基坑监测信息化系统的开发与应用探索 摘要：传统的基坑监测技术是通过进行传感器的埋设、数据的采集、处理以及信息的反馈对建筑基坑情况进行监测。但是随着科技的进步和对基坑监测理解程度的加大，使得传统的信息化监测技术已经无法满足基坑及周边环境的监测分析。本文通过分析基坑监测信息化技术在我国的研究现状，并分析基坑监测信息化系统存在的局限性，针对这些局限性构建了能够监测基坑稳定性的监测系统、预测系统以及可视化系统相结合的具有动态分析功能的信息化系统。 关键词：信息技术；基坑监测；管理系统 基坑监测的目的是及时掌握基坑支护结构和相邻环境的变形及受力特征，并预测下一步的发展趋势。而目前现场监测人员的水平往往参差不齐，对数据的敏感性判断能力也存在差异，现场监测模式大多仍停留在“测点埋设→数据监测→数据简单处理→报表提交”的阶段，面对大量的监测信息，监测人员很少对所获得的信息数据及其变化规律进行总结分析，并预测下一步发展趋势及指导施工。数据处理方法也多由人工完成，处理效率低、反馈成果不及时、分析缺乏深度，影响工程决策的效率，且原数据、报表、日志等以简单的Word或Excel形式进行保存，不利于日后进行快速查询和分析。因此结合工程经验，从工程应用的角度出发，构建以数据库为基础的，集信息管理、报表输出、数据分析与预测为一体的基坑监测信息管理系统是十分必要和迫切的。 一、基坑监测的信息化 基坑监测的信息化建设是随着计算机技术和基于安全工程建设应运而生的新技术。信息化监测系统能够将变形监测、动态监测、温度监测等融合为一体，为各种复杂的工程监测提供有利的信息，对于基坑监测的信息化研究和建设课题已经是提上日程。 （一）基坑监测信息化建设的目的和意义 正因为基坑监测是保证工程项目安全工作的前提，如果忽视必要的安全建设工作，则往往会造成不可挽回的灾难。例如长江三峡的新滩滑坡事故就是由于基坑监测工作的忽视所导致。通过信息化监测系统的建设能够很好的将监测到的数据进行分析和建立预测模型，为基坑的安全防护工作提供了强有力的保障。同时，利用监测的结果可以准确的反馈于工程的施工过程，为后续施工的经济性、安全性、简便性建立有效的措施，并且对于具有争议性和差异性的监测结果具有很好的修正作用。 （二）基坑监测信息化研究现状 现代的基坑监测信息化系统的开发主要包含了动态设计和信息化施工，主要是通过监测结果的分析处理得到所需要的预测信息，给予施工的全过程相应的反馈数据并进行实时的动态监测。例如，钟正雄等人利用所检测的数据结合成数据库管理系统，对施工过程的所有信息进行分析，客观的评价所检测的项目的稳定性，并以警报窗口的方式反映信息化处理系统的优异性。此外，赵海燕等人提出了非线性变形动态趋势线的分析方法，以各个阶段的函数作为定量信息，量化工程中的基坑，并进行了实际的验证，使得基坑监测信息化技术中预测的信息能力成为必不可少的一部分。由于基坑监测技术受到了越来越多人的关注，信息化系统的发展正朝着多元化的检测仪器和智能化的分析仪器发展。 （三）现有基坑监测信息化系统存在的局限性 现在的建筑工程的开展需要考虑到基土性质、建筑平面特征以及周围环境措施的特点而需要选择合理的支护方案。现有的基坑监测信息系统主要是以监测基坑的基本形貌位置，而对于周边环境的信息监测则不太重视，这样往往会导致所监测得到的结果具有单一性，不适于大型基坑项目的开展。同时，由于检测信息的复杂性和大数据性，需要能够进行相应大数据处理的软件和优化算法作为技术支撑，因此在智能优化算法的开发和应用上还需要相对应的调整。例如，遗传算法就能够通过群体的运算和个体的评价对复杂的基坑监测数据处理，得到最终的优化结果。 二、基坑监测中信息化系统的开发 基坑监测系统的开发需要考虑的因素非常多，例如基体结构和支护结构、相邻建筑群或者环境介质的关系、建设工程的经验等，都直接影响了监测系统开发之后的应用特性，综合的分析基坑监测系统的稳定性、预测性和可视化特征是完善设计所必需的理论。 （一）基坑稳定性监测系统的开发 1.影响因素分析 工程项目的稳定保证来源于监测系统对于基坑监测结果，不仅关乎基坑的安全性能还影响着使用费用的高低。在开展监测项目的过程中往往会造成工程费用的损失，但是如果对于监测系统的检测项目进行减量，同样也会对工程造成不同程度的损失，甚至会导致严重的后果。所以在进行基坑稳定性监测系统开发之初就应该进行基坑工程项目等级进行评定，合理的规划工程的使用费用，并统筹基坑周围环境的特征，具有针对性的开发出性价比较高的监测系统。 2.设计原则 基坑稳定性监测系统的设计除了进行影响因素的分析之外，还需要重视开发设计的原则。主要包括可靠性原则、多元性原则、经济适宜性原则和关键部位监测原则等。其中可靠性原则是最基本的原则也是首要考虑的设计原则，监测系统的开发需要建立在现有可靠的仪器设备和实际工况的基础之上，这样才能够保证监测系统的合理化。 （二）基坑稳定性预测系统的开发 1.预测能力在监测系统开发中的体现 监测系统的开发还需要考虑到其预测能力的广度和深度，通过监测系统得到的信息我们发现，大部分信息是关于基坑的基本特性，而有少量的信息是为未知信息，通过提高监测系统的预测能力，合理的运用这小部分未知信息进行定性、定量的预测基坑监测结果在复杂的工程项目开展中运用的非常广。例如，通过监测大量的土壤流变性数据可以准确的预判在基坑遭受破坏过程中所受到的位移信息，从而在今后的基体挖掘过程中需要重视不断变化的位移数据。 2.预测系统中优化算法的选择 在进行预测系统开发的过程中优化算法的选择是决定监测系统预测能力的重要影响因素。优化算法其实是一种基于某种特定的运算过程的搜索、筛选规则。在数学、物理、化学领域中常常运用的优化算法主要有遗传算法、人工神经网络和模拟退火算法等等。如前文中所提到的，遗传算法是基于群体运算和个体评价的算法，很好的分析了每一个个体数据之间存在的关系。而模拟退火法则在处理数据过程中局部极小值的解释起到了重要作用。而人工神经网络则是通过运用人脑神经网络对数据信息进行抽象化，处理的过虽然具有抽象性但是却能得到与非 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/5f6389660a12a21614791711cc7931b765ce7b31.html