芻議基坑監(jiān)測數據的處理
2015-05-08
一、前言
我國經濟的發(fā)展和城鎮(zhèn)化建設速度非?？欤嗽S多大型建筑，如高鐵、輕軌、地鐵、地下商場、大型橋梁工程等。這些工程項目中除了前期要做許多詳細的勘查測量和結構設計之外，由于巖土工程項目的不確定性和復雜性，因此，在施工過程中要進行周密的監(jiān)測，即對周邊環(huán)境即房屋沉降、房屋傾斜及裂縫、地面沉降、頂部垂直及水平位移、土體位移、地下水位動態(tài)變化信息進行監(jiān)測。而監(jiān)測得到的數據需要進行處理來反應該工程項目對周邊環(huán)境的影響，從而采取相應的措施。
二、數據前處理
在基坑監(jiān)測中受工作環(huán)境如溫度、濕度、氣壓等因素的影響，測量儀器常常會伴隨系統(tǒng)誤差，并且由于測量儀器的精度和偶然因素的影響，實際量測到的數據是帶有隨機誤差的離散型數據。假如對收集來的監(jiān)測數據直接用于分析處理和計算則具有一定的局限和缺陷，因為，在獲取監(jiān)測數據的時侯，受著許多非確定因素的影響和干擾，因此影響著我們收集到的數據的精確性，從而影響預測預報及其他工作的可靠性。
?。ㄒ唬￢BA技術
該算法是運用計算機VBA編寫程序對報表中的監(jiān)控量測數據進行直接處理，先瀏覽所有的工作報表，查找出并屬于同一監(jiān)測項目的工作報表，然后對這些工作報表中的指定數據進行進一步計算和處理，最后統(tǒng)計出我們需要的各種最大變化量，以反映工程施工過程中各個方面的的變化。工作流程圖：監(jiān)測數據→查找→顯示結果→篩選→匯總→登成果表。
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小波理論是多學科交叉的結晶，它在被廣為研討和應用于科學研究和工程項目中。小波技術是建立在Fourier分析、泛函分析、樣條分析以及調和分析基礎之上的新的分析處理工具，在時域和頻域都具有良好的局部化特征，經常被稱為信息分析的“數學顯微鏡”。工程施工過程中經常有噪音，無論是其本身施工過程中產生或者外部環(huán)境產生的，或多或少都會印象到監(jiān)測數據的可靠性，這些因素使監(jiān)測到的數據呈離散型分布，利用小波分解的多分辨技術，可以去除這些噪聲干擾信號，也就是無用的信號，最終顯示出有用信號。因為隨著尺度的增加，時間分辨率會降低，噪聲影響會變小，因此信號的發(fā)展趨勢會被表現得更為明顯。
?。ㄈ┊惓z測技術
異常檢測它是數據挖掘的任務之一，就是識別特征顯著不同于其它數據的觀測值（這樣的觀測值被稱為異常點）異常檢測的目標是發(fā)現真正的異常點， 并且同時避免錯誤地將那些正常對象標注為異常點。最常用的異常檢測的方法有三種：第一，基于模型的技術。也就是要構造一個數學模型。當監(jiān)測數據量大的時候，此方法很有效果；但對于其他方面，這個方法的效果將會減弱很多；第二，基于密度的技術。被測對象的密度可以很直接計算得到，當各個區(qū)域之間的密度相差不大的時候，也可以很好的利用此方法；第三，基于鄰近度的監(jiān)測。異常對象主要是那些跟大部分對象不一樣的對象，該檢測技術是基于距離的離群點，參數較難選擇。不過該方法最容易，但是同時計算量也大。異常檢測的關鍵是確定異常點數n和測量誤差點數k。
三、監(jiān)測數據處理方法
（一）沉降監(jiān)測
沉降監(jiān)測數據處理一般分兩步，第一步是進行線性回歸模型分析，通過分析此線性回歸可以進行沉降監(jiān)測的變形預測，預報建筑物未來的安全。第二步利用灰色等時距模型進行分析預測。灰色動態(tài)等時距模型是以灰色生成函數概念為基礎，同時以微分擬合為核心的建模方法。并且利用監(jiān)測到的數據與擬合的數據進行比較，用來檢驗擬合的準確性。
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變形監(jiān)測數據處理通常通常先采用數據探測法來處理粗差，就是進行粗差的探測、定位，以及最終去除。先利用單個的或者多維的粗差檢驗方法，檢驗出粗差的位置。接著進行粗差處理，粗差處理是指在粗差不能避免的情況下，選擇合適的估計方法，使所估計的參數盡可能減小粗差的影響，得到常模式下最佳的或者最接近最佳的估值。
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現場數據采集后，利用控制點兩次觀測到的數據檢查一遍數據，確認觀測的數據準確無誤后進行坐標轉換從而求得坐標轉換參數，并且需要對轉換的結果進行誤差評定，去除誤差過大的點，誤差過大的原因往往是由于控制點自身產生的位移，去除粗差點后再重新計算坐標轉換的參數。利用計算求得的坐標轉換參數，將所有觀測點的坐標轉換到統(tǒng)一的控制點的坐標系中，再與以往的數據進行比較，即可得到觀測點的水平位移變化量。
（四）線性回歸模型分析預測
基于沉降觀測數據，可以進行線性回歸分析，參數選擇為沉降量和觀測天數。依次可求得各觀測點沉降量y與監(jiān)測天數x的線性回歸方程及相關系數。根據回歸方程對各點數據進行回歸，可獲得相關的統(tǒng)計數字，如置信度、回歸值、F檢驗值等，并對相關系數進行顯著性檢驗。得出各點實測累積值和回歸分析值，將實測累積沉降值與回歸分析沉降值繪制成圖，兩條分析曲線總的走勢是基本一致的，但這兩個值一般存在一定差異，通過此線性回歸即可進行沉降觀測的變形預測，預報未來建筑物的安全。其中累積沉降的回歸分析值并不能準確地反映其沉降量，其和實際的累積沉降存在一定差異，但在點與點之間的沉降差異方面卻能做到很好地反映：（1）從表3中可知，點4D-1和點3D-1沉降較為均勻，而其余三點沉降發(fā)生不均勻變化；（2）通過回歸分析可發(fā)現點點4D-1和3D-11兩個點沉降最快，而5D-1點則因為離基坑較遠，沉降較少。根據它們這種累積沉降不同，我們可以分析后期建筑物的傾斜情況，從而更好的控制，并作好一定的防御措施。
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根據建筑物監(jiān)測點情況，對點4D-2、4D-1、5D-1、3D-1、3D-2的沉降累計值進行建模預測。用～表示，建立MGM（1，5）模型。觀測資料以3d為一個周期，由于此次觀測數據并非等時距觀測，故需要先把這些觀測數據內插為以3d為一周期的數據。得到擬合值之后再內插回原始天數的擬合值。選取前7個周期建模，后4個周期可以用來檢驗預測值的準確性。生成一次累加序列，即可求得一次累加序列的預測值，再求得各變形監(jiān)測點的灰色等時距模型的擬合值，并繪出各監(jiān)測數據點變形量的擬合值、實測值對比圖。
四、基坑監(jiān)測數據反饋
通過分析可預測最終的位移的變化規(guī)律。從而判定基坑的穩(wěn)定性。基坑工程的施工它是一個動態(tài)的過程.除了支護結構體施工外，基坑內的巖土一般分段、分層、分區(qū)開挖的，伴著施工的進展，一方面支撐結構的變形和體力不斷增加，巖土體的變形和坑底隆起也增大，同時作用在支撐結構體上的水平側應力也隨著結構變形增加而變化。在每一周期量測后，需要對每個量測面上各個監(jiān)測點要進行數據處理與分析。同時利用所得到的位移數據進行反饋計算和分析，從而提供支護結構體和周邊建筑物的狀態(tài)，預測它們的發(fā)展趨勢以便采取一定的措施。還可以驗證設計參數及施工方法，以指導施工，為工程項目的安全施工提供保障。
五、結束語
本文闡述了變形監(jiān)測的方案設計與數據處理的方法，并根據不同的數據處理模型對變形趨勢的預測預報的有效性進行了對比分析。結果表明，采用線性回歸預測模型對監(jiān)測數據進行處理分析能夠簡單、快速、準確地得到深基坑沉降變形狀況以及對周邊建筑物的影響，并對下一次沉降量進行預報。
