2025IFUS精选报告丨上海交大船建学院副院长陈锦剑
阅读：次 发布人：地下空间开发大会
2025年9月25日-26日，第十二届国际地下空间开发大会（IFUS 2025）在上海成功召开，汇聚了国内外顶尖专家，围绕主题“创新 韧性 智慧”展开深入探讨，涌现出一批具有前瞻性和实践价值的研究成果。组委会特别推出IFUS报告系列精选，分享专家精彩观点与深度洞见，持续赋能行业发展。
传统基坑监测预警通常采用单一指标、固定阈值的判断方式，超过预警值即判定为危险，不同指标之间的内在关联未能有效利用，导致虚警、漏警问题突出。陈教授团队自2010年前后便开始探索通过数据融合降低误判可能，但因计算体量过大，基于力学模型的进展有限。近年来，随着人工智能算法快速发展，团队将数据智能方法引入风险评估与控制，并尝试将大语言模型和知识图谱等认知智能技术融入工况信息处理。
陈教授重点汇报了三个方面的研究成果。
第一部分：基于数据融合的基坑风险状态评估
现行规范对不同等级基坑提出了独立监测的控制指标，但基坑作为一个工程体系，各指标在力学、物理和空间上密切关联。团队构建了分层级的数据融合风险评判体系：一级指标为常规监测数据，在考虑物理、力学和几何关联后构建二级指标，再引入专家经验确定权重，形成综合风险指标。
研究以上海地区大量形式简单的地铁车站基坑为训练样本，采用无监督学习方法，通过灰色关联分析和遗传算法融合Pareto多目标优化，确定了12个一级指标对应不同风险等级的最优阈值。验证结果表明，该方法将预警数据比例从32%降至20%，显著减少了虚警。二级指标则利用力学、几何、物理关联建立指标间关系，当数据出现矛盾冲突时，风险等级相应提高。在上海地铁车站基坑案例中，该方法能够在基本指标无明显变化时，通过指标不相容性捕捉到风险突然上升的情况，有效弥补了单指标预警的漏警问题。通过聚类分析和权重赋值建立的综合指标模型，在湘湖路地铁站基坑事故分析中显示，事故发生前5天综合风险指标曲线已出现拐点，证明该方法具有提前识别重大风险的潜力。
第二部分：融合力学模型的变形与受力预测
纯粹基于监测数据的时间序列预测存在局限性，团队将力学模型融入预测过程。采用弹性地基梁模型和荷载结构法，结合非极限土压力理论，通过遗传算法反演力学参数，再用反演参数进行预测，使结果更符合实际。建立数据库后，以荷载结构模型为基础，输入施工参数和力学参数，输出围护结构最大测斜变形和最大弯矩作为评估目标。采用贝叶斯神经网络方法，结合时间序列预测基坑变形和弯曲变化。在上海某基坑应用中，迭代25次后结果趋于稳定，引入模型计算得到的变形和弯矩比传统测斜曲线反推结果更准确，最大测斜和弯矩发展预测偏差控制在95%置信区间内。团队正尝试用迁移学习方法对上海地区各类基坑工程风险进行训练和扩展。
第三部分：周边环境响应预测与主动控制
基坑本体安全性相对可控，更为关注的是周边敏感建筑物和地下设施的安全。团队采用模糊层次法处理时间维度权重，将专家经验以模糊语言评价不同工况重要性；采用图神经网络分析不同位置工况点之间的因果关系和关联度，确定空间权重；通过云模型融合时空风险，建立分层结构模型，有效处理风险的不确定性和模糊性。静安寺基坑案例分析验证了该方法的有效性。
在控制方面，针对传统被动控制措施（如预加支撑）的局限，以及伺服支撑依赖人工经验调控的问题，团队开发了多模态感知与闭环控制系统。核心算法以力学模型为基础，融合人工智能多目标优化，将伺服支撑力作用状态与弹簧状态变换进行动态调整，建立了伺服支撑的荷载结构模型。以支撑轴力和墙体测斜为多目标调控参数，通过遗传算法对多支撑体系进行动态优化。在文一路公路隧道明挖基坑试用中，当变形略微增大时，系统自动调整伺服支撑轴力，控制围护结构水平位移，必要时甚至使墙体向坑外位移，有效实现了周边建筑物的变形控制目标。
陈锦剑教授最后表示，团队将继续探索将大语言模型和图神经网络技术融合到现有体系中，使工况信息的处理更加智能化，为基坑工程现场评估与控制提供更强有力的技术支撑。
本期聚焦上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院副院长、教授陈锦剑的大会报告《人工智能驱动的软土深基坑施工安全评估及主动控制》，系统介绍了其团队近年来在基坑工程安全风险评估与控制领域的前沿探索。一起来看↓↓↓
▲陈锦剑在IFUS2025大会现场做报告
陈锦剑教授在报告中指出，过去20多年来，国内地下空间开发迅猛发展，基坑工程成为大面积地下空间建设的典型工艺和建造方式。然而，基坑工程变形控制一旦不到位，将对周边环境造成严重影响，工程事故时有发生。杭州湘湖路地铁站基坑事故、新加坡环线尼浩大道事故等典型案例表明，施工过程中对基坑安全状态的准确评判至关重要。尽管现行规范对基坑安全监控和预警提出了相应标准，但由于安全状态存在空间与时间维度的动态变化，大量监测数据又反映不同性质的信息，使得风险评判与控制极为困难。
文/大会秘书处整理
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