激光测距传感器用于地铁隧道自动化变形监测

资料来源合作单位：上海协堡

1 概述

在我国已有地铁的城市中，地铁沿线（非常靠近地铁隧道）的深基坑越来越多，如何在基坑开挖中保护正在运行中的地铁隧道，是一个十分现实的问题。采用信息化施工及监测方法，可以有效地指导基坑施工过程，施工中采用的时空效应法、逆作法、注浆法和基坑加固方法等均可达到保护邻近隧道、控制变形的目的。而常规的地铁变形监测如连通管法、巴塞特法等，在运行的地铁隧道中进行监测相当困难，主要是因为地铁运行间隔很短，运行期间绝对不允许测量人员进入，为此，须有一种简便的、无人值守、自动的动态监测方法，可在很短的时间间隔内，迅速完成隧道的变形监测，并为邻近基坑的施工提交监测数据。

上海市 “绿地复建综合楼项目”与上海地铁1号线平行，西侧基坑距区间隧道北线最近处约4 m，东侧基坑距北线隧道最近处约8 m，基坑开挖深度约为10.5 m，采用地下连续墙围护，兼做承重结构。基坑开挖将对地铁1号线构成威胁，为保证地铁的安全运行，必须在基坑开挖过程中对运行中的隧道变形进行不间断监测。

2 自动化动态监测系统

2.1 监测要求

由于地铁隧道在一天中的三分之二以上的时间是处于全封闭的运营状态，绝对不允许监测人员进入隧道内工作，所以要求必须在隧道内设置自动化监测系统代替人工操作，实现对隧道水平、垂直位移的连续、精确监测。考虑到地铁运行的间隔很短，所采用的监测系统应能在3～5 min内完成隧道（受影响的区间段）的变形监测，以掌握基坑开挖施工引起地铁1号线隧道变形规律及特性。

2.2 监测范围

地铁1号线下行线区间隧道沿基坑的60 m及两端各向外延伸45 m（约150 m）的范围。监测内容为隧道的水平和垂直位移。

2.3 自动化动态监测系统的构成

一个完整的自动化动态监测系统是指在无需操作人员干预的条件下，实现自动观测、记录、处理、存储、报表编制、预警预报等功能，它由一系列的软件和硬件构成，整个系统配置包括：SLDS-C30激光测距传感器、测控终端（GPRS）、通讯电缆及供电电缆、计算机与专用软件。

2.3.1 SLDS-C30激光测距传感器

SLDS-C30激光测距传感器，测距精度为1MM，具有RS232，RS485，4-20MA模拟量输出，6-36V电源接口，自动温度控制，激光指示，固定螺丝孔位等功能。仪器一旦接到测量命令，就能采用一定间隔时间内的自动测量，并且通过测控终端的GPRS，把测量数据发送到服务器，无需人工干预，大大提高工作效率。

2.3.2 低功耗测控终端

低功耗测控终端具有RS232，RS485，模拟量端口，采用12V电源供电，具有GPRS模块，DTU模块，就可以实现远程联网控制，并且具有数据存储功能，一旦网络信号不好，所有测量数据会存储在测控终端里面，等网络信号好了，再发送出去，不会丢失任何测量数据。

2.3.3 计算机

计算机装有专用软件以实现整个监测过程的全自动化，既能控制激光测距传感器按特定测量程序采集监测点数据，并将测量成果实时进行处理，以便及时发现错误，杜绝返工，也可以对各个观测周期的监测数据进行存储并生成监测报告。

2.3.4 其它设备

其它设备包括温度计﹑气压计﹑湿度计、连接电缆、外接电源等；温度计﹑气压计﹑湿度计用于测定空气的温度、压力和湿度，将测定结果输入到计算机中，对观测结果进行修正，以提高观测精度。

2.3.5 实时控制软件

动态监控软件是专门用于监测的、与SLDS-C30激光测距传感器配套的变形测量软件，其在Windows环境下运行，并将数据存储在SQL Server数据库中，它既可按操作者设定的测量过程对观测点进行相应的测量处理，也可实现数据的快速存储、检索、编辑，可实时显示量测数据，并进行实时处理或后处理，按施工方要求的格式将监测点的位移变化转化为标准图表的形式直观地表达出来，绘制出监测报表和位移曲线，自动实现数据分析、报警以及报表生成的功能，可以根据用户的要求提供报表的形式。监控软件基于B/S结构，支持远程网页访问，具有操作员权限分配，不同等级的操作员，可以凭借用户名和密码进行访问和控制，能上网的手机也能查看和控制。

3 施工监测

3.1 测点布设

测点布设在区间隧道K9+920~K10+070约150 m的范围之内。每隔10M布设两个测点，一个在隧道管片的垂直方向，一个布设在隧道到水平方向上，在激光传感器的对面，激光能打到的地方放置带十字线的标志板，标志板带有双面胶，直接贴在隧道管片上，这样方便以后安装激光测距传感器的时候能测量同一位置。激光测距传感器安装在支座上，支座采用膨胀螺丝固定在隧道管片上，并不对行车造成影响。如果所示：

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3.2 观测方法

通过控制软件，发送测量命令，可以设定测量间隔，每个测点都有编号，每个测距传感器的地址不同，所有测量数据通过RS485总线发送到测控终端，测控终端通过GPRS把数据发回服务器电脑，这样在监控软件上就能看到每个测点的实时数据，采用每一个小时测报一次数据，有必要的时候也可以加大重点部位的观测频率。

3.3 测量数据

通过近三个月的自动观测，隧道的变形数据与人工电子水准仪的测量数据对比，发现激光测距传感器的数据稳定，精度高，实时性好，并且数据变化趋势跟电子水准仪的测量数据一致。

3.4 测量误差分析

3.4.1 误差来源

（1） 由于本次监测需要实时监测，而地铁隧道的湿度较大，对测距的精度会有影响，但地铁隧道内的温度﹑气压﹑湿度均比较稳定，因此，可不考虑这些外界环境因素对观测结果的影响，可在观测过程中利用数学模型进行修正。而列车运行带来的震动却对观测结果的影响较大，故应尽量避免在这一时段进行观测。

（2）本次测量采用SLDS-C30激光测距传感器观测，其测距精度1mm，因此，其是影响测量的主要误差源。

3.4.2 误差分析

此次监测主要的误差来源是仪器测距误差，仪器本身的测距精度为1MM，最小显示优于1毫米，采用多次测量平均的方式，可以达到±1 mm的精度，能够满足施工及甲方对地铁保护的要求。

4 结论

上海市“绿地复建综合楼项目”基坑开挖对地铁1号线构成威胁，施工中采用的监测系统对运行中的隧道变形进行不间断监测，监测结果为基坑开挖施工提供了准确、及时的指导数据，保证地铁的安全运行。这是一种简便、灵活、无人值守、实时、动态的监测系统。工程应用表明，该监测系统能满足工程的要求，且监测速度快、精度高、受人为影响少、自动化程度高，可在地铁运行间隔内迅速完成隧道的变形监测。

没有展示一下变形数据成果和曲线趋势，怎么能说明这种方法的精度和稳定性