СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗА УСТОЙЧИВОСТИ СЛОИСТЫХ МАССИВОВ ПРИ ПОДЗЕМНОМ СТРОИТЕЛЬСТВЕ

АННОТАЦИЯ

Статья посвящена анализу современных методов прогноза устойчивости и деформирования слоистых грунтовых массивов при подземном строительстве. Слоистые грунты в городских регионах могут характеризоваться ярко выраженной анизотропией физико-механических свойств, нелинейной зависимостью напряжений и деформаций, а также сложным распределением порового давления, что существенно усложняет прогноз влияния строительства на их состояние в сравнении с однородными массивами. В работе рассмотрены традиционные аналитические методы, сохраняющие значимость благодаря прозрачности решений и быстроте оценок на предварительных фазах проектирования. Особое внимание уделено перспективным подходам интеграции аналитических и численных методов, применению искусственных нейронных сетей для анализа в режиме реального времени и технологии цифровых двойников. Рассматривается роль мониторинга с использованием комплексной системы датчиков в управлении процессом подземного строительства в условиях существенной неопределенности параметров массива.

ABSTRACT

The article is devoted to the analysis of modern methods for predicting the stability and deformation behavior of layered soil masses in underground construction. Layered soils in urban regions may be characterized by pronounced anisotropy of physical and mechanical properties, nonlinear stress-strain relationships, as well as complex pore pressure distribution, which substantially complicates the prediction of construction impacts on their state compared to homogeneous masses. The paper examines traditional analytical methods that retain their significance due to the transparency of solutions and the speed of assessment at preliminary design phases. Particular attention is given to promising approaches integrating analytical and numerical methods, the application of artificial neural networks for real-time analysis, and digital twin technology. The role of monitoring employing a comprehensive sensor system in managing the underground construction process under conditions of significant parameter uncertainty is discussed.

Ключевые слова: подземное строительство, мониторинг слоистого массива, грунтовый массив, численное моделирование, цифровой двойник.

Keywords: underground construction, monitoring of a layered soil mass, soil mass, numerical modeling, digital twin.

Обзор проблем методов прогноза устойчивости массива

Подземное строительство, охватывающее системы метрополитенов, тоннели и заглубленные сооружения, представляет собой одну из наиболее сложных инженерных задач современности. Такие проекты требуют комплексного понимания состояния геомеханических систем в условиях сложного многопараметрического влияния на напряженно-деформированное состояние массива. В городских регионах геологические условия часто характеризуются слоистыми грунтовыми массивами, обладающими ярко выраженной многонаправленной анизотропией физико-механических свойств. Эти геологические условия часто сочетают малоустойчивые песчано-глинистые отложения, прослойки органо-минеральных грунтов, водонасыщенные линзы и водоносные горизонты различного характера, в которых возможно применить традиционные методы расчета лишь с большой степенью адаптации при прогнозе влияния строительства на окружающий его грунтовый массив.

Разработка надежных методологий геомеханического прогноза представляет собой актуальную научно-инженерную задачу, поскольку точность прогноза принципиально определяет адекватность принимаемых инженерных решений в условиях существенной неопределенности параметров массива. Современная практика все более отчетливо демонстрирует, что точный прогноз процессов деформирования и устойчивости в слоистых массивах требует интеграции множественных аналитических, численных и экспериментальных подходов, каждый из которых применяется в пределах своей области оптимальной эффективности.

Например, в работе Beyene A и др. анализ устойчивости склона после оползня и выбор методов обработки склона выполнялся с использованием метода предельного равновесия Моргенштерна-Прайса в ПО Limit Equilibrium based Slope W 2D, с помощью которого рассчитаны коэффициенты запаса прочности современными численными методами [1]. В исследовании Woldesenbet T. и др. численный анализ устойчивости склона проводился с использованием ArcGIS 10.5 для получения массива исходных данных и Plaxis v 8.6 для моделирования нелинейного, анизотропного поведения грунтов по модели Кулона-Мора, что позволило получить прогнозные значения зон возможного сдвига и критических напряжений [2]. Результаты исследования Liu Y., выполненные с использованием численного моделирования, позволили исследовать эффективность применения анкеров NPR в условиях возможного возникновения оползня в пучинистых грунтах, сравнить её с эффективностью обычных анкеров и показать возможное расширение области применения анкеров NPR [3].

Исследование систематизирует и анализирует современные методы прогноза устойчивости слоистых грунтовых массивов при подземном строительстве. Анализ уделяет приоритетное внимание учету эффектов многослойной структуры и критическому влиянию анизотропии на распределения напряженно-деформированного состояния. Исследование демонстрирует потенциальные возможности применения этих методологий в контексте строительства и иллюстрирует перспективы интеграции различных подходов в единые системы прогноза и мониторинга.

Характеристики слоистых массивов и их влияние на методы прогноза

Слоистые грунтовые массивы характеризуются напряженно-деформированным состоянием, принципиально отличным от однородных грунтов, что требует применения специализированных подходов к их изучению и расчету. Один из таких подходов рассмотрен в работе Зуева Б.Ю., а которой на основе результатов проведенного физического моделирования с использованием эквивалентных материалов изложены научно обоснованные принципы обеспечения подобия при воспроизведении и исследовании на моделях из эквивалентных материалов динамических геомеханических процессов при подземной разработке твердых полезных ископаемых в слоистых массивах на основе универсального единого условия подобия напряжений, деформаций и основных составляющих энергетического баланса [4]. В статье Zhang Z. и др. с помощью метода граничных интегралов достигнуты результаты, показывающие, что слоистость грунта оказывает существенное влияние на деформации грунтового массива, вызванные строительством тоннелей [5]. Stallebrass S.E. и Taylor R.N. разработана математическая модель грунта, позволяющая прогнозировать поведение массива из переуплотненной глины.  [6].

Слоистые грунты характеризуются ярко выраженной нелинейной зависимостью между напряжениями и деформациями. Экспериментальные исследования показывают, что нелинейность параметров жесткости проявляется в дисперсных слоистых грунтах уже при очень малых деформациях, что требует применения более сложных моделей поведения, нежели классические линейно-упругие. При возрастании уровня напряжений с глубиной жесткость грунта также может изменяться, что существенно влияет на распределение деформаций во всей многослойной системе.

Влияние на многослойный массив характеризуется в том числе и историей его нагружения. Параметры грунта зависят не только от мгновенного напряженного состояния, но и отражают накопленные последовательности нагружения на протяжении геологической истории и антропогенных воздействий. Это явление требует учета предшествующих напряженных состояний при прогнозе влияния, вызываемого подземным строительством.

Прогноз влияния порового давления в слоистых массивах на их устойчивость также значительно усложнен в сравнении с однородными грунтами, вследствие отличающейся проницаемости отдельных слоев. Низкопроницаемые глинистые слои несут в себе функцию барьера с отсутствующим дренажом, вызывая избыточное поровое давлением в более проницаемых песчаных слоях в процессе развития их консолидации.

Аналитические методы прогноза устойчивости и их адаптация к слоистым системам

Традиционные аналитические методы исследования геомеханических процессов до сих пор существенно значимы и отличаются прозрачностью решений и способностью к физической интерпретации результатов. Аналитический подход позволяет аналитически оценить коэффициенты запаса для отдельных слоев и определить ситуации, в которых снижение несущей способности становится недопустимым. Основное преимущество аналитических методов заключается в их разрешимости и прямой интерпретируемости результатов. Основным ограничением при этом может стать учет геометрии массива.

Метод эквивалентного слоя может быть успешно адаптирован для прогноза влияния на многослойные грунтовые массивы при подземном строительстве. Методология предусматривает замену многослойной системы гипотетическим однородным эквивалентным массивом определенной мощности, обладающим осредненными механическими свойствами, подобранными таким образом, чтобы осадка при указанном нагружении или деформация при установленных граничных условиях совпадала с решениями точной многослойной задачи. Этот подход обеспечивает быструю оценку деформаций без численного моделирования, что придает ему высокую значимость для предварительных фаз проектирования.

Определение параметров осадок земной поверхности при щитовой проходке тоннелей основано на балансе объемов потерь грунта в зоне забоя. Объем оседающей части массива коррелирует со смещениями грунта в зонах влияния забоя, строительными зазорами между щитом и обделкой, а также деформациями самой обделки. Посредством анализа распределения оседаний и деформаций в пределах мульды сдвижения на земной поверхности и в окружающих массивах становится возможно количественно оценить критические величины пригруза забоя, необходимые для предотвращения неконтролируемого развития деформаций массива. Прогнозные расчеты параметров мульды сдвижения позволяют определить распределение вертикальных осадок, углы наклона, радиусы кривизны, величины горизонтальных смещений и остаточные характеристики во всех затронутых грунтовых массивах.

Численное моделирование и метод конечных элементов в прогнозе состояния слоистых массивов

Метод конечных элементов (МКЭ) представляет собой наиболее мощный инструмент анализа напряженно-деформированного состояния слоистых массивов при подземном строительстве. Основное преимущество МКЭ заключается в его способности обрабатывать сложную геометрию слоев различного состава, учитывать неоднородность напряженного поля и применять разнообразные модели поведения грунта отдельным инженерно-геологическим элементам (ИГЭ).

Применение МКЭ к слоистым массивам требует специализированной подготовки исходных данных и информации относительно пространственного распределения ИГЭ. Расчетные модели строятся на основании инженерно-геологических разрезов, полученных посредством анализа результатов скважинного бурения, результатов геофизических исследований и лабораторных испытаний образцов грунта. Так Luna R. и Jadi H. в своих исследованиях определили динамические свойства грунтов при помощи сейсмической рефракции и отражения, скважинного профилирования, метода установившихся колебаний, спектрального анализа поверхностных волн и др. [7]. Каждому ИГЭ назначаются соответствующие физико-механические свойства с надлежащим образом подготовленными под определенные модели поведения грунта. Построение сетки при этом требует наиболее необходимого для достижения точности разбития в зонах наибольшего интереса, например приближенным к сооружениям и коммуникациям. Однако допускается и более грубое разбиение в зонах, удаленных от сооружений, где значимость деформаций массива с инженерной точки зрения сходит на нет, при условии соблюдения существующих норм.

Сегодня для обеспечения повышенной точности при прогнозе влияния строительства на многослойный грунтовый массив модель упрочняющегося грунта Hardening Soil (HS) – упругопластическая формулировка с изотропным упрочнением и более современные модели поведения грунта – представляют значительное достижение для решения инженерных и научных задач.

Более совершенные подходы применяют нелинейные модели с жесткостью, зависящей одновременно от напряжения и деформации. Модели, такие как HS Small, достигают улучшенного прогноза поведения грунтов во всех диапазонах деформирования от упругих деформаций до пластических. Введение зависимости модуля сдвига от уровня деформации позволяет обеспечить более точный прогноз длительных деформаций.

Интеграция аналитических и численных методов в единые системы прогноза

Оптимальные подходы к прогнозу объединяют аналитические и численные методы в интегрированные методологические рамки, где каждый метод применяется в пределах области его наибольшей эффективности. Аналитические методы предоставляют возможность предварительной оценки величин деформаций и общего описания развития напряженно-деформированного состояния в ходе проектных фаз. По завершении дополнительных исследований и уточнения исходных параметров численные расчеты, использующие современные модели поведения материала, способны уточнить предварительную оценку. Этот поэтапный подход оптимизирует эффективность проектных работ.

Современные исследования в области методов машинного обучения и искусственных нейронных сетей демонстрируют перспективность при построении сложных зависимостей по влиянию строительства подземных сооружений на окружающий их массив. Обучение происходит посредством многочисленных расчетов МКЭ, охватывающих сочетания геомеханических параметров в широких диапазонах. По завершении обучения сети с высокой скоростью способны рассчитать прогнозные деформации для заданных наборов параметров, позволяя анализировать текущую ситуацию в режиме реального времени.

Мониторинг состояния массива при подземном строительстве

Современное подземное строительство требует комплексной системы мониторинга, интегрирующей данные различных типов датчиков. Для слоистых массивов выявление зон развития деформаций представляет критическую важность, указывая на возможную нестабильность отдельных слоев или концентрацию напряжений в них. Такой прогноз требует работы датчиков на разных глубинах и анализа, учитывающего структуру грунтового массива. Например, тензометрические датчики, установленные на поверхности и на глубине, способны непосредственно измерять напряжения в массиве, инклинометры определять углы наклона поверхностей, пьезометры значения порового давления, система поверхностного нивелирования – наиболее информативный компонент мониторинга, описывающий деформирование земной поверхности, отображающий наиболее прямым способом эффективность выбранной технологии строительства тоннеля.

Технология цифровых двойников в сочетании с обратными связями от систем датчиков в реальном времени представляет наиболее вероятный для разработки в ближайшем будущем инструмент для прогноза и мониторинга строительных работ. Так, к примеру, её частью может стать блок двойника, отвечающий за улучшение свойств грунтового массива с применением нейросетей, что подтверждает исследование Jeremiah J. и др. с обучением нейронной сети для решения задачи стабилизации глин, демонстрирующей высокие показатели [8]. Помимо этого, современные технологические решения на основе машинного обучения позволяют прогнозировать прочностные показатели грунта в массиве, чему посвящена работа Chao Z. и др. с представленным в ней сравнением пяти различных моделей машинного обучения [9]. Несмотря на вышеупомянутые достоинства методов, в основе которых заложен искусственный интеллект, существуют и некоторые ограничения в области геотехнической инженерии по причине необходимости насыщения системы исходными данными лабораторных испытаний [10]. Но данные ограничения можно решить за счет систем обратной связи, которые могут насыщать виртуальные модели подземного сооружения и окружающего массива непрерывно обновляющимися текущими параметрами массива и техники, что позволяет повысить точность и безопасность принимаемых к исполнению работ. Применение искусственного интеллекта при этом способно автоматизировать анализ и прогноз данных, предоставляя рекомендации по корректировкам технологических параметров строительных работ.

Заключение

Слоистые грунтовые массивы, характеризующиеся ярко выраженной анизотропией физико-механических свойств, историей нагружения и сложным распределением порового давления, требуют системного использования множественных аналитических, численных и экспериментальных методологий, каждая из которых вносит критическую роль в различных фазах проектирования и реализации строительства подземного сооружения.

Проведенный анализ современных методов прогноза устойчивости слоистых грунтовых массивов при подземном строительстве демонстрирует, что наилучшее решение на сегодняшний день возможно при применении комплексного подхода с учетом современных достижений науки и инженерии:

– традиционные аналитические методы сохраняют свою значимость благодаря прозрачности решений и способности к физической интерпретации результатов, позволяя быстро оценить коэффициенты запаса и выявить критические ситуации при снижении несущей способности массива;

– численное моделирование, применяемое в сочетании с современными моделями поведения грунта, такими как Hardening Soil и HS Small – наиболее эффективный инструмент анализа напряженно-деформированного состояния в условиях сложной геометрии слоистых систем и неоднородного распределения инженерно-геологических элементов;

– развивающиеся методы машинного обучения и искусственных нейронных сетей, обучаемые на основе многочисленных расчетов методом конечных элементов, открывают принципиально новые возможности для прогноза и анализа влияния строительства на окружающий массив, здания и сооружения.

Список литературы:

1. Beyene A., Tesema N., Fufa F., Tsige D. Geophysical and numerical stability analysis of landslide incident // Heliyon. 2023. Vol. 9 (3). DOI:10.1016/j.heliyon.2023.e13852.
2. Woldesenbet T., Arefaine H., Yesuf M. Numerical stability analysis and geotechnical investigation of landslide prone area (the case of Gechi district, Western Ethiopia) // Environmental Challenges. 2023. Vol. 13. DOI:10.1016/j.envc.2023.100762.
3. Liu Y. Stability analysis of an expansive soil slope under heavy rainfall conditions with different anchor reinforcements // Scientific reports. 2025. Vol. 15. DOI:10.1038/s41598-024-84799-x.
4. Zuev B. Methodology of modeling nonlinear geomechanical processes in blocky and layered rock masses on models made of equivalent materials // Journal of Mining Institute. 2021. Vol. (250).  p.542-552.DOI:10.31897/PMI.2021.4.7
5. Zhang Z., Huang M., Zhang M. Theoretical prediction of ground movements induced by tunnelling in multi-layered soils // Tunnelling and Underground Space Technology. 2011. Vol. 26 (2). P. 345-355. DOI:10.1016/j.tust.2010.11.005.
6. Stallebrass S., Taylor R. The development and evaluation of a constitutive model for the prediction of ground movements in overconsolidated clay // Geotechnique. 1997. Vol. 47 (2). DOI:10.1680/geot.1997.47.2.235.
7. Luna, R. Jadi H. Determination of Dynamic Soil Properties Using Geophysical Methods // Proceedings of the First International Conference on the Application of Geophysical and NDT Methodologies to Transportation Facilities and Infrastructure, St. Louis, MO, 2000.
8. Jeremiah J., Abbey S., Booth C., Kashyap A. Results of Application of Artificial Neural Networks in Predicting Geo-Mechanical Properties of Stabilised Clays – A Review // Geotechnics. 2021. Vol. 1 (1), P. 147-171. DOI:10.3390/geotechnics1010008.
9. Chao Z., Fowmes G., Dassanayake S. Comparative Study of Hybrid Artificial Intelligence Approaches for Predicting Peak Shear Strength Along Soil-Geocomposite Drainage Layer Interfaces // International Journal of Geosynthetics and Ground Engineering. 2021. Vol. 7 (60). DOI:10.1007/s40891-021-00299-2
10.  Yaghoubi E., Yaghoubi E., Khamees A., Vakili A. A systematic review and meta-analysis of artificial neural network, machine learning, deep learning, and ensemble learning approaches in field of geotechnical engineering // Neural Computing and Applications. 2024. Vol. 36, P. 12655-12699. DOI:10.1007/s00521-024-09893-7.