孙贵平，单 剑

(青岛地质工程勘察院，山东青岛 266071)

载荷稳定状态下沉降观测研究*

孙贵平，单 剑

(青岛地质工程勘察院，山东青岛 266071)

建筑物在建成后一段时间内仍需进行沉降观测，观测周期及停止观测的时间值得探讨。载荷稳定情况下，可以根据沉降量及观测精度确定观测周期，使用双曲线模型进行沉降预测，根据预测结果确定停止观测的时间。实践表明，该方法可以确定观测周期及停止观测的时间，在降低成本的同时保证了观测质量。

沉降量;观测周期;双曲线模型;沉降预测

0 引言

建筑物建成后仍需进行沉降观测，沉降量超过一定限度或不均匀沉降会危及建筑物的安全。与施工阶段不同，建成后建筑物的载荷基本稳定，沉降更有规律性。如何根据沉降规律确定观测周期及停止沉降观测的时间值得探讨。

1 观测周期的确定

1.1 现状

目前沉降观测周期一般参照《建筑变形测量规范》[1]及《工程测量规范》[2]。文献[1]规定，使用阶段的观测次数应视地基土类型和沉降速率大小而定，除有特殊要求外，可在第一年观测3～4次，第二年观测2～3次，第三年后每年观测1次，直至稳定为止;文献[2]规定建筑物封顶后应每3个月观测1次，观测1年，直至建筑物稳定为止。

可以看出，文献[1～2]只对一般情况下的观测周期作出了规定，并非所有沉降观测都适用。

1.2 观测周期的确定

沉降观测周期不能太长或太短。周期太长，无法反映建筑物的真实沉降情况;周期太短，受观测误差的影响，沉降数据可靠性较低，且增加了大量人力物力。只有沉降量大于等于沉降量误差的若干倍时，观测成果才可靠。因此，沉降观测周期应取决于沉降量及观测精度。

观测点的沉降量为两次观测高程之差，即:根据误差传播定律，沉降量ΔH的中误差为:

两次观测可视为同精度观测，即mH1=mH2=m，则:

设沉降速率为V，一个观测周期沉降量与其误差之比为K，沉降观测周期为T，则:

根据ΔH=VT，则:

由此，即可求得沉降观测周期T。

在实际应用中，m取沉降观测精度估算中最弱点的中误差;V取上一观测周期沉降量与时间的比值。若各点沉降差值较大，应取最大值;一般情况下，取K=10为宜 。

2 沉降观测停止时间的确定

2.1 确定方法

最后100 d的沉降速率小于0.01～0.04 mm/d可认为建筑物进入稳定阶段，可以停止沉降观测[1]。稳定之前已经累积了一定的观测数据，分析数据的规律，进行沉降预测，根据预测结果计算日平均沉降速率，确定停止沉降观测时间。对部分观测点进行观测来验证沉降预测的正确性，这样在减少工作量的同时，也保证了沉降观测质量。可以看出，该方法的关键是准确预测沉降量。

2.2 常用沉降预测方法

沉降预测方法主要有3种[4]:一是分层总和法，使用简化的固结公式计算固结度，从而估算沉降发展规律;二是数值计算法，根据固结理论，结合土的本构模型计算最终沉降量;三是拟合法，通过实测数据来推算沉降量与时间的关系。

分层总和法、数值计算法在理论上可行，但所涉及的参数必须通过实验获得。取样过程中土样会产生扰动，可能导致实验得出的参数与实际参数相差甚远，因此根据实验参数计算的沉降量与实际沉降规律常常不符合。拟合法有一定的理论基础，可以充分利用实测数据，其结果令人满意。

目前根据沉降数据进行预测的方法较多，主要有双曲线法[5]、指数曲线法[6]、泊松曲线法[7]、灰色理论预测法[8]、BP 神经网络预测法[9]等。具体应用中，可以根据沉降数据选择合适的模型进行预测。

3 工程实例

3.1 工程概况

某高层建筑建成后仍需进行沉降观测。该项目共布设3个基准点，6个沉降观测点。基准点之间按照一级观测要求进行，沉降观测按照二级观测要求进行，在观测时严格执行相关规范。

3.2 观测周期

根据式(5)，取K=10，该项目为二级观测，m取沉降观测精度估算中最弱点的中误差1 mm。沉降观测数据，见表1。

表1 观测周期预测表Tab.1 Observation cycle prediction table

从表1可以看出，该建筑各点沉降量差异较小，根据第二次观测平均沉降量计算下次观测周期为36 d。由此计算出第三次沉降观测的时间为2009年7月11日。

根据第三次沉降观测结果，取平均值计算沉降速率，第四次沉降观测周期为61 d，则第四次观测时间为2009年9月10日。以此类推各次沉降观测时间，直到建筑物稳定为止。

3.3 沉降观测停止时间的确定

3.3.1 双曲线模型

文献[5]提出，在建筑物载荷稳定阶段，沉降量与时间的关系可以使用双曲线模型拟合。

设监测时间为t，对应时间t的沉降量为S，则建立沉降量与监测时间的拟合关系式:

式中:yi为与沉降量有关的因变量;xi为与时间有关的因变量;vi为随机因素对yi影响的总和(改正数);^a、b^为回归系数。

根据n次观测值，按最小二乘原理，在[vv]最小的条件下解得:

按求得的^a、b^值建立式(6)的沉降量趋势模型，同时对回归模型的有效性进行检验。

3.3.2 沉降预测

根据计算所得观测周期，进行沉降观测，共进行5次沉降观测，观测结果，见表2。

表2 沉降观测结果表Tab.2 Subsidence observation result

使用双曲线模型进行沉降预测，经过计算，将观测日期倒数(x)与沉降量倒数(y)转换为线性模型，得 y=1.917 5x+0.024 7，同时计算相关系数R2为0.999 2，拟合结果较好。

由表2可知，第四个观测周期的平均沉降速率为0.044 mm/d，尚不能满足最后100 d的沉降速率小于0.01～0.04 mm/d的要求，因此继续下一周期观测。

根据所得模型，预测未来沉降量。预测累计675 d时累计沉降量为36.31 mm，则100 d平均沉降速率为0.014 7 mm/d，故停止沉降观测。

为验证沉降预测的正确性，累计675 d时增加1次观测，得到平均累计沉降量为36.18 mm，接近且小于预测结果，说明双曲线预测模型拟合精度较好，且比较安全。

4 应注意的问题

利用本文所述方法确定沉降观测周期时，应注意以下问题:

1)该方法仅能在建筑物载荷及周边环境稳定的情况下使用。载荷不稳定或周边地质环境比较敏感时(例如基坑开挖、大量抽取地下水、施工等)，应加大沉降观测密度，以便真实反映建筑物沉降情况。

2)在沉降观测中，可能出现某一沉降点沉降量远大于其他沉降点的情况，此时可能是该点不稳定或受到高空坠物打击，不能反映真实情况。应根据沉降观测点的情况结合附近沉降观测点数据分析，得出沉降的真正原因。

3)在建筑物均匀沉降的情况下，可以根据平均沉降量来计算观测周期，但在沉降量差异较大的情况下，应分别计算或根据最大沉降量计算沉降观测周期。

4)沉降观测模型较多，在载荷稳定情况下，使用双曲线模型预测效果较好。在实际应用中，应根据沉降实际情况选择合适的沉降模型进行预测。

5 结论

根据沉降量计算观测周期，使沉降观测日期的确定有了可靠依据，减少了观测工作的盲目性，保证了观测精度。但是，在特殊情况下应加大观测密度，以便真实反映沉降情况。

使用双曲线模型预测未来沉降量，并计算未来沉降速率。通过验证可以看出，该方法可以满足载荷稳定状态下的沉降预测，从而可以确定沉降观测停止时间。

[1]JGJ－8－2007，建筑变形测量规程[S].

[2]GB50026－2007，工程测量规范[S].

[3]窦林春，赵素敏.沉降观测周期的确定方法[J].勘察科学技术，2009(1):55～56.

[4]潘林有，谢新宇.用曲线拟合的方法预测软土地基沉降[J].岩土力学，2004，25(7):1 053 ～1 058.

[5]于涛，赵仲荣.建筑物沉降规律的曲线拟合模型研究[J].测绘通报，2008(11):50 ～52.

[6]马国亮，方宝君.基于沉降监测的预测模型的选取[J].矿山测量，2009(4):38～40.

[7]金珉，梅国雄.泊松曲线的特征及其在沉降预测中的应用[J].重庆建筑大学学报，2001，23(1):30 ～35.

[8]冯锦明，李炳芳.灰色预测模型在建筑物沉降监测中的应用[J].地矿测绘，2008，24(2):7 ～9.

[9]李红霞，赵新华，迟海燕，等.基于改进BP神经网络模型的地面沉降预测及分析[J].天津大学学报，2009，42(1):60 ～64.

Study about Subsidence Observation under Load Stable State

SUN Gui-ping，SHAN Jian
(Qingdao Institute of Geological Engineering Exploration，Qingdao Shandong 266071，China)

The subsidence observation still is of the need after building established for a period of time，the observation cycle and the time to stop observation are worthy to discuss problems.Under the condition of load stable state，the authors consider that the subsidence quantity，observation precision can be used to confirm observation cycle，using hyperbola model to make prediction，the stopped observation time is confirmed by prediction result.The practice indicates this method could confirm observation cycle and stopping observation time and so the method could reduce the cost and ensure observation quality as well.

subsidence quantity;observation cycle;hyperbola model;sedimentation predict

TU 196+.1

B

1007－9394(2011)02－0021－03

2011－02－25

孙贵平(1981～)，男，吉林长春人，助理工程师，现主要从事测绘及相关方面的工作。