基于模糊综合评价模型的地铁盾构隧道结构健康状态评价*

许玉海 乔渊玮 张梓鸿 李沅军 赵正阳

(1.金现代信息产业股份有限公司, 250014, 济南; 2.中国铁道科学研究院集团有限公司城市轨道交通中心,100081, 北京; 3.石家庄铁道大学交通运输学院, 050043, 石家庄∥第一作者, 高级工程师)

随着既有地铁盾构隧道数量的增多及其运营年限的增长,受列车运营荷载、隧道自身结构因素及外界环境的影响,盾构隧道中各类病害日益突出,严重威胁列车行驶安全。

目前,盾构隧道结构健康状态评价方法主要分为传统评价方法和机器学习预测两大类。文献[1]采用层次分析法构建了盾构隧道渗漏病害的3层评价指标体系,使用综合模糊评估向量集化方法确定了隧道渗漏状态的模糊综合评价值。文献[2]针对地铁盾构隧道的常见病害,选取了23个可定量因素作为评价指标,将隧道病害等级划分为4级,建立了4层病害评价指标体系,采用盾构隧道病害评价模糊综合算子对盾构段检测结果进行了定量评价。文献[3]参考现有规范,利用层次分析法建立了公路隧道结构健康状态诊断指标体系,确定了指标权重,制定了指标等级的判定标准,基于模糊综合评价理论建立了公路隧道结构健康状态的模糊综合评价模型。文献[4]通过层次分析法建立了环境、管片结构响应、钢筋应变、材料劣化等因素的多级盾构隧道评价体系,采用综合评价法对隧道结构健康状态进行了评价。文献[5]通过层次分析法确定了隧道各影响因素的权重,建立了评价模型的二级指标体系,运用模糊综合评价对高速公路隧道结构健康状态进行了评价。文献[6]通过熵权法确定了指标权重,构造了隶属函数,计算了评价指标的隶属度,确立了多级模糊综合决策评价模型。文献[7]确定了影响盾构隧道安全性的评价指标,包括渗漏水、管片横向和纵向变形、错台量及裂缝宽度,制定了各指标的判定标准,通过乘积标度法确定了指标权重,基于模糊理论对地铁盾构隧道进行了评估。文献[8]针对隧道涌水事故,结合13个主要影响因素构建了风险评估指标体系,基于人工神经网络利用搜集的样本数据,搭建了13个神经元的输入层、5个神经元的隐含层及1个神经元的输出层,并将数据集按8∶2划分为训练集和验证集对模型进行训练。

调查发现,当前隧道结构健康状态评价研究仍存在一些不足。传统评价方法主要通过模糊数学对隧道表观问题进行评价,缺少对隧道整体状态的评估。神经网络方法缺少客观的评价数据对模型进行训练,且训练效果不理想。本文从材料劣化、渗漏水、结构变形和沉降等四方面建立了多级评价指标体系,规定了指标分级判定标准,并采用层次分析法确定了各指标的权重,划分了5级隧道结构健康状态及对应的健康值,基于模糊数学建立了模糊综合评价模型,实现了对地铁盾构隧道结构健康状态的评价。

1 地铁盾构隧道结构健康状态评价指标体系

1.1 评价指标体系的构建

地铁线网密布、交错,站点设置密集且列车运行频次高[9-12]。为构建反映运营隧道结构健康状态的评价体系,根据系统性原则,将运营隧道看作一个复杂的系统,并采用集成思想对运营隧道结构健康状态进行预测和分析;遵循定量与定性相结合的原则,对各项指标进行量化处理,以更科学、客观地进行评价;按照独立性原则要求各项指标在同一个层次内互相独立,避免含义相似或相互混杂的情况发生;基于科学性与可靠性原则,建立盾构隧道的评价指标体系,以提高运营隧道的安全管理水平。针对盾构隧道的施工特点、结构及病害类型,建立盾构隧道结构健康状态评价体系,如图1所示。

图1 地铁盾构隧道结构健康状态评价体系

1.2 评价指标分级标准的确定

根据GB/T 39559.3—2020《城市轨道交通设施运营监测技术规范 第3部分:隧道》、CJJ/T 289—2018《城市轨道交通隧道结构养护技术标准》、DB 11/T 718—2016《北京市城市轨道交通设施养护维修技术规范》、JGJ 8—2016《建筑变形测量规范》等标准,结合地铁盾构隧道结构的特点,建立了评价体系中各指标的分级标准(见表1)。

表1 地铁盾构隧道结构健康状态评价指标分级标准

1.3 各评价指标权重的分配

对不同指标赋予相应的权重来表现指标在综合评价过程中重要程度的差异。采用层次分析法来确定各个指标的权重分配。

比较两两因素的相对重要性,构建判断矩阵。判断矩阵采用1～9表示其重要程度,如表2所示。

表2 判断矩阵

基于专家经验对各指标的重要性进行判断,得到准则层与指标层的判断矩阵。由判断矩阵计算比较元素对于该准则的相对权重。

各指标的判断矩阵计算过程如下:

其中,A1、A2、A3、A4分别是材料劣化、渗漏水、结构变形、沉降的判断矩阵。

经比较得到判断矩阵,实际计算中,得到的矩阵是一致矩阵的情况很小。引入一致性指标IC:

(1)

式中:

λmax——最大特征值;

n——判断矩阵的阶数。

查找对应的随机一致性指标IR,见表3。

表3 平均随机一致性指标值

计算一致性比例RC:

RC=IC/IR

(2)

如果RC<0.1,则可认为判断矩阵的一致性可以接受,否则需要对判断矩阵进行修正。

分别计算地铁盾构隧道结构健康状态评价指标体系中其他指标之间的权重。材料劣化、渗漏水、结构变形和沉降的权重分配W=[W1W2W3W4]=[0.124 0.226 0.501 0.150]。其中:材料劣化中各指标的权重分配为W1= [W11W12W13]=[0.164 0.297 0.569],渗漏水中各指标的权重分配为W2=[W21W22W23W24]=[0.126 0.282 0.320 0.272],结构变形中各指标的权重分配为W3=[W31W32W33W34W35W36W37]=[0.055 0.085 0.089 0.120 0.161 0.213 0.278],沉降变形中各指标的权重分配为W4=[W41W42]=[0.418 0.512]。

得到的地铁盾构隧道结构健康状态各级评价指标权重如表4所示。

表4 地铁盾构隧道结构健康状态各级评价指标权重

1.4 隶属度函数的确定

地铁盾构隧道结构健康状态的评价过程中,不少指标的检测结果通常表现为模糊性。对于这类模糊事件,可通过构建相应的隶属函数实现评价结果的量化。三角形隶属度函数u(x)如下:

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

式中:

x——自变量,即实际检测值;

a1、a2、a3、a4、a5——区间分段参数。

三角形隶属度函数如图2所示。

图2 三角形隶属度函数图

2 地铁盾构隧道结构健康状态评价模型

2.1 综合评价模型的确定

评价模型采用二级模型,分别对两级指标进行评价。

一级指标层模糊综合评价为:R1=W1R1a,R2=W2R2a,R3=W3R3a,R4=W4R4a。其中:Ria为一级评价模型的隶属度,Ri为二级评价模型的隶属度,Wi为指标权重,i=1,2,3,4。

二级指标层模糊综合评价Z为:

Z=W[R1R2R3R4]T

(8)

2.2 评价结果分析

建立地铁盾构隧道结构健康状态评语集:V={V1,V2,V3,V4,V5}。将综合评价得到的评价向量进行单值化处理,与盾构隧道结构健康状态等级对应起来,评判隧道结构健康状态。

计算地铁盾构隧道结构的健康状态值F:

(9)

通过F判断地铁盾构隧道结构的健康状态等级,如表5所示。

表5 地铁盾构隧道结构健康状态等级

在实际情况中,当单个指标出现严重病害时,通过上述计算可能出现盾构隧道结构评价良好,但单个指标的严重病害容易对隧道结构产生较大影响。本文在进行指标隶属度计算过程中,若出现单项指标隶属度属于4级或5级时,对应的盾构隧道结构的健康状态直接评定为4级或5级。

3 工程实例

选取2022年8月我国某条地铁上行线路K30+800—K31+030区段的盾构隧道检测数据作为评价单元。检测结果包括:管片裂缝为2 mm,管片混凝土强度比为1,pH值为7.1,每100 m2的渗漏点数量为1.352个,渗漏水量为3.43 L/d,单点渗漏水面积为0.172 m2,环向接缝宽度为2.5 mm,纵向接缝宽度为3.1 mm,横向错台量为5.6 mm,径向错台量为3.7 mm,螺栓应力强度比为0.62,水平收敛变形为1.530 mm,竖向收敛变形为2.020 mm,累计沉降为3.5 mm,其他检测项结果均为0。

确定各个指标的隶属向量,并建立评价矩阵如下:

一级模糊综合评价:R1=W1R1a=[0.836 0.164 0 0 0],R2=W2R2a=[0.15 0.61 0.14 0 0],R3=W3R3a=[0.23 0.59 0.18 0 0],R4=W4R4a=[0.58 0.35 0.07 0 0]。二级模糊综合评价:Z=W[R1R2R3R4]T=[0.40 0.47 0.13 0 0]。确定F=82.8。

评价结果表明,该段隧道完好状况为Ⅱ级,结构轻微损伤,功能使用良好,应经常保养。采用GB/T 39559.3—2020对该单元进行评价,评价结果为85,属于上述规范中隧道等级中的2类——隧道状态较好,病害程度轻微,病害发展趋势趋于稳定。这表明本文提出的方法与规范具有较好的一致性。

4 结语

为提高地铁盾构隧道结构健康状态评价的准确性,基于模糊数学理论,构建了盾构隧道结构健康状态评价模型。基于材料劣化、渗漏水、结构变形和沉降等四方面建立了3层评价指标体系。通过层次分析法确定了指标权重,并参考相关规范制定了适用于盾构隧道多级评价的指标分级判定标准。针对不同病害等级分布的特点,同时参考相关规范,将梯形隶属度函数改进为三角形隶属度函数。本文构建了盾构隧道结构健康状态评价模型,对国内某地铁上行线路K31+030—K31+030区段2022年3月隧道结构健康状态进行了评价,其结果与规范评价结果较为一致,表明本文提出的评价方法可为地铁盾构隧道的维保决策提供依据。