工程建筑物變形監測數據預測分析

鄭麗

(宿州學院環境與測繪工程學院，安徽宿州 234000)

工程建筑物變形監測數據預測分析

鄭麗

(宿州學院環境與測繪工程學院，安徽宿州 234000)

在概述灰色Verhuslt模型基礎上，對灰色Verhuslt模型在建筑物沉降監測中的應用做了詳細介紹。結合工程實例中4#樓東南角S044點沉降數據建立灰色Verhuslt模型，實證結果表明模型精度可靠，實際沉降量觀測值與沉降量預測值吻合較好，在沉降變形分析數據預測分析中應用灰色Verhuslt模型具有可行性。

建筑物;Verhuslt模型;變形監測數據;預測

引言

伴隨著社會經濟不斷發展,越來越多的建筑物如雨后春筍般出現在祖國的大地上。建筑物越來越密集，因此對建筑物的安全要求也越來越高,這就要求我們必須對建筑物的安全狀態做出有效的、及時的、準確的評估。建筑物的沉降往往會帶來嚴重而可怕的后果，只有利用建筑物多期沉降監測數據資料，時常對建筑物進行沉降觀測和預報才能及時地避免危害的發生。應根據建構筑物的結構特點、用途、使用情況、監測目的、要求的監測精度、周圍的環境以及所擁有的儀器設備條件等因素來考慮選定合適的監測方法[1]。結合到具體的實際工程中應該采用哪種方法進行數據處理并無嚴格規定，應該結合實際情況做出比較分析，選取一種最合理的數據分析處理方法，才能對監測數據做出合理的分析，得出正確的結論[2]。

影響建筑地基沉降的不確定因素有很多，沉降量的變化是有界的，因此，沉降過程是一個灰色過程[3]。根據建筑物沉降監測特點，在監測數據樣本量較少、數據變化規律不明顯的情況下，為了驗證Verhuslt方法的優越性。本文以煤礦采空塌陷區某小區一期工程第4#樓的東南角監測點S044五期觀測數據作為實驗數據，嘗試采用灰色Verhuslt模型對建筑物沉降進行預測，結果表明該模型均具有良好的預測精度和穩定性，能夠較好地模擬建筑物沉降的趨勢，預測準確度明顯較高，充分證實灰色Verhuslt模型的實用性、有效性和可靠性。

1 灰色Verhuslt模型簡介

灰色系統理論屬于系統科學，它提供了在貧信息情況下求解系統問題的新途徑。它將一切隨機變量看作是在一定范圍內變化的灰色量，將隨機過程看作是在一定范圍內變化的、與實踐有關的灰色過程。對灰色量用數據生成的方法，將雜亂無章的原始數據整理呈規律性較強的生成序列，然后建立模型而進行預測[4]。灰色系統中的Verhulst模型是灰色模型中常用的基本模型之一，利用灰色系統建模具有貧信息、小樣本的優勢，它適合處理呈飽和發展趨勢的離散數據[5]。設原始變形監測數據序列為

對其進行1-IAGO累減處理后，得到生成序列

根據下式求取原始序列的近鄰均值生成序列

其中，z(1)(t)可以通過下式獲得

可以得到用于該變形分析的離散化灰色Ver?huslt模型為

其微分方程為

式中：a為發展系數、b為灰作用量，可按最小二乘求得

其中：

按灰色系統建模方法進行建模，可得到離散化灰色Verhuslt模型時間響應式[6]為

2 工程實例

某煤礦采空塌陷區，根據地質資料顯示，表層由電廠粉煤灰填充，場地土以沖填土、黏性土、沙土為主，沖、洪積成因，地下水屬上層潛水。小區共有單體建筑63棟，結構形式為鋼筋混凝土框架結構，設計層數為6層，層高為2.8m，基礎最長為40m，最短為15m。目前，單體建筑已有部分進行到3～5層，所有單體基礎已經完成，此前的沉降觀測由四個標段用DS3型水準儀和塔尺配合完成。水準基點埋設于小區的西北約200m，人民路中央，作為基準點和工作基點使用，且作為整個小區的水準依據。在充分考慮通視的情況下，沉降觀測點布設在建筑物的角點，以小區一期工程4#沉降監測點布設為例，如圖1所示。以自東北角點起逆時針方向開始編號，分別為S041,S042,S044,其中S04代表建筑物樓房號，即第4棟，S041代表第四棟的東北角，S042代表第4棟的西北角，S044代表第4棟樓東南角。

變形觀測網是由水準基點和觀測點組成，水準基點是沉降觀測的基準點，是測定設置在變形區的觀測點垂直位移的依據，它的構造與布設必須保證能夠穩定不變和長期保存[7]。測區布設了三條水準路線，采用Leica DNA03精密電子水準儀觀測，水準路線符合二等水準測量要求，但因監測點相距較遠，降為三等水準要求進行，沉降監測工作從2005年5月20日開始，至2006年9月26日，共進行五次，每增加一層觀測一次，直至工程竣工交付使用。本文以二期工程4#樓沉降監測為例，對沉降監測點S041、S042、S044三個觀測點數據進行處理，列出沉降觀測結果如表1所示，進而繪制沉降監測點變化示意圖如圖2所示。

表1 4#樓建筑物沉降觀測結果表

3 建立建筑物沉降Verhuslt模型

本文將以4#樓沉降監測點S044點數據為例，建立Verhulst模型，根據表1中S044點五期實測數據可取：

建立建筑物沉降灰色Verhuslt模型：，其中發展系數a=0.6929，灰色作用量b=0.0000，該模型平均相對誤差0.0033%，表征模型擬合效果較好。由此可對建筑物沉降量進行模擬、預測，將參與建模的五期數據建立的Verhulst模型預測結果填入表2。根據表2可知：利用Verhulst模型觀測值和預測沉降值均達到要求，預測結果殘差最大為1.91mm，最小為0，相對誤差最大為0.00569%，最小為0，實證結果表明Verhulst模型預測精度很高，模型可靠。

表2 S044灰色Verhuslt模型預測結果、殘差及相對誤差

4 結語

[1]張前勇，楊光培.高層建筑物變形監測與預測[J].湖北民族學院學報（自然科學版），2006，24(4):400-403.

[2]余春林，徐景田，陳剛.變形監測數據處理方法的對比分析[J].北京測繪，2005(3):39-41.

[3]王雙龍.基于灰色Verhuslt模型的建筑工后沉降預測[J].測繪通報，2007(10):39-42.

[4]徐新躍，方德勝.灰色Verhuslt模型預測軟土地基建筑物的沉降[J].地下空間，2001，21（5）：515-518.

[5]邱宇，項宏海，汪斌.基于Verhuslt模型的尾礦壩變形監測數據分析[J].現代礦業，2013，（10）：68-69.

[6]劉金升，左德元.GM(1，1)模型與灰色Verhuslt模型在路堤沉降預測中的探討[J].四川建筑.2006.26(1):69-70.

[7]李紹東，趙正堂，李淑榮.工程建筑物變形監測方案設計及應用[J].測繪與空間地理信息.2008.31(3):157-160.

[8]王曉華，胡友健，柏柳.變形監測研究現狀綜述[J].測繪科學,2006，31（2）:130-132.

Prediction and Analysis of Deformation Monitoring Data of Engineering Buildings

ZHENG Li
(School of Environment and Survey Engineering,Suzhou University,Suzhou 234000,China)

On the basis of the grey Verhuslt model,the paper introduces the application of grey Verhuslt model in the building subsidence monitoring.The grey Verhuslt model was established based on the S044 point settle?ment data of 4#in the southeast corner of Verhuslt building.The empirical results showed that the model was reli?able,and the actual settlement value was in good agreement with the predicted value.Gray Verhuslt model was feasible in the analysis of settlement deformation analysis.

buildings;verhulst model;deformation monitoring data;prediction

TU196

A

1673-2928（2015）06-0055-04

(責任編輯：郝安林）

2015-09-14

宿州學院大學生科研立項（KYLXLKYB15-06，KYLXLKYB15-09）。

鄭麗（1983-），江蘇洪澤人，安徽宿州學院教師，從事3S技術及其一體化研究。