CN113010851B - 基于变形速率的深基坑工程监测精度方法 - Google Patents
基于变形速率的深基坑工程监测精度方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113010851B CN113010851B CN202110322067.7A CN202110322067A CN113010851B CN 113010851 B CN113010851 B CN 113010851B CN 202110322067 A CN202110322067 A CN 202110322067A CN 113010851 B CN113010851 B CN 113010851B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- deformation
- observation
- precision
- value
- error
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 7
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 4
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 3
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 abstract description 5
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 abstract description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000002243 precursor Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E02—HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
- E02D—FOUNDATIONS; EXCAVATIONS; EMBANKMENTS; UNDERGROUND OR UNDERWATER STRUCTURES
- E02D33/00—Testing foundations or foundation structures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/11—Complex mathematical operations for solving equations, e.g. nonlinear equations, general mathematical optimization problems
- G06F17/13—Differential equations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/15—Correlation function computation including computation of convolution operations
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Algebra (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Paleontology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Foundations (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
Abstract
本发明公开了基于变形速率的深基坑工程监测精度方法,包括以下步骤:步骤S1:完整的测量成果表达;步骤S2:变形观测精度的确定;观测精度是为了确保在正常操作情况下监测到已发生的变形量;一般来说,观测精度是依据变形允许值按一定的比例确定;对于基坑安全性监测,应重点关注变形速率是在基坑工程关键施工阶段,或出现危险征兆;本发明,通过对变形速率的观测精度问题进行分析,推导了变形速率预警的观测精度计算公式,并指出在基坑工程高风险时段,在增加观测频率的同时,必须提高观测精度;同时,依据变形速率预警值确定观测精度的估算原则或者经验规则,且经济合理,对基坑监测具有较高的参考价值。
Description
技术领域
本发明涉及工程设计技术领域,具体为基于变形速率的深基坑工程监测精度方法。
背景技术
变形速率预警值是基坑工程安全监测重要的控制性技术指标之一;如何确定变形速率预警值的观测精度,确保能够发现短时间内的基坑微小变形,满足对变形速率预警的要求,目前现行技术标准或不明确,或不够科学合理,或认识不足,导致实际监测过程中变形速率预警值的观测精度问题没有引起足够的重视。由于建筑基坑工程设计计算理论的尚不成熟,基坑监测是实现信息化施工、完善设计方案、保障基坑工程及周边环境安全的一项重要的兜底性工作,变形预警值是基坑工程安全监测重要的控制性技术指标;基坑工程监测预警不但要监控监测点的累计变化量,还应监控其变形速率;变形速率反映监测对象发展变化的快慢,过大的变形速率往往是突发事故的先兆;因此,设计基于变形速率的深基坑工程监测精度方法是很有必要的。
发明内容
本发明的目的在于提供基于变形速率的深基坑工程监测精度方法,通过对变形速率的观测精度问题进行分析,推导了变形速率预警的观测精度计算公式,并指出在基坑工程高风险时段,在增加观测频率的同时,必须提高观测精度;同时,依据变形速率预警值确定观测精度的估算原则或者经验规则,且经济合理,对基坑监测具有较高的参考价值。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
基于变形速率的深基坑工程监测精度方法,包括以下步骤:
步骤S1:完整的测量成果表达;完整的测量结果应该包括测量结果和测量误差两部分,其中测量误差表达方式采用测量中误差及2倍的中误差作为极限误差等概念,完整的测量成果可数学表达为:
步骤S2:变形观测精度的确定;观测精度是为了确保在正常操作情况下监测到已发生的变形量;一般来说,观测精度是依据变形允许值按一定的比例确定;对于基坑安全性监测,应重点关注变形速率是在基坑工程关键施工阶段,或出现危险征兆,或影响因素出现重大变化,如降雨量、基坑周边荷载突变,需要加密观测时,变形速率预警意义非常重要;
步骤S3:变形速率的观测精度;假设变形速率预警值为v(mm/d),观测时间间隔为t(d),那么在t时间间隔,变形预警值应为c=vt;观测精度必须能够分辨变形量c,若按照累计变形量1/10~1/20的规则确定,在t比较小时不合适,要求观测精度过高,难以实现,观测误差服从正态分布N(μ,σ),当一个监测点在观测时间间隔为t(d)实际变形量的真值为μ,μ≥c时应该预警,因无法获取真值μ,通过统计假设检验方法判别,在一定显著性水平α下,是否接受μ≥c,观测精度是这一假设检验重要参数;
步骤S4:变形量的观测精度;设有观测值X的非线性函数
F=f(X0,X1,……,Xn-1);
用泰勒公式展开线性化微分
设xi之间互相独立,dxi用σi代替,则
每次观测之间是差的关系,求出任何两次观测之间几何变形量;
F=x0-x1-…-xn-1
任何相邻两次观测变形值的误差
步骤S5:观测精度与假设检验;观测精度是否满足监测要求,及时准确地判定基坑的安全状态,需要借助于统计假设检验理论;观测偶然误差服从正态分布X1~N(μ1,σ1),X2~N(μ2,σ2)
为减少及避免***误差,一般要求在每次观测时观测方法、仪器、人员不变,视为同精度观测σ1=σ2=σ,假设σ为已知;
被监测对象的变形量超过某一变形允许值时就存在较大的安全风险,被监测对象处于不稳定状态,基于基坑变形特性,采用单位检验;
设:原假设H0:μ≥c,备择假设H1:μ<c,c为两次监测变形量预警值c=vt,变形量真值μ等于或超过c值就应预警,μ小于c值不预警;
为便于讨论假设检验方法,显著性水平α,一般可取0.10,0.05,0.01,从而保证安全分析考虑,应尽量避免第一类错误,也就是实际变形量已超过或等于允许变形值,却被拒绝的错误,因此,α应尽可能小,α取0.01,但α越小,第二类错误概率β越大,也就是实际变形量未超过允许变形量,却被接受的错误;
α一定时,同一个原假设可以有许多检验法,检验功效1-β越大越好;
可见(4)式各变量之间的几何关系;
将(4)带入(3)得
当μ无限接近C时,C-μ≈0,μα由一定显著性水平给定,(6)式不成立,即第二类错误不可能小于β,第二类错误很大,纳伪概率增大,拒绝H1接受H0概率增大;从监测安全角度考虑,当变形真值越来越接近预警值时,第二类错误增大、功效减少是可以接受的;
μα为标准正态分布临界值μα=k;
由(7)式可知,变形速率一定时,两次监测时间越短要求观测精度越高,显著性水平α越小,观测精度要求越高;
作为本发明进一步的方案:所述步骤S1中,国际上通常取置信度1-α为95%,k=1.96;国内通常取k=2,即倍的中误差作为极限误差,置信度为95.6%。
本发明的有益效果:本发明,通过对变形速率的观测精度问题进行分析,推导了变形速率预警的观测精度计算公式,并指出在基坑工程高风险时段,在增加观测频率的同时,必须提高观测精度;而且,通过树立1+N的观测精度理念,不仅能够按照允许变形量确定基坑工程监测的基本观测精度外,而且也能根据监测时间间隔长短、变形速率预警值的大小来确定不同时期的观测精度;依据变形速率预警值确定观测精度的估算原则或者经验规则,且经济合理,对基坑监测具有较高的参考价值。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解,下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明步骤S1中X=μ的正态曲线分布图;
图2为本发明步骤S5中μ、C与α、β的关系示意图;
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1-3所示,基于变形速率的深基坑工程监测精度方法,包括以下步骤:
步骤S1:完整的测量成果表达;完整的测量结果应该包括测量结果和测量误差两部分,其中测量误差表达方式采用测量中误差及2倍的中误差作为极限误差等概念,完整的测量成果可数学表达为:
国际上通常取置信度1-α为95%,k=1.96;国内通常取k=2,即倍的中误差作为极限误差,置信度为95.6%;
步骤S2:变形观测精度的确定;观测精度是为了确保在正常操作情况下监测到已发生的变形量;一般来说,观测精度是依据变形允许值按一定的比例确定;对于基坑安全性监测,应重点关注变形速率是在基坑工程关键施工阶段,或出现危险征兆,或影响因素出现重大变化,如降雨量、基坑周边荷载突变,需要加密观测时,变形速率预警意义非常重要;
步骤S3:变形速率的观测精度;假设变形速率预警值为v(mm/d),观测时间间隔为t(d),那么在t时间间隔,变形预警值应为c=vt;观测精度必须能够分辨变形量c,若按照累计变形量1/10~1/20的规则确定,在t比较小时不合适,要求观测精度过高,难以实现,观测误差服从正态分布N(μ,σ),当一个监测点在观测时间间隔为t(d)实际变形量的真值为μ,μ≥c时应该预警,因无法获取真值μ,通过统计假设检验方法判别,在一定显著性水平α下,是否接受μ≥c,观测精度是这一假设检验重要参数;
步骤S4:变形量的观测精度;设有观测值X的非线性函数
F=f(X0,X1,……,Xn-1);
用泰勒公式展开线性化微分
设xi之间互相独立,dxi用σi代替,则
每次观测之间是差的关系,求出任何两次观测之间几何变形量;
F=x0-x1-…-xn-1
任何相邻两次观测变形值的误差
步骤S5:观测精度与假设检验;观测精度是否满足监测要求,及时准确地判定基坑的安全状态,需要借助于统计假设检验理论;观测偶然误差服从正态分布X1~N(μ1,σ1),X2~N(μ2,σ2)
为减少及避免***误差,一般要求在每次观测时观测方法、仪器、人员不变,视为同精度观测σ1=σ2=σ,假设σ为已知;
被监测对象的变形量超过某一变形允许值时就存在较大的安全风险,被监测对象处于不稳定状态,基于基坑变形特性,采用单位检验;
设:原假设H0:μ≥c,备择假设H1:μ<c,c为两次监测变形量预警值c=vt,变形量真值μ等于或超过c值就应预警,μ小于c值不预警;
为便于讨论假设检验方法,显著性水平α,一般可取0.10,0.05,0.01,从而保证安全分析考虑,应尽量避免第一类错误,也就是实际变形量已超过或等于允许变形值,却被拒绝的错误,因此,α应尽可能小,α取0.01,但α越小,第二类错误概率β越大,也就是实际变形量未超过允许变形量,却被接受的错误;
α一定时,同一个原假设可以有许多检验法,检验功效1-β越大越好;
可见(4)式各变量之间的几何关系;
将(4)带入(3)得
当μ无限接近C时,C-μ≈0,μα由一定显著性水平给定,(6)式不成立,即第二类错误不可能小于β,第二类错误很大,纳伪概率增大,拒绝H1接受H0概率增大;从监测安全角度考虑,当变形真值越来越接近预警值时,第二类错误增大、功效减少是可以接受的;
μα为标准正态分布临界值μα=k;
由(7)式可知,变形速率一定时,两次监测时间越短要求观测精度越高,显著性水平α越小,观测精度要求越高;
表1变形速率预警值3mm/d的不同监测频率的精度要求(mm)
表1的时间间隔t与标准规定一致,显著性水平α取0.01,即当实际变形量等于或超出预警值时,弃真的概率仅为1%,是属于极小概率事件;当变形速率预警值为3mm/d,3d及以上采用建筑变形二等精度,2d以内需要提高观测精度,可采取增加观测次数的方法提高精度;
依次类推,当变形速率预警值为2mm/d时,7d及以上可采取建筑变形规范二等精度,5d及以内必须增加观测精度;当变形速率预警值为5mm/d时,2d及以上可采用建筑变形规范二等精度,1d及以内必须提高观测精度。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (1)
1.基于变形速率的深基坑工程监测精度方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1:完整的测量成果表达;完整的测量结果包括测量结果和测量误差两部分,其中测量误差表达方式采用测量中误差及2倍的中误差作为极限误差概念,完整的测量成果可数学表达为:
步骤S2:变形观测精度的确定;
步骤S3:变形速率的观测精度;假设变形速率预警值为ν,观测时间间隔为t,那么在t时间间隔,变形预警值应为c=νt;观测精度必须能够分辨变形量c,若按照累计变形量1/10~1/20的规则确定,观测误差服从正态分布N(μ,σ),当一个监测点在观测时间间隔为t实际变形量的真值为μθ,μ≥c时应该预警;
步骤S4:变形量的观测精度;设有观测值X的非线性函数
F=f(X0,X1,......,Xn-1);
用泰勒公式展开线性化微分
设xi之间互相独立,dxi用σi代替,则
每次观测之间是差的关系,求出任何两次观测之间几何变形量;
F=x0-x1-…-xn-1
任何相邻两次观测变形值的误差
步骤S5:观测精度与假设检验;观测偶然误差服从正态分布X1~N(μ1,σ1),X2~N(μ2,σ2)
为减少及避免***误差,要求在每次观测时观测方法、仪器、人员不变,视为同精度观测σ1=σ2=σ,假设σ为已知;
设:原假设H0:μ≥c,备择假设H1:μ≥c,c为两次监测变形量预警值c=vt,变形量真值μ等于或超过c值就应预警,μ小于c值不预警;
为便于讨论假设检验方法,显著性水平α,可取0.10,0.05,0.01;
可见(4)式各变量之间的几何关系;
将(4)带入(3)得
当μ无限接近C时,C-μ≈0,μα由显著性水平给定,(6)式不成立,纳伪概率增大,拒绝H1接受H0概率增大;
μα为标准正态分布临界值μα=k;
由(7)式可知,变形速率一定时,两次监测时间越短要求观测精度越高,显著性水平α越小,观测精度要求越高。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110322067.7A CN113010851B (zh) | 2021-03-25 | 2021-03-25 | 基于变形速率的深基坑工程监测精度方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110322067.7A CN113010851B (zh) | 2021-03-25 | 2021-03-25 | 基于变形速率的深基坑工程监测精度方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113010851A CN113010851A (zh) | 2021-06-22 |
CN113010851B true CN113010851B (zh) | 2023-05-16 |
Family
ID=76407330
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110322067.7A Active CN113010851B (zh) | 2021-03-25 | 2021-03-25 | 基于变形速率的深基坑工程监测精度方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113010851B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114357595A (zh) * | 2022-03-11 | 2022-04-15 | 山东省物化探勘查院 | 一种基于Forecast函数预测基坑侧壁水平位移的方法及*** |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2007079509A2 (de) * | 2006-01-09 | 2007-07-19 | Medizinische Universität Innsbruck | Verfahren zur abschätzung des registrierungsfehlers |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103981906B (zh) * | 2014-05-17 | 2016-02-17 | 吴保全 | 预设测点式基坑支护变形测量方法 |
CN103984995B (zh) * | 2014-05-20 | 2017-09-22 | 上海建科工程咨询有限公司 | 基于利危平衡点的深基坑工程风险预警指标的判定方法 |
CN204214387U (zh) * | 2014-10-17 | 2015-03-18 | 深圳麦克维尔空调有限公司 | 一种变形率测试组件 |
CN104674855B (zh) * | 2015-01-30 | 2017-03-08 | 山东大学 | 一种基于差分技术的基坑位移监测方法 |
CN109164470A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-01-08 | 西安思彼斯信息科技有限公司 | 一种暗挖施工中实时高精度变形监测的方法及解算算法 |
CN110453731B (zh) * | 2019-08-15 | 2020-06-30 | 中国水利水电科学研究院 | 一种大坝边坡形变监测***及方法 |
-
2021
- 2021-03-25 CN CN202110322067.7A patent/CN113010851B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2007079509A2 (de) * | 2006-01-09 | 2007-07-19 | Medizinische Universität Innsbruck | Verfahren zur abschätzung des registrierungsfehlers |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113010851A (zh) | 2021-06-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108089962A (zh) | 一种异常检测方法、装置及电子设备 | |
US20210293651A1 (en) | Method and device for detecting fault of monitoring device | |
CN111046564B (zh) | 两阶段退化产品的剩余寿命预测方法 | |
CN112068065B (zh) | 一种电压互感器状态预警方法、装置及存储介质 | |
CN113010851B (zh) | 基于变形速率的深基坑工程监测精度方法 | |
CN113050019B (zh) | 数据驱动评估结果和检定规程融合的电压互感器评估方法及*** | |
US20120209566A1 (en) | Method for Checking Plausability of Digital Measurement Signals | |
CN117288825B (zh) | 煤矿设备安全管控方法及*** | |
CN110189840A (zh) | 核电站临界启机阶段安全壳泄漏率状态判断的方法 | |
CN109243652B (zh) | 一种核电站***压缩空气流量数据有效性判断***及方法 | |
CN106855990B (zh) | 核电机组仪表通道测量误差论证方法 | |
EP2631724B1 (en) | Method for measuring health index of plant in which state of lower component is reflected, and computer-readable storage medium in which program for performing the method is stored | |
JP7124321B2 (ja) | 情報処理装置、データ管理システム、データ管理方法及びプログラム | |
EP4068031A1 (en) | Health assessment method for an aircraft system and apparatus therefor | |
CN112905463B (zh) | 软件测试监控方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN116130337A (zh) | 一种晶圆的减薄处理方法、装置、设备及介质 | |
KR102576390B1 (ko) | 통계 분석에 기반한 거짓 경보 감소 방법 및 장치 | |
TW201600981A (zh) | 監控根據複數個製程配方運作之製程狀態的方法暨其系統 | |
CN113945290A (zh) | 一种温度报警方法、装置以及介质 | |
Cadinoska et al. | Trending and Out-of-Trend results in pharmaceutical industry | |
CN117469152B (zh) | 流体泵异常检测方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN112488465B (zh) | 一种八氧化三铀临界事故应急时总裂变次数估算方法 | |
CN115713247A (zh) | 生产过程质量控制方法、电子设备和计算机可读存储介质 | |
JP7341114B2 (ja) | 放射線監視システム、および放射線監視方法 | |
CN113932932B (zh) | 一种温度报警方法、装置以及介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |