智能型全站儀在地鐵隧道變形中的自動化監測技術與應用

張奇麟

智能型全站儀在地鐵隧道變形中的自動化監測技術與應用

張奇麟

（上海山騁勘察設計有限公司，上海 200000）

在地鐵建設和運行的時候，要始終監測隧道結構的變形情況，以往使用的人工監測技術很難達到預期的目標。為了使地鐵既有線路正常運行和在建項目順利施工，可利用智能型全站儀自動化監測技術，實現對地鐵隧道變形情況的實時監測。文章從全站儀變形監測的原理入手，具體包含三維坐標監測原理、圍巖收斂變形監測的目的與原理等內容，并圍繞其設計和實現展開探討，結合實際案例探討其應用，保證地鐵既有工程的正常運行和在建工程施工的順利實施。

智能型全站儀；自動化監測；地鐵隧道

目前，我國各大城市都在建設地鐵項目，地鐵隧道建設的工程量比較大，施工程度復雜，會給臨近的地鐵隧道運行帶來一定的影響。所以，要始終監測地鐵運營期間隧道內洞結構的變形情況[1]。使用智能型全站儀自動化監測技術有利于提升施工現場信息采集和信息處理技術的精準性，真正做到實時監測地鐵隧道結構，推動地鐵建設項目朝著良性的方向發展[2-3]。

1 全站儀變形監測原理

全站儀系統為光電測距和電子測角的三維坐標測量體系，詮釋了全站儀監測隧道圍巖收斂變形和三維坐標的原理。

1.1 三維坐標監測原理

在精準測量監測點與參考點之間的邊角關系后，依據其邊角關系準確推算監測點的高程和平面坐標。監測點坐標和高程測量原理的具體情況詳見下圖1。其中，已知信息為參考點A、B、C的高程和坐標，智能型全站儀的置鏡點為P，監測點為i，使用后方交會測量原理計算出P點的高程和坐標（XP，YP，HP），進而推算出監測點i的坐標和高程（Xi，Yi，Hi）。

圖1 監測點坐標和高程測量原理示意圖

1.2 圍巖收斂變形監測的目的與原理

收斂觀測的主要目的為滿足隧道施工中支護系統與圍巖的穩定性，測量現場的收斂觀測值為后續的二次襯砌和初期支護奠定堅實的參數基礎。全站儀和收斂計這兩種監測手段在我國施工領域中的使用范圍非常廣。

收斂監測遵循的主要原理為：在隧道管片兩側監測點上的棱鏡上設置點A和點B，全站儀的測站設置為S，棱鏡間距為d，全站儀對監測點A和點B的測量距離和角度觀測值設置為a和b。圖2為隧道雙側壁收斂變形測量原理示意圖，依據三角余弦函數可以獲得以下公式，即：

隧道雙側壁的收斂變形情況可以根據不同期次測量的d值變化情況真實反映出來，如果將初始值設置為第一周期的弦長d1，將第n期與第一周期收斂變形量的相對值設置為，即：

1.3 變形監測的目的與特征

1.3.1變形監測的目的

在監測地表變形和工程建筑物的運營情況時，可以依據變形過程中體現出的被研究對象的變形情況來展現其相關信息。在檢驗設計理論的正確性時，也可以依據變形監測的相關信息開展各項工作，并根據巖體地下工程監測信息完成相關的設計和修改工作，真正做到了信息化施工，加快了變形監測儀器設備改良速度，提升了變形監測方法和監測理論的準確性。

1.3.2變形監測的特征

變形監測的特點主要表現為以下幾點：

（1）監測精度高。建筑物的安全性與變形監測有著直接的關系，在分析變形原因和變形規律的時候，要以變形監測的結果為依據，與其他測量工作相比，變形監測的精度非常高。變形監測相對精度設置為1×10-4mm或者是保持在1mm左右，受變形監測目的各不相同的影響，變形監測的方法和變形監測的精度也存在著一定的差異，優化升級變形監測的方法，科學選擇監測設備，確保變形監測工作發揮積極的促進作用。

（2）重復監測。建筑物不同，其受外界的影響各不相同，其變形時間也存在很大的差異。在計算變形值的時候，最基礎的辦法是計算建筑物同一點在不同時間段內的高程差和變形差，因此需要重復監測建筑的變形情況，變形監測持續的時間比較長，變形監測的目的制約著重復監測的周期。

（3）數據處理方法要嚴密。通常情況下，建筑物的變形不大，有時候建筑物的變形值與監測精度值基本相同。重復監測會產生大量的原始數據，因此要使用嚴密的數據處理方法，認真分析不同時間段的數據信息，確定最終的變形值。

1.3.3變形監測的內容

變形監測工作主要是針對撓度、裂縫、傾斜、應變、位移以及沉降等內容開展的監測工作，通過仔細分析每次監測的結果，掌握變形隨著時間推移而表現出來的規律。變形監測周期隨著單位時間之內變形量大小而得以最終確定，如果變形量比較大，則測量周期會比較短；如果變形量比較小，建筑物越來越穩定，測量周期可以適當延長。

2 系統設計與實現

2.1 系統設計

為了全面監測隧道變形位置，高效利用了監測機器人的自動監測、瞄準和搜索功能，同時研發了自動化監測系統，使網絡數據處理分析、數據儲存、數據傳輸、自動監測、遠程控制以及人機交互等功能發揮積極的作用。監測機器人的自動化變形監測系統主要包括數據采集系統、無線通訊系統和控制系統等三個部分。

（1）數據采集系統。二次開發了監測機器人的各項功能，使自動監測、瞄準和搜索等功能發揮積極的作用，以控制范圍的指令為依據采集各項數據信息，使用機載軟件、在線控制軟件ADMS12和GeoMoS對監測機器人實施高效的控制。

（2）無線通訊系統。無線連接是監測機器人的主要連接方式，數據采集系統可以及時收到控制系統的指令，簡單處理數據采集系統搜集的信息以后立即傳輸給控制中心。

（3）控制系統。控制系統通常安裝在辦公室中，在發動指令和接受數據的時候，主要是借助有固定IP的萬物網得以實現的，人機交互功能使數據分析變得更加準確。

2.2 采集數據

在開展自動監測工作以前，全站儀要先學習監測。學習監測主要是指采取人工操作的方式調試機器人，人工校對監測點，機器人自動完成相對于定向點的水平角，將其當做初始值。隧道自動化變形監測系統的主要功能是能夠完成自動監測工作，控制中心依托網絡信號實現指令的發送，監測機器人完成自動搜索、瞄準和監測的主要依據為學習記錄的監測點初始位置[4]。使用系統軟件設置自動監測時段的監測數據采集，采集到的所有信息經過無線傳輸的形式全部發送到控制中心。

2.3 傳輸數據

ARM9高性能工業級嵌人式處理器是GPRSDTU的核心，軟件支撐平臺為實時操作系統，其內存空間比較大，內部嵌入了具有自主知識產權的TCP/IP協議，為用戶提供了虛擬的專用網絡，實現了多種協議的及時轉換和穩定的數據終端永久性在線服務。在投入使用以前要先設置相關信息，使用軟件對數據中心的參數、端口和IP進行科學的設置，將串口對接到采集器串口上，端口與設置好的中心IP連接在一起，使雙向透明數據傳輸得以快速的實現。

3 在智慧城市中使用智能型全站儀

本文以某地鐵五號線為例進行分析，詳細介紹了智能型全站儀在智慧城市建設中發揮的積極作用。在該地鐵五號線建設的一期和二期工程中，因為有三號線經過，因此在五號線施工的時候需采取措施確保三號線能夠正常運行。在五號線施工時，實時監測三號線的地鐵隧道變形情況，監測內容包括三號線隧道管片結構的沉降情況、道床沉降情況以及水位監測情況等。受監測區域過大的影響，易于出現的變形區域比較多、數據量比較大以及監測頻率比較高，同時也面臨著三號線運行的過程中監測人員進場困難的情況。因此，要想使三號線和五號線地鐵的數據監測工作順利開展，需要使用自動化監測設備。

3.1 布設基準點

在三號線上的變形影響區域以外的一定范圍內設置三個基準點，使監測結論變得更加準確。安排專人定期觀測監測基準點的穩定性，控制好置鏡點與基準點的間距，監測點的距離要小于基準點與置鏡點的間距，使監測點獲得的監測信息準確、無誤。

3.2 布設監測點

對于地鐵隧道變形影響區域來說，隧道中監測斷面的監測距離設置為5m，每個監測斷面上設施的監測點數量為五個，其中用于監測拱頂沉降的監測點一個，用于監測道床沉降的監測點兩個，用于監測水平位置的監測點兩個。在監測的過程中，智能型全站儀的三角形高程測量精度不高，要想使監測的準確度滿足設計的標準，就要在隧道中增設靜力水準監測系統，從而使監測的準確度得到顯著的提高[5]。

4 分析監測數據

地鐵隧道變形的垂直位移和水平位移要控制在1cm以內，如果位置超出0.3cm系統就會報警提示，隧道變形的沉降速率要保持在0.2cm/d以內，道床的最大沉降值設置為0.4cm，其警戒值設置為0.3cm。如果在監測的時候出現超出警戒值的情況，系統會自動報警。在實地監測時，道床沉降值和沉降速率都超過了警戒值，操作人員將其與靜力水準監測數值進行了比較，最終的結論顯示智能型全站儀監測系統得出的數值準確、可靠。

針對此段的變形情況，組織召開了專家評審會和問題原因分析會，出臺了沉降治理措施，采取注漿加固的策略處理了沉降比較嚴重的部位，有效利用了單液漿雙液漿結合與拱部徑向注漿等方法，使沉降區域單個沉降點在最短的時間之內隆起，且后期監測狀態平穩。

5 結束語

智能型全站儀有效監測了地鐵隧道的變形情況，并將所獲得的數據信息傳送到控制中心，在特殊情況下可以發送預警信息，顯著提升了地鐵隧道工程的施工安全性和穩定性，使智慧城市安全發展得以真正實現。智能型全站儀自動化監測系統可以實時監測地鐵隧道變形情況，詳細分析監測信息以后制定出有效的解決辦法，控制了沉降趨勢的延伸，使在線線路施工建設工作和既有線路正常營運能夠有序開展。受監測環境比較復雜的影響，監測時如果監測點被遮擋或者是監測點被損壞，要安排專人到現場檢修，同時做好監測機器人定期保養工作，使其獲取的監測信息更加的真實、可靠，保證最終的監測結論準確、無誤。

[1]邵文.某地鐵保護區自動化監測方案設計與監測數據分析[J].現代測繪，2017（01）：55-58.

[2]顏亮.關于拓普康MS05智能型全站儀用于變形監測工程實測精度探討[J].中小企業管理與科技（下旬刊），2015（09）：267.

[3]楊鋒，楊友濤，楊雪峰，等.智能型全站儀軌道基準網數據采集程序開發[J].鐵道工程學報，2012，29（04）：47-50+65.

[4]蔡干序，李鈺城.地鐵保護區自動化監測精度分析[J].現代測繪，2017（06）：35-38.

[5]黃鴻偉.地鐵隧道全站儀自動化監測的技術難點問題及解決方案[J].測繪通報，2016（08）：149-151.

張奇麟（1992.11- ），男，漢，籍貫：江蘇南通人，職稱：助理工程師，學歷：本科，單位：上海山騁勘察設計有限公司，研究方向：從事測繪工程方面的工作。

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