土工实验数据分析方法探讨

【摘要】土工实验是进行土木工程的重要前提条件，其能够为施工建设提供可靠的数据支持，能够有效防止工程建设中可能存在的潜在危险事故。本文对其数据涉及的内容进行分析，分析了实验准确性的因素，进而提出相应的方法应用，希望可以为土工实验的发展提供借鉴。

【关键词】土工实验；实验数据；数据分析；分析方法

一、引言

在进行实验过程中，由于土体本身所具有的复杂性，土质质检所存在的物理学特性以及采样、运输、存储等等方面所表现出来的特点，都容易对数据造成一定程度的干扰，致使实验的结果出现误差。另外，因为实验本身受到很多因素的干扰，也同样容易发生数据偏差的问题。因此，本文着重从实验数据所涉及的内容，影响实验数据的因素，以及提升实验准确率的角度出发，对土工实验数据分析方法进行探讨。

二、土工试验数据所涉及内容

（一）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。

（二）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。

（三）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。

三、土性参数实验结果误差性的原因

（一）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。

（二）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。

（三）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。

四、土工实验数据分析方法的应用

（一）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。在实验数据较多的情况下可以运用3σ法则进行数据之间取舍的考量。在进行实验过程中，存在于之外数值所占比例较少，因此，大于和小于之间数值作为异常处理。

（二）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。

（三）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。

五、结束语

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.

作者简介

闭耀辉（1966，05--），男，广西田阳人，大学本科，助理工程师，现工作于广西水文地质工程地质队，主要从事实验测试方面的工作。