软土地区深基坑超大变形预警及诱因分析

作     者：倪小东 王琛 唐栋华 陆江发 王晓远 陈万春 NI Xiaodong;WANG Chen;TANG Donghua;LU Jiangfa;WANG Xiaoyuan;CHEN Wanchun

作者机构：河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室江苏南京210098 南京地铁集团有限公司江苏南京210008 中建八局轨道交通建设有限公司江苏南京210046 

出 版 物：《中南大学学报（自然科学版）》 (Journal of Central South University:Science and Technology)

年 卷 期：2022年第53卷第6期

页      面：2245-2254页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081401[工学-岩土工程] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0903[农学-农业资源与环境] 0814[工学-土木工程] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2019YFC1510802) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(B200202077) 国家自然科学基金资助项目(51779083)。 

主　　题：软土基坑 超大变形 诱因分析 参数反演 施工监控 

摘      要：针对南京软土地区某地铁车站深基坑工程出现的超大变形,首先,结合开挖揭露现象和监测信息变化趋势,分析超大变形诱因,并使用灰色关联度分析法展开诱因敏感性分析;其次,根据实测数据建立相关参数弱化模型并展开反分析,验证大变形诱因;最后,依托参数反演结果构建弱化模型系统,评估变形控制效果以及预测基坑后期变形,并利用ABC—BP神经网络方法校验其预测精度。研究结果表明:坑边荷载、围护桩刚度降低、不良土质、持续降水等不利因素叠加会引起软土深基坑产生超大变形;经参数反演得到桩体刚度弱化为设计刚度的82%、软土层弹性模量弱化为地勘参考值的35%、坑边堆载为50 kN/m的参数弱化模型,所得数值分析结果与监控结果吻合度较高;参数弱化模型可准确预测未开挖区域的基坑变形,其结果与ABC—BP神经网络方法所得结果相近。