工程地质学报  2017, Vol. 25 Issue (6): 1610-1616   (2130 KB)    
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  • 收稿日期:2016-12-06
  • 收到修改稿日期:2017-04-10
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    苗鹏勇
    王宝军
    施斌
    曾绍洪
    孟志浩
    分布式光纤桩基检测数据智能化处理方案的研究与应用
    苗鹏勇, 王宝军, 施斌, 曾绍洪, 孟志浩    
    南京大学地球科学与工程学院 南京 210046
    摘要:分布式光纤桩基检测时会产生大量的检测数据,对这些数据快速、准确的处理已成为当前分布式光纤桩基检测一个急需解决的问题,但是当前还没有专门的分布式光纤数据处理软件。介绍了桩基检测时,光纤的埋设工艺及数据处理面临的关键问题。根据感测光纤埋设特点以及后期数据处理过程中的关键步骤,提出了一个检测数据智能化处理的方案;并根据该方案用计算机语言编程生成了可独立运行的分布式光纤数据处理系统(Distributed optical fiber data processing system,简称DOFDPS);最后用工程实测数据对该软件的实际应用效果进行了验证。结果表明:该应用程序操作简单,能够对数据进行快速、准确、智能化的处理;处理结果能够真实反映实际情况,可以满足桩基检测数据处理的要求,可在分布式光纤桩基检测的数据处理中推广应用。
    关键词分布式光纤    桩基检测    数据处理    智能化    
    RESEARCH AND APPLICATION OF INTELLIGENT PROCESSING PLAN FOR PILE FOUNDATION DATA DETECTED WITH DISTRIBUTED OPTICAL FIBER
    MIAO Pengyong, WANG Baojun, SHI Bin, ZENG Shaohong, MENG Zhihao    
    School of Earth and Engineering, Nanjing University, Nanjing 210046
    Abstract: A large amount of test data can be generated when the distributed optical fiber is used to detection of pile foundation. Therefore, the fast and accurate processing of these data has become an urgent problem to be re-solved. But there is no corresponding data processing software specialized in distributed optical fiber data. This paper introduces the embedded technics and key problems faced now when optical fiber is used to the detection of pile. It examines the characteristics of sensing fiber layout, the pressure bearing characteristics of pile and the main process of data processing for distributed optical fiber detection of pile foundation. It first puts forward a plan to realize the intelligent processing of detection data. Then the distributed optical fiber data processing system can be independently generated using computer programming language based on the plan. Finally, actual engineering datum is used to verify the practical application of the software. The results show that the distributed optical fiber pile testing data processing software is easy to use, can fast and intelligently process detected data. The results can truly reflect the actual situation and meet the requirements of pile detection data processing. This software can be applied to the distributed optical fiber pile detection data processing.
    Key words: Distributed optical fiber    Pile detection    Data processing    Intelligence    

    0 引言

    光纤监测技术在近年来逐渐得到完善并广泛应用。尤其对于大型构筑物来说,分布式光纤所具有的分布式、长距离、抗电磁干扰、耐久性好等优点(施斌等,2004苗鹏勇等,2017),能够很好地满足监测需求。截至目前光纤传感器已广泛应用于桥梁(高俊启等,2005)、隧道(施斌等,2005)、桩基(朴春德等,2008)、边坡(王宝军等,2010)等岩土领域。使用分布式光纤对岩土体进行检测与监测时,分布式光纤既是传感器也是传输介质,根据这一特点,当激光在光纤内进行传输时采用先进的光时域反射(OTDR)技术(马水山等,2001卢毅等,2014),便可探测出沿光纤长度方向不同位置的温度和应变,实现真正地分布式的测量。分布式光纤检测与监测过程中会产生海量的监测数据,但目前还没有相应的数据处理软件实现分布式光纤的数据分析和智能化处理,并且借助当前主要数据处理软件不能达到对数据快速、准确处理的要求,所以对分布式光纤数据处理进行研究十分必要。

    使用分布式光纤(主要针对BOTDR/A技术)对桩体进行监测或检测时,通常将光纤对称埋设在桩身两侧(魏广庆等,2008苗鹏勇等,2017)。在对检测数据处理和分析时,需要在原始检测数据中选择有效数据段、对检测数据平滑去噪、找两侧检测数据对称中心点等操作,对这一系列关键环节的解决是实现数据智能化处理的基础。目前,分布式光纤桩基检测数据处理还缺乏对之系统化和标准化。

    本文根据桩体监测或检测时光纤的埋设特点及后期数据处理关键环节,提出了一个数据处理的智能化方案,并用计算机编程实现了该方案,生成了能够独立运行的计算机程序。结合工程实测数据,验证了该方案的数据处理效果。

    1 光纤布设工艺及数据处理关键问题

    使用分布式光纤对桩体进行检测时,光纤埋设的成活率直接影响到桩体的检测结果。桩体检测一般为压缩、拉伸、挠度等检测,所以感测光纤的布设要沿着桩长两侧进行竖直铺设。当前的工程应用经验以及为了确保光纤的成活率和数据的可靠性,感测光纤一般按照U字形或双U字形十字交叉对称布设在桩侧(朴春德等,2008魏广庆等,2009苗鹏勇等,2017),理论上双U型布设方式比U字形布设方式得到的监测成果更加准确,但考虑到成本因素,对于一般的桩基检测,U字形布设已能满足要求。如图 1,左右两侧的感测光纤通常呈U型对称布设在桩体两侧,冗余连接段在桩端绕桩半周,将两侧感测光纤连接起来。针对桩基检测感测光纤的布设工艺,在数据处理时,需要对以下几个方面特别关注:

    图 1 光纤铺设工艺 Fig. 1 Sensing optical fiber placing technology

    (1) 在实际检测过程中,为了操作方便及考虑到实际可行性,左右两侧感测光纤的桩头处留有一定长度的感测光纤。另外,在感测光纤与检测仪器之间需要连接引线将两者连接,所以实际的感测光纤长度要比理论上长的多,相应的检测数据也会多很多。如图 2,方框区域为有效数据段。在检测数据处理时,首先需要在检测数据中选择与桩长相对应的有效数据段。

    图 2 分布式光纤桩基检测数据 Fig. 2 Distributed optical fiber pile foundation detection data

    (2) 检测数据在采集、量化以及传输等过程中,会不同程度地掺杂噪声,既有周期性噪声,也有随机噪声。为了削弱噪声的影响,需要对检测数据进行平滑去噪处理(朴春德等,2008)。

    (3) 从理论上讲,光纤U形布设的方式会使得桩体两侧的检测数据具有完全对称性(图 2)。但是,桩体所受荷载并非完全对称;另外,加上桩体在成桩时,尤其对于灌注桩,桩身质量也并非完全均匀;再者桩体周围的地质环境也并非完全一样。比如,在边坡上的桩体,沿边坡方向桩体所受的土体压力不一样。诸如此类种种因素使得光纤检测到的桩身应变数据分布通常不完全对称。在桩基分布式光纤检测数据处理中往往需要对桩两侧数据取平均值以得到桩中心位置的应变分布以减少检测误差,提高桩轴力和侧摩阻力的计算精度。但是埋设在桩体两侧的光纤通常是连接在一起进行测量的,因此需要首先确定检测数据的对称中心点。

    (4) 钢筋混凝土是弹塑性体,其弹性模量是应力-应变的函数。在桩顶荷载作用下,沿桩身向下各截面上的应力和应变不是成比例变化的,弹性模量不是固定不变的,桩体在不同荷载作用下,弹性模量会呈现差异性(谢晨,2011),因此在根据检测数据计算轴力与侧摩阻力时,需要对荷载作用下桩体的弹性模量进行拟合,进而更加准确合理地计算桩体受力稳定后的桩身轴力与侧摩阻力。

    针对上述分布式光纤桩体检测数据处理面对的关键问题,根据现有数据处理技术,本文提出了一个数据智能化处理的方案。

    2 检测数据智能化处理方案

    根据检测数据处理的需求,本方案的实现流程(图 3)。现将该方案分为3个部分进行具体阐述。

    图 3 检测数据处理流程图 Fig. 3 Flow chart of detection data processing

    2.1 数据的基本处理

    在对数据进行各项处理前,首先需要将检测数据可视化,以便于直观明了的对检测数据进行操作。检测数据的基本处理包含将原始数据转换为应变数据、各级荷载检测数据与初始值做差、有效数据段选取、数据平滑去噪、找两侧数据的对称中心点等。对于桩基检测常用的布里渊散射光时域反射测量技术(BOTDA/R)方法,可以直接通过现有公式转换为应变值(朱友群等,2014);在利用计算机处理数据时,可将数据导入到二维数组中,按照时间顺序进行存储。数据做差时,用其他组数据减去第一组数据,便可得到各时间段的应变。然后将数据在计算机控件中显示出来,利用鼠标框选数据段或者指定起始于结束位置,选出图 2中的有效数据段。

    在第1节中提到,检测数据中会掺杂不同程度的噪声,需要使用平滑去噪方法对数据进行处理。常用的方法有奇异点、均值、中值、小波分析等。本方案中通过编程直接实现了上述各方法尤其是小波分析。除此之外,针对桩基检测数据的特点,作者还提出了一种新的数据平滑去噪方法——特征点压缩算法。在运用特征点压缩算法时,首先把检测数据绘制成曲线,我们可以把检测数据曲线中具有明显转折的,对数据的趋势变化起决定作用的应变点称为特征点。那么我们可以使用特征点压缩算法在检测数据曲线中查找出一系列具有这样特征意义的点(苗鹏勇等,2017)。根据检测数据中这些数据特征趋势的控制点,便可以得知曲线的大致规律。在对数据平滑去噪时可根据导入数据的信噪比、均方误差等计算出该数据的最佳去噪参数,自动对数据进行去噪。

    为了确定数据的对称中心点,可以假定一个对称轴,自动的以该对称轴对数据进行翻转,根据两侧数据的特征位置(比如桩头)寻找到合适的数据对称中心点。当然,也可不断移动对称轴,直到右侧检测数据的翻转数据与左侧检测数据基本吻合在一起时,此时的对称轴位置就是两侧数据的对称中心点。有效段数据对称位置找准后,可以对两侧数据取平均值,一方面能够增加数据的准确度,另一方面可以避免成桩质量不好或者桩偏心受压带来的误差。

    2.2 弹性模量拟合

    现有实验与工程应用表明,混凝土弹性模量与混凝土应变呈一定函数相关。对于桩体而言,随桩身向下,轴力和应变逐渐减小,弹性模量逐渐增大。所以,为计算得到的桩身轴力曲线与侧摩阻力曲线更加的合理,在计算轴力之前需要根据各级荷载下桩顶应变与荷载来计算得到弹性模量,进行弹性模量拟合来校正弹性模量(朴春德等,2008魏广庆等,2009苗鹏勇等,2017):

    ${E_i} = {\rm{ }}\frac{4}{{{\rm{ \mathit{ π} }}{D^2}}}\frac{P}{{{\varepsilon _{0i}}}}$ (1)

    式中,D为钻孔直径(m);P为桩顶荷载(kN);ε0i为第i级荷载下桩顶处的拟合应变。

    根据上述弹性模量基本原理,确定了在各级荷载下桩顶的荷载与应变值,就可以用最小二乘法来拟合出桩体弹性模量与荷载的关系式,依照此关系式就可以得到在不同应变情况下桩身的弹性模量。

    2.3 桩身轴力与侧摩阻力

    检测数据两侧数据段对称中心点确定后,可以根据桩长和冗余段长度从检测数据中选取与桩相对应的数据段,然后取算术平均值作为桩体在荷载作用下的应变函数ε(Z)。则桩身轴力Q(Z)为(朴春德等,2008魏广庆等,2009):

    $Q\left( Z \right) = \varepsilon \left( Z \right) \cdot {E_i} \cdot A{\rm{ }}$ (2)

    其中,A为桩身截面面积。

    桩的荷载传递基本微分方程为:

    ${q_s}\left( Z \right) = - \frac{1}{U}\frac{{{\rm{d}}Q\left( Z \right)}}{{{\rm{d}}\left( Z \right)}}$ (3)

    式中,qs(Z)为桩侧分布摩阻力;Q(Z)为桩身轴向力;U为桩身周长

    3 工程应用与效果评估

    根据上述方案,作者用计算机语言编程实现了上述关键步骤及诸多细节,研发了分布式光纤桩基检测数据处理软件。为了验证该数据处理软件在实际应用中对桩基检测数据的处理效果,现对图 2中的钻孔灌注桩静力载荷试验分布式光纤检测数据进行分析处理。

    从检测数据中选取有效数据段,用平均值法和小波分析和特征点法对数据基本处理后(图 4),从图 4中可以看出,经过基本处理后,检测数据平滑性较好,同时保留了原始检测数据的基本规律。同时在第1节中所述各种因素的影响下,左右两侧的数据段并非完全的对称。采用2.1所述方法找到数据的对称轴后,将两侧数据取平均值作为最终的桩身应变数据值。

    图 4 各级荷载下应变分布 Fig. 4 The curves of strain distribution under different loading

    根据2.2弹性模量拟合理论,并结合各级荷载下的应变值拟合出弹性模量随应变状态的变化关系(图 5)。由图中可以看出,在当前荷载作用范围内,随着应变的增加,弹性模量逐渐变小并趋于稳定。也就是说在同级荷载作用下,沿桩体向下弹性模量逐渐增大。

    图 5 桩身弹性模量随应变变化图 Fig. 5 Variation of pile elastic modulus with stain state

    根据式(2)计算桩身轴力,式中各处的Ei值根据沿光纤长度的实际应变,利用图 5中关系式进行修正得到;计算桩面积时,孔径采用沿桩体长度方向的平均测量值;应变为光纤沿长度方向测得的实际应变。计算得出的桩身轴力数据用小波分析、特征值法处理后见图 6a所示。从图中可以看出,沿桩体长度方向向下,桩身轴力总体上呈逐渐减小的趋势,在地层交界处出现起伏,但起伏不大,不存在大的转折。这表明一来桩身的成桩质量可能比较好,二来采用本方案处理过后的检测数据取得了良好的效果。根据式(3)利用该软件得出如图 6b所示分布形态。从图中可以看出,在同一荷载下,桩身各处的摩阻力在整体上都呈现出先增大后减小规律,但由于沿桩身长度方向地层的差异性,导致各层的摩阻力出现不同的情况,甚至在地层交界处,出现了转折。在不同荷载下相同桩深处,侧摩阻力随着荷载的增大而增大。这是由于随着荷载的增大,相同桩身处相对位移增大造成的。对于各级荷载下最大摩阻力出现的位置在不同荷载下出现差异,1~4级荷载作用下,随着荷载的增加侧摩阻力的位置出现微微向上移动的趋势,但总体上最大摩阻力都出现在全风化花岗岩层。这可能是由于在成桩时对上部的土体扰动比较大,所以在刚开始对桩施加荷载时,土体与桩都有整体上向下移动的趋势,而随着荷载的增加土体逐渐变得密实,桩周土体的位移变小,这使得桩土相对位移在全风化花岗岩层随着荷载的增大,最大摩阻力也出现相应向上微微移动;而在5~9级荷载作用下,最大侧摩阻力位置随着荷载的增大向下移动,且都出现在中风化花岗岩地层区域,这说明随着荷载的增加,虽然上部的桩土相对位移也在增大,但是位移最大处出现在下部的中等风化岩层,所以最大摩阻力出现在该位置。并且可以预期的是,下部土体位移相对较小,其侧摩阻力仍有发挥空间(王遇国等,2010王兴等,2015苗鹏勇等,2017)。综上所述,该检测数据分析软件分析处理后的检测数据能够满足规范要求(JGJ106,2003),与荷载作用下桩身传力机制(张忠苗等,2006)相吻合,能够反映桩体在荷载作用下的真实受力情况。

    图 6 轴力图与摩阻力图 Fig. 6 Diagrams of axial forces and frictional resistance

    4 结论

    本文根据(BOTDR/A)桩基光纤检测数据实际需求及现有数据处理技术,提出了一个检测数据快速、智能的处理方法,并用计算机编程实现了该方案,即分布式光纤桩基检测数据处理软件,并结合实测数据对该方案及软件进行了验证,得到如下结论:

    (1) 根据现有数据处理技术以及分布式光纤桩基检测特点,作者提出的方案在实际应用上具有可行性,能够用计算机编程来实现,开发出一套专门用于处理分布式光纤桩基检测数据的数据处理软件。

    (2) 该数据处理软件操作简单易行,能够对大量的检测数据进行快速、智能化的处理,处理结果符合理论及实际情况,准确地得出桩身轴力与侧摩阻力随地层变化的变化规律,能够满足当前桩基检测数据处理的要求,可以在分布式光纤桩基检测中推广应用。

    (3) 本软件在分布式桩检测中的成功应用,为分布式光纤桩基检测数据处理提供了一个新的手段,今后可以以此类推开展其他岩土与地质工程领域分布式光纤检测数据的处理工作。

    参考文献
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