基于集成数据库的地铁隧道结构安全状态数值分析方法技术

本发明专利技术涉及一种基于集成数据库的地铁隧道结构安全状态数值分析方法。主要解决传统的评估方法不能全面有效地分析地铁隧道结构所处的安全状态的技术问题。本发明专利技术通过步骤1：建立基于全生命周期集成数据库的运营地铁隧道安全状态数值分析算法，利用历史数据确定算法参数：运营地铁隧道的安全状态由数值δ表示，即

【技术实现步骤摘要】
基于集成数据库的地铁隧道结构安全状态数值分析方法
本专利技术涉及隧道结构安全状态分析方法，特别涉及一种基于全生命周期集成数据库的地铁隧道结构安全状态数值分析方法。
技术介绍
地铁隧道是城市轨道交通结构的主要组成部分，在城市现代化建设过程中起到无可替代的作用。地铁隧道投资大，动辄上百亿元的投资；运营影响范围大，某一段隧道的停运都可能给上数十万人出行造成影响。地铁隧道的主体是人工地下结构，处于天然介质环境中，在运营中会出现渗漏水、衬砌裂损、衬砌腐蚀等病害。这些病害和危害对隧道的安全、舒适、正常运营有重要影响和威胁。由于地铁隧道建设周期长，且在其全生命周期过程中涉及单位众多，各单位间关于地铁隧道的应用数据大多存储于各字的数据库或记录表内，难以通过互通的方式实现信息共享。但其中又有大量的数据是存在互相关联性的，如果缺失了其中的一环，会导致对于地铁隧道的安全状态的错误判断，进而引发安全事故。传统的信息系统建设过程中，各个子系统间会由于信息孤岛现象难以交互运用。地铁隧道的运营及养护人员难以获取各个阶段的重要信息，如勘察、设计、施工等阶段遗留下的技术参数及相关文档。地铁隧道的安全状态与勘察、设计、施工等各个过程的记录资料均存在相关性，传统的评估方法基于单一的现场观测结果，不能全面有效地分析地铁隧道结构所处的安全状态。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于全生命周期集成数据库的地铁隧道结构安全状态数值分析方法，建立一套地铁隧道安全状态评估的模型，模型在利用集成数据库技术的基础上，互通运营地铁隧道勘察、设计、施工、运营各阶段的技术参数，采用数值分析的方法，利用计算机学习算法得出地铁隧道结构的安全状态及安全等级。主要解决传统的评估方法不能全面有效地分析地铁隧道结构所处的安全状态的技术问题。本专利技术的技术方案为：一种基于集成数据库的地铁隧道结构安全状态数值分析方法，包括以下步骤：步骤1：建立基于全生命周期集成数据库的运营地铁隧道安全状态数值分析算法，利用历史数据确定算法参数；首先确定对于运营地铁隧道产生影响的全生命周期影响因素，收集历史数据。依据影响因素的影响程度，确定带有参数的影响因素数值分析算法；假设运营地铁隧道的安全状态由数值δ（运营地铁隧道安全状态因数）表示，即，n即代表基于集成数据库的影响因素。依据所收集的历史数据，采用数值分析方法，确定各个n的参数；并通过机器学习算法，迭代和优化公式的准确性，拟合出符合历史数据的运营地铁隧道安全状态算法，即通过δ可以确定隧道的安全状态。步骤2：运营地铁隧道的安全状态评定；通过历史数据即步骤1中得到的δ的算法，确定δ的取值范围，并根据历史的维修即抢险情况，根据δ不同的取值，定性判断地铁隧道安全状态等级；最终得到基于全生命周期集成数据库的运营地铁隧道安全状态数值分析方法。本专利技术的有益效果是：本专利技术提供一套基于集成数据库的运营地铁隧道安全状态评估方法，可用于地铁隧道运营过程中的安全状态评估，提升了地铁隧道的安全评估结构准确性和效率。附图说明图1为本专利技术程序控制框图。图2为本专利技术迭代过程控制框图。具体实施方式参照图1、2，基于集成数据库的地铁隧道结构安全状态数值分析方法的具体操作步骤为：步骤1：建立基于全生命周期集成数据库的运营地铁隧道安全状态数值分析算法，利用历史数据确定算法参数；①收集历史数据，确定影响因素，建立集成数据库。数据库的内容包括但不限于以下内容：勘察信息：地层信息，水文信息；设计信息：隧道几何参数，隧道埋深；施工信息：轴线偏差，竣工渗漏水；运营信息：衬砌裂损，隧道渗漏水，建筑限界侵入，道床稳定；②确定每一个影响因素n（如地层信息，施工方法等）的计算方式；将各影响因素区分开，根据单个影响因素变化趋势，根据历史数据确定每一个n的数值计算方法；依据影响因素的严重程度，将影响因素n分为C,B,1A,AA四级，具体分级方式如下表所示：③采用乘积标度法确定每一个影响因素的影响程度等级；在本阶段，需假定运营地铁隧道安全状态因数δ的若干个特征值，代表隧道不同的安全状态。在每一个特征值的前提下，采用数值分析方法计算得出每一个影响因素n的影响程度等级。根据历史数据确定影响程度等级的准确性。通过研究地铁隧道安全状态评价指标体系中各影响因素的权重特点，采用乘积标度法确定各影响因素对应的权重c，流程如图2所示。乘积标度法是以层次分析法为基础，在判断影响因素权重重要性的两两比较时，不先划分过多的等级，而只设置两个等级，即诊断指标M和N的重要性“相同（1:1）”或“稍微大（1.354:1）”，然后以此为基础进行递进成绩递进分析。以运营信息的分项指标权重：衬砌裂损c4-1,隧道渗漏水c4-2,建筑限界侵入c4-3,道床稳定c4-4为例进行说明。衬砌裂损与隧道渗漏水的重要性相同，则c4-1：c4-2=1：1；建筑限界侵入与道床稳定的重要性相当，但相对于比衬砌裂损与隧道渗漏水稍重要，故c4-1：c4-2：c4-3：c4-4=1：1：1.354：1.354；则运营信息的三个影响因素权重c4-1：c4-2：c4-3：c4-4=0.22:0.22:0.28:0.28。由此，可判断各阶段的最优影响因素权重c1：c2：c3：c4=0.23：0.23：0.23：0.31。④优化与迭代：将历史集成数据按7:3比例区分，即将70%的数据用于拟合过程，将30%数据用于数值分析算法的验证与迭代，保证算法的准确性。步骤2：运营地铁隧道的安全状态评定；通过历史数据即步骤1中得到的δ的算法及若干个特征控制值，确定δ的可能取值范围。根据历史的维修即抢险情况，及相关国家标准，根据δ不同的取值，定性判断地铁隧道安全状态等级。最终得到基于全生命周期集成数据库的运营地铁隧道安全状态数值分析方法。依据《城市轨道交通隧道结构养护技术规范》的相关要求，将运营地铁隧道安全状态因数δ的取值对于地铁隧道结构安全状态的评定划分，要求如下：。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于集成数据库的地铁隧道结构安全状态数值分析方法，其特征是：包括以下步骤：步骤1：建立基于全生命周期集成数据库的运营地铁隧道安全状态数值分析算法，利用历史数据确定算法参数：首先确定对于运营地铁隧道产生影响的全生命周期影响因素，收集历史数据；依据影响因素的影响程度，确定带有参数的影响因素数值分析算法；运营地铁隧道的安全状态由数值δ表示，即

【技术特征摘要】
1.一种基于集成数据库的地铁隧道结构安全状态数值分析方法，其特征是：包括以下步骤：步骤1：建立基于全生命周期集成数据库的运营地铁隧道安全状态数值分析算法，利用历史数据确定算法参数：首先确定对于运营地铁隧道产生影响的全生命周期影响因素，收集历史数据；依据影响因素的影响程度，确定带有参数的影响因素数值分析算法；运营地铁隧道的安全状态由数值δ表示，即，n即代表基于集成数据库的影响因素；依据所收集的历史数据，采用数值分析方法，确定各个n的参数；并通过机器学习算法，迭代和优化公式的准确性，拟合出符合历史数据的运营地铁隧道安全状态算法，即通过δ可以确定隧道的安全状态；步骤2：运营地铁隧道的安全状态评定：通过历史数据即步骤1中得到的δ的算法，确定δ的取值范围，并根据历史的维修即抢险情况，根据δ不同的取值，定性判断地铁隧道安全状态等级；最终得到基于全生命周期集成数据库的运营地铁隧道安全状态数值分析方法。2.根据权利要求1所述的一种基于集成数据库的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘学增，何喆卿，严闻东，
申请(专利权)人：上海同岩土木工程科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31