地震救援破拆技術效率研究

摘" 要：以地震救援中常用的開放空間間接安全破拆方法和受限空間水平快速破拆方法為研究對象，探究安全破拆需要兩層切割破拆情況下首層破拆深度對整體破拆效率的影響和受限空間水平快速破拆鉆孔數量對整體破拆效率的影響。結果表明，安全破拆作業時長與首層切割深度，快速破拆作業時長與鉆孔數量均表現為一定的線性正相關關系。對2種方法進行線性回歸建模，分別得到了線性回歸模型。

關鍵詞：地震救援；安全破拆；快速破拆；受限空間；回歸建模

中圖分類號：P315.8" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2023）11-0054-05

Abstract： Taking the indirect safe demolition method of open space and the horizontal rapid demolition method of restricted space commonly used in earthquake rescue as the research object， this paper probes into the influence of the first layer breaking depth on the overall breaking efficiency and the influence of the number of horizontal rapid breaking holes in the restricted space on the overall breaking efficiency when the safe breaking requires double-layer cutting. The results show that there is a certain linear positive correlation between the safe demolition operation time and the first layer cutting depth， the quick disassembly operation time and the number of boreholes. The two methods are modeled by linear regression， and the linear regression models are obtained respectively.

Keywords： earthquake rescue; safety demolition; quick disassembly; confined space; regression models

地震災害被稱為“群災之首”，其引起建（構）筑物倒塌造成人員埋壓是地震災害人員傷亡嚴重的重要原因之一，震后救援是減輕地震災害造成人員傷亡的主要途徑，地震救援中涉及多種救援技術，其中破拆技術是打通救援通道，清除救援隊員與受困者之間障礙的重要技術。地震救援破拆技術根據作業面大小可分為受限空間破拆和開放空間破拆，根據作業方法可分安全破拆法和快速破拆法。根據破拆作業方向可分為垂直破拆、水平破拆和斜向破拆。在地震救援中“時間就是生命”，救援時間的長短會直接影響被困者的存活率。救援作業時破拆作業效率能作用到整體的救援效率，分析破拆作業中重要環節對破拆作業的影響可以在一定程度上改善作業技術，爭取更多寶貴的救援時間。本研究以開放空間的間接安全破拆方法和受限空間的水平快速破拆方法為研究對象，分析間接安全破拆方法首層切割深度對整體破拆效率的影響，分析水平快速破拆方法打孔數量對整體破拆效率的影響。旨在通過數量分析對破拆效率予以一定的理論支持。

1" 材料與方法

1.1" 研究對象

1.1.1" 開放空間間接安全破拆法

開放空間間接安全破拆方法是地震救援破拆方法中典型的一種破拆方法，開放空間是指人員和裝備能夠自由操作不受限制的空間，泛指比較大的空間。間接破拆方法是指切割鋸不能一刀切透的情況下，需要進行層級剝離混凝土并進行多次切割的操作方法。安全破拆方法是指在對應操作面的位置不能有較大混凝土塊掉落的破拆。本研究安全破拆方法在垂直向下安全破拆場景下進行。

1.1.2" 受限空間快速破拆法

受限空間快速破拆法在地震救援實際場景中應用較為廣泛。受限空間是一種相對概念，與開放空間相比空間較小，在該位置進行操作，救援人員和救援裝備或多或少會受到空間影響。快速破拆方法是指在對應操作界面范圍內破拆不受限制，可以依據情況采用效率高的設備進行破拆。本文研究快速破拆方法為水平方向快速破拆。

1.2" 研究相關裝備

1.2.1" 混凝土

本研究中2種破拆實驗均采用標號為C30，配筋為10～12 mm螺紋鋼，厚度為12～15 cm的預制混凝土板。

1.2.2" 安全破拆器材

安全破拆實驗裝備選用胡思華納K760切割鋸（適配水桶），喜利得TE50電錘（適配沖擊鉆頭），膨脹螺栓，救援三腳架，卷尺，自噴漆。

1.2.3" 快速破拆器材

快速破拆實驗裝備選用喜利得電錘（適配鑿頭），5 m卷尺，自噴漆，手動液壓剪切鉗。

1.3" 實驗方法

1）開放空間間接安全破拆實驗。安全破拆方法作業主要分為打觀察孔評估，劃定破拆形狀及位置，實施切割、鑿破和轉移切割后的障礙結構體等部分作業內容。本實驗自變量為間接破拆首層切割深度，轉動切割鋸鋸片防護殼限位、控制切割深度，具體深度劃分為6、8、10 cm，實際切割深度為指定值±1 cm。切割深度統計實施切割、鑿破這部分作業時長作為因變量，具體界定為統計作業隊伍劃定好邊長為70 cm的等邊三角形作業區域，并準備好切割及鑿破裝備后至能夠提升轉移切割后的障礙結構體時間。

2）快速破拆法作業主要分為打觀察孔評估，劃定破拆形狀及位置，實施鉆孔、鑿破、剪切和清理配筋等部分作業內容。本實驗自變量為實施鉆孔部分的鉆孔數量，具體界定為沖擊鉆在設定的邊長70 cm的三角形區域內均勻打通鋼筋混凝土的數量，數量設定為1、6、12個，其中鉆孔數量為6個和12個時實際數值為指定值±2個。因變量統計從劃定好工作區域并準備好電源、裝備等工具開始作業至實施剪切配筋前時間階段。

2" 結果與分析

2.1" 描述性統計

2.1.1" 安全破拆描述性統計分析

通過不同時間段多次實驗排除因操作不當獲取的無效數據，最終得到安全破拆數據共18個。數據處理和分析均用SPSS Statistics 26軟件進行，實驗獲得數值見表1。描述性數據分析得到數據描述統計表，見表2。

由表1和表2得知，安全破拆作業統計時長最小值出現在首層切割深度為8 cm時，作業時長為78 min；最大值出現在首層切割深度為10 cm時，作業時長為131 min；綜合作業時長平均值為101.61 min。作業時長樣本標準偏差為14.35，根據變異系數C·V=（標準偏差SD/平均值Mean）×100%，計算得到樣本變異系數C·V約為0.14，樣本變異系數小于0.15，樣本離散程度符合范圍要求。偏度系數為0.16，峰度系數為-0.20，樣本形態基本服從正態分布。

2.1.2" 快速破拆描述性統計分析

通過不同時間段多次實驗獲得快速破拆有效實驗數據共15個。實驗獲得數據見表3。運用SPSS進行描述性數據分析得到數據描述統計表，見表4。

由表3和表4得知，快速破拆作業統計時長最小值在鉆孔數量為1個時出現，作業時長為62 min；最大值在鉆孔數量為12個時出現，作業時長為114 min；綜合作業時長平均值為85.40 min。作業時長樣本標準偏差為14.95，根據變異系數C·V=（標準偏差SD/平均值Mean）×100%，計算得到樣本變異系數C·V約為0.17，樣本變異系數略大于0.15，樣本離散程度較大。偏度系數為0.57，峰度系數為-0.31，數據樣本形態基本服從正態分布。

2.2" 數據分析及模型建立

相關分析（Correlation analysis）是揭示要素之間相互關系密切程度的方法。要素間密切程度的測定主要是通過對相關系數的計算與檢驗來完成。相關系數的計算，對于2個要素x與y，如果它們的樣本值分別為xi與yi（i=1，2，3，…，n），則它們之間的相關系數被定義為

式中： 分別表示2個要素樣本值的平均值，即

rxy為要素x與y之間的相關系數，它就是表示這2個要素之間的相關程度的統計指標，其值介于[-1，1]，rxy＞0表示正相關，即2個要素同向相關；rxy＜0表示負相關，即2個要素異向相關。rxy的絕對值越接近1，表示2個要素的關系越密切；越接近于0表示2個要素的關系越不密切。相關系數的檢驗，當要素之間的相關系數求出之后，還需要對所求得的相關系數進行檢驗。相關系數是根據要素之間的樣本值計算出來的，其隨著樣本數的多少或取樣方式的不同而不同，因此其只是要素間的樣本相關系數，通過檢驗才能確定可信度。相關系數是在給定置信水平下通過查閱相關系數檢驗的臨界值表來完成的。

統計學中回歸分析（Regression analysis）指的是確定2種或2種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析按照涉及的變量多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變量的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

一元線性回歸模型描述的是2個要素（變量）之間的線性相關關系，假設有2個要素x和y，x為自變量，y為因變量。則一元線性回歸模型的基本結構形式為

，

式中：a和b為待定參數；α=1，2，…，n為各組觀測數據的下標；εα為隨機變量。

如果記" 和" 分別為a和b的擬合值，得到一元線性回歸模型

。

上述公式代表x與y之間相關關系的擬合直線，稱為回歸直線；" 是估計值，也稱回歸值。建立一元線性回歸模型的過程就是用變量xi和yi的實際觀測數值確定參數a和b的最小二乘估計值" 和" 的過程。模型的顯著性檢驗在回歸模型建立后，借助于數據判定和F檢驗完成。

2.2.1" 安全破拆數據分析及模型建立

Pearson相關模型是針對滿足正態分布的數據相關分析模型。通過數據描述可得安全破拆實驗數據基本服從正態分布，通過SPSS進行此模型雙尾相關分析得到相關性描述表（表5）。散點圖可有效輔助識別數據基本形態，安全破拆數據散點圖如圖1所示。由表5可知，首層切割深度和作業時長的相關關系數值為0.483，并且呈現0.05水平的顯著性，首層切割深度和作業時長存在較為顯著的相關關系。觀察安全破拆散點圖形態進一步確定數據間的同向相關關系。

確定數據存在相關關系，進而用回歸分析線性模型模塊進行數據分析，綜合模型摘要b、ANOVAa和系數a等圖表得到模型參數表，由參數表可知：R2為0.233，該數值越接近1表明回歸模型模擬程度越好，數據表明作業時長變異的23.3%可由首層切割深度的變化來解釋，R2數值較小說明決定作業時長的其他因素影響依然較大。F值為4.87，顯著性為0.04＜0.05，說明擬合的線性回歸方程具有統計學意義。作業時長和常數項的偏回歸系數檢驗P值均小于0.05，表明存在統計學意義，均可納入回歸方程。綜上數據可得回歸方程為作業時長=4.125×首層切割深度+68.611（切割方式滿足兩層切割可切透情況）。數據殘差獨立性驗證Durbin-Watson值為2.17接近于2。殘差數據通過直方圖和P-P圖驗證基本服從正態分布。回歸方程表明，作業時長與切割深度存在同向性，切割深度在兩層可實現完成破拆作業的前提下，首層切割深度小作業效率高。模型關鍵數據見表6。

2.2.2" 快速破拆數據分析及模型建立

通過快速破拆獲得的數據描述可得數據基本服從正態分布，通過SPSS進行Pearson相關模型雙尾分析得到相關性描述表（表7）。由表7可知，鉆孔數量和作業時長的相關關系數值為0.602，并且呈現0.05水平的顯著性，首層切割深度和作業時長存在較為顯著的相關關系。觀察快速破拆數據散點圖（圖2）形態進一步確定數據間的同向相關關系。

確定數據存在相關關系，進而用回歸分析線性模型模塊進行數據分析，綜合模型摘要b、ANOVAa和系數a等圖表得到模型參數表，由參數表可知：R2為0.363，該數值越接近1表明回歸模型模擬程度越好，數據表明作業時長變異的36.3%可由首層切割深度的變化來解釋，R2數值較小同樣說明決定作業時長的其他因素影響依然較大。F值為7.407，顯著性為0.017，擬合的線性回歸方程具有一定的統計學意義。作業時長和常數項的偏回歸系數檢驗P值均不大于0.05，系數同樣存在一定的統計學意義，可納入回歸方程。綜上數據可得回歸方程為作業時長=1.935×鉆孔數量+73.144。數據殘差獨立性驗證Durbin-Watson值為1.583接近于2。殘差數據通過直方圖和P-P圖驗證基本服從正態分布。回歸方程表明，作業時長與鉆孔數量存在同向性，在保證具備觀察孔的情況下，鉆孔數量少作業效率高。模型關鍵數據見表8。

3" 結論與建議

3.1" 結論

1）經過實驗獲取數據、數據處理和數據分析最終建立回歸模型。開放空間層級安全破拆線性回歸方程為y=4.125×x+68.611（x為首層切割深度，y為作業時長）。通過回歸方程得知作業時長隨著首層切割深度的增大而增大，表示作業效率會隨著首層切割深度的增大而降低，在破拆時應該減小首層切割深度。但需要注意的是分析結果是針對此項實驗混凝土型號和鋸片切割深度而言的。針對不同型號混凝土和切割鋸型號需要另行討論。受限空間水平快速破拆線性回歸方程為y=1.935×x+73.144（x為鉆孔數量，y為作業時長），通過回歸方程得知作業時長隨著鉆孔數量的增大而增大，表示作業效率會隨著鉆孔數量的增大而降低，在破拆時應該減少鉆孔數量，同樣需要指出的是針對不同型號混凝土和破拆設備需要另行討論。

2）決定系數R Square （R2）是衡量模型對數據的擬合程度的重要指標，R2越接近1表明回歸模型模擬程度越好。開放空間層級安全破拆回歸模型R2為0.233，表明作業時長變異的23.3%可由首層切割深度的變化來解釋。受限空間水平快速破拆回歸模型R2為0.363，表明作業時長變異的36.3%可由首層切割深度的變化來解釋。二者R2數值都較小，說明開放空間層級安全破拆和受限空間水平快速破拆影響作業效率的主體因素實驗中并沒有全部涉及。

3.2" 建議

1）2種實驗方法均考慮單個自變量對因變量作業時長的影響。接下來可將資源保障、破拆方式方法等多種要素綜合設置研究多種要素對于作業效率的影響。

2）實驗數據因現實條件原因采集于培訓訓練不同班級和時期的場景，數據樣本較少，破拆操作水平不同等影響實驗數據獲取準確性現象。相關研究可從實驗控制變量和數據精確性等方面進一步深入討論。

3）根據數據分布特征和經驗，本研究采用線性回歸模型進行模擬。數據建模方式有多種，后期研究可從多種模型對比角度出發。

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