公路隧道施工期风险智能预警技术规程（征求意见稿）

1T/YIIEE15—2026公路隧道施工期风险智能预警技术规程本标准规定了公路隧道工程施工期间，基于物联网、大数据、人工智能等技术的施工安全风险智能预警技术要求，包括风险因素识别、智能监测系统建设、数据分析与预警模型构建、预警分级与响应机制、系统集成平台功能以及质量保证与控制等方面。本标准适用于新建、改建和扩建的各等级公路山岭隧道钻爆法施工期的安全风险管理。其他类型隧道（如城市隧道、水下隧道）或采用其他工法（如TBM法、盾构法）的隧道工程可参照使用。本标准不适用于运营期隧道结构健康监测与预警。下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本标准必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本标准；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本标准。GB6722爆破安全规程GB50086岩土锚杆与喷射混凝土支护技术规范GB50911城市轨道交通工程监测技术规范JTGF60公路隧道施工技术规范JTG/T3660公路隧道施工监测技术规范JTJ076公路工程施工安全技术规程ISO/IEC30141物联网参考体系结构AASHTOLRFDBridgeDesignSpecifications(相关监测与风险评估章节)下列术语和定义适用于本标准。3.1施工期风险在公路隧道开挖、支护、衬砌等施工活动过程中，由于地质条件不确定性、结构响应复杂性、施工行为动态性等因素交互作用，导致发生人员伤亡、财产损失、工期延误或环境破坏等不利事件的可能性及其后果的组合。3.2智能预警基于实时、自动采集的监测数据，通过预设或智能学习生成的分析模型，对潜在风险进行识别、评估，并在风险达到或超过特定阈值前，自动或半自动地发布预警信息的技术过程。3.3监测指标体系为系统评估隧道施工期风险状态而建立的一组相互关联、可量化、可监测的指标集合，涵盖地质、围岩、支护结构、施工环境等多个维度。T/YIIEE15—202623.4物联网感知层智能监测系统中，由各类传感器、数据采集单元及短距离通信网络构成，负责物理世界监测数据采集与初步汇聚的部分。3.5风险预警阈值触发不同等级预警的监测指标临界值或风险指数临界值，可根据理论计算、规范要求、专家经验或数据分析动态调整。3.6多源信息融合将来自不同传感器、不同监测项目、甚至不同来源（如监测数据、地质预报、人工巡视记录）的信息进行协同、关联、互补与合成处理，形成对风险状态更全面、更准确描述的过程。3.7预警响应时效性从预警条件触发到相应级别的应急响应措施开始执行所允许的最大时间间隔。3.8数字孪生隧道在信息空间构建的，与物理隧道实体在几何、物理、行为规则上高度逼真，并能实现双向映射、实时交互与协同演进的虚拟模型，用于模拟、分析、预测和控制物理实体。4.1公路隧道施工期应贯彻“安全第一、预防为主、综合治理”的方针，积极采用智能化技术提升风险感知、分析、预警与管控能力。4.2智能预警系统的建设与应用应遵循“技术先进、经济合理、可靠实用、持续改进”的原则，与施工组织设计、专项施工方案及应急预案紧密结合。4.3预警系统应实现对关键风险因素的实时、自动化监测，具备数据智能分析、风险动态评估、预警信息精准推送及响应流程跟踪管理等功能。4.4预警阈值的设定应综合考虑设计参数、规范标准、地质条件、施工阶段、历史数据及专家经验，并具备根据实际情况进行动态校准的机制。4.5应建立完善的预警分级与应急响应联动机制，确保预警信息能够及时传达至相关责任人员，并触发相应的处置程序。4.6智能预警系统的设计、实施、运维及数据分析人员应具备相应的专业能力，系统应定期进行维护、校准与性能评估。5.1一般规定5.1.1应在施工前，基于工程地质勘察报告、设计文件、施工组织设计及类似工程经验，系统识别隧道施工期可能面临的主要风险因素。5.1.2风险因素识别应覆盖地质与环境、支护结构与临时工程、施工活动与管理等各个方面。5.1.3针对识别出的风险因素，应筛选出可监测、可量化、对风险状态敏感的关键参数，构建分层次的监测指标体系。5.2地质与环境风险因素T/YIIEE15—202635.2.1不良地质：包括断层破碎带、岩溶、突泥涌水、瓦斯、高地应力岩爆、软岩大变形等。监测重点在于超前地质预报信息的验证与掌子面地质状况的动态辨识。5.2.2地下水：涌水量、水压、水质（对支护结构的腐蚀性）、降水影响等。5.2.3围岩状态：开挖后围岩的节理裂隙发育情况、自稳时间、变形速率与总量。5.2.4地表环境：隧道上方地表沉降、开裂，邻近建（构）筑物变形，地下水位变化等。5.3结构物风险因素5.3.1初期支护：a)喷射混凝土：应变、裂缝、厚度、剥离迹象。b)钢拱架/格栅钢架：应力、应变、变形、连接节点状态。c)系统锚杆/锚索：轴力、预应力损失。d)超前支护（管棚、小导管等）：变形、受力。5.3.2二次衬砌（施工期）：混凝土浇筑压力、温度、早期强度发展，模板台车变形与稳定性。5.3.3临时支撑：临时仰拱、横撑等的受力与变形。5.3.4支护体系整体性：不同支护构件之间的协同工作状态，支护结构与围岩的接触压力。5.4施工活动风险因素5.4.1开挖作业：a)爆破：爆破振动速度、空气冲击波、超欠挖情况、循环进尺。b)机械开挖：掘进参数（扭矩、推力）、姿态控制。5.4.2支护作业：喷射混凝土回弹率、密实度，锚杆安装角度与注浆饱满度，钢架安装间距与垂直度。5.4.3环境安全：a)洞内环境：有毒有害气体（CO、NOx、H2S、CH4等）浓度、氧气含量、粉尘浓度、温度、湿度、风速。b)供电与照明系统：稳定性、可靠性。c)排水系统：通畅性。5.4.4人员与设备：关键作业区域人员分布、大型设备运行状态（油压、温度、位移限位）。5.5监测指标体系构建5.5.1监测指标体系宜分为三个层级：目标层（总体风险状态）、准则层（如地质风险、结构风险、环境风险、作业风险）、指标层（具体可监测的物理量）。5.5.2指标选取应遵循敏感性、代表性、可测性、经济性原则。附录A提供了常见风险监测指标的参考。5.5.3应根据隧道不同区段的地质条件、支护设计、施工方法，差异化设置监测指标和测点布置方案。5.5.4监测指标应明确其监测方法、仪器、频率、报警阈值（初步）及数据用途。6.1系统架构T/YIIEE15—202646.1.1智能监测系统应采用分层分布式架构，通常包括：感知层、网络层、平台层和应用层。6.1.2感知层：由部署在隧道内的各类智能传感器、数据采集仪（DAQ）、工业摄像头、定位信标等组成，负责原始数据采集。6.1.3网络层：负责数据传输，应包括洞内有线/无线混合通信网络（如工业以太网、Wi-Fi6、5G专网、LoRa等），以及将洞内数据传至地面监控中心的远程通信链路（如光纤、VPN）。6.1.4平台层：即数据中心与云计算/边缘计算平台，负责数据的汇聚、存储、清洗、管理，并提供计算资源支撑风险分析模型运行。6.1.5应用层：基于平台层提供的服务，开发风险预警、可视化、报表管理、决策支持等具体应用功能。6.2传感器与数据采集6.2.1传感器选型应满足精度、量程、稳定性、防爆（如需要）、抗干扰、适应隧道恶劣环境(潮湿、粉尘、振动）等要求。6.2.2主要监测项目传感器技术要求：a)变形监测：收敛计宜采用激光或全站仪自动扫描型；沉降监测宜采用静力水准仪或高精度倾角仪；裂缝监测采用智能裂缝计。精度应不低于0.1mm。b)应力应变监测：钢筋计、混凝土应变计、土压力盒等，精度不低于0.5%F.S.，长期稳定性好。c)环境监测：气体传感器检测限与响应时间需满足安全规范；粉尘传感器量程应覆盖0-1000mg/m³；温湿度传感器精度分别不低于±0.5℃、±3%RH。d)振动监测：爆破振动监测仪频率范围应覆盖1-500Hz，速度测量精度不低于5%。e)视频监控：宜采用高清、低照度、带智能分析功能的网络摄像机，关键区域应覆盖无死角。6.2.3数据采集仪应具备多通道同步采集、模数转换（分辨率不低于16位）、信号调理、本地存储、断点续传、协议转换及网络接入功能。6.2.4测点布置应根据风险评估结果、设计文件及JTG/T3660要求进行优化设计，确保能捕捉关键部位和潜在风险区域的响应。6.2.5传感器安装应牢固可靠，做好防护，并记录准确的安装位置、方向和初始值。6.3数据传输与存储6.3.1洞内网络应具备高带宽、低延迟、高可靠性和强抗干扰能力，支持海量传感器数据与视频流的实时传输。6.3.2应部署网络冗余和设备冗余，关键通信链路宜采用环网或双路上联，确保网络可靠性不低于99.9%。6.3.3数据传输协议宜采用标准化的工业通信协议（如MQTT、OPCUA），确保互联互通。6.3.4数据存储应采用分级存储策略：a)原始数据：长期安全备份，存储周期不低于工程竣工后5年。b)预处理后数据：用于日常分析与建模，在线存储周期不低于1年。c)预警事件关联数据：永久或长期保存。6.3.5数据库设计应支持时间序列数据的高效读写、查询与分析，并具备良好的扩展性。T/YIIEE15—202656.4系统性能与维护6.4.1系统整体数据采集频率应能满足不同监测项目的要求，关键指标（如收敛、气体浓度）应支持不低于1次/分钟的采集频率。6.4.2从数据采集到应用层显示的端到端延迟，对于一级预警信息，应不大于30秒。6.4.3系统应具备7×24小时不间断运行能力，平均无故障时间（MTBF）不小于10000小时。6.4.4应建立定期巡检、校准和维护制度。传感器应按其计量要求定期进行现场校准或实验室检定。每年至少进行一次系统全面检查和性能测试。6.4.5系统应具备远程诊断、故障报警和日志记录功能，便于运维管理。7.1一般要求7.1.1应利用平台层的数据处理与分析能力，对海量监测数据进行深度挖掘，实现从数据到信息的转化。7.1.2数据分析应结合机理模型（理论公式、数值模拟）与数据驱动模型（机器学习、统计分析7.1.3应建立多源信息融合分析框架，综合研判风险状态，提高预警准确性，降低误报漏报率。7.1.4预警模型应具备一定的自适应和学习能力，能够根据新增数据和反馈信息进行迭代优化。7.2数据预处理7.2.1数据清洗：自动识别并处理缺失值、异常值（跳点、噪声）、重复数据。可采用插值、滤波（如小波变换、卡尔曼滤波）、统计判别等方法。7.2.2数据标准化/归一化：消除不同监测指标量纲和数量级差异，为后续融合分析做准备。7.2.3特征提取：从原始数据序列中提取能反映风险状态变化的特征值，如：累计值、变化速率、加速度、频谱特征、相关性系数等。7.2.4数据对齐：对来自不同传感器、不同采集时刻的数据进行时间戳同步，确保融合分析的时间一致性。7.3风险分析模型7.3.1单指标预警模型：基于单一监测指标的实时值或变化趋势与阈值的比较进行预警。是基础模型。7.3.2多指标融合预警模型：a)权重融合法：根据专家打分或熵权法、层次分析法（AHP）确定各指标权重，计算综合风险指b)证据理论（D-S）：处理具有不确定性的多源信息融合问题。c)贝叶斯网络：建立风险因素与预警结果之间的概率依赖关系网络，进行因果推理和概率预测。d)模糊综合评价：处理指标边界模糊的风险评估问题。7.3.3机器学习预测模型：a)时序预测：使用LSTM、GRU等循环神经网络或时间序列分析模型（如ARIMA），预测关键指标(如收敛变形）的未来发展趋势。T/YIIEE15—20266b)异常检测：使用孤立森林、单类SVM、自编码器等算法，从正常数据模式中学习，自动检测偏离模式的异常状态，可能预示未知风险。c)分类模型：使用支持向量机（SVM）、随机森林、深度学习等，基于历史数据（特征）训练分类器，直接对当前风险状态进行分类（如稳定、关注、预警）。7.3.4数值模拟辅助分析：建立隧道施工过程的地质力学数值模型（如有限元法、离散元法），将实时监测数据（如位移、应力）作为边界条件或反演参数，动态修正模型，并进行超前预测分析。7.3.5数字孪生驱动分析：在数字孪生隧道模型中，实时接入监测数据，实现物理隧道与虚拟模型的同步映射与交互，在虚拟空间进行状态评估、过程推演与方案比选，为预警决策提供更直观的支撑。7.4预警阈值确定7.4.1预警阈值确定应遵循分层、动态的原则，包括关注值、预警值、报警值等多级阈值。7.4.2初始阈值确定可依据：a)设计允许值或规范规定值（如JTGF60对拱顶沉降和周边收敛的控制标准）。b)理论计算值（数值模拟分析结果）。c)类似工程经验数据。d)专家咨询意见。7.4.3动态阈值调整机制：a)基于统计学习：随着监测数据的积累，利用统计方法（如控制图、百分位数）动态更新阈值。b)基于反馈学习：根据历史预警事件的验证结果（真/假阳性），调整模型参数或阈值。c)结合施工阶段：不同开挖阶段、支护闭合前后，阈值可有所不同。7.4.4阈值管理应有明确的责任人和调整流程，任何调整应有记录和原因说明。7.5预警模型构建与验证7.5.1模型构建应基于充足的历史数据或高质量的仿真数据。数据应覆盖正常工况和各种典型风险工况。7.5.2模型训练过程中，应将数据集划分为训练集、验证集和测试集，防止过拟合。7.5.3模型性能评估指标应包括：准确率、精确率、召回率、F1分数、误报率、漏报率、ROC曲线下面积（AUC）等。7.5.4预警模型正式上线前，应在离线环境或历史数据上进行充分测试和验证，并形成验证报告。7.5.5应建立模型更新与版本管理制度，当施工条件发生重大变化或模型性能下降时，应及时重新训练或更新模型。8.1预警等级划分8.1.1根据风险发生的可能性、紧急程度和可能造成的后果，将施工期风险预警划分为四个等级,由低到高依次为：蓝色预警（IV级，关注级）、黄色预警（III级，警示级）、橙色预警（II级，严重级）、红色预警（I级，危急级）。T/YIIEE15—202678.1.2各等级预警的判定依据应综合考虑监测指标超限情况、风险分析模型输出结果、多源信息融合结论及人工复核意见。8.2预警信息发布8.2.1预警信息的生成、审核、发布应通过预警管理平台进行流程化管理。8.2.2蓝色、黄色预警可由系统根据预设规则和模型输出自动生成并发布。橙色、红色预警的发布，原则上应由系统提示，经现场技术负责人或专项风险评估小组确认后发布，紧急情况下可设定为自动发布但需立即人工复核。8.2.3预警信息内容应至少包括：预警编号、预警等级、触发时间、风险位置（桩号、区域）、风险类型简述、主要监测数据表现、建议处置措施、发布单位/人。8.2.4预警信息应通过多种渠道同步推送，确保及时送达：监控中心大屏弹窗与声光报警、电脑客户端消息、手机APP推送、短信通知（针对关键负责人）等。推送对象应根据预警等级和职责分工设定。8.2.5所有预警信息的发布、接收、确认均应有不可篡改的日志记录。附录B提供了预警信息发布记录表示例。8.3应急响应流程8.3.1应制定与预警等级相对应的标准化应急响应流程，并嵌入预警管理平台。8.3.2蓝色预警响应：系统记录，通知现场技术员和班组长。加强相关区域的人工巡查和监测频率。分析原因，进行常规处置。8.3.3黄色预警响应：自动通知现场负责人、监理工程师。立即组织相关人员对预警区域进行核查。视情况调整施工参数或采取初步加固措施。平台跟踪处置情况。8.3.4橙色预警响应：自动通知项目总工、安全总监、业主代表。现场应立即停止预警区域及受影响区域的作业，撤离非必要人员。启动专项应急预案，成立现场指挥组，会商制定处置方案（如加强支护、应急注浆等）。平台实时展示处置进展和后续监测数据。8.3.5红色预警响应：自动通知项目主要负责人及各相关方最高负责人。立即全面停止施工，组织危险区域内所有人员紧急撤离。启动最高级别应急预案，调动一切应急资源进行抢险。利用数字孪生等工具辅助制定抢险方案。平台进入紧急监控模式。8.3.6应明确各级响应的启动时限、责任人、处置权限和资源调配机制。8.4预警解除与后评估8.4.1当采取处置措施后，相关监测数据恢复正常并稳定一定时间（时间长度根据风险类型和等级确定），风险因素已消除或受控，经评估确认后，方可按程序解除预警。8.4.2预警解除应由原发布确认人或指定人员进行审核，并在平台中操作解除，系统自动通知相关各方。8.4.3每次橙色及以上预警事件处置完毕后，应进行事后评估，形成案例报告。报告内容包括：事件概述、预警触发原因、处置过程、效果评估、经验教训、对预警模型/阈值的改进建议等。8.4.4定期（如每季度或每半年）对所有预警事件进行统计分析，评估预警系统的有效性，优化预警策略和响应流程。T/YIIEE15—202689.1平台总体要求9.1.1智能预警系统应构建统一、集成化的软件平台，实现数据汇聚、分析、预警、展示、管理的全流程覆盖。9.1.2平台应采用模块化、松耦合的设计，便于功能扩展和系统升级。9.1.3平台应提供标准数据接口（API），支持与项目管理系统（PMS）、建筑信息模型（BIM）系统、外部地质预报系统等进行数据交换与集成。9.1.4平台应具备良好的用户交互界面，支持Web端和移动端访问，满足不同角色用户的操作需求。9.2数据可视化9.2.1综合驾驶舱：面向决策者，以图表、仪表盘、地图等形式宏观展示隧道整体施工进展、安全状态、预警统计、关键指标趋势等。9.2.2三维地理信息展示：结合隧道BIM模型或倾斜摄影实景模型，在三维场景中精准定位并展示监测点、传感器、预警位置、设备状态等信息。支持风险区域高亮、剖面查看、漫游等功能。9.2.3监测曲线分析：提供灵活的历史数据查询与曲线绘制工具，支持多指标对比分析、相关性分析、趋势预测线叠加等。9.2.4视频联动：点击监测点或预警信息，可自动调取关联的视频监控画面，实现“数据+视频”的联动复核。9.2.5数字孪生可视化：在虚拟隧道模型中，实时映射物理隧道状态（变形云图、应力云图并模拟不同处置方案下的未来发展，为决策提供直观依据。9.3预警管理功能9.3.1预警规则配置：提供图形化或脚本化界面，供管理员配置和修改单指标预警规则、多指标融合规则、预警等级判定逻辑等。9.3.2预警实时监控：动态列表显示当前所有活动预警信息，按等级排序，并提供声光报警。9.3.3预警处置跟踪：为每一条预警建立处置工单，记录响应人员、处置措施、过程反馈、监测数据变化，形成闭环管理。9.3.4预警统计报表：按时间、区域、风险类型、等级等维度统计预警发生情况，生成各类分析报表和图表。9.4决策支持功能9.4.1风险态势推演：基于当前数据和历史模式，利用预测模型对短期内的风险发展趋势进行推演，