大坝变形观测数据处理方式分析与研究

冯文军

(重庆市水利电力建筑勘测设计研究院，重庆 401120))

大坝变形观测数据处理方式分析与研究

冯文军

(重庆市水利电力建筑勘测设计研究院，重庆 401120))

基于目前大坝变形观测数据处理技术应用过程中存在的问题缺陷，文章分析了大坝变形观测数据处理内容与变形误差观测数据类型，并提出了变形观测数据处理方式，其目的是为相关建设者提供一些理论依据。结果表明，大坝变形观测数据处理技术的应用质量，需结合获取的观测数据条件，来采取对应的数据处理方式，从而提高其适用性。

大坝变形观测数据处理；过程线法；Dixon检验法；t检验法；Gurbbs准则

0 引 言

大坝工程是保护地区进行现代化经济建设成果的重要基础设施。其变形误差问题会严重影响工程建设使用的安全稳定性，从而给涉及区域人民群众的正常生产生活带来安全威胁。针对这一问题，研究人员应在明确大坝变形观测数据处理内容与变形误差类型的基础上，找出相应的观测数据处理方法。这是降低大坝变形问题影响，从而保证其建设使用耐久性的重要课题内容，相关建设人员应将其重视起来。

1 大坝变形观测数据处理内容

变形观测工作，就是定期对水利工程易出现变形现象的观测点进行重复观测，以获得多期观测值，进而求出各个观测周期的变化量。这里的变化量指的是：沉降量、不均匀沉降、沉降速度、地基倾斜、构件倾斜以及相对弯曲等。对于大坝线形观测数据处理，应以沉降点分布图、沉降观测成果表以及周期沉降展开图等形式，用于水利工程建设使用安全稳定性目标的实现控制[1]。

2 大坝变形观测数据误差类型

2.1 粗大误差

大坝工程在进行变形观测数据获取过程中存在的粗大误差问题，是一种具有明显特点的误差类型。造成其性能较大负面影响的原因为，观测人员操作失误。这里的失误包括：变形观测输入测量信息错误、信息记录错误以及数据读数错误等。此外，当变形观测处在机械冲击或是振动条件下，就会因意外改变来导致误差现象的出现。研究表明，大坝变形观测数据的粗大误差数值影响要比其他类型的误差大，因此，大坝变形观测数据处理人员要将其作为重点控制对象，以服务于工程建设安全稳定性保障体系[2]。

2.2 随机误差

随机误差又名偶然误差，其是因微小因素以及独立因素导致的。虽然其具有一定偶然性，但其整体测量效果仍服从于统计规律。值得注意的是，大坝变形观测数据中的随机误差可控性差且误差值影响不大特点，但其也会对水利水电工程的安全检测结果准确性造成的影响，因而，观测数据分析人员要对其进行综合考虑。

2.3 系统误差

大坝变形观测数据处理中的系统误差是由固定不变或是按照一定变化规律等因素导致的。这里的因素大多指：监测方法应用以及监测仪器设备选择不具备科学合理性。系统误差类型由因恒定误差原因，而造成的不变系统误差以及呈周期变化的系统误差。根据对实际测量数据结果进行分析得出，系统误差类型很难从根源上对其进行控制处理，因此，大坝变形观测人员要综合相关的设备仪器来找出工程结构运行过程中出现的误差问题，从而对其进行针对性处理。

3 大坝变形观测数据处理方式分析

3.1 过程线法

过程线法的应用过程，如果发现测值超出了其原有物理定义范围，或者是超出了数据信息一般的分布规律，就可将其判断为大坝变形观测的异常值。如果测值在测量的物理定义范围内，数据处理人员要结合自身的工作经验与原始观测数据，来判断其是否属于过失误差。如不能确定，但却满足判别式，则应标记为可疑测值；如能确定，则要将其判断为异常测值，以进行剔除处理[3]。对于可疑测值的判断，过程线法的应用，就是采用如下公式：

yi-ymax>0；yi-ymin<0

(1)

式中：yi实测值，ymax为测值历史最大值，ymin为测试历史最小值。

3.2Dixon检验法

该检验方法，主要遵循正态分布的测值规律，即按照一定的顺序来进行排列，从而获取两端的异常值。这样一来，进行分析总结，就能绘制出Dixon检验法的判据表，并生成各统计量的临界值r0(n，α)。此过程，得出的大坝变形观测数据实测值统计量大于临界值，即满足下式计算要求后，就能确定该序列中含有粗大误差，应立即予以剔除[4]。

(2)

研究表明，Dixon检验法的应用优势在于计算过程简单便捷，即在运用Dixon法进行检验时，观测数据处理人员应根据测值序列的差异来选择实用效果不同的统计量。如果测定序列中有一个以上的异常值，则应重复使用Dixon法进行检验，直至异常数据完全消除。

3.3t检验法

在对满足正态分布的测值序列进行观测数据处理过程中，t检验法将K作为判定异常值的标准。如K大于显著性水平α的情况下，则为异常值[5]。此过程，按照如下公式进行计算。

(3)

(4)

式中：xd为待判实测值。

3.4Gurbbs准则

该准则，服从正太分布的测值序列，如存在异常值，则按照如下公式进行计算：

(5)

式中：Sn按照如下公式进行计算：

(6)

3.5 拉依特准则

该准则应用要控制好实测值Xi与回归值X的残差不宜过大，应满足正太分布3α准则的状态下作用于大坝变形观测数据处理过程。即实际分析处理结果为异常数据，则应剔除，但剔除的数据点不能大于点总是的1%-5%。否则，就要通过增加大坝变形观测点数，来进行重新判断。

|Xi-X|>3α时，Xi为粗大误差，应予以舍弃；

|Xi-X|≤3α时，Xi为正常数据，应予以保留。

在拉伊特准则限制下，观测数据处理人员应用概率论统计得出了如下结论：即当误差服从于正太分布时，误差大于3σ观测数据，误差出现概率小于0.003。这就意味着大坝变形观测人员要进行大于300次的观测，才有可能出现一次误差的可能。因此，采用拉依特准则，或3σ准测)进行粗大误差剔除时，置弃概率是较小的，因此，即使有不合理的异常值，也要予以保留处理。

4 结 语

综上所述，在处理大坝变形观测数据信息的过程中会出现粗大误差、随机误差以及系统误差问题，这就降低了变形观测工作设计应用的质量。为此，研究人员应在明确变形观测数据处理工作作用于大坝变形控制的要求基础上，采用：过程线法、Dixon检验法、t检验法、Gurbbs准则以及拉依特准则，来提高大坝变形观测数据分析的准确性，从而为水利水电工程建设使用的安全稳定性提供保障。

[1]王波,周仪邦,梁海波,等.基于小波分析的GPS大坝变形监测数据处理[J].青海大学学报：自然科学版,2013(01):48-53.

[2]邓波,王毅,姜忠,等.大坝变形监控数据处理的粗差识别方法及应用效果分析[J].水利水电技术,2016(07):104-107.

[3]刘伟强.水库大坝变形观测过程GPS—RTK技术的有效运用[J].河南水利与南水北调,2016(12):66-67.

[4]李瑞,姜新元,秦涛.多元线性回归在大坝变形监测数据处理中的应用[J].黄河水利职业技术学院学报,2017(01):17-19,54.

[5]李娟.双塔水库大坝观测异常分析数据处理方法的研究[J].中国水运：下半月,2014(09):244-245.

[6]王江荣.Richards生长曲线模型在大坝变形监测数据处理中的应用[J].矿山测量,2015(05):59,6,61-64.

1007-7596(2017)07-0092-02

2017-06-20

冯文军(1979-)，男，四川邻水人，工程师，从事测绘方面工作。

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