长沙市位于湘江和浏阳河交汇的河谷阶地，市区范围内地质条件较为复杂[1]．其中，第四系覆盖层以粉质黏土、粉细至中粗砂、圆砾、卵石为主，基岩则广泛分布有板岩、砂砾岩及泥质粉砂岩地层．大量长沙地区的工程地质勘探实践表明：上述地层普遍具有厚度不均、土体层位变化大、基岩风化程度不均匀、岩体裂隙发育差异较大等特点，岩土力学参数存在一定程度的空间变异性[2-5]．现阶段，岩土参数的获取多依赖于原位测试及室内试验[6]．在有限的测试样本下，受复杂地质条件的影响，测试结果具有一定离散性，难以反映区域内地层的真实工程特性，对隧道与地下工程的合理设计与高效施工带来挑战．近年来，基于工程现场的真实监测数据，采用反分析方法求解岩土力学参数，已成为精确获取地层参数、指导类似工程施工设计的重要方法[7-10]．随着计算机技术的发展，利用机器学习与数值计算方法可进一步提高岩土参数反演的准确性与效率．谭儒蛟等[11]利用有限元计算获取神经网络的训练样本，并将监测数据输入神经网络模型获得了基坑不同土层的变形模量．肖明清等[12]结合基坑数值仿真模型研究了基于神经网络的土层参数反分析方法，利用钻孔灌注桩位移值反演出了土层参数．Ehsan等[13]依托有限元软件建立数据集，训练神经网络模型并对合成加筋土的土体参数进行反演．在准确获取岩土参数的前提下，部分学者对地下工程的开挖工法进行了优化分析．孙明志等[14]根据遗传算法优化支持向量机的反分析法获取了岩土力学参数，利用获取的参数对车站PBA(梁桩拱)工法的施工顺序进行了优化．于立鑫等[15]应用差异进化算法获取了地层力学参数，并把反演获取的地层力学参数应用到隧道不同开挖方案比选及安全性分析．长沙市轨道交通6号线烈士公园南站穿越粉质黏土、卵石、泥质粉砂岩等长沙地区典型地层．受上覆植被保护区的场地条件影响，车站设计为明挖和暗挖两部分，其中暗挖部分设计断面达418 m2，工程组织难度较大，开挖工法存在优化空间．汲红旗等[16]和Zhang等[17]提出了针对烈士公园南站暗挖段的分部开挖优化方案，但是都仅建立在有限的地勘参数基础上，并未对车站地层岩土参数进行准确反演．本研究基于烈士公园车站北段明挖基坑典型断面围护结构的变形监测数据，依托有限差分数值模拟与BP(back propagation)神经网络算法，反演得到烈士公园车站地层真实岩土参数．在反演参数的基础上，通过数值计算分析了优化前后9导洞与6导洞施工方法的隧道结构与地层变形，证明了优化方法的可靠性．最后，分析了烈士公园车站暗挖段大断面隧道6导洞施工的现场实施效果．研究方法可为长沙地区典型地层的相似工程提供借鉴．1 工程概况与地层条件1.1　工程概况烈士公园南站位于长沙市开福区东风路与营盘路口烈士公园内，部分车站里程DK32+668.00～DK32+757.32穿越烈士公园植被生态敏感区，地表上覆大量珍贵树木的复杂植被生态环境．为减少车站明挖工程对烈士公园植被生态环境的影响，烈士公园南站采用明、暗挖结合的施工方案，其中车站北段DK32+592.00～DK32+666.85施工设计为明挖法基坑；南段DK32+666.85～DK32+757.32设计为暗挖法隧道，于2019年5月7号动工．烈士公园车站总体布局及周围植被生态分布如图1所示．10.13245/j.hust.239516.F001图1烈士公园车站布局及植被生态分布为保证大断面隧道以及上覆植被敏感环境的施工稳定性，原施工方案为92.45 m超前管棚预支护结合分部开挖工法．隧道设计为9导洞，各导坑内分三台阶进行开挖，双层初期支护采用喷射混凝土、型钢拱架、钢筋网，二次衬砌采用模筑混凝土，具体如图2(a)所示，开挖工作面多达27个，带来频繁的工序转换问题．优化后的6导洞设计截面如图2(b)所示．开挖导坑数量减少为6个，除6号导坑采用两台阶施工外，其余导坑仍采用三台阶法进行施工．优化后各导坑断面尺寸达到53.6～77.8 m2，施工稳定性风险有所增加．有必要对优化后大断面隧道施工的结构与地层变形进行探讨，而准确的地层参数是工法优化合理性探讨的必要前提．10.13245/j.hust.239516.F002图29导洞法和6导洞法开挖支护示意图(m)1.2　地层条件烈士公园南站工程场区属于湘中丘陵、洞庭湖冲积平原过渡地带和湘浏盆地．根据岩土勘察报告[18]，本场地主要分布有粉质黏土、卵石的第四系覆盖层以及强、中风化泥质粉砂岩的基岩地层．烈士公园车站北段基坑工程与南端暗挖隧道工程的典型地质断面如图3所示，明挖基坑与暗挖隧道所涉及的地层条件高度相似．10.13245/j.hust.239516.F003图3车站地质断面图(m)烈士公园南站各地层力学参数如表1，表中：E，μ和φ为弹性模量、泊松比和内摩擦角；CE，Cμ和Cφ为E，μ和φ对应的变异系数；c和Cc为黏聚力和其对应的变异系数．可以看出：强、中风化泥质粉砂岩的基岩地层参数变异系数较大，各地层的参数均呈现出一定的离散性，仅参照地勘测试的结果，难以对车站及周边地层的开挖稳定性形成准确判断．考虑到明挖基坑与暗挖隧道所涉及地层条件的相似性，且明挖基坑先于暗挖段施作，可以通过监测先行施工的明挖段基坑围护结构变形数据，对工程场地的综合地层参数进行准确反演，探讨暗挖段优化开挖方案的安全性．10.13245/j.hust.239516.T001表1车站地层力学参数地层E/MPaCEμCμc/kPaCcφ/(°)Cφ粉质黏土5.0～16.40.1880.28～0.340.12614.9～71.30.27716.0～20.90.217卵石9.0～35.00.1970.22～0.310.1314.0～33.00.14217.0～40.00.241强风化泥质粉砂岩1 600.0～2 400.00.1360.27～0.280.017200.0～270.00.13239.6～40.60.009中风化泥质粉砂岩1 800.0～8 200.00.3420.17～0.280.168190.0～910.00.26237.2～41.00.0252 基于BP神经网络的地层参数反演2.1　地层参数反演流程基于烈士公园车站北段明挖基坑典型断面围护结构的变形监测数据，依托有限差分计算模型构建训练集，采用BP神经网络算法，建立地层参数-基坑围护结构变形值的神经网络模型，实现烈士公园车站地层岩土参数的反演．反演流程如图4所示．10.13245/j.hust.239516.F004图4BP神经网络土层参数反演流程2.2　明挖基坑数值模型烈士公园车站明挖段基坑长73 m，宽22.3～26.2 m，深27.86～28.3 m，采用明挖法施工，围护结构采用“钻孔灌注桩+竖向4道内支撑”．钻孔灌注桩直径设计为Ф=1 000 mm，间距设计为1 300 mm，嵌固深度设计为3.0 m．基坑标准段第一道支撑为截面1 200 mm×1 000 mm的钢筋混凝土支撑．基坑标准段第二、三、四道支撑采用直径Ф=609 mm，壁厚t=16 mm的并排两道钢支撑，水平间距为3 m．基坑支护平面布设及基坑ZQT-8监测点剖面布设如图5所示．10.13245/j.hust.239516.F005图5ZQT-8基坑支护平面布设与1-1剖面布设(m)依据烈士公园南站的工程概况，选取ZQT-8断面，应用有限差分软件FLAC3D，按照平面应变问题建立明挖基坑的二维有限差分数值模型．在宽度和深度方向上取约3倍基坑开挖深度作为基坑开挖变形的主要影响区域，模型宽度取180 m，竖直长度取108 m．模型左右、前后边界限制水平方向位移，模型底部边界限制竖向位移．土层采用实体单元模拟，内支撑和围护结构采用结构单元模拟，土层服从Mohr-Coulomb屈服准则，建立的基坑数值模型支护结构参数设置如表2所示，在模拟中由上至下分4层分步模拟开挖．10.13245/j.hust.239516.T002表2基坑数值模型支护结构参数基坑支护重度/(kN∙m-3)E/GPaμ钻孔灌注桩25.0300.25钢筋混凝土支撑25.0300.25钢支撑78.52100.302.3　训练集与参数反演选取第四系覆盖层和基岩的弹性模量、泊松比、黏聚力和内摩擦角作为待反演参数．根据烈士公园南站岩土勘察报告和文献调研的第四系覆盖层和基岩的岩土参数作为参数选取范围[2-5,18]，如表3所示．10.13245/j.hust.239516.T003表3反演参数选取范围地层E/MPaμc/kPaφ/(°)第四系覆盖层5~350.22~0.344~7116~40基岩700~8 2000.09~0.33190~3 70017~41生成一个良好的BP神经网络须通过一定数量的样本对神经网络进行训练，因此按照正交实验设计方法，生成了8因素4水平共计32组地层参数组合．将每组地层参数代入基坑数值模型进行计算，获得围护桩在埋深4，10，16和20 m位置的水平位移．以每一组地层参数及桩体变形量值作为训练元，最终构建容量为32组的训练集．训练参数水平如表4所示．10.13245/j.hust.239516.T004表4神经网络训练参数水平参数第四系覆盖层基岩E/MPaμc/kPaφ/(°)E/MPaμc/kPaφ/(°)水平150.224167000.0919017水平2150.2626243 2000.171 36025水平3250.3048325 7000.252 53033水平4350.3471408 2000.333 70041为保证BP神经网络的训练精度并控制训练时间，采用三层网络结构，其中隐藏层设置为一层．输入层的节点数目为m=4(围护桩的水平位移)，输出层的节点数目n=8(反演参数E，μ，c，φ)，选取隐藏层节点数目设置为10，分别选取Sigmoid函数和Purelin函数作为隐藏层和输出层的传递函数．网络迭代次数设置为2×104次，期望误差为0.001，学习速率δ=0.1．为了减少神经网络的计算量，加快神经网络的收敛速度，对训练集合进行归一化处理，将输入参数和输出参数归一化至[0，1]区间，并通过反归一化对数据进行还原[19]．对神经网络进行训练，获取到完善的网络预测模型．将ZQT-8检测点埋深分别为-4，-10，-16和-20 m实测的围护桩水平位移作为已知数据输入训练完成的BP神经网络即可输出第四系覆盖层和基岩的土层参数的反演结果：第四系覆盖层E=23.0 MPa，μ=0.31，c=37.5 kPa，φ=26.8°；基岩E=2 214.2 MPa，μ=0.28，c=470.8 kPa，φ=33.8°．为检验反演结果的合理性，将反演所得的地层参数重新代入基坑数值模型，计算获取围护桩水平位移值，并与监测值进行对比，结果如图6所示，两者符合度较高．因此可以利用BP神经网络反演获得的第四系覆盖层和基岩的土层参数，对暗挖段开挖工法进行优化．10.13245/j.hust.239516.F006图6数值模拟与监测值对比3 暗挖段优化工法模拟验证3.1　计算模型烈士公园车站暗挖段在隧道开挖方向上地层和地表起伏情况变化不大，支护形式保持一致，因此采用前文反演得到的地层参数，选取有限差分数值软件FLAC3D，根据优化前后的设计工法，选取典型断面DK32+674.8分别建立暗挖段9导洞法及6导洞法开挖的平面应变数值模拟模型．计算模型尺寸为180 m×120 m．模型前、后、左、右边界限制水平位移，模型底部限制竖直位移．围岩、初支采用实体单元模拟，二衬采用shell单元模拟．围岩采用弹塑性材料，满足Mohr-Coulomb屈服准则，支护结构采用各向同性的弹性材料．超前管棚与超前小导管预加固等效为地层加固考虑至数值模拟中，数值计算过程中对加固区土体的弹性模量提高20%，注浆加固圈的厚度为3 m[20]．暗挖隧道支护结构参数设置如表5所示．暗挖段地表和拱顶网格划分及监测点布设如图7所示．10.13245/j.hust.239516.T005表5暗挖隧道支护结构参数名称重度/(kN∙m-3)E/MPaμ初期支护(临时支护)25.028.0×1060.2二次衬砌(C30钢筋混凝土)25.030.0×1060.2二次衬砌(C35钢筋混凝土)25.031.5×1060.210.13245/j.hust.239516.F007图7暗挖段地表和拱顶网格划分及检测点布设3.2　计算结果分析3.2.1　拱顶沉降拱顶沉降是判断围岩和支护结构是否安全的重要依据，图8为拱顶沉降随开挖步序的变化曲线．由图8可知：9导洞法开挖和6导洞法开挖的拱顶点1的沉降曲线分别在开挖中间7号导洞和5号导洞时出现突变，拱顶沉降值迅速增大，原因是隧道中间导洞的土体开挖，失去了对上部土层的有效支撑．10.13245/j.hust.239516.F008图8暗挖段拱顶沉降随开挖步序的变化曲线导洞开挖完成后，拱顶最大沉降均发生在拱顶点1，其中9导洞法为6.94 mm，6导洞开挖法为6.77 mm．9导洞法拱顶点2和3的拱顶沉降值分别为1.38 mm和1.65 mm，6导洞法则分别为1.96 mm和2.29 mm．优化6导洞法开挖和9导洞法开挖的拱顶沉降值相差不大，且初期支护最大沉降值小于40 mm，满足相关规程对拱顶沉降值的要求，说明优化方案的结构安全性符合要求．3.2.2　地表沉降隧道开挖支护完成后6导洞法和9导洞法地表沉降曲线如图9所示．由图9可得：两种方法的沉降曲线均成单峰形态和近似对称分布；沉降曲线的峰值都处于暗挖隧道中心线位置，且沉降值由峰值点向两侧不断减小．9导洞法开挖下隧道中心线地表沉降量为7.46 mm，6导洞法开挖下隧道中心线地表沉降量为8.04 mm，略大于9导洞法．地表沉降最大值小于60 mm，满足相关规程的要求[20]．优化6导洞法开挖简化了开挖步序，增大了开挖工作空间，提高了施工效率，缩短了工期并降低了成本，具有良好的经济效益．10.13245/j.hust.239516.F009图96导洞法和9导洞法地表沉降曲线4 现场实施效果采用优化后的6导洞施工方法，对烈士公园南站暗挖段于2019年5月7日开始1号导洞施工．2019年12月6日，1号导洞开挖贯通；2020年5月27日，6号导洞贯通．烈士公园车站暗挖部分项目施工进度如表6所示．10.13245/j.hust.239516.T006表6暗挖段项目进度导洞号开挖时间贯通时间1号2019年5月7日2019年12月6日2号2019年6月8日2020年1月9日3号2019年9月1日2020年3月2日4号2019年9月16日2020年3月17日5号2019年10月26日2020年4月25日6号2019年11月26日2020年5月27日在保证工程总体效率的前提下，隧道开挖支护过程中未出现初期支护结构失稳、围岩塌方等问题，说明烈士公园车站暗挖段6导洞施工方法安全可靠．为评价6导洞法开挖对上覆地表植被环境的影响，在暗挖车站施工阶段设置R1，R2，R3和R4共4个监测断面对隧道地表沉降进行监测，断面布设及地表沉降曲线如图10所示．可以看出：随着开挖面的逐渐远离，各断面地表沉降均趋向平稳，4个断面的最大沉降值出现在R4断面，为20.3 mm，满足相关规程要求[20]．其中，R1断面(DK32+674.8断面)的地表沉降监测值为8.37 mm，采用上述反演参数数值计算得到的模拟值为8.04 mm，监测值与模拟值基本相符，说明了上述参数反演方法是可靠的．此外，烈士公园南站暗挖段施工前后地表植被在施工期间没有出现枯萎、坏死等不良现象，说明6导洞开挖工法对于地层内部植被根系的扰动在可控范围内，满足上覆植被生态环境的保护要求．10.13245/j.hust.239516.F010图10地表沉降监测断面布设与地表沉降曲线5 结论基于明挖段围护结构的变形监测数据，采用有限差分数值模拟与BP神经网络算法，实现了烈士公园车站地层真实岩土参数的反演，并将反演参数应用于暗挖段大断面隧道施工方法优化的验证计算之中，结论如下．a．反演获得的烈士公园车站场地第四系覆盖层弹性模量为23.0 MPa、泊松比为0.31、黏聚力为37.5 kPa、内摩擦角为26.8°，基岩的弹性模量为2 214.2 MPa、泊松比为0.28、黏聚力为470.8 kPa、内摩擦角为33.8°．采用反演后的地层参数计算基坑典型断面围护结构，计算值与实测值较为符合，证明该反演方法是合理可靠的．b．采用反演得到的地层参数，分别建立暗挖段9导洞法施工与6导洞法施工的平面应变数值模拟模型．模拟计算表明：6导洞法施工过程中隧道拱顶的最大沉降值为6.77 mm，隧道上方的最大地表沉降为8.04 mm，与9导洞施工差异不大，且均满足相关规范的限制值要求．c．6导洞施工的实践表明：6导洞施工方法效率较高，施工过程中围岩与初支结构稳定性可得到较好的控制；施工期间地表沉降平稳可控，且上覆植被生态环境未受到扰动破坏；因此，优化后的6导洞法施工具有合理性，对相似环境下的大断面地铁车站暗挖建设具有借鉴价值．