CN108921319A - 一种用于岩溶隧道结构安全预警的监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于岩溶隧道结构安全预警的监测方法，该方法通过降雨量监测***实时监测隧址区的降雨情况，通过结构内力监测***采集衬砌结构内力(包括衬砌表面应力和衬砌结构应力)，再将降雨量监测***与结构内力监测***获得的数据均通过无线网络传输到数据平台，利用数据分析处理***对其进行处理；建成降雨参数与衬砌结构内力(的数据库；选择合适的神经网络模型，对数据库中的样本进行训练学习；建立衬砌结构内力(与结构安全度的关系曲线，根据神经网络预测模型***的结构内力变化趋势值，结合结构全寿命曲线，对结构安全性进行预警。本发明保证了隧道的结构安全，为给岩溶隧道的安全运营提供保障。
Description
技术领域
本发明涉及一种结构安全预警监测方法，尤其涉及一种用于岩溶隧道结构安全预警的监测方法。
背景技术
近些年来，在强降雨条件下，岩溶区隧道水压力变化引起的隧道灾变导致铁路线断道常有发生，严重影响铁路正常运营，给雨季铁路运营带来了极大安全隐患。特别是西部山区部分岩溶隧道，往往存在旱季地下水位低，甚至无水压力作用在衬砌上，或是地下暗河使得作用在衬砌结构上的水压力相对较小。在雨季，持续的强降雨，也会使隧址区的地下水位在短时间内迅速上升，隧道涌水量显著增大。在这种情况下，对于既有隧道，会出现隧道底部结构***、衬砌边墙崩塌、爆裂、挤出，大面积衬砌裂损或裂损加剧，施工缝大面积射水、漏水等病害现象，严重影响铁路运营，给雨季铁路运营带来极大安全隐患。
以成都铁路局为例，2014～2016年，成都铁路局管段内有6座隧道在雨季发生了隧底***、隧道内渗涌水、边墙衬砌压溃等影响隧道结构安全和运营安全的病害(缺陷)，轻者只破坏结构、重者影响列车通行，甚至造成停运。岩溶隧道地质条件复杂，岩溶管道分布规律难以探测，隧道修建引起溶洞水力途径改变对隧道结构的影响难以量化，影响因素不明，外部条件如强降雨、地表水径流等情况变化对结构受力的影响也无法定量化计算，导致岩溶隧道结构在运营过程中的安全度难以保证，给隧道运营带来潜在安全隐患。采用直接在结构上布设测点的措施进行安全监测，对结构进行安全预警往往又存在滞后性，因此，基于强降雨条件下岩溶隧道所表现出特征，既有常规安全监测方法的安全预警存在滞后性的弊端。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种用于岩溶隧道结构安全预警的监测方法，从影响岩溶隧道运营过程中安全的影响因素——隧道外部降雨条件着手，结合岩溶段隧道结构内力变化特征，利用神经网络工具，对监测样本数据进行趋势性分析，对结构的受力变化状态进行预测。保证了隧道结构安全，给岩溶隧道的安全运营提供保障，对铁路安全运营来说，具有重要的现实意义。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：
一种用于岩溶隧道结构安全预警的监测方法，包括以下步骤：
步骤1：在隧址区安装降雨量监测***，实时监测隧址区降雨情况，降雨量监测***采集的参数包括瞬时降雨量m、累积降雨量M和降雨持续时间T；通过无线网络将采集到的数据传输到数据信息平台；
步骤2：安装结构内力监测***，结构内力监测***采集数据分两类，一类是既有隧道，采集衬砌表面应力A，所述表面应力A通过混凝土衬砌表面应变测试获得；另一类是新建隧道，采集混凝土衬砌结构应力B和衬砌水压力P，混凝土衬砌结构应力B通过预先埋设在衬砌中的埋入式应变计测得，衬砌水压力P通过施工时埋设在衬砌与围岩表面的渗压计测得；通过无线网络将采集到的数据传输到数据信息平台；
步骤3：对收集到的降雨参数与结构内力参数，包括衬砌表面应力A和衬砌结构应力B，采用正交设计原则，获得不同瞬时降雨量m、不同累积降雨量M和不同降雨持续时间T条件下对应的衬砌表面应力A或衬砌结构应力B数据样本，形成降雨参数与衬砌表面应力或衬砌结构应力的数据样本库；选择神经网络模型，对数据样本库中的样本进行训练学习，在学习过程中不断优化神经网络模型，并利用优化后的神经网络模型对衬砌结构内力变化趋势进行预测；
步骤4：利用数学方法将水压力引起的衬砌表面应力或衬砌结构应力与结构安全度对应起来，建立衬砌表面应力或衬砌结构应力与结构安全度的关系曲线，根据步骤3的神经网络预测模型***的结构内力变化趋势值，结合结构全寿命曲线，对结构安全性进行预警。
进一步的，所述步骤3中还包括：在优化神经网络模型后，通过不断累计数据样样本数据，调整影响因素权重，持续优化神经网络预测模型。
进一步的，所述关系曲线分成3个阶段，即安全段、预警段和破坏段。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
采用本发明提出的监测预警方法，通过充分利用隧址区降雨因素对隧道结构内力变化影响的相关性和滞后性特征，当运营岩溶隧道隧址区遭遇降雨影响时，对隧道结构受力发展状态进行预测，在隧道结构承受超过极限承载力之前的一定时间内，提前对隧道结构安全状态进行预警，使隧道运营部门或管理者有充分时间来采取有效应对措施，以防止隧道结构由于外力持续增大而引起的边墙突然坍塌等中断线路事故发生，进而保证隧道结构安全和铁路车辆运营安全。
附图说明
图1为岩溶隧道结构安全监测预警***组成图。
图2为岩溶隧道结构安全监测预警流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
确定需要进行监测预警的隧道段落，对存在运营安全风险的隧道岩溶段或是在施工过程中地质揭示情况认为该段在后续运营过程中强降雨条件下会对结构安全产生风险的区段，采用本方法进行安全预警。
本发明一种用于岩溶隧道结构安全预警的监测方法，包括以下步骤：
本方法涉及隧址区降雨量监测***、岩溶段隧道结构内力监测***、利用神经网络工具的数据模糊分析处理***、结构安全预警***。
降雨量监测***，该***主要用来实时监测隧址区的降雨情况，降雨量监测***主要收集3个参数，即瞬时降雨量m、累积降雨量M、降雨持续时间T，该其与结构内力监测***组合使用。
结构内力监测***，主要安装在存在运营安全风险的隧道岩溶段或是在施工过程中揭示地质情况认为该段在后续运营过程中强降雨条件会对结构安全产生风险的区段，结构内力监测***采集数据分两类，一类是既有隧道，主要采集衬砌表面应力A，表面应力通过混凝土表面应变测试获得；另一类是新建隧道，主要采集衬砌结构应力B和衬砌水压力P，衬砌结构内力通过预先埋设在混凝土中的埋入式应变计测得，衬砌水压力通过施工时埋设在衬砌与围岩表面的渗压计测得。
降雨量监测***与结构内力监测***获得的数据均通过无线网络传输到数据平台，利用数据分析处理***对其进行处理。数据分析处理***，收集每次降雨时降雨参数(瞬时降雨量m、累积降雨量M、降雨持续时间T)与结构内力参数(衬砌表面应力A或衬砌结构应力)，采用正交设计原则，获得不同瞬时降雨量m、不同累积降雨量M、不同降雨持续时间T条件下对应的衬砌表面应力A或衬砌结构应力数据样本。这样每次降雨时都可以获得大量数据样本，最终建成降雨参数与衬砌表面应力或衬砌结构应力的数据库。选择合适的神经网络模型，对数据库中的样本进行训练学习，在学习过程中，不断优化神经网络模型，调整降雨参数各因素对衬砌表面应力A或衬砌结构应力B的影响权重，利用优化后的神经网络模型对衬砌结构内力变化趋势进行预测。岩溶区每年都会经历数次降雨，把每次降雨量数据与结构内力变化情况作为学习样本，调整影响因素权重，持续优化神经网络预测模型。随着时间的推移，收集的数据量越多，预测精度就越高，预测的变化趋势更准。
结构安全预警***，对于某一具体隧道，结构设计参数是确定的，因此，利用数学方法可很容易将水压力引起的结构表面应力或衬砌结构应力与结构安全度对应起来，建立结构表面应力或衬砌结构应力与结构安全度的关系曲线，曲线通常分成3个阶段，安全段，预警段，破坏段。根据上述提出的神经网络预测模型可***的结构内力变化趋势值，结合结构全寿命曲线，就可对结构安全性进行预警，然后隧道运营部门或管理者，根据预警信息可以采取应对措施，确保结构运营安全。
Claims (3)
1.一种用于岩溶隧道结构安全预警的监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：在隧址区安装降雨量监测***，实时监测隧址区降雨情况，降雨量监测***采集的参数包括瞬时降雨量m、累积降雨量M和降雨持续时间T；通过无线网络将采集到的数据传输到数据信息平台；
步骤2：安装结构内力监测***，结构内力监测***采集数据分两类，一类是既有隧道，采集衬砌表面应力A，所述表面应力A通过混凝土衬砌表面应变测试获得；另一类是新建隧道，采集混凝土衬砌结构应力B和衬砌水压力P，衬砌结构应力B通过预先埋设在衬砌中的埋入式应变计测得，衬砌水压力P通过施工时埋设在衬砌与围岩表面的渗压计测得；通过无线网络将采集到的数据传输到数据信息平台；
步骤3：对收集到的降雨参数与结构内力参数，包括衬砌表面应力A和衬砌结构应力B，采用正交设计原则，获得不同瞬时降雨量m、不同累积降雨量M和不同降雨持续时间T条件下对应的衬砌表面应力A或衬砌结构应力B数据样本，形成降雨参数与衬砌表面应力或衬砌结构内力的数据样本库；选择神经网络模型，对数据样本库中的样本进行训练学习，在学习过程中不断优化神经网络模型，并利用优化后的神经网络模型对衬砌结构内力变化趋势进行预测；
步骤4：利用数学方法将水压力引起的衬砌表面应力或衬砌结构应力与结构安全度对应起来，建立衬砌表面应力或衬砌结构应力与结构安全度的关系曲线，根据步骤3的神经网络预测模型***的结构内力变化趋势值，结合结构全寿命曲线，对结构安全性进行预警。
2.如权利要求1所述的一种用于岩溶隧道结构安全预警的监测方法，其特征在于，所述步骤3中还包括：在优化神经网络模型后，通过不断累计数据样样本数据，调整影响因素权重，持续优化神经网络预测模型。
3.如权利要求1所述的一种用于岩溶隧道结构安全预警的监测方法，其特征在于，所述关系曲线分成3个阶段，即安全段、预警段和破坏段。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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