适用于地铁盾构区间工程地表沉降敏感性分级系统及方法技术方案

本发明专利技术属于地铁盾构施工技术领域，公开了适用于地铁盾构区间工程地表沉降敏感性分级系统及方法，地铁盾构区间沉降敏感性系统基于无人机遥感、地质勘测的数据获取结合GIS的栅格数据模型，选取建筑物高度、上覆土层厚度、砂卵石厚度、卵石含量、与盾构中心距离、与河流距离和地下水位7个评价因子，利用确定性系数与逻辑回归模型相结合的方法计算出每个单元格地表沉降发生的概率。逻辑回归法在对地铁盾构沉降敏感性评价时能够根据评价因子和沉降点之间的关系确定评价因子的权重，但在变量处理时存在很大的主观性。确定性系数法能够解决多因子数据的定量化问题，并且计算出评价因子各分级的相对权重。分级的相对权重。分级的相对权重。

【技术实现步骤摘要】
适用于地铁盾构区间工程地表沉降敏感性分级系统及方法


[0001]本专利技术属于地铁盾构施工
，尤其涉及一种适用于地铁盾构区间工程地表沉降敏感性分级系统及方法。

技术介绍

[0002]目前，在地铁盾构施工中，研究地铁盾构施工区域进行沉降敏感性评价，对地表沉降危害的防治具有重要的现实意义。
[0003]近年来，随着城市轨道交通迅猛发展，地铁盾构施工面临的工程环境问题日益复杂，潜在风险因素增多，施工难度增大。如何科学的评价地铁周边环境潜在风险等级是确保地铁盾构施工安全的前提。目前，国内外研究主要以风险评价方法为主，最常用的有贝叶斯法、故障树法、层次分析法、模糊综合评判法、可拓评价、云模型等。其中，贝叶斯法和故障树法属于概率法，是基于历史数值或数据进行评估。模糊综合评判法属于可能性法，是对既定风险发生的可能性及影响后果进行评估。在实际工程中，风险因素通常具有不确定性，概率法无法处理各评价指标之间的不确定性关系，而可能性法又过于主观，因此，一些学者在贝叶斯法和模糊综合评判方法基础上进行了改进。王丙苗等基于贝叶斯—Copula模型对地铁运营安全可靠性进行了评价；宗秋雷等提出了一种以模糊数运算规则计算风险因素的风险水平，以算子赋权法计算风险指标权重的地铁盾构施工风险评估方法；赵辉等提出了一种运用主成分分析法进行降维，运用Shapley值法对指标进行赋权的盾构施工风险灰色聚类评价方法。这些方法虽然在一定程度上提高了地铁施工风险评价的合理性，但是评价体系中缺少对地层条件、建筑物数量、高度及其与盾构区间水平距离的量化指标，因此，风险评价无法有效判断地铁盾构施工过程中地表沉降的发生概率与等级。采用支持向量机、有限元、神经网络、敏感性分析等方法虽然可以进行沉降预测，但是由于土体的各向异性以及地表沉降与各影响因素的非线性关系，导致预测结果往往与实际存在一定的误差。近年来，随着3S技术在地质灾害评价方面的广泛应用，有效提高了评价结果的精度，尤其是基于GIS技术的逻辑回归法、信息量法以及确定性系数法等定量评价方法的组合使用取得了良好的效果。地铁盾构区间沉降敏感性评价是以地质条件与周边环境为基础，参考盾构区间地层、建筑物等静态因素来预测盾构施工过程中发生地表沉降的可能性大小。根据沉降敏感性评价结果可对盾构区间沉降风险进行等级分区，对指导实际工程风险预警以及掘进参数控制具有重要意义。
[0004]通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为目前，国内极少有利用遥感和GIS技术进行地铁盾构区间沉降敏感性的分析，而将施工环境数据与计算机数据处理技术相结合是构建信息化工程建设的重要途径。现有技术对地铁盾构沉降敏感性评价时不能够根据评价因子和沉降点之间的关系确定评价因子的权重，使得获得数据准确度低，而且评价结果可视化差。

技术实现思路

[0005]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种适用于地铁盾构区间工程地表沉降敏感性分级系统及方法。
[0006]本专利技术是这样实现的，一种适用于地铁盾构区间工程地表沉降敏感性分级系统基于无人机遥感、地质勘测的数据获取结合GIS的栅格数据模型，选取建筑物高度、上覆土层厚度、砂卵石厚度、卵石含量、与盾构中心距离、与河流距离和地下水位7个评价因子，利用确定性系数与逻辑回归模型相结合的方法计算出每个单元格地表沉降发生的概率。
[0007]进一步，所述地铁盾构区间沉降敏感性系统结合CF模型和LR模型对地铁盾构区间地表沉降敏感性进行评价；确定性系数模型和逻辑回归模型的结合能够实现复杂多因子数据同区间的定量化，解决各因子之间存在的共线性问题，而且能够客观地计算出各因子的权重和各因子分类级别的权重。
[0008]进一步，所述地铁盾构区间沉降敏感性系统将无人机遥感、ArcGIS与SPSS 大数据分析计算相结合，并运用到了地铁盾构的实际工程中，通过相关性分析剔除上覆土层厚度因子，消除了因子共线性；从剩余的6个地表沉降影响因子的各分类级别的CF值和各因子的逻辑回归系数可以分析出，与盾构中线距离、与河流距离、卵石层厚度和卵石含量等因素对地铁盾构区间地表沉降敏感性程度贡献的大小。
[0009]进一步，所述地铁盾构区间沉降敏感性系统计算出地表沉降影响因子与发生地表沉降之间的确定性关系，并可以利用二元逻辑回归对确定性系数CF的计算得出不同区域发生沉降的概率。
[0010]本专利技术的另一目的在于提供一种适用于地铁盾构区间工程地表沉降敏感性分级方法包括：
[0011]步骤一：通过确定系数法计算出建筑物高度、上覆土层厚度、砂卵石厚度、卵石含量、与盾构中心距离、与河流距离和地下水位7个沉降敏感性评价因子的各评价指标等级的权重即CF值；
[0012]步骤二：把各评价因子的CF值作为逻辑回归法中的自变量Xi，把是否发生沉降视为因变量；
[0013]步骤三：采用SPSS26.0软件进行二元逻辑回归分析，把分析结果中得出的各因子的回归系数作为该因子的权重，从而得到地铁盾构施工导致的附近区域沉降易发性分布图。
[0014]步骤四：利用GIS软件将沉降风险概率分布图与各因子分级图进行叠加，统计计算不同沉降易发区域各个因素的面积占比并进行对比分析，从而确定研究区域沉降敏感性与评价因子的关系。
[0015]进一步，所述计算CF值步骤如下：
[0016](1)基于GIS平台以无人机遥感图像作为底图，结合沉降监测勘测点数据，对各个沉降影响因子进行克里金插值分析，并进行掩膜；
[0017](2)得到对应遥感范围内的要素栅格图，并对其进行分级，通过对各个因子与沉降点的叠加分析，可得到对应分级中包含的沉降点数量；
[0018](3)统计每个分级的面积和各个分级所包含的沉降点个数，利用CF模型计算出各个分级的CF值。
[0019]进一步，所述沉降影响因子中，为使选择的沉降影响因子更加合理，需要对个影响因子之间的独立性进行分析，剔除关联性较大的因子。
[0020]本专利技术的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述的适用于地铁盾构区间工程地表沉降敏感性分级方法。
[0021]本专利技术的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述的适用于地铁盾构区间工程地表沉降敏感性分级方法。
[0022]本专利技术的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现所述的适用于地铁盾构区间工程地表沉降敏感性分级方法。
[0023]结合上述的技术方案和解决的技术问题，请从以下几方面分析本专利技术所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
[0024]第一、针对上述现有技术存在的技术问题以及解决该问题的难度，紧密结合本专利技术的所要保护的技术方案以及研发过程中结果和数据等，详细、深刻地分析本专利技术技术方案如何解决的技术问题，解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果。具体描述如下：
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种适用于地铁盾构区间工程地表沉降敏感性分级系统，其特征在于，所述地铁盾构区间沉降敏感性系统基于无人机遥感、地质勘测的数据获取结合GIS的栅格数据模型，选取建筑物高度、上覆土层厚度、砂卵石厚度、卵石含量、与盾构中心距离、与河流距离和地下水位7个评价因子，利用确定性系数与逻辑回归模型相结合的方法计算出每个单元格地表沉降发生的概率。2.如权利要求1所述的适用于地铁盾构区间工程地表沉降敏感性分级系统，其特征在于，所述地铁盾构区间沉降敏感性系统结合CF模型和LR模型对地铁盾构区间地表沉降敏感性进行评价；确定性系数模型和逻辑回归模型的结合能够实现复杂多因子数据同区间的定量化，解决各因子之间存在的共线性问题，而且能够客观地计算出各因子的权重和各因子分类级别的权重。3.如权利要求1所述的适用于地铁盾构区间工程地表沉降敏感性分级系统，其特征在于，所述地铁盾构区间沉降敏感性系统将无人机遥感、ArcGIS与SPSS大数据分析计算相结合，并运用到了地铁盾构的实际工程中，通过相关性分析剔除上覆土层厚度因子，消除了因子共线性；从剩余的6个地表沉降影响因子的各分类级别的CF值和各因子的逻辑回归系数可以分析出，与盾构中线距离、与河流距离、卵石层厚度和卵石含量等因素对地铁盾构区间地表沉降敏感性程度贡献的大小。4.如权利要求1所述的适用于地铁盾构区间工程地表沉降敏感性分级系统，其特征在于，所述地铁盾构区间沉降敏感性系统计算出地表沉降影响因子与发生地表沉降之间的确定性关系，并可以利用二元逻辑回归对确定性系数CF的计算得出不同区域发生沉降的概率。5.一种适用于地铁盾构区间工程地表沉降敏感性分级方法，其特征在于，所述适用于地铁盾构区间工程地表沉降敏感性分级方法包括以下步骤：步骤一：通过确定系数法计算出建筑物高度、上覆土层厚度、砂卵石厚度、卵石含量、与盾构中心距离、与河流距离和地下水位7个沉降敏感性评价因子的各评价指标等级的权重，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王伟，高成梁，王兴，郭航，马鹏达，高剑，朱相权，
申请(专利权)人：长春工程学院，
类型：发明
国别省市：