王偉 王興 周勛 韋生達

摘要：為了掌握盾構(gòu)掘進參數(shù)和地質(zhì)條件對砂卵石地層盾構(gòu)區(qū)間地表沉降的綜合影響規(guī)律，依托成都地鐵某盾構(gòu)區(qū)間，結(jié)合團隊前期地表沉降與掘進參數(shù)的關(guān)系，確定了總推力、刀盤轉(zhuǎn)速、螺旋機轉(zhuǎn)速、上覆土層厚度、地下水位、卵石層厚度6種聚類指標(biāo)，利用K均值聚類算法對各參數(shù)指標(biāo)的實際監(jiān)測數(shù)據(jù)進行聚類，綜合分析各個指標(biāo)對地表沉降的影響。結(jié)果表明：1）根據(jù)K均值聚類結(jié)果把監(jiān)測點即施工地段劃分為3種地表沉降風(fēng)險等級，監(jiān)測點1—3為危險（Ⅰ級），監(jiān)測點7—13、16—19、25—34為較危險（Ⅱ級），監(jiān)測點4—6、14—15、20—24為安全（Ⅲ級）。2）根據(jù)聚類結(jié)果可知，在特定范圍內(nèi)掘進參數(shù)、地層構(gòu)造與地表沉降之間具有正、負(fù)相關(guān)性關(guān)系。3）通過分析地層構(gòu)造、掘進參數(shù)與地表沉降的關(guān)系，得出當(dāng)上覆土層厚度較大、地下水位較小、卵石層厚度較大時，掘進參數(shù)控制范圍為總推力29 034.00～31 181.95 kN，刀盤轉(zhuǎn)速1.25～1.32 r/min，螺旋機轉(zhuǎn)速6.13～6.98 r/min；當(dāng)上覆土層厚度較小、地下水位較小、卵石層厚度較小時，掘進參數(shù)控制范圍為總推力34 419.89～36 867.28 kN，刀盤轉(zhuǎn)速1.44～1.45 r/min，螺旋機轉(zhuǎn)速5.74～6.99 r/min。

關(guān)鍵詞：砂卵石地層；盾構(gòu)；地表沉降；聚類分析

doi：10.13278/j.cnki.jjuese.20220088

中圖分類號：TU455.43

文獻標(biāo)志碼：A

收稿日期：2022-04-03

作者簡介：王偉（1982-），男，副教授，博士，主要從事地鐵深基坑結(jié)構(gòu)力學(xué)性質(zhì)與穩(wěn)定性評價等方面的研究，E-mail：16695496@qq.com

基金項目：吉林省科技廳發(fā)展計劃項目（20220203058SF）；中交路橋建設(shè)有限公司科技研發(fā)項目（ZJLJ-2018-44）

Supported by the Science and Technology Development Program of Jilin Province（20220203058SF） and the Research and Development Project of China Communication Road and Bridge Construction Co.， Ltd.（ZJLJ-2018-44）

Cluster Analysis of Influencing Factors of Surface Subsidence

in Shield Interval of Sandy Gravel Stratum? Wang Wei¹， Wang Xing¹， Zhou Xun²， Wei Shengda²

1. School of Civil Engineering， Changchun Institute of Technology， Changchun 130012， China

2. China Communication North Road and Bridge Co.， Ltd.， Beijing 100024， China

Abstract： In order to grasp the comprehensive influence law of shield tunneling parameters and geological conditions on surface subsidence between shield intervals in sandy gravel stratum， a shield interval of Chengdu Metro is chosen as a case study， combined with the relationship between the surface subsidence and tunneling parameters of the our study team in the early stage， the total thrust，cutter head speed，screw machine speed，overlying soil thickness，groundwater level and gravel stratum thickness are determined as clustering indexes. The K-means algorithm is applied to cluster the actual monitoring data of each parameter index， and the influence of each index on the surface subsidence is analyzed comprehensively. The research results show that： 1） According to the results of K-means clustering， the monitoring points， corresponding to construction sections， are divided into three risk levels of surface subsidence， 1－3 is strong dangerous （Grade Ⅰ）， 7－13， 16－19， 25－34 are weak dangerous （Grade Ⅱ）， 4－6， 14－15， 20－24 are safe （Grade Ⅲ）. 2） According to the clustering results， there is a positive and negative correlation between tunneling parameters， stratum structure and surface subsidence in a specific range. 3） Through an analysis of the relationship between geological structure， tunneling parameters and surface settlement， it is determined that when the overlying soil layer is thick， the groundwater level is low， and the gravel layer is thick， the control range of excavation parameters is a total thrust of 29 034.00-31 181.95 kN， cutterhead rotation speed of 1.25-1.32 r/min， and screw conveyor rotation speed of 6.13-6.98 r/min. When the overlying soil layer is thin， the groundwater level is low， and the gravel layer is thin， the control range of excavation parameters is a total thrust of 34 419.89-36 867.28 kN， cutterhead rotation speed of 1.44-1.45 r/min， and screw conveyor rotation speed of 5.74-6.99 r/min.

Key words： sandy gravel stratum; shield; surface subsidence; clustering analysis

0 引言

在地鐵工程建設(shè)中，盾構(gòu)掘進時對土體的擾動是引起地表沉降的主要原因，但由于地鐵工程周邊環(huán)境通常較為復(fù)雜，大量潛在風(fēng)險不易被識別；因此，掌握地表沉降的影響因素，進而對盾構(gòu)掘進參數(shù)進行合理控制，是降低風(fēng)險隱患、確保盾構(gòu)施工順利進行的重中之重。國內(nèi)外學(xué)者對盾構(gòu)掘進引起地表沉降的影響因素進行了大量研究，如采用經(jīng)驗公式、回歸分析、數(shù)值模擬和反演計算等方法^[1-5]分析了隧道埋深、同步注漿量、土倉壓力、頂推力等對地表沉降規(guī)律的影響，提出增加隧道埋深、同步注漿、土倉壓力、頂推力、降低刀盤扭矩等減小地表沉降的措施。一些學(xué)者利用PFC 2D/3D、ABAQUS、MIDAS等軟件^[6-8]對盾構(gòu)施工工序、地下水位、隧道埋深、土倉壓力和同步注漿等諸多因素引起的地表沉降進行了模擬計算，提出了地表橫向沉降隨隧道埋深的增加逐漸減小，隨隧道直徑、土體應(yīng)力釋放率的增大逐漸增大，當(dāng)隧道埋置較深時可以通過增大土倉壓力來減小前方沉降等認(rèn)識。劉丹娜等^[9]采用PFC2D離散元和ABAQUS有限元軟件分析了盾構(gòu)穿越標(biāo)準(zhǔn)段和建筑物段時的地表沉降規(guī)律，并根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)和盾構(gòu)機實際參數(shù)獲得了掘進參數(shù)控制范圍。數(shù)據(jù)挖掘是在龐大而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)和提取先前未知、有效的模式及關(guān)系的一種方法，近年來，一些學(xué)者把粗糙集、遺傳算法、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)處理模型和機器學(xué)習(xí)方法^[10-14]應(yīng)用到大規(guī)模工程數(shù)據(jù)的處理分析中。如江帥等^[15]通過建立橫向地表沉降動態(tài)預(yù)測模型，實現(xiàn)了同一監(jiān)測位置沉降曲線隨掌子面推進不斷變化的規(guī)律。采用機器學(xué)習(xí)方法主要是通過隧道幾何、地層和掘進參數(shù)等信息來進行盾構(gòu)掘進地表沉降預(yù)測與控制的研究，對于沉降控制的研究尚處于起步階段，針對掘進參數(shù)的推薦與調(diào)整方法還需持續(xù)深入研究^[16]。這些方法雖有助于利用所提取的信息建立分類模型或者識別數(shù)據(jù)集中未知的趨勢和關(guān)系，并綜合分析施工過程中龐大的指標(biāo)信息，最終實現(xiàn)對施工過程中潛在風(fēng)險及發(fā)展趨勢的預(yù)測；但并未實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的沉降風(fēng)險等級劃分，很難將盾構(gòu)施工沉降風(fēng)險與現(xiàn)場施工地段較好地結(jié)合，在掘進參數(shù)的推薦與調(diào)整時也很少考慮特定地層構(gòu)造的影響。如：胡珉等^[17]提出了利用K均值聚類算法對盾構(gòu)掘進參數(shù)進行設(shè)定的類比設(shè)定法；魏偉青等^[18]通過對豎向滲透系數(shù)、黏聚力、內(nèi)摩擦角等7個地層指標(biāo)進行K均值快速聚類，總結(jié)了盾構(gòu)地表沉降規(guī)律，并對地表沉降量進行定量分析預(yù)測；盧浩等^[19]采用等寬離散和K均值聚類離散2種方法進行數(shù)據(jù)離散化處理，并利用Aprioir算法進行了關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。實際工程中，地表沉降受掘進參數(shù)、地層構(gòu)造、周邊環(huán)境等多因素綜合影響，這些影響因素往往隨盾構(gòu)掘進而實時變化，在同一線路具有相似沉降變形量的盾構(gòu)區(qū)間段，其掘進參數(shù)、地層構(gòu)造以及周邊環(huán)境究竟存在何種關(guān)聯(lián)，目前相關(guān)研究較少開展。

本文以成都軌道交通17號線市五醫(yī)院站—鳳溪河站區(qū)間盾構(gòu)工程為依托，利用K均值聚類算法構(gòu)建“掘進參數(shù)-地層構(gòu)造-地表沉降”三維模型，并對地鐵盾構(gòu)施工中引起地表沉降量的總推力、刀盤轉(zhuǎn)速、螺旋機轉(zhuǎn)速、上覆土層厚度、地下水位、卵石層厚度進行綜合聚類，通過分析各監(jiān)測斷面所對應(yīng)的地表沉降量、掘進參數(shù)以及地層構(gòu)造等因素的內(nèi)在關(guān)系，提出地鐵盾構(gòu)掘進參數(shù)控制范圍，以期為砂卵石地層盾構(gòu)區(qū)間地表沉降量風(fēng)險等級的劃分以及盾構(gòu)掘進參數(shù)的調(diào)整提供理論依據(jù)和數(shù)據(jù)參考。

1 盾構(gòu)區(qū)間地表沉降原理及影響因素

1.1 地表沉降原理

由Peck公式可知，隧道開挖引起的地表沉降沿開挖斷面呈正態(tài)分布，如圖1所示。其主要原因與盾構(gòu)掘進引起地層損失、開挖面土體擾動及再固結(jié)有關(guān)。如圖2所示，盾構(gòu)掘進時，掌子面前方的土體受擾動而形成空洞，造成地層失穩(wěn)，同時，前方一定范圍內(nèi)土體因刀盤擠壓而形成隆起，隨著松散土體被排出，隆起的土體再次固結(jié)引起沉降。砂卵石由于其結(jié)構(gòu)松散，黏聚力低，地層靈敏度高，盾構(gòu)掘進時極易引起地表沉降。

1.2 地表沉降影響因素

影響盾構(gòu)掘進區(qū)間地表沉降的因素較多，有客觀因素和主觀因素，其中：客觀因素包括地層構(gòu)造和周邊建筑物密集程度等^[20]，這些因素對沉降的影響是客觀存在且無法避免的；主觀因素主要指掘進參數(shù)，施工中可以通過調(diào)整控制掘進參數(shù)來降低因盾構(gòu)掘進而引起的地表沉降。本文將影響地面沉降的因素歸納為地層構(gòu)造與掘進參數(shù)兩大類進行分析，暫不討論周邊建筑物密集程度。

地層構(gòu)造包括上覆土層厚度、地下水位和卵石層厚度。其中：上覆土層厚度是影響地表沉降的重要因素之一。它決定了隧道頂部能否形成壓力拱，進而控制土顆粒移動并減小擾動。當(dāng)隧道施工經(jīng)過富水砂卵石層時，由于砂卵石地層透水能力強，地下水位造成的流水滲透力及靜水壓力都會影響掌子面的受力，同時砂卵石地層中細(xì)砂粒物質(zhì)會隨著水體流失，地層結(jié)構(gòu)變得疏松。卵石層厚度越大，點對點傳遞受力的范圍就越廣，地層擾動范圍就越大，越容易造成地層失穩(wěn)。但當(dāng)卵石層厚度較大時，卵石形成的骨架作用較強，重新建立應(yīng)力平衡后會有良好的支撐作用。

掘進參數(shù)主要包括總推力、刀盤轉(zhuǎn)速、螺旋機轉(zhuǎn)速、刀盤扭矩、推進速度和同步注漿等。選擇適宜的掘進參數(shù)可有效控制地面沉降和掌子面穩(wěn)定，減少刀具的損耗，使盾構(gòu)維持良好的姿態(tài)?？偼屏Φ目刂茖Φ乇沓两稻哂兄苯佑绊懽饔谩？偼屏^大，刀盤總推力大于被動土壓力，容易擠壓土體導(dǎo)致地面隆起；總推力過小，掌子面前方土體容易坍塌導(dǎo)致沉降。刀盤轉(zhuǎn)速和螺旋機轉(zhuǎn)速對地層擾動后卵石顆粒的移動具有直接影響。當(dāng)?shù)侗P轉(zhuǎn)速和螺旋機轉(zhuǎn)速較小時，單位時間內(nèi)刀盤產(chǎn)生的擾動較小，同時螺旋出土器排出卵石顆粒的速度較慢；當(dāng)?shù)侗P轉(zhuǎn)速和螺旋機轉(zhuǎn)速增大后地層受到的擾動程度明顯增大，同時土體開挖量和排出量也相應(yīng)增大，導(dǎo)致單位時間內(nèi)發(fā)生移動的卵石顆粒明顯增加，地表位移變化明顯^[21]。此外，刀盤扭矩、推進速度、同步注漿、掌子面壓力等掘進參數(shù)也會對地表沉降產(chǎn)生一定程度的影響。其中，掘進速度與總推力直接相關(guān)，刀盤扭矩可以由刀盤轉(zhuǎn)速直觀反映出來^[22]，掌子面壓力與總推力、掘進速度、地層構(gòu)造等綜合因素相關(guān)，各因素之間存在一定的相關(guān)性。

2 K均值聚類分析模型

2.1 K均值聚類基本原理

K均值聚類是先根據(jù)初始的劃分方法對最靠近質(zhì)心的對象進行歸類，然后通過迭代逐次更新各聚類中心值，直到得到最好的聚類結(jié)果。假設(shè)樣本集為V， 有m個樣本V_i（i = 1，2，…，m），每個樣本有n個指標(biāo)數(shù)據(jù)組成指標(biāo)集{X_j}（j = 1，2，…，n），如果n個指標(biāo)量綱不唯一，則需要將每個數(shù)據(jù)c_i，j運用Z分?jǐn)?shù)進行歸一化處理：

式中：μ為所有樣本的均值；σ為所有樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)方差；c_i，j為第i個監(jiān)測點的第j項指標(biāo)的原始數(shù)值。

聚類中心的集合為{K_k} （k=1，2，…，h）， h為聚類中心數(shù)，每個聚類中心對應(yīng)一個簇。隨機選擇h個聚類中心作為初始聚類中心，根據(jù)樣本中的數(shù)據(jù)對象與各聚類中心的歐氏距離，按最近準(zhǔn)則將數(shù)據(jù)分到最近的聚類中心所對應(yīng)的類：

式中，d為樣本點到聚類中心的歐氏距離。

將數(shù)據(jù)樣本按照最小距離原則分配到臨近的聚類簇：

式中：J為樣本與聚類中心距離的平方差之和；O_k，j為第k個簇的聚類中心；r_i，k為聚類過程中的系數(shù)，當(dāng)數(shù)據(jù)點c_i，j被歸類到第k簇時為1，否則為0。

將每個類別中所有對象所對應(yīng)的均值作為該類別的聚類中心，計算目標(biāo)函數(shù)值。循環(huán)并更新聚類中心直到每個聚類不再發(fā)生變化為止。使用誤差平方和E_ss對k值進行檢驗^[23]：

式中，S_k為第k個簇中數(shù)據(jù)點的集合。

隨著k的增加，數(shù)據(jù)集劃分更加精細(xì)，E_ss逐漸變小并趨于穩(wěn)定，聚類程度回報也隨之減小。當(dāng)E_ss下降突然變緩時，聚類中心為最佳值，若大于該值，則無法帶來更多的聚類程度回報。

2.2 分析模型構(gòu)建

以盾構(gòu)區(qū)間工程為例，選取m個勘測點組成聚類對象集，每個勘測點中包含g個掘進參數(shù)c_g和l個地層構(gòu)造參數(shù)c_l共g+l個指標(biāo)數(shù)據(jù)。n個指標(biāo)數(shù)據(jù)組成指標(biāo)集，合并組成指標(biāo)集矩陣U：

通過Z分?jǐn)?shù)對聚類樣本c_i，j進行歸一化處理，得到由不同指標(biāo)中不同量值所占比重z_i，j組成的標(biāo)準(zhǔn)矩陣Z：

Z=（z_ij）_m×n，i=1，2，…，m，j=1，2，…，n。??? （7）

假設(shè)結(jié)果分為r個等級，每個聚類類別中包含的對應(yīng)指標(biāo)集為B = {T_r，g， A_r，l}，T_r，g為第r個等級的第g個掘進參數(shù)，A_r，l為第r個等級的第l個地層構(gòu)造參數(shù)。則指標(biāo)集與沉降等級、聚類類別組成等級劃分模型：

式中：G為地表沉降風(fēng)險等級；C為聚類類別。

3 案例分析

3.1 工程概況

成都軌道交通17號線市五醫(yī)院站—鳳溪河站盾構(gòu)區(qū)間全長1 610.186 m，施工區(qū)間均為第四系（Q₄）地層覆蓋，地表多為人工填土（Q₄^ml）覆蓋，其下為全新統(tǒng)沖積（Q₄^al）粉細(xì)砂及卵石土，上更新統(tǒng)冰水沉積、沖積（Q₃^fgl+al）粉細(xì)砂及卵石土。隧道洞深穿越地層有2-9-2中密卵石土、2-5-2中密—密實粉細(xì)砂、2-9-3密實卵石土、3-8-3密實卵石土。其中，卵石成分以花崗巖、灰?guī)r、砂巖為主，其余以中、細(xì)砂充填。隧道主要穿越地層為中密—密實卵石土。其中，中密卵石土層厚為2.5～6.9 m，卵石體積分?jǐn)?shù)為60%～70%，密實卵石土層的卵石體積分?jǐn)?shù)大于70%。上覆土層厚度變化大，軌面最大埋深約36.1 m，最小埋深約9.5 m。卵石土分選性、均勻性差，透水性強，富水性良好，沿線地下水位隨季節(jié)變化較大，區(qū)內(nèi)主要為砂土、卵石土中賦存的孔隙潛水。本區(qū)間范圍內(nèi)地下水靜止水位埋深為3.80～7.30 m。盾構(gòu)區(qū)間位置及地質(zhì)勘測點分布情況如圖3所示，盾構(gòu)穿越主要土層條件如表1所示。

3.2 數(shù)據(jù)篩選

研究團隊針對盾構(gòu)掘進參數(shù)對地表沉降的敏感性進行了前期研究^[24]，指出推進速度與總推力、刀盤轉(zhuǎn)速、螺旋機轉(zhuǎn)速等有關(guān)，同時受地質(zhì)條件的影響；而刀盤扭矩和螺旋機扭矩主要與地質(zhì)條件、土倉壓力以及渣土改良效果有關(guān)。為了消除線性相關(guān)的影響，剔除推進速度、刀盤扭矩和螺旋機扭矩3種因素。為了進一步驗證選取參數(shù)的有效性，根據(jù)34個地質(zhì)勘測點數(shù)據(jù)和團隊前期相關(guān)研究^[25]進行沉降影響因素灰色關(guān)聯(lián)分析，結(jié)果顯示6個參數(shù)與地表沉降的關(guān)聯(lián)度均大于0.6，說明所選因素與地表沉降有較強的相關(guān)性。各樣本點對應(yīng)的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)如圖4所示。本文選取總推力、刀盤轉(zhuǎn)速、螺旋機轉(zhuǎn)速、上覆土層厚度、地下水位、卵石層厚度6個參數(shù)作為地表沉降的影響因素進行分析。

為了反映上覆土層厚度和卵石層厚度對地表沉降的影響，以勘探孔位置為基準(zhǔn)劃分監(jiān)測斷面。本區(qū)間共計34個地質(zhì)勘測點，將盾構(gòu)掘進至每個勘探孔所在監(jiān)測斷面時，在該位置處所產(chǎn)生的最大地表沉降量與其對應(yīng)的3種掘進參數(shù)（總推力、刀盤轉(zhuǎn)速、螺旋機轉(zhuǎn)速）和3種地層構(gòu)造因素（上覆土層厚度、地下水位、卵石層厚度）進行分析，得到監(jiān)測斷面與勘測點對應(yīng)關(guān)系見圖5。各監(jiān)測斷面處的實測數(shù)據(jù)見表2。

3.3 模型構(gòu)建

根據(jù)式（1）對表2中的數(shù)據(jù)進行歸一化處理，并建立標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。根據(jù)式（6）結(jié)合沉降安全分析評判k值選擇的合理性。隨著聚類數(shù) k的增大，樣本劃分不斷精細(xì)，E_ss會不斷減小。當(dāng) k小于真實聚類簇時，k的增大會大幅度增加每個簇的聚合程度，而E_ss的下降幅度會驟減，并隨著k值的繼續(xù)增大而趨于平緩。如圖6所示，本案例E_ss變化存在明顯的拐點，即k=4時出現(xiàn)驟降，故選擇k=4進行聚類最為適宜。

根據(jù)式（2）計算各樣本數(shù)據(jù)與聚類中心的歐氏距離，按距離最近準(zhǔn)則將它們分到距離其最近的聚類中心所對應(yīng)的類中，并確定3個組別，初始聚類中心如表3所示。將每個類中所有對象所對應(yīng)的均值作為該類的聚類中心，計算目標(biāo)函數(shù)值，并對聚類中心進行更新，直到每個聚類不再發(fā)生變化為止，得到最終聚類中心，如表4所示。

3.4 結(jié)果分析

根據(jù)《成都軌道交通建設(shè)工程監(jiān)控量測管理辦法》及相關(guān)規(guī)范^[26-28]要求，可據(jù)此將地表沉降量控制標(biāo)準(zhǔn)劃分為危險、較危險和安全3個等級，如表5所示。因此，將類別1地段劃歸為危險等級（Ⅰ級），對應(yīng)綜合沉降量為24.15 mm，監(jiān)測點為1—3；類別4對應(yīng)綜合沉降量為15.58 mm，類別3對應(yīng)綜合沉降量為12.26 mm，將類別4和3劃歸為較危險等級（Ⅱ級），監(jiān)測點分別為7—13、16—19、25—34；將類別2地段劃歸為安全等級（Ⅲ級），對應(yīng)綜合沉降量為8.50 mm，監(jiān)測點分別為4—6、14—15、20—24。

以相關(guān)沉降控制標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)，通過K均值聚類算法利用盾構(gòu)掘進參數(shù)和34個沉降監(jiān)測點對應(yīng)的勘測數(shù)據(jù)進行聚類分析，綜合考慮盾構(gòu)掘進過程中的盾構(gòu)機參數(shù)和地層信息因素進行數(shù)據(jù)的聚類分析。通過勘察點對應(yīng)的監(jiān)測點斷面將盾構(gòu)隧道推進路線進行分段，實現(xiàn)了施工沿線過程中潛在沉降風(fēng)險的等級劃分，有助于盾構(gòu)掘進的安全穩(wěn)定進行。

根據(jù)聚類結(jié)果繪制地表沉降量與影響因素聚類中心關(guān)系，如圖7所示。由圖7a可知，盾構(gòu)總推力在31 181.95～36 867.28 kN之間時，地表沉降量隨總推力的增加而增大，當(dāng)盾構(gòu)推力過大時在盾構(gòu)施工中容易造成地面隆起，導(dǎo)致后期沉降過大；而當(dāng)頂推力過小時易造成掌子面負(fù)壓，導(dǎo)致掌子面失穩(wěn)。由圖7b可知，刀盤轉(zhuǎn)速在1.32～1.45 r/min之間時，地表沉降量隨刀盤轉(zhuǎn)速的增加而增大，當(dāng)?shù)侗P轉(zhuǎn)速增大時單位時間內(nèi)刀盤產(chǎn)生的擾動較大，增加了地層損失率，故地表沉降量變化較為明顯。由圖7c可知，當(dāng)螺旋機轉(zhuǎn)速在5.74～6.13 r/min之間時，地表沉降量隨螺旋機轉(zhuǎn)速的增大而減小。當(dāng)螺旋機轉(zhuǎn)速較小時，渣土的排出效率較低，導(dǎo)致掌子面內(nèi)部壓力大于外部壓力，而當(dāng)螺旋機轉(zhuǎn)速過大時，渣土的排出效率較高，導(dǎo)致掌子面內(nèi)部壓力小于外部壓力；故螺旋機轉(zhuǎn)速過大或過小都不利于掌子面的平衡，使土體更容易發(fā)生擾動，導(dǎo)致地面沉降量變大。由圖7d可知，上覆土層厚度在9.97～14.48 m之間時，地面沉降量隨覆土厚度的增大而減小，當(dāng)?shù)叵侣裆钶^小時地層損失更容易傳遞至地面導(dǎo)致地面沉降過大，而當(dāng)埋深過大時隧道支護壓力隨之變大，也會增加地表沉降量的風(fēng)險。由圖7e可知，當(dāng)?shù)叵滤辉?.07～5.80 m時，地面沉降量隨地下水位的增大而增大。這是由于地下水位較小時，地下水位較高，對開挖面的支護壓力較大，再加上地下水的流動性大，穩(wěn)定性較差故更容易發(fā)生沉降。由圖7f可知，卵石層厚度在7.75～14.67 m之間內(nèi)，地表沉降量隨卵石層厚度的增大而減小，當(dāng)卵石層厚度偏低時很難形成平衡拱，不利于阻止地層變形向上方的發(fā)展，故地層損失率較大，更容易發(fā)生沉降。

在盾構(gòu)施工中，地表沉降量受復(fù)雜地層構(gòu)造、周邊環(huán)境等多因素綜合影響，這些影響因素并非單獨存在，單一因素對地表沉降量產(chǎn)生影響的同時也受到其他因素的制約。綜合來看，在上覆土層厚度較小、地下水位較淺、卵石層厚度較小地段，盾構(gòu)總推力較大，刀盤轉(zhuǎn)速較大，螺旋機轉(zhuǎn)速較小。聚類中心為此類別數(shù)據(jù)的均值，根據(jù)上述地層構(gòu)造和掘進參數(shù)與地表沉降量的關(guān)系可確定參數(shù)范圍。即若指標(biāo)與沉降量為遞增關(guān)系，則取此類別最小值與聚類中心區(qū)間，若指標(biāo)與沉降量為遞減關(guān)系，則取此類別聚類中心與最大值區(qū)間，以此可以獲得不同地層構(gòu)造對應(yīng)的盾構(gòu)掘進參數(shù)推薦值范圍，如表6所示。當(dāng)上覆土層厚度較大、地下水位較小、卵石層厚度較大時，對應(yīng)安全掘進參數(shù)控制范圍為總推力29 034.00～311 81.95 kN，刀盤轉(zhuǎn)速1.25～1.32 r/min，螺旋機轉(zhuǎn)速6.13～6.98 r/min；當(dāng)上覆土層厚度較小、地下水位較小、卵石層厚度較小時，對應(yīng)安全掘進參數(shù)控制范圍為總推力34 419.89～36 867.28 kN，刀盤轉(zhuǎn)速1.44～1.45 r/min，螺旋機轉(zhuǎn)速5.74～6.99 r/min。

4 結(jié)論

1）提出了利用K均值聚類算法結(jié)合盾構(gòu)掘進參數(shù)和地質(zhì)條件等實測數(shù)據(jù)對盾構(gòu)掘進致地表沉降量的影響因素聚類分析方法。本方法以多維度的方式對數(shù)據(jù)進行自發(fā)組織的聚類并分級，消除了人為分類的主觀性。通過大量的地層信息和掘進參數(shù)數(shù)據(jù)，依據(jù)地表沉降量的變化規(guī)律劃分出不同安全等級，并提出相應(yīng)的掘進參數(shù)控制范圍，為砂卵石地區(qū)盾構(gòu)施工提供參考。

2）通過對案例中34個監(jiān)測斷點的聚類分析可知，盾構(gòu)總推力在31 181.95～36 867.28 kN之間時，地表沉降量隨總推力的增加而增大；刀盤轉(zhuǎn)速在1.32～1.45 r/min之間時，地表沉降量隨刀盤轉(zhuǎn)速的增加而增大；當(dāng)螺旋機轉(zhuǎn)速在5.74～6.13 r/min之間時，地表沉降量隨螺旋機轉(zhuǎn)速的增大而減小，但區(qū)間變動不大；上覆土層厚度在9.97～14.48 m之間時，地面沉降隨覆土厚度的增大而減小；當(dāng)?shù)叵滤辉?.07～5.80 m時，地面沉降量隨地下水位的增大而增大；卵石層厚度在7.75～14.67 m之間內(nèi)，地表沉降量隨卵石層厚度的增大而減小。

3）由“掘進參數(shù)-地層構(gòu)造-地表沉降”三維模型分析結(jié)果可知：當(dāng)覆土厚度較大、地下水位較小、卵石層厚度較大時，對應(yīng)安全掘進參數(shù)控制范圍為總推力29 034.00～31 181.95 kN，刀盤轉(zhuǎn)速1.25～1.32 r/min，螺旋機轉(zhuǎn)速6.13～6.98 r/min；當(dāng)覆土厚度較小、地下水位較小、卵石層厚度較小時，對應(yīng)安全掘進參數(shù)控制范圍為總推力34 419.89～36 867.28 kN，刀盤轉(zhuǎn)速1.44～1.45 r/min，螺旋機轉(zhuǎn)速5.74～6.99 r/min。

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