《ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS》：State prediction of adjacent operational tunnels under zoned foundation-pit excavation: a temporal decomposition network
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地铁隧道在基础开挖影响下的状态预测模型研究提出时空解耦框架，融合图卷积网络与Transformer架构实现毫米级精度预测。
作者：易瑞、戴泽宇、李晓军、朱和华、刘阳、王曦、朱梦琪、陈超、赵媛
单位：同济大学土木工程学院岩土工程系，中国上海200092
摘要
随着城市地下空间的日益拥挤，相邻基坑开挖对运营中隧道结构安全构成了日益严重的威胁。为了解决大型基坑分区开挖所引起的复杂扰动问题，我们提出了一种时空解耦的框架，该框架考虑了两个输入因素：支护结构位移和施工约束。该方法结合了图卷积网络（GCNs）、Transformer架构和可解释模块，利用多层分解块逐步区分短期波动和长期趋势。通过在上海的案例研究验证，该模型在三项任务中的平均MAE为0.1毫米，RMSE为0.131毫米，R2为94.3%。消融实验表明，时空分解网络和施工约束对于捕捉微妙扰动至关重要。可解释模块进一步阐明了关键影响因素和扰动传播机制。与现有方法相比，所提出的方法具有更高的准确性和鲁棒性，为保障运营隧道的安全提供了重要见解。
引言
近年来，地铁网络的扩展和城市建筑密度的增加加速了地下空间的开发[1]。作为此类发展的前提条件，基坑施工的质量和安全直接决定了项目的成败。开挖过程中产生的扰动和变形可能对周围环境产生不利影响[2]、[3]。尽管丰富的经验已经降低了对上方结构的风险，但基坑对相邻运营隧道健康状况的影响仍存在很大不确定性。随着开挖项目变得越来越复杂和危险，监测和理解隧道健康状态的变化对于安全运营地铁变得至关重要。
通常，在基坑开挖期间会在关键结构周围部署密集的传感器阵列以跟踪开挖引起的响应[4]。当变形或位移超过预设的警报阈值时，会触发人工干预以阻止进一步恶化[5]、[6]、[7]。然而，结构响应远非简单的线性过程；它与开挖顺序紧密相关。在实践中，这种耦合很少被清晰量化，因此需要专业工程师不断评估现有结构的安全性。这种工作流程不可避免地引入了延迟和主观性[8]，而对于看不见的地下结构来说，这些缺点更为明显。因此，揭示基坑开挖与地下结构变形之间的关系成为确保地下结构安全的关键。
现有文献综述显示，基坑开挖对相邻结构的影响已得到广泛研究。研究人员采用了现场监测[9]、数值模拟[10]和理论分析来研究地面位移、隧道变形和建筑物沉降等关键响应。例如，周等人[11]和林等人[12]使用有限元分析量化了非对称支撑和复杂基坑几何形状的影响范围。邹等人[13]比较了不同的施工方案，并建议优化开挖顺序和段长以限制变形。魏等人[14]和张等人[15]进一步分析了开挖卸载对相邻隧道应力重分布的影响。王等人[16]考虑到软土和含水丰富的地质条件，提出了减少沉降对相邻建筑物影响的施工措施。何等人[17]和王等人[18]专注于软土和同时多基坑开挖，总结了结合灵活支护系统和分区开挖的控制策略。
除了基于物理的方法外，人工智能也越来越被集成到开挖工程中，以提供智能服务，如风险控制[19]、[20]、变形预测和施工管理。例如，范等人[21]开发了一种机器学习模型，利用历史监测数据预测深部开挖的侧向坍塌并评估风险。陈等人[22]利用图神经网络创建了实时虚拟感知系统，克服了传统传感器布局的空间限制。为了预测开挖引起的沉降和变形，研究人员[23]、[24]、[25]引入了时空聚类、经验模态分解-长短期记忆（EMD-LSTM）和时空深度学习框架来提高预测的准确性和时效性。在施工进度和质量管理方面，魏等人[26]将改进的按位置分割对象v2（SOLOv2）算法与建筑信息建模（BIM）相结合，实现了现场对象的自动检测和进度跟踪，而潘等人[27]设计了针对相邻建筑物的最佳监测策略，降低了成本并加强了风险控制。尽管在开挖安全、变形和效率方面取得了这些进展，但开挖活动与地下结构演变状态之间的因果关系仍大部分未被探索。因此，开发一个将开挖与隧道运行状态联系起来的预测模型仍然是一个开放且关键的研究领域。
以上海的一个基坑项目为案例研究，本文提出了一种用于隧道状态预测的混合深度学习框架。为了解决分区开挖的挑战，我们设计了一个时空分解网络来量化每个施工阶段对隧道响应的影响。该框架融合了图卷积和Transformer，以捕捉开挖活动与隧道条件之间的时空依赖性。进一步嵌入了一个因果可解释模块，以解释开挖对隧道完整性的影响。本文的其余部分组织如下：第2节回顾了关于开挖对周围环境影响的最新进展。第3节详细介绍了方法和整体架构。第4节使用上海项目数据展示了实施细节和结果。第5节分析了设计选择对模型性能的影响，并确定了开挖引起的隧道响应的关键驱动因素。第6节总结了研究。
章节摘录
关于基坑开挖对周围环境影响的过去研究
基坑开挖不仅打破了土壤层的原位应力平衡，还引发了诸如坑周围地面沉降、相邻建筑物变形、地下水位波动以及桥梁等特殊结构额外应力等风险。为了减轻这些环境影响，研究人员一直在探索高效的预测和控制技术。
传统方法依赖于物理模型测试、有限元
方法论
基坑分区开挖对周围环境造成的扰动是复杂的。一方面，土壤开挖引起的应力释放速度较慢，导致对周围环境的持续和长期影响。另一方面，不同开挖区域对周围环境的扰动程度差异显著。特别是当降雨和温度等外部因素影响地下水位时，影响
案例概述
为了验证所提出方法的有效性，本研究选择了上海前进东区的开挖施工数据作为数据集。整个项目覆盖的面积约为23,750平方米；计划中的基坑将在约40,000平方米的区域内开挖，深度为22米。施工周期大约为400天，整个开挖区域被划分为八个子区域，分别进行开挖（位置见图3）
讨论
为了评估所提出模型的有效性，我们在同一数据集上进行了消融实验和对比实验，以揭示所提出的时空分解模型如何实现准确预测。此外，还进行了可解释性分析，以解决深度学习模型的“黑箱”性质问题，为实际工程应用中减轻基坑开挖对运营隧道的影响提供了实用指导。
结论
本文提出了一种时空分解预测模型，用于解决由于基坑开挖而导致的隧道健康状态预测问题。该研究基于实际工程项目的数据证明了所提出方法的有效性，并验证了该方法各模块对预测性能和特征可解释性的贡献。
设计了一种时序分解模型来解决
资助
本工作得到了“十四五国家重点研发计划（2024YFF0507900和2023YFC3009400）”、“国家自然科学基金（52378406和52408437）”、“上海市促进高质量发展专项资金（2025-GZL-RGZN-01040）”以及“中国博士后科学基金（2025M773306）”的支持。
CRediT作者贡献声明
易瑞：撰写 – 审稿与编辑、方法论、资金获取、概念构思。戴泽宇：撰写 – 原始草稿、软件、方法论。李晓军：撰写 – 审稿与编辑、监督、项目管理。朱和华：撰写 – 审稿与编辑、监督、方法论。刘阳：撰写 – 原始草稿、调查、数据整理。王曦：验证、监督、调查。朱梦琪：可视化、监督、软件。陈超：资源、形式分析、数据
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文报告工作的财务利益或个人关系。
