地铁盾构隧道长期沉降的灰色关联分析

2023.02.17

倪健陈甦王彬周丹陈洁瑶

摘要：

软土地区地铁盾构隧道在运营期间会产生一定的长期沉降，过大的长期沉降将对地铁的正常运营和安全使用产生不利的影响。为了分析、解决长期沉降带来的地铁列车运营安全问题，准确地预测盾构隧道长期沉降显得尤为重要。本文结合苏州地铁一号线的实测数据，从中选取4个相邻的隧道沉降监测点，并借助Matlab工具建立灰色关联预测模型和灰色预测模型，分别对苏州地铁一号线盾构隧道的长期沉降进行了预测分析。结果表明，灰色关联预测模型的平均拟合精度为0.44，比灰色模型的拟合精度高，且其预测结果更接近于沉降实测值。灰色关联预测模型整体性强，可用于预测盾构隧道的长期沉降，为深入研究苏州及其它地区地铁盾构隧道长期沉降预测方法提供了重要的参考依据。

关键词：

地铁盾构隧道；长期沉降；灰色关联模型；灰色模型

中图分类号：TU 196.2文献标识码：A文章编号：1001-005X（2018）01-0071-04

Abstract：

Metro shield tunnel in soft soil area will have a certain longterm settlement during operation.The excessive longterm settlement will have a negative impact on the normal operation and safe use of the subway.In order to analyze and solve the problem of metro train operation safety caused by longterm settlement，it is very important to predict the longterm settlement of shield tunnel accurately.Based on the measured data of Suzhou Metro Line 1，4 adjacent tunnel settlement monitoring points are selected in this paper.With the help of Matlab，grey correlative model and grey model are established respectively to forecast and analyze the longterm settlement of Suzhou Metro Line 1.The results show that the average fitting precision of gray correlative model is 0.44，which is more precise than gray model.And its predicted results are more close to the measured values of the settlement.Due to its advantages of good integrity，gray correlative model can be used to predict the longterm settlement of shield tunnel.This article aims to provide important reference for further studying the longterm settlement of metro shield tunnel in Suzhou and other regions.

Keywords：

Metro shield tunnel；longterm settlement；gray correlative model；gray model

0引言

任何建（构）筑物在施工及使用过程中都会产生沉降，使用过程中发生的沉降也称工后或长期沉降。过大的长期沉降可能会影响建（构）筑物的正常使用甚至危及其安全性。诸多学者发现，地铁盾构隧道在运营期间也会产生长期沉降，特别是置于软土中的地铁盾构隧道，其长期沉降量可占到总沉降量的30%～90%[1-6]。当盾构隧道存在过大的沉降或者纵向变形曲率（也即不均匀沉降）达到一定量值时，将会导致环缝张开过大从而引起漏水漏泥现象，或是管片受拉破坏，引起地铁轨道产生扭曲变形，影响列车运营时的舒适性和安全性。准确地预测盾构隧道长期沉降，可为分析、解决其带来的地铁列车运营安全问题提供重要依据，因此如何选用适当模型从而准确地预测盾构隧道长期沉降，已成为当前重要的研究课题。现有的长期沉降预测模型种类较多，其中大多数模型都局限于单点时间序列的建模与预测[7]，而实际工程中，建（构）筑物地基各点的沉降变形不是孤立的，它们之间相互影响、相互关联，单点的处理方法没有充分利用沉降监测点间相互关联的信息，不足以反映变形体的整体变形趋势和规律[8-14]。因此，本文在灰色理论的基础上建立灰色关联预测模型，并结合苏州地铁一号线的沉降监测数据验证该模型预测盾构隧道长期沉降的可行性与合理性。

1灰色关联预测模型

灰色关联预测模型是一种多因素分析方法，其基本原理是通过对统计序列几何关系的比较来分清系统中多因素的关系的紧密程度，序列曲线的几何形状越接近，则它们之间的灰关联度就越大，反之越小[15]。灰色关联预测模型既保持了灰色模型利用较少数据即可预测的优点，又充分考虑了不同监测点之间的相关性。

2应用实例

本文以苏州地铁一号线的沉降数据为依据，从中选取邻近的4个监测点（Y922、Y923、Y926、Y927），共8次（2012年4月～2017年1月）沉降观测数据进行建模和预测。为了验证灰色关联预测模型的可行性，本文利用前7次沉降观测数据进行建模，并用第8次沉降观测数据检验预测结果的正确性。本文借助MATLAB工具，分别建立灰色关联预测模型和灰色预测模型进行盾构隧道长期沉降预测，预测结果见表1，如图1所示。根據表1中残差序列并结合公式（8）计算出两种模型的平均拟合精度，见表2。

由表1～表2和图1可以看出，灰色关联预测模型的平均拟合精度为0.44，而灰色模型的平均拟合精度则为1.44，因此灰色关联模型比灰色模型拟合的精度更高，灰色关联模型曲线比灰色模型曲线更加接近原始数据；灰色模型曲线对前期实测数据的拟合尚具有一定的精度，但是对后期的拟合与预测结果已经偏离了实测数据，预测精度下降很快，这也符合灰色模型适用于短期预测的特点[18-20]；相比于灰色模型，灰色关联模型无论是拟合值还是预测值都更加接近于实测值，表明灰色关联模型由于考虑了隧道相邻沉降监测点内在的相互制约与相互影响等因素，使得预测结果更接近于其沉降变形的实际值，在预测时能保持较高的精度；采用灰色关联模型，结合MATLAB工具，可较为准确地预测地铁盾构隧道的长期沉降。

3结束语

（1）地铁盾构隧道运营期间的长期沉降将引起道床和隧道管片的开裂以及隧道和车站的渗漏水等问题，从而影响隧道结构稳定性和列车运行安全性。因此，准确预测盾构隧道长期沉降十分重要。

（2）本文基于灰色关联预测模型，并结合苏州地铁一号线沉降实测资料，计算分析了模型的预测值，同时与灰色模型预测结果进行了对比，验证了灰色关联模型的合理性和可行性。

（3）灰色关联预测模型建模方法简单，整体性强，可避免单点建模的不足和提高预测精度，适用于苏州地区地质条件下的盾构隧道长期沉降预测。

【参考文献】

[1]OReilly M P，Mair R J，Alderman G H.Longterm settlement over tunnels：an elevenyear study at Grimsby[C].Proceedings of Conference Tunneling.London，1991，55-64.

[2]Yi X，Rowe R K，Lee K M.Observed and calculated pore pressure and deformations induced by an earth balance shield[J].Canadian Geotechnical Journal，1993，30（1）：190-191.

[3]Rowe R K，Lee K M.Subsidence owing to tunnelingⅡevaluation of a prediction techniques：discussion[J].Canadian Geotechnical Journal，1994，31（29）：463-466.

[4]Shirlaw J N.Observed and calculated pore pressures and deformations induced by an earth balance shield：discussion[J].Canadian Geotechnical Journal，2011，32（1）：181-189.

[5]Mair R J，Taylor R N.Bored Tunneling in the urban environment[C].Proceedings of the 14th International Conference on Soil Mechanics and Foundation Engineering.Hamburg，1999，2353-2385.

[6]Cooper M L，Chapman D N，Rogers C D F，et al.Movements in the Piccadilly line tunnels due to the heathrow express construction[J].Geotechnique，2002，52（4）：243-257.

[7]汪树玉，刘国华，李富强，等.观测数据分析中几种方法的探讨（二）整体分析与多变量灰色模型[J].水电自动化与大坝监测，2003，27（3）：59-63.

[8]潘国荣，王穗辉.多点变形动态灰色模型辨识及预测[J].测绘学报.2002，31（S1）：66-69.

[9]李茜，王丰效，李晓静.多变量灰色预测模型算法的Matlab程序[J].福建电脑，2007（11）：32-32.

[10]羡丽娜，张彬.多变量灰色预测模型在建筑物沉降观测中的应用[J].吉林建筑大学学报，2007，24（1）：21-24.

[11]刘江，王高峰.多变量灰色关联预测模型在变形预测中的应用[J].资源导刊地球科技版，2014（3）：32-35.

[12]曹宝飞.盾构施工对邻近群桩基础影响的数值模拟研究[J].公路工程，2017，42（3）：327-332.

[13]朱卫东，杨文定.城市地铁隧道施工引起的地表沉降研究[J].公路工程，2016，41（5）：195-199.

[14]刘建国.地铁黄土地层中盾构隧道地表沉降控制技术研究[J].公路工程，2016，41（3）：141-146.

[15]邓聚龙.灰色系统理论教程[M].武汉：华中理工大学出版社，1990.

[16]刘思峰，郭天榜，党耀国.灰色系统理论及其应用[M].北京：科学出版社，2002.

[17]潘国荣，刘大杰.顾及邻近点变形因素项的动态模型辨识与预测[J].测绘学报，2001，30（1）：32-35.

[18]赵福洪，罗志清，杨建文.七种数学模型在沉降预测中的优缺点比较分析[J].测绘工程，2014，23（3）：59-62.

[19]肖燕彩，陈秀海，朱衡君.改进的离散灰色模型及其应用[J].北京交通大学学报，2008，32（1）：101-103.

[20]李鹰，赵振江，吴松涛.灰色模型在普通日短期电力负荷预測中的应用[J].电力科学与技术学报，2003，18（1）：15-17.