土工實驗數據整理和分析方法研究

李娜

摘 要：土工實驗是進行土木工程的重要前提條件，其能夠為施工建設提供可靠的數據支持，能夠有效防止工程建設中可能存在的潛在危險事故。

關鍵詞：土工實驗：數據分析；方法

為了提升巖土工程設計及其施工的合理性，必須要加強對實驗數據分析保障，然而影響土工實驗數據可靠性的因素主要取決于土樣本身和實驗兩個方面，實驗過程中，由于土體本身具有復雜性，土質之間存在不同的物理學性質以及含水量等，原狀土在采樣、運輸以及存儲和制備樣品過程中，其擾動程度的因素，影響到土工實驗數據可靠性，出現數據誤差現象；另外實驗因素的影響：可能由于測量存在系統誤差，受到測量儀器本身或者是方法不同的影響，造成數據偏差問題，還有可能存在隨機誤差以及過失誤差，這些都會影響實驗數據的可靠性。

一、造成土性參數實驗結果誤差性的原因

多年實踐工作經驗，歸納并總結到造成土性參數實驗結果誤差性的原因，具體表現在兩個方面：一方面：由于土體性質造成的。根據物理力學和力學性質研究，從宏觀上土體被視為土層，但是由于土體本身具有不均性，再加上受到外界環境的影響，雨水沖擊、地下水位以及氣候變化等影響時，使得土體性質的不均性更加明顯。另一方面：由于取樣儀器的型號不同，工作人員在實驗數據測量過程中，采用不同的取樣技術，不同的實驗設備以及不同的實驗方法等等，這些都會造成土工參數出現離散性。通常這些因素難以避免，因此在土工實驗數據分析中，必須要對土性參數做具體的規定，實驗測量得到的數據作為隨機變量進行誤差處理，并且采用概率理論、數據統計方法以及相關的誤差理論等，在了解了土性的分布狀況以及具體參數之后，對其實施有針對性的實驗，以便提高數據的可靠性和精確性。

二、土工試驗數據所涉及內容

1.土的比重實驗。土工試驗過程中，土的比重實驗是非常重要的。一般來說，地域相同或者相近，那么土的比重也將會比較相近。但是，因為在實際操作中，其整個的操作流程比較復雜，所以不同的單位會采用本地所出具的或者考察的相關數據直接進行比重實驗，這樣容易導致實驗數據的誤差存在。

2.土的密度實驗。通過土的密度實驗可以詳細的了解土的組成，可以了解其組成成分的性質，能夠為之后的施工提供更多的參考。土的密度與土粒的重量、孔隙體積、孔隙大小、孔隙水重等等內容息息相關，能夠反映土的組成和基本結構特征。在進行實驗的過程中，要注意盡量避免對取樣即時進行實驗，最好能夠等待土樣達到日常狀態之后再進行試驗，這樣可以讓土密度實驗的結果更加準確。

3.土的含水量實驗。土的含水量實驗可以說是土工實驗中的核心內容，其實驗的情況將會影響到工程地基建設，還會影響到后續工程的穩定性。不同地區的土樣其含水量不同，并存在很大程度上的差異性。實驗人員在進行取樣的過程中，要保證其樣品的均勻性，或者具有代表性，否則進行試驗所獲得的數據就沒有任何指導意義，其數據在實踐應用中的效率和質量也將會呈現大幅度的下降。

三、分析總體實驗數據的檢查，異常分析及其處理

根據土體樣本的物力性質及其力學性質最終得到土工實驗數據的測量結果，整個實驗過程中，由于數據存在一定的誤差性，因此，必須要根據測量經驗以及數據統計原則，提高數據測量的精確性，具體從兩個方面分析：一方面，根據土的物理力學特性來判斷數據的不合理性。當土體實驗數據中存在明顯不符合土的物理力學性質范圍的點，可以直接對其舍棄，但是當實驗中，大部分數據在某個值域范圍波動時，可以根據一點或者是幾點值域之間的差異性，對異常點做剔除處理。另一方面，根據某一置信水平確定實驗數據的異常點。當實驗測量數據比較多時，采用3σ法則，當數據出現在[ms-3σ，m s+3σ]之外的數據點時，其概率只有0.27%，此時就將這兩點作為實驗數據的異常點進行處理，在分析數據異常原因的基礎上，不能機械地將[ms-3σ，ms+3σ]之外的點全部剔除；另外當實驗數據的某一個土樣參數位于[ms-3σ，ms+3σ]之外時，表明數據誤差是由于實驗本身引起的，對數據予以剔除處理；當實驗數據比較少時，一般以30作為判別數據多少的中介值，采用t分布的概率值來代替正太分布的概率值，根據t分布函數，確定出對應此置信水平的實驗數據范圍。

四、分析最小樣本數問題

整個土工實驗過程中，由于樣本數量過少，造成實驗數據結果不穩定，然而影響樣本數的因素是：工程規模、實驗現場勘察條件以及工程測量的精度要求，針對土工實驗數據最小樣本數問題，主要從統計特征方面做了詳細探究。具體實驗中，為了提高數據的可靠性和精確性，以滿足統計要求的最小樣本數，因此，除了收集實驗資料以外，主要利用Bayes方法具體進行。通常土的抗剪強度參數符合正態分布，因此，采用Bayes法時，需要將實驗過程中，不同時間測量的數據有機地結合起來，最終得到一個比較可靠的數據，確保實驗結果科學、有效。該方法備廣泛應用于大型工程設計指標中，其最大的優勢是，能夠精確處理不同觀測數據，并將測量數據進行合并，同時根據不同實驗概率規律的信息，將其有機地結合起來，最終得出更可靠的數據分布，進而增強土的抗剪強度參數的合理性和可靠性。

五、土工實驗數據分析方法的應用

1.進行數據檢查，果斷進行取舍。在進行實驗的過程中，如果有明顯不符合物理力學性質的值的范圍點，則可以通過觀察予以了解，實驗人員要對其進行細致觀察，一旦發現異常立刻予以放棄。一般判斷的標準是大部分數值為范圍內波動，但是有一點超出正常值或者距離正常值較遠，則可以被認定為不合理。在實驗據較多的情況下可以運用3盯法則進行數據之間取舍的考量。在進行實驗過程中，存在于[ms.3 m+3]之外數值所占比例較少，因此，大于ms十3σ和小于ms一3σ之間數值作為異常處理。

2.土工實驗數據中最小樣本數問題。在土工試驗過程中，最小樣本數問題需要引起人們的重視。實驗中的樣本數要選取適當，如果樣本數過小就會影響實驗結果的準確性。但是，樣本數的數量并不是隨意定制的，其受到多種因素的影響，比如工程規模、工程精度要求、現場勘查情況等等。

3.土體性質指標的自相關性的問題。根據以往數據實驗的關聯性，求的往往是其之間的線性相關系數，但是對于其自相關函數通常并沒有表現出線性相關，而是指數相關。因此，不能簡單依照求相關系數的方法判斷其相關性。在進行土工實踐過程中，往往可以通過g對其獨立性進行判斷。在相關距離范圍內，圖形指標基本相關；在此范圍外，圖形指標基本不相關。但是對于g事先未知，因此其需要根據樣本測值進行求算，一般使用遞推平均法對相關距離8進行計算，并使用間距△z對g的影響進行綜合考量。一般來說，△z/g的數值越大，其各抽樣點的土性越接近相互獨立，抽樣誤差也就越小。

土工試驗對于土工建設來說影響較大，其影響因素包括土體本身性質、取樣儀器情況、人為因素等，需要對此方面予以重視。

參考文獻

[1]經海龍，張利國，土工實驗數據分析方法探討2017.

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