1. 引言
随着城市化进程的加速，城市地铁建设在缓解交通压力、优化城市空间布局方面发挥着不可替代的重要作用。[2] 然而，地铁隧道施工过程中面临的涌水风险，因其突发性和复杂性，对工程进度和施工安全构成了严重威胁。涌水事故不仅可能导致工期延误，还可能引发地面沉降、结构破坏等次生灾害，甚至造成人员伤亡和重大经济损失。[4] 因此，开展涌水风险动态评估与智能预警模型构建研究，对于提升施工安全性、保障工程顺利推进具有重要意义。[13] 通过对涌水风险的实时监测与精准预测，可以有效降低事故发生率，为地铁隧道施工提供科学决策支持。
2. 涌水风险动态评估研究现状
当前，涌水风险动态评估已成为隧道工程领域的研究热点。传统评估方法在应对复杂多变的施工环境时具有一定的优势，例如基于模糊综合评价法和层次分析法的风险评价模型，能够从工程地质、水文地质、工程施工等角度确定影响因子的权重和隶属度，为风险评估提供科学依据[3]。然而，这些方法也存在不足，如对复杂水文地质条件的适应性较差，且由于勘测技术的局限性和工期紧张等因素，预测结果往往与实际存在差距，难以有效指导施工[6]。此外，传统方法多依赖静态数据分析，缺乏对施工过程中风险动态变化的实时监测与评估能力[11]。因此，开发更加智能化、动态化的涌水风险预警模型具有重要的现实意义，也为后续研究提供了新的方向。
3. 涌水风险影响因素分析
3.1 地质条件
地层岩性与地质构造是影响隧道施工期涌水风险的关键地质因素。地层岩性的差异直接决定了围岩的透水性和稳定性，例如在泥灰岩、粉质黏土等软弱地层中，由于岩石强度低且裂隙发育，极易形成地下水通道，从而增加涌水风险[3]。此外，地质构造如断层、褶皱等区域通常伴随着复杂的水文地质条件，这些区域往往成为涌水突泥的高发区[4]。施工过程中，随着开挖深度的增加和地应力的重新分布，地质条件呈现出动态变化特征，特别是在穿越富水破碎带时，围岩的力学性质和水文特性可能发生显著改变，进一步加剧了涌水风险的不确定性[12]。
3.2 水文特征
地下水位、水流速度及水压等水文因素是涌水风险的重要诱因。高地下水位会导致隧道开挖面承受较大的静水压力，从而增加涌水的可能性；而快速的水流速度则可能加速地下水的补给，扩大涌水范围[5]。此外，水压的变化对隧道围岩的稳定性具有显著影响，尤其是在岩溶发育地区，高压水流可能冲蚀围岩，引发突水事故[6]。在施工过程中，水文特征并非一成不变，而是受到季节降水、地表径流以及周边工程施工等多种因素的影响，这种动态变化使得涌水风险的预测更加复杂[15]。
3.3 施工工艺
施工工艺的选择与实施对涌水风险具有重要影响。不同的施工方法，如盾构法、钻爆法等，因其对围岩扰动程度的不同，会导致不同程度的涌水风险。例如，盾构法在施工过程中对土体的扰动较小，能够有效控制涌水风险；而在钻爆法中，爆破作业可能破坏围岩结构，导致裂隙扩展，从而增加涌水可能性[1]。此外，施工顺序的调整也会对风险产生影响，例如在反坡隧道施工中，若未合理规划排水系统，则可能导致积水无法及时排出，进而引发涌水事故[2]。因此，在实际施工中，需根据地质条件和水文特征灵活调整施工工艺，以降低涌水风险的发生概率[14]。
4. 涌水风险动态评估指标体系
构建涌水风险动态评估指标体系需遵循科学性、系统性、动态性及可操作性的原则。指标体系涵盖地质条件、水文特征和施工工艺三大类因素。在地质条件指标中，地层岩性可通过岩石质量指标（RQD）进行量化，地质构造则依据断层密度与活动性分析结果分级；水文特征指标包括地下水位变化幅度、水流速度及水压，通过现场监测数据确定其量化值；施工工艺指标则涉及施工方法（如盾构法、钻爆法）的选择及其适应性评分，施工顺序的合理性通过专家打分法量化[3]。各指标之间相互关联，例如地质条件直接影响水文特征，而施工工艺的选择需综合考虑地质与水文条件。这种多层次、多维度的指标体系为涌水风险动态评估提供了科学依据，能够有效反映施工过程中风险的变化特征[7][10]。
5. 智能预警模型构建
5.1 智能算法选择
在涌水风险智能预警模型的构建中，本研究选用了基于人工智能的机器学习算法，具体包括贝叶斯网络和BP神经网络。贝叶斯网络能够处理不确定性问题，并通过概率推理对复杂系统中的风险因素进行动态分析，其优势在于可以利用专家经验与样本数据相结合的方式构建风险评价体系[7]。而BP神经网络则以其强大的非线性映射能力著称，适用于对近海隧道突涌水风险及其涌水量进行预测，其训练过程基于误差反向传播机制，能够有效提高预测精度[15]。这两种算法的结合不仅能够应对施工过程中复杂多变的环境条件，还能够实现从风险动态评估到智能预警的多层次功能需求。此外，参考文献[10]提出的层次分析理论也为预警指标体系的构建提供了重要支持，使得模型能够在多场信息监测数据的基础上实现分级输出与风险评估。
5.2 模型构建原理
智能预警模型的构建原理主要基于对涌水风险影响因素的综合分析与预测。首先，通过贝叶斯网络建立风险评价体系，将地质条件、水文特征及施工工艺等致险因子纳入网络结构中，利用概率推理计算不同风险等级的发生概率[7]。其次，采用BP神经网络对隧道施工期的涌水量进行预测，以青岛地铁近海隧道为例，通过MATLAB平台构建训练样本集并验证模型的有效性，结果表明该模型具有较高的预测精度[15]。此外，结合分布式光纤传感技术获取的多物理场信息，模型能够实时监测施工过程中的位移场、应力场及渗流场变化，从而实现对涌水风险的动态评估与智能预警[10]。这种多源数据融合的方法不仅提高了模型的可靠性，还为复杂施工环境下的风险预测提供了科学依据。
5.3 模型构建流程
模型构建流程主要包括数据采集、数据处理、模型训练与验证三个关键步骤。在数据采集阶段，通过分布式光纤传感网络获取隧道施工期的多物理场信息，同时结合水文地质勘察报告及现场专家评审结果，构建全面的数据集[10]。数据处理阶段则包括数据清洗、特征提取及归一化等步骤，以确保输入数据的质量与一致性。例如，在青岛地铁近海隧道案例中，研究人员通过对地质资料与勘察报告的分析，建立了包含多种影响因素的训练样本集[15]。在模型训练与验证阶段，采用贝叶斯网络与BP神经网络相结合的算法，对样本数据进行学习与测试。具体而言，贝叶斯网络通过Netica软件实现风险等级的概率计算，而BP神经网络则利用MATLAB平台进行涌水量的预测。最终，通过对比输出值与实测值的误差，验证模型的准确性与可靠性[7][15]。
6. 案例分析
6.1 案例介绍
选取杭州地铁1号线3期工程作为典型案例，该工程起于下沙江滨，贯穿钱塘江，止于萧山机场，全长11.2km，共设5个地下车站。隧道所在区域地质条件复杂，以软土为主，存在承压水、流砂、淤泥及淤泥质软土等不良地质条件。水文特征方面，区域水系纵横密布，地下水位较高且受季节降雨影响显著。施工过程中采用盾构法，需穿越不同土质环境，面临多种不确定因素。[1][4]
6.2 模型应用
将构建的智能预警模型应用于杭州地铁1号线3期工程，通过实时采集地质监测数据、水文参数及施工信息，输入模型进行风险预测。模型基于动态贝叶斯网络和模糊综合评价法，结合沉降监测数据更新风险概率评估结果。例如，在某段施工过程中，由于降雨量增大导致地下水位上升，模型及时预测到涌水风险概率从低风险等级的62.3%上升至高风险等级的22.4%，并发出预警信号。[7]
6.3 效果对比
与传统评估方法相比，智能预警模型在杭州地铁1号线3期工程中表现出更高的准确性与可靠性。传统方法主要依赖专家经验和静态数据分析，难以应对施工过程中的动态变化。而智能模型通过实时监测数据更新和动态风险评估，能够更精准地预测涌水风险。例如，在某次突发涌水事件中，传统方法未能提前预警，而智能模型成功预测并提供了应急处理建议，有效避免了重大安全事故的发生。[3][7]
7. 模型应用挑战与应对策略
7.1 数据获取难度
在实际应用中，获取所需数据的准确性、完整性等问题成为主要挑战之一。隧道施工环境复杂多变，地质条件和水文特征的动态变化使得数据采集面临诸多困难。例如，地下水位、水压等水文参数受季节变化、周边施工活动等因素影响较大，导致监测数据波动性较强，难以保证数据的稳定性和可靠性[5]。此外，地质勘探数据的精度有限，尤其是在复杂地质区域，传统勘探手段可能无法全面揭示隐伏地质构造和囊状水体分布情况，从而影响风险评估的准确性[8]。同时，施工过程中产生的噪声、振动等干扰因素也会对监测设备的精度造成影响，进一步加剧了数据获取的难度[15]。
7.2 模型维护成本
智能预警模型在长期运行过程中面临着较高的维护成本问题。首先，数据更新是模型持续有效运行的关键环节，但随着施工进展和地质条件的变化，原有的训练样本可能逐渐失去代表性，需要不断补充新的数据以保持模型的适应性。这不仅增加了数据采集和处理的工作量，还对数据存储和管理提出了更高要求[9]。其次，算法优化也是模型维护的重要内容。随着技术的进步和施工经验的积累，原有的智能算法可能需要改进或替换为更先进的模型，以提高预测精度和效率。然而，算法优化过程通常需要大量的计算资源和时间投入，这对模型的实际应用带来了一定的经济和技术压力[9]。
7.3 应对策略
针对上述挑战，可以从以下几个方面提出应对策略。在数据采集方面，可以开发新的数据采集技术，如利用物联网传感器网络实现实时、高精度的监测，结合地质雷达、瞬变电磁等先进探测技术，提高地质和水文数据的获取能力[5]。同时，建立多源数据融合机制，整合地质勘探数据、施工监测数据和历史案例数据，以弥补单一数据源的不足，提升数据的完整性和可靠性[8]。在模型维护方面，可以通过优化模型架构和算法设计，降低模型对大规模训练数据的依赖，提高其泛化能力。此外，引入自动化数据清洗和预处理流程，减少人工干预，提高数据更新效率。同时，建立模型性能评估机制，定期对模型进行验证和校准，及时发现并解决潜在问题，确保模型的长期稳定运行[9]。
8. 结论与展望
8.1 研究结论
本研究通过系统分析城市地铁隧道施工期涌水风险的影响因素，构建了动态评估指标体系，并基于智能算法建立了预警模型。研究成果表明，智能预警模型能够有效应对施工过程中复杂多变的环境条件，显著提高对涌水风险的预测精度[1]。相较于传统评估方法，该模型不仅实现了风险动态评估，还能够结合实际监测数据实时更新预测结果，从而为施工安全管理提供科学依据[7]。此外，通过案例分析验证了模型的可靠性和实用性，其在保障施工安全、优化工程进度方面发挥了积极作用。这一研究为城市地铁隧道施工期的风险管理提供了新的思路和技术支持。
8.2 未来展望
尽管当前的研究取得了一定成果，但涌水风险动态评估与智能预警模型仍面临诸多挑战和发展空间。未来的研究可聚焦于与其他新兴技术的融合，例如人工智能、大数据分析以及物联网技术，以进一步提升模型的预测能力和应用范围[11]。同时，针对数据获取难度和模型维护成本等问题，需开发更为高效的数据采集技术和优化模型维护流程，以确保模型的长期稳定运行。此外，深入研究不同地质条件下的灾变机理，结合多源信息实时监测与识别，将有助于完善模型的理论基础并拓展其应用场景。这些发展方向将为城市地铁隧道施工期的风险管理提供更加全面和智能的解决方案。
参考文献
[1]卢鑫月;许成顺;侯本伟;杜修力;李立云.基于动态贝叶斯网络的地铁隧道施工风险评估[J].岩土工程学报,2022,44(3):492-501.
[2]张伟.城市地铁盾构施工风险预警探讨[J].居业,2020,(3):131-132.
[3]毛永强;张子平;袁青;熊齐欢;陈世豪.隧道穿越富水破碎带涌水突泥风险评估模型研究[J].人民长江,2022,53(12):88-95.
[4]吴泓钢;李强;李四林;陈玥.杭州地铁1号线3期隧道施工风险与对策[J].中国科技信息,2020,(13):64-65.
[5]赵宇;赵龙涛;全斐.反坡大高差强涌水隧道安全管理措施[J].北方交通,2021,(4):75-77.
[6]严竞雄.隧道突水涌泥风险管理[J].建设科技,2017,(18):120-121.
[7]栾绍顺;曲成平;王䶮;张素磊.基于贝叶斯网络的城市地铁隧道施工诱发地表塌陷风险研究[J].青岛理工大学学报,2022,43(4):48-54.
[8]蒋宗鑫;傅志峰;王先宝;陈建平;孙金山.基于地质信息的地铁隧道施工风险预警系统研究[J].铁道建筑,2012,52(1):66-68.
[9]刘磊磊.基于BIM的地铁隧道结构分析与安全预警[J].城市周刊,2019,0(33):34-34.
[10]余俊;翁贤杰.浅埋隧道塌方灾害智能预警方法研究[J].智能建筑与智慧城市,2020,(12):13-14.
[11]李利平;贾超;孙子正;刘洪亮;成帅.深部重大工程灾害监测与防控技术研究现状及发展趋势[J].中南大学学报（自然科学版）,2021,52(8):2539-2556.
[12]权锋;彭艺伟;於李军;李期佳;黄兴;李银海;吴佳.武汉两湖隧道东湖岩溶段岩溶水文地质条件及涌突水风险分析[J].安全与环境工程,2023,30(2):119-128.
[13]耿晓峰.地铁建设安全事故及改善措施探讨[J].绿色环保建材,2019,0(3):223-223.
[14]冯亚芬.隧道工程风险评估及控制措施研究[J].中国新技术新产品,2017,(4):138-139.
[15]王青松;刘凯.基于BP神经网络算法预测近海隧道施工涌水量[J].低温建筑技术,2023,45(10):140-142.
作者简介：张文清（1980—），男，汉族，山西河曲人，大专，研究方向为安全工程。
