基于三維掃描的淺埋暗挖地鐵隧道變形監測技術研究

摘要：淺埋暗挖地鐵隧道因其施工周期短、對地面交通影響小等優點而得到了廣泛應用，然而其變形監測存在著諸多難點。傳統監測方式具有一定局限性，無法滿足實際工程需要。鑒于此，以某城市地鐵隧道工程為例，探討三維激光掃描技術在隧道變形監測上的應用要點，并分析其未來應用前景和發展方向，旨在為地鐵隧道建設和運營提供技術支持，進而提高地鐵隧道的安全運營水平。

關鍵詞：三維掃描；地鐵隧道；點云處理；監測技術

0 " 引言

隨著城市軌道交通的快速發展，淺埋暗挖地鐵隧道的施工方式因施工周期短、對地面交通影響小等優點，而得到了越來越廣泛的應用。然而地鐵隧道建設中存在許多變形監測難點，如何及時準確地監測地鐵隧道的變形情況，成為保障地鐵隧道施工和運營期間安全的重要課題[1]。傳統的監測方式存在著監測點有限、監測精度不高、監測周期較長等問題，難以滿足實際工程需要[2-3]。而三維激光掃描技術可以快速、精確地獲取地鐵隧道各個部位的三維形態信息，能夠實現全方位、全時段、無死角的監測[4-5]，并且監測精度高、監測范圍廣，可以提高地鐵隧道變形監測的效率和精度，為地鐵隧道的施工和運營期間安全提供有力保障。本文將依托某城市地鐵隧道工程，探討基于三維激光掃描的隧道變形監測技術。

1 " 工程難點

某城市地鐵隧道里程Y（Z）DK23+996.000～Y（Z）DK24+

489.712為暗挖段，其下穿某市政主干道。該段隧道的圍巖等級僅為VI級，上部主要為土層及基巖強風化，地下水較豐富。由于施工過程中存在著圍巖等級低、埋深淺等諸多挑戰，使得傳統的監測方法難以滿足實際工程需要。監測精度不高、監測周期較長等問題，導致施工過程中的不確定性增大，施工方案合理性難以量化，給施工難度和風險帶來很大挑戰。

2 " 三維激光掃描監測隧道變形的優勢

三維激光掃描利用激光測距儀器，采集被測物體表面的三維坐標和反射率信息，構建出三維點云模型及各種圖件數據。它具有測量速度快、精度高、數據處理自動化等優點，應用于測繪和隧道領域，可快速獲取不同工序的數據，實現隧道質量檢測的從點到面的跨越。

三維激光掃描技術在隧道變形監測方面具有以下優勢：一是精度高。可以快速、準確地獲取隧道全斷面的三維數據，相比傳統監測方法精度更高。二是效率高。可以快速地獲取大量數據，提高監測效率。三是應用范圍廣。可以全面監測隧道的變形情況，監測范圍更廣。四是自動化程度高。其數據處理更加方便和快捷，可以實現定量分析和定性分析。

3 " 三維激光掃描監測技術實施要點

地鐵隧道淺埋暗挖施工三維變形監測流程如下：數據采集前的準備→測站布設→靶標球的布設→數據采集參數的設置→點云降噪處理→點云配準→三維變形對比→結果輸出。

3.1 " 數據采集

3.1.1 " 數據采集準備

在進行實地數據采集之前，確認測量儀器和配件是否完好，包括徠卡P50型三維激光掃描儀、靶標球、筆記本電腦等設備。

3.1.2 " 采集站點布設

為了高精度的數據提取，需要在現場考慮多個因素，如儀器性能、數據提取精度、站點通視等。計劃每40m進行一個站點的數據采集，并通過多個站點的云數據拼接，獲得完整的監測對象模型，提高采集效率并減小誤差。掃描設站示意圖如圖1所示。

為確保高精度的掃描數據配準，需要在待測區域內放置6個靶標球，每個站點至少使用3個靶標球，并確保靶標球與掃描儀之間的距離在15～20m之間。靶標球應該以不規則排列的方式擺放，且靶標球之間間距應該保持在1～4m之間（過小或過大的間距都會影響精度），以有效避免拼接點云出現“分層現象”。

3.1.3 " 現場數據采集

一是地表點云數據的采集。建議在凌晨進行數據采集，將掃描儀放置在人行道上，推薦使用270m的掃描距離和6.2mm/10m的分辨率。每個站點的采集時間為2min，總共耗時約45min。掃描儀之間的合理距離為50m。此方法比傳統測量更高效。圖2所示為現場地表采集情況。圖3所示為地表采集點云。

二是隧道內部點云數據的采集。隧道掃描采用徠卡P50型掃描儀，將其安放在隧道中央，以避免安全風險。每站采集參數相同，掃描距離模式為120m，掃描分辨率為3.1mm/10m，每站采集時間約為3min。現場隧道內采集情況如圖4所示。隧道采集點云如圖5所示。

3.2 " 點云數據降噪處理

雙邊濾波是一種非線性濾波算法，主要用于降低圖像和點云中的噪聲，同時保留其細節信息。該算法基于點之間的距離和差異度來計算權重函數，通過調整參數可以控制平滑度。相比其他濾波算法，它更適用于處理具有復雜紋理和結構的點云，不會導致模糊化，并且能夠更好地處理非高斯噪聲。其算法公式如下：

p'=pi+λni " " " " " " " " （1）

其中，p'為點云數據中任意采樣點，ni為p'的法向量。λ為雙邊濾波算子，表示采樣點沿法向移動的距離，其計算公式如下：

（2）

其中，Nk（pi）為點pi的鄰域，Wc和Ws分別為距離權重函數和特征保持權重函數。Wc取值越大，表明模型越光滑，Ws取值越大，表明模型的特征保持性能越好。ni，pj-pi為ni和pj-pi的內積。算法的核心在于通過選擇合適的權重函數和參數，使得濾波后的點云既能夠去除噪點，同時又能夠保持其細節信息和形態特征。

3.3 " 點云數據拼接

3.3.1 " 同期異站點云數據配準

為了對不同站點的點云數據進行拼接，可以使用靶標球拼接方法，提取靶標球的球心坐標。通過配準相鄰站點的數據，實現同一參考系下的分析。

靶標球的空間方程是一個標準的球體方程，可以表示為：

（x-x0）2+（y-y0）2+（z-z0）2=r2 " " " " "（3）

其中，（x0，y0，z0）是靶標球的球心坐標，r是球的半徑，展開式子可得：

x2+y2+z2-2x0x-2y0y-2z0z+x02+y02+z02=r2 " "（4）

令A=2x0，B=2y0，C=2z0，D=x02+y02+z02-r2

可將公式（3）、（4）簡化為：

x2+y2+z2-Ax-By-Cz+D=0 " " " " （5）

對所有采樣點的求和：

Σ（E2）=Σ[x2+y2+z2-Ax-By-Cz+D=0]2 " "（6）

其中，Σ表示對所有采樣點的求和。然后，將Σ（E2）對A、B、C和D求偏導，令其等于0，解出A、B、C和D的值，可以得到靶標球的球心坐標和半徑。這些參數可以用于配準點云數據。

3.3.2 " 不同期異站點云數據配準

點云數據拼接精度直接影響變形分析結果的準確性。同期異站點云數據通常通過靶標球配準。不同期點云數據，則可通過選取共同地面部分的建筑物等作為基礎數據，使用ICP算法高度重合數據來獲取精確的變形結果。在隧道內部，通常選擇變形較小的區域進行ICP算法配準，如靠近隧道拱腳區域。地表點云數據如圖6所示。隧道點云數據如圖7所示。

3.4 " 變形結果分析

Delaunay三角剖分是一種構建隧道三維網格模型的方法，可以使用三種偏差度量方式來比較關鍵部位的變形情況，如3D偏差、定向偏差和平面偏差。色譜分析法可用于可視化展示變形較為明顯的部位，以反映隧道表面的變形情況。對于監測拱頂沉降變形，建議采用定向偏差模式，以Z軸方向作為偏差方向來監測變形情況。變形對比示意圖如圖8所示。

在重要的監測部位，采用點云分割方法可以提取隧道斷面數據，并通過投影方式展示變形情況。特征擬合是一種常用的方法，它可以將原始數據擬合為曲線或曲面模型，以實現對數據的定量分析。通過特征擬合可以更準確地評估隧道變形的嚴重程度和趨勢。對點云數據進行降噪、拼接等處理后，可以生成地表及隧道變形的色譜圖，直觀地反映變形情況。圖9所示為地表變形色譜圖。圖10所示為隧道變形色譜圖。

4 " 結束語

三維激光掃描技術可高精度監測地鐵淺埋暗挖隧道及地表的變形，指導設計和施工，確保地面和地下設施安全可控。采用三維激光掃描技術可實現隧道施工過程的三維亞毫米級變形監測和毫米級幾何檢測，實現隧道施工的精細控制。三維激光掃描技術可全方位監測整個工程施工過程，獲取精確數據，具有很高應用價值，彌補了傳統測量方法的不足。

隨著科學技術的不斷發展，三維激光掃描技術在地鐵隧道變形監測領域逐步向高精度、實時性、自動化、多元化方向發展。高精度有利于實現微小變形檢測，實時監測有利于及時發現變形情況，結合機器學習、人工智能等技術，實現自動化監測和預警，有利于提高監測效率和準確度。技術多元化指的是不限于地鐵隧道變形監測，還可以應用于地鐵隧道的結構監測、環境監測等其他領域。

參考文獻

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[3] 趙寧寧，吳偉，王勇.基于三維激光掃描技術的地鐵隧道結構

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