基坑深层水平位移监测数据分析

基坑深层水平位移监测数据分析

陈宏波陆鑫军

浙江翰达工程检测有限公司，浙江 杭州 311199

摘要：基坑深层水平位移监测数据对于评估地质风险、了解土体力学性质、结构安全评估、监测施工质量以及支持工程管理和决策都具有重要性。这些数据对于确保基坑工程的安全和稳定起着关键的作用。本文结合基坑深层水平位移监测数据进行分析，以供参考。

关键词：深基坑;自动化监测系统;基准网稳定性检验;监测云平台

1基坑深层水平位移监测数据的重要性

深基坑工程通常会涉及到地下土层的挖掘和变形，这可能引起土体的位移和变形。监测基坑的深层水平位移可以帮助评估潜在的地质风险，如地层滑动、土体塑性变形等，从而采取相应的措施来减轻风险。深层土体的水平位移对土体的力学性质有很大的影响。通过监测并分析基坑的水平位移数据，可以获取土体的刚度、变形特性和其他力学参数，有助于更准确地评估土体的稳定性。对于附近结构物（如建筑、桥梁等），基坑的深层水平位移监测数据至关重要。这些数据可以用于评估附近结构物受基坑开挖影响的程度，判断结构物的安全性，以及确定是否需要采取预防措施来保护结构物。基坑的深层水平位移监测数据可以用于监测施工质量。它可以帮助发现施工过程中的问题，如土体侧向移动、变形过大等，及时采取措施进行调整和改进，以确保基坑施工的质量和安全性。监测基坑深层水平位移的数据可以提供给工程管理人员和决策者用于制定更科学合理的工程策略和措施。基于实时的监测数据分析，可以评估工程风险、跟踪工程进展，并在必要时调整施工计划和措施。

2深层水平位移监测原理

2.1技术原理

深层水平位移监测，也称测斜，是使用测斜仪逐段测量埋设在围护结构或土体内测斜管与铅垂线的夹角，通过固定的导轮长度计算出各段在特定方向上的相对位移，进而计算整个测斜管在该方向上的线型，从而得到测斜管在不同时间各深度的位移偏量的一种监测方法。

2.2技术特点

地铁基坑监测通常包含多个测项，是一个系统工程，本文重点分析深层水平位移监测，相较于其他测项，测斜数据具有以下特点：(1)测斜成果为纵向线性数据，相较于其他单独的点，数据丰富的程度提高了一个量级。而且对应基坑的纵向开挖，测斜也能近距离直观反映不同深度下支护结构的变化量。(2)工地现场人员、设备、材料较多，情况复杂，保证监测点的完好并不容易。测斜管直接埋入地下，且邻近基坑，管口专用保护盖，标识明显，测斜孔在埋设成功后一般不易被破坏，这就为监测数据的真实性、完整性和连续性提供了基础。(3)当前测斜仪已经能实现较高精度，本基坑所采用的仪器系统精度±2mm/25m、分辨率0.005mm/500mm,规范操作下数据源质量充分满足监测需要、可信度高。

3基坑深层水平位移监测数据分析

3.1数据预处理

在数据采集过程中，可能会出现噪声、异常值或无效数据。因此，首先要对数据进行清洗，去除不符合实际情况或不可信的数据。这可以通过应用数据过滤、平滑和噪声消除技术来实现。在数据中可能存在异常值，这些值可能是由于传感器故障、大气条件变化等原因导致的。检测和处理异常值是非常重要的，以免对后续分析产生误导。可以使用统计分析、数据分布模型或异常检测算法等方法来识别和处理异常值。在某些情况下，可能会出现数据缺失的情况，这可能是由于传感器故障、通信中断等原因造成的。在数据预处理过程中，需要采用插补技术来填充缺失的数据。常见的插补方法包括线性插值、多项式插值、Kriging 插值等。对于原始数据中的噪声或突发波动，可以应用平滑技术来减少噪声的影响，使数据更具可读性。平滑技术包括移动平均、加权平均等方法，用于减少数据的变动范围和波动。对于不同传感器或监测点的数据，可能需要进行归一化处理，以便进行更为准确的比较和分析。数据归一化可以通过最大最小值缩放、标准化等方法来实现。

3.2数据可视化

将处理后的数据进行可视化，使用图表、曲线或三维模型等方式展示数据的变化趋势和关键特征。数据可视化可以帮助直观地理解数据，发现异常情况和趋势。对于复杂的基坑工程，可以使用三维模型来展示基坑和周围土体的变形情况。结合水平位移数据，可以通过改变模型的形状或颜色来表示不同监测点的变形量，从而直观地观察整个工程的变形状态。热力图可以用来表示不同监测点的水平位移强度。颜色的深浅可以表示位移的大小或变化程度，帮助快速识别位移的强弱区域。除了传统的图表和图形，还可以使用高级可视化技术，如虚拟现实(VR)或增强现实(AR)等来展示基坑水平位移数据。这些技术能够提供更沉浸式的体验，使工程人员能够更直观地理解和分析数据。通过数据可视化，工程人员可以更直观地理解基坑的水平位移变化趋势、检测异常情况，从而更好地应对潜在风险和制定相应的工程决策。

3.3异常检测

阈值方法是一种简单且直观的异常检测方法。它基于预先设定的阈值，将超过或低于阈值的数据点标识为异常值。这可以通过设置阈值范围、动态调整阈值等方式来实现。统计方法基于数据的统计特性来检测异常值。例如，可以使用均值+-3倍标准差的范围来判断是否为异常值。如果数据点远离平均值，超过一定的标准差范围，则可被认为是异常值。基于模型的方法使用预先建立的数据模型，通过比较观测数据与模型之间的拟合程度来检测异常值。如果观测数据与模型的残差较大，则可以标记为异常值。对于基于时间的数据，时间序列方法可用于检测异常值。通过建立时间序列模型，预测下一个时间点的值，并与观测数据进行比较。如果观测数据与预测值有较大偏差，则可以标记为异常值。利用机器学习算法可以构建异常检测模型，自动识别异常数据点。例如，孤立森林算法和局部异常因子算法等机器学习方法常用于异常检测。建立数据模型和数值模拟，模拟基坑的水平位移变化。可以使用有限元分析、数值模拟等方法来预测基坑的位移变化，并评估不同因素对位移的影响。

3.4风险评估

首先，对深层水平位移监测数据进行全面的分析和解释。通过之前提到的数据预处理、可视化和统计分析等方法，得到关于基坑水平位移的变化趋势、异常情况和关键特征的详细信息。将监测数据与工程设计参数进行对比分析。将监测数据与设计阶段的预测值或安全标准进行对比，评估实际位移数据与预期设计的差异。这可以帮助确定工程是否达到预期目标，是否存在潜在的风险。通过比较监测数据和设计参数之间的差异，可以识别出潜在的风险点和问题。根据位移数据的变化趋势、异常情况以及工程的特点，评估和分析风险的概率、严重性和可能的影响范围。基于风险识别和评估的结果，进行安全性评估。根据现有的规范和标准，综合考虑风险的等级、潜在的影响和可能的后果，评估基坑工程的整体安全性。这有助于确定是否需要采取进一步的行动或调整工程方案。根据风险评估的结果，提出相应的建议和措施。这可能包括加强监测、调整施工方法、改进工程设计、加强临时支护等。这些措施旨在降低或控制潜在的风险，并确保基坑工程的稳定性和安全性。

结束语

综上所述，对基坑深层水平位移监测数据进行综合的分析可以帮助工程人员了解土体的变形特性、识别潜在风险，并做出相应的决策。通过及时的数据分析和解释，可以确保工程的安全性和稳定性，减轻潜在的风险。

参考文献：

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