基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與變形監(jiān)測成果的隧道安全狀態(tài)評估

黃惠峰，張獻(xiàn)州，張 拯，劉 龍，喻 巧，樂亞南

（西南交通大學(xué) 地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院，四川 成都610031）

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與社會的進(jìn)步，生產(chǎn)安全與運(yùn)營的要求越來越高。安全狀態(tài)評估是實(shí)現(xiàn)安全生產(chǎn)與運(yùn)營管理現(xiàn)代化、科學(xué)化的重要手段。運(yùn)用安全監(jiān)測方法對高風(fēng)險的隧道工程的運(yùn)營狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時的安全評估，具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。目前的安全監(jiān)測手段眾多，安全評價方法不一，找到最適合實(shí)際工程的方法是本文探討的關(guān)鍵問題。

1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隧道安全狀態(tài)評估模型

隧道安全評價是根據(jù)隧道施工或者運(yùn)營期間影響隧道安全的各種定量與非定量因素所表現(xiàn)的信息，運(yùn)用各種理論或方法綜合評判隧道的實(shí)際工況，判斷隧道的安全性是否滿足現(xiàn)行規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)的要求的方法。

由于影響隧道安全的因素很多，各因素的重要性各不相同，評價者主觀因素對隧道安全狀態(tài)評估結(jié)果的影響較大，因此現(xiàn)有的安全狀態(tài)評估模型不能最真實(shí)地反映隧道的實(shí)際安全狀況［1］。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能利用其自組織、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、高抗干擾能力及強(qiáng)容錯性的優(yōu)勢自動調(diào)節(jié)各個影響因素的權(quán)重，能吸收學(xué)習(xí)樣本中專家的思維及經(jīng)驗(yàn)，能高效率高精度地求解，得出更為合理的評價結(jié)果。

1．1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是誤差反傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡稱，它是一種多層前饋式誤差反傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由單個輸入、輸出及單個或多個隱含層構(gòu)成，每層包括若干數(shù)量的無相關(guān)聯(lián)系的節(jié)點(diǎn)，鄰層之間的節(jié)點(diǎn)由權(quán)值連接。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法原理是通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)樣本與網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出之間的誤差，修正節(jié)點(diǎn)之間的連接權(quán)值，使輸出與期望輸出盡可能的一致（輸出誤差平方和最小）。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由信號正向傳播與誤差逆向傳播兩個學(xué)習(xí)過程的反復(fù)記憶訓(xùn)練，使網(wǎng)絡(luò)達(dá)到收斂為止。它在信息處理方式方面具有信息并行處理、極強(qiáng)的容錯性，具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)能力，其主要優(yōu)點(diǎn)在于網(wǎng)絡(luò)具有極強(qiáng)的非線性映射能力，能解決多維非線性問題。

1．2 評價模型的構(gòu)建

隧道安全狀態(tài)評估主要包括評價指標(biāo)體系的建立、評價指標(biāo)度量方法及安全綜合評估3個方面。

1．2．1 隧道安全狀態(tài)評估體系及評價集設(shè)計(jì)

隧道屬于高度非靜定結(jié)構(gòu)物類別，影響其安全狀態(tài)的影響因子眾多，受到土木工程領(lǐng)域中各類復(fù)雜問題的交叉影響。［2］本文只探討變形監(jiān)測領(lǐng)域中基于隧道變形監(jiān)測成果的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在此類隨機(jī)的、模糊的工程問題中的應(yīng)用。因此，本文中的隧道安全狀態(tài)評估體系構(gòu)建僅考慮變形監(jiān)測領(lǐng)域內(nèi)相關(guān)的內(nèi)容。

評價集是關(guān)于隧道安全狀態(tài)“優(yōu)”“劣”的描述，是評價指標(biāo)所屬等級的集合。將評價集分成5級，用集合V表示：

V ＝ ｛V（i），i＝1，2，3，4，5｝＝ ｛正常，基本正常，輕度異常，重度異常，惡性失常｝

其評價集的安全系數(shù)取值范圍為［0～1］，各級系數(shù)范圍下文中將探討。

1．2．2 隧道安全狀態(tài)評估指標(biāo)度量方法

監(jiān)測指標(biāo)是一種用來衡量隧道運(yùn)營是否正常與安全的數(shù)值界限，是反映隧道處于安全、病態(tài)、危險三類狀態(tài)的界限值，可以分為警戒值與危險值兩類。對監(jiān)測指標(biāo)的度量即主要從數(shù)值表現(xiàn)和趨勢表現(xiàn)兩個方面對單個監(jiān)測點(diǎn)的實(shí)測成果進(jìn)行分析。

本文主要研究定量指標(biāo)數(shù)值表現(xiàn)的度量方法（見圖1）。

圖1 隧道安全狀態(tài)評估指標(biāo)體系

其監(jiān)測指標(biāo)度量模型可以表示為

其中，n為實(shí)測效應(yīng)量總數(shù)，t為自由度。

用［ymax］和［ymin］表示監(jiān)測指標(biāo)的限制值，可將評價集的5級狀態(tài)進(jìn)行數(shù)值表現(xiàn)：

1 級：［ymin］≤y≤ ［ymax］，且－2S≤y≤＋2S；

2級：［ymin］≤y≤［ymax］，且－3S≤y≤－2S或者＋2S≤y≤＋3S；

3級：［ymin］≤y≤［ymax］，且y＜－3S或者y＞＋3S；

4級：y＜［ymin］或者y＞［ymax］，且y≥－3S或者y≤＋3S；

5級：y＜［ymin］或者y＞［ymax］，且y＜－3S或者y＞＋3S。

1．2．3 安全狀態(tài)評估

隧道安全狀態(tài)評估可以轉(zhuǎn)換成評價特征空間的映射問題［3］。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有其良好的非線性映射能力，能實(shí)現(xiàn)對多維空間的任意映射。一個三層（輸入層、隱含層與輸出層）的BP可以任意逼近連續(xù)函數(shù)。評價指標(biāo)數(shù)與評價等級數(shù)的乘積為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)目，評價等級數(shù)目即為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自行調(diào)整確定。對隧道的安全狀態(tài)評估，首先要根據(jù)隧道各級監(jiān)測項(xiàng)目建立評價指標(biāo)體系，然后根據(jù)評價指標(biāo)體系，自下而上依次評價下層評價因子的結(jié)構(gòu)性態(tài)和上層評價因子的結(jié)構(gòu)性態(tài)，逐級至頂層隧道整體性態(tài)做出最終的評判。

下文將會詳細(xì)闡述安全狀態(tài)評估相關(guān)步驟及算例。

2 隧道變形監(jiān)測

某山嶺直線型隧道位于新疆阿克蘇地區(qū)丘里塔格戈壁山區(qū)，此地區(qū)雅丹地貌發(fā)育，巖石風(fēng)化嚴(yán)重，溝谷深切，自然條件惡劣。隧道全長1 983．0 m，設(shè)計(jì)坡度－41．4‰，軸線方向112°47′30″。隧址區(qū)在大地構(gòu)造單元上，位于塔里木板塊之阿克蘇坳陷的丘里塔格構(gòu)造帶。阿克蘇坳陷是南天山中段新構(gòu)造運(yùn)動異常強(qiáng)烈的地區(qū)，內(nèi)部發(fā)育有四排近東西向展布的逆斷裂－背斜帶，東丘里塔格背斜屬其中的丘里塔格逆斷裂－背斜帶東段部分，其構(gòu)造運(yùn)動尤為強(qiáng)烈。隧道安全使用數(shù)年來，隧道洞身和地表均出現(xiàn)不同程度的開裂和沉降現(xiàn)象。為準(zhǔn)確掌握此隧道的變形發(fā)展趨勢，保障整個隧道工程的安全運(yùn)營，必須利用變形監(jiān)測手段進(jìn)行分析及災(zāi)害的預(yù)測評估。

2．1 監(jiān)測方案

工程測量技術(shù)需實(shí)現(xiàn)半自動化監(jiān)測，進(jìn)行周期性觀測；傳感器技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時、連續(xù)、自動化監(jiān)測。這種多頻次、多傳感器、多數(shù)據(jù)源、多模型的綜合監(jiān)測技術(shù)，可以彌補(bǔ)各技術(shù)的不足，發(fā)揮各技術(shù)的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)相互檢核，得出最可靠的分析與評估結(jié)論。

對隧道的監(jiān)測主要包括隧址區(qū)域變形監(jiān)測、隧道地表沉降監(jiān)測、隧道圍巖收斂監(jiān)測、隧道裂縫和應(yīng)力及滲水監(jiān)測。隧址區(qū)域變形監(jiān)測分為4個GPS靜態(tài)觀測點(diǎn)及2個需要實(shí)時、連續(xù)、不間斷進(jìn)行觀測的GPS連續(xù)運(yùn)行參考站，GPS連續(xù)運(yùn)行參考站自動化監(jiān)測運(yùn)用GNSS Spider系統(tǒng)進(jìn)行GPS數(shù)據(jù)的接收和解算，使用Geo MoS Monitor系統(tǒng)［5］進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)投影來獲取區(qū)域位移在坐標(biāo)軸方向上的位移變化趨勢；隧道地表沉降監(jiān)測采用精密二等水準(zhǔn)測量的方法對隧道內(nèi)每隔120 m一個監(jiān)測點(diǎn)進(jìn)行周期性的測量；隧道圍巖收斂監(jiān)測采用周期性監(jiān)測和實(shí)時監(jiān)測手段結(jié)合的辦法，用徠卡測量機(jī)器人T M30參考高速鐵路CPIII技術(shù)自由設(shè)站邊角交會法進(jìn)行隧道監(jiān)測網(wǎng)的測量。測點(diǎn)間距為50 m，自由設(shè)站間距為100 m。每個斷面布設(shè)3個靶標(biāo)（拱頂、兩側(cè)拱腰）。其中實(shí)時監(jiān)測用Geo MoS Monitor系統(tǒng)可對全測量機(jī)器人進(jìn)行通訊配置、數(shù)據(jù)接收等功能，使用Geo MoS Analyzer系統(tǒng)可對變形信息進(jìn)行可視化分析；隧道裂縫、應(yīng)力及滲水監(jiān)測主要采用傳感器系統(tǒng)DATATAKER配合裂縫傳感器、應(yīng)力傳感器和滲壓計(jì)在線實(shí)時監(jiān)測，裂縫監(jiān)測還可應(yīng)用近景攝影測量的方法進(jìn)行周期性監(jiān)測。其中周期性監(jiān)測為每季度一次，實(shí)時監(jiān)測為各個系統(tǒng)按需設(shè)定，如圖2所示。

圖2 隧道位移監(jiān)測網(wǎng)示意圖

整個變形監(jiān)測工程分為實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng)和人工周期性監(jiān)測，其中實(shí)時監(jiān)測是由供電系統(tǒng)、通訊傳輸系統(tǒng)、在線傳感器采集系統(tǒng)與數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)組成的物聯(lián)網(wǎng)模式遠(yuǎn)程自動化系統(tǒng)。監(jiān)測區(qū)域采用分級布網(wǎng)，CORS／GPS監(jiān)測網(wǎng)為首級控制網(wǎng)，隧道三維位移監(jiān)測網(wǎng)為二級控制網(wǎng)，兩者之間通過洞口的觀測墩進(jìn)行聯(lián)系。

2．2 變形監(jiān)測成果

隧址區(qū)域變形監(jiān)測的實(shí)時監(jiān)測主要由埋設(shè)兩個CORS站實(shí)時監(jiān)測點(diǎn)來反映變形特征，有6 h、12 h和24 h解算監(jiān)測數(shù)據(jù)，圖3為CORS1的24 h監(jiān)測位移曲線。

隧道地表沉降監(jiān)測主要采用人工精密二等水準(zhǔn)測量的方法完成監(jiān)測及解算，2011年11月至2013年4月，隧底沉降監(jiān)測得到的水準(zhǔn)監(jiān)測點(diǎn)高程信息如表1所示。

圖3 連續(xù)運(yùn)行監(jiān)測站CORS1的24 h監(jiān)測位移曲線

表1 隧底沉降監(jiān)測成果m

隧道全站儀實(shí)時自動化位移監(jiān)測采取一天每隔4 h采集一次位移數(shù)據(jù)，通過與首期數(shù)據(jù)比較得到隧道26個監(jiān)測點(diǎn)2013年10～12月間的北方向位移變化趨勢（見圖4）。圖5為隧道進(jìn)口端DX0000－DX1000范圍內(nèi)22支裂縫傳感器監(jiān)測到的裂縫變化趨勢。

目前，針對變形監(jiān)測成果最普遍的安全狀態(tài)評估方法是采用人工對每項(xiàng)監(jiān)測項(xiàng)目的監(jiān)測成果進(jìn)行簡單的分項(xiàng)指標(biāo)評價。由于具體問題復(fù)雜多樣，各個監(jiān)測項(xiàng)目的重要性不盡相同，評價結(jié)果往往受主觀因素的影響較大，缺乏系統(tǒng)的、科學(xué)的整體評價方法，因此下文將探究運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行隧道安全狀態(tài)評估。

3 隧道安全狀態(tài)評估

3．1 隧道安全狀態(tài)評估步驟

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與變形監(jiān)測成果的隧道安全狀態(tài)評估具體步驟如下：

1）生成學(xué)習(xí)樣本。隧道安全狀態(tài)評估BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸入對各個評價指標(biāo)和評價集歸一化后的隸屬度，輸出各評價指標(biāo)的上層評價目標(biāo)。通過對各個評價指標(biāo)因子結(jié)構(gòu)性態(tài)的排列組合得到學(xué)習(xí)樣本的輸入層。以隧道體變形為例（見圖1），取隧底沉降、襯砌位移、圍巖應(yīng)力和隧體裂縫4個因子，如果輸入全為正常，其輸入矢量為（1，0，0，0，0，1，0，0，0，0，1，0，0，0，0，1，0，0，0，0），如 果 輸 入 全 為基本正常，其輸入矢量為（0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0，1，0，0，0，0，1，0，0，0），以此類推，總的輸入矢量維數(shù)為54＝625。學(xué)習(xí)樣本的輸出層則需要通過推理或者咨詢行業(yè)專家得到。如輸入全為正常，則可以推理得到輸出肯定全為正常，如果4個評價因子有一個正常一個重度異常其他為基本正常等復(fù)雜情況，則需通過專家的判斷給出合理的輸出結(jié)果。

圖4 隧道位移監(jiān)測點(diǎn)北方向位移實(shí)時變化趨勢

圖5 隧道裂縫實(shí)時監(jiān)測變化趨勢

2）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。對于生成好的學(xué)習(xí)樣本，通過MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)獲取學(xué)習(xí)樣本中體現(xiàn)的評價專家的知識經(jīng)驗(yàn)。當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練達(dá)到設(shè)置的目標(biāo)精度時，應(yīng)用這一網(wǎng)絡(luò)可以對樣本集以外的任一輸入進(jìn)行映射，最后得出能再現(xiàn)專家思維與經(jīng)驗(yàn)的比較科學(xué)合理的評價結(jié)論。

3）逐級評價，得出最終結(jié)果。逐級輸入下層評價指標(biāo)對評語集的隸屬度矩陣，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得出相鄰上級評價目標(biāo)的評價結(jié)果，最終按照最大隸屬度原則，對隧道實(shí)際安全性態(tài)進(jìn)行綜合評價［6－9］。

3．2 隧道安全狀態(tài)評估分析

隧道從進(jìn)口DX0060開始每隔120 m設(shè)置共計(jì)18個斷面，其中斷面前后60 m內(nèi)所做的監(jiān)測項(xiàng)目包括隧底沉降、襯砌位移、圍巖應(yīng)力和隧體裂縫進(jìn)行綜合，對此斷面做安全綜合評價。為了更好地監(jiān)測隧道安全，應(yīng)監(jiān)測隧址區(qū)域范圍內(nèi)的變形，并通過巡視的手段檢視隧道內(nèi)的滲流、裂縫情況。本文選取DX0060 DX0540 DX0900 DX1020 DX1380 DX1860總共6個斷面做基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與變形監(jiān)測成果的隧道安全狀態(tài)評估。選取2012年10月至2014年3月間的定量觀測資料做安全狀態(tài)評估分析，如表3～表5所示。

表3 隧底沉降對評價集的隸屬度

表4 隧道變形對評價集的隸屬度

表5 隧道整體性態(tài)對評價集的隸屬度

根據(jù)表3～表5中對隧道隧底沉降、隧道變形及隧道整體性態(tài)的評價隸屬度，由最大隸屬度原則可知：隧底沉降均正常，隧道變形也趨向正常，隧道整體性態(tài)方面均為正常，隧道安全狀態(tài)評估結(jié)果為安全。

為了證明該方法具有合理性，本文將DX0060斷面的4個評價因子加入部分的變形超限量，再由該方法得出隧道變形和隧道整體性態(tài)對評價集的隸屬度：

隧道變形：正常0．327 1，基本正常0．371 9，輕度異 常 0．266 0，重 度 異 常 0．022 7，惡 性 失 常0．012 3；

隧道整體性態(tài)：正常0．251 7 基本正常0．300 4，輕度異常0．411 3，重度異常0．019 8，惡性失常0．016 8；

加入少量變形超限量后，評價結(jié)果發(fā)生變化。由最大隸屬度可知，隧道變形屬于基本正常，隧道整體性態(tài)為輕度異常，則該隧道處于病態(tài)，其結(jié)果由變形監(jiān)測成果超限決定。該結(jié)果與專家判斷一致，可見，該方法具有一定的科學(xué)性。

4 結(jié)束語

隧道變形監(jiān)測是隧道安全性態(tài)分析與綜合評估的基礎(chǔ)，對監(jiān)控隧道的安全運(yùn)營具有重要的作用。由于隧道工作環(huán)境比較惡劣，內(nèi)部結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，監(jiān)測量影響因素眾多，常規(guī)的測量手段難以獲取全面的監(jiān)測數(shù)據(jù)，加上傳統(tǒng)的安全狀態(tài)評估方法受評價者主觀意識影響較大，難以得出比較合理的安全狀態(tài)評估結(jié)果。本文研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與物聯(lián)網(wǎng)模式下變形監(jiān)測成果的隧道安全狀態(tài)評估，既克服了以往監(jiān)測手段的不足，也能彌補(bǔ)安全狀態(tài)評估方法的缺陷，能得出比較科學(xué)合理的結(jié)論。

［1］ 劉祖強(qiáng)，張正祿，鄒啟新，等．工程變形監(jiān)測分析預(yù)報的理論與實(shí)踐［M］．北京：中國水利水電出版社，2008．

［2］ 李汛，何川，汪波，等．營運(yùn)期隧道結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測與安全評價研究［J］．現(xiàn)代隧道技術(shù)，2008［2］：289－294．

［3］ 李明，陳洪凱．隧道健康動態(tài)評價模型［J］．重慶大學(xué)學(xué)報，2011，34（2）：142－147．

［4］ 薛強(qiáng)，張茂省，唐亞明．基于變形監(jiān)測成果的寶塔山滑坡穩(wěn)定性評價［J］．水文地 質(zhì)工程 地質(zhì)，2013（5）：110－114．

［5］ 陳喜鳳，黃騰，劉嶺，等．Geo MoS在地鐵保護(hù)區(qū)自動化監(jiān)測中的應(yīng)用［J］．測繪工程，2013，22（2）：64－69．

［6］ 李孜軍，石東平．基于粗糙集－模糊評判－神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道施工安全狀態(tài)評估［J］．安全與環(huán)境學(xué)報，2011（6）．

［7］ 魏世玉．地鐵隧道施工中應(yīng)急監(jiān)測解決方案研究［J］．測繪工程，2014，23（4）：72－75．

［8］ 陳超，張獻(xiàn)州．實(shí)數(shù)編碼自適應(yīng)遺傳算法輔助實(shí)現(xiàn)變形監(jiān)測網(wǎng)平差［J］．測繪科學(xué)，2014，39（6）：117－120．

［9］ 陶鑫，文鴻雁，何美琳，等．灰色二階預(yù)測模型在變形監(jiān)測中的應(yīng)用［J］．測繪科學(xué)，2014，39（6）：135－137．