0 引言
隧道作为道路交通基础设施的重要组成部分,在现代社会发展和交通运输中发挥着关键性的作用。 随着交通基础设施建设的深入推进,我国隧道工程建设正处于高速发展阶段。截至2023年底,我国已累计建成公路隧道27297座,总长度达到30232km。由隧道在建设期间常面临地质条件的多变性、工程结构的复杂性以及施工环境的不稳定性等多重因素,从 而导致围岩变形、拱顶塌方、净空收敛、初期支护开裂等多种难以预测和控制的风险,这些风险不仅对施工安全构成威胁,还可能影响工程的整体质量和稳定性, 故需对隧道施工过程进行持续监控量测。 传统的监控量测一般都通过人工实施,人工监测效率低、时效性 差、精准度受人为因素影响大、数据处理复杂且难以实时共享。随着科技的进步,传统人工监测的方法已难以满足现代隧道工程的需求。 因此,结合现代科技手段研究并实施隧道自动化监测,实现信息化、动态化施工显得至关重要。目前,国内外应用于施工隧道的自动监测技术包 括测量机器人、数字图像处理监测技术、雷达监测技术、光纤传感监测技术以及基于振弦式、光纤光栅传感 器自动监测技术等,这些技术已在运营隧道结构健康 监测、安全评估和维护管理等方面得到一定研究和应用,且相对成熟。在隧道施工期间,掌子面的持续推进导致测点布设困难、施工设备遮挡监测视线、爆破作业导致设备破坏,以及高体积分数灰尘和低照明的环境易导致测距受限和测量误差等问题,限制了此类 技术在隧道施工中的研究和应用。 本文通过调研大量国内外相关文献,总结并分析当前自动监测技术在隧道施工期的应用研究现状,以及在实际应用中存在的问题,同时探讨物联网、机器学习算法以及数字孪生技 术在隧道监测数据智能传输与分析中的应用现状,并基于现有隧道施工自动监测技术的不足对其未来发展趋势进行分析与展望。
1 隧道施工自动监测技术研究现状及存在问题
为确保隧道建设期间施工安全和长期稳定,须进行监控量测,通过对隧道位移变形、结构受力以及施工影响范围内的建筑物进行监测,从而实时掌握围岩和支护结构的动态信息,判断围岩稳定性、支护结构的合 理性及隧道整体安全性,对确保施工安全、提高施工质量、优化施工方案以及保护周边环境和建筑设施具有 重要意义。本文将结合实际应用研究案例分析隧道施 工自动监测技术研究现状及存在的问题。
1.1 测量机器人
1.1.1 概述
测量机器人(智能全站仪)是在传统全站仪的基础上发展而来,通过整合步进马达、CCD(charge coupleddevice)影像传感器以及先进的控制软件等关键组件,形成具备自动捕获、跟踪目标并获取三维坐标数据的智能化测量设备。利用伺服电机驱动自身水平 和垂直运动,自动捕获红外光束信号并搜索棱镜目标。20世纪80 年代,Leica公司研发了基于TM3000V系列经纬仪和APS 控制软件的自动变形监 测系统;20世纪90年代,推出了TPS1000系列测量机器人,能够自动识别目标棱镜并进行精确照准。相较于传统全站仪,测量机器人在测量效率和精度方面表 现更优,适用于复杂且动态变化的测量环境。
1.1.2 应用研究案例
测量机器人在运营隧道中应用较多,施工阶段隧道中应用相对较少。Cook对机器人全站仪的优缺点进行了分析,并阐述了其在隧道施工监测应用中面临的各种技术问题和解决方案,提出链式布设扩展监测范围的方法,总结影响监测精度的多重因素,为该技术的应用推广提供了重要参考。范本等设计了基于测量机器人的隧道施工自动变形监测系统,实现了监测数据的自动采集、传输、存储、处理和预警等功能,并已成功应用于北京地铁14号线土建某标暗挖隧道中。此外,测量机器人在隧道施工对邻近既有隧道监测方面的应用相对较广。例如:陈红等以昆明地铁4号线东大盾构区间下穿既有地铁3号线盾构区间工程为依托,采用徕卡测量机器人对既有地铁隧道进行水平和竖向位移监测,以确保新线顺利贯通和既有线安全运营;冯慧君采用有限元模拟分析新建青岛地铁8号线近距离下穿既有3号线的施工,并采用测量机器人对既有线结构变形进行实时监测反馈,指导施 工参数调整,确保下穿施工中既有线安全运营;Zhou等采用TCRP1201和TS152 款机器人全站仪,建 立自动化隧道位移监测系统并进行试验测试(如图1所示),证实该系统可以实时、自动地监测地铁隧道的 位移,为隧道结构安全提供技术保障。 以上研究成果对确保相邻地铁隧道的安全施工与稳定运营具有重要意义,但仍然是运营隧道的案例,施工隧道中的案例较少。
图1 数据采集系统硬件
1.1.3 问题及建议
目前,测量机器人已在隧道监测领域应用超过30年,其有效性和可靠性得到了广泛认可。但在隧道施工现场的复杂环境下,该技术仍面临逐点测量耗时、维护保养不便、对操作人员要求高以及监测精度受多因素影响等问题,需加强在隧道施工中的应用研究,优化 监测技术和数据处理,提高环境适应性和监测精度,简化维护和操作要求,并进行系统性分析以制定有效策略。
1.2 数字图像处理监测技术
1.2.1 数字化近景摄影测量技术
自20世纪中期以来,数字化近景摄影测量技术从传统摄影转型为全数字化处理,可从近距离拍摄的照片中精确获取物体的三维数据和位置信息。该技术利用高分辨率的数码相机捕获和收集图像,并根据摄影测量学原理进行距离和空间位置的精确测量。利用数字图像处理、计算机视觉等技术,显著提高了数据处理的自动化水平和测量精度,目前广泛应用于结构健康监测、地质灾害评估等领域。针对隧道施工围岩变形自动监测与施工作业交叉干扰的问题,胡祥超等提出分段间接测量法,设计了便携式三维控制场,并建立了近景摄影测量系统,实现了围岩变形的高精度快速原位监测;周申等对Sirovision系统在隧道岩面三维建模的误差进行定量分析和修正,提出控制网优化、测量点标识等方法,有效提高了岩面信息采集的精度,并开展了如图2所示的不稳定块体分析;赵桐远等提出了一种基于数字近景摄影测量的隧道围岩结构面产状自动提取方法,通过拍摄图像、点云建模、开挖面删除、点云聚类及拟合等步骤,实现了结构面产状的快速非接触测量,并在实际工程应用中取得了良好效果。
图2 不稳定块体分析
1.2.2 基于激光和机器视觉的监测技术
机器视觉监测技术工业应用及研究最早出现于20世纪70年代初期。首先,通过相机或其他图像采集设备获取监控区域的图像或视频流;然后,通过图像处理算法对图像进行预处理、特征提取和目标检测等一系列步骤,根据目标物体在图像中的位置、形状和大小等特征进行量测,与预设模板或标准相匹配,基于匹配结果,计算出具体的量测数据;最后,将量测结果以图形或数据的形式展示。其具有自动、快速、稳定、无接触、可观性强等优点,目前被广泛应用于桥梁、建筑、隧道等领域的监控量测作业。机器视觉监测技术在监测中常采用工业相机结合监测点标靶的模式,通过对标靶的识别和位置测量,计算各点位移。现有的机器视觉监测系统多适用于运营隧道,在施工期多尘且黑暗的环境中难以进行隧道变形的实时监测,无法满足实时自动监测和预警要求。为此,Qiu等提出一种基于激光和机器视觉的隧道变形实时监测方法,通过激光照射摄像头靶面并利用光斑计算位移,可自动测量多点位隧道变形,克服了多尘和黑暗环境的影响,并有效补偿环境振动的 影响,实现隧道施工过程中的实时监测和变形预警(见图3)。实际工程中还有利用激光测距传感器直接测量收敛变形的方法,通过发射激光束至目标表面,并 接收反射回来的激光,计算激光往返时间或相位差异 来确定距离。激光测距传感器还能够与机器视觉系统相结合,使位移测量更加准确和可靠。
图3 施工过程中的变形监测
1.2.3 问题及建议
数字近景摄影监测技术以其非接触、多点位监测的高效率和高精度,展示了在隧道施工变形监测中的巨大应用潜力。但在实际监测中仍存在一定的局限性,尤其是在光照条件不足时,获取的图像质量低,导致目标点坐标提取存在误差。相机的安装位置和视角受隧道施工环境限制,有时无法完全覆盖所有测点,且遇到障碍物遮挡和建筑死角时测点无法被捕捉。为克服这些问题,后期可通过改进图像处理算法、监测点位增设补光灯等解决图像质量低的问题,并利用移动监测平台覆盖固定相机难以捕捉的区域。虽然基于激光和机器视觉的监测系统在隧道施工 期间实现了自动高精度监测,但其仍存在超长距离下激光能量衰减、系统部署维护困难以及可能出现监测盲区等问题。还需通过优化激光传输、便捷化系统部署维护以及开发监测盲区数据补偿算法等多方面改进措施,进一步增强其在隧道施工期的适用性,满足隧道工程建设对变形监测的实时性、自动化和智能化需求。
1.3 雷达监测技术
1.3.1 激光雷达监测技术
雷达技术最早出现在20世纪30年代,最初主要用于军事领域,随着技术的进步和应用领域的拓展,逐渐应用于气象、交通、工业等多个领域。激光雷达 (LiDAR)和毫米波雷达均为雷达技术的重要分支,二者在工作原理和应用领域上有所不同。激光雷达主要通过发射激脉冲来测量隧道壁的几何形状和位置变化,发射的激光脉冲被隧道壁面反射回来,通过分析其反射回来的时间和强度,能够准确计算出目标对象的距离和位置。针对在施工隧道复杂环境中标靶遮挡导致的点云拼接精度较差问题,张利涛等提出一种联合三维密度去噪与反射率投影自适应去噪的激 光雷达隧道点云自动拼接方法,用以提高点云拼接精度;Cui等提出一种利用周期LiDAR点云对喷射混凝土衬砌进行自动采样和变形测量的环形模拟采样(RSS)方法,实现对喷射混凝土衬砌的整体和局部变形分析,结合数值模拟与现场实测证实了该方法的有效性。
1.3.2 毫米波雷达监测技术
毫米波雷达技术是将多个毫米波雷达模块布设于被测目标周围已知的位置,每个雷达模块利用调频连续波(FMCW)原理测量自身与目标之间的距离,然后根据多个距离测量值,利用三角测量原理解算出被测目标的三维空间坐标,从而实时监测目标的位移变化量。隧道施工过程中,灰尘、暗光环境极大地影响监测的实时性与连续性,相比于现有自动监测技术,毫米波雷达采用电磁波作为信息传输介质,不怕遮挡,不易受灰尘和暗光的影响。Lian等提出基于分布式毫米波雷达的隧道变形监测系统的高精度测距和位 移测量方法,并通过实际隧道工程现场试验验证(见图4),为确保隧道施工安全提供了有力保障。
图4 隧道内的真实试验场景
1.3.3 问题及建议
激光雷达与分布式毫米波雷达虽具有精度高、复 杂度低、自动实时、实施简便等优点,但激光雷达测量距离有限、多尘环境中性能下降;毫米波雷达系统成本 高、存在电磁兼容性、数据处理计算能力需求大、探测范围有限等问题,制约了其在工程实践中的大规模推广应用。还需从提高光源功率、降低系统成本、优化天 线设计及电磁兼容分析提升抗干扰能力、引入并行分 布式算法加强数据处理能力、调整雷达布局拓展监测范围等方面改进,以提升该技术的性能和适用性。 1.4 光纤传感监测技术
1.4. 1 概述
光纤传感技术(optical fiber sensing,OFS)的发展起源于20世纪70年代,其工作原理是将光纤作为传感元件,利用光的传播特性(如相位、强度、波长等)来感知外界环境变化(如温度、压力、应力等)。当外部环境因素作用于光纤时,导致通过光纤传输的光信号产生变化,光纤传感系统通过检测光信号的变化,并将其转换为电信号,经过数据处理系统分析后可获得所需参数[29-30]。
1.4. 2 应用研究案例
光纤传感自动监测技术已在隧道施工期监测中有较多应用研究。例如:随意等在管片预制期将光纤环向布设在管片内钢筋上,以获得管片内外侧的应变分布,并利用监测数据反演推算出管片的位移、内力以及外荷载分布;侯公羽等提出了基于分布式光纤应变的隧道沉降反演模型,通过理论推导、数值模拟和室内试验,验证了模型的可行性,并在隧道衬砌内布设分布式光纤传感器,分析植入式光纤传感器在隧道衬砌中应变传递的边界效应,结果表明边界效应对工程监测结果影响很小,分布埋入式光纤布设工艺是可行的(光纤布设位置见图5)。
图5 光纤布设位置
除了上述研究,还有学者在隧道施工的沉降反演模型及衬砌开裂机制的分析中应用了光纤传感自动监测技术。例如:Li等提出一种基于分布式光纤应变测量的隧道沉降反演模型,通过室内试验证实该模型的可行性,并分析现场实测和拆除过程中光纤应变分布规律;程晓辉等运用分布式光纤监测技术实时监测双连拱隧道先行洞的衬砌开裂情况,并提出了一种更精确的反演分析方法,证明了在复杂受力和约束条件下,使用总应变旋转裂缝本构模型分析钢筋混凝土构件的力学行为和开裂模式的可行性;Monsberger等提出一种结合分布式光纤应变测量和大地测量位移读数的新型传感与评估概念,能对隧道横截面等弯曲结构进行全面评估,并有效消除监测盲区。
1.4. 3 问题及建议
光纤传感监测技术因其体积小巧、安装便捷、灵敏度高和抗干扰性强等优势,被广泛应用于隧道、地铁、边坡、桥梁工程等基础设施建设。但在隧道施工应用中仍存在不足,主要体现在以下方面:光纤自身脆弱易断、抗拉强度低,缺乏与隧道衬砌表面可靠的粘结技术。为克服这些挑战,可考虑使用新型复合材料,或在光纤外层添加保护层以增强其抗拉强度和耐用性,同时还需研发专用粘接剂或粘接技术,与隧道衬砌表面牢固粘接。
1.5 基于振弦式、光纤光栅传感器的监测技术
1.5. 1 概述
传感器是一种能够感知和测量各种物理量或环境参数的装置,如温度、湿度、压力、应力等,其种类繁多且应用广泛。在现代工程监测领域中,振弦式传感器与光纤光栅传感器是2种常见的技术,广泛应用于隧道、桥梁等大型结构的健康监测中。这些传感器能够提供精确、可靠的监测数据,以评估结构的完整性和安全性。
1. 5. 2 应用研究案例
振弦式传感器是基于谐振技术,当外力作用于振动元件时,会引起其固有频率发生变化,从而改变振动元件的振动幅度和相位。通过相应的测量电路,可以检测振动参数的变化,从而实现对外界物理量(如压力等)的测量。例如:叶万军等采用振弦式传感器监测深埋大断面黄土隧道初期支护的受力情况,包括围岩与初期支护的接触压力、喷射混凝土应变、钢拱架应变以及相邻钢拱架间的作用力,并通过建立有 限元计算模型来分析初期支护内力分布特点。光纤光栅传感器是一种准分布式光纤传感器,能够用作应变传感或温度传感。当光栅环境的应力、应变等物理量发生变化时,光栅的周期或折射率会相应 调整,从而引起反射光波长的变化。通过测量波长的变动,可以获取待测物理量的变化情况。Song等采用光纤布拉格光栅传感技术对隧道开挖全过程进行监测,开发了基于共轭光束算法的光纤光栅测 斜仪,并通过隧道开挖模型试验进行了验证;Lai等采用波分复用技术控制的串联线性光纤光栅传感器阵列,分析了隧道掘进过程中黄土隧道应力和应变的复 杂变化,并对隧道衬砌混凝土的实时应变和内力进行了评估,验证了隧道衬砌结构的安全性和稳定性。
1.5. 3 问题及建议
振弦式传感器具有精度高、稳定性强、适应性广等优点,光纤光栅传感器对温度和应变具有高敏感度、具有抗腐蚀和抗电磁干扰性,在隧道施工监测效率和适应性方面展现出独特优势。但振弦式传感器的有线安装较为复杂,且数据测线易被损坏;光纤光栅传感器的技术复杂度和整体成本较高,材料也较脆弱,还需结合 无线传输技术,减少线缆使用,降低安装复杂性及维护难度。通过优化光纤光栅的设计或与其他传感器集成,降低整体成本,研发新型光纤材料以提高其抗断裂 和抗冲击能力,将有助于其更广泛的推广应用。
2 监测数据智能传输与分析
目前,虽然自动监测技术在施工隧道监测中得到了一定的实际应用,但复杂的地质和恶劣的施工环境限制了监测设备的自动化程度以及监测数据的完整性和准确性,使得自动化监测技术在实际工程中的应用仍面临多重困难。随着人工智能、物联网、大数据和5G通讯技术的飞速发展,自动化监测技术迎来了新的发展机遇。 无线通信、机器学习以及数字孪生等技术的整合,显著增强了监测数据的智能传输和分析能力。这些技术的融合为自动化监测提供了更加高效、精确和智能的数据处理分析方式,有效提高了隧道施工质量和安全性。
2.1 基于物联网的监测数据智能传输
物联网技术的起源与RFID技术的发展密切相关,最初主要用于物流系统的智能化管理。随着技术的不断进步,目前已广泛应用于工业制造、能源管理、医疗保健、智慧城市、智能监测等多个领域。在智能监测领域,物联网技术实质上是一个综合信息处理平台,通过集成各种传感器技术收集的数据,实现了监测数据的实时传输和集中处理;物联网技术本身不能直接进行监测,但它对于构建一个高效的监测系统至关重要,尤其是在实时数据共享和智能化管理方面。物联网的系统架构主要分为3个层次(见图6):感知层通过各种设备收集数据;网络层负责传输数据;应用 层对信息进行分析和应用。
图6 物联网系统架构
在隧道施工监测的实际应用中,物联网技术还处于发展和试验阶段。王亚琼等以大宝山隧道项目为依托,在围岩与支护结构之间埋设压力传感器,采用物联网技术收集隧道施工中围岩压力的监测数据,传输至云平台分析不同部位围岩压力的变化规律,为隧道施工提供信息指导与反馈。Hu等提出一种基于 有线和无线联网的隧道远程在线遥测系统,用于实时传输围岩变形、锚杆应力等监测数据,并根据物联网监测平台分析施工期间围岩的变形规律,结果表明围岩变形呈阶梯状波动增长,在距掌子面35m时其力学响 应趋于稳定。物联网技术能为隧道施工自动监测提供实时数据 传输与共享,极大地促进了监测系统的实时性和效率。但不同的物联网数据传输技术有其独特的特点和适用场景,同时也面临着不同的问题。 传统的无线技术可能会在隧道等特定环境中遇到信号衰减、电磁干扰和网络覆盖不足等问题,影响数据传输的稳定性和监测系统的整体效能。随着物联网技术的进步,新兴的数据传输技术如NB-IoT能有效避免信号衰减的问题,展现出良好的网络覆盖性和稳定性。 因此,在应用物联网技术进行隧道施工自动监测时,应根据监测环境的具体要求,选取最合适的技术方案。
3.2 机器学习在监测数据分析中的应用
近年来,机器学习算法在许多领域得到了广泛的研究与实践。在隧道工程监测领域,通过分析大量历史和实时数据(包括地质数据、传感器监测数据、施工日志等)可知,机器学习能够识别关键变量和潜在风险。监测数据经预处理和特征提取后用于训练模型,识别影响隧道稳定性和安全性的关键因素,并基于累积数据持续自我优化,进而提升模型预测的准确性和 效率,为自动监测技术提供高效、精确、智能的数据分析方法。为验证机器学习在隧道监测中的实际应用效果,学者们进行了一些探索和实践。例如:Zhou等采用6种机器学习模型来预测高速公路隧道的围岩收敛度,通过优化算法选择所有模型的最优超参数,从而提高预测精度,为隧道施工中的收敛监测数据分析提供 准确可靠的决策支持工具;Li等建立了基于PSO-BPNN 神经网络的全断面开挖隧道围岩变形预测模型,结合监测数据分析提高预测的准确性;Ye等利用机器学习算法和现场监测数据分析并预测盾构隧道施工中衬砌的位移变化情况,通过算法优化选取了最佳超参数,并比较了4种机器学习算法的效果,发现PSO-GRNN能以最低的误差和最大的相关系数值准确地捕捉每个环不同时期的位移变化;Fei等基于BPNN和MARS机器学习回归算法,构建了隧道工程监测预测模型,并应用隧道周边收敛和拱顶沉降变形监测数据进行验证,结果表明该方法能够有效地分析并预测隧道变形情况。机器学习模型能高效处理和分析大量复杂监测数据(如压力、应力等),在早期阶段能够识别异常模式和潜在风险,从而提升预测的准确性和可靠性。但模型的有效性极度依赖于数据的质量和数量,不准确或不充分的数据可能会导致预测出现偏差,且大多高级机器学习模型(如深度学习模型)以“黑盒”方式运作, 缺乏透明性,在某些情况下阻碍了模型解释性和结果的验证。机器学习在监测数据处理分析方面虽极具优 势,但实际应用中仍需考虑其局限性,并应采取适当措施。
2.3 数字孪生在监测数据分析中的应用
隧道的建设和维护是一项复杂且极具挑战性的任务,需要精确数据和实时分析以确保有效性和安全性。数字孪生(digital twin,DT)旨生成一个精确的数学模型以代表真实世界中的某个对象,能够实时映射出其 状态、数据和行为。通过整合地质勘探数据、设计参数及实时监测数据创建数字模型,可以实现对隧道施工和运营过程的全面监测和管理。利用先进的算法和仿真技术,实时分析和预测隧道建设及运营阶段的潜在风险和问题,进而提供实时信息和预警,以便及时调整施工方案或采取维护措施,确保隧道的安全性和可靠性。数字孪生模型的应用显著提高了自动监测技术在隧道施工期间预测潜在风险的能力。例如:Ye等通过多功能基站对隧道施工多源信息自动采集与传输,建立数字孪生模型分析监测数据,实现虚拟与实际 施工过程同步,同时设计了四级预警和应急响应系统,并在东天山隧道项目中成功预测了一起隧道塌方事故;Jiang等基于 Revit平台构建了车站主体结构和传感器模型,开发了一种基于DT和IoT的自动监测系统,将传感器模型与监测数据进行关联性分析,实现地铁站施工可视化监测和安全预警,其拱形盖板和传感器模型如图7所示;Zhao等利用物联网和智能传感器技术采集隧道施工中的各种信息数据,并结合BIM、 Midas 技术和LSTM 机器学习算法,建立数字孪生模型分析隧道施工过程中拱顶沉降数据,确保施工安全性和结构稳定性。
图7 拱形盖板和传感器模型
数字孪生在监测数据实时分析中的应用研究已取得显著进展,但其结果的准确性极度依赖于高质量数据的收集与整合,受地质条件、施工方法的复杂多变性的影响,难以保证监测数据的精确度。同时,大量实时数据的处理和分析需要强大的计算能力和先进的数据处理方法,而且模型的开发和维护不仅耗资巨大,还需保证数据共享和存储的安全性。后续应着重优化计算框架、降低成本并增强数据安全性,探索更有效的数据融合技术,以提高模型对复杂环境的适应性和预测结果的准确性。
3 未来发展趋势
随着科技的不断进步和工程需求的日益复杂化,未来隧道施工领域的自动监测技术发展趋势将集中体现在智能化、精准化和集成化,不再局限于单一的技术或参数,而是将多种监测手段和数据源相结合,形成一个全面、多维度的监测体系,从而为隧道施工提供更全面的安全保障和支持。
3.1 新型传感器的研发
根据“十四五”国家重点研发计划,智能传感器作为重点专项之一,预计到2025年实现传感器技术的重大创新,以解决目前自动监测面临的“软件太硬、硬件太软”的困境。目前,常用的传感器在监测过程中已凸显其局限性,包括灵敏度不足、抗干扰能力弱、安装维护困难以及数据传输效率低等。面对这些挑战,未来新型传感器的研发将注重于提高灵敏度、降低能耗及提高集成度。利用先进的材料和制造技术,如基于纳米材料的传感器,可显著提高其对微小变化的感知能力,以及在极端环境下的稳定运行能力。此外, 新型传感器将更加重视能源效率,采用自供电技术,如无线能量传输技术,减少对外部电源的依赖。高度集 成的传感器网络将实现更有效的数据传输和处理,并结合云计算和大数据分析,为施工监测提供更加全面 和深入的数据分析。
3.2 自适应监测技术的研发
面对现代隧道工程中地质条件的复杂性和施工技术的多样性,现有固定监测模式已经难以满足工程的需求,未来研究将开展自适应监测技术的研发,实现智 能调整监测设备配置和监测方案。以机器视觉测量仪为例,结合图像识别、目标检测和跟踪算法等,根据隧道施工不同阶段和监测点的具体位置,自动调整测量角度和焦距,以实时追踪捕捉每个靶标,达到准确全面采集监测数据的目的。同时,结合传感器数据、地质信息和施工进度等多方面的信息,分析实时监测数据和预测模型,动态调整监测频率,有效应对不同施工步骤和环境变化,提升自动监测系统的智能化和精准度。
3. 3 集成化监测系统的发展
目前隧道施工自动监测技术普遍存在技术单一,集成化、自动化程度低等问题,导致在施工阶段难以实现全面自动监测。未来将整合多种监测技术和设备,以实现对隧道施工全过程、全方位监测。不仅包括位移、应力和应变监测,还包括地下水位、温度、湿度以及周边环境的振动等多元化监测指标,以扩展监测覆盖范围;并结合人工智能和大数据分析,实现自动诊断、预警和实时监测数据智能分析,为风险预测和控制提供全面智能解决方案,保障隧道施工期间的安全和稳定,推动隧道施工自动监测向更高层次的智能化方向发展。
3. 4 智能化数据分析与预警系统的完善
现有自动监测技术在处理和分析大规模、复杂数据集时存在局限性,无法充分利用采集的数据。未来可通过引入深度学习数据分析技术,从大规模复杂数 据集中提取有价值的信息,揭示多源监测数据之间的复杂关联。通过数据分层处理,对数据进行预处理和筛选,以减少分析所需数据量,同时保留关键信息;并结合云计算和边缘计算技术,以提供更高效的数据存储和处理能力。在面对复杂的非线性问题时,预警系统有时难以实时准确识别潜在风险,通过融合多源数据,如支护结构变形、应力应变等,建立预测模型,增强数据集成、分析以及系统识别能力,提高预警的准确性和实时性。
3.5 自动监测与检测技术结合
隧道监测和检测虽在方法和目的上有所不同,但二者相辅相成。自动监测与检测技术的结合将是隧道监测领域未来发展的重要趋势,这不仅是技术层面的结合,更是对隧道施工过程中监测与检测功能的全面优化与提升。在隧道施工阶段,自动监测技术主要负责实时跟踪并记录结构的变化情况,如位移、应力、应变等;自动检测技术侧重于评估施工质量和材料状态,如混凝土养护状态、裂缝发展情况以及衬砌完整性等。通过集成多种传感器、无线通信技术以及人工智能算法等,将2种技术有效地结合,实现对隧道施工全过程、全方位、多角度实时监测和分析,不仅有助于提高监测精度和效率,还为隧道施工的安全管理和质量控制提供更全面有效的保障。
3.6 虚拟、增强与混合现实技术的应用
随着科技的进步,虚拟现实(VR)、增强现实(AR)与混合现实(MR)技术在隧道工程监测领域的应用研究正处于逐步探索阶段。虚拟现实需借助头戴式显示器等设备将用户带入计算机生成的虚拟环境中;增强现实基于计算机实时计算和多传感器融合,将现实世界与虚拟信息结合起来的技术;混合现实是在虚拟现实和增强现实的基础上进一步发展,通过空间定位和 映射技术,实现虚拟物体与现实环境的互动和融合。未来可通过这3种技术的融合应用创建一个直观且交互式的监测平台,来提升施工的安全和效率。在这种融合应用中,通过虚拟现实技术创建一个 三维空间的虚拟环境,全方位、多维度地模拟隧道施工环境,使项目管理人员和工作人员能在高度逼真的虚拟环境中预览施工过程,提前发现潜在问题及风险;增 强现实技术可将实时监测数据叠加到现实世界中,更加直观地了解结构变形情况;混合现实技术通过空间定位和映射,将虚拟对象与现实环境进行无缝结合,实现更加精确和智能的施工监测与管理。
4 结论与展望
1)通过整理隧道施工自动监测技术的相关应用研究案例,分析测量机器人、数字图像处理监测技术、雷达监测技术、光纤传感监测技术以及基于振弦式、光纤光栅传感器自动监测技术在实际工程中的应用研究现状,发现这些技术普遍存在数据处理分析复杂、监测 范围有限、技术单一、自动化程度低等问题,距离真正 实现隧道施工全过程自动化、智能化监测还有较大差距。因此,还需通过融合高级算法和人工智能技术优化数据处理,结合多种监测技术扩大监测范围,并引入更多自动化元素提高效率和准确度,从而进一步提升 隧道施工自动监测技术的智能化水平。
2)自动化监测技术通过整合物联网、机器学习算法及数字孪生等技术,显著提升了监测数据的智能传输和分析能力,使得隧道施工监测更加高效、精确和智能化。实际应用中,仍需考虑预测模型的依赖性、计算 成本等问题。后续研究应集中于优化技术框架、降低成本并增强数据精确度等方面,以推动隧道施工自动监测技术在实践中获得更广泛的应用。
3)未来隧道施工自动监测技术的发展将集中在智能化、精准化和集成化上。新型传感器的研发将更加注重灵敏度和集成度;自适应监测技术将能够根据施工环境智能调整监测方案和设备配置。集成化监测系统的发展将使隧道施工监测更全面系统;智能化数据分析与预警系统的完善将提高监测预测的准确性和实时性。同时,自动监测与检测技术的结合,以及虚拟、增强与混合现实技术的应用,将为隧道施工监测领域带来更深层次的变革,能有效提升施工安全和工程质量。