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摘要：地铁车站工程施工具有地质环境条件复杂、施工地区建筑物较集中、施工对周围建筑的影响较大等特点，相比于普通基坑工程的施工难度更大，因此，在进行地铁车站深基坑施工时，必须加强施工过程的变形监测，及时反馈监测成果，对观测数据进行分析和评价，以此有效地提高施工质量，保证工程进展的顺利。
关键词：地铁工程；深基坑；施工质量；变形监测
随着国内高楼大厦的拔地而起，许多人对高层建筑的安全性产生了怀疑，不论是地震还是台风，高层建筑在经历这些自然灾害时都让人们觉得有一些岌岌可危，那么，一个建筑的安全性大部分取决于它的地基稳不稳，而地基的稳定程度又取决于在深基坑开挖工程中是否将工作进行的有条不紊，而岩土监测技术为深基坑开挖工程所提供的数据和岩土资料是整个建设工程中必不可少的一步。
1深基坑施工监测的项目及特点
1.1深基坑变形监测的项目
1.1.1监测点高程和平面位移的测量。
1.1.2支护结构和被支护土体的侧向位移测量。
1.1.3基坑坑底隆起测量。
1.1.4支护结构内外土压力测量。
1.1.5支护结构内外孔隙水压力测量。
1.1.6支护结构的内力测量。
1.1.7地下水位变化的测量。
1.1.8邻近基坑的建筑物和管线变形测量等。
1.2深基坑施工变形监测的特点
1.2.1时效性
普通工程测量一般没有明显的时间效应，深基坑监测通常是配合降水和开挖过程，有时间性。测量结果是动态变化的，1 d以前（甚至几小时以前）的测量结果都会失去直接的意义，因此，深基坑施工中监测需随时进行，通常是1次/d，在测量对象变化快的关键时期，可能每天需进行数次。
1.2.2高精度
普通工程测量中误差限值通常在数毫米，例如60m以下建筑物在测站上测定的高差中误差限值为2.5mm，而正常情况下基坑施工中的环境变形速率可能在0.1mm/d以下，要测到这样的变形精度，普通测量方法和仪器部不能胜任，因此深基坑施工中的测量通常采用一些特殊的高精度仪器。
1.3变形监测的内容
根据变形的性质，建筑物变形可分为静态变形和动态变形两类。静态变形是时间的函数，观测结果只表示在某一期间内的变形。静态监测的内容有内部应力、应变监测、动力特性监测和加速度监测。动态变形是指在外力作用下产生的变形，它是以外力为函数表示的，对于时间的变化，其观测结果表示在某一时刻的瞬时变形。动态监测内容有沉降监测、位移监测、倾斜监测、裂缝监测和挠度监测。
2深基坑变形监测数据处理的常用方法
2.1 VB编制程序法
利用VB编程对收集到的深基坑变形数据进行系统处理，这样在简单便捷处理观测数据的同时还能够对输入的原始数据起到一个统计效果。输出变形速率、变形量等结果图，对潜在的危险进行预测，进而减少测量人员的工作量及工作失误，为项目的安全实施提供有力的数据支持，该方法适用于二等水准法与轴线投影法相结合使用的变形监测方法[1]。
利用二等水准法和轴线投影法相结合的VB编制程序算法进行深基坑变形监测，虽然简化了检测和数据处理，但是在应用过程中还存在着诸多问题需要我们不断注意完善。例如：
a、在每次观测结果后，将观测的结果可以直接输入到VB程序中，根据程序提示观测所有的数据是否都在一定的范围之内，如果符合要求那么可以直接进行计算，否则就应当重进采集数据，知道采集到的数据在范围之内。
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b、在程序计算过程中，应当首先导入上一期的观测期数，同时利用Excel办公软件输入本次测量的数据，且在Excel中不能输入多次测量结果。
c、当在有原来的数据点破坏或者新增数据点的情况下，应按照对应的监测点顺序输入相应的数据重新计算。
2.2稳建GM（1，1，）法
GM（1，1）法是灰色预测模型理论GM（n，h）中当n=1，h=1时的特殊理论模型方法，其中n为累加序列导数的节数，h为变量的个数，该理论在岩土工程方面应用较多。灰色系统理论是将一些随时间上下波动无序累加生成的有规律数据序列，然后在进行建模预测。它具有预测数据样本较小，预测精度高，在缺乏基础资料时仍能够完成预测功能的优点。
在深基坑项目开展实施的过程中，利用该方法既可以根据前期数据对后序施工变形起到一个预测，同时还能够根据监测到的数据预测能够发生的位置移动量或者土方存在的潜在危险破坏，从而反馈给设计及时调整施工方案。
稳健GM（1，1）法在2006年南京某工程中得以应用，为项目的顺利开展提供了有利保障。
2.3卡尔曼滤波模型
深基坑监测工程是一个数据长期积累的过程，影响测量结果的因素有很多。起初人们为了提取主要影响因素，根据相关性的强弱，利用最小二乘法得到了某段时间内变量之间的相互关系统计模型，但这种方法不能够体现动态特征。而卡尔曼滤波则是利用相关因子的变率作为状态因子，构件动态平差模型，解出初始状态值，构建动态卡尔曼滤波模型。（卡尔曼滤波模型构件原理参考文献[3]，来确定，在本文不再进行阐述。）
卡尔曼滤波模型是一种对动态系统数据处理的有效方法，它可以处理变形监测数据，获得监测系统的当前状态；此外，该模型是一种计算公式，在计算过程中需要不断预测、修正，同时能够求解出变化速度成果，适合深基坑变形动态监测数据处理，另外，该方法还能够准确描述深基体的变形情况。
2.4维纳过程
深基坑变形预测中，常用历史变形监测数据对未来变形进行检测，预测的方法通常有统计和力学模型，统计模型是一个传统的方法，是利用统计原理对历史检测数据的统计，而力学模型则是基于基坑维护体系以及自身受力的情况建立的模型从而预测深基坑的变形。而维纳过程正是基于力学模型的基础之上采用的模型方式。
维纳过程是在卡尔曼滤波模型数据处理基础之上完成的预测，能够较为迅速的检测到基坑的变形趋势，且随着监控数值数量的增加，精确度也随之提高。
3深基坑变形监测数据处理过程中应注意的项点
3.1尽可能用多种数据处理研究方法对深基坑进行模拟和分析，预估深基坑变形情况。
3.2运用多种数据处理分析模型处理分析实测深基坑变形监测数据，减小误差，使数据更接近实际情况。
3.3随着科技进步，需建立更精确和完善的深基坑变形监测体系，精度更高的仪器和完善的监测方法，改进数据分析模型，满足施工要求。
3结语
随着当前社会经济的快速发展，地铁工程的建设数量也在不断增多。因为受到地形的影响，在施工中需要进行深基坑的开挖，这往往就很容易导致深基坑出现变形问题。深基坑施工中的变形对于工程施工安全以及施工质量都会产生严重的影响，基于此，必须要对深基坑施工中的变形进行有效的控制，才能促进深基坑工程的顺利进行，从而保证地铁工程质量与安全。
参考文献：
[1] 纪晓雨，詹凡，杨伟彬. VB在深基坑变形监测数据处理中的应用[J]. 测绘与空间地理信息，2016（9）：177-179.
[2] 胡俊. 维纳过程在基坑变形监测数据处理中的应用[J]. 测绘与空间地理信息，2017（6）：151-153.
[3] 焦建新，袁博，杨永兴. 基于稳健GM（1，1）模型的基坑变形监测数据处理方法[J]. 矿山测量，2007（4）：11-12.
[4] 刘均红.西安地铁车站深基坑变形规律现场监测与FLAC模拟研究[D].西安：西安科技大学，2010.
[5] 武汉大学测绘学院测量平差学科组.误差理论与测量平差基础[M].武汉大学出版社，2009.5：14-20.
论文作者:高全宁
论文发表刊物:《建筑模拟》2018年第29期
论文发表时间:2019/1/2
标签：深基坑论文; 测量论文; 模型论文; 数据论文; 数据处理论文; 基坑论文; 卡尔论文; 《建筑模拟》2018年第29期论文;