基于实测数据的地铁隧道长期沉降预测模型研究

李翔宇，李新源，李明宇，聂俊霞，冯晓波

(1.建筑安全与环境国家重点实验室，北京 100013；2.中国建筑科学研究院有限公司 地基基础研究所，北京 100013；3.徐州工程学院 土木工程学院，江苏 徐州 221018；4.郑州大学 土木工程学院，河南 郑州450001；5.中铁十五局集团城市轨道交通工程有限公司，河南 洛阳 471499；6.新华通讯社机关事务管理局，北京 100803)

盾构法是在地面下暗挖隧道的一种施工方法，可以有效控制施工对周围环境影响，在城市地铁施工中得到了广泛应用[1].在盾构隧道施工结束后，周围土体因受到扰动存在大量潜在的变形，而且运营期间隧道也会受地铁线路周围工程地质条件变化和人类活动等因素的影响，致使盾构隧道发生长期沉降，其中，建设在软弱、高压缩性土体中的隧道沉降最为显著[2-3].运营隧道的沉降实测数据综合反映了隧道在多种因素共同作用下的变形情况，基于隧道沉降实测数据，选取合理的预测模型，来推算隧道沉降规律，是研究隧道沉降预测的重要方法[4].目前，对地铁隧道长期沉降的预测研究还比较少，主要从经验曲线模型、灰色系统理论、BP神经网络模型等方法进行研究.李明宇(2011)[5]采用函数g=ae-lgt/b+c对隧道长期变形规律进行了分析.余腾等(2017)[6]基于南京地铁二号线部分区间沉降监测数据，采用GM(1,1)灰色模型对轨行区沉降进行预测研究.但曲线模型需要较多原始速度，且收敛速度较慢，灰色预测模型所需参数较少，但预测结果精度较低.朱伟刚等[7]、乔金丽……