基于BIM技术的地铁深基坑安全风险预警应用研究*

裴巧玲，于 媛，庄辛宇

(西安建筑科技大学华清学院，陕西 西安 710043)

0 引言

近几年，国内外学者从不同角度对BIM技术在工程中的应用进行大量研究。如Mohamed等[1-2]提出可模拟动态施工的Provisys模型。杨敏等[3]分析基坑支护不同设计软件的优缺点，提出BIM 技术在深基坑工程中的应用设想，分析BIM技术需解决的关键性技术问题。杨继波[4]运用BIM技术对基坑工程进行三维可视化模拟，结合Navisworks对基坑施工进行全过程模拟，从而发现模拟施工中可能出现的问题，并做出相应预防控制措施。谭佩等[5]采用BIM和Navisworks技术实时查看地下连续墙围护桩监测数据。牛文榀[6]采用Revit API二次开发技术结合基坑监测数据，探索基于BIM技术的深基坑监测数据信息化管理模式。王乾坤等[7]利用T-S模糊模型对基坑风险预警进行研究，并验证风险预警的有效性。

本文以成都地铁火车南站深基坑项目为依托，借助Revit，Navisworks对某地铁深基坑工程进行施工模拟，辨识施工风险信息及基坑事故险情，建立基坑风险信息及事故险情量化指标，并借助T-S模糊神经网络融合模型检验和训练量化指标，以确定围护桩风险预警值。

1 工程概况

成都地铁火车南站标准段为3层4跨结构，端头为3层2跨结构。该车站基坑标准段深23.65m、宽37.55m、线间距13.0m。车站共设3个出入口通道、2个紧急疏散出入口、2组风亭。该火车南站与已建成地铁1号线车站呈T字形换乘，东接高架桥、西接广和一街、北临既有绵成铁路、南临南站公交枢纽车站，车站呈东西向设置。地下第3层穿越正运营的地铁1号线。

车站采用明挖法施工，围护结构采用φ1 200mm@1 200mm钻孔灌注桩+钢支撑支护，桩顶设800mm×1 200mm冠梁，桩间挂网喷射混凝土支护。除东端的～轴、～轴基坑设4道支撑外，其余均设3道支撑。①～⑥轴线的第1道为600mm×800mm钢筋混凝土支撑，其余均为直径609mm(t=16mm)的钢管支撑，水平间距为3m，并在端部设置斜撑。火车南站标准段基坑围护结构剖面如图1所示。

图1 标准段围护结构剖面

2 基于BIM的基坑安全风险预警控制方法

本项目将 BIM 技术融入施工管理，通过Revit和Navisworks对工程施工状态进行模拟和演练，可形象、直观地识别风险信息及可能发生的事故险情，并参照类似工程、变形标准确定风险信息量化指标。基于BIM动态模拟和演练，获取基坑项目的风险信息量化指标及事故险情的隶属关系，并构建T-S模糊神经网络融合模型。基于BIM的风险控制流程如图2所示。BIM技术融合施工管理可提高安全风险控制信息传递的深度与广度，较好地满足各参与方对安全风险信息的需求，有利于及时制定针对性强、可操作性高的安全风险控制措施，以实现安全风险立体控制。

图2 基于BIM技术的安全风险预警流程

3 具体应用

3.1 创建BIM信息模型

依据CAD图纸和现场实际情况，采用Revit 2016创建项目文件和族文件。将基坑围护结构CAD图导入软件中，其中钻孔灌注桩使用结构柱创建，混凝土冠梁、混凝土支撑使用混凝土梁单元创建，钢腰梁、钢管支撑与斜撑等使用相应型号、材质的梁单元创建，钻孔灌注桩桩体位移测斜孔采用柱单元创建，通过导入基坑总平面图生成地形表面，基坑土方开挖通过建筑地坪实现。该项目基坑三维模拟如图3所示。

图3 基坑围护结构模型

创建模型时，需确保模型设计信息与真实构件信息一致。地形表面需注意更新土壤剖面显示样式、土壤厚度信息，以匹配施工模拟场景。

3.2 施工模拟

该基坑工程既有建筑物密集、管线繁多、场地狭小，机械施工作业交替进行，为确保施工安全，可借助Navisworks 软件模拟基坑施工过程，以提前辨析项目隐含的风险源及时空冲突。基坑施工过程动态模拟如图4所示，直观再现基坑土方开挖及围护结构施工过程。结合工程经验，模拟过程可从三维可视化视角考察基坑施工空间几何位置能否满足要求，相邻钢管与钢腰梁间空间位置是否存在冲突等。工程师可在模拟过程中进行预判，并可结合实际模拟过程提出解决预案。

图4 基坑施工过程动态模拟

3.3 4D施工进度模拟

借助Navisworks软件中的TimeLiner模块，将施工进度计划赋予各模型图元，实现4D施工进度模拟。通过4D施工进度模拟，以不同颜色区分各施工阶段计划进度和实际进度差异，分析滞后的工序并找出原因，掌握施工过程中的风险信息，提前判断可能的风险，并及时采取控制风险的措施。通过项目动态模拟，并参照文献[8-10]的变形标准，确定项目风险信息与事故险情隶属关系如表1所示。

表1 基坑风险信息与事故险情隶属关系

3.4 安全风险实时监控

基于围护桩风险信息与失稳破坏的事故险情，构建T-S模糊神经网络融合模型。T-S模糊神经网络分前件网络和后件网络，前件网络分4层：①第1层 输入N1～N8信息数据；② 第2层 对输入的变量进行模糊分割，计算各变量的隶属度函数，本文中采用高斯函数作为隶属度函数；③第3层 确定规则的适用度；④第4层 将节点进行归一化处理。后件网络由r个相同的并列子网络组成，每个子网络产生1个输出量。将围护桩风险信息与桩失稳破坏的事故险情进行模型融合检测与训练后，兼顾基坑项目与既有建筑物、管线干扰情况，GB 50007—2011《建筑地基基础设计规范》等因素，确定风险预警值、风险等级(见表2)[11-14]。

表2 围护桩风险预警对照

基于Revit平台载入监测信息管理.dll插件，导入基坑监测信息源，设定基坑风险预警值和危险等级，系统经信息处理后，对监测结果进行处理，在BIM信息模型中以不同颜色进行标识，判别施工安全风险状态，以实现安全风险实时监控。

4 结语

结合成都地铁火车南站基坑项目，基于BIM技术构建基坑安全风险预警框架，进行基坑BIM模型模拟，从而辨析隐含的风险源。进行4D模拟施工后，标识进度滞后工序，研判工序滞后原因，并提前对可能的风险作出预判并制订预防方案。界定施工事故风险险情及风险信息量化指标，根据T-S模糊神经网络融合模型确定风险预警值、风险等级，并在BIM界面中加以标识反馈，从而实现基坑安全风险立体控制。