溶洞、孤石体积小需要精细化探测跨孔电阻率 CT法是一种孔中精细化探测方法，该方法利用不良地 质构造与周围介质或者岩层之间的电阻率差异通过 对电阻率的层析成像来对隐藏在岩体内的不良地质 构造和岩层交界面进行识别和定位。该方法的具体工 作原理是：在相邻的2个地质勘探钻孔中，一个放入 共电电极另一个放入测量电极利用从钻孔中观测到 的电位或电位梯度值进行直接或间接的成像反演就 可以获得这2个钻孔间地层的电阻率分布图[2]。跨孔 电阻率CT法探测原理见图10。 跨孔电阻率CT法具有以下优点：1）探测电极安 装在孔中深入围岩，可避开各种电磁干扰；2）采用跨 孔“透视对穿”的观测方式采集的数据量更多，且更 接近勘探目标体；3）信号不随深度方向衰减分辨率 更高

1.3.1厦门市轨道交通1号线孤石探测

厦门市轨道交通1号线集美大道站一天水路区 间站位于厦门市集美区后溪镇，区间起于集美大道 站下穿崎沟村、东宅村民房后到达天水路站区间 穿越残积土、全风化花岗岩、散体状强风化花岗岩等 地层初勘时发现基岩突起及孤石存在，且因区间上 部分布大量崎沟村民房蝶阀标准，房屋基础薄弱，密集无序 详勘仅钻探18个孔位，传统方法无法探明区间孤 石、基岩突起具体分布情况。选择地质相近、地势较 为开阔的天水路站一厦门北站区间（起里程 YDK30+095~YDK31+035）作为试验段，采用跨孔 电阻率CT法进行孤石探测试验部分探测结果见图 1。本次跨孔电阻率CT法孤石探查试验推断存在 12处孤石9处得到钻孔验证孤石揭露准确率超过 70%探测较为成功

1.3.2大连地铁2号线东春区间溶洞超前探测

跨孔电阻率CT法也可对溶洞进行超前探测通 过三维切片成像可推断溶洞的发育位置和规模。采用 该方法对大连地铁2号线东纬路一春光街区间进行了 精细探查部分探测结果见图12。可知跨孔电阻率 CT成像结果与实际开挖结果吻合。

1.3.3南京地铁上元门站基坑涌水探查

超前探测的另一难点是溶管（岩溶裂隙）的探 测南京地铁上元门车站靠近长江，车站基坑开挖时 不断涌水采取注浆措施封堵因未查明涌水通道 注浆针对性不强注浆效果不佳。采用跨孔电阻率 CT法、高密度电法、瞬变电磁法和地质雷达法4种方 法相结合的综合物探方法对车站基坑进行精细探 查综合物探结果见图13。采用综合物探方法确定 了长江水经过基坑的流水通道以及基坑底板富水区 的空间分布根据物探解译结果推断了长江水源补 给通道合理地设计了注浆孔位,并通过注浆对涌水 点进行有效封堵。

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图11厦门市轨道交通1号线部分孤石探测结果 Fig. 11 Detection results of boulders in Xiamen Rail Transit Line No.

（a）跨孔电阻率CT成像三维切片 （b）第2和第3个剖面之间的掌子面出水涌泥照片

（c）代表性地质雷达成果图

图13南京地铁上元门站基坑涌水综合物探结果 ospection results of water inrush of foundation pit of Shangyuanmen Station of Nanjing Metro

Fig. 13 Comprehensive geophysical prospection results of water inrush of foundation pit of Shangyuanmen Station of Nanjing Metro

岩体中一般积聚有弹性变形势能在一定条件下 这些能量会猛烈释放岩石发生爆裂并弹射出来的现 象我们称之为岩爆。岩爆的形成一般经历岩体破裂、 块体形成、块体弹射3个阶段。岩石是各向异性的非均 匀材料，当岩体中的裂纹产生、扩展和摩擦时岩体内部 的能量会以波的形式释放这就产生了微震事件。我们 利用微震监测技术可以接收到岩体内部的微震信息通 过科学反演就能够得到岩体微破裂发生的时间、具体 位置和震裂强度等信息。根据微破裂释放出能量的大 小、分布和集中程度就可以对岩爆的可能性、发生的位 置和等级等进行预测预报。现阶段微震监测技术已经 在地下工程中得到了广泛的应用。在多数的岩爆孕育 过程中微震事件及其能量的演化具有自相似性（时间、 能量及空间分形特征）且有微震信息前兆特征这种相 似性见图14。可知：在大多数情况下可以利用已监测 到的微震活动性在基于未来施工不变的情况下对岩 爆的区域和等级进行预警

2.2隧道岩爆监测预警技术与方法

在隧道TBM法和钻爆法施工时岩爆孕育存在

以下显著差异：1）TBM高等级岩爆孕育伴随低等级 岩爆（见图15）；2）TBM同一区域常发生多次岩爆； 3）TBM岩爆多发生在开挖过程中钻爆法几小时到 几天不等；4）TBM诱发的微震事件能量一般较大 （见图16）

（b）钻爆法施工 图15某工程TBM法与钻爆法岩爆等级差异 Fig. 15 Difference between rockburst grades induced by TBM method and those induced by drilling and blasting method

图16TBM法与钻爆法微震事件能量差异 Fig.16 Difference between seismic energy induced by TBM method and that induced by drlling and blasting method

2.2.2按岩爆类型预警

岩爆形式的动力破坏基本可以分为2类：1）第1 类是由岩石破坏导致的通常称为应变型岩爆；2）第 2类是断层滑移或者剪切断裂所导致的称为应变结 构面滑移型和断裂滑移型。这2类岩爆的主要区别 是：在第1类岩爆中扰动源（开挖）和岩爆发生的部

位是相重合的；在第2类岩爆中扰动源和所导致的 岩爆发生部位离开一段距离甚至是相当大的距离。 此外与第2类岩爆（滑移断裂型岩爆）相联系的能量 通常远远大于应变型岩爆的能量。断裂滑移型岩爆的 破坏程度也通常比应变型岩爆强烈得多[3]。因此建 立了隧道不同类型岩爆定量预警公式

P" =Zw" P"

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2.3隧道岩爆孕育过程动态调控

2.3.1TBM开挖应变型强烈岩爆预警与调控

图173TBM开挖隧洞时微震事件数和能量随时间演化规律 Fig. 17 Quantities and energy of microseismic incidents vs. time

（a）2010年9月6—8日 （b）2010年9月9—11日 图183*TBM开挖隧洞累计微震事件分布图 of TBMTumnel#3

图19某深埋工程施工时微震事件数和能量随时间演化规律 Fig. 19 Quantities and energy of microseismic incidents vs. time during a deep tunnel construction

2.4隧道岩爆监测预警工程实践

锦屏二级水电站位于四川省凉山彝族自治州 该水电站利用雅著江150km锦屏大河湾处的天然 落差截弯取直开挖隧洞引水发电水电站总装机规 模达480万kW。工程开挖共包括7条平行隧洞，即 #—4*引水隧洞、施工排水洞和A、B辅助洞等图21 为其平面布置。其中4条平行布置横穿锦屏山的引 水隧洞从进水口至上游调压室的平均洞线长度约 6.67km中心距60m洞主轴线方位角为N58°W 开挖直径12.40~13.00m全线一般埋深为1500， 2000m最大埋深达2525m。隧洞具有大、长、深等 特点。

在采用岩爆监测预警系统前2条辅助洞发生岩 爆造成人员伤亡和严重恐慌施工队伍被迫更换多 次工期延误1年以上。排水洞2009年11月28日发 生极强岩爆，TBM被毁，多人伤亡，停工半年，被迫更 改施工方案。 之后采用微震监测技术进行监测预警与预控通 过微震数据采集系统连续进行数据采集、数据远程传 输、数据处理与分析实现对施工隧洞微震事件的连续 监测和分析。相邻平行最大埋深洞段岩爆风险控制效 果见表2。

表2相邻平行最大理深洞段岩爆风险控制效果比车

e 2Rockburst control effect

.2锦屏地下实验室二期开挖全过程灾害监测

锦屏地下实验室二期工程位于锦屏交通洞A洞 南侧最大埋深约2400m是目前世界上埋深最大的

实验室施工过程中潜在的岩爆、片帮、珊塌等硬岩工 程灾害发生的频率高、危害严重。根据锦屏深部地下 实验室二期的功能设计要求，结合布置区域的地质条 件、已有洞室布置和施工条件地下实验室总体方案采 用4洞9室“错开型”的布置形式见图22。目前共有 9个实验室其中1*—6"为物理实验室7"—9"规划为 深部岩石力学实验室。1"—8”实验室长度均为65m 成门洞型隧洞截面14m×14m9"实验室长60m（东 西两侧各30m）。各实验室均采用钻爆法施工分3 层开挖上层8.0m中层5.0m，下层1.0m。其支护 方式主要为锚杆和喷射混凝士，

图22锦屏地下实验室二期隧洞布置图 Fig.22 Layout of 2nd phase tunnel projects of Jinping underground laboratory

在7"和8"实验室施工开挖过程中于2015年8 月23日发生一次极强岩爆。岩爆区域长约44m高 5~6m最大爆坑深度3.1m，最大爆坑尺寸达 2.4m×2.4m×1m岩块最大弹射距离7~10m爆 出岩块体积约400m岩爆造成7*、8"实验室上层南 侧边墙已完成的支护系统严重破坏，破坏区的锚杆 被拉断和拔出，钢筋网和初喷混凝土被抛出。由于 采取全过程灾害监测预警与防控措施本次“8·23 极强岩爆在发生前2h被成功预警施工单位根据岩 爆预警信息及时通知现场并撤离了高风险区的施 工人员和设备，成功避免了因本次大规模极强岩爆 带来的人员伤亡和设备损失，保证了实验室二期工 程建设期的施工安全

基于BIM技术的建筑物（隧道工程）的安

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工作流程。通过三维模型的可视化演示，可以实现 对建设工程项目的碰撞检测、施工进度模拟、工程质 量分析和安全风险防控等[7]。 在地铁建设的管线施工中，需要在非常有限的 空间内完成通信、信号、综合监控以及通风、暖通、消 防、电力等十几个专业系统的安装，各系统之间碰撞 冲突、返工修改等问题突出合理布置这些系统与建 筑、结构间的空间关系非常重要。而二维图纸由于 无法可视化往往会导致施工前客专业的冲突问题 难以到解决。由于BIM技术模型具有数字化、可视 化、真实化的特点采用BIM技术模型进行车站的施 工碰撞研究，可使项目各参与方进行无间隙共享及 无障碍交流在整个项目周期高效协同工作，从而有 效解决上述难题[7]。 在高风险特殊区段地铁施工中，为了降低灾难性 事故的发生概率我们需要实时地对安全风险进行感 知才能及时防范事故发生。因此进一步将包含岩土 地质信息、地下管线信息、周边建筑技术信息、机械人 员信息、施工监测信息等在内的工程实体与施工工序 信息对应的时间维集成，建立地铁施工的4D模型， 某地铁车站4D模型见图23

图23桌地铁车站4D模型 Fig. 234D models of a Metro station

3.2隧道施工安全风险实时感知及实时预警系统

下文以武汉某地铁越江隧道联络通道施工过程中 的风险控制为例介绍施工中的安全风险实时感知及 实时预警系统。

为了实现对工程周边环境与工程结构等多物理量 的连续实时感知提高风险特殊区段地铁施工安全风 险信息的采集和传输能力将光纤光栅传感技术引入 到了某地铁隧道联络通道的冻结法施工中。由于光纤 光栅传感器具有耦合监测、高精度、自动连续、抗电磁 干扰、不受水和潮气影响、远距离传输等诸多优点工 程利用光纤光栅传感器对水平冻土、联络通道初期支 护和既有隧道管片分别进行温度－应变耦合监测构 建了联络通道施工多场耦合实时感知系统从而实现 了整个施工周期内对数据的自动连续采集和实时分析 与预警[8]。 实时感知系统组成见图24，包括独立供电系统， 数据存储分析系统、数据实时采集系统等3部分并增 设防尘防水保护系统。

3.2.2安全风险实时预警系统

从海因里希的事故连锁理论、轨迹交义理论等事 故致因理论中我们可以得知施工中人的不安全行为

和物的不安全状态会导致安全事故的发生。因此某 地铁隧道联络通道施工过程中除了建立多场耦合实 时感知系统实时获取物的状态外，人的行为对于施工 安全风险控制而言更为重要[8]。因此，在多场耦合实 时感知系统的基础上实现了复杂环境下长大隧道中 实时跟踪移动目标并将联络通道施工过程中环境、结 构和人的安全信息综合起来进行安全分析判断并及 时有效地发布预警信息，第一时间通知现场作业人员 采取应急措施实现了安全知控一体化和实时化。安 全知控一体化和实时化原理见图25

地铁施工过程中存在大量的安全信息必须充分、 及时掌握这些安全信息才能对其进行有效的安全控 制。因此,BIM、物联网、数据融合等前沿信息技术的 应用是提升地铁工程施工安全风险控制水平的重要途 径之一它对于提高地铁施工过程中安全信息的采集、 传输、分析和挖掘能力降低施工安全风险，具有突出 作用。隧道实时定位系统架构见图26。

4.1开展基于大数据技术的TBM/盾构施工时的分

隧道建设时的工程事故和TBM/盾构的低运行 除了与客观不良地质条件有关还与TBM/盾构的选 型不当以及操控参数选择不合理有关。如何使选型 与参数选择从经验上升为科学？运用大数据技术是 一个可行的方向

4.1.1大数据技术的定义和特征

大数据技术是指对数据规模大、结构复杂度高、关 联度强的数据集进行处理与应用的处理技术。具有以 下“4V”特征：1）Volume（大量），数据量巨大；2） Variety（多样化）数据类型多且十分复杂；3）Velocity 快速）处理速度要求快；4）Value（价值密度低），虽 然数据采集量巨大但有用数据少。

4.1.2大数据技术内落

大数据涉及到的技术主要包括数据挖掘与关联分 析技术、机器学习、模式识别、预测模型、时序分析以及 可视化处理等。 1）数据挖掘。数据挖掘是一个知识发现的过程 即从大量的数据中自动搜索隐藏在其中的知识或特殊 关系信息的过程。 2）关联分析。关联分析是从大量数据中分析各 数据项之间有价值的相关关系。比如20世纪90年代 美国沃尔玛超市基于销售数据关联分析将啤酒与尿 布2个看上去没有关系的商品放在一起进行销售获 得了很好的收益。 3）机器学习。机器学习主要研究如何使用电脑 来模拟和实现人类学习时获取知识的过程，重构已有 知识提升自身处理问题能力从而形成创新。机器学 习的最终目的是从数据中自动分析获取规律性知识 并用于对未知数据进行预测、判断和评估。机器学习 与统计推断学联系密切

4.1.3大数据技术应用在TBM/盾构施工中的可行

TBM/盾构施工数据是典型的大数据问题大数 据的概念和TBM/盾构施工数据具有天然的契合性。 TBM/盾构在施工掘进过程中连续自动采集数据并存 储在数据库中。比如海瑞克盾构每2.5s会自动采 集，每10s会自动存储一次数据。对于1条长约25 km的隧道来说，单就掘进参数而言，每台盾构每分 钟产生包括盾构扭矩、推力、转速、贯入度等掘进参 数在内的掘进数据如果推进2h1条线路将产生约 4.2×10"组掘进数据盾构/TBM掘进数据不仅包括 自身的掘进参数（扭矩、推力、转速、贯入度等）还有 地层变形数据（包括应力、位移）以及掘进地层地质

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数据（比如地层类型、土体物理力学参数、地下水位 等）加上各监测点获取的数据（包括区间隧道上方、 周边布置的监测点以及大量管线、建筑物、道路布置 的测点）数据形式多样（包括数值、文字、图片等资 料）。总的来说，盾构/TBM施工数据量巨大。盾构 掘进参数之间、盾构掘进参数与地层变形之间相互 关联非常复杂呈现出大量、多态、多源、多维的大 数据特征。因此盾构/TBM施工数据是典型的大数 据应用范例

4.1.4大数据技术在TBM/盾构施工中的应用前

自前中国大部分的地铁工程都采用盾构施工山 岭隧道和引水隧道等长大隧道建设中采用TBM施工 的也越来越多并都研发了施工信息管理系统（见图 27）系统用以支持TBM/盾构的远程监控，通过多种 传输方式将掘进数据发送至中心服务器并自动存储 其采集、翻译、传输和存储分析的过程见图28。因此 TBM/盾构施工管理信息化技术的应用为大数据分析 提供了数据基础。

【a）宁和城际轨道交通一期风险管控系统

（b）成都地铁建设工程安全风险监控系统 图27地铁盾构施工信息管理系统 Fig.27 Construction information management system of Metro shield construction

通过大数据技术有效利用TBM/盾构施工中的大 数据对优化TBM/盾构的设计，正确进行TBM/盾构 的选型提升TBM/盾构的掘进效率和控制施工时的 事故发生具有重要意义其关键是建立数据联盟以及 对TBM/盾构施工海量数据的数据挖掘和关联分析技 术的研究和提升。

图28盾构数据采集过程 Fig. 28Data acquisition of shield

基于大数据技术开展TBM/盾构施工中的应用 研究在国内刚刚起步，是一个富有探索性和挑战性 的课题尚未有成功的应用实例。例如TBM/盾构的 扭矩是其选型的重要参数现在依据的是日本公式 T=aD式中影响参数单一（仅为盾构外径D）。盾 构外径D大时扭矩偏大，不能充分发挥切削能力； 盾构外径D小时扭矩偏小容易出现扭矩过载。因 其复杂性进行理论研究很难，可以通过大数据技术 对以往掘进施工参数进行统计挖掘分析不同地质 条件下不同类型盾构掘进参数的变化规律，得到适 用性强的经验公式，为优化国产盾构选型参数提供 技术支持。再如如何选择与地层特性相适应的掘进 参数从而保证开挖面稳定、减小地层变形位移是盾 构施工控制的难点。可以通过对不同地层内掘进时 的掘进参数与地层变形参数进行统计来控制掘进 分析盾构掘进参数与地层变形之间复杂的规律性关 系，为有效预测复杂条件下地层变形、防治地面隆起 或塌事故提供依据。

4.2数字隧道向智慧隧道（建设和运营维护）的

智慧工程方面国外已有一些实例如：2006年新 加坡启动“智慧国家2015”计划建立了针对交通堵塞 预报的智慧城市系统；2009年韩国仁川实现了房间耗 能的智能控制与通过网络监测病人状况的智慧城市应 用；昆士兰建立了对桥的智能安全系统通过装在桥上 的传感器确保桥的安全；爱尔兰“智慧湾”利用浮桥上 的传感器及渔民手机监测水面上的漂浮物、水流沟通 渔民和餐厅的交易：瑞典斯德哥尔摩智慧城市系统使 汽车使用量降低25%尾气排放降低8%~14%。隧道 工程也将从数字隧道向智慧隧道方向发展。

4.2.1数字隧道和智慧隧道的概念

数字隧道是隧道工程信息化的初级阶段，是“物 理隧道”（实体隧道）的虚拟对照体，以信息化手段对 隧道建设过程中的勘察、设计、施工及监测等数据进行 集中有效管理。具体体现为数字隧道工程基础平台

该平台是集数据信息存储、查询、三维可视化建模及虚 拟浏览为一体的综合系统。其信息包括地形、地理的 基础地理数据；包括工程地质和水文地质、环境地质 的地质数据（两者共称为地层数据），隧道主体的设 计、施工及监测数据等。 智慧隧道是为隧道工程建设和运营服务的隧道工 程信息化的高级阶段。包括智慧和智能2方面：智慧 是对大系统和巨系统而言例如城市是一个巨系统包 括人、自然和社会等的综合体。隧道是一个大系统包 括隧道本体、隧道环境、隧道建设者和运营者的综合 体；智能是对某项技术、某个功能和某种仪器设备而 言如智能手机、智能传感机和智能交通等。 具体来说，智慧隧道就是让作为隧道系统主体 的隧道工程建设者和运营者更聪明。首先，它通过 互联网把无处不在的被植入隧道本体、周围地层中 的智能化传感器、实时跟踪移动目标的GPS定位单 元以及无线射频识别单元连接起来形成物联网，以 此实现对物理隧道（隧道本体和环境）、隧道建设者 和设备的全面感知；除此之外智慧隧道利用云计算 技术能对感知信息进行智能处理和分析，实现网 上“数字隧道”与物联网的融合；最后在分析处理 后发出对包括超前地质预报、设计方案和修改、施工 方案的实施（如盾构推进的操作参数的确定等）、预 警信息的发布、应急防治方案的实施等作出智能化 响应和决策支持的指令

4.2.2智慧隧道和数字隧道的区别和联系

数字隧道是物理隧道在网上的虚拟对照体，两者 是分离的智慧隧道运用物联网可以把数字隧道与物 理隧道无缝连接在一起是物联网与“数字隧道”的融 合智慧隧道是数字隧道功能的延伸、拓展和升华是 数字隧道的智能化。利用云计算对实时感知数据进行 决速和协同处理并在大数据技术所具备的感知能力、 逻辑思维能力、自学习与自适应能力和行为决策能力 的基础上提供智能化服务。 智慧隧道和数字隧道之间并无绝对界线是可以 过渡的例如有4D数字隧道、N维数字隧道··相 应有4D和NDBIM技术。

道路标准规范范本4.2.3智慧隧道智的体现

将多源异构数据整合为一致性数据隧道工程建设 和运营全图 4）智能服务。在隧道智慧信息（网络、数据）基础 上利用云计算构架一种新的能提供服务的系统结构 基于大数据技术对海量感知数据进行并行处理、数据 挖掘与知识发现能够为隧道建设和运营提供各种不 同层次、不同要求的高效率智能化服务

4.2.4智慧隧道建设

建设智慧隧道的关键是做好智慧隧道工程数据交 换共享平台建设。这是一个智慧信息基础设施一智慧 应用服务技术支持层一智感应用服务层的推进过程。 要有4方面的提升：1）三维可视化表达一统一 时空基准的四维信息；2)“静态数据+周期性更 新一“实时获取+动态更新”；3)“有限服务一“全 面深度服务”；4)“事后分析+辅助决策"一“实时分 析+智能数据挖掘+知识发现+实时决策”。

不断提高地质预报技未水平加强隧道建设、运营 维护全过程的信息化、可视化、智慧化研究，逐步实现 隧道更加安全、高质、高效、智能的建设与管理是今后 一个时期的发展方向。

参考文献(References）

检测标准：隧道工程建设地质预报及信息化技术的主要进展及发展方