂、中砂層是第四系孔隙水含水層。填土層分布廣泛，局部厚度較大，且多在地下水位以上。局部地段處于黏性土層覆蓋砂層的地下水具承壓性。巖石裂隙發(fā)育程度與所處地層風化程度有關，地下水賦存條件具有較大的差異性。地下水對混凝土結構的腐蝕性環(huán)境類型評價為Ⅱ類。

2.1.4 支護情況

地鐵車站基坑工程根據(jù)周邊環(huán)境、工程地質條件、水文條件和工程造價，采用內支撐+地下連續(xù)墻作為本基坑工程的支護形式。車站基坑深度在標準段為27.9m，地下連續(xù)墻的厚度為800mm。共采用4道支撐（另設1道鋼管換撐），其中第1道采用800×1000mm鋼筋砼支撐，其余采用Ф800，t=18鋼管支撐。車站基坑在端頭井段深度為30.6m。共采用5道支撐（另設1道鋼管換撐），其中第1道砼支撐800×800mm，第2、第5道砼支撐900×1000mm，第3、第4道砼支撐1100×1200mm，鋼管換撐采用Ф800，t=18鋼管支撐。

2.2 風險等級綜合評估

2.2.1 評估步驟

地鐵車站基坑工程的風險等級綜合評估的步驟如下：

Step 1：通過工程項目的實際施工情況與工程師的工程經驗，確定基坑風險等級的影響因素并劃分影響因素的風險等級。運用式（1）對影響因素的實測數(shù)據(jù)進行歸一化處理。

Step 2：由式（2）計算歸一化數(shù)據(jù)在各個風險等級的隸屬度。進而構建的綜合風險評估矩陣，運用熵權法確定各個風險等級的權重（式（3）~式（5））。

Step 3：運用改進的數(shù)據(jù)融合方法，將各個影響因素的數(shù)據(jù)進行有效融合，獲得各個風險等級的合成概率分配，判斷合成的概率分配是否需要進行修正，最終將概率分配最大值所處的風險等級確定為地鐵車站基坑工程的風險等級。

2.2.2 風險因素的確定

琶洲支線大學城東站為地下三層車站，站臺中心里程DK5+910.00。地連墻+內支撐作為基坑工程的圍護形式，直徑800mm鉆孔灌注樁+內支撐用于出入口的圍護結構。圖3為基坑工程的監(jiān)測平面圖，根據(jù)基坑監(jiān)測點的布置情況，劃分為S1，S2，S3，…，S9區(qū)域。每個區(qū)域有相應的監(jiān)測點，在本基坑工程中，每個區(qū)域的監(jiān)測因素有：圍護結構頂水平位移，豎向位移，深層水平位移，地表沉降等。

圖3 基坑監(jiān)測平面圖

根據(jù)工程項目施工概況和施工經驗，確定了圍護結構頂水平位移，豎向位移，地下水位等8個影響因子，并將影響因素的風向等級劃分為Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ4個等級。8個影響因素中有6個是定量指標2個定性指標，定量指標由其實測數(shù)據(jù)作為指標值，而定性指標，例如基坑旁的靜荷載與動荷載，需要工程管理人員根據(jù)基坑施工過程中的實際情況按百分值給予相應的評價。影響基坑風險等級的因素與相應的等級劃分如表1所示。各個區(qū)域的影響因素實測值如表2所示。

表1 各影響因素風險等級與劃分

表2 各影響因素的實測值

2.2.3 構建風險評估矩陣確定權重

以基坑工程的S1區(qū)域為例，S1區(qū)域的圍護結構頂水平位移的監(jiān)測數(shù)據(jù)為6.00mm，由式（1）得值為0.38。S1區(qū)域其他影響因素歸一化的值如為：

計算歸一化后值在各個風險等級的隸屬度，由式（11）計算得到歸一化值計算得各個風險等級的隸屬度為：Q1(xi)=0.02，Q2(xi)=1.00，Q3(xi)=0.02，Q4(xi)=0.00。

基坑工程S1區(qū)域的其他影響因素在各個風險等級的隸屬度構建綜合風險評估矩陣，風險評估矩陣為：

基于式（3）構建的綜合風險評估矩陣，運用熵權法確定風險等級LⅠ，LⅡ，LⅢ，LⅣ的權重。計算的權重值如圖4所示，由圖4中的S1中知，等級Ⅰ的權重在S1區(qū)域最大，其次是等級Ⅳ?；庸こ痰钠渌麉^(qū)域S2，S3，…，S9的綜合風險評估矩陣中的LⅠ，LⅡ，LⅢ，LⅣ的權重如圖4所示。在圖4中，等級Ⅰ的權重在區(qū)域{S3，S4，S6，S8}的值最大。

圖4 基坑不同區(qū)域等級的權重

2.2.4 風險等級的確定

在基坑工程區(qū)域S1中，由綜合風險評估矩陣與風險等級的權重相乘構建影響因素在證據(jù)LⅠ，LⅡ，LⅢ，LⅣ的基本概率分配。將區(qū)域S1中的8個影響因子在LⅠ，LⅡ，LⅢ，LⅣ的基本概率分配通過證據(jù)理論的信息融合方法得到在LⅠ，LⅡ，LⅢ，LⅣ的合成概率分配，計算結果如表3所示。在表3中，區(qū)域S1~S9出現(xiàn)不確定度的基本概率分配大于其他風險等級的基本概率分配，因此需要對表3合成的概率分配進行相應的修正，修正后的結果如表4所示。修正后的合成概率分配在風險等級出現(xiàn)最大值的，則該等級確定為基坑工程區(qū)域的風險等級?；庸こ谈鱾€區(qū)域的風險等級如表4所示。區(qū)域S2，S4，S6的等級最高，為Ⅲ級。根據(jù)基坑風險評估結果與現(xiàn)場調研情況，基坑工程區(qū)域S2，S4，S6出現(xiàn)較大的地面沉降進而導致了地表裂縫的出現(xiàn)，基坑工程相應的區(qū)域采取了加強監(jiān)測與注漿加固處理等措施。其他區(qū)域處在Ⅱ級及以下，較為安全，沒有出現(xiàn)地表裂縫等現(xiàn)象。

表3 信息融合結果

表4 基坑風險等級

本文運用提出的信息融合方法得到了不同風險等級（LⅠ，LⅡ，LⅢ，LⅣ）下的合成概率，進而對不同風險等級的合成概率進行修正，使得不確定度的基本概率分配為0，降低了風險評估中存在的不確定性問題，也說明了本文提出的基于改進證據(jù)理論的信息融合方法適用于地鐵車站基坑工程的安全風險等級評估問題。

3 結語

本文提出了基于改進證據(jù)理論的信息融合方法，并用于地鐵車站基坑風險等級的評估。提出的方法將影響基坑工程安全施工的因素進行有效的融合。該方法主要包括：風險評價體系的構建，影響因素實測數(shù)據(jù)的預處理和基坑風險等級的確定等。本文選取廣州琶洲大學城東站的基坑工程項目進行實證分析，根據(jù)工程概況與施工經驗確定了影響基坑安全的8個風險因素，通過現(xiàn)場實測與工程師評估獲得影響因素的監(jiān)測數(shù)據(jù)，運用提出的基于改進證據(jù)理論的信息融合方法對風險因素信息進行融合得到基坑工程的風險等級。在提出的方法中，將多源監(jiān)測信息進行歸一化數(shù)據(jù)預處理，利用熵權法確定各個風險等級的權重，并利用證據(jù)理論對信息進行有效融合，進而得到基坑工程的風險等級，基坑工程風險評價結果與實際工程情況相符，為基坑風險評估與安全管理提供決策依據(jù)，保證了基坑工程施工的安全性。