（地质工程专业论文）里下河古泻湖相软土路基沉降预测方法与应用研究.pdf

摘要 在软土地区修建高等级公路，沉降与稳定是一个核心问题。如何利用前期观测 数据准确合理地预测路基沉降，对于施工安全和指导施工都具有十分重要的工程和 理论意义。软土路基沉降是一个复杂的过程，受到诸多因素的影响，沉降观测数据 也受到较多因素的干扰。本文结合苏北里下河古泻湖相软土地区高等级公路沉降观 测工作，就如何从实测沉降数据中提取变形信息，并依据预测目的建立短期、中长 期及最终沉降预测模型进行了研究。论文的主要工作如下： ( 1 ) 在总结古泻湖相软基沉降观测数据特点的基础上，对小波分析在提取沉降 变形趋势方面进行了研究。通过对实测沉降数据进行去噪对比分析，优选出适合沉 降变形数据去噪的小波方法，为沉降分析奠定基础。 ( 2 ) 利用小波分析和神经网络建立短期预测的动态时间序列模型。首先将实测 沉降数据进行分解重构，提取沉降变形的趋势项和随机项，然后分别建立非线性的 时序反馈神经网络模型，并结合滚动预测技术实现动态预测。 ( 3 ) 采用灰色v e 巾u l s t b p 网络联合模型，对路基的中长期沉降趋势和稳定时 间进行预测，该模型结合了神经网络和灰色模型的优点，适用于里下河古泻湖相地 区软土路基的沉降过程模拟。 ( 4 ) 针对里下河古泻湖相深厚超软土的次固结特性，提出了预测流变软土路基 最终沉降的对数曲线模型和方法，该方法较为直观简单，在实际工程中具有一定的 参考和实用价值。 关键词：古泻湖相软土小波分析沉降预测神经网络灰色l s t 模型 流 变 a b s t r a c t f 0 rb u i l d i n gh i 曲w a y si ns o f ts o i la r e 弱，t h cd e f o n n a t i o na n ds t a b i l i t ) ，o fr o a d b e d s a r et h em o s ti m p o r t 锄t h o wt 0f o r c c 邪t l es o rs o i lr o a d b e ds 酬 1 e i i l e n ta c c l 】r a t e l y 舶m n l eo b s e a t i o nd a t ao b t a i l l e dd l l r i n gc o n s t n l c t i o ni si m p o r t a n tf o rc o n s t f l l c t i o ns 栅a n d 鲥d i l l gc o n s t n l c t i o n s e t t l 锄e n ti sac o m p l e xp r o c e s s ，i ti si n n u e i l c e db ym 锄yf i a c t o r s ， a 1 1 da l s ot h es e t t l e m e n to b s e r v a t i o nd a t a t t l i s 吐1 e s i sc o m b i n e dw i t l lh i g h w a ys e t t l e n l e n t 0 b s e a t i o ni n 锄c i e n tl a 9 0 0 n 协c i e so fl i x i a l l er e 酉o n m a k er e s e a r c ho nl l o wt 0e x t r 2 i c t s e t t l 锄e n tt r 饥d 自d mo b s e a t i o nd a t a ，a n dh o wt ob u i l tt l es _ h o r t t e 咖，m i d l o n gt 咖 a n df i n a ls e t t l e m 锄ta c c o r d i n gt on l ep r e d i c t i o np 叩o s e t h em a i nw o r ko fm i s d i s s e r t a t i o ni s1 i s t e da sf o l l o w s ： ( 1 ) o nt l l eb 髂i so fa i l a l y z i r 培m es e t t l e m c n td a t ac b 删e r i s t i ci i l 锄c i e l l tl a 9 0 0 n f - a c i 髓o fl i x i a l l er e 西o n ，a n d 印p l i e dt h ew a ve _ l e tt os e t t l e m e n td a t ap r o c 懿s i n g a a p p r o 砸a t em e t h o df o rw a v e l e td e i l o i n gi ss e l e c t e dt l l 】u 曲c o m p 撕s o na l l a l y s i sb a s e d o n o b s e r v a t i o nd a t a ，a n dp r o v i d eab a s i sf o rs e t t l e i i l e n ta i l a l y 甄s ( 2 ) as h o r t t e m ld y n 锄i cr e c u 仃c i l tn e u r a ln e t w o r kt i m es e r i e sf o r c a s t i n gm o d e l b a s e do nw a v e l e td e c o m p o s i n ga n dr e c o m p o s i n gw e r eb u i l tt op r e d i c tt l l es e t t l e m e n t i i l m i sm o i i e l t l l et r e n da n dd c v i a t i o no fs e t t l e i l le i l _ tm a ti se x t r a c t e df 如mw a v e l e t d e c o m p o s i n ga 1 1 dr c c o m p o s i n gi sa p p r o x i m a t e db yr e c u r r e n tn e u 忱ln e t 、) i ，o r kt i m es 谢铭 m o d e lc o m b i n e dw i mm er e a l t i m e 妇c i n ga l g o r i t h m ( 3 ) a p p l yt h eg r a yv e r h u l s tm o d e la n db pn e u r a ln e t 、) l ，o r ku n i t e dm o d e lt of o f e c a s t t h em i d l o n gt e r ms e t t l e m e n tt r c n d 锄ds e t n e m e n ts t a b i l i t yt i m e ，t l l en e wm o d e li s c o n l b i n e dw i t ht l l ea d v a i l t a g e so fm e 黟a ys y s t 锄a i l db pn e u r a ln e t 、o r k ，觚di tp r o v e dt o b ee 伍c i e l l ti nl i x i a l l er e 西o n ( 4 ) f o rt h es e c o n d a 巧c o n s o l i d a t i o nc h a r a 酏e r i s t i c so fa 1 1 c i e n tl a g o o nf a c i e ss u p c r s o f ts o i li nl i x i a l l er e 西o n ，m ep 印e rp u tf o n ) l ，a r d st h el o g a r i t h m i cc u r v em o d e l 觚dm e t h o d t 0f o r c a s tt h ef i n a ls e m e i t l e i l to fr h e o l o 西c a ls o rs o i lr o a d b e d ，w h i c hi ss i n l p l ea 1 1 d i r n = u i t i o i l i s t i c ，a i l dh a st l l er e f 打e i l c ev a l u ei np r a c t i c a le i l 西n e e r i n g k e yw o r d s ：a n c i e i l tl a g o o nf a c i e ss o rs o i lw a v e l e t 锄a l y s i s s e m e m e n tp r e d i c t i o n n e u r a ln e t 、) i r o r k g r e yv e r h u l s tm o d e lr h e 0 1 0 9 ) r i i i 学位论文独创性声明： 本人所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中 不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同事对本研 究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。如不实， 本人负全部责任。 论文作者( 签名) ：寸小也 - ，、1 学位论文使用授权说明 沏留年月俭日 河海大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊( 光 盘版) 电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件或电子文档，可 以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质 论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅。 论文全部或部分内容的公布( 包括刊登) 授权河海大学研究生院办理。 论文作者( 签名) ：副、_ 远 埔年6 月侈日 第一章绪论 第一章绪论 1 。1 研究背景及问题的提出 随着我国经济的发展和交通事业的现代化需要，我国交通基础设施建设得到加 强，公路建设有了突飞猛进的发展，特别是高速公路的建设已经进入一个崭新的时 期，高速公路的里程不断增加，覆盖区域逐渐扩大，其中在建的很大一部分位于我 国经济发达的沿海，沿江地区，沉降与稳定是修建于这些地区高等级公路的突出问 题，沉降与稳定处理不好，施工期间造成路堤滑塌，在公路运营期间，由于不均匀 沉降造成路面沉陷、桥头跳车现象，轻者影响正常使用或美观，重则就会发生安全 事故【1 1 。所以，路基的沉降控制问题已成为高速公路建设施工和既有线运营的技术 难题，一旦发生不均匀沉降或沉降过大，都会给施工及运营带来巨大损失。因此， 研究软土地区高速公路路基的沉降有着十分重要的意义。 软土地基沉降分析是土力学的重要研究课题之一。自从t c ：r z a 曲i ( 1 9 2 4 ) 的一 维固结理论和有效应力原理问世以来，土体的固结沉降理论在研究上取得了长足的 发展，并在工程建设中发挥了巨大的指导作用，但是软土路基的沉降问题依然困扰 着许多工程技术人员【2 卅。目前，计算沉降量与时问关系的方法有三类【2 5 ，6 j ：第一类 为经典的分层总合法，也是在沉降计算中规范所推荐使用的方法；第二类为数值计 算方法，即依据固结理论，结合土的各种本构模型，考虑计算沉降过程和最终沉降 量的数值方法。这两种方法在理论上都是合理可行的，但是这两类方法所涉及到计 算参数必须通过试验获得，主要是室内单向固结实验和三轴试验，由于在取样过程 中不可避免的扰动，特别是对于灵敏度较高的软土来说，扰动将导致试验得出的参 数与实际相差甚远，按照前面两种理论所计算出来的变形量与地基土体的实际变形 量常常不符。在这种情况下，第三种方法就显示出它独有的优势，即通过现场实测 的沉降资料来推算沉降量与时间的关系【7 】；目前这类方法很多，如各类曲线拟合法、 灰色理论预测法、图解法( a s a o k a ) 、神经网络法等。这类方法既有它的理论基础， 得出的结论往往较符合实际且能为工程接受。所以，基于实测沉降资料的沉降预测 一直是软土沉降研究的一个热点方向。 由于软土地区高速公路建设过程的特殊性和差异性，沉降变形观测环境比一般 河海大学硕士学位论文 建筑物复杂，影响的因素多，所以沉降数据就不可避免存在“噪声 ；另外，软土路 基的沉降变形过程也较为复杂。在监测资料的分析过程中，不可靠的监测数据使得 分析结果出现较大的偏差和矛盾，所以必须保证沉降分析所用到数据准确性，就要 对数据进行预处理分析，去除沉降变形时序中的“噪声 ，提取沉降变形趋势，使得 沉降分析建立在数据可靠的基础之上。 要进行较为准确的预测并很好的指导施工，笔者认为要依据预测目的解决好下 面几个问题。首先是利用前期的沉降资料在施工的全过程进行短期的沉降预测，即 利用前期的沉降资料，对下面一期或几期的沉降进行预测，为下一阶段的施工提供 参考和指导，以便安排下一阶段是否加载，加载量，何时加载等问题；其次，利用 实测的沉降数据，对施工期的可能沉降趋势和沉降稳定时间进行预测，即中长期预 测；第三是最终沉降量的预测，深厚超软土的工后沉降，次固结往往占很大的比例， 预测最终沉降量的目的是检测工程质量是否达到要求，路基的沉降是否符合工后沉 降标准，所以，要准确的预测最终沉降，必须有目的性、针对性的方法，以保证预 测结果可信与可靠。 1 2 国内外研究现状 1 2 1 传统的沉降预测方法及研究现状 基于实测资料的沉降预测方法，如经验公式，曲线拟合法，图解法等，这些方 法形式简单，分析结果较为合理，且容易被普通工程技术人员掌握，在很多工程的 应用中积累了不少经验。 经验公式【2 ，6 ，8 】中的很多方法依然引起科研和工程技术人员的兴趣；李国维等1 9 ，i o 】 对双曲线法进行进一步的研究，对影响预测结果的因素进行了分析，并且提出了在 分级加载情况下路基沉降预测的方法。王志亮【1 1 】通过对指数曲线的研究，提出了多 级荷载作用下耦合流变项的指数曲线模型，考虑土体的流变特性，预测精度高，能 较合理地反映出土体骨架的蠕变过程，给出不同时刻的次压缩量，且能把整个沉降 过程中的流变沉降量提取出来，直接计算出流变项在整个沉降过程中所占的比例。 宰金珉、梅国雄【1 2 1 3 1 4 】首次将生物和人类学中的增长曲线模型其引入到沉降预测中， 并且分别从土体的一维固结理论角度和本构关系角度对沉降一时间曲线呈“s ”型予 2 第一章绪论 以证明：王志爿1 5 】在此基础上还提出了多级荷载作用下的增长曲线模型和耦合流变 项的增长曲线模型，使得对该模型的研究更进了一步。图解法又称a s a o k a 法，是由 日本学者a s a o k a 【1 6 】于1 9 7 8 年提出的，该方法是一种推算路基最终沉降的简便方法， 其突出优点是在利用较短期限内的沉降资料就可以获得较为可靠的最终沉降量【1 7 】， 王志亮【1 8 j 对a s a o l 【a 的应用进行了研究，提出采用抛物线插值实现数据的等间距处 理，采用最小二乘拟合直线的方法进行数据处理，并编写了相应的预测程序，对多 级荷载下各级荷载的最终沉降求法进行了叙述。 现有的传统沉降预测方法及其改进模型，都有其各自的优点和缺点，周全能【1 9 】 对各种沉降预测方法在使用中的优缺点和误差进行了总结；例如双曲线计算结果偏 大，在使用中重于后一阶段的可以得到较好的结果，a s a o k a 法在工程实际应用中虽 然使用很方便，并且能得到较为可靠的最终沉降，但不能对沉降过程进行预测，只 能得到最终沉降量或者在某一级荷载下的稳定沉降，在应用工程中需要对原始测量 数据进行等间距插值，最终沉降预测值一定程度上依赖于时间间隔f 的选取，不能 直接考虑次固结沉降造成预测结果偏小的缺点。所以，在工程使用中应综合考虑。 1 2 2 小波分析在变形数据处理中的研究现状 小波分析是2 0 世纪8 0 年代中后期发展起来的新型学科，是傅立叶分析的发展 和重大突破，是不同学科不同研究者共同创造的，它反映了大科学时代学科之间的 相互渗透，小波分析体现了数学理论的完美性和数学应用的广泛性，已成为众多学 科共同关注的热点，用它分析处理各种不同类型的信号，已取得了显著的效果【2 们。 在小波分析出现之前，傅立叶变换是数字信号处理中的重要手段，在信号处理 中得到了普遍的应用，但是由于在进行f o 嘶e r 变换的时候丢掉了时间信息，因此无 法对某一时间段所对应的频域信息或者某一频率所对应的信息进行分析。，小波分析 克服了傅立叶变换方法的不足，它能在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时 间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，因此在时频域 都有很强的表征信号局部特征的能力。 基于小波分析的时频分析特性，它被广泛应用于变形数据处理，其最主要的功 能是去噪和变形特征提取。将小波分析应用于变形数据处理最早始于9 0 年代中期， 1 9 9 5 年，c o l l i nf 和w a r a n tr 【2 1 】利用小波研究了g p s 的数据处理；1 9 9 7 年，黄丁发 河海大学硕士学位论文 和卓健成【2 2 】研究了利用小波分析来检测g p s 相位观测值整周跳变的理论与方法。 在变形数据处理方面：黄声享【2 3 ，2 q 将小波分析应用于建筑物变形监测变形趋势 提取和数据去噪；徐洪钟，吴中如【2 5 】将小波分析应用于大坝的变形特征提取，得出 趋势分量比时效分量更能反映大坝的工作性态的结论；田胜利，葛修润【2 6 ，2 7 】将小波 分析应用于建筑物变形数据处理中，对变形数据进行了去噪处理，提取变形趋势信 息。文鸿雁等【2 8 3 3 】对小波分析在变形数据处理应用进行了深入的探讨和研究，特别 对各种阈值去噪方法进行了深入研究，并提出了很多改进的方法和结合模型。 小波分析在软土沉降变形数据处理中应用较少，田其煌【3 4 】利用理想原始沉降变 形信号上附加已知噪声进行小波去噪试验，来评估各种小波函数和阈值的对沉降数 据去噪能力，对软土路基的沉降数据进行去噪方法优化。 本文主要基于以上研究进展，以苏北里下河古泻湖相软土路基的实测沉降数据 为背景，利用小波分解和重构对复杂沉降形态的长期趋势进行识别和变形趋势提取： 采用不同小波函数和阈值组合对进行去噪分析，选择在该地区条件下的最优去噪方 法。 1 2 3 软科学方法在沉降预测中的研究现状 在岩土体位移预测领域的软科学方法主要是有灰色系统理论，人工神经网络和 时间序列等方法【3 5 】。对于岩土体的位移，一般均能从现场监测的手段得到表征其演 化发展的位移序列。由于这种现场量测较简单，人们很早以来就十分重视研究这种 量测结果对岩土工程设计、施工的指导作用。因此，人们对岩土工程位移预测进行 了大量研究，发展了回归拟合等数据处理方法，并提出了很多经验预测公式。但这 些研究结果并没有从系统演化的本质角度解决问题，所提方法鲁棒性不强，研究结 果推广应用效果很差。近年来，基于软科学的位移预测方法得到了人们普遍重视， 并且取得了很多研究成果。 灰色系统理论是由我国著名学者邓聚龙1 9 8 2 年创立的一门新兴横断学科，它以 “部分信息已知，部分信息未知”的“小样本、贫信息 不确定性系统为研究对象， 主要通过对“部分 已知信息的生成、开发、提取有价值的信息，实现对系统运行 行为的正确认识和有效控制。在路基沉降预测方面，应用较广泛的是灰色g m ( 1 ，1 ) 模型和其改进模型【3 8 ，7 5 ，7 6 1 ，文献 7 7 】从理论上证明灰色g m ( 1 ，1 ) 模型与a s a o k a 法 4 第一章绪论 的一阶微分方程两者在一定条件下是严格一致的，为灰色模型在软土地基沉降预测 的推广应用具有重要意义，并且奠定了理论基础，但是该模型适合有较强指数规律 的序列，适合描述单调变化的过程【j 7 9 】，对于软基沉降特点，具有饱和特性的灰色 蛐l s t 模型也得到了应用【7 8 ，8 1 1 。 人工神经网络现今已经在信息科学和工程领域得到了广泛的应用。它具有较强 的非线性映射能力和学习能力。人工神经网络的重要特点是在解决复杂问题时，对 于外加的输入它是以并行的，非确定的方式进行处理。神经网络在岩土位移预测方 面应用已久，在处理非线性问题时有其独特的优越性，在路基沉降预测方面有经验 模型不可替代的优点，特别是前馈型b p 神经网络在软土路基沉降方面的应用【3 2 1 ， 另外神经网路同其它软科学方法的结合方法【4 3 】和智能方法相结合的算法也得到了较 好的应用m 4 5 1 。利用神经网络预测预测岩土位移方面取得了大量的工程经验，但其 还存在不足之处【射h 9 1 ，与其他软科学方法结合是一个很好的研究方向【4 3 ，5 0 ，5 。 传统的时间序列模型是概率统计学的一个分支，在预测岩土体位移方面也得到 了应用【5 7 ，6 5 ，6 6 1 ，在路基沉降预测方面，肖武权【5 6 】利用多项式拟合方法与时间序列a r 模型结合，建立了实时动态预测模型。利用神经网络建立时间序列模型代替传统时 序模型也得到了研究和应用1 4 7 ，4 9 ，5 0 ，5 1 ，5 3 ，6 9 ，7 0 ，7 1 1 ，并且取得了较好的效果。 1 3 研究区域地质概况 里下河地区地处江苏省里运河以东，串场河以西，北至苏北灌溉总渠，南抵通 扬运河；在历史上，江淮之间的运河曾称里运河，又称里河，而大体上与范公堤平 行、位于范公堤东侧的串场河则被称之为下河，介于里河与下河之问的地区，遂被 称为“里下河 ，总面积3 4 1 0 4 k m 2 。本区属江淮平原一部分，地势低洼，河湖众 多，有“水乡泽国”之称。在地质时期，里下河自然环境经历了从大海到泻湖的巨 大变迁；在人类历史时期，则又经历了从泻湖到平陆的巨大变迁，而明清是这一变 迁最为剧烈并趋于完成的关键时期【5 2 】。 自第四纪以来，里下河地区处于持续强烈的沉降区，加之全球性气候冷暖交替， 引起数次海侵海退，在海侵海退过程中，里下河地区曾经发育成典型的古泻湖，后 经河流带来丰富泥沙不断淤积，使得里下河地区最终演化为平原。该区域第四纪构 造主要表现为断块升降运动和断裂活动，升降运动形成涟水凹陷、淮安隆起、马荡 河海大学硕士学位论文 凹陷、建湖隆起和盐城隆起，淮盐高速公路主要经历的路段主要为洪泽湖凹陷一建 湖隆起一盐城凹陷，第四纪以来的新构造运动主要表现为断裂和地震。 淮安一盐城高速公路所经过的地区地势平坦，自西向东缓慢倾斜，射阳湖荡处 最低为著名的湖荡洼地，全线河湖密布，分布有平原、湖荡、滩涂等多种地质单元。 研究区为里下河古泻湖相平原区，为苏北平原的一部分。地势平坦，地面高程 从o 6 2m 左右，研究区k 1 5 硒0 段地基条件差，淤泥层发育，且埋深浅，厚度大， 在江苏省已有的高速公路中是罕见的。地层主要由第四纪上更新世及全新世地层组 成。上更新统底部以灰色、黄褐色粉细砂为主，中部为灰色亚粘土，亚砂土与粉砂 互层，上部以褐黄色、灰色粘土、亚粘土为主，部分地段夹有砂土透镜体；全新统 以冲湖积相为主，总厚度一般为1 肚2 2m ，下部主要为淤泥，厚度为2 6 2 0m 不等， 西部较薄，东部较厚，分布较连续，上部为灰色、灰黄色软粘土，厚度一般为0 3 0 m 。在里下河平原地区软土地层中，广泛分布的淤泥、淤泥质软土，是在古泻湖环 境下形成的古泻湖相软土，也是该路段的主要不良工程地质体。图1 1 为淮盐高速 公路典型的古泻湖相软土路基工程地质剖面图。 图1 1 古泻湖相深厚超软土路基典型工程地质剖面图 1 4 本文的主要内容 沉降是土力学的基本课题之一，建( 构) 筑物的沉降计算是土木工程设计的重 要内容。要保证建( 构) 筑物的安全稳定运行，仅有的基于室内土工参数的沉降计 算是不可靠和不完善的，所以利用现场监测的沉降数据对建( 构) 筑物进行沉降预 6 第一章绪论 测一直以来是从事土力学理论和变形监测数据处理的热点。 本文提出预测模型除了要采用动态的模型以外，方法也要依据预测目的选择。 论文研究的出发点是为了保证施工安全，指导施工，所以提出了短期，中长期和最 终沉降预测模型与方法。短期沉降预测是为了控制填土速率，保证施工安全，为施 工提供必要的信息，短期预测应该贯穿整个施工阶段；中长期预测是依据前期的沉 降资料对后期的沉降趋势和路基稳定时间进行预报，目的是为了安排施工进度，为 路基预压的卸载时间等问题提供信息；最终沉降的目的是为了检验工程质量是否符 合设计和使用标准。 本文以里下河古泻湖相软土路基沉降观测数据为背景，在变形数据预处理的基 础上，针对沉降预测的目的，进行施工阶段的动态短期预测，中长期沉降趋势预测、 稳定时间预测和最终沉降预测。主要就以下几点内容进行研究： ( 1 ) 对现场实测所得到的沉降数据进行分析，总结了实测沉降数据的特点和产 生的原因。将b p 神经网络和小波技术应用于沉降变形数据的预处理上，通过b p 神 经网络实现数据的变形趋势提取和等间距插值；通过小波分解对低频信息的重构， 实现对沉降复杂的变形趋势识别，利用小波阈值去噪方法，对实测的沉降变形数据 进行去噪效果分析，选择最优的沉降数据去噪方法，提高数据的可靠性。 ( 2 ) 软土路基的沉降变化过程具有较强的非线性特点，本文将小波神经网络联 合模型引入沉降预测中，利用小波提取沉降变化的趋势和随机部分，然后分别建立 e l m a i l 神经网络时序预测模型，并结合滚动预测技术实现动态建模预测。该方法结 合了小波分析和神经网络的优点，在应用方面具有一定的研究和应用价值。 ( 3 ) 提出灰色l s t 模型和b p 神经网络联合模型，该方法利用b p 神经网 络实现对沉降趋势提取和等间距插值，然后建立灰色l r h u l s t 预测模型，对软土路 基进行中长期的沉降趋势和稳定时间预测，为软土工程施工提供指导依据。 ( 4 ) 泻湖相软土高含水量，大孔隙比，高压缩性，高有机质含量决定了其主要 的工程特性，本文尝试性提出预测流变软土路基最终沉降量的模型和方法。利用实 测的次固结段沉降数据，结合逐步回归和参数反分析的方法来确定模型参数，对流 变软土路基的最终沉降量进行预测，与现有的预测模型结果进行比较，证明其在最 终沉降推算方面的可行性，并在实际工程实践中有一定的应用和参考价值。 7 河海大学硕士学位论文 2 。1 引言 第二章沉降观测数据预处理 为了保证软土地区高等级公路施工顺利安全的进行，必须对其进行以沉降为主 的变形监测。一方面为施工安全提供必要的信息，另一方面为研究区域软土的沉降 特点总结提供重要依据，为工程设计和施工提供指导。因此，沉降变形观测数据的 准确性和可靠性就显的至关重要。 本章首先对苏北里下河古泻湖相软土地区的现场实测沉降数据的非等精度，非 等时距和非全过程的特点进行了总结，并对沉降数据失真的原因进行了分析；同时 这些特点也是软土地区高等级公路沉降监测数据的共同特点。基于上述特点分析， 本章主要对实测沉降变形数据的插补，趋势提取和去噪方法进行研究。 现有的一些沉降预测方法对实测数据有一定的要求，例如灰色g m ( 1 ，1 ) 模型， a s a o k a 法等要求数据为等间距，而实际观测时很难做到；本章除了介绍传统的数据 插值方法以外，还利用神经网络强大的函数逼近性能，对数据进行等问距化处理， 取得了较好的效果。 实测得到的沉降观测数据，由于较多的干扰因素和复杂的观测环境，同时软土 路基的变形具有很强的非线性特点，使得沉降变形过程变得异常复杂，所以，如何 对复杂的沉降变形过程进行“挖掘”，提取有用信息和去除噪声是一个值得研究的内 容。本章以小波分析为手段，通过对沉降数据进行小波分解，去除高频信息，重构 出低频信号，以达到识别沉降变形趋势的目的：小波基函数的选择和阈值选取是一 个重要问题，本文以m a t l a b 为实现平台，对研究区域的沉降数据去噪方法进行优化 选择，以达到较好的去噪和提取变形趋势的效果。 2 2 实测沉降数据的特点分析 2 2 1 沉降数据特点分析 在对修建于软土地区的高等级公路，沉降观测受到多方面因素的影响。其主要 第二章沉降观测数据预处理 特点为：非等精度，非等时间间距，部分观测数据非全过程的特点。本节首先对产 生这些特点的原因进行分析。 ( 1 ) 非等精度 通常，沉降观测精度与沉降量有关，沉降量越小，观测精度越高。在高速公路 施工中，沉降量的变化与路堤填筑、预压、路面结构层施工及路面完建后运行等四 个阶段相关。白忠良、徐泽中等在文献【5 4 】中以沪宁高速的沉降观测为例，证明了在 高速公路施工中不同阶段各个沉降量级的出现频率不同，随着路堤的升高，观测精 度也要求越来越高。在堆、等、超载的预压期、路面施工期和运营期沉降观测精度 应以2 1 1 1 1 i i l 才有意义，在路堤施工期中或真空预压期，由于沉降量较大，大沉降量 出现的频率也较多，观测精度也适当低一些，以3 2 l i l 】 i l 为宜，由此，在实际沉降观 测中，路堤填筑期间或真空预压期一般使用三等水准测量，在预压期、路面期以及 运营期使用二等水准测量。 所以，实测的沉降数据往往由不等精度的水准测量得到的；另外，影响沉降观 测精度的因素很多，沉降观测数据就含有很多“噪声”，沉降时间过程线不平滑。所 以，在利用实测沉降曲线进行沉降预测时，首先要对沉降数据进行一定的误差处理 或曲线的光滑拟昝5 5 1 ，或者使用小波分析等滤波技术对沉降变形数据进行消噪，实 现高精度的变形信息提取。 ( 2 ) 非等时距 所谓非等时距是指由不同施工阶段的观测频率不一致或者观测条件的限制所造 成的沉降数据各期时间间隔不等。 沉降观测的频率取决于沉降量的大小、加载方法和观测目的等，通常要求观测 的次数既能反映出沉降变化的过程，又不遗漏主要变化的时刻【5 4 1 ；观测频率还要与 位移速率相适应，位移越小，观测频率也可减慢，反之，位移越大，观测频率越要 加快【5 5 】；另外，沉降观测还受到施工条件和天气的限制，这也是沉降数据非等时间 间距的因素之一。 在利用a s a o k a 法，灰色g m ( 1 1 ) 模型等基于实测沉降数据的方法进行沉降预测 时，首先要对沉降数据进行等时距处理，如在文献 1 8 ，3 7 】中作者分别采用抛物线插 值和线性插值的方法实现实测数据的等间距化处理。 ( 3 ) 非全过程 由于沉降观测要埋设相应的沉降变形观测仪器，而沉降变形仪器的埋设往往要 9 河海大学硕士学位论文 受施工等条件的限制，不可能在施工前全部埋设，一般情况下是施工开始一段时间 以后，即地基处理之后才具备埋设条件。所以，以旌工期路基路堤稳定为目的的变 形观测不能观测到由于地基处理等因素对天然地基扰动造成的部分初始沉降。 例如，江苏省淮盐高速公路淮安段，在软土深厚、超软的路段进行了真空联合 堆载预压试验研究，桩号为k 2 6 + 3 3 1 5 k 2 6 + 7 3 1 5 ，该段地层较为简单，上层为淤 泥质粘土，厚度在和9 m 之间，平均含水量8 0 1 2 0 之间，压缩系数大，孔隙比 在2 2 3 3 之间，为典型的超软地基，对地基的变形与稳定起到控制作用。该段在打 设塑料排水板和铺设砂垫层之前在原地标设置沉降标，目的是为了监测在抽真空之 前，由施工扰动天然地基所产生的地表沉降。表2 1 为4 个监测断面在抽真空之前 由于填土、填筑砂垫层等增加天然地基荷载和打设排水板过程中机械振动使软土地 基扰动所产生的沉降量。至2 0 0 6 年1 0 月2 日通车为至，抽真空之前的沉降在观测 总沉降中所占的比例约在2 0 左右。 表2 1 淮盐高速公路先导段监测断面沉降量统计表 位置k 2 6 + 7 2 0k 2 6 + 6 2 0 k 2 6 + 5 2 0k 2 6 + 4 2 0 抽真空前沉降量( n h n ) 2 6 62 4 01 9 21 2 3 通车前总沉降量( m m ) 1 5 8 3l l l 81 0 4 57 8 0 比例1 7 2 1 1 8 1 6 而对于一般路段的沉降监测点，沉降标埋设要到地基处理结束以后，天然软粘 土由扰动所产生的部分初始沉降不能观测到，而这部分沉降初始沉降中占有相当比 例。所以由观测得到的沉降数据实际上是由部分初始沉降，主固结沉降和次固结沉 降组成，即& = + 墨+ 置，其中& 为观测到的总沉降量，s ：为观测到的部分初始沉 降，为观测到的主固结沉降，为观测到的次固结沉降；并非原天然地表的全部 沉降。 2 3 2 沉降数据失真原因分析 沉降数据失真的主要原因很多，观测人员的素质，仪器设备等因素都是影响观 测的主要因素，本文主要归纳了几个容易忽视的因素进行总结。主要有：沉降标的 破坏及不稳定、工作水准基点的不稳定和缺失数据的插补三个方面。 ( 1 ) 沉降标的破坏及不稳定 在路堤填土碾压期间，沉降标被车辆碾压出现弯曲等损坏，但并未被观测人员 l o 第二章沉降观测数据预处理 及时发现，仍继续进行观测，就会造成观测数据失真。另外，路面期需要开挖通讯 电缆沟，原填筑预压期的沉降标将被破坏掉或被覆盖，为了保证在路面施工期沉降 观测顺利进行以及工后继续对沉降进行观测，改由在原测点位置重新埋设沉降墩进 行观测，沉降墩错误或不规范埋设会造成沉降观测数据失真。一般会出现以下3 种 形式的失真情况：图2 1 a 为沉降墩在埋设时由于底部土体未压实或者虚土未清除干 净，造成在观测期间桩体自身下沉，图2 1 b 为回填土未压实，在雨水等作用下桩周 土体固结下沉产生负摩阻力造成的桩体下沉，造成数据失真；图2 1 c 为由于桩体埋 设深度不够，在外力作用下产生倾斜造成的测量数据失真。图中s 为沉降墩原因产 生的位移。在沉降观测中，由于无法估计其大小，这部分位移被计入路堤产生的总 沉降中，造成实测沉降数据失真。 a b 图2 1非观测原因造成观测数据失冥示惹图 所以，沉降墩在埋设时应该特别注意，埋设一定要规范，确保有足够的深度埋 入地下，并注意保护，以防外界因素对其破坏影响沉降观测。 ( 2 ) 工作水准基点不稳定 沉降观测的水准点在路堤填筑的初期阶段采用工作基桩，工作基桩打设在变形 区外，桩身埋入土中1 0 m 以上，水准点选在垂直于路中心线5 0 m 以外【5 4 ，5 5 1 。路堤提 升到一定高度以后，为了减少沉降观测由地面水准点传递到路面的高差影响以及观 测工作的方便进行，一般将工作水准点传递到设有钻孔灌注桩的耳墙桥角上；在这 种情况下，一般认为设置有钻孔灌注桩的耳墙桥角是不发生沉降的；但在实际观测 中发现过桥头下沉，水准点不稳定的现象，如果在观测过程中不及时发现这些问题 并进行水准点校核，必然会造成沉降数据失真，所以必须对水准工作基点进行定期 的校核，以保证沉降观测数据的准确。 ( 3 ) 缺失数据的“插补 沉降数据的插补也是实测数据失真的主要原因。沉降标如果被车辆压坏或沉降 板节管被盗，或者沉降板改为沉降墩的过程中间隔时间较长，修补不及时均会造成 河海大学硕士学位论文 该期不能观测，导致数据缺失。在工程实际中，为了保证实测沉降数据的完整性， 在沉降数据整理时一般通过插补沉降数据来保证其完整性，插补数据一般方法是使 用临近点或者经分析关联较强的点作为该点的沉降量，或者使用预测值作为造点的 沉降，造成沉降数据失真。所以对破坏的沉降标的修复工作应该及时准确地进行。 2 3 沉降监测数据的插补方法 沉降数据处理时，一般有两种情况下需要对实测数据进行插补处理。第一种情 况是在进行沉降观测时某期的沉降数据没有能观测到，在这种情况下，需要对上一 期的沉降数据进行内插，以保证观测数据的完整有效；第二种情况，在利用一些沉 降预测方法进行沉降预测时需要对数据进行等间距插值预处理，例如灰色模型，三 点法、a s a o k a 法等。 ( 1 ) 数学插补方法 线性内插 由某两个实测值内插此两值之间的观测值时，可用 y ：只+ 二二；( 兕+ 。一以) ( 2 1 ) 户 菇飞) 坦。 式中，少，m ，儿。一为效应量( 即实测值) ，f ，0 。一时间。 拉格朗日内插计算 对变化复杂的效应量，可按照下式进行插值： 炉喜m 吝( 、嚣j 协2 ， 、 式中，广效应量；广自变量。 多项式曲线拟合插值 j ，= ( 力= 口o + q 石+ 嘭x 2 + + 石4 ( 2 3 ) 在采用多项式拟合时，式中的幂次和拟合所用的点数必须根据实际情况适当选 择。在文献【5 6 】采用用e x c e l 的多项式拟合功能对沉降进行实时建模动态预测，利用 相关性系数詹和拟合值是否异常来判断所选取的幂次是否合适。 样条曲线插值 1 2 第二章沉降观测数据预处理 三次样条曲线插值是数值分析中插值的主要方法，尤其是近几十年来发展起来 的，它比传统的拉格朗日插值和牛顿插值更具优势。样条曲线实际上是由分段三次 曲线并接而成，在连接点即样点上要求二阶倒数连续，从数学上加以概况得到的数 学样条概念。 在文献【3 7 】中，作者分别采用s p l i n c 三次样条插值对实测数据进行等时间间距插 值，将原始沉降数据转变为等阃距序列，在实际应用中，可以利用m a t l a b 数学工具 进行快速的插值运算。 ( 2 ) b p 神经网络在沉降数据趋势提取与插值中的应用 函数逼近和模型拟合是神经网络的模型的一个主要应用方面。b p 神经网络是一 种前向型神经网络，绝大多数的神经网络都采用了b p 神经网络或者它的变化形式， b p 神经网路是前向网络的核心内容，体现了神经网络最精华，最完美的内容。利用 b p 神经网络强大的函数逼近与仿真性能，对沉降时间序列进行趋势提取和等间距插 值，神经网络在数据预处理方面的原理和应用具体见第4 章。 2 4 小波理论在沉降变形数据分析中的应用 2 4 1 引言 变形体的变形是一种随时问或者空间变化的信号，所以变形分析是一种信号分 析。变形体的变形可以描述为随着时问和空间变化的信号，变形监测所获得的变形 信号，包含了信号和误差( 噪声) 两部分【2 9 】。软土路基的沉降观测是变形监测的一 种，沉降观测所得到的沉降数据即为一种信号，通过现场观测得到的信号既包含真 实的沉降信息，还包括误差。在沉降观测初期，沉降量较大，观测精度低；而在沉 降观测的中后期，由于路基的沉降趋于稳定，在较短的监测期内沉降速率很小，表 现为一种弱信号，而误差确表现为强信号，另外现场数据的采集受到施工，观测人 员的素质，水准基点和测点的稳定性等因素的干扰；软土的变化趋势很可能被噪声 所掩盖，因此，要对沉降观测得到的数据进行预处理，提取趋势、消除噪声，保证 沉降分析所用到的数据有足够的精度和可靠性。 对于变形数据进行预处理，从而有效地消除误差，并提取变形特征，分析变形 规律是变形分析的主要目的之一，目前常用的方法有多项式拟合法或者滤波法【2 叭。 1 3 河海大学硕士学位论文 滤波的主要目的是把有用信号从噪声中提取出来。噪声的存在，使观测值中含有误 差，往往影响了数据分析的精度，为了消除噪声的干扰，提高变形数据的分析精度， 常采用滤波对变形观测数据进行预处理。 小波分析( w 打e l e ta n a l y s i s ) 是2 0 世纪8 0 年代中后期发展起来的新兴学科， 它是一调和分析方法，是f o u r i e r 分析发展和重大突破，被人们誉为数学“显微镜 。 f o 埘e r 分析起源于法国科学家f o 而e r 于1 8 2 2 年发表的“热的解析理论”( t i l e a n a l 如c n e o r yo fh e a t ) ，而小波分析却是不同学科，不同研究者共同创造的，他反应大科 学时代学科之间的相互综合、相互渗透的强烈趋势。小波分析集中体现了数学理论 的完美性和数学应用的广泛性，已成为众多学科共同关注的热点，用它可分析处理 各种类型的信号，并已经取得了显著的效果【2 0 1 。 f o u r i e r 变换的基本思想是将信号分解成许多不同频率的正弦波叠加，将信号从 时间域转换到频率域。f o 砸e r 变换的能够满足大多数应用的需求，但是由于在进行 f o u r i e r 变换的时候丢掉了时间信息，因此无法对某一时间段所对应的频域信息或者 某一频率所对应的信息进行分析。为了克服经典f o 砸e r 分析不能分析描述信号的时 频局部特征的缺陷，1 9 4 6 年d g a b o r 引入了窗口f o 嘶e r 变换的概念，即著名的g a b o r 变换，试图通过选取适当的窗口来分析信号的局部性质，之后发展成为短时间傅立 叶变换( s h o nt i m ef o 嘶e rt r a n s f o 衄，s t f t ) ，其基本思想是对信号加窗，然后对窗 口内的信号进行傅立叶变换，因此反映出信号的局部特征。但是，窗口函数一经选 定，其窗口的大小和形状也随之固定，频率增高相应的窗口就不能变窄，因此，窗 口f o u d e r 变换也不能敏感的反映信号的突变。为了克服这一缺陷，很好的解决时频 局部化的问题，即希望在低频段用高的频率分辨率和低的时间分辨率，而在高的频 率段用低的频率分辨率和高的时闻分辨率，寻找一种窗口大小固定形状可变的时频 局域化分析方法，提出了小波变换。小波变换继承了s t f t 的思想，它的窗口大小 不变，但窗口的形状可以改变，是一种时间窗和频率窗都可以改变的时频分析方法， 如图2 2 ；即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具 有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，因此在时频域都有很强的表征信号局部 特征的能力。 1 4 第二章沉降观测数据预处理 图2 2 小波变换时频分析示意图 小波在变形分析中有如下作用【2 0 】：( 1 ) 观测数据滤波。对于变形监测，观测数 据序列中的有用信号和噪声的时频特性通常是不一样的。有用信号在时域和频域域 上是局部化的，表现为低频特性；而噪声在在时频空间中的分布是全局的，他在整 个观测的时域内出处存在，在频域上表现为高频特性。因此，滤波可以有效的分离 有用信号和噪声，实现消噪的目的。( 2 ) 变形特征的提取。借助小波的变化