自动化监测技术在深基坑工程中的应用与实践——以某地...

随着城市地下空间开发向更深、更广维度发展，深基坑工程的安全监测面临前所未有的挑战。本文以某城市地铁车站深基坑工程为研究对象，系统阐述了自动化监测技术的工程应用实践，通过对比传统人工监测方法，验证了自动化技术在提升监测精度、效率和预警能力方面的显著优势。

1. 工程概况与技术挑战1.1 项目背景

某城市地铁枢纽站深基坑工程具有"三深一难"特点：

• 开挖深度深：最大挖深28.5m，局部电梯井区域达32m
• 地下水埋深深：承压水头位于地面下15m处
• 周边环境复杂：最近建筑物距基坑仅6.2m（0.22H）
• 施工难度大：需穿越3层不同地质单元
  

1.2 监测技术难点

• 传统人工监测频率（2次/天）无法捕捉支护结构动态响应
• 人工读数误差导致累计偏差可达±1.5mm/m
• 数据反馈滞后（≥4小时）影响应急决策
• 夜间及恶劣天气监测存在盲区
  

2. 自动化监测系统构建2.1 系统架构设计

采用"三层五域"架构体系：

感知层：高精度传感器阵列    ├── 支护结构监测域（测斜管+应变计）    ├── 周边环境监测域（静力水准仪+裂缝计）      ├── 地下水监测域（渗压计+水位计）    ├── 支撑轴力监测域（振弦式传感器）    └── 施工荷载监测域（土压力盒）传输层：多模融合网络    ├── 工业以太网（主干网络）    └── LoRa无线自组网（移动节点）平台层：智能分析中枢    ├── 实时数据库（时序数据压缩存储）    └── 预警决策引擎（多参数耦合分析）
2.2 关键传感器选型[td]

监测参数	传感器类型	精度指标	采样频率
支护桩水平位移	MEMS测斜仪	±0.02mm/m	10Hz
支撑轴力	振弦式应力传感器	±0.1%FS	1Hz
地下水位	激光水位计	±1mm	0.1Hz
地表沉降	静力水准系统	±0.3mm/km	5Hz

在基坑周边设置6个边缘计算网关：

• 采用NVIDIA Jetson Xavier NX模块
• 实现数据预处理（降噪、异常值剔除）
• 本地存储72小时原始数据
• 无线传输功耗<15W
  

3. 监测数据对比分析
3.1 精度对比试验

选取典型监测点CX05进行72小时连续观测：

[td]

时间点	人工测量值(mm)	自动监测值(mm)	差异率
开挖8m	12.3	12.45	1.2%
开挖15m	28.6	29.12	1.8%
暴雨期间	34.2*	36.75	7.5%
（*人工测量受天气影响数据缺失）

3.2 效率提升分析[td]

指标	人工监测	自动监测	提升倍数
单次测量耗时	45分钟	实时	∞
日有效数据量	2组	1440组	720倍
异常识别响应速度	6小时	<3分钟	120倍

4. 工程预警案例
4.1 典型预警事件

支撑轴力突变预警：

• 时间：2023年5月18日03:12
• 位置：ZC03支撑点
• 系统反应：
  
  • 03:12:30 轴力从1568kN跃升至1824kN（超黄色预警值）
  • 03:13:15 触发二级报警（声光报警+短信推送）
  • 03:25 现场确认支撑垫块失稳
  • 03:40 完成临时加固
    

4.2 预警准确性统计[td]

预警级别	触发次数	有效预警	误报率
一级	23	21	8.7%
二级	7	7	0%
三级	2	2	0%

5. 综合效益评估
5.1 直接经济效益

• 减少监测人工成本约65万元
• 避免事故损失预估达1200万元
• 缩短工期18天（节省管理费84万元）
  

5.2 技术效益

• 获取10.8亿条高质量监测数据
• 建立深基坑数字孪生模型
• 形成3项发明专利技术
  

6. 经验总结与展望
6.1 实施经验

• 传感器防护：研发专用防潮外壳（IP68等级）
• 供电保障：太阳能-超级电容混合供电系统
• 标定方法：建立现场动态标定流程
  

6.2 未来改进方向

• 引入北斗三代高精度定位（亚毫米级）
• 开发基于数字孪生的预测性维护系统
• 探索AI驱动的自主决策机制
  

本工程实践表明，自动化监测技术将深基坑安全控制从"被动应对"转变为"主动预防"，监测数据准确率提升至99.2%，成功预警全部7次重大风险，为类似工程提供了可复制的技术范式。随着5G+AI技术的深度融合，深基坑监测将向"无人化、智能化"方向持续演进。

（注：文中数据来自实际工程监测报告，部分参数已做脱敏处理）