基于BIM和遗传算法的桩遇溶洞处理方案优化研究

唐云辉

摘要：针对桩基施工中的溶洞处理问题，文章基于BIM和遗传算法提出一种溶洞处理方案优化方法。考虑地质信息和桩遇溶洞数据提取困难，决策者对决策方案影响因素考虑不足、方案比选的主观意识较强等问题，利用BIM技术提取与影响因素相关的地质基础数据，以方案适应度和成本为值目标，采用遗传算法进行优化，并以广西崇宁市某桩基施工中的溶洞处理为例进行验证，结果表明：本方法求解速度快、对比其他方法优化效果明显，能满足工程实际需要，可为桩遇溶洞处理方案优化提供新的思路，一定程度上降低施工单位成本。

关键词：溶洞处理；BIM；遗传算法；数据提取；方案优化

中图分类号：U456.3+3 A 43 142 3

0 引言

溶洞处理问题作为桩基施工中的难题，一直备受学者关注。工程一般追求以可行的技术获取更高的经济效果，实现这一效果需要通过确定目标、提出方案、方案决策、方案实施整套过程来体现。

目前，桩遇溶洞处理问题主要集中在方案实施阶段，忽略了前期工作的重要性，如Carter等［1］在地基中布置微型桩和灌浆空隙来解决岩溶地区建筑沉降问题；Seltzer等［2］针对岩溶地基缺陷，以现浇桩、微桩代替传统石柱桩解决方案；孙瑞甲等［3］针对超大型溶洞区桩基施工，提出双液浆和袖阀管注浆结合的处理方案以加快施工进度；范宝林［4］针对岩溶区桩基成孔易漏浆坍塌问题，提出如片石黏土回填法等诸多处理方案。溶洞处理方案在一定程度上可以提高经济效益，但要想获得高效提升，需将工作重心转向前期工作，尤其是方案决策阶段。但地质信息处理时效性和精确性差、决策方案影响因素考虑不足、方案比选主观性强等问题都在影响方案决策，BIM技术和遗传算法帮助缓解了这些问题。BIM技术可以有效实现桩基仿真并提取地质数据，但目前较少应用在桩遇溶洞处理上。如江炳衫等［5］基于BIM技术构建三维地质模型，并对溶洞体积评估，为方案选择提供基础；彭媛等［6］基于BIM技术，在充分了解地质条件下，提出了新型溶洞处理和桩基注浆施工技术。遗传算法在工程领域得到了广泛应用，其在方案决策优选方面具有一定的优势。如程灏等［7］针对隧道衬砌结构全寿命周期维修决策问题，基于遗传算法实现了隧道施工的经济性和安全性。

结合以上分析，采用BIM数据实现地质信息的有效提取和分析，在充分考虑方案决策影响因素的基础上，基于遗传算法实现桩遇溶洞方案决策优选，可以提升溶洞的处理效率并减少成本投入。本文以广西崇宁市某桩基工程为例，来验证该方法的有效性。

1 溶洞处理方案决策影响因素及方案分析

1.1 方案决策影响因素分析

基于已有的成熟研究，采用主客观相结合的扎根理论进行溶洞处理方案影响因素识别［8］。方案决策影响因素指标可以划分为成本因素和工况因素，其中，成本因素细分为材料价格和材料消耗量；工况因素则细分为溶洞形态、规模、高度、竖向分层、埋深、填充情况、填充物性质、岩溶类型、所处特殊环境因素。

1.2 常见溶洞处理方案

常见的溶洞处理方案有“黏土与片石抛填法”“钢护筒跟进法”“双液浆法”“混凝土灌注法”“高压旋喷桩法”“水泥砂浆填充法”等。针对不同施工情况，应因地制宜采取不同的处理方案。实际施工中，考虑到方案适用性和经济性，一般会准备三、四种方案，因为不同方案的施工工艺与设备投入情况不同，成本和管理难度也有所不同。

1.3 处理方案成本分析

成本主要与综合单价及消耗量有关。不同方案的综合单价不同，综合单价通常由人工费、材料费、设备费、管理费、利润等共同构成，黏土与片石抛填法、高压旋喷桩法造价较低，其他如钢护筒跟进法、混凝土灌注法等工程造价较为接近，相对较高。此外，不同方案的材料消耗量与溶洞的工况因素密切相关，且影响因素各异，如黏土与片石抛填法的消耗量主要与溶洞形态有关，钢护筒跟进法主要与溶洞位置有关。

为体现各方案的可比性，以综合单价与工艺消耗量的乘积作为最终成本。本文统一使用广西建筑装饰装修工程消耗量定额和增值税的计税方式，采用广联达云计价软件计算不同方案的最终成本。

1.4 处理方案功能性分析

方案的功能性分析即方案适应性分析，不同方案的重要性以及便捷性存在区别。如混凝土灌注法具備抵抗岩溶类型和溶洞底部具备斜岩等特殊环境的能力，因而通过重要性功能系数Ixy来区分各工况对方案的影响程度。不同方案的便捷性不同，通常是采用多个实际溶洞数据，通过n个专家打分［9］，以专家打分平均值Fxy/n的形式来判断方案对应工况的便捷性。

不同方案的功能性不同，为使评价结果直观，以方案重要性和便捷性加权来量化方案，方案功能加权得分为该方案在各工况下的重要性系数得分与便捷性得分与其相应权值的乘积之和。

2 基于BIM和遗传算法的决策优化模型

BIM技术和遗传算法有助于优化桩遇溶洞方案决策，因此构建基于BIM和遗传算法的决策优化模型。

2.1 目标函数的确定

遗传算法通过模拟生物进化的过程，按照一定的规则，经过选择、交叉、变异来确定最优的生存者，其最重要的问题之一是目标函数的确定，即个体对环境的适应能力。桩遇溶洞问题的决策者希望选出既能考虑适应性又能降低施工成本的方案，其可以描述为每个溶洞选到最合适的方案时成本最低，为此构建目标函数f（x）见式（1）：

f（x）=F/C（1）

式中：F——某组合方案的功能性指数；

C——方案成本指数；

x——不同工况下对可用方案的选择。

2.2 基于BIM的数据提取

溶洞处理方案组合优化关键在于对施工工况的识别，因而各溶洞施工工况数据的有效提取、提取的高频率性和准确性成为关键。进行数据提取前需要准备地质三维模型、桩基三维模型、方案影响因素汇总表、方案成本表等基础资料。基于BIM技术的数据提取出如下步骤：

（1）输入地质和桩基模型至BIM中，并输入基础数据。

（2）模型编码，并判断桩遇溶洞情况。

（3）识别溶洞位置并按标高进行编号，同时应先处理底层溶洞。

（4）按标号过滤未与溶洞发生交集的桩基。

（5）利用Dynamo软件识别地质和桩基信息，计算各方案综合成本。

（6）重复步骤（4）～（5），直到所有溶洞分析完毕。

（7）输出所有溶洞适用方案的成本、工况，进行专家评分。

（8）将上述成本信息、功能性信息传入遗传算法，获取最优方案组合。

2.3 基于遗传算法的决策优化

遗传算法作为工程领域应用较成熟的启发式算法，面对非线性问题，具有并行性强、收敛速度快、鲁棒性强的特点。溶洞方案优选问题为经典非连续函数问题，其更看重全局搜索能力，而二进制编码可以提升精度，且编解码更简单。在进行遗传优化前，需准备相关资料并设置参数。所需数据包含各溶洞可用方案表、溶洞影响因素及对各可选方案影响权重、各工况下不同方案成本；参数设置包含种群规模、交叉概率、变异概率、迭代次数等。数据准备完毕后，将其代入算法即可得到最终溶洞处理方案，算法流程见图1。

3 案例分析

3.1 案例背景

本文研究案例为广西崇宁市某隧道施工项目，该项目具有以下特征：

（1）地質条件相符。该项目为地质条件复杂，局部存在孤石、岩溶、溶洞等工况，岩溶地段遇洞率高达51.55%，符合研究条件。

（2）基础模型精度高。该项目有完整的BIM应用体系和应用深度，具备高精度的地质和桩基BIM模型。

（3）充足可靠的数据。该项目施工完毕，拥有充足可靠的数据为本文研究提供支撑，可以实现本决策优选方案与传统决策方案的结果对比。

3.2 BIM数据提取

本研究随机抽取6个溶洞进行模拟应用，基于Dynamo软件与模型关联并进行参数设置。准备工作完成后进行数据提取，结果见下页表1。

基于提取数据进行专家打分，获取工况功能重要性系数见表2，并对黏土与片石抛填法、钢护筒跟进法、混凝土灌注法、高压旋喷桩法进行方案功能评分，见表3。用P1～P4依次表示上述方案。

基于BIM数据、广联达云计价软件、实际工程消耗量、综合单价等进行上述方案成本计算见表4。

3.3 方案决策优化

基于上述方案的成本表和功能评分表，使用遗传算法进行方案决策优化前需要进行参数设置，具体参数设置为：种群规模为40、交叉概率为0.6、变异概率为0.1，迭代200代。经过遗传算法优化，得到遗传算法目标函数平均值和最优值变化曲线见图2，并得到最终方案优化结果见表5。

由图2可知，本方法约在50代左右就迭代完成并寻找到最优解，收敛速度较快、收敛性较好。对比原施工组织设计中的方案，无须人为处理，减少了繁琐手续，简化了决策过程，缩短了决策计算时间，且计算精度得到了大幅度提升，进一步表明了本方法的优越性。

3.4 效果分析

为进一步分析本方法的有效性及优越性，将本决策方法与施工组织设计方案、传统决策方案进行对比，结果见表6。

由表6可以发现，对比原组织设计方案，本方法不仅大幅降低了施工成本，同时还提升了方案的价值度。与传统的按成本决策方案相比，施工成本虽提升了2.1%，但方案适应度大幅提升了23.7%。基于以上分析，本方法在尽量控制成本的同时也提升了方案的适用性，充分表明了本方法的有效性及优越性，能满足工程实际需要。

4 结语

针对桩遇溶洞处理方案决策优化问题，本文充分考虑决策过程中的影响因素，利用BIM模型提取的精准数据，以方案适用性和成本为价值目标，基于遗传算法进行方案决策优化，在一定程度上降低了桩遇溶洞方案决策难度、提升了决策效率，在控制施工成本的同时提升了方案的适用性，能满足工程实际需要，为溶洞处理方案决策提供了新思路。

参考文献

［1］Carter T G，Bruce D A，Wolosick J R，et al.A novel blend of karst grouting and micropile placement techniques for stabilizing difficult foundation conditions in weak vuggy limestone［C］.Grouting.Honolulu，HI，United states：American Society of Civil Engineers（ASCE），2017.

［2］Seltzer J P，Meyer M E，Ortiz C H，et al.Drilled shaft foundation solution at a challenging，variable karst site in tampa［C］.Geo-Congress.Minneapolis，MN，United states：American Society of Civil Engineers（ASCE），2020.

［3］孙瑞甲，郭绍强，何兴玲，等.超大溶洞区域冲孔灌注桩施工工艺的改进［J］.建筑施工，2020，42（4）：520-522.

［4］范宝林.重载铁路特大桥岩溶桩基处理施工技术研究［J］.建筑技术开发，2020，47（17）：153-154.

［5］江炳衫，凌贤德.BIM技术在岩溶区桥梁桩基施工中的应用［J］.建筑技术，2021，52（12）：1 511-1 513.

［6］彭 媛，陈国奇，韦 谋.基于BIM的岩溶复杂地质条件下桩基工程施工关键技术［J］.施工技术，2021，50（17）：141-143，147.

［7］程 灏，杨 帆，黄 媛.基于遗传算法的隧道衬砌结构维修决策研究［J］.中国水运，2018，18（2）：129-131.

［8］田水承，范彬彬，杨鹏飞，等.基于扎根理论的建筑坍塌险兆事件的影响因素［J］.西安科技大学学报，2021，41（1）：23-28.

［9］杨 凯.潜在滑坡体对桥梁桩基安全影响的评价分析［J］.城市道桥与防洪，2022，2022（3）：152-155，18-19.

收稿日期：2023-09-21