土工实验数据分析方法探讨

土工实验数据分析方法探讨

倪蕾

西北综合勘察设计研究院陕西省西安市710000

摘要：现阶段，随着社会的发展，我国的现代化建设的发展也日新月异。在土工实验过程中，其数据的可靠性和精确性直接影响整个施工方案的实施和选取，因此，为了提升岩土工程设计及其施工的合理性，必须要加强对实验数据分析保障，然而影响土工实验数据可靠性的因素主要取决于土样本身和实验两个方面，实验过程中，由于土体本身具有复杂性，土质之间存在不同的物理学性质以及含水量等，原状土在采样、运输以及存储和制备样品过程中，其扰动程度的因素，影响到土工实验数据可靠性，出现数据误差现象；另外实验因素的影响：可能由于测量存在系统误差，受到测量仪器本身或者是方法不同的影响，造成数据偏差问题，还有可能存在随机误差以及过失误差，这些都会影响实验数据的可靠性。因此，本文主要分析了土工实验数据分析结果问题，详细研究了总体实验数据的检查以及异常数据的分析和处理；最小样本数问题以及土体性质指标问题，进而达到提高土工实验数据分析的可靠性，确保实验数据精确无误。

关键词：土工实验；数据分析；方法探讨

引言

本文主要针对土工实验数据离散性的特点，以及岩土体内部物质成分、结构构造、强度特征、物理力学性质、荷载条件等具有差异性，提升对土工实验数据的评价。主要对造成土性参数实验结果误差性的原因开展了分析，并且对土工实验数据的检查及其异常点判别的原则开展了简单探讨，同时根据实验数据提出了相关距离δ内能够样本加权平均估计土的平均特性方法和最小样本数的确定方法，详细探究了土工数据的应用状况，最终达到提高土工实验数据的科学性和可靠性的目的。

1土工试验数据所涉及内容

1.1土的比重实验

土工试验过程中，土的比重实验是非常重要的。一般来说，地域相同或者相近，那么土的比重也将会比较相近。但是，因为在实际操作中，其整个的操作流程比较复杂，所以不同的单位会采用本地所出具的或者考察的相关数据直接进行比重实验，这样容易导致实验数据的误差存在。

1.2土的密度实验

通过土的密度实验可以详细的了解土的组成，可以了解其组成成分的性质，能够为之后的施工提供更多的参考。土的密度与土粒的重量、孔隙体积、孔隙大小、孔隙水重等等内容息息相关，能够反映土的组成和基本结构特征。在进行实验的过程中，要注意尽量避免对取样即时进行实验，最好能够等待土样达到日常状态之后再进行试验，这样可以让土密度实验的结果更加准确。

1.3土的含水量实验

土的含水量实验可以说是土工实验中的核心内容，其实验的情况将会影响到工程地基建设，还会影响到后续工程的稳定性。不同地区的土样其含水量不同，并存在很大程度上的差异性。实验人员在进行取样的过程中，要保证其样品的均匀性，或者具有代表性，否则进行试验所获得的数据就没有任何指导意义，其数据在实践应用中的效率和质量也将会呈现大幅度的下降。

2土性参数实验结果误差性的原因

2.1土体本身性质导致

依照相关的物理力学和力学性质，我们可以了解到土体的分层具有不均匀性，加上其所处环境的变化，可能发生的雨水冲击、水文变化、其后影响等等语速怒，都会让土体的性质发生改变。这样在进行土工试验的时候就非常容易造成实验结果的差异性，甚至有可能会成为差异产生的主要影响因素。

2.2系统误差

系统误差是由于仪器的某些不完善、测量技术上受到限制或实验方法不够完善没有保证正确的实验条件等原因产生。不同的单位所使用的仪器往往不尽相同，所使用的试验方法也有一定的出入，加上不同的试验方法让土工参数出现离散性，其所实验的数据也就会有所不同。系统误差的存在可以予以避免，其与偶然误差不同，这就需要实验室对设备和系统进行改进。

2.3偶然误差

偶然误差的特点是它的随机性。如果实验人员对某物理量只进行一次测量，其值可能比真值大也可能比真值小，这完全是偶然的，产生偶然误差的原因无法控制，所以偶然误差总是存在，通过多次测量取平均值可以减小偶然误差，但无法消除。偶然误差的存在属于客观存在的现象，其与人为原因所造成的误差有很大的差别，对于两者应当予以区分。

3土工实验数据分析方法的应用

3.1进行数据检查，果断进行取舍

在进行实验的过程中，如果有明显不符合物理力学性质的值的范围点，则可以通过观察予以了解，实验人员要对其进行细致观察，一旦发现异常立刻予以放弃。一般判断的标准是大部分数值为范围内波动，但是有一点超出正常值或者距离正常值较远，则可以被认定为不合理。

3.2土工实验数据中最小样本数问题

在土工试验过程中，最小样本数问题需要引起人们的重视。实验中的样本数要选取适当，如果样本数过小就会影响实验结果的准确性。但是，样本数的数量并不是随意定制的，其受到多种因素的影响，比如工程规模、工程精度要求、现场勘查情况等等。

3.3土体性质指标的自相关性的问题

根据以往数据实验的关联性，求的往往是其之间的线性相关系数，但是对于其自相关函数通常并没有表现出线性相关，而是指数相关。因此，不能简单依照求相关系数的方法判断其相关性。在进行土工实践过程中，往往可以通过δ对其独立性进行判断。在相关距离范围内，图形指标基本相关；在此范围外，图形指标基本不相关。但是对于δ事先未知，因此其需要根据样本测值进行求算，一般使用递推平均法对相关距离δ进行计算，并使用间距△Z对δ的影响进行综合考量。一般来说，△Z/δ的数值越大，其各抽样点的土性越接近相互独立，抽样误差也就越小。

3.4分析关于土体性质指标的自相关性问题

土体实验中，测量数据可能存在一定的相关性，一般根据数据之间的线性相关系数来了解土工实验指标，各个系数之间具有指数相关性，因此，可以采用相关距离δ来具体判断。土工实验中，在相关距离δ内，土性指标基本具有相关性，由于相关距离δ属于未知变量，只有通过样本测量最终得到。整个过程中，相关距离由递推平均法测量得到，但是取样间距△Z对δ有一定的影响，当取样距离△Z不同时，δ也不同，通常△Z/δ越大，表明各抽样点的土性间距较小，其抽样的准确性就越大，因此取样距离尽可能地大于δ；当△Z=δ时，表明土的相关距离比较合适。总之，根据工程具体测量精度要求，确定δ的范围，并且要求测量人员结合自身经验对测量数据及其结果进行处理，提高土工实验数据的可靠性。总之，为了提高土工实验数据的精确性，对数据进行整理十分有必要。利用多次测定值的算术平均值，计算出相应标准差以及变异系数，更加直观的了解实际测定值对算术平均值的变化程度，有效识别算术平均值的可靠性，针对计算指标进行整理时，当测定组数比较多时，按照特性指标的方法确定并计算实验结果；当实验数据比较少时，由于受到测定误差、土体本身不均匀性以及测量设备等因素的影响，选择标准差平均值。另外一个标准差的绝对值，对不同应力条件下测得的某种指标，必须要通过数据整理之后，采用图解法或者是最小二乘方分析法，综合确定土性指标，为土工实验提供更有效地数据保障，增强实验的科学性和有效性。

结语

土工试验对于土工建设来说影响较大，其影响因素包括土体本身性质、取样仪器情况、人为因素等，需要对此方面予以重视。对其不合理点来说，可以通过3原则进行剔除。对于其数据相关性来说，其可以通过迭代求解土性指标相关距离予以解决，通过样本的加权平均来对该区域的平均性指标进行估算。为了让样本能够满足实验需要，可以利用Bayes方法对其土性指标与因确认，从而弥补数目不准确的情况。通过此三个方面对其进行方法的应用，则可以有效提升实验数据的准确性、可靠性，可以让实验的结果更加符合实际需要。

参考文献：

[1]余海龙，张利宇.土工实验数据分析方法探讨[J].中国新技术新产品，2015，21：132-133.

[2]刘松玉，蔡正银.土工测试技术发展综述[J].土木工程学报，2012，03：151-165.

[3]徐国书.??土工试验技术现状与发展趋势[J]?建材与装饰.?2018，02：134-179