深基坑施工期间智能监测数据分析及其风险评估

深基坑施工期间智能监测数据分析及其风险评估

史岚

新疆中力勘察设计研究院（有限公司） 830000

摘要：深基坑施工过程中存在诸多风险隐患，有效监控和预警是确保施工安全的关键。本文提出了一种基于物联网和大数据技术的智能监测系统，旨在实现对深基坑施工全过程的实时监测和风险评估。系统通过布设多种传感器，采集围护结构位移、地下水位、土压力等关键参数，并利用5G网络实现数据的高效传输。研究开发了一种基于深度学习的数据异常值识别算法，能够及时发现监测数据中的异常情况。同时，系统对历史数据进行统计建模，结合数理模型预测未来趋势，从而对潜在风险进行预警。该系统已在多个深基坑工程中应用，取得了良好效果，为深基坑施工风险管控提供了有力技术支持。

关键词:深基坑智能监测物联网大数据 风险评估深度学习趋势预测

1深基坑施工概述

1.1 深基坑施工的定义和特点

大城市高楼林立、地下空间开发日益增多，深基坑工程应运而生。顾名思义，深基坑即指开挖深度较大的地下室基坑。这种地下空间施工形式兴起于上世纪中叶，随着现代建筑技术的飞速发展而日益普及。不难发现，无论是写字楼、住宅还是地铁车站，深基坑工程无处不在，已成为城市建设的重要组成部分。

深基坑施工具有鲜明特征，首当其冲便是施工场地空间狭小、周边环境制约大。与露天施工相比，基坑开挖必须在有限空间内进行，需格外注意施工方法和工序。同时，由于临近既有建筑，对邻近结构的影响也是一大考量因素。此外，由于多数情况下需要进行地下连续围护，施工难度和复杂程度远高于普通土方开挖。

1.2 深基坑施工的主要风险因素

深基坑施工作为一项复杂的地下工程，面临着诸多潜在风险。这些风险源自多方面因素的影响，包括地质条件、水文环境、周边建筑物以及施工技术等。适当权衡和控制这些风险，对确保工程质量和安全至关重要。

地质条件是影响深基坑施工的首要因素。复杂的地层分布、不利的岩土体性质，都可能引发围护结构失稳、底部隆起等问题。比如，当遇到富水砂层时，极易引发管涌、底部失稳等灾害。同时，地下水位的变化也会对围护结构的稳定性产生巨大影响。

周边建筑物的存在无疑增加了风险。尤其是临近老旧建筑时，开挖会导致地面沉降，对建筑物的结构安全构成威胁。即便是新建筑物，也可能因为过度变形而受损。此外，地下管线的存在也不容忽视，一旦开挖破坏，将造成严重后果。

施工技术水平直接决定着风险控制的效果。低劣的支护措施，操作不当，监测手段落后，都可能酿成重大事故。值得一提的是，基坑开挖过程中的降排水措施亦属关键，如果处理不当，将加剧工程风险。

2 深基坑智能监测系统的构建

2.1 监测指标的选择与布设

深基坑施工过程中涉及多个风险因素，需要全面监测围护结构的变形、地下水位变化以及周边环境的响应。合理选择监测指标并精心布设监测设备是确保安全施工的前提。

监测指标的选取需要充分考虑工程特点和实际情况。围护结构的水平位移和侧向位移是反映结构稳定性的关键指标，因此需要在围护结构的不同位置和深度布设位移计。举个例子，某深基坑工程采用钻孔灌注桩作为临时支撑，在桩身不同位置共布设了68个位移计。除了位移外，还需要监测地下水位的变化情况，因为降低地下水位是深基坑开挖的必要环节，但也可能引发周边建筑物的不均匀沉陷。通常在基坑内和基坑周边适当位置安装多个地下水位观测井。

监测范围不应仅限于基坑本身，还需要覆盖可能受影响的周边区域。邻近建筑物的沉降是一个重要风险因素，因此需要在关键位置布设沉降监测点。比如，某住宅小区临近一处深基坑工程，共安装了25个沉降监测点。还需要监测土压力和支撑结构的应力情况，以确保开挖期间的稳定性。例如在支撑结构的节点位置布设应变计。总之，科学合理的监测布设是智能监测系统的基石，需要结合具体工程实际进行优化布设。

2.2 监测数据的采集与传输

深基坑施工过程中，实时监控关键参数对于确保作业安全至关重要。智能监测系统通过部署多种传感器设备，全面采集围护结构位移、地下水位、土压力等数据。其中，位移传感器安装于围护桩及支撑墙体的多个节点，能够精确测量水平位移和垂直位移变化。地下水位监测由钻孔及管状压力计组成，可以连续记录基坑内外的地下水位变化。此外，还布设了应力传感器测量作用于支撑结构的土压力。

上述传感器均采用无线通信技术，避免了传统有线方式的复杂布线。信号经过现场基站处理后，通过5G网络实时传输至云端服务器。5G网络的高带宽、低延时特性，确保了大量监测数据能够高效、可靠地上传。与此同时，系统在基坑周边设置了多个供电装置，为现场设备提供持续稳定的电力供应，从而保证了数据采集和传输的连续性。

监测数据汇总至云端后，经过预处理和存储，便可为后续的数据分析和风险评估提供基础支持。通过对实时和历史数据的综合分析，智能监测系统能够全面掌握深基坑施工现场的动态信息，实现安全风险的提前预警和有效防控。此外，系统还具备远程监控和报警功能，将异常情况及时反馈给相关人员，确保问题能够得到及时处理。

3  基坑监测数据的风险评估

3.1 监测数据异常值的识别与处理

现代深基坑工程监测系统通常采集了大量不同类型的数据，如围护结构位移、地下水位变化、周边土体应力等。这些海量监测数据隐藏着施工安全的重要信息，但同时也夹杂着一些异常值，可能源于传感器故障、数据传输错误等多种原因。有效识别和处理这些异常值对于获得可靠的监测结果至关重要。因此，研究人员致力于开发先进的异常值识别算法，以确保数据的质量和完整性。

深度学习算法在异常值识别领域展现出卓越的性能，尤其在处理高维、非线性和复杂模式的数据时。研究小组提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的异常值识别模型，能够从序列数据中学习潜在特征，并对异常数据进行有效识别。该模型在某大型基坑工程中的应用表明，其异常值识别精度高达95.7%,大幅优于传统方法。

不过，仅依赖算法还远远不够，还需要专家介入对识别结果进行审核和修正。因此，智能监测系统还融入了人工智能辅助决策模块，通过可视化工具将潜在异常数据以直观的形式呈现，方便工程师对其进行判断和处理。该模块同时结合了知识库和专家规则，为决策提供参考建议，提高了处理效率和准确性。

3.2 监测数据的统计分析与趋势预测

深基坑施工涉及复杂的地质条件和环境因素，监测数据往往呈现出较大的波动性和不确定性。有效挖掘数据内在规律，对未来趋势进行预测，是风险评估的重要环节。该过程需要综合运用多种统计分析方法和数理模型。

监测数据的统计分析旨在从大量原始数据中提取有价值的信息。首先进行数据清洗，剔除异常值和缺失值，确保数据质量。随后应用描述性统计，计算均值、方差、分位数等统计量，了解数据的整体分布情况。此外，通过相关性分析和主成分分析等方法，探究各监测指标之间的相互关系。比如围护结构位移与地下水位变化的相关性，可为确定关键控制参数提供依据。

结语：数据统计分析和趋势预测为风险评估提供了重要的数据支撑。准确把握监测数据的内在规律，对于及时发现异常情况、预警潜在风险至关重要。未来还需进一步提高分析模型的精度和泛化能力，提升对复杂环境的适应性，为深基坑施工安全保驾护航。

参考文献

[1]王志坚，张亮，曹斌，等.基坑智能监测系统在深基坑工程中的应用[J].建筑结构.
[2]马铮，付力文，史俊峰.深基坑挡土结构变形安全监测与风险评估[J].施工技术.
[3]王伟，郭士文，张蕙，等.地铁深基坑监测数据分析新方法[J].岩土工程学报.