臨近鐵路裝配式建筑群減振降噪技術研究

謝青生 劉 勇 朱建斌 吳一鋒 蔣 放

近年來，我國城鎮化建設進程加速推進，城市開發及城市更新改造需求日益增長，導致城市建筑用地資源日益緊張。有些開發商將建筑用地選在臨近鐵路線的位置。鐵路列車在高速通過建筑群區域時，會產生相應的振動與噪聲，從而對周邊環境產生一定程度的影響。研究表明，高速鐵路振動產生于運行列車車輪與鋼軌之間的耦合沖擊，即列車在軌道上行駛時，由于車輪與道岔、鋼軌等的碰撞以及線路不平順等原因產生振動和噪聲[1]，對臨近鐵路的建筑物及建筑物內人們的工作、生活和學習造成不利影響。此外，鑒于振動持續對建筑物產生影響，長時間處于振動沖擊下的建筑物可能存在樓板開裂、地基下沉和變形等安全隱患。

隨著我國建筑數字化和建筑工業化的快速發展，裝配式建造技術在全國得到大力推廣，部分省級和市級住房與城鄉建設主管部門已發布相關文件，對新開項目的裝配率作了具體要求。裝配式建筑是指在工廠化生產的部品部件，在施工現場通過組裝和連接而成的建筑。裝配式建筑的構件間的拼接節點較多，對抗振性能的要求也比現澆混凝土結構建筑更高。因此，減振降噪是臨近鐵路的裝配式建筑需要解決的重點問題之一。

1 項目概述

永豐雅苑項目位于贛江新區直管區蔡倫路以東、育匠路以南、李冰路以西、懷匠路以北地塊內，項目距京九鐵路線僅90 m，是臨近鐵路的裝配式建筑群項目。該項目由1 層地下室、15 棟高層住宅、1 棟幼兒園、4 棟商業用房及相關附屬設施組成?？偨ㄖ娣e為256484.28 m2，地下室建筑面積為56714.61 m2。項目高層住宅為裝配式建筑，裝配率為30%。預制裝配式構件包括預制疊合板、預制樓梯、預制空調板、石膏輕質隔墻板。項目為設計、采購、施工總承包項目，是臨近鐵路裝配式建筑群，為研究提供了充足的研究場景。本文針對永豐雅苑項目用地臨近鐵路線路而存在的振動和噪聲等問題，開展減振降噪技術研究，并進行實際應用驗證。研究意義有：第1，顯著降低高鐵行駛過程中產生的振動和噪聲對鐵路沿線建筑等人居環境的影響，提升鐵路沿線居民的生活品質，符合綠色建筑理念。第2，提高臨近鐵路的裝配式建筑群的減振降噪性能，有效提升臨近鐵路裝配式建筑群的工程質量，減小滲漏風險，降低建筑運營維護的成本。

2 研究現狀

當前，對鐵路減振降噪的研究主要是面向鐵路本體基礎設施的現場實測和數據分析。賀玉龍等[2]實測了成都軌道交通18 號線高架段運行噪聲，分析了其噪聲源強及水平傳播特性。李小珍等[3]對某城際快速鐵路引起的環境振動進行了現場實測，研究了車速等對基礎設施橫向和垂向振動的影響。毛昆明等[4]對滬寧城際鐵路CRH動車組運行引起的高架橋段地面振動豎向速度和加速度進行了現場測試，分析了地面振動特征及其傳播的衰減規律。結果表明，CRH 動車組運行引起的地面振動對一般性建筑物影響不大，列車時速為300 km/h 左右時，地面振動速度超過辦公室等公共建筑的允許值，列車時速為200 km/h 左右時，地面振動速度超過居民住宅的允許值。

隨著計算機技術的發展，部分學者采用數值分析模擬環境振動。此類方法通過建立復雜材料參數和幾何模型，引入人工邊界條件，利用有限元法分析高速列車運營引起的地表振動。例如，方聯民等[5]提出基于虛擬激勵法和有限元方法的車輛一軌道一客站耦合系統豎向隨機振動模型。然而，人工邊界構建難導致此類方法可應用性不高。

經查閱國內外相關文獻發現，較少有研究開展臨近鐵路建筑減振降噪的施工技術。裝配式建筑構件間的拼接節點較多，與現澆混凝土結構建筑存在顯著差異，其對減振降噪性能的要求更高。據此，本文以永豐雅苑項目為例，開展臨近鐵路裝配式建筑群減振降噪技術研究。

3 臨近鐵路裝配式建筑群減振降噪技術

3.1 臨近鐵路的裝配式建筑群振動模型及減振技術

鐵路附近的裝配式建筑群往往會面臨著振動問題。鐵路運輸系統的振動主要源自火車列車的運行，包括機車引擎的振動、車輪與軌道的交互以及列車經過時的沖擊。這些振動源能經過鐵路傳遞到周圍土層并向臨近的裝配式建筑群傳播，引起臨近建筑物的振動，對建筑物本身和居住者產生多方面的影響。振動可能對裝配式建筑物的結構穩定性產生負面影響。頻繁的振動可以導致裝配式建筑構件疲勞和損壞，包括墻壁、屋頂和地基。這不僅會增加維護和修復成本，還會影響建筑的壽命，需要采取一系列措施。例如，采用減振技術、合理規劃建筑位置、實時監測振動數據、遵守振動相關法規標準等，創造一個可持續的居住環境。

對建筑群不同點位振動信息的實時監測與等級評估是制訂有針對性的減振措施的關鍵步驟。振動數據的準確獲取為建筑工程專業人員提供了重要的數據基礎，使其能全面了解振動問題的性質和程度。機器學習（Machine Learning）作為一種強大的技術工具，已經被廣泛應用于建筑工程領域，其原理是讓計算機通過訓練算法從多模態、多視角、多維度的數據中學習模式和規律。通過利用機器學習技術，建筑工程專業人員能利用計算機系統來分析、挖掘、識別建筑大數據中的潛在規律，從而實現對現實世界中建筑工程的數據預測和智能控制。特別是在故障診斷、裂縫檢測、優化設計、施工安全和噪聲預測等方面，機器學習技術發揮著至關重要的作用，為建筑工程的安全性和可靠性提供了強有力的支持。因此，機器學習為振動數據的采集、監測、處理及數據評估等提供了可行方案。

臨近鐵路的裝配式建筑群由于位置優勢、距離振動源相對較近、振動傳遞路徑相對簡單等特點，其所受到的振動數據采集會更加便捷、準確。例如，通過在裝配式建筑群的周邊布設測量儀、頻譜儀和速度計等振動傳感器網絡，能對裝配式建筑群受到振動的數據進行全面、實時監測。這些數據包括建筑受鐵路影響的振動頻率、振幅、振動速度、振動加速度，以及裝配式建筑結構受振動影響產生的位移等時域和頻域信息。實時監測的振動數據可以作為機器學習的輸入特征，并結合地形地貌、土壤類型和建筑材料等特殊因素，建立振動評估模型，可以準確評估振動對建筑物的影響程度。因此，本文引入機器學習技術，充分利用機器學習在數據分析領域的優勢，開發基于機器學習的振動數據實時估計系統。

基于機器學習的臨近鐵路裝配式建筑群振動實時估計系統如圖1所示。該系統通過機器學習對臨近鐵路的裝配式建筑群的點位信息以及振動信息進行分析處理，實時掌握臨近鐵路振動，提前預估列車通過時對周圍裝配式建筑造成的影響，幫助使用者對裝配式建筑的規劃、設計提供較為詳細、可靠的依據，減少將來為降低振動影響所需的經濟投入。

圖1 基于機器學習的臨近鐵路裝配式建筑群振動實時估計系統（來源：作者自繪）

針對列車高速運行產生振動對臨近鐵路裝配式建筑群的影響，本文研究臨近鐵路裝配式群振動模型及減振技術如下：

1）數據實測及振動模型建立。對臨近鐵路500 m 范圍內的振動分布情況進行實測，然后對實測數據進行分析，建立臨近鐵路區域的振動模型。

2） 建 筑 信 息 模 型（Building Information Modeling，BIM）與振動模型耦合。數據實測階段，同步建立裝配式建筑BIM 模型。振動模型建成后，將振動模型與建筑BIM 模型耦合到一起，則目標建筑區域內每個位置的振動情況均可以在綜合模型中直觀顯示出來。

3）臨近鐵路裝配式建筑群減振技術研究?；趯εR近鐵路裝配式建筑群建設范圍內車至振動強度的分布情況，筆者從設計和施工兩個層面研究裝配式建筑群減振技術，并在項目實施過程中進行應用。

3.2 臨近鐵路的裝配式建筑群噪聲模型及降噪技術

位于鐵路附近的建筑群，通常采用現代的裝配式建筑技術構建。裝配式建筑群常常受到鐵路交通所帶來的噪聲干擾，包括火車運行時的噪聲、來往汽車引擎的轟鳴聲、車輪與火車軌道的摩擦聲、列車警報器的預警聲以及站臺中的廣播聲。這些噪聲源可能對裝配式建筑構件產生不利影響，如構件對接處出現裂縫或松動，影響建筑的結構完整性和穩定性。此外，噪聲也會對建筑內部的居住和工作環境產生不利影響，干擾周邊社區的生活。因此，需要采取一系列聲學設計、降噪技術、隔音措施、噪聲監測以及規劃策略等，以減輕鐵路噪聲對附近裝配式建筑群和社區的影響，創造一個和諧、寧靜和宜居的環境。

臨近鐵路裝配式建筑群噪聲場監測系統（圖2）通過工業基礎分類（Industry Foundation Classes，IFC）文件讀取裝配式建筑和鐵路的BIM 模型信息，真實展現裝配式建筑構件，并將拼接節點、建筑群的建筑要素進行科學表達。收集各種噪聲源數據，利用聲音可視化技術將噪聲數據可視化表示。采用多模態數據融合技術將噪聲可視化信息與裝配式建筑信息、監測信息等相集成。構建的噪聲場監測系統不但可以減少決策時不同系統之間的切換，而且可以提高臨近鐵路裝配式噪聲場大數據的綜合信息管理與分析水平，有助于數據信息的挖掘與提取。使用者通過噪聲場監測系統預測列車駛過該位置時產生的噪聲對臨近鐵路裝配式建筑產生的影響，以此為依據提供專業的建議和措施。

圖2 臨近鐵路裝配式建筑群噪聲場監測系統（來源：作者自繪）

針對列車高速運行產生的噪聲對臨近鐵路人居環境的影響，本文研究臨近鐵路裝配式建筑群噪聲分布模型及降噪技術如下：

1）數據實測及噪聲分布模型建立。首先，對列車經過時臨近鐵路500 m 范圍內的噪聲強弱分布情況進行實測，然后對實測數據進行分析，進而建立臨近鐵路區域的噪聲模型。

2）BIM 模型與噪聲模型耦合。數據實測階段，同步建立裝配式建筑群BIM 模型。噪聲分布模型建成后，將噪聲分布模型與建筑BIM 模型按照點位信息進行耦合。在目標建筑區域內，每個位置的噪聲分布情況均可以在綜合模型中直觀顯示出來。

3）臨近鐵路的裝配式建筑群降噪技術研究?；趯εR近鐵路裝配式建筑群建設范圍內車至噪聲強度的分布情況，本文從設計和施工兩個層面研究裝配式建筑群降噪技術，并在項目實施過程中進行應用。

4 具體應用分析

永豐雅苑項目距京九鐵路線直線距離僅90 m，是典型的臨近鐵路裝配式建筑群施工項目。在該項目建造過程中，充分考慮了場地原始地貌較，采用場內回填土的方式，將場地抬高至合適的高度，以確保項目內的住宅、商業區和公共設施區正常使用。場內回填土平均厚度超5 m，在長期受到振動影響后，可能會出現地基下沉的情況。因此，對該臨近鐵路裝配式建筑群的減振和降噪是項目設計和建造階段需要解決的重要問題。

本文應用上節提出的臨近鐵路的裝配式建筑群振動模型及減振技術、臨近鐵路的裝配式建筑群噪聲模型及降噪技術建立技術方案，采用C#、Python 等語言編寫的仿真和可視化程序[6]，在永豐雅苑項目開展應用驗證。成果應用后提高了臨近鐵路裝配式建筑群的減振降噪性能，有效提升了臨近鐵路裝配式建筑群的工程質量，減小了滲漏風險，降低了建筑運營維護的成本，顯著提升了鐵路沿線居民生活品質，符合綠色建筑理念，具有極大的推廣價值。

5 結語

本文針對高速列車行駛時產生的振動及噪聲對臨近鐵路區域建筑環境產生的影響，研究臨近鐵路裝配式建筑群減振降噪技術，主要創新點如下：

1）以臨近鐵路裝配式建筑群為例，從建筑施工角度出發，研究臨近鐵路裝配式建筑群減振降噪技術。

2）以臨近鐵路區域實測的振動數據為基礎，建立臨近鐵路裝配式建筑群振動模型。耦合裝配式建筑BIM模型，研究車至振動對裝配式建筑的影響。確定裝配式建筑基礎或建筑部位受振動影響較大的點，進而從建筑設計及施工的角度增強相應部位的抗振性能，提升建筑施工質量，有效延長臨近鐵路裝配式建筑群的使用壽命。

3）以臨近鐵路區域實測的噪聲數據為基礎，建立臨近鐵路裝配式建筑群噪聲分布模型。耦合裝配式建筑BIM 模型，研究車至噪聲對裝配式建筑群的影響，確定裝配式建筑群中受噪聲影響較大的點，從建筑設計及施工的角度增強相應部位的降噪性能，提升人居環境的友好度。