1.1.1.1 上海沿江通道越江隧道
上海市沿江通道越江隧道（江杨北路~牡丹江路）工程是沿江通道越江隧道工程的浦西接线段，位于宝山区中部，呈东西走向，东接G1501越江隧道江，向西延伸至江杨北路接现状G1501，全长约3.9km。同济路快速路全长约3.2公里，富锦路全长约3.8公里。
沿江通道越江隧道（江杨北路—牡丹江路）新建工程主线高速公路全线，以及沿江通道西延伸（江杨北路—富长路）改建工程主线高速公路南半幅临时通车，部分已建成的收费设施同步启用。
在沿江通道越江隧道隧道股份克服三大穿越难点：
穿越吴淞口导堤，导堤使用年限已经超过100年，必须克服超大直径盾构穿越过程中对吴淞口导堤造成的影响；
近距离穿越桩基，隧道沿线需近距离穿越国际邮轮码头引桥、老长航码头和宝杨码头撑杆墩等桩基，必须在掘进过程中采取措施进行保护，防止盾构机穿越过程中对桩基周边土体造成扰动。
穿越炮台湾湿地公园，公园下有厚度不等的钢渣，必须解决其对圆隧道及盾构机受力造成的影响；
随着大数据技术的成熟和广泛应用, 中国中铁隧道局、中铁装备、铁建重工等企业均利用大数据技术构建了具有隧道施工信息数据采集、存储、分析及应用等功能架构的掘进机远程信息化管理系统 (图17) , 实现了盾构TBM施工监控应和集群管理功能, 与传统管理方式相比, 可以较为便捷地进行高通量数据WEB云发布和手机发布。但是这些数据平台都没有进一步实现对数据的深层挖掘, 尚不能解决隧道掘进机掘进时海量实时信息与历史数据融合分析与挖掘的难题。
图 9.26 盾构大数据平台基本架构 (图片来源:盾构及掘进技术国家重点实验室)
近10年来, 大数据与深度学习相关技术发展的日新月异极大促进跨界技术结合的兴起。大数据技术实现了海量数据的分类并行存储、去噪、清洗, 并可对数据运行各种算法处理, 最终实现数据高级应用[37]。深度学习 (deep learning) 在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域的应用表现出了极大的技术优势[38]。这些重大技术变革在隧道行业的多个技术方面都存在广阔的应用空间。
同济大学薛亚东等[39]基于深度学习研究形成了盾构隧道衬砌的病害识别判识方法, 自主研制了快速移动式隧道扫描检测系统:MTI-100系统, 可实现高精度衬砌表观图像连续、快速地扫描 (图14) 。依托上海地铁采集了大量的隧道衬砌灰度图像, 并提取渗漏水、裂缝、管片拼缝和管线4类建立样本。在隧道衬砌图像处理方面阶段, 针对卷积神经网络结构提出了2种改进方式, 优化提出了大尺度图像病害检测流程 (图15) 。
中国铁道科学研究院柴雪松等[41]提出了一个基于深度学习的衬砌裂缝识别算法, 针对隧道图片特征分析并优化了SLIC (simple linear iterative clustering) 超像素分割算法, 构建了一个用于衬砌裂缝分析的数据集CLS-CRACK。在此基础上, 设计分类网络ResNet18, 用caffe深度学习框架进行模型训练与优化。最后, 将训练好的模型在验证集上进行性能分析。该模型在CLS-CRACK数据集上可以达到模型识别正确率94%, 能够快速准确地实现裂缝的识别。
图 9.27 盾构大数据平台基本架构 (图片来源:盾构及掘进技术国家重点实验室)
1.1.1.1 隧道地下工程空间分析系统
透明化隧道空间分析技术（Transparent tunnel spatial analysis technology）是基于三维数字隧道模型，利用计算机技术进行各种隧道工程参数的计算和分析的一种技术手段，包括结构、水文地质、土层等方面的分析。
数字化隧道空间分析技术能够对隧道工程的各种参数进行详细的计算和分析，为隧道的设计、施工和维护提供科学依据，具有以下几个方面的应用：
隧道结构分析：数字化隧道模型可以通过有限元、边界元、离散元等方法对隧道结构的力学性能进行分析。例如，可以分析隧道内外的荷载，分析隧道在不同地质条件下的变形、裂隙和稳定性等问题。这些分析结果可以指导隧道的设计和施工。
土层和水文地质分析：数字化隧道模型可以对隧道周围的土层和水文地质条件进行分析，如隧道周围地质情况、水文地质条件、地下水位等。通过分析，可以得到隧道周围的土层和水文地质条件，指导隧道施工和维护。
隧道灾害分析：数字化隧道模型可以模拟隧道发生火灾、坍塌、泥石流等灾害的情况，以便进行预测和应对。数字化隧道模型可以对不同的灾害进行模拟分析，了解灾害对隧道结构、运营和周围环境的影响，以便制定应急预案。
隧道风险评估：数字化隧道模型可以通过评估隧道的安全风险，制定相应的安全措施，从而确保隧道的运营和施工的安全。数字化隧道模型可以对隧道的各种风险因素进行评估，如地质、水文、施工、运营等，从而预测隧道的风险情况。
总之，数字化隧道空间分析技术是一种高效、准确、可靠的技术手段，可以帮助隧道工程人员对隧道工程进行各种参数的计算和分析，提高隧道的设计、施工和维护的效率和安全性。
在具体的应用上，透明化隧道地下工程的空间分析技术主要可分为：
空间结构分析：通过数字化模型，可以对隧道空间结构进行详细的分析，包括结构强度、变形、稳定性等方面，可以帮助工程师在设计和施工中避免因结构不稳定而导致的安全问题。
地质环境分析：通过数字化隧道模型，可以进行地质环境分析，包括岩层稳定性、水文地质情况等。这些分析结果可以帮助工程师了解隧道周围地质环境的情况，更好地把握隧道的稳定性和安全性。
流体动力学分析：隧道中的空气、水流等流体动力学现象对隧道稳定性和安全性具有重要影响。数字化隧道模型可以通过计算机仿真，对流体动力学现象进行模拟分析，了解隧道内部流体的流动情况，有助于工程师进行工程设计和安全评估。
环境污染分析：在隧道建设和运营过程中，可能会对周围环境产生一定的污染。数字化隧道模型可以对这些污染的传播、扩散等过程进行分析，为环境保护提供科学依据。
施工过程模拟：数字化隧道模型可以用于隧道施工过程的模拟，帮助工程师优化施工方案，提高施工效率，降低工程成本。同时，通过数字化隧道模型的施工过程模拟，还可以提前识别施工过程中可能出现的问题，做好应对措施，保证施工的顺利进行。
数字化隧道空间分析的应用还包括隧道施工前的可视化仿真分析，通过建立隧道施工三维数字模型，对施工方案、施工工艺进行优化和验证。例如，在隧道施工中，通常采用爆破等方式进行开挖，如果在施工前不进行充分的仿真分析，可能会导致隧道塌方、坍塌等安全事故的发生，严重影响施工进度和质量。而通过数字化隧道空间分析，可以模拟隧道施工的全过程，对施工过程中可能出现的问题进行预判和解决方案的优化，从而提高施工的安全性和效率。
此外，数字化隧道空间分析还可以应用于隧道的日常运营管理。隧道作为重要的交通基础设施，需要进行定期巡检、维护和保养，以确保其安全运营。数字化隧道空间分析可以通过对隧道结构、设备、照明、通风、排水等参数的实时监测和分析，发现并及时解决隧道运营过程中出现的问题，保障隧道的安全和顺畅运营。
总的来说，数字化隧道空间分析在隧道设计、施工和运营管理等各个环节中发挥着重要作用，可以提高隧道建设和运营的效率、安全性和可靠性，同时也为隧道的未来发展提供了更广阔的空间和可能性。
1.1.1.1 隧道施工动态数据可视化管理及应用
郑万高铁是一个成功的例子，他们在隧道机械化大断面快速建造技术的基础上，初步构建了高速铁路隧道智能化建造体系，并成功进行了工点试验。这一体系的建立不仅提升了隧道施工的效率，还保证了施工安全和质量的提升。它为其他隧道工程建设提供了可行的参考和借鉴，推动了整个行业的发展。
1.1.1.2 隧道地下工程自动化监测与预警系统
隧道施工动态数据可视化管理及应用（Visual management and application of dynamic data in tunnel construction）是指利用现代信息技术手段，对隧道施工中产生的各类数据进行采集、处理、分析和可视化展示，为施工管理和决策提供支持的一种技术（朱铭凯等，2018）。具体来说，它包括以下几个方面的应用：
实时监测：通过各种传感器和数据采集装置，对隧道施工现场的环境、岩体、支护等情况进行实时监测，获得大量实时数据，并将这些数据实时反馈给监理和施工人员。如通过地质雷达、振动传感器等对地质情况进行实时监测，通过环境监测装置对空气、水质等环境因素进行监测，通过摄像头、机器视觉等对施工进度和质量进行监测。
数据管理：将采集到的数据通过数字化手段进行处理和管理，建立起完整的数据库。如利用GIS技术对各类数据进行整合、统计和分析，建立三维数字模型和地理信息数据库，以便进行空间分析和可视化展示。
智能决策：通过对采集到的数据进行分析和比对，判断隧道施工过程中出现的问题，进行智能预警，并提供优化建议。如通过人工智能技术对隧道施工数据进行分析和学习，建立智能决策模型，以便在施工过程中实现预测和优化决策。
可视化展示：通过数字化技术手段将数据转化为可视化展示，以便对施工进度、质量、安全等情况进行实时监测和评估。如建立起三维数字模型，以便进行空间分析和可视化展示，通过AR/VR技术对施工现场进行虚拟漫游和交互式体
隧道施工动态数据可视化管理的优点包括：
实时性：通过实时采集、处理和展示隧道施工数据，能够及时反映施工现场的状态和进度，方便项目管理者进行决策和调整。
可视化：采用可视化的方式呈现数据，使数据更加直观、易懂，便于相关人员进行分析和理解。
精准性：通过数字化建模和数据分析，能够对施工过程进行精准监控和预测，有利于及时发现和解决问题，避免不必要的损失。
统一性：通过数字化管理，能够将各种数据整合在一起，统一管理和展示，方便相关人员进行跨部门的协同工作。
高效性：通过数字化管理，能够提高施工过程中的工作效率和管理水平，节约时间和成本，提高项目的成功率和质量。
图 9.28
在中国，广州地铁是一个使用先进技术的高速轨道交通系统。由于广州是一座经济中心城市，地铁系统的建设十分繁忙。因此，需要有效的管理隧道施工动态数据以确保项目按时完成。
为此，广州地铁利用数字化技术创建了一个隧道施工动态数据可视化管理平台，该平台通过三维数字化模型展示了隧道施工的全过程，包括地质情况、隧道进度、材料使用情况等等。此外，该平台还可以实时监测施工现场，通过传感器获取实时数据，快速反馈给项目管理者，以便他们做出决策。
该平台使用了大量的先进技术，如激光扫描、机器学习和虚拟现实技术，以确保数据的准确性和可视化效果。隧道施工动态数据可视化管理平台的实现，使广州地铁的管理者能够更好地掌握隧道施工的情况，提前发现和解决问题，并及时做出决策，从而有效地保证了项目的进度和质量。