HSP法在盾構施工隧道超前地質預報中的改進和應用

趙子越，游元明，孟 露，汪 旭，裴子逸

(1. 中鐵西南科學研究院有限公司，四川 成都 611731； 2.中鐵開發投資集團有限公司，云南 昆明 650002; 3. 四川鐵科建設監理有限公司，四川 成都 611731)

0 引言

在地鐵盾構施工過程中，為了確保施工安全順利地進行，隧道掘進機被頻繁地應用，但是由于貴陽地區地質情況的特殊性，巖溶頻繁發育會對施工產生極大的安全隱患，因此探明盾構前方地質情況尤為重要[1]。傳統超前地質預報技術如TSP探測法、TRT探測法、超前鉆探法[2-4]等方法，在盾構內實施均存在無法適用的環境局限性。2008 年，李蒼松等[5]首次提出了利用 TBM 刀盤剪切巖石產生的震動信號作為激發震源的被動源 HSP(Horizontal sonic/seismic profiling) 法探測技術；2019年，盧松等[6-7]將HSP法進一步改進，使其更適用于TBM施工，并總結出詳細的處理流程和設計思路。該技術以掘進機刀盤切割地層產生的彈性波作為激發信號，做到快速高效得到采集數據，但是針對現場環境噪聲處理的模塊依然沒有得到系統性的整理。本文從現場環境噪聲環節入手，對現有的HSP法探測流程進行完善。

S變換由Stockwell于1996年提出[8]，是以Morlet小波作為基本小波的連續小波變換的延伸，結合了傅里葉變換和小波變換的優勢，由于其本身優秀的時頻分析能力被廣泛運用于信號處理領域。2007年，趙淑紅等[9]提出基于S變換的地震數據去噪處理，良好地實現了對復雜地震數據的去噪處理； 基于S變換對地震信號良好的處理能力，2018年，曹鵬濤等[10]在S變換的基礎上針對地震數據的特性，提出自適應濾波技術。本文將其理論方法應用于HSP系統中，結合盾構施工的實際情況進行相應的閾值參數調整，完善HSP的數據處理環節。

針對貴陽地區地質條件的特殊性，必須提高現場測試時采集資料的質量來保證高質量的預報精度。本文在之前探測流程的基礎上，增加現場噪聲處理步驟，從而完善HSP探測流程。在時頻分析處理中創新性地引入S變換，提高HSP數據處理精度，將HSP法采集到的噪聲數據進行分析識別，選擇傳統的小波去噪方法[11-12]進行對比試驗，并作為典型數據樣本為后續處理人員提供參照標準，進一步完善HSP法的數據采集和分析處理能力，以期有效地提高數據質量，指導超前地質預報工作。

1 基于盾構施工的HSP法原理

HSP法地質預報是以彈性波動力學理論為基礎，根據彈性波場傳播的速度、幅度、形態等特征參數區分地層，并根據介質成分、密度、彈性模量及結構狀態進行細化分析，通過與圍巖參數進行對比，總結差異結果得到不良地質體(帶)如斷層、風化破碎帶、巖溶、地下水富集帶等。波場傳播的反射與透射特性核心公式為:

(1)

(2)

式(1)—(2)中：R12為反射系數；T12為投射系數；ρ1為隧道掌子面前圍巖密度；ρ2為不良地質(體)密度;v1為隧道掌子面前圍巖縱波速度；v2為不良地質(體)縱波速度。

本文重點研究分析HSP法在貴陽軌道交通地質預報中的應用和改進。HSP法是以盾構掘進過程中刀盤滾刀剪切巖石產生的震源信號作為被動激震震源，以空間陣列式布置檢波器，做到采集位置不固定，可根據現場情況調整檢波器位置，同時接收圍巖震動回波和盾構機身震動信號。盾構內布置HSP采集儀器空間位置如圖1(a)所示，其中紅框內為HSP采集儀器布置區域，放大后如圖1(b)所示，受現場施工環境條件所限，在實際采集時HSP采集儀器布置如圖1(c)所示。必須對盾構施工中關鍵的采集環節進行改善，進一步將施工中的環境因素進行量化對比，在傳統HSP法探測整體流程的基礎上進行改進，加入對環境噪聲數據的影響分析，通過建立環境模型，選擇最適用的閾值處理參數。改進后HSP法探測的整體流程如圖2所示。

(b) HSP采集儀器布置區域放大圖

(c) 實際采集時HSP采集儀器布置圖

圖2 改進后HSP探測流程圖

2 盾構施工環境噪聲分析與處理

2.1 S變換原理

對環境噪聲數據進行采集分析。傳統信號分析處理方法是使用傅里葉變換對采集信號進行變換分析，其針對平穩信號處理具有成熟的理論基礎和廣泛的應用前景。但是變換域僅為一維頻率域，且盾構施工產生的信號較為復雜，該方法不能有效檢測非平穩信號的頻率隨時間的變化，因此對信號的局部特性識別較為困難。為了提高對盾構噪聲的時頻分析能力，建立良好的噪聲數據模型，本文選用S變換作為分析數據的變換方法。S變換是Stockwell等[8]結合短時傅里葉變換(STFT)和連續小波變換(WT)的特性，克服STFT時窗特性的固有缺點，并結合小波變換中多分辨率的特性，基于非平穩信號的數據特點，提出的一種新的時頻分析方法。假設信號為h(t)，則它的S變換定義為

(3)

式中：τ為窗函數的中心點，針對窗函數的視窗位置在時間軸上進行調控；f為頻率；t為時間;i為時間函數的虛部;ω(t)為窗函數，通常選取高斯函數，見式(4)。

(4)

S反變換定義為：

(5)

2.2 實際盾構施工噪聲分析

以貴陽軌道交通3號線某區間為試驗對象，通過前期調研分析目前盾構施工過程中部分數據存在質量偏低問題的原因，總結影響超前地質預報測試幾種常見施工情況，并通過控制變量法在單一情況下進行噪聲數據的采集，得到4組數據類型進行時頻分析。4組數據分別為在施工人員拼裝管片時產生的噪聲數據、在施工人員使用各種器械安裝螺栓時的噪聲數據、正常掘進測試時包含盾構自身噪聲的數據、正常掘進測試時抵消盾構自身噪聲的數據。HSP系統建立了專門的盾體噪聲數據道，使用單分量檢波器對測試時盾體產生的噪聲進行接收，以此作為HSP系統自動化濾波的數據來源，做到實時采集時濾除由盾體產生的噪聲信號。利用S變換分別對4種數據特性進行詳細研究，了解整體測試工序環節中不同噪聲信號的特性，以便于提高后續處理中對有效信號的識別能力。4種不同情況下采集到的噪聲數據如圖3所示。對4種采用HSP法采集得到的噪聲數據進行S變換，分別得到4種時頻譜圖，如圖4所示。

(a) 拼裝管片時產生的噪聲數據 (b) 安裝螺栓時的噪聲數據

(c) 正常掘進時包含盾構自身噪聲的數據 (d) 正常掘進時抵消盾構自身噪聲的數據

(a) 拼裝管片時產生的噪聲數據 (b) S變換后噪聲數據時頻圖(拼裝管片) (c) S變換后噪聲數據時頻放大圖(拼裝管片)

(d) 安裝螺栓時的噪聲數據 (e) S變換后噪聲數據時頻圖(安裝螺栓) (f) S變換后噪聲數據時頻放大圖(安裝螺栓)

(g) 正常掘進時包含盾構自身噪聲的數據 (h) S變換后噪聲數據時頻圖(包含盾構) (i) S變換后噪聲數據時頻放大圖(包含盾構)

(j) 正常掘進時抵消盾構自身噪聲的數據 (k) S變換后噪聲數據時頻圖(抵消盾構) (l) S變換后噪聲數據時頻放大圖(抵消盾構)

通過圖4(a)—(c)可以看出，在拼裝管片時容易產生簡短的脈沖信號，主頻主要分布在200～400 Hz，還存在較多的背景噪聲。圖4(d)—(f)中存在著連續的中高頻信號，主要頻率分布在80～120 Hz和450～550 Hz，當施工人員在使用鉆機或其他設備安裝螺栓時，會持續產生中高頻信號。其中，有效信號分布在60 Hz以內，可以由圖4(f)看出，在60 Hz以內依然存在著較強的干擾信號和背景噪聲，會對有效信號的識別產生較大影響。從整體背景噪聲對比發現，圖4(a)—(c)中存在更多干擾有效信號的噪聲。圖4(g)—(i)中可以識別出明顯的有效信號，主頻分布在20～80 Hz，但依然存在較強的中高頻背景噪聲，頻率主要分布在400～600 Hz。圖4(j)—(l)是HSP法在進行實際采集時得到的數據，可以看出通過采集時抵消盾構自身噪聲將整體信號質量提升很多，主頻明顯分布在20～40 Hz，符合有效信號的頻率范圍，少量的其他背景噪聲也可以通過后續濾波處理等手段進行去除，為后續的反演步驟提供了優質的現場采集資料。

通過4組數據對比分析，針對盾構施工地質超前預報數據采集，對于在施工人員拼裝管片時采集得到的現場數據，由于其主要噪聲主頻遠高于有效信號的區間范圍，可以在后續處理中進行去除，不影響數據的整體質量，保證反演后數據的準確性。而針對施工人員使用各種器械安裝螺栓時采集的現場數據，存在一部分低頻干擾信號，會一定程度上干擾有效信號的識別，低頻能量相比有效信號較弱，最終依然可以反演得到有效數據，但為了保證高精度的反演結果，在遇到安裝螺栓的情況時，需要測試人員停止采集。針對正常掘進測試時包含盾構自身噪聲的數據進行時頻分析后，發現盾構運轉時產生的主要信號為中低頻信號，HSP法在一定程度上會對有效信號進行干擾，所以安裝檢波器抵消盾構自身噪聲是非常有必要的，這也是正常采集必須嚴格執行的環節之一。目前HSP法常規采集的數據如圖3(d)和圖4(j)—(l)所示，時頻譜內整體信號分布良好，有效信號特征明顯，背景噪聲較弱，不存在高頻噪聲，為后續反演提供了良好的現場初始數據資料。

2.3 去噪處理

設定變換方法為小波變換，對含有噪聲的觀測數據進行去噪處理，保留有效信號的同時盡可能壓制中高頻噪聲。輸入的離散信號f(t)的小波變換為

(6)

式中:Wf為小波變換函數；ψ為尺度函數； 其余為尺度函數的參數。

目前，應用最廣泛的閾值降噪方法是軟、硬閾值降噪法。硬閾值法能夠對大于閾值的小波系數進行保留，對小于閾值的小波系數進行壓制; 軟閾值法能夠避免硬閾值不連續的缺陷。

軟閾值函數為：

(7)

硬閾值函數為：

(8)

式(7)—(8)中μ為設定的閾值參數值。

使用小波變換對實際掘進數據進行去噪測試，進行濾波前的數據如圖5(a)—(b)所示，濾波后數據如圖5(c)—(d)所示。

(a) 原始數據

(b) 原始數據小波變換后時頻圖

(c) 濾波后數據

(d) 濾波后數據小波變換后時頻圖

由圖5可知，通過小波變換進行濾波是在時頻域內將中高頻信號進行濾除，沒有改變低頻區域內的原始數據。

為了提高去噪效果，引入S變換自適應濾波去噪方法。根據S變換與傅里葉譜的關系，對S變換獲得的時頻域數據沿時間軸進行累加，獲得信號的傅里葉譜，再進行反傅里葉變換后，即可獲得重構的時間域信號h(t)。在此過程中采用數據自適應時變濾波函數去除信號中的高頻隨機噪聲成分，時變濾波函數為

(9)

式中fi為單道記錄S變換數據中某一特點區域的頻率成分。

通過式(9)計算與信號時頻區域對應的系數因子。系數因子的大小具有時變性，受頻譜中時頻數據的大小影響，通過式(9)可以得到低頻部分的時頻數據系數因子比高頻部分大。再將信號時頻譜中的時頻數據與時變濾波函數相乘，使得低頻部分與較大系數因子乘積后被放大，而高頻部分與較小系數因子乘積后被壓制。噪聲的頻率主要分布于高頻區域內，通過這一時變濾波函數可以壓制高頻噪聲。

基于S變換的自適應濾波去噪的結果對比如圖6所示，與圖5中的小波變換濾波所使用的是同一信號數據。

(a) 原始數據

(b) 原始數據S變換后時頻圖

(c) 自適應濾波后數據

(d) 自適應濾波后數據S變換后時頻圖

通過圖5和圖6 2種不同方法對比結果可以發現，S變換自適應濾波能較好地壓制高頻噪聲，將有效信號的頻率壓制在100 Hz以內，比小波變換效果更佳。在實際數據采集處理時，遇到背景噪聲過強的情況，使用S變換自適應濾波能取得更佳的效果。

3 案例分析

3.1 工程地質概況

貴陽市軌道交通3號線一期工程線路全長約43 km，選擇貴陽市軌道交通3號線四方河路站—皂角井站區間盾構數據進行測試。貴陽市大構造屬川黔經向構造體系的南部西緣，跨黔西山字型東翼外側和黔東北新華夏隆起帶的西南端。本區區域地質構造單元屬揚子準地臺(一級構造單元)、黔北臺隆(二級構造單元)、遵義斷拱(三級構造單元)、貴陽復雜構造變形區(四級構造單元)，以南北向構造為主。沿線大斷層主要有花溪斷層和六神觀斷層；附近發育的褶皺主要有貴陽復式向斜、黔靈湖向斜、中曹司向斜；擬建線路全線穿越3處小型褶皺——五里關背斜、大橋背斜和沙魚溝向斜。

擬建區間盾構埋深16.2～35.2 m，區間地質情況自上而下為填土(1.0～7.8 m)、紅黏土(1.5～12.5 m)，下覆為中風化白云巖(T1a，14-2-3)、中風化泥質白云巖(T1a，14-3-3)，巖層產狀為90°∠40°，9個鉆孔揭露溶洞。隧道底部位于中風化白云巖或中風化泥質白云巖，工程性質良好，均可作為區間隧道的持力層。

對本區間盾構掘進有影響的地下水主要有巖溶裂隙水。場地上部分布厚度較大的紅黏土，巖溶裂隙水具有一定的承壓性，為承壓水，承壓水位隨季節、氣候等因素有所變化。盾構施工時應采取有效措施防止地下水噴涌，合理選擇工作面壓力，并采取適當的改良措施減少地下水的不利影響； 同時，應重視管片的防水工作，防止管片滲漏。

擬建區間穿越基巖以白云巖為主，巖石的抗壓強度不高，區間結構底面下揭遇的溶洞數量少，故適合復合盾構施工。但應注意局部基巖強度較高，屬較硬—堅硬巖，對盾構施工影響很大，盾構選擇時需充分考慮其不利影響。

3.2 噪聲模型應用

將建立好的噪聲模型參數與實際測試時現場環境進行匹配，選擇合適的參數進行頻譜分析。分析結果見表1。HSP處理軟件的頻譜分析界面如圖7所示，紅框內是調節頻譜視窗范圍。將處理好的數據進行后續反演，對同一組數據進行對比測試，常規結果如圖8(a)和圖8(c)所示，使用S變換自適應濾波后的結果如圖8(b)和圖8(d)所示。

根據現場實際情況驗證和地勘資料對比分析可知，使用S變換自適應濾波后得到的反射能譜二維成果切片和三維成果圖更加準確，具體對比結果如圖9所示。探測結果顯示該段局部存在較強反射異常。其中，ZDK24+836～+844段反射能量較強，分析認為該段范圍為巖體破碎區，圍巖穩定性差； ZDK24+861～+870段反射能量強且范圍較大，存在強阻抗差異，分析認為該里程段可能發育巖溶或該段圍巖破碎，圍巖穩定性差；ZDK24+891～+894段存在弱反射異常，圍巖較破碎，圍巖穩定性較差。其余里程段暫未發現明顯反射異常，分析認為巖體較完整，圍巖穩定性一般。

表1 實際探測揭露異常段測試分析結果

3.3 實際揭露情況對比分析

為了進一步對測試數據進行對比分析，選取同一區間內連續2段HSP預報結果，并統計盾構掘進參數和詳勘資料進行評價對比，最后結合出渣情況綜合分析。HSP結果對比綜合統計如圖9所示，詳細標出各個異常段所對應各項參數，良好地驗證了HSP法的準確性。其中2段內HSP顯示存在8處異常段，如表1所示。

預報范圍內詳勘及補勘顯示存在3處巖溶疑似區，均與預報結果吻合。根據實際參數規律可知，當盾構掘進速度明顯上升，而推力不變或降低時，能明顯反映出該區域地質條件較差，巖體破碎。掘進參數共出現9處較大異常變化段，整體與HSP預報吻合，再結合出渣量的變換，驗證了HSP法的準確性。

圖7 HSP處理界面

(a) 常規方法得到的反射能譜二維成果切片

(b) 改進后得到的反射能譜二維成果切片

(c) 常規方法得到的三維成果圖

(d) 改進后得到的三維成果圖

(a)

(b)

4 結論與討論

1)針對盾構內常見的噪聲類型進行提取分析，結合S變換對比不同噪聲對實際處理的影響情況，提出在安裝螺栓時應停止超前地質預報的數據采集，并通過建立噪聲參數模型完善HSP處理系統。

2)結合圖9中實際掘進參數(推力、推進速度、轉矩)對HSP法探測結果進行揭露對比，驗證了HSP法在貴陽地區盾構預報工作中的準確性，能夠及時反饋前方地質情況，有效預防相關施工事故的發生，具有廣闊的應用前景。

3)S變換自適應濾波去噪的方法還未實現軟件化，仍需進行完善，并獲取更多數據樣本，建立相對應的目標數據庫提高對巖溶的識別能力。如何實現地質、物探、巖機感知、出渣等信息綜合分析和聯動預警，是下一步研究的重點。