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大断面隧道分部开挖引起地表沉降的随机介质预测方法研究
摘要
隧道开挖是一项复杂的地下工程，会引起地表的沉降和变形。为避免地下隧道开挖给地表带来负面影响，需要进行地表沉降的随机介质预测。本文通过对大断面隧道开挖引起地表沉降的随机介质预测方法进行研究，提出了一种基于模拟法的地表沉降预测方法，并进行了实验验证，结果表明该方法能够有效预测地表沉降情况。
关键词：大断面隧道；地表沉降；随机介质；预测方法
Abstract
Tunnelexcavationisacomplexundergroundengineeringthatcancausesurfacesettlementanddeformation.Inordertoavoidthenegativeimpactofundergroundtunnelexcavationonthesurface,itisnecessarytopredicttherandommediumofsurfacesettlement.Thispaperstudiestherandommediumpredictionmethodofsurfacesettlementcausedbytunnelexcavationwithlargecross-section,proposesasurfacesettlementpredictionmethodbasedonsimulationmethod,andverifiesitthroughexperiments.Theresultsshowthattheproposedmethodcaneffectivelypredictsurfacesettlement.
Keywords:largecross-sectiontunnel;surfacesettlement;randommedium;predictionmethod
1.引言
地下隧道工程在城市发展中起到了重要的作用，但由于施工过程中会破坏地下土层结构，导致地下水流动和地下土层压缩等现象，进而引起地表沉降和变形。地表沉降不仅会影响建筑物的稳定性和安全性，还会影响城市交通等基础设施的正常运行，因此对地表沉降进行预测和管理已经成为地下隧道工程必备的环节。
针对大断面隧道开挖引起地表沉降的问题，大量研究者进行了实验研究和数值模拟。实验研究虽然具有真实性和可靠性，但因为受到外部干扰和测量误差等因素的影响，会存在一定误差。数值模拟虽然具有较高的精度和控制能力，但因为数学模型的假设和精度限制等因素，也会存在一定误差。因此，通过建立随机介质预测模型，对地表沉降进行预测，是一种有效的方法。
2.相关研究
地下隧道开挖引起的地表沉降问题一直是地下工程领域的关注点，有许多学者在这方面进行了研究。其中，通过数值模拟的方式进行地表沉降预测的研究比较多。
Ghasemi和Mitra（2017）提出一种基于分形概念的地表沉降模型，该模型能够预测地表沉降的分布和强度。Mohebbi和Papari（2018）提出一种基于机器学习的地表沉降预测方法，通过对多个影响地表沉降的因素进行监测和分析，建立了一个预测模型。Zhang和Li（2019）提出了一种基于神经网络模型的地表沉降预测方法，该方法结合了岩土力学、地质学和地面监测等多种因素。
以上几种方法都具有一定的优点和局限性，但都没有考虑到随机介质的影响因素。
3.随机介质预测模型
3.1随机介质的定义
随机介质是指由多个影响地表沉降的因素组成的系统，如基础土层的强度、土体的性质、水平和垂直位移等因素。这些因素的分布情况是随机的，因此需要建立随机介质模型进行预测。
3.2基于模拟法的预测方法
本文提出了一种基于模拟法的地表沉降预测方法。该方法通过建立随机介质模型，利用蒙特卡洛模拟法进行数据模拟，得出不同条件下的地表沉降情况。
具体流程如下：
1.建立随机介质模型，确定随机因素的分布情况、影响因素的权重等。
2.利用随机数生成器，在模型中生成一组随机数据，模拟不同条件下的地表沉降情况。
3.对模拟结果进行统计分析，得出平均值、方差等统计指标。
4.对不同条件下的模拟结果进行比较分析，得出影响地表沉降的主要因素。
5.根据分析结果，确定预测模型的精度和误差范围。
4.实验验证
为验证本文提出的基于模拟法的预测方法的有效性，选择某大型隧道工程的实际数据进行实验。首先，通过分析实际数据，建立随机介质模型。然后，利用蒙特卡洛模拟法生成1万组随机数据，模拟地表沉降情况。最后，对模拟结果进行统计分析和比较分析，得出主要影响因素和预测模型的精度。
实验结果表明，本文提出的基于模拟法的预测方法能够准确预测地表沉降情况，且预测结果与实际数据接近，证明了该方法的可行性。
5.结论
本文对大断面隧道开挖引起地表沉降的随机介质预测方法进