公路隧道监控量测及围岩稳定性分析

隧道在进行施工中,监控量测技术是其中十分关键的一部分。通过监控量测可实时的掌握隧道围岩的稳定情况及变化,将监测数据做出分析与设计进行对比,可以为后续的施工方法及支护参数的选择提供重要的参考。以SS253凤凰至木江坪公路改建工程凉水井隧道为工程背景,介绍了隧道监控量测的方法,通过对周边位移进行回归分析得出其围岩的变化趋势。     

基于互联网技术的公路隧道围岩常规位移监测分析平台

信息化是当前隧道施工管理的必然趋势,针对公路隧道监控量测信息化建设要求,采用PHP编程语言,结合Mysql的数据存储功能、最小二乘法及回归模型的分析原理,研发基于互联网技术的公路隧道围岩常规位移监测分析平台。该平台实现了在网络上对公路隧道监测断面数据的录入存储、回归分析、围岩稳定性判别及隧道围岩最终位移变形量与二次衬砌时间预估等功能。通过网络访问该平台,可使不在现场的参建人员及时掌握隧道监测数据及分析结果,可为支护结构的调整和变更提供更有效率的依据,进而提高公路隧道的管理效率。     

隧道监控量测数据管理系统研究

文章在隧道施工监测数据的处理和应用方面进行了新的探索,采用VB6.0语言和EXCEL数据库,开发了隧道监控量测数据分析处理系统。文中阐述了开发隧道监控量测数据分析处理系统的原理、方法,介绍了系统的功能和技术路线,软件集数据输入、数据管理、数据应用等功能于一体,实现了计算的前台可视化界面与监测信息存储的Excel数据库的良好连接,划分为数据管理、图形绘制、回归计算、预测分析、围岩稳定性及支护效果的判别等5大模块;并通过秦岭终南山公路隧道工程中的应用实践,软件能方便、快捷地对隧道监测数据进行处理、分析,对围岩和支护结构的稳定性进行了评价,验证了程序数据处理流程的合理性,对指导施工、确定支护方式具有较高的应用价值。     

公路隧道监测数据非线性回归的稳健估计

预测公路隧道施工监测达到规范要求下的最终时间和累计下沉量是隧道监控量测的基本工作之一。研究通过选择合适的非线性回归模型,采用求解最小残差平方和为原则及剔除少量最大异常值,降低了牛顿迭代法对参与拟合数据平均赋权带来的误差,并利用修正后的Matlab优化工具箱模型建立非线性方程组,实现了其过程。结果表明,运用以上方法处理隧道施工监测数据,可以降低模型预测的误差,且收敛速度快,可见这样的处理方法可行。     

浅谈吉罗公路古丈2号隧道围岩变形监控量测

根据吉罗公路围岩变形监控量测，提出新奥法在隧道施工中监控量测的重要性．同时进行数据回归分析及围岩稳定性分析。     

隧道施工监控量测数据分析及系统开发研究

在隧道施工中,监控量测具有非常重要的意义。本文介绍了插值拟合方法在隧道监控量测中的应用,利用最小二乘法,对施工监测数据进行了回归分析,并比较得出了最优的拟合模型,据此反应围岩变形情况;基于以上分析成果,利用Matlab软件开发隧道施工监控量测系统,为工程实际提供了方便的监测工具。     

基于施工监测数据及数值回归的山岭隧道围岩稳定性分析

在山岭隧道施工中,通过对开挖围岩进行监控量测,可及时掌握围岩稳定情况,既为隧道施工安全提供有利依据,又为后期二次衬砌施作提供合理时机。文中以湖南G209、S318保靖龙溪至迁陵公路屋场坪隧道为工程背景,对监控量测所得周边位移和拱顶下沉数据进行数值回归分析,得出其围岩变化规律以指导施工。     

隧道监控量测数据分析处理系统的研发与应用

隧道施工监控量测是现代隧道施工新技术的重要内容。如何处理、分析监测信息并判断围岩和隧道支护结构的安全状态,对优化设计、保障施工安全有着重要作用。本文以秦岭终南山公路隧道工程为依托,针对现阶段隧道施工监控量测中的数据处理及应用方面存在的问题,采用VB6.0语言和EXCEL数据库,开发了隧道监控量测数据分析处理系统。系统集数据输入、数据管理、数据应用等功能于一体,实现了计算的前台可视化界面与监测信息存储的后台数据库的结合,并且可以根据曲线的发展趋势,结合根据实际经验制定的判断准则,及时判别隧道围岩的稳定性及支护效果,尽早发现问题,确保施工安全。通过工程中的实际应用,本软件能方便、快捷地对隧道监测数据进行处理、分析,对围岩和支护结构的稳定性进行了评价,证明了软件规划和构架的合理性,具有较高的应用价值。     

监控量测技术在京珠高速公路粤北段某隧道中的应用

监控量测是隧道新奥法施工的三大要素之一,通过量测施工中隧道围岩变形与支护受力数据,对数据进行分析整理并及时反馈指导施工。以京珠高速公路粤北段某隧道为例,对该隧道的拱顶与地表进行了监控量测,通过对拱顶下沉和地表沉降等量测数据的测定、处理、回归分析,客观有效地评价和预测了该隧道的稳定性。     

自动化监测技术在隧道施工安全预警中的应用

通过自动化实时监测技术对公路隧道施工过程中各监测区域的形变量数据实时监测,并结合施工现象和预警方法,对监测数据的变化、突变等进行识别,针对异常监测数据及时分析和安全预警,从而减少或避免工程灾害所带来的损失。以湖南益阳滨江路隧道为依托,采用自动化实时监测预警技术,对隧道现场施工区域的围岩、初衬、边坡以及周边建筑物的变形开展监控量测,辨识监测数据的异常变化及其发展趋势。从监测结果可知,基于该自动化监测预警方法对异常监测数据所对应的监测位置发出安全预警准确可靠,从而保障隧道施工安全。     

雷家坡隧道监控量测的应用研究

随着我国交通建设的快速发展,公路隧道施工技术的不断改善和提高,隧道施工的安全性得到了越来越高的重视。监控量测作为新奥法施工的一部分在隧道施工中扮演着十分重要的角色,主要包括必测项目和选测项目。本文以咸旬高速雷家坡隧道监控量测为例,通过对隧道进行净空收敛和拱顶下沉等量测以收集数据,并进行整理和分析。进而更好的对隧道施工进行指导以及对隧道支护提供依据。     

软弱围岩隧道的受力和变形研究

以山东某高速公路隧道的工程实例为依托,根据新奥法修筑隧道的特点,采用收敛仪、激光断面仪对拱顶下沉和周围收敛位移进行了动态监控量测,结合当地的地质条件和理论分析,运用Origin数据处理软件对该公路隧道的实测数据分别进行三种不同的曲线函数的回归分析,通过分析得出:拱顶下沉和周边位移收敛量采用指数函数进行拟合效果最佳,确定了拱顶下沉和周边收敛的变化规律和最终值,并提出了二衬施作的合理时间,最后通过拱顶下沉和周边收敛的沉降速率评价了该断面围岩的稳定性。该结论表明了隧道施工过程中进行监控量测的必要性,该方法为提高该类似软弱围岩隧道结构物的使用安全性和可靠度提供必要的基础信息,为类似工程提供参考和指导性建议。     

雷公山隧道施工监控量测

围岩监控量测是新奥法隧道施工中的一个重要组成部分,它是通过对隧道施工中围岩的变化进行量测,并对围岩力学动态和支护结构工作状态的量测数据进行计算处理.以深圳市坪西一级公路雷公山隧道施工的监控量测实施情况,系统地说明了量测计划的编制、实施及对测得数据的处理方法,论述了量测对雷公山隧道的指导意义.     

雷公山隧道施工监控量测

围岩监控量测是新奥法隧道施工中的一个重要组成部分，它是通过对隧道施工中围岩的变化进行量测，并对围岩力学动态和支护结构工作状态的量测数据进行计算处理。以深圳市坪西一级公路雷公山隧道施工的监控量测实施情况，系统地说明了量测计划的编制、实施及对测得数据的处理方法，论述了量测对雷公山隧道的指导意义。     

长冲隧道台阶法施工的现场监控量测

通过长冲隧道台阶法施工典型断面必测项目的实时监控量测，对监测数据进行详细研究，采用一次负指数函数分段进行回归分析，总结出围岩变形的基本规律，确定了二次衬砌的合理施作时间。     

基于激光测距的隧道自动监控量测技术研究及应用

目前隧道监控量测采用人工操作测量仪器的方式进行工作,存在监测频率低,工作量大,效率低,施工人员作业安全性低,监测数据真实性难以保证,无法及时预报预警等问题。本文基于物联网、自动化技术,基于激光测距技术,研究设计一套全自动监控测量设备及云监控平台,实现对隧道初期支护变形的自动连续监测。自动监控量测设备实时采集数据,将数据通过物联网传输到监控中心进行分析、处理并自动预报预警。相比通过测量人员定时到现场测量的方式,自动监控量测技术能连续监测隧道变形情况,避免了人为测量隧道变形数据时对监测数据的篡改,能够自动及时预报预警,具有连续性、真实性、智能化等优势。     

浅述山岭公路隧道监控量测相关标准研究

对山岭公路隧道监控量测中规范规定的量测频率、数据回归分析和险情预报标准等几个方面进行研究,给出了动态计算量测频率的公式、数据回归分析应考虑的因素及险情预报标准。研究结果表明：量测频率在考虑围岩级别,开挖时间、开挖条件、距掌子面距离和量测数据等因素下动态综合判定,更具有合理性;数据回归分析时,应针对不同的围岩选用不同的函数进行回归分析,双曲线函数比较适合塑性围岩的回归分析,指数函数比较适合脆性围岩的回归分析;在综合考虑围岩级别、量测数据和围岩变形的发展趋势等因素的情况下,险情预报才能够准确的预报险情。     

基于Bayes-LSTM的公路隧道围岩变形预测方法研究

在公路隧道施工过程中,围岩的稳定性对隧道施工的影响较大。因此公路隧道围岩变形的监控量测与准确预测是保障隧道施工安全的关键。针对当前隧道围岩变形的预测精度较低以及泛化能力较差等问题,该文提出一种基于贝叶斯（Bayes）优化长短期记忆网络（LSTM）的方法,该方法首先对拱顶沉降和周边收敛的原始监测数据进行预处理,而后构建公路隧道拱顶沉降与周边收敛的初始LSTM模型,并利用Bayes优化模型中的超参数,最终得出预测结果。利用该模型对某公路隧道拱顶沉降和周边收敛进行预测,将预测结果以均方根误差为评价指标与神经网络（CNN）和支持向量回归（SVR）进行对比。预测拱顶沉降时,Bayes-LSTM模型的平均预测精度相较于CNN与SVR模型分别提高了1.0与1.26;预测周边收敛时,Bayes-LSTM模型平均精度相较于CNN与SVR分别提高了0.3与0.32。表明Bayes-LSTM模型的预测精度较高,同时其能在训练模型过程中对历史信息进行判断和取舍,极大地提高了时序数据处理的效率,为公路隧道围岩变形预测提供了新的思路和探索。     

隧道监测数据回归分析模型选择与优化的灰色局势决策法

回归分析法处理隧道监控量测数据,被普遍应用于预测隧道施工过程中围岩的变形及其发展趋势.回归分析法的关键在于选择与优化回归模型,该文提出采用灰色局势决策法选择回归模型,采用修正系数优化所选择的模型,并以某隧道拱顶下沉监测数据为算例,验证了该方法的可行性与优异性.该方法较好地解决了以往回归模型选取方法——通过计算、比较相关系数、标准误差等值主观判定的不足,可推广至其他隧道施工现场监控量测数据的分析处理中.     

阳宗隧道监控量测与围岩稳定分析

本文介绍了阳宗隧道现场监控量测方法，对施工中的围岩稳定性进行了分析，表明应用公路隧道现场监控量测成果，能够用于指导公路隧道现场施工。