北京地区地铁地下车站渗漏病害统计分析.pdf

第4 1 卷第1 1 期2023年1 1 月文章编号：1 0 0 9-7 7 6 7（2 0 2 3)1 1-0 1 0 1-1 0Vol.41,No.11Journal of Municipal TechnologyNov.2023D0I:10.19922/j.1009-7767.2023.11.101北京地区地铁地下车站渗漏病害统计分析彭华*,李宇杰,杨广武3,宋伟4,吴子凯！，肖军利5（1.北京交通大学土木建筑工程学院，北京1 0 0 0 4 4；2.北京市地铁运营有限公司，北京1 0 0 0 4 4；3.北京市轨道交通学会，北京1 0 0 1 0 1；4.北京市政路桥科技发展有限公司，北京1 0 0 0 3 7；5.北京地铁工程管理有限公司，北京1 0 0 0 7 9)摘要：为统计分析北京地区地铁地下车站渗漏病害，引入了车站平均渗漏点指标，并结合渗漏病害类型、渗漏病害分布场景、渗漏水病害分级和渗漏病害等级，分析了北京地区地铁地下车站发生渗漏病害的情况；提出了基于贝叶斯网络的地铁车站渗漏病害预测模型，对回龙观东大街站、西单站和中国美术馆站各渗漏点进行了预测并与实际值对比，验证了该模型的有效性。该研究成果可为类似车站渗漏病害的监测治理提供数据支撑和理论依据。关键词：地铁；地下车站；渗漏病害；统计分析；贝叶斯网络；预测模型中图分类号：U457+.2Statistical Analysis of Leakage Diseases of Subway UndergroundPeng Hual*,Li Yujie,Yang Guangwu,Song Weit,Wu Zikai,Xiao Junls(1.School of Civil Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China;2.Beijing Mass Transit Railway OperationCo.,Ltd.,Beijing 100044,China;3.Beijing Railway Transportation Society,Beijing 100101,China;4.Beijing Municipal Road and Bridge Technology Development Co.,Ltd.,Beijing 100037,China;5.Beijing Metro Engineering Management Co.,Ltd.,Beijing 100079,China)Abstract:In order to analyze the leakage diseases of subway underground stations in Beijing,the average leakagepoint index was introduced.According to the leakage disease types,leakage disease distribution scenarios,leakagedisease classification and leakage disease grade,the leakage diseases were analyzed in Beijing;Based on Bayesiannetwork,a prediction model of subway station leakage disease was proposed.Each leakage point at HuilongguanEast Street Station,Xidan Station,and China Art Museum Station is predicted and compared with the actual valueto verify the validity of the model.The research results can provide data support and theoretical basis for monitoringand control of similar station leakage diseases.Key words:subway;underground stations;leakage diseases;statistical analysis;Bayesian network;prediction model文献标志码：AStations in Beijing城市化进程的推进极大地便利了人们的出行和生活。截至2 0 2 2 年，中国城市轨道线路总长10287.45km,其中地铁线路8 0 0 8.1 7 km，占比7 7.8 4%，居世界首位，车站总数超过4 6 0 0 座 1-2 1。但是，随着越来越多的地铁线路投人运营，已使用的地铁隧道暴露出了一些问题，如地下水渗漏 3 。地铁结构发生收稿日期：2 0 2 3-0 6-1 2基金项目：北京市科技计划课题（Z221100005222029）作者简介：彭华，男，教授，博士，主要研究方向为轨道交通工程风险管理。引文格式：彭华，李宇杰，杨广武，等.北京地区地铁地下车站渗漏病害统计分析 J.市政技术，2 0 2 3，4 1（1 1)：1 0 1-1 1 0.（PENGH,LIYJ,YANGG W,et al.Statistical analysis ofleakage diseases of subway underground stations in BeijingJJ.Journal of municipal technology,2023,41(11):101-110.)市放技术102Journal of Municipal Technology渗漏将会严重影响隧道使用过程中的顺畅度与安全性，渗漏水病害进一步发展将会削弱混凝土结构的强度，并会诱发钢材腐蚀、混凝土剥落和管片开裂等更为严重的病害；还会降低乘客乘车体验、影响车站结构耐久性，甚至威胁列车的行车安全，从而造成重大的经济损失和社会不良影响 4-8 。因此，获取地铁车站渗漏病害的数据，对地铁结构渗漏水病害的分析、治理和监测预警意义重大。目前,业内对隧道渗漏水病害的研究较多。例如：叶飞等9总结了当前隧道渗漏水风险的研究成果，并基于对隧道渗漏水病害发生原因的分析，剖析了渗漏水病害可能带来的严重后果，进而给出了抑制渗漏水发生和降低渗漏水风险的方法。刘会迎等 1 0 在剖析与总结国内现有渗漏水风险研究的基础上，从铁路隧道的设计阶段到施工阶段较全面地探究了渗漏水病害的致险因子,并提出了渗漏水治理措施。李翔宇等 1 I依托上海地铁工程，分析了软土地区盾构隧道渗漏水产生的原因及其对运营线路的危害，并研究了上海地铁1 号线渗漏水分布规律。陈勇等 1 2 1 分析了地铁区间隧道渗漏水的原因和发生机理，并结合上海地铁2 号线龙东路一中央公园、中山公园一江苏路隧道衬砌堵漏的成功经验，提出了相应的技术对策和措施。胡向东等 1 3 回顾了圣彼得堡地铁1 号线“森林”站与“英勇广场”站区间隧道涌水涌砂事故的经过和对策,分析了事故的原因,并介绍了在特殊地质条件下的施工方法。林海山 1 4 以厦门地铁地下车站集美大道站裂缝渗漏病害为例，探寻了车站勘察设计阶段和施工阶段侧墙裂缝渗漏的成因,并给出了相应的防治措施。任伟新 1 5 通过对混凝土裂缝、防水匹配、设防原则和质量监控问题的探讨,指出了地铁车站渗漏水的主要原因,并提出了渗漏水防治措施和建议。针对地下工程渗漏水的特征和原因，国内外学者对地下工程结构防水给出了相关防治措施和建议,在强调结构自防水重要性的前提下 1 6-2 2 1,为解决混凝土开裂而导致结构渗漏的问题,对材料防水进行了系统性的研究 2 3-2 7 已有的研究成果在分析车站渗漏病害时主要针对地铁结构的勘察设计和施工阶段，且集中在某些典型的车站或地铁线路，而对于某座城市运营期间车站结构的渗漏水病害缺乏系统分析，难以给出普适性的结论。因此，在北京地区地下水位上升的实际工况下 2 8-2 9,开展了北京地区地铁车站渗漏病害统计分析工作，结合车站平均渗漏点数和渗漏病害第4 1 卷点的渗漏病害类型、渗漏病害分布场景、渗漏水病害分级和渗漏病害等级，分析了北京地区地铁地下车站发生渗漏病害的情况；选取典型渗漏病害车站案例,研究采用不同施工工法的三维渗漏病害位置和严重程度，以期为类似车站的渗漏病害监测、预警与防治提供参考。1现场勘察数据统计1.1总体数据由于地上车站发生渗漏病害的原因多为降雨，不具备地下结构的典型特点，故对北京地区地铁地下车站发生渗漏病害的情况进行统计分析。根据北京地铁1 6 条线共2 5 8 个地下车站的现场勘察数据（见表1)展开统计分析工作。表1 北京地铁地下车站现场勘察数据Tab.1 Site survey data of Beijing subway underground stations发生渗漏发生渗漏投人运营时间施工工法1号线明挖法2号线13号线2005年及以前1号线PBA 工法2号线1号线其他工法2号线5号线8号线10号线15号线明挖法房山线昌平线机场线20062010年亦庄线5号线PBA工法10号线15号线5号线其他工法8号线10号线6号线7号线8号线9号线20112015年明挖法线路10号线15号线房山线昌平线车站数7101323231821224152112713810914613病害数2247412615221920527617460255163736306267562149第1 1 期投入运营时间施工工法6号线7号线8号线PBA工法9号线10号线15号线房山线6号线7号线8号线其他工法9号线10号线15号线6号线7号线8号线10号线11号线明挖法15号线房山线八通线南延20162023 年八通线亦庄线6号线7号线PBA工法8号线机场线昌平线其他工法8号线1.2土地下车站渗漏病害概况根据勘察车站渗漏病害点的数量将2 5 8 个现场勘察的地下车站分为5 部分，渗漏病害点数量分别为0、1 5、6 1 0、1 1 2 0、大于2 0。从投人运营时间和施工工法角度分析地下车站发生渗漏病害的情况。其中,投入运营时间为：2 0 0 5 年及以前、2 0 0 6 2 0 1 0 年、2 0 1 1 2 0 1 5 年、2 0 1 6 2 0 2 3年；施工工法分为：明挖法、PBA工法和其他工法（包含柱洞法、中洞法、CRD法、侧洞法等）。地下车站发生渗漏病害占比如图1 所示。从图1 a)可以看出，2 5 8 个地下车站中，8 6.0 5%的地下车站均出现不同程度的渗漏病害，可见地铁车站渗漏病害问题呕须得到关注和解决。从图1 b)和图1 c)可以看出，越晚投人使用的地下车站发生渗漏病害的比例反而越高，且采用PBA彭华等：北京地区地铁地下车站渗漏病害统计分析续表发生渗漏发生渗漏线路车站数98112212212113971313111416112103135(52.32%)病害数641501933437726551414162419107343421261113456161112发生渗漏病害的车站222（8 6.0 5%）36(13.95%)未发生渗漏病害的车站10(3.88%)a)不同渗漏病害点数85%（5 1)89.9%（98)90%（4 5）71.8%（2 8)b)不同投人运营时间PBA工法96.2%(50)其他工法90%(36)明挖法81.9%(136)Fig.1 The proportion of leakage diseases in underground stations工法的地下车站发生渗漏病害的比例最高，达96.2%。原因是PBA工法施工工艺特殊，顶拱施工需要由暗挖小导洞洞室逐步扩大为大断面结构，且防水层的铺设也同样由多个小块连接成整体，具有防水接头多、防水接头保护困难、结构混凝土施工缝多和防水细部构造复杂等特点，所以使用PBA工法的地下车站易发生渗漏病害。越晚投人使用的地下车站多采用PBA工法施工，由上述原因可知该类型车站多发生渗漏病害，且建造时车站位于地下水位以上，之47(18.22%)30(11.63%)20162023年20112015年20062010年2005年及以前c)不同施工工法图1 地下车站发生渗漏病害占比市放技木104Journal of Municipal Technology后地下水位上升，导致车站位于地下水位以下，渗漏病害增多。2地下车站渗漏病害统计分析2.1平均渗漏点为了更好地反映不同地下车站渗漏病害的严重程度，引入车站平均渗漏点的统计指标，即平均每个车站发生渗漏病害数量。不同投入运营时间下地下车站平均渗漏点统计见表2。表2 不同投入运营时间下地下车站平均渗漏点统计Tab.2 Statistic of average leakage points of undergroundstations with different operation time投人运营车站未发生渗发生渗漏发生渗漏平均渗施工工法时间总数漏车站数车站数病害总数漏点明挖法282005年PBA工法6及以前其他工法6各工法总数40明挖法282006PBA工法92010年其他工法22各工法总数59明挖法742011PBA工法252015年其他工法10各工法总数109明挖法362016PBA工法122023年其他工法2各工法总数502.2渗漏病害类型根据现场勘察结果，将车站渗漏病害分为裂缝渗漏、施工缝渗漏、变形缝渗漏、结构面渗漏、孔洞渗漏、混凝土缺陷渗漏、管道根部渗漏和其他类型渗漏，具体分类见表3。表3 渗漏病害定性分类Tab.3 Qualitative classification of leakage diseases渗漏病害类型裂缝渗漏缝，裂缝周围出现的渗漏，线状渗漏现浇地下混凝土结构背水面，结构施工缝周围施工缝渗漏出现的渗漏，线状渗漏现浇地下混凝土结构背水面，结构变形缝周围变形缝渗漏出现的渗漏，线状渗漏现浇地下混凝土结构背水面，结构面出现成片结构面渗漏区域的渗漏，面状渗漏第4 1 卷续表渗漏病害类型释义现浇地下混凝土结构背水面，单个孔洞周围出孔洞渗漏现的渗漏，点状渗漏混凝土结构缺陷引起的渗漏，如拱顶脱空、混凝混凝土缺陷渗漏土表面蜂窝状与掉块、混凝土内部疏松与空洞等现浇地下混凝土结构背水面，管道根部周围出管道根部渗漏现的渗漏，点状渗漏无法归人上述类型的其他渗漏，如部分特殊结其他类型渗漏构节点部位不同渗漏病害类型渗漏点占比如图2 所示。施工缝渗漏95(6.5%)其他类型渗漏120（8.2%)10181515122852318220851106402519119853101202545释义现浇地下混凝土结构背水面，结构表面出现裂变形缝渗漏183(12.4%)管道根部渗漏13(0.9%)732.61183.00172.831082.70873.11667.331084.912614.422853.8542316.92787.807867.211995.531068.83126.003176.34混凝土缺陷渗漏8(0.5%)结构面渗漏337(22.9%)裂缝渗漏710(48.2%)图2 不同渗漏病害类型渗漏点占比Fig.2 The proportion of leakage points in diferent leakage categories从图2 可以看出，地下车站的渗漏病害类型主要以裂缝渗漏和结构面渗漏为主，分别占比4 8.2%和22.9%，变形缝渗漏次之，占比1 2.4%。2.3渗漏病害分布场景根据现场勘察结果，车站的渗漏病害分布在站厅、站台（公共区）设备房间、办公房间、出入口通道、换乘通道、风道（风井）、电梯井(直梯和扶梯）轨行区、非公共区通道等二级场景，以及顶板、底板、侧墙三级场景中。不同渗漏场景的渗漏点占比如图3所示。从图3 a)可以看出，二级场景渗漏点主要分布在设备房间、出入口通道和轨行区，分别占比2 0.6%、18.6%、1 8.5%，故应重点加强设备房间、出人口通道和轨行区的防水措施，备好应急处置方案。从图3 b）可以看出，地下车站三级场景渗漏点主要分布在底板和侧墙，分别占比4 4.6%和4 0.4%。地下车站二级场景渗漏病害主要分布在站台（公共区）设备房间、出入口通道、风道（风井)和轨行区5 种场景中，占比超过8 0%。因此选取上述5 种孔洞渗漏6(0.4%)第1 1 期轨行区272(18.5%)电梯井（直梯和扶梯）70(4.8%)风道（风井）177(12%)换乘通道37(2.5%)底板656(44.6%)彭华等：北京地区地铁地下车站渗漏病害统计分析非公共区通道21(1.4%)站厅74(5%)站台（公共区）190(12.9%)设备房间303(20.6%)办公房间出人口通道55(3.7%)273(18.6%)a)二级场景105表4 渗漏水病害分级Tab.4 Grading of leakage diseases渗漏水病害分级地下混凝土结构背水面，呈现明显色泽变化的湿渍潮湿斑，在通风条件下潮湿斑不可消失地下混凝土结构背水面的顶板或拱顶的渗漏水，滴落速度至少为1 滴/min；渗漏水用干棉纱不滴漏易擦拭干，且短时间内可明显观察到擦拭部位有水渗出和集聚的变化线流地下混凝土结构背水面，水流呈线状流消状态地下混凝土结构背水面，水流呈连续股状流消股流状态地下混凝土结构背水面严重渗漏，水流呈喷水涌水或喷涌状态股流11(0.7%)线流94(6.4%)侧墙595(40.4%)释义涌水7(0.5%)湿渍207(14.1%)顶板221(15%)滴漏b）三级场景图3 不同渗漏场景的渗漏点占比Fig.3 The proportion of leakage points in different scenarios二级场景，结合车站的不同投人运营时间和施工工法统计分析其渗漏情况，2.4渗漏水病害分级GB50108一2 0 0 8 地下工程防水技术规范将地下工程防水等级分为4 级；潘海泽等 3 0 根据衬砌渗漏水量的大小和渗漏状态将隧道渗漏水灾害分为渗润、滴水、流水、喷水、淋瀑5 级。笔者则结合北京地区各线路地铁车站的现场勘察情况，将车站渗漏水病害分为湿渍、滴漏、线流、股流、涌水5 级，具体分级见表4。不同渗漏水病害分级的渗漏点数占比如图4所示。从图4 可以看出，车站的渗漏水病害主要以滴漏为主，占比7 8.3%，其次为湿渍、线流、股流、涌水，分别占比1 4.1%、6.4%0.7%、0.5%。1153(78.3%)图4 不同渗漏水病害分级的渗漏点数占比Fig.4 The proportion of leakage points of different seepagedisease grades2.5渗漏病害等级根据现场勘察结果，将车站所有渗漏病害等级分为A（严重）、B(较重）、C(中等）D（轻微）,具体等级见表5，不同渗漏病害等级的渗漏点占比如图5所示。从图5 可以看出，地下车站的渗漏病害等级分布较为平均，轻微渗漏占比最高，为3 0.2%，严重渗漏占比最底，为1 9.4%。3地下车站渗漏病害预测模型3.1模型简介预测模型基于贝叶斯网络而建立，可解决多因素不确定或不完整性问题。该方法通过概率图模型的方式将统计模型图形化，一方面利用图形表示随市放技术106Journal of Municipal Technology表5 车站渗漏病害等级Tab.5 Grades of the station leakage disease渗漏区域设备类型设备房间非公共区办公房间轨行区站厅、站台、出人口、换乘和应急通道公共区电梯井（直梯和扶梯）D444(30.2%)367(24.9%)图5 不同渗漏病害等级的渗漏点占比Fig.5 The proportion of leakage points of dfferent leakage levels机变量间的结构信息，另一方面利用图形结构和概率规则降低推理计算难度，使得传统统计推断方法可以高效地利用变量间的结构学习，从而极大地提高数据分析的质量和效率。基于贝叶斯网络预测模型的分级原则，依据现有渗漏病害的踏勘统计资料，结合车站渗漏的可能关联性因素可得出贝叶斯网络拓扑结构图，如图6所示。为了更全面地对车站某一具体区域的渗漏病害风险进行评估，采用识别算法统计了渗漏勘察数据中所有车站每个区域的不同渗漏等级的渗漏点第4 1 卷设备名称与渗漏水相对位置箱柜盒内有水上方箱柜盒和设备等距离3 0 cm以内距离3 0 cm以外线缆和支托架等上方和地面侧墙其他上方和地面侧墙其他顶面滴水或地面积水侧面渗漏排水沟或离壁沟有水其他控制装置上方漏水和基坑积水侧面渗漏基坑烟湿其他A数,采用加权求和的方法得到车站具体区域的渗漏285(19.4%)风险指标数I,再依据所有样本的风险指标数将其划分为不同的风险等级T。I 的计算式如下：I=Z(e.xAu)。=1式中：1 5 分别为湿渍、滴漏、线流、股流和涌水;A1iB为渗漏分级；Q:为每种渗漏分级对应的渗漏点数。376(25.5%)Aii直接根据A1相对应的等级数进行取值,在所有C输人参数(Xi)给定之后,通过对台账中所有的车站，共计1 4 7 2 个样本进行数据分析，可得到贝叶斯网络预测模型参数分级，见表6。将样本导人贝叶斯网络预测模型后，得到的各输人和输出样本的分布图，如图7 所示。从图7 可以看出,施工工法(X1)中明挖法(Statel)占比最高，为5 0%，2 0 1 1 一2 0 1 5 年投人运营的车站发生渗漏的最多,且渗漏主要发生在设备房间(State3）、出人口通道（State5)和轨行区（State9）的底板（X4的Statel)位置。对于各个发生渗漏病害的具体区域,其病害类型（A1)以裂缝渗漏为主(Statel),渗漏点数多为1 或2 点,病害级别多为滴漏,且根据笔者研究的风险分级标准划分,多为1 级风险病害。3.2实例预测贝叶斯网络预测模型建立之后，为了保证贝叶渗漏病害等级ABCDDBCDBCDABCDABCD5应急VVVV治漏VVVVVV(1)第1 1 期彭华等：北京地区地铁地下车站渗漏病害统计分析107X3（渗漏二级场景）X1（施工工法）X2（投人运营时间）X4（渗漏三级场景）A1(病害类型）A2（渗漏分级）A3（渗漏点数）T:风险等级注：X1（施工工法）、X2（投人运营时间）、X3（渗漏二级场景）、X4（渗漏三级场景）为风险因素。图6 贝叶斯网络拓扑结构图Fig.6 Bayesian network topology diagram表6 贝叶斯网络预测模型参数分级Tab.6 Bayesian network prediction model parameter classification等级划分12345678910斯网络预测模型结构和参数设计的合理与准确，需要对贝叶斯网络进行校验。通常可将未参与模型构建学习的已知参数代入到贝叶斯网络预测模型中，将模型的预测结果与实际情况进行对比，进而对模型的准确性进行判断。若验证结果不好,则可对贝叶斯网络预测模型结构进行调整或重新筛选学习参数并进行参数学习，不断调试,最终得到合理可靠的模型。随机选取勘察数据中3 个地铁车站（回龙观东大街站、西单站和中国美术馆站)作为验证样本对模型X1明挖法PBA工法其他工法20112015年X22005年及以前20062010年电梯井（直梯和扶梯）轨行区非公共区通道X3站厅（公共区）站台（公共区）设备房间办公房间出入口通道换乘通道风道(风井)X4底板侧墙顶板混凝土缺陷渗漏管道根部渗漏其他类型渗漏进行校验。正向推理预测结果对比表见表7。从表7 可以看出，地铁车站渗漏风险等级的预测准确率约为8 0%，足以用于地铁车站的渗漏风险预测。4结论通过统计分析北京地区地铁地下车站渗漏病害情况，得到如下结论：1)从施工工法来看，采用PBA工法施工的车站A1裂缝渗漏施工缝渗漏变形缝渗漏结构面渗漏孔洞渗漏A2湿渍滴漏线流股流涌水A312345T0I22I446市放技术108Journal of Municipal TechnologyX2（投人运营时间）XI1（施工工法）State113%State150%State219%State233%State349%State317%State418%第4 1 卷X3（渗漏二级场景）State16%State211%State317%State45%State519%State63%State713%State87%State918%State102%X4（渗漏三级场景）State144%State238%State318%A1（病害类型）State137%State29%State313%State419%State54%State4%State74%State811%A2（渗漏分级）State114%State263%State310%State46%State56%A3（渗漏点数）State171%State217%State313%团T:风险等级State146%State223%State314%State417%图7 地铁车站渗漏病害安全风险分析模型Fig.7 Safety risk analysis model of leakage disease in subway station表7 正向推理预测结果对比表Tab.7 Comparison table of forward inference prediction results车站名称明挖法20112015年明挖法20112015年回龙观明挖法20112015年东大街明挖法20112015年明挖法20112015年明挖法2011-2015年其他工法2005年及以前设备房间顶板裂缝渗漏其他工法2005年及以前设备房间底板裂缝渗漏其他工法2005年及以前办公房间顶板结构面渗漏结构面渗漏湿渍湿渍1或21或21级1级西单其他工法2005年及以前出入口通道顶板施工缝渗漏施工缝渗漏滴漏滴漏1或21或21级 1级其他工法2005年及以前风道(风井)顶板裂缝渗漏其他工法2005年及以前风道(风井)底板裂缝渗漏其他工法2005年及以前PBA工法20162023年PBA工法20162023年PBA工法20162023年中国PBA工法20162023年美术馆PBA工法20162023年PBA工法20162023年PBA工法20162023年PBA工法20162023年施工投人运营年代工法出入口通道顶板裂缝渗漏出人口通道侧墙裂缝渗漏风道(风井)顶板其他类型渗漏变形缝渗漏滴漏滴漏1或21或21级 1级轨行区顶板其他类型渗漏裂缝渗漏滴漏滴漏1或21或22级 1级轨行区侧墙裂缝渗漏轨行区底板裂缝渗漏结构面渗漏滴漏滴漏1或21或21级1级裂缝渗漏滴漏滴漏3或43或43级4级裂缝渗漏湿渍湿渍1或21或21级1级裂缝渗漏滴漏湿渍1或21或21级 1级裂缝渗漏湿渍滴漏1或21或21级 1级轨行区底板结构面渗漏裂缝渗漏滴漏湿渍1或21或21级1级设备房间顶板裂缝渗漏设备房间侧墙裂缝渗漏办公房间顶板裂缝渗漏出入口通道顶板裂缝渗漏出入口通道侧墙裂缝渗漏出入口通道底板裂缝渗漏电梯井顶板施工缝渗漏施工缝渗漏滴漏湿渍1或21或22级2级轨行区侧墙施工缝渗漏裂缝渗漏滴漏滴漏1或21或21级1级二级场景三级场景渗漏类型实际预测裂缝渗漏滴漏滴漏1或21或21级 1级裂缝渗漏滴漏滴漏1或21或22级2级裂缝渗漏滴漏滴漏1或21或22级1级裂缝渗漏湿渍滴漏1或21或21级 1级裂缝渗漏湿渍湿渍3或43或44级2级裂缝渗漏湿渍湿渍1或21或21级1级裂缝渗漏滴漏滴漏1或21或21级1级裂缝渗漏滴漏滴漏1或21或21级1级裂缝渗漏滴漏湿渍1或21或21级1级渗漏等级实际预测实际预测实际预测渗漏点数风险等级第1 1 期渗漏病害发生率最高，占比9 6.2%，平均渗漏点数最大,为1 1.7 9。因此,在施工时,应注意加强防水措施，在运营期间,应加强对车站的防水监测和后续的处置措施。2)从车站投入运营时间来看，越晚投入运营的车站发生渗漏病害的可能性越高,这与车站采用的施工工法、工程进度和列车运营环境条件等有关。3）通过分析北京地区地铁地下车站渗漏病害分级、类型、场景和等级可知：主要渗漏病害分级为滴漏（7 8.3%）、渗漏病害类型为裂缝渗漏（4 8.2%）渗漏病害二级场景为设备房间（2 0.6%）、三级场景主要分布在底板（4 4.6%）、渗漏病害等级为D级(30.2%)。4)提出了基于贝叶斯网络的地铁车站渗漏病害预测模型，并选取回龙观东大街站、西单站、中国美术馆站进行预测,将预测值与实际值进行对比，模型准确率约为8 0%,证明了其预测结果的有效性。该预测模型可为北京市地铁车站渗漏预测和治理提供参考。参考文献【1 中国城市轨道交通协会.城市轨道交通2 0 2 2 年度统计和分析报告 JJ.城市轨道交通，2 0 2 3,8 6(4)：1 3-1 5.（ChinaAssoci-ation of Metros.Urban rail transit statistics and analysis reportfor 2022J.China metros,2023,86(4):13-15.)【2 中国公路学报编辑部.中国交通隧道工程学术研究综述2022J.中国公路学报，2 0 2 2,3 5（4)：1-4 0.（EditorialDepart-ment of China Journal of Highway and Transport.Review of Chi-nas traffic tunnel engineering research:2022 J.China journalof highway and transport,2022,35(4):1-40.)【3 周红波，蔡来炳，高文杰.城市轨道交通车站基坑事故统计分析J.水文地质工程地质,2 0 0 9,3 6(2：6 7-7 1.（ZHOUHB,CAIL B,GAO W J.Statistical analysis of the accidents of foundationpit of the urban mass rail transit 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