探究土工实验数据整理和分析方法

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1、探究土工实验数据整理和分析方法闵雪哈尔滨滨江公路工程试验检测有限责任公司摘要：通过对土工实验数据整理和分析方法的研究，从中可以了解到对实验数据的正确处理有利于提高土工的数据的准确度，为土工的施工设计提供有效的信息数据参考，推动土工的进一步发展。本文主要从数据的整理和实验数据的分析方法两方面进行论述关键词：土工实验：数据整理；分析方法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z间存在不同的物理学性质以及含水量等，

2、其扰动程度的因素，影响到土工实验数据可靠性，出现数据误差现彖；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。一、造成土性参数实验结果误差性的原因多年实践工作经验，归纳并总结到造成土性参数实验结果误差性的原因，具体表现在两个方面：一方面：由于土体性质造成的。根据物理力学和力学性质研究，从宏观上土体被视为土层，但是由于土体本身具有不均性，再加上受到外界环境的影响，雨水冲击、地下水位以及气候变化等影响时，使得土体性质的不均性更加

3、明显。另一方面：由于取样仪器的型号不同，工作人员在实验数据测量过程中，采用不同的取样技术，不同的实验设备以及不同的实验方法等等，这些都会造成土工参数出现离散性。通常这些因素难以避免，因此在土工实验数据分析中，必须要对土性参数做具体的规定，实验测量得到的数据作为随机变量进行误差处理，并且采用概率理论、数据统计方法以及相关的误差理论等，在了解了土性的分布状况以及具体参数之后，对其实施有针对性的实验，以便提高数据的可靠性和精确性。二、土工试验数据所涉及内容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

4、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。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。在进行实验的过稈中，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口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。3.土的含水量实验。土

5、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暈不同，并存在很大程度上的差异性。实验人员在进行取样的过稈中，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，其数据在实践应用屮的效率和质量也将会呈现大幅度的下降。三、分析总体实验数据的检查，异常分析及其处理根据土体样本的物力性质及其力学性质最终得到土工实验数据的测量结果，整个实验过程中，由于数据存在一定的误差性，因此，必须要根据测量经验以及数据统计原则，提高数据测量的精确性，具体从

6、两个方面分析：一方面，根据土的物理力学特性来判断数据的不合理性。当土体实验数据中存在明显不符合土的物理力学性质范围的点，可以直接对其舍弃,但是当实验中，大部分数据在某个值域范围波动时，可以根据一点或者是儿点值域之间的差异性，对异常点做剔除处理。另一方面，根据某-•置信水平确定实验数据的异常点。当实验测量数据比较多吋，采用3。法则，当数据出现在［ms-3o,ms+3o］之外的数据点时，其概率只有0.27%,此时就将这两点作为实验数据的异常点进行处理，在分析数据异常原因的基础上，不能机械地将［ms-3o,ms+3o］之外的点全部剔除；另外当实验

7、数据的某一个土样参数位于［ms-3a,ms+3。］之外时，表明数据误差是由于实验本身引起的，对数据予以剔除处理；当实验数据比较少时，一般以30作为判别数据多少的中介值，釆用t分布的概率值来代替正太分布的概率值，根据t分布函数，确定出对应此置信水平的实验数据范围。四、分析最小样本数问题整个土工实验过程中，由于样本数量过少，造成实验数据结果不稳定，然而影响样本数的因素是：工程规模、实验现场勘察条件以及工程测暈的精度要求，针对土工实验数据最小样本数问题，主要从统汁特征方面做了详细探究。具体实验中，为了提高数据的可靠性和精确性，以满足统计要求的最小

8、样本数，因此，除了收集实验资料以外，主要利用Bayes方法具体进行。通常土的抗剪强度参数符合正态分布，因此，采用Bayes法时，需要将实验过程中，不同时间测量的数据有机地结合起来