1、CONSTRUCTION MACHINERY 532023/02总第564期综合管廊基坑土体变形与预测分析张俊峰，王建军（中交一公局第六工程有限公司，天津 300451）摘要伊利现代智慧健康谷核心启动区综合管廊基坑施工，其基坑坡面支护结构采用土钉和混凝土喷射坡面结合的方式。基坑支护结构变形的监控对于基坑施工安全以及施工周期的影响非常重要。在04个月监测期内基坑支护结构的变形结果表明，水平、垂直位移及增长速率都处于较低状态，远小于预警值。使用ARIMA对基坑支护结构顶部位移值进行预测，给相关基坑施工周期的确定以及支护方式的选择提供了参考。关键词基坑；支护；变形；ARIMA；施工周期中图分类号TU
2、753 文献标识码B 文章编号1001-554X（2023）02-0053-05Deformation and prediction analysis of soil mass in foundation pit of comprehensive pipe galleryZHANG Jun-feng，WANG Jian-jun快速发展的城市，基础建设工程庞大。为了建设成为立体的现代化城市，需要充分利用有限的空间，使地下、地上、高架三维空间共同协调发展。建设地下综合管廊，可以在有限的空间之内包含容纳多种运输管道类型，发挥出最大的利用效率1。合理的基坑开挖及支护对于建设地下综合管廊的施工安全、施工
3、周期等起着关键影响作用2。对基坑的各个关键点位移值进行实时监测，根据实测数据对施工方案进行对比，作出调控，创造出更好的施工条件3。ARIMA模型认为一个时间序列的相互依存关系表现为在原始数据的延续性上，某时刻的值通常受到历史值和相关因素的影响4。通过使用ARIMA模型将实测数据点进行处理，进而对基坑位移预测是一种合理的选择5。本文根据区域地质情况，设计基坑施工工程，对基坑水平与垂直变形进行实时监测，并通过ARIMA模型对水平位移值进行预测。1 工程概况1.1 工程项目介绍本文依托伊利现代智慧健康谷核心启动区基础设施建设项目国创北街综合管廊建造工程。该工程位于土默特左旗三环路以东，巴彦塔拉路以西
4、，开挖基坑主线全长1477.5m，宽6.9m，平均埋深7.5m。1.2 工程地质介绍使用DPP-100型汽车钻机进行钻探，严格控制回次进尺，做到变层取样，无变层则按规范定深取样，及时描述记录地层，在代表性土层采取土样，进行室内土工试验。在最大控制深度25m范围内，土层水平分布均匀。根据场地土成因类型及岩性特征的不同，将地层自上而下划分为五大层，耕土和杂填土为第一层分布，粉土、泥炭和砾砂为第二层，粉砂为第三层，粉土为第四层，砾砂和粉土组成第五层。各土层岩性特征和埋藏分布特征、相应的物理力学性质指标及原位测试参数如表1所示。1.3 基坑设计方案经查阅相应地段的岩土工程勘察资料，结合本场地的地层资料
5、及其物理力学性质，综合判定，属于中软场地土，建筑场地类别为类。粉砂、粉土层密实、力学性能较好，土层不液 DOI:10.14189/ki.cm1981.2023.02.003收稿日期2022-07-05通讯地址张俊峰，天津市滨海新区塘沽塘汉公路549号54 建筑机械SURVEYING专题论述化，故以第粉砂、粉土层作为基础持力层。层变形较小，周围没有显著建筑物对基坑产生互相影响，地质条件较为稳定，考虑采用放坡开挖的方式。边坡坡率采用10.75，按4.0m分台阶放坡，两阶之间留有平台，平台宽1.0m，坡顶外1m设置隔离网。基坑采用分层开挖，每层厚度不大于2.0m，沟底2030cm厚的地基土采用人工挖
6、除，并防止坑底土扰动。基坑开挖及管廊主体结构施工期间，沟边10m范围内地面超载控制在20kPa。最终为了防止土体坍塌流失的现象，使用HRB400直径25mm进行支撑，随后将坡面喷射C25混凝土面层100mm结合起来进行支护，具体如图1所示。排水沟100mm厚C25混凝土面层200厚C20素砼垫层10.75放坡开挖10200200mm钢筋网地面整平标高1027.0成孔直径为150mm钢筋采用25钢筋成孔直径为150mm钢筋采用225钢筋60006000600070007500图1 基坑支护示意图1.4 基坑支护变形监测基坑位移监测点根据GB 50497-2019建筑基坑工程监测技术规范6中的要求
7、进行布置，具体位置如图2所示。为了充分了解基坑位移的实际情况，确保在基坑中施工的安全性，使用Lei-ca TS15全站仪对基坑进行全方面现场监测。每隔10天记录一次，分别将测点的水平位移和竖向位移进行汇总，对达到预警值异常数据进行采集分析，并采取对应的应对措施。W16C64C65C1C2C3C4C5C6C58C59C60C61C62C63C67C68C69C70C121C122C123C124 C125C126W17W29W30W15W14W2W1围护结构顶部水平、竖向位移监测点（126个）水位监测点（30个）土体深层水平位移监测点（10个）X1X6图2 基坑各测点位置示意图2 基坑支护结构变
8、形分析2.1 基坑水平变形基坑支护结构顶部位移监测点共计126个，现取基坑上下两侧等距离点C1、C11、C21、C31、C41、C51、C63、C64、C74、C84、C94、C104、C114、C126进行分析，具体位移如图3所示。土质的离散程度对于变形值的影响非常重要，由于中大部分以中粗砂填充，浅层土中类型分布少，土质比较均匀，所以其变形增长速率较为稳定。表1 土质参数表类型颜色密实度潮湿度土质分布揭露层力学性能耕土黄褐松散稍湿以粉土为主，含植物根系0.5较差杂填土杂色松散稍湿以建筑垃圾及粉土为主，含砂砾石0.81.8较差粉土黄褐密实稍湿土质较均匀，局部含粉砂少量，局部夹粉质黏土薄层0.6
9、7较好泥炭黑松散稍湿-湿级配好，以中粗砂填充，局部夹粗砂薄层0.85.4较差砾砂灰褐中密稍湿-饱和 级配好，以中粗砂填充，局部夹粗砂薄层0.32.5较好粉砂褐黄中密稍湿-饱和 分选性较好，局部夹粉土薄层0.57.8较好粉土黄褐中密-密实稍湿-饱和土质较均匀，局部含粉砂少量，夹粉砂薄层，局部夹粉质黏土薄层1.714.8较好砾砂灰褐、黄褐中密饱和级配好，以中粗砂填充，局部夹粗砂薄层7.119.3较好粉土灰褐、黄褐密实饱和土质较均匀，局部含粉砂少量1.25.8较好CONSTRUCTION MACHINERY 552023/02总第564期-4-3-2-101234N内壁方向内壁方向1234位移值/m
10、m测量时间/月 C1 C11 C21 C31 C41 C51 C63 C64 C74 C84 C94 C104 C114 C126图3 基坑顶部沿内壁方向位移从图3中发现，基坑的位移都是向着基坑内壁方向增长，其增长速率随着时间增长逐渐减小，增长趋势趋于平缓。施工地形相对平坦，岩土层分布较为稳定，层位发育近于水平，工程力学性质较好，地基均匀性较好，所以位移增长值较小。其中基坑位移值最小只有2mm左右，部分基坑中部的位移最大达到了3mm左右，位移增长速率和位移值都处于安全预警值范围之内。呼和浩特中心城区及邻区多被新生界所覆盖，基岩基底构造以断裂为主，均为隐伏断裂，断裂展布方向以近东西向、北东及北西
11、向为主。由于该施工位置处于大青山脚下，整体呈现出北高南低的走势，故基坑南面方向的位移值大于北面的位移值，N方向最大为3.51mm，S方向最大为3.67mm，可以根据此情况对两侧的支护进行调整。如图4所示，最大位移产生在基坑中部以及拐点处。E方向为1.33mm，W方向为1.61mm。沿基坑长边方向不是土压力的主要受力方向，所以位移值较小。影响其产生位移的原因是，位于暴露面的薄层土体由于主动土压力向着基坑内壁产生位移，此位移量较大，逐渐堆积后从而引起沿着基坑长边方向的位移。由于图3中的增长速率先是快速上升阶段，然后是缓慢上升阶段，故位移沿基坑长边方向的平衡阶段持续时间呈现出增长的趋势，如图4所示。
12、位移值在平衡阶段持续不同时间后位移会继续增长，每次增长的速率保持基本一致，说明在此方向可以承受的堆积最大土压力是固定的。2.2 基坑竖向位移基坑顶部的竖向位移如图5所示，呈现出中部与拐点的位移值较大，这与水平处产生位移最大值的测点一致。竖向最大位移值达到了3.5mm，增长速率比较均匀，整体呈线性分布，后期速率比前期稍缓，基坑的支护方式比较保险，竖向位移值远远小于警戒值。-1.5-1.0-0.50.00.51.01.5E测量时间/月长边方向长边方向4321位移值/mm C1 C11 C21 C31 C41 C51 C63 C64 C74 C84 C94 C104 C114 C126图4 基坑顶部
13、沿长边方向位移-4.0-3.5-3.0-2.5-2.0-1.5-1.0-0.50.04312位移值/mm测量时间/月 C1 C11 C21 C31 C51 C51 C63 C64 C74 C84 C94 C104 C114 C126图5 基坑顶部垂直方向位移为了对基坑施工安全以及施工工期有一个科学的把控，对基坑顶部位移数据点进行综合考虑，其中沿着基坑内壁方向的位移值相比其他两个值变化略大，是作为预警值判断的一个重要指标。3 ARIMA模型与基坑位移预测3.1 时间序列模型的分类以时间序列为自变量，主要有以下4种基本模型。（1）自回归（autoregressive）模型AR对其自身的滞后（即先验
14、）值进行回归。在对前期序列项以及随机项综合考虑作用下，完成对相应线性方程的获取，借助此线性方程来对时间序列变化进行描述，具体关系式如下Xi=1Xi-1+2Xi-2+pXi-p+ui （1）56 建筑机械SURVEYING专题论述式中 1，2，p为模型的参数项；p为模型的阶数项目；ui为模型的随机误差项。（2）在移动平均（moving average）模型MA中，回归误差是关于误差项的线性组合集合，移动平均模型在时间序列预测值的处理过程中，需要在已有样本数据点中完成对各阶段时间点随机干扰项的获取，最终其功能以线性方程的形式进行描述。具体如下式Xi=ui1ui-12ui-2qui-q （2）式中
15、1，1，q为指模型的参数估计值；q为模型的解数。（3）自回归移动平均ARMA模型是以上两种模型的组合，它假设存在一组平稳的序列，能够使MA（q）和AR（p）等相关系数得到同时满足。这两种模型结合处理，可完成对相应数据点的自回归平均模型的建立，使序列静止。下式可以将前期以及前期的随机扰动项，包括数值进行解释Xi=1Xi-1+2Xi-2+pXi-p+uiui1ui-12ui-2qui-q（3）（4）更详细的进阶模型差分整合移动平均自回归（autoregressive integrated moving average model）ARIMA模型可以对未来时间序列的值进行预测，其具体是将已有数据点时
16、间步长的残差误差值和差异观测值的线性函数作为模型流程下一步。大部分情况下，时间序列都是弱平稳序列。对于这样的时间序列，为了转换为平稳序列，应该将其进行差分。ARIMA模型中I部分就是代表数据点已被替换值与先前值之间的差。经过这一系列的处理使模型更加准确地拟合数据，使数据更加符合实际走向，对未来值进行预测。3.2 ARIMA建模用于基坑位移预测通过对时间序列的识别、估计、检测以及应用来对已有数据进行ARIMA建模。通常情况下通过不断重复上述步骤进行处理，从而可以得到充分的反映实际情况的模型7。在对时间序列进行建模时，第一步是把已有基坑位移数据点进行收集以及整理，然后根据时序图的观察来粗略地对时间序列平稳性进行判断，进而可以借助单位根进行时间序列平稳性检验，再对原始基坑位移数据进行分析、判断和检验。认定其为非平稳序列时，则需要对原始数据点进行差分运算，直到处理完的数据满足平稳性要求，得到相应的平稳序列。以原始基坑位移处理完的平稳时间序列为研究对象，对其自相关图与偏自相关图进行结合考虑分析，以上参数给模型类型的选择提供参考。为了使确定的模型更加具最优性，还需借助其他方法进行优化，如AIC、B
