松岭混合井井塔变形信息系统设计

2005/10/25 14:24:02

摘要　本文论述了井塔变形信息系统设计的主导思想和方法。通过变形模型的选择，阐述了非线性回归分析在井塔变形中的应用。
关键词　变形信息系统　变形模型　非线性回归模型

引　言
　　松岭混合井井塔是原中国有色金属总公司某矿山的主要提升设备，担负着该矿山矿石、废石及部分人员、材料的运输提升任务。该井于1982年动工，1988年投入使用，井口标高120.2m，井底标高－430．8m，直径6.5m，塔高75.2m。为保证该井提升设备正常运转，保障全矿职工生命财产安全，对井塔变形做出及时预报和为其维修提供科学数据，该矿自井塔建成后，就对其进行了变形监测。

1　监测方案的实施
　　井塔变形监测内容主要包括沉降和倾斜两部分。沉降观测点布置在井塔的七个基础立柱上（图1），由水准点BM，用S₁水准仪按三等水准要求，往返测定1^＃～7^＃点高程。经平差计算，得出各点各次的高程及与第一次的高程较差即沉降值。

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图1　沉降观测点布置平面图

　　倾斜监测方案见图2，将井塔抽象为长方体，在地表井中十字线上共布置八个点，其中A，B，C，D点远离井中，A_O、B_O、C_O、D_O为井塔底层与井中十字线的交点，另外在井塔顶层A_O、B_O、C_O、D_O四点的铅垂线上又布置了A、B、C、D四点，计划从四个方向对井塔倾斜作直接观测，因D方向布点困难，故实际仅作了三个方向观测。即仪器置于地面点（A、B、C）后视底层点（A_O、B_O、C_O）再直接读取顶层点（A、B、C）相对底层点（A_O、B_O、C_O）的偏距。表1和表2分别为倾斜和沉降观测部分成果表。

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图2　倾斜观测点布置立体图

表1　松岭混合井井塔方向倾斜量观测成果表（mm）

点名	1988.5.18	1988.9.25	1993.1.13	1993.5.14	1995.10.7	1996.1.17
A	0.21	0.25	7.57	8.37	13.45	13.33
B	－0．08	－0．10	－5．21	－6．18	－9．23	－10．12
C	－0．14	－0．20	－7．38	－8．29	－13．50	－13．35

　　注：右倾为正，左倾为负。

表2　松岭混合井井塔沉降量观测成果表（mm）

点名	1988.5.18	1988.9.25	1993.1.13	1993.5.14	1995.10.7	1996.1.17
1^＃	0.17	0.09	3.35	3.63	7.17	7.77
2^＃	－0．62	－0．04	－3．63	－3．46	－3．70	－5．70
3^＃	－0．21	－0．49	－4．06	－5．65	－8．92	－9．72
7^＃	0.01	－0．03	－0．14	－0．49	－2．64	－2．61

　　注：下沉为负，上升为正。

　　由于井塔高75.2m且在很小的面积上集中了较大载荷，各种作用力作用不均匀，局部构件可能产生弯曲，导致其挠曲。我们把建筑物在垂直面内不同高度上的点相对于底层点的水平移动，称为挠度。它可由不同高度处点的倾斜量求得，故作者认为应在如图2中A_OA、B_OB、C_OC、D_OD四条铅垂线不同高度处各均匀增补4～6个点，观测其倾斜量。这样，以各点离底层点的距离为横坐标，各点的倾斜量为纵坐标，即可作出四个方向上的挠曲图，从而使人们了解井塔在四个竖直面上的变化曲线。当然这些都可以通过微机处理，纳入下面要谈的变形监测信息系统之中，供人们分析使用。

2　系统的设计
　　竖井井塔变形监测信息系统是矿山信息管理系统的重要组成部分。为实现对监测数据的科学管理和使用，减轻工程技术人员在数据分析处理方面的繁重工作量，使各类信息能自动提取，从而对事故作出预报，这正是此系统所要达到的目的。
　　从计算机科学角度看，信息系统由计算机硬件、软件、数据和用户四大要素组成。系统的硬件配置是：80486DX—100以上机型，8M以上内存，VGA彩显，宽行打印机。运行环境是中文WINDOWS3.1以上版本。编程语言采用当今世界最具影响的面向对象（OOP）的VISUAL BASIC4.0及在WINDOWS环境下运行的数据库管理系统——MICROSOFT ACCESS。根据系统任务的多重性和复杂性，我们使用了结构化设计方法，整个系统根据其功能分成两个子系统——资料库子系统、信息管理子系统，共包括十大模块，各功能子模块具有一定的独立性和规模，详见图3。

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图3　系统实体结构图

3　变形模型的选择及数据的回归分析
　　在以上各种功能模块中，变形分析模块尤为重要。选择一个合理的变形模型，对监测数据进行回归分析，从而找到井塔的沉降、倾斜规律，对井塔的未来状况进行预测，是本系统的重要目的之一。
　　变形观测数据分析的方法主要有两种：一种是用确定性模型，另一种是使用统计模型。由于井塔变形是一个极其复杂的演化过程，与其建筑结构及材料、施工质量、地基地质条件、井塔提升负载、当地的水文气象情况等外界条件都有密切关系。在这种情况下，目前国内外最常用的还是统计模型。统计模型也可以分为两类，一类是多元线性回归模型，另一类是近二十年来发展起来的非线性回归模型。前者的优点在于能逐步筛选回归因子，得出影响变形的一些主要因素及影响的大小。但由于井塔的变形监测，除时间因素外，对其他因素的分析相当不易，故我们引进了仅以时间t为变量的非线性模型。井塔的沉降、倾斜是一个缓慢的力学蠕变过程，可以用非线性回归模型中形状为S的生物增长型模型来描述。我们采用的WEIBULL模型就属于这种模型，其方程为：

Y＝m(1-exp(-at^b)）+c　　(1)

式中
　　a、b、c、m——方程的参数；
　　t——时间变量，即自变量；
　　Y——变形变量，即因变量。
　　该方程中的各参数有着明确的物理含义：
　　a　当t趋向无穷大时，Y=m，故m表示变形的最终值；
　　b　a表示变量的时间过程；
　　c　b表示各阶段变形的量及速率；
　　d　c表示初始变形。
　　WEIBULL模型选定后，所要解决的便是方程中参数——m，a，b，c的值。将式（1）线性化，并设

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则上式用矩阵形式可表示为：L+V=AX
　　式中y_oi,m_o,a_o,b_o,c_o分别为y_i,m,a,b,c的近似值，可预先给定，且

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　　则有（A^TPA）X＝A^TPL　　(2)
　　解出X＝（A^TPA）^－1A^TPL　　(3)

式中P为权阵，当我们认为各个观测值的重要性相等时，P为单位矩阵，式（3）则变为：X＝（A^TA）^－1A^TL，即可由下式求出四个参数。

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　　实际计算中，式（2）可能病态，按式（3）迭代难以收敛，此时要采用一定的数学处理方法，如岭估计法，在此就不赘述。通过比较图4、图5中一个点的回归曲线与实测曲线，我们可以看出它们吻合得比较好，表明非线性回归效果很好，且变形逐渐趋于缓慢。

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图4　3＃点沉降过程回归曲线图

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图5　A点的倾斜过程回归曲线图

4　结束语
　　a　本文所建立的井塔变形信息系统，能实现对各类信息的自动处理，分析，综合和输出，使矿山工作者能及时、直观地掌握变形的趋势，从而做出决策。
　　b　此系统的设计思路可推广到高层建筑、坝体（如矿山尾矿坝）的变形监测中去。
　　c　统计模型可根据各个工程的实际情况，选用适宜的模型。建议选取多种模型，进行回归比较，从中得出最合理的模型。

作者单位：（中南工业大学）

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