基坑分层开挖过程中土体变形时空演化规律研究

Excavation is commonly seen in infrastructure construction, such as the construction of Metro and High-rise Buildings. During the excavation process, the soil deformation is of great importance to the infrastructure itself and the surrounding buildings. Now, the conventional methods usually take soil as homogeneous material, or only consider the influence of soil heterogeneity or soil disturbance caused by the excavation on the soil deformation. This project plans to combine the random field theory with the ensemble Kalman filter so that the new method can account for both the soil heterogeneity and soil disturbance. First, the soil heterogeneity is modelled by the random field theory according to literaure or geological data. Then, the data assimilation method, i.e. the ensemble Kalman filter, is used to update the estimation of soil parameters via the measurements acquired during the stage excavation process. This project can investigate the influence of soil heterogeneity, additionally the updating process can reflect the influence of soil disturbance. Based on these, the prediction of soil displacement would be more accurate.

土方开挖在基础设施建设，如地铁、高层建筑等工程中应用广泛，开挖过程中基坑土体的变形对工程建设以及相邻建筑物的安全至关重要。目前常用的预测变形的方法往往将土体当成均质材料，或者仅考虑土体参数的不均匀性、开挖对土体参数造成扰动这两者中的一个因素对变形产生的影响。本项目拟将随机场理论和卡尔曼滤波法联合使用，以同时考虑土体参数不均匀性和开挖扰动对土体变形规律的影响。首先可利用随机场根据文献或地勘资料模拟土体参数在空间上的不均匀性；然后利用数据同化方法——卡尔曼滤波法，基于基坑在分层开挖过程监测的位移（变形）值，反分析更新土体参数。本项目在计算土体变形时既可以考虑土体参数的不均匀性，同时更新后的土体参数还可反映开挖过程对土体产生的扰动，从而可进一步提高土体变形的预测精度。

土方开挖在基础设施建设中应用广泛，开挖过程中基坑土体的变形对工程建设以及相邻建筑物的安全至关重要。目前常用的预测变形的方法往往将土体当成均质材料，或者考虑土体参数的不均匀性、开挖对土体参数造成扰动这两者中的一个因素对变形产生的影响。本项目通过将随机有限单元法和数据同化方法——集合卡尔曼滤波法相结合，可以达到同时考虑土体参数不均匀性和开挖扰动对土体变形影响的目的。首先，将利用随机有限单元法应用到基坑开挖变形的计算中，该方法能够模拟土体参数不均匀性对土体变形的影响。然后，利用集合卡尔曼滤波法，基于基坑在分层开挖过程中监测的位移值，能够连续的反分析更新土体参数。且在反分析更新土体参数过程中，开挖扰动导致的土体参数的变化也能够及时的在更新过程中得以捕捉，从而最终能够获得更准确的参数估计值，进而得到更准确的基坑开挖土体变形的预测值。本项目研究证明随机有限单元法和集合卡尔曼滤波法的结合可进一步提高土体变形的预测精度，具有工程实际应用价值。