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《现代测绘》2018,(6)
地铁盾构隧道施工期间的地表沉降监控是工程安全施工的重要保障,分析地表沉降的原因并研究地表沉降的规律是隧道施工中的重要研究课题之一。以南京某地铁盾构施工区间为研究对象,分析了主要监测横断面的实测沉降数据,研究了地铁盾构隧道施工期间横向地表沉降的规律,确定了单线盾构推进对横向地表的施工影响范围和主、次影响区域。结合Peck经验公式对实测数据进行了拟合,确定了经验公式中地层体积损失率和沉降槽宽度系数的参数取值范围,得到符合南京六合地区实际情况的地区性经验结果。研究表明,地面隆沉监测值小于规范限值,施工参数设置合理。对于单线盾构推进施工,横向沉降曲线沿隧道中心线两侧非对称分布,已完成推进施工的盾构线周围土体的沉降较为显著。盾构掘进的主要影响范围位于距离隧道中心线7.5 m范围以内,次要影响范围位于距离隧道中心线7.5-15 m的范围。该地区沉降槽宽度系数的建议取值范围为0.30-0.50,地层体积损失率的建议取值范围为0.2%-0.43%。 相似文献
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针对地铁修建过程中穿越运营地铁线路时需动态监测隧道的安全状态问题,该文以深圳地铁某区间盾构隧道穿越过程为例,利用测量机器人,以0.5~2h/次的频率对监测点进行全程观测。断面数据分析表明:在下穿过程中,上下隧道间距在1.823和6.028m之间存在某个临界距离,当小于这个临界值时,穿越时要注意隆起对既有隧道,尤其是对道床轨面沉降差的影响;盾构机从进到出1号线左、右线隧道引起的沉降量各占相应穿越线路总沉降量的50%~86%,盾构穿越已有隧道的过程应增大观测频率,及时进行二次注浆;总的监测断面布设数量不受上下隧道间距的影响,距离上、下隧道正交断面10m外的相邻断面只需布设两个观察点。从而实现最优点位布设密度和监测频率,节约施工成本。 相似文献
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地铁隧道保护区沉降监测网稳定性影响着监测数据的可靠性。本文引入平均间隙法对监测网稳定性进行分析,通过间隙分块法搜索不稳定点。并通过工程实例,验证此方法能较好分析地铁隧道保护区沉降基准网的稳定性。 相似文献
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针对目前的地铁隧道沉降变形预测方法忽略了对沉降变形影响因素的综合协调考虑这一问题,该文将遗传算法(GA)结合极限学习机(ELM)的方法引入地铁隧道沉降变形预测。该方法借助最大信息熵理论,充分挖掘地铁隧道沉降主要影响因素与沉降量间的信息特征,并将遗传算法与极限学习机相耦合,利用遗传算法的全局搜索能力获取ELM神经网络优化的初始权值和阈值,形成熵权遗传算法-极限学习机模型,并编制相应计算程序。采用该模型对西安某地铁隧道沉降变形进行预测,并与遗传算法-极限学习机、极限学习机、传统的BP神经网络预测结果进行比较,结果表明熵权遗传算法-极限学习机模型与实测值吻合更好,预测结果更稳定。 相似文献
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随着城市化的发展,地面交通压力越来越大,越来越多的城市开始发展地下交通轨道,不可避免地会实施隧道工程,由此引起的地表沉降是我们不得不重视的问题。本文以山东省某地铁隧道工程为研究对象,利用实测数据分析研究由此引起的地表沉降规律。一般认为peck公式只能对下沉最终值进行预测,本文将依据peck公式对隧道施工过程中的地面沉降值进行实时预测,结合实测数据,我们可以发现peck公式可以很好地预测隧道施工过程中的地表沉降规律。 相似文献
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地铁隧道周边由于临近基坑开挖、地表加卸载及隧道近距离穿越等工程建设,引起土体的附加应力,造成隧道周围土体产生位移和变形,从而引起地铁隧道的附加变形。通过"微扰动"注浆对隧道进行加固可以对隧道的损伤进行修复,在修复过程中对隧道的自动化实时监测非常必要,可保障修复的顺利进行。本文主要研究了以物联网为基础的实时隧道自动化监测系统在隧道修复工程中的应用,结合实际工程案例,介绍了由于隧道沉降变形及管径收敛变形两种病害而对隧道进行修复时,自动化监测系统的应用情况及效果。 相似文献
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樊政 《测绘与空间地理信息》2018,(9)
由于地铁工程大部分在地下施工,可能造成周围建筑或者土地出现不均匀沉降问题。为了确保地铁施工安全,地铁施工过程中要对地面沉降现象进行检测,从而及时了解地面沉降情况。本文通过时间序列分析方法对地铁施工沉降情况进行监测,及时掌握地铁工程以及周围建筑物的沉降量和沉降速度,对沉降情况进行科学的分析和评价,并采用合理的方法进行预测,更好地掌握地铁施工沉降变化规律和发展趋势,确保地铁施工的安全性。 相似文献
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地铁隧道结构沉降监测数据处理与分析系统的设计与实现 总被引：1，自引：0，他引：1
根据运营期地铁监测数据处理分析过程特点,讨论分析了地铁隧道结构沉降监测数据处理分析理论与方法,对地铁结构沉降监测数据处理与分析系统的设计与实现进行了深入研究,经某地铁监测实际应用表明该系统具有较好的实用性和较高的可靠性,为类似系统提供了借鉴. 相似文献