融合数值模型与数理统计的道路塌陷风险评估方法及系统

技术领域

本发明属于岩土工程技术领域，尤其涉及融合数值模型与数理统计的道路塌陷风险评估方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

城市道路塌陷灾害直接关系人民生命安全，危害重大。工程实践表明，造成塌陷事故关键因素之一是地层中存在大量的隐伏空洞，在老城区尤为突出。空洞的形成和发展具有一定的随机性和动态变化，当发育达到临界点，重车通过时造成塌孔。由于试验成本高、不可逆、研究工况少，道路空洞数值模型已成为开展城市道路塌陷机理研究、风险分析和预报预警的重要分析手段。为了提高结果的可靠性，模型的计算网格往往划分较密集，此时数值模型的计算速度较慢，计算效率较低，难以满足塌陷风险防控需求。

发明人发现，众多风险评估方法中主要采用指标体系法。一方面指标权重赋值主要依靠专家经验，经验性强。另一方面，现有塌陷风险基础性指标体系中指标选取存在不全面、针对性弱等问题，原因在于塌陷诱因存在明显的地域性特征，受限于各地区独特的地形地貌、水文地质状况，以及各个城市地下管线分布、建设年代及运行养护状况的复杂性和差异性，各种风险评估方法的适应范围和可靠性大打折扣。此外没有从力学角度去考虑道路下伏空洞时的实际承载能力，导致评估结果可靠性下降，预警准确率低下，城市灾害精细化防治难以实现。

发明内容

为了解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题，本发明提供融合数值模型与数理统计的道路塌陷风险评估方法及系统，其从力学角度建立评价指标，将数学分析方法融合至塌陷风险评估中，提高评估效率及可靠度，是个重点关注且亟待解决的问题。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明的第一个方面提供融合数值模型与数理统计的道路塌陷风险评估方法，包括如下步骤：

获取待评估道路的道路设计信息及下方空洞信息；

基于待评估道路的道路设计信息及下方空洞信息和道路响应预测模型，得到有空洞和无空洞时的临界路面响应；

其中，所述道路响应预测模型的构建过程为：结合历史道路破坏事故中实测空洞数据和数值模拟建立多工况道路响应算例库，确定关键力学响应指标，通过回归统计方法，基于多工况道路响应算例库，分别建立有空洞及无空洞时的道路力学响应预测模型；

基于临界路面响应、隐伏空洞路面及正常路面的疲劳开裂寿命得到道路塌陷风险指数，根据道路塌陷风险指数与脱空区预计影响范围评估道路塌陷风险等级，根据风险等级及现场实际情况，确定对应的风险控制对策及建议。

本发明的第二个方面提供融合数值模型与数理统计的道路塌陷风险评估系统，包括：

信息获取模块，用于获取待评估道路的道路设计信息及下方空洞信息；

道路响应预测模型，构建模块用于基于待评估道路的道路设计信息及下方空洞信息和道路响应预测模型，得到有空洞和无空洞时的临界路面响应；

其中，所述道路响应预测模型的构建过程为：结合历史道路破坏事故中实测空洞数据和数值模拟建立多工况道路响应算例库，确定关键力学响应指标，通过回归统计方法，基于多工况道路响应算例库，分别建立有空洞及无空洞时的道路力学响应预测模型；

道路塌陷风险评估模块，用于基于临界路面响应、隐伏空洞路面及正常路面的疲劳开裂寿命得到道路塌陷风险指数，根据道路塌陷风险指数与脱空区预计影响范围评估道路塌陷风险等级，根据风险等级及现场实际情况，确定对应的风险控制对策及建议。

本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的融合数值模型与数理统计的道路塌陷风险评估方法中的步骤。

本发明的第四个方面提供一种计算机设备。

一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的融合数值模型与数理统计的道路塌陷风险评估方法中的步骤。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1.本发明考虑了道路下方空洞的实际发育情况，从力学角度构建了塌陷风险指标，根据模型的力学响应情况来评估道路塌陷破坏风险，评估方法合理科学，具有针对性，结果可靠性更高，有助于塌陷灾害风险实时评估系统的搭建。形成了一种快速评估城市塌陷风险的新方法，融合了具有良好计算精度的数值模型及具有较高计算效率数学方法，力学响应模型计算速度快，可以满足风险评估需求，对提高城市道路塌陷灾害防治能力具有重要的现实意义，为数学分析方法在防灾减灾方向的应用提供了新的思路。

2.根据地下空洞的埋深和大小、路面结构及交通量来评估实际风险，有助于风险管理标准的制定，预防道路塌陷事故。可大幅度提高风险预警准确率和监管能力，实现安全风险主动防控，可为道路塌陷灾害的控制提供科学有效的指导，对城市灾害精细化防治具有重要推动作用。

本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1是本发明道路塌陷风险评估流程图。

具体实施方式

下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。

应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

实施例一

正如背景技术所介绍的，隐伏空洞道路在行车荷载的重复作用下塌陷风险高，存在极大的安全隐患。针对上述问题，本申请提出了融合数值模型与数理统计相的道路塌陷风险评估方法及系统，考虑了道路下方空洞的实际发育情况，从力学角度构建了塌陷风险指标，根据模型的力学响应情况来评估道路塌陷破坏风险，评估方法合理科学，具有针对性，结果可靠性更高，有助于塌陷灾害风险实时评估系统的搭建，融合了具有良好计算精度的数值模型及具有较高计算效率数学方法，力学响应模型计算速度快，可以满足风险评估需求，为数学分析方法在防灾减灾方向的应用提供了新的思路。

如图1所示，本实施例提供融合数值模型与数理统计的道路塌陷风险评估方法，包括如下步骤：

S101：获取待评估道路的道路设计信息及下方空洞信息；

S102：基于待评估道路的道路设计信息及下方空洞信息和道路响应预测模型，得到有空洞和无空洞时的临界路面响应；

其中，所述道路响应预测模型的构建过程为：结合历史道路破坏事故中实测空洞数据和数值模拟建立多工况道路响应算例库，确定关键力学响应指标，通过回归统计方法，分别建立有空洞及无空洞时的道路力学响应预测模型；

S103：基于临界路面响应、隐伏空洞路面及正常路面的疲劳开裂寿命得到道路塌陷风险指数，根据道路塌陷风险指数与脱空区预计影响范围评估道路塌陷风险等级，根据风险等级及现场实际情况，确定对应的风险控制对策及建议。

作为一种或多种实施例，S101中，待评估道路的道路设计信息及下方空洞信息的获取过程包括：

结合实际场地条件，通过多种技术手段确定道路下伏空洞洞长、埋深等参数。采用地质雷达确定道路下方空洞分布情况，探明道路下方空洞或疏松体。根据实际场地条件，通过钻探、挖探、钎探等方法进行验证，确定空洞的实际埋深、尺寸、起止深度和空间形态等赋存参数信息。通过内窥设备，如微型探头，记录空洞等地下病害体影像。

作为一种或多种实施例，S102中，所述历史道路破坏事故中实测空洞数据包括塌陷案例调研及对应的空洞现场实测数据。

其中，塌陷案例调研主要获取塌陷原因、塌陷规模等信息，如管线渗漏所引发的路面塌陷事故，塌陷深度介于0～4m。地下施工所诱发的路面塌陷规模较大，塌陷深度超过4m，有的甚至超过8m。

空洞现场实测数据包括空洞尺寸、埋深等信息，如韩国首尔市道路下方空洞埋深介于0.17～0.51m，空洞长度介于0.7～3.1m。

通过调研，确定有限元模拟算例库中的路面结构信息及输入参数范围，包括空洞赋存参数、荷载大小、结构层厚度及模量等信息，如表1所示。综合考虑空洞参数、道路材料参数、结构层组合及车辆荷载水平，通过数值模拟建立多工况道路响应算例库。

表1路面结构信息及输入参数范围

作为一种或多种实施例，S102中，确定关键力学响应指标，通过回归统计方法，分别建立有空洞及无空洞时的道路力学响应预测模型包括：

(1)根据相关规范规定及研究结果选取沥青层底水平拉应变作为关键力学响应指标；

《公路沥青路面设计规范》(JTG D50-2017)中将沥青混合料层层底拉应变作为路面结构验算的主要指标。

历史研究表明：存在空洞病害等缺陷可能会导致沥青路面产生纵向或网状裂纹。当沥青路面层底的拉伸应变超过材料的极限拉应变时会导致路面开裂破坏。因此沥青层底拉应变是道路塌陷的一个重要的控制指标。

结合上述规范和研究结果确定沥青层底水平拉应变为关键力学响应指标。

(2)以空洞洞长及埋深、结构层厚度及模量以及所施加的车辆荷载大小为基本参数，开展多元线性回归分析，分别建立有空洞及无空洞时的道路力学响应预测模型。

有空洞道路力学响应预测模型的表达式为：

ε

式中，ε

无空洞道路力学响应预测模型的表达式为：

ε

式中，ε

(3)开展线性拟合，比较沥青层底水平拉应变的预测准确率。

对于上述模型的可靠性通过与其他学者的计算模型比较验证，或开展线性拟合进行验证。

本实施例中，采用开展线性拟合进行验证，具体为：

开展y＝kx线性拟合，比较沥青层底水平拉应变的预测准确率，形式如下式所示。

有空洞：y＝0.98x,R

无空洞：y＝0.9994x,R

上述表达式中有空洞和无空洞时回归分析得到的应变值分别占有限元分析所得到的应变值的98.6％、99.9％，表明路面响应模型能够较好地预测不同条件下的沥青层底拉应变。

作为一种或多种实施例，S103中，所述基于临界路面响应、隐伏空洞路面及正常路面的疲劳开裂寿命得到道路塌陷风险指数，具体的过程包括：

首先根据隐伏空洞路面及正常路面的疲劳开裂寿命表示道路塌陷风险指数的表达式，用以表征道路下方隐伏空洞时路面发生破坏的风险大,表达式为：

式中，N

其中，正常路面的疲劳开裂寿命N

式中，ε

式中，ε

结合公式(3)、式(4)及式(5)得到基于沥青层底部拉应变指标的道路破坏风险指数(RI)表达式：

式中，ε

作为一种或多种实施例，S103中，所述根据道路塌陷风险指数与脱空区预计影响范围评估道路塌陷风险等级具体包括：基于道路塌陷风险指数(RI)数值，分别将塌陷风险等级划分为五级，划分的结果如表2、表3所示。综上，将脱空所引发的路面结构破坏风险等级划分为Ⅰ～Ⅴ级，如表4所示。其中Ⅴ级代表路面破坏风险极高，Ⅰ级代表风险很低，Ⅲ级代表破坏风险一般，Ⅳ级及Ⅱ级分别对应风险较高及较低。

其中，脱空区预计影响范围是指以脱空所引起的路面塌陷或地面凹陷区直径为边长所形成的正方形，表中影响范围以影响区域边长计量，通过有限元法确定。

表2塌陷风险等级划分

表3风险后果等级划分

表4脱空引发路面破坏风险等级划分

作为一种或多种实施例，S103中，根据风险等级及现场实际情况，确定对应的风险控制对策及建议为根据空洞病害体引发的道路塌陷风险等级，开展分级预控，分类细化风险控制措施，如表5所示。

表5风险控制措施

为了验证风险分析方法的可靠性与风险预警准确率，与已有地下空洞风险实例分析进行比较验证。

具体的风险评估方法验证过程如下：

基于中国学术文献总库，收集了道路空洞引发路面塌陷案例113例。风险预警准确率含义为若本风险评估方法得到的结论与其他评估方法相一致，则认为结果可靠，预警准确。若结论存在一定差距，则认为结果不可靠，预警度较低。对于调研的案例，通过与日本《道路塌方管理政策手册》比较发现，对于灾害规模及发生风险均较大的重大塌陷事故预警准确率可达87.61％。对于可能造成路面开裂、发生沉陷的一般风险的预警准确率可达83.19％。

部分案例基本概况及评价结果如表6所示。以兰州市七里河区西津西路地下空洞为例开展分析。经过探测知，空洞长度与宽度均3m，埋深0.3m。基于病害体预计影响范围，所造成的风险后果等级为d级。根据道路勘探设计资料，获得路面厚度、模量等参数，RI计算为介于(0.7，0.9)，塌陷风险等级为D，风险发生可能性较大。综合考虑，该空洞病害体引发路面破坏风险等级为Ⅴ级，道路破坏风险极大。需要对该路段划定预警管控区，区内采取交通管控措施。并且立即制定注浆处治方案，开展空洞病害处治。治理过程中加强监测，完成后进行治理效果检测。评估结果与日本《道路塌方管理政策手册》较为符合，表明基于风险指数(RI)的路面破坏风险分析方法具有一定的合理性及可靠性，与工程实际较为接近，能够应用于路面脱空、地下空洞等病害体的风险评估及控制。

表6空洞案例风险评估及验证

实施例二

本实施例提供融合数值模型与数理统计的道路塌陷风险评估系统，包括：

信息获取模块，用于获取待评估道路的道路设计信息及下方空洞信息；

道路响应预测模型，构建模块用于基于待评估道路的道路设计信息及下方空洞信息和道路响应预测模型，得到有空洞和无空洞时的临界路面响应；

其中，所述道路响应预测模型的构建过程为：结合历史道路破坏事故中实测空洞数据和数值模拟建立多工况道路响应算例库，确定关键力学响应指标，通过回归统计方法，基于多工况道路响应算例库，分别建立有空洞及无空洞时的道路力学响应预测模型；

道路塌陷风险评估模块，用于基于临界路面响应、隐伏空洞路面及正常路面的疲劳开裂寿命得到道路塌陷风险指数，根据道路塌陷风险指数与脱空区预计影响范围评估道路塌陷风险等级，根据风险等级及现场实际情况，确定对应的风险控制对策及建议。

实施例三

本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的融合数值模型与数理统计的道路塌陷风险评估方法中的步骤。

实施例四

本实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的融合数值模型与数理统计的道路塌陷风险评估方法中的步骤。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。