引言：

隧道施工与运营阶段，围岩位移实时监测已是工程安全保障的必要手段，现场环境复杂，传感器故障频发，自动采集数据往往夹杂大量异常值，严重干扰后续分析与预警判断。准确识别并处理这些异常数据，是当前隧道监测领域的技术难点。本文立足实际监测需求，研发高效稳定的数据异常识别算法，提升隧道安全监测智能化水平与数据可信度。

一、隧道围岩位移监测数据异常的表现与成因分析

针对隧道围岩的变形、稳定性及其相应的控制措施，行业内的学者、从业者已进行了大量研究，但现有研究成果中，对隧道围岩中拱顶与周边部位之间的位移规律的研究较少。在采用台阶法进行隧道开挖掘进的过程中，如果能在拱部开挖后，及时根据拱顶的监测位移值推算出周边位移值，便可以结合拱顶、周边位移值的大小及时调整开挖方法和支护方式，降低隧道发生大变形和垮塌的风险，保证隧道作业人员的生命安全。

隧道围岩开挖受应力释放与扰动叠加作用，易产生非线性变形，台阶法施工工况下，围岩响应更为复杂，拱顶与周边部位位移演化表现出显著时空不均性。大量研究围绕围岩整体稳定性与支护优化设计展开，对拱部侧墙等关键部位位移关系的定量分析仍有欠缺^【1】。拱顶位移是初期反映围岩变形趋势的重要指标，其与周边位移的耦合关系尚未构建有效数学模型，实际监测往往依赖单点数据判读，形成局限，造成整体变形趋势判断失误。传感器布局不均、施工扰动强度波动、岩体节理发育等因素作用，实际施工环境中监测数据极易掺杂异常值，干扰后续数据解析与判断。

数据异常问题若未及时识别剔除，将直接干扰隧道施工对围岩变形行为的正确认知，甚至导致支护反应滞后，诱发工程安全隐患。连续监测期间，部分传感节点会出现漂移、短时丢数或突变等现象，此类数据异常缺乏明显规律性，常规统计方法难以精准识别。高风险地质条件下，软弱夹层、断层破碎带区域围岩变形过程更剧烈且不稳定，异常数据出现频率更高。提高监测数据可靠性，亟需建立适配隧道围岩自动监测体系的异常识别算法，结合时序变化、空间耦合特征及工程经验综合判断，提升数据预处理效率与识别精度，为隧道施工安全提供科学实时的技术支撑。

二、基于时序与智能算法的异常识别模型构建与优化

隧道围岩位移监测数据的连续性动态性，决定异常识别过程需具备时序分析能力。围岩变形过程受地质条件、开挖方式及支护响应等多重因素作用，呈现明显非线性滞后性特征，基于时间序列的建模方法更贴近实际工程背景。构建时间序列模型，可捕捉监测数据连续时段内的变化趋势、周期性特征及突变行为，识别偏离常规演化模式的异常点。ARIMA、自回归滑动平均模型及指数平滑法等传统时间序列方法，在平稳数据分析中具备一定优势，面对突变数据或非线性趋势时，适应性鲁棒性存在不足。需将时间序列分析与其他智能算法融合，形成面向复杂工况、动态调整能力强的异常识别机制。

机器学习与深度学习驱动的智能识别算法，在隧道监测数据处理中彰显强大能力。随机森林、支持向量机、孤立森林等模型，可在多维数据特征空间高效分类异常点，适配标注样本充分的工程场景。隧道监测环境常面临数据标注难题，K-means 聚类、自编码器及基于重构误差的变分自编码网络等无监督算法，能经过学习数据内在结构自动识别偏离正常模式的样本，泛化能力突出。LSTM 等循环神经网络擅长建模长序列数据，可捕捉围岩位移时序演化规律，为异常识别提供更精准的预测基线。

构建高效异常识别模型需兼顾模型适应性与优化策略，隧道施工不同阶段，围岩响应特征存在阶段性差异，模型需具备动态更新能力，适应监测数据特征变化。引入增量学习与在线更新机制，可保持模型识别能力时效性，模型训练过程采用多源数据融合策略，引入围岩等级、监测点位信息、支护参数等辅助特征，有助于提升模型识别精度。异常识别模型应与监测系统无缝集成，实现端到端数据流处理，确保异常数据能在最短时间内被准确识别反馈，为工程管理提供实时决策依据。围绕模型精度、实时性与工程适应性三方面优化，能够显著增强隧道围岩变形监测智能化水平。其中，基于时序与智能算法的异常识别模型核心组成要素包括四部分：一是时序数据预处理模块，负责完成监测数据的缺失值填补、噪声过滤及标准化处理，采用线性插值法与3σ准则实现基础数据优化；二是时序特征提取模块，通过ARIMA模型挖掘数据趋势性与周期性特征，结合LSTM网络捕捉长时依赖特征，形成多维时序特征集；三是智能异常识别核心模块，融合孤立森林算法与自编码器模型，构建半监督识别机制，兼顾标注样本与无标注样本的识别需求；四是结果验证与反馈模块，引入工程经验阈值与交叉验证机制，对识别出的异常数据进行二次校验，同时输出异常成因初步判断，为后续处理提供依据。

三、算法在实际隧道监测中的应用与效果验证

隧道围岩位移监测实际工程应用中，数据异常识别算法的引入显著提升监测系统运行可靠性与数据分析结果准确性。渝湘高铁黔江隧道项目所处区域工程地质条件复杂多变，围岩类型呈现多样分布特征，常规监测方法面对突变性变形情况时易出现判断失误，造成支护方案调整环节滞后，潜藏较大工程安全隐患。该项目引入融合时序建模与智能识别算法的自动监测系统，对拱顶、边墙及初支结构等关键监测部位的监测数据开展动态采集与实时分析工作，可有效剔除传感器漂移、施工扰动等外界因素造成的异常数据点，为工程技术人员提供更具现场指导价值的围岩变形趋势判读依据。

实际监测过程中，部署基于 LSTM 的预测模型与孤立森林算法的组合策略，实现围岩变形数据的异常识别与趋势预测联动处理。监测系统每日自动汇总多个断面传感器采集获取的完整数据流，算法模型精准对比当前时刻数据与历史预测结果，数据发生突变时迅速发出预警信号。施工高风险段，断层破碎带区域内，该模型成功识别出数次因岩体松动引发的非稳定位移突增现象，并协助施工单位在第一时间优化加固支护结构，有效避免潜在坍塌事故发生。对比有无算法识别介入前后的监测误差指标，结果表明异常识别算法使位移数据异常检测的准确率提升至 92% 以上，虚警率显著降低，为工程安全决策提供高可靠的现场技术支撑。

为进一步验证算法的通用性与适应性，该模型被推广应用至郑万高铁神农架特长隧道施工现场，针对不同地质段开展分段对比实验。试验结果显示，软弱围岩段落中，算法可持续稳定识别受施工扰动影响的非典型位移数据；硬岩段落内，亦能快速适应监测数据特征变化，始终保持较高识别精度。数据缺失、传感器异常等非理想工况下，算法仍能维持基本识别能力，展现出良好的鲁棒性与工程适应性。结合施工单位实际反馈，自动识别系统大幅降低人工数据筛查的重复工作量，显著提高监测反应速度与施工调度效率。这一研究成果充分说明，基于时序与智能算法构建的异常识别模型具备理论价值，更拥有扎实的工程实践意义，在隧道监测智能化发展进程中具有广泛推广前景。

结语：

本文围绕隧道围岩位移自动监测数据的异常识别问题，构建融合时序分析与智能算法的识别模型，依托实际工程验证模型有效性与适应性。研究结果表明，模型能够显著提升监测数据的准确性与可靠性，为隧道施工过程的预警管理与支护优化提供坚实数据支撑。未来可在更复杂地质条件下拓展应用，推动隧道监测系统向智能化、自动化方向持续发展。

参考文献：

[1]宋战平,杨子凡,张玉伟,等. 深度学习在隧道与地下工程中的应用现状及展望[J].隧道建设(中英文),2025,45(02):221-255.

[2]宗宝良.隧道变形监测数据清洗与预测方法研究[D].重庆交通大学,2024.

[3]郭东.TBM隧道围岩稳定与衬砌安全智能实时诊断[D].哈尔滨工业大学,2023.

作者简介：周良智，出生年月：1976.07，性别：男，民族：汉族，籍贯：湖南省郴州市，职称：工程师，学历：本科。