地下工程施工对历史建筑影响的风险分析

1.工程概况

上海古北财富中心工程位于长宁区古北新区内，基坑东临玛瑙路，南临红宝石路，西临申康宾馆，北临虹桥路（图3-17）。整个工程总占地面积约17 997 m2，总建筑面积约117 220 m2。本项目类型为综合性商业办公楼，主要由1幢35层甲级办公楼、1幢26层公寓式酒店、1～4层商业裙房及4层地下车库组成。

图3-17　拟建场地周边环境示意图

该基坑南侧为红宝石路，路下有较为复杂的地下管线，且路边为高层居民住宅区，为桩基基础，距离本工程建筑红线较近；基坑东侧为玛瑙路，对面为古北休闲购物广场，为单层砖混结构建筑物，距离本工程地下室外墙约20.4 m。根据经验，这些建筑均为天然地基浅基础，对基坑施工产生的变形和地面沉降非常敏感，易产生较多裂缝，甚至可能发生结构破坏。同时，基坑东侧偏北有规划的地铁15号线隧道经过，隧道外边线与本工程地下室外墙净距为2.0 m，隧道顶部埋深约16.5 m。

基地东北侧为海坤古董家具公司，为1～2层砖混住宅，天然地基浅基础。本工程外墙边线与海坤古董家具公司建筑外墙边线最近距离为10.6 m。这些建筑都是条形砌筑基础，承受地基变形的能力差。基地北侧为虹桥路1430号上海市历史保护建筑原宋氏住宅，为20世纪30年代所建的砖木结构两层别墅，红瓦白墙，是典型的英式乡村别墅，其外墙边线距离本工程地下室外墙约15.6 m。由于建筑采用天然地基浅基础，因此在深基坑围护设计、施工中应采取措施，重点保护。基坑西侧紧贴红线外侧是申康宾馆多幢1～3层建筑。申康宾馆为历史保护建筑，由多幢西班牙式别墅组成，这些建筑均为天然地基浅基础，对基坑施工产生的变形和地面沉降非常敏感，易产生较多裂缝，甚至可能发生结构破坏。

综上所述，本工程周边环境比较复杂，既有众多保护建筑和保留建筑，又有距离较近的马路和地下管线，以及规划中的地铁15号线隧道经过。其中，基地西侧和北侧是本工程的重点保护对象。这两侧有众多保护建筑和保留建筑，这些建筑基础均为无桩基的浅基础形式，对变形控制要求较高。

2.工程地质条件

（1）工程场地土层物理力学性质指标

拟建场地属滨海平原地貌，地表以下以深厚的软黏土为主，覆盖层厚度大于80 m。本场地勘察深度范围内所揭露的土层均为第四纪松散沉积物，根据地层、土性物理力学差异，共分为11层，其中第②、⑤、⑧、⑨层按其土性及土色差异又可分为若干亚层。本场地缺失上海地区正常沉积的第⑥层暗绿色黏性土层，而第⑤层沉积深厚，第⑦层顶面埋深大，厚度偏薄。场地的工程地质条件及基坑围护设计参数如表3-6所示，土层力学性质指标在设计计算中考虑取用直剪固快峰值强度。

表3-6　土层物理力学性质参数

（续表）

（2）场地内的不良地质条件

障碍物：工程场地内原有建筑物已经拆除，但建筑用地内仍有一些建筑垃圾需要清理，另外场地内部原有建筑物拆除后仍可能存在一些地下障碍物，对本工程的施工造成影响，应在施工前进行进一步调查。

厚填土、暗浜：根据勘察报告，场地内局部填土较厚，局部地段②1层遭受人工建筑基础开挖等原因缺失。场地中部有一条东西向暗浜，宽7～10 m，深3.0～4.0 m。

设计、施工时应对上述不良地质条件采取必要的技术措施，确保围护结构施工质量和施工顺利进行。

3.基坑支护方案

本基坑工程设计以安全可靠、经济合理、技术先进、方便施工为原则，综合考虑该基坑工程周边情况、自然环境条件及基坑工程施工次序，在对所有围护结构比较分析的基础上，本工程考虑实施顺作法施工方案，围护设计使用地下连续墙（两墙合一）+四道钢筋混凝土水平内支撑的围护形式。工程分五个阶段进行开挖，第一阶段开挖深度为1.550 m并设置支撑；第二阶段开挖到6.850 m并设置第二道支撑；第三阶段开挖到指定深度11.850 m，并设置第三道支撑；第四阶段开挖到指定深度16.050 m，并设置第四道支撑；第五阶段开挖至基坑底部位置。图3-18为支撑布置平面图。

4.基坑开挖时周边建筑沉降预测

上海古北财富中心工程周边环境比较复杂，北临虹桥路、东依玛瑙路、南靠红宝石路、西侧毗邻申康宾馆。特别是基坑西侧的申康宾馆、北侧的宋氏住宅均为重点保护建筑，因此在基坑开挖过程中要严格控制其沉降，保证这些建筑物在施工期间的安全性。选取西侧的申康宾馆1号楼为研究对象，进行安全性分析。

图3-18　支撑布置平面图

神经网络模型预测的结果表明：随着预测数量的增加，预测的结果和实际的误差越来越大，因此为了保证预测结果的准确性，采用分层分工况的方法进行预测。以第二工况开始时前15次基坑的开挖深度、监测点距基坑边缘的距离、土体的内摩擦角、土体的黏聚力为输入值，以实际的监测值为输出值训练神经网络模型，并用该神经网络模型预测该工况后期关键时刻周边建筑物监测点的沉降值。得出周边建筑的沉降值之后，根据建筑的尺寸可以推算出建筑的倾斜度。同时结合基坑的开挖深度、建筑物与基坑边缘的距离、建筑物使用时间以及建筑物的承载能力，运用模糊综合评价法对开挖过程中的建筑物安全性进行评价。一旦评价结果不理想，应尽快采取措施进行保护性施工。基于神经网络的沉降预测步骤如下：

（1）建立训练样本

根据神经网络预测原理，利用第二工况的监测数据作为训练样本，训练神经网络模型（用该模型进行后期预测）。由于基坑刚开挖时，表层1.2 m为杂填土，土的性质不具有很好的代表性，同时，基坑的开挖深度较浅，监测数据变化微小，监测间隔为每4 d监测一次，后期随着工程的深入，调整为每2 d监测一次。所以用前期的数据进行样本训练所得的模型对后期的沉降值预测准确性较差，故从第二工况开始研究。

（2）建立网络模型

根据神经网络训练原理，建立神经网络模型。该模型输入层包含5个神经元，输出层包含1个神经元。中间层的神经元要经过大量验算才能确定，通过计算，神经网络的隐含层节点数为13个。因为监测点F81与监测点F84、F82和F83的训练参数相同。因此，以监测点F81和F84前期沉降监测数据的平均值作为输出值建立网络模型。监测点F81和F84神经网络训练样本如表3-7所列。根据模型运行结果可以看出，该模型运行至381次时基本上趋于稳定（图3-19）。(www.xing528.com)

表3-7　监测点F81和F84神经网络训练样本

（续表）

图3-19　模型运行图

当网络误差小于预先设定的误差值时，神经网络模型就能存储建筑物的沉降变化特性，将预测的样本输入已训练好的网络进行计算，就可以得到要预测的沉降值。

（3）神经网络模型的预测

采用神经网络预测的第二种方法，也就是采用提前一步的预测结构，分多步预测未来各个时间点的沉降值。用基坑开挖深度、监测点与基坑边缘的距离、土的内摩擦角、土的黏聚力、土体的重度数据来预测该时刻的沉降值。

根据前面所述，随着时间的推进，预测结果造成的误差逐渐累积而增大，为了避免较大的误差，本节采用多步预测法，也就是将整个工程划分成五个工况，对每一个监测点的各个工况进行分析预测。以监测点F81为例：

第一工况基坑开挖主要是表层的杂填土，开挖至-1.550 m，开挖深度较小。因此本节不做研究。

第二工况为压顶梁达到设计强度后开挖至-6.85 m处，将此阶段的数据作为训练样本进行神经网络模型的建立。

第三工况为第二道支撑和围檩达到设计强度后，分层分块开挖至-11.85 m处，利用神经网络进行预测，具体的预测结果如表3-8所列。

表3-8　第三工况下监测点F81预测值与实测值比较

第四工况为第三道支撑和围檩达到设计强度后，分层分块开挖至-16.05 m处，利用神经网络进行预测，具体的预测结果如表3-9所列。

表3-9　第四工况下监测点F81预测值与实测值比较

第五工况为第四道支撑和围檩达到设计强度后，分层开挖至坑底处-18.750 m，并立即浇注垫层。对该工况利用神经网络进行预测，具体的预测结果如表3-10所列。

表3-10　第五工况下监测点F81预测值与实测值比较

根据上述后三个工况下周边建筑物的沉降预测值与后期实际监测值进行对比分析，绘制对比曲线，如图3-20所示。

通过图3-20可以得出，对比各个工况监测点F81的预测值和最终的实际监测值，前期二者吻合程度较高，随着开挖深度的推进，误差逐渐增大，但是二者之间最大的相对误差为3.84%，基本上可以满足实际的工程需要，即通过神经网络可以实现对周边建筑物沉降的预测。

图3-20　监测点F81沉降预测值与监测值对比

5.小结

利用基坑周边的申康宾馆四周的监测点前期监测数据进行神经网络模型的建立，根据神经网络模型对后续开挖过程中监测点的沉降值进行预测。将监测点沉降预测值与实际监测值进行对比的结果表明：利用神经网络对建筑物沉降的预测值与实际监测值误差在允许范围内，可以满足实际工程需要。

通过沉降的预测值得到各个工况下该建筑物的倾斜度，并结合建筑物的承载能力、基坑的开挖深度、建筑物与基坑边缘的距离、建筑物的使用时间等评价因素对建筑物的安全性进行评估。根据评估结果可以看出，申康宾馆1号楼未出现明显的危险点，主体结构不受影响，基本上都处于安全状态。