某深埋地铁车站内部环境质量监测分析

地铁车站的环境质量关系到车站内人员的生理健康,现今已引起了人们的高度重视。然而,目前许多地铁车站自身内部环境监测系统存在监测项目少、测点布置稀疏等问题,并不能全面反映地铁车站内部环境质量随时间、空间及通风条件等因素的变化规律。通过在某深埋车站内布置综合环境监测网络,实现了对于环境质量主要指标(温湿度、空气成分及放射性元素氡气)的持续实时监测。通过对监测结果进行统计分析,获得了上述环境质量指标随时间和空间的变化规律,明确了影响地铁车站内部环境质量的关键因素。监测结果表明:该车站主要环境指标大部分时段内满足相关标准要求,放射性元素风险较低,环境质量处于较好的状态;受车站通风空调设备分布的影响,车站内不同区域和不同高度的环境略有区别;环境质量受人员活动和车站通风空调设备工作状态等因素的影响。

深部地铁车站安全监测和智能预警综合管理平台研究

深部地铁车站致灾因子多、灾害风险大。针对现有地铁运维管理系统存在的数据来源少、数据分析处理能力弱、信息化程度和智能化程度不足等问题,首先梳理了深部地铁车站运维状态综合评价指标体系,建立了深部地铁车站智能化运维管理的流程,对深部地铁车站安全监测和智能预警综合管理平台的需求进行了分析,介绍了相应的功能实现方法,建立了深部地铁车站安全监测和智能预警综合管理平台,并选取典型车站和典型指标进行了验证,可为未来深部地铁车站运维的安全保障提供指导。

高填方装配式通道精细化受力分析研究

装配式通道具有施工质量高、经济与环境效益好的优势,逐渐得到广泛应用。但目前针对山区高填方下预制装配式通道的受力变形特性及非对称性填筑影响的研究较少,施工人员相关认识不足。现采用有限元分析软件ABAQUS针对某高填方装配式通道受力情况进行模拟,并讨论了非对称性填筑对于通道受力变形情况的不利影响。模拟结果表明:在高填方情况下,通道随周围土体整体沉降,发生受压变扁变形;通道顶板和底板主要承受弯矩,侧板主要承受轴力;非对称性填筑会使得土体和通道受力及变形在填筑过程中出现波动和左右不对称现象,可能对通道的整体结构产生不利影响。

地下工程多时间序列监测数据异常检测算法

为实现地下工程监测数据中的异常信息检测,提出了一种多传感器关联的异常检测及识别算法。首先,通过分段线性表示算法提取原始监测序列数据特征,结合局部异常因子检测算法实现单维监测时序数据的异常值识别;然后,基于动态时间弯曲距离分析,进行多传感器间关联异常检测,识别各传感器的监测异常区段;最后,综合两步计算结果,判断异常值是由环境突变引起还是由传感器监测误差引起。算法有效利用了不同传感器间的关联信息,实现对异常来源的甄别。通过对人为施加的异常干扰的识别,验证了所提出算法的有效性。将算法应用于某实际隧道穿越工程多传感器系统的异常识别,进一步证明了本算法的可行性和适用性。

基于BP神经网络的深埋地铁车站火灾火源定位方法研究

火灾是地下空间出现频次最高的灾害,构建有效的地下空间火灾火源定位方法对于提升逃生疏散效率、降低火灾后果具有重要意义。依托重庆轨道交通10号线红土地站,基于FDS火灾模拟结果构建火灾数据库,采用BP神经网络分别建立判断着火层及确定火源平面坐标的神经网络,通过前者判断着火层数再利用对应层的坐标定位神经网络确定火源的平面坐标,从而实现具有复杂内部构造的深埋地铁车站火灾火源的三维空间定位。分析了火灾进程、传感器间距及输入数据类型和数量对定位精度的影响。研究表明:建立的火源定位方法具有较高的定位精度;存在一个最优的传感器间距能在保证定位精度的前提下,减少监控成本;基于温度驱动的定位模型优于基于CO浓度驱动的定位模型。研究成果可为未来深埋地铁车站火源定位方法的建立提供参考,并指导火灾时救援疏散策略的制定。