房屋建筑結構檢測鑒定中的變形監測分析

雷帆

（山東建筑大學鑒定檢測中心有限公司，濟南 250013）

1 引言

在城市化建設持續深入的當下，為提高城市空間利用率，高層建筑數量較以往有所增加。高層建筑往往耗資巨大且施工復雜，同時，易受環境因素影響，一旦出現結構變形，將有較大概率形成建筑結構裂縫或承載力失效，嚴重影響房屋建筑的安全性和宜居性?；诖?，需對高層建筑結構實施變形監測，對施工過程進行指導，使工程施工更安全可靠。

變形監測對測量、計算等要求較高，加之相關技術發展時間較短，因此，針對高層建筑結構變形監測的研究相對較少，直到20 世紀中后期，國外土木工程領域才開始使用結構健康監測技術，并將其應用在橋梁監測中。我國相關技術研究起步較晚，早期建筑結構監測主要依賴人工完成，由經驗豐富的工程師負責。20 世紀末開始對相關技術展開研究，目前，研究已取得較為矚目的成績，如一些學者針對工程監測體系加以優化，將監測、施工和管理相結合，構建統一的安全管理系統，并對施工數據進行實時監控，有效提高了工程建設質量。

本文結合實際情況，對兩種建筑結構的變形監測情況展開分析，指出在監測過程中充分利用信息技術，不僅能對建筑結構變形加以測量，同時能對結構的沉降情況展開系統、深入的分析，使監測數據更準確、有效。

2 房屋建筑結構檢測鑒定中變形監測技術

為進一步提升房屋建筑結構檢測鑒定水平，實踐中應持續探索與創新，并對先進技術有效運用。

2.1 智能型全站儀

高精度智能型全站儀能測量建筑結構的水平及垂直距離、高差等相關數據，通常只需安裝一次便能完成對整體建筑結構多種數據的監測工作[1]。其工作原理如下：首先是測角。全站儀通過內置高精度角度傳感器測量目標點和基準點之間水平角、 垂直角的變化。用可見光或紅外線激光器作為輔助引導，通過光電傳感器接收反射光，測量光束的角度變化，確定目標點、儀器之間的角度差，從而實現建筑結構測量。其次是測距。全站儀利用激光技術或電磁波技術測量距離。激光測距技術中，先通過全站儀向目標點發射激光束，再通過測量激光束從發射到接收所需的時間，計算與目標點之間的距離。電磁波測距技術中，先通過全站儀發送電磁波信號，測量接收信號所需的時間，然后將接收時間轉換為距離，通過測量儀器發射和接收信號的時間差，計算目標點與儀器之間的距離。最后是數據處理。全站儀內置計算機系統具備實時處理、分析測量數據的功能，測量過程中，儀器會自動采集并保存觀測數據，包括角度、距離和高程等，根據要求對數據進行計算和校正，生成對應的測量結果。用戶可以通過觸摸屏或其他操作界面查看、導出測量數據，并完成進一步的分析。

進行變形分析時，對智能型全站儀設備獲取的數據展開對比與分析，通過坐標差得到監測位置的水平位移情況，從而有效判斷結構變形情況。通過以下公式計算監測點變形后的坐標：

式中，xp、yp為監測點變形前的坐標；x0和y0分別為監測點原始狀態下的坐標；s為監測點變形后與原點之間的距離，mm；α和β 分別為變形監測點的豎直角和水平角讀數，（°）。

2.2 GPS 建筑物監測

GPS 技術的優點是能夠通過載波相位雙差數學模型解決衛星信息接收中產生的誤差，從而提高數據監測的準確性[2]。在該技術應用過程中，應構建相應的觀測站與觀測點，并依照各觀測站的基準線構建坐標，結合不同觀測點坐標加以整合，以減少測量過程中的誤差。該技術在測量過程中的精度見表1。

表1 靜態測量下GPS 測量精度

使用GPS 監測房屋建筑結構的優點包括：一是高程測量精度可達5 mm±1 km×10-6。二是整體觀測時間較短，通常能夠在30 min 內完成，短距離定位監測時，僅需15～20 min。三是監測過程中，可以借助測得的數據，在計算機中構建相應的三維坐標，從而使后續的計算分析效率明顯提升。

2.3 三維激光掃描

1950 年，三維激光掃描技術正式應用于測繪領域，該技術能最大限度地還原整體建筑的全方位數據，并結合計算機構建建筑的3D 模型，便于監測人員展開后續的模擬與分析，從而使工程測量監控效率得到明顯提升。該技術的數據采集效率相對較高，在建筑結構變形測量過程中，能快速處理測量數據，發現異常情況時，第一時間生成該區域的不同方向截圖，以便進行深度分析及監測，準確發現建筑變形區域，提高實際變形監測效果。

3 房屋建筑結構的變形監測應用

以某市超高層建筑為例，該建筑總占地面積為75 512 m2，總建筑面積為272 982 m2，整體建筑高度為530 m，地上結構共有100 層，地下結構3 層。建筑集多種功能于一體，其中，6層、44 層、45 層、71 層、72 層為設備層和避難層。建筑的主要施工面包括鋼結構面、 豎向墻體結構與核心筒結構。在施工過程中，由于要先構建鋼結構與核心筒結構，需保障其垂直度符合標準，避免出現結構變形，影響整體工程建設質量。

3.1 測量精度控制

結合工程情況，為確保工程建筑結構變形測量結果具有實際意義，在實際測量作業過程中，應加強精度控制[3]。

1）合理選擇測量儀器。本工程采用GPS 測量技術、智能型全站儀測量技術和激光技術，通過3 種方法的有機結合，取長補短，全面提高對建筑結構變形的識別效果。準備儀器設備時，應結合不同技術使用的設備情況，明確不同設備的型號、數量和精度要求，見表2。

表2 測量設備信息

2）優化測量總體布局。測量前應對工程的測量控制網加以劃分，本工程使用三級布網的方式，以提高相關技術的實際測量精準度。在選擇網點時，為確保衛星對其展開持續性監測，盡量避免建筑物受到環境遮擋，確保衛星高度保持在15°左右。設置觀測站時，應確保200 m 范圍內不存在強烈電磁波干擾源。觀測過程應符合表3 要求。

表3 GPS 測量要求

3.2 建筑測量方法

由于建筑結構為核心筒結構，因此，在變形測量過程中應對建筑的核心筒垂直度進行測量監控，一旦核心筒的垂直度出現偏差，說明建筑結構存在變形情況，需盡快處理。以全站儀測量為例，在使用智能型全站儀測量前，先要確定參考線?？茖W設置參考線有利于測量數據的整合，明確測量前后不同視點之間的坐標關系，從而使平面直角坐標系的構建精度得以提高。設置參考線后，測量人員可以自由設站，將測量的數據輸入計算機系統，構建明確的坐標系。測量并計算每層核心筒結構的垂直度，統計并分析結果，得到最大的偏差層以及偏差值數據，并將其與相關工程建筑施工規范對比，分析結果是否符合建設要求。

3.3 建筑變形

定期對建筑結構展開測量，整合建筑結構監測數據并上傳至計算機中，對建筑監測數據加以分析，構建相應的監測分析模型。常見的監測模型包括：回歸分析模型、時間序列模型、卡曼濾波模型、人工神經網絡和灰色系統分析模型。

以灰色系統分析模型為例，該模型能對建筑地上部分的變形情況和地下結構的沉降情況進行全面的分析預測。其原理是利用監測數據構建灰色微分預測模型體系，在此基礎上，對建筑發展規律及后續發展情況進行合理預測和分析。模型所包含數據信息會在監測過程中逐漸完善，相應的，模型預測準確率也會得到提升。使用模型時，不僅要將原始監測數據構建為數據生成包（原始數據見表4），同時，還要完善數據運算過程和模型精度，最后根據模型完成建筑結構變形情況的分析工作。

表4 建筑監測點J01 不同時期的監測數據

使用MATLAB 軟件的灰色GM（1,1）理論對數據加以分析，形成相應的運行系統，對建筑不同監測期數下的監測值進行預測，與真實值對比，形成相應的對比圖，如圖1 所示。

圖1 J01 點的實測值與預測值對比圖

分析圖1 可知，預測值與真實值之間的差距不大，這說明灰色預測模型的構建具有較強的參考性。實際工作中，可以通過調整預測模型的精度等級，提高對數據的預測和分析效果，同時降低誤差影響，使建筑變形監測效率達到理想水平。

4 結語

綜上所述，以某超高層建筑為例，通過不同方式對目標建筑物結構的垂直度展開分析，得出了以下結論：

1）智能型全站儀技術、GPS 測量技術和三維激光掃描技術在實際的測量中均有良好的使用效果；

2）結合項目建設要求，對施工現場進行布網，并采取多種技術綜合測量的方法，能有效提高實際的測量效果；

3）建筑結構變形測量時，可通過對核心筒的測量和預測，了解當前核心筒的垂直度，并對建筑結構變形情況加以預測。