城市高架高支模在线监测及数据灰色关联分析研究 第一作者1，**2 （1

　；2基础设施安全监测与评估国家地方联合工程研究中心，南昌330052） 摘要：相比于传统检测，城市高架高支模在线监测系统在监测区域、监测时效性、监测预警等方面拥有巨大优势。通过对成都二环路高架项目高支模模板沉降、杆件倾斜和杆件轴力监测数据的对比分析，发现高支模在线监测系统能够实时监控支架体系的工作状态，能够客观地反映高支模的变形、受力等特征。并基于灰色关联分析，充分验证了高支模在线监测系统数据的可靠性和准确性。

　关键词：高支模；在线监测；灰色关联分析；绝对关联度

　Research on Online Monitoring and Data Grey Correlation Analysis of High-Formwork System Abstract: Compared with traditional detection, urban viaduct online monitoring system has great advantages in monitoring area, monitoring timeliness and monitoring warning. Through the comparative analysis of the high-formwork settlement, the member inclination and the shaft force monitoring data of the viaduct project in Chengdu, we found that the online monitoring system of high-formwork can monitor the real-time working condition, which can objectively reflect the high-formwork deformation and stress characteristics. Based on the grey relational analysis, the reliability and accuracy of the data online monitoring system are verified. Keywords: High-formwork; Online monitoring; Grey relational analysis; Absolute correlation degree

　1 绪论 近几年来，高支模被广泛应用于大型复杂工程施工过程中，根据《建设工程高大模板支撑系统施工安全监督管理导则》（建质[2009]254号）中的规定，高大模板支撑系统是指建设工程施工现场混凝土构件模板支撑高度超过8m，或搭设跨度超过18m，或施工总荷载大于15kN/m2，或集中线荷载大于20kN/m的模板支撑系统[1]。然而由于模板支撑体系构件自身的复杂性，在混凝土浇筑时，模板支撑体系出现局部失稳或变形，进而导致整个高支模体系坍塌的事故屡见不鲜，下表1-1中统计了近几年来部分因模板支撑体系坍塌而导致的工程事故。

　表1-1 部分模板支撑体系坍塌典型事故 事故时间 工程名称 伤亡情况 2015年2月9日 云南省文山州职教园区学生活动中心 8人死亡、7人受伤 2015年4月30日 山东省潍坊市潍坊实验中学演艺中心 4人死亡，1人重伤 2015年6月7日 广东省东莞市深粮物流有限公司粮储工程 4人死亡 2015年7月5日 西藏自治区林芝市巴宜区鲁朗小镇3号楼 8人死亡、5人受伤 2016年1月30日 河北省唐山市丰润区金域名邸四号地块 5人死亡 频发的模板支撑体系坍塌事故不断威胁着现场施工人员的生命安全，特别是高支模体系，更具有危险性。故而，在大型的复杂工程中，对模板支撑体系，特别是高支模系统展开实时监控，确保工程安全，是未来工程建设发展的必然趋势。

　与在线监测系统相比，传统的检测方法覆盖面差，难以对高支模体系整体情况做全面检查，而且数据的采集、计算主要依靠检测人员的主观判断，不仅存在人为误差，还导致无法连续记录施工期间数据，缺乏足够的数据积累[2]。下表1-2中主要从监测区域、监测时效性、监测预警等方面比较了高支模传统检测和在线监测的区别。

　表1-2 传统检测和在线监测的区别 类型 传统检测 在线监测 监测区域 受光线、视野的限制，检测人员无法对高支模整体情况做出检查，其观测重点往往集中在高支模体系外围 不受外界环境干扰，可全面监测高支模体系中的薄弱点，能够对体系安全状态有整体的把握 监测时效性 数据采集时间间隔较长，数据连续性差，多为中断的点 可实现一天24小时不间断的数据采集、传输，可根据项目实际情况采用最短5分钟一次的采集粒度 监测预警 对现场突发事件响应不及时，在发生险情时，不能及时通知现场 系统可及时发现现场的险情，做到及时响应和自动报警，有效提醒现场采取加固措施 通过上述的对比可以发现，由于在线监测能够及时发现高支模系统中模线的垂直变化和水平变化情况，实时监控结构关键部位的性能参数，能够在施工时及时报警[3]。对于规范现场施工，保障工程的顺利进行以及高空危险作业的实时动态跟踪具有十分重要的意义。

　2 方案设计 作为成都市交通的重要组成部分，二环路南接创业路口到益州大道高架项目在施工过程中大量使用了高支模体系，为了保障施工质量及施工安全，在施工过程中对高支模体系进行了实时在线监测。除此之外，为了规范现场施工管理，对作业人员安全帽进行了定位监管，实时了解每个工人的位置；通过在高支模板最高点安装的两个网络球机，进行现场的视频监控，查看现场施工人员是否按规定施工，规范现场人员的施工作业行为，本项目分别对ZJ3#盖梁支架、GA29联和GA110#墩柱盖梁支架进行了监测。

　结合成都二环高架项目桥墩的特点和施工方的需求，高支模监测系统布置了三个监测项，分别是模板沉降监测、杆件倾斜监测和杆件轴力监测，为了充分兼顾监测的场景和监测设备的经济性、可操作性，具体测点的布设将遵循如下的原则：

　1）对于杆件轴力监测的测点布置，一般选择具有代表性的受力点位，例如横梁交汇处，对于桥墩而言，可以在桥墩四周各个面分别布置测点，通过称重传感器来监测立杆的轴力大小。

　2）对于支架的变形监测而言，可以监测沉降、水平位移以及倾角，在高支模体系中，往往靠上的杆件变形较为显著，所以变形测点宜靠上布置[4]。在本项目中，使用盒式测斜仪来监测杆件的倾斜，使用激光测距传感器来监测支架/模板的沉降。下图2-1为各监测设备的现场安装图，图2-2和2-3分别为ZJ3#盖梁支架和GA110#墩柱盖梁支架的布置图。

　 图2-1 称重设备、盒式测斜仪和激光测距仪现场安装图

　图2-2 ZJ3#盖梁支架测点布置图

　图2-3 GA110#墩柱盖梁支架测点布置图 不仅如此，在工地人员管理方面，项目中实现了对工人安全帽的位置定位，在安全帽的内衬上植入miniGPS定位器和微型高度计，对于高空作业者，通过miniGPS可以获知携带者的平面位置，通过微型高度计可以获知携带者的高程，项目管理人员可在PC端或者手机端登录，能够查看到所有成员位置，对于规范现场施工，保障工程安全进行具有十分重要的作用。

　3 监测成果与分析 对于高支模体系监测的重点时期在于混凝土浇筑之前到混凝土初凝，通过在线监测系统高达5分钟一次采集粒度，可实时监控高支模体系的各项指标数据。下面以ZJ3#盖梁为例分析监测成果。在ZJ3#盖梁中部、东部和西部分别布设了称重传感器、固定测斜仪和激光传感器，具体的监测数据见下图3-1、图3-2和图3-3所示：

　 图3-1 ZJ3#盖梁模板沉降数据曲线

　图3-2 ZJ3#盖梁杆件轴力数据曲线

　 图3-3 ZJ3#盖梁杆件倾斜数据曲线 根据现场人员的工况记录，ZJ3#盖梁2016年10月18日晚进行了混凝土浇筑，在从上述几个图中可以发现，在盖梁模板内进行混凝土浇筑时，高支模监测系统数据均有显著的变化。

　从沉降数据分析，模板沉降监测数据变化显著，盖梁西部和东部的位移量较为接近，其最终沉降量超过10mm，而盖梁中部测点，由于混凝土浇筑后自重的影响，中部的沉降量会更大，其最大沉降量超过20mm，呈现出中间大，两边小的数据特点，在混凝土浇筑时数据增大显著，随着浇筑的结束，模板沉降量趋于稳定。从高支模的监测数据来看，中部测点不论是沉降速率还是最终沉降累计值，均大于东部和西部测点。通过对监测数据的分析，也客观验证了盖梁模板设置预拱度的必要性。

　从杆件轴力数据分析，由于采取了高达5分钟一次的采集粒度，所以从轴力数据曲线来看，随着混凝土浇筑的进行，力值变化呈现出许多小台阶，而在混凝土浇筑结束后，轴力力值也重新趋于稳定，对比图3-1和图3-2的轴力数据、沉降数据，发现了较好的关联性，上述数据的协调变化关系十分明显。

　从杆件倾斜监测分析，2016年10月18日22:00开始，直至2016年10月19日04:00结束，除盖梁中部X方向位移外，其余监测点位X、Y方向位移均有显著变化。倾斜数据在混凝土浇筑时变化幅度较大，但浇筑结束后都趋于稳定，除此之外，杆件倾斜受外界影响较大，如工人误碰、架设周边杆件时待测杆件顶托松动等，都会造成数据的变化。

　4 监测数据灰色关联分析 下面以GA29联跨中西侧和跨中东侧的模板沉降数据为例进行灰色关联分析，从测点布置来看，上述两测点离得很近，在混凝土浇筑的工况下，数据变化应该非常接近，下图4-1是沉降数据时程曲线：

　 图4-1 GA29联跨中西侧和跨中东侧的模板沉降数据曲线 由于高支模监测系统累计数据量较小，现有数据灰度较大，如果进行传统的数理统计分析，难以找到符合的分布规律，为了弥补数理统计的该项劣势，故重点引入灰色关联分析，该理论最早由华中科技大学邓聚龙教授于1982年提出，作为灰色系统理论的重要组成部分，灰色关联分析中最为重要的思想在于通过数据序列几何形状上的相似性来判断序列之间的联系紧密程度[5]。不同于传统的数理统计对数据具有较高的要求，灰色关联分析可基于“贫信息，小数据”进行分析、建模，具有很强的适用性。在1991年，刘思峰教授拓展了该理论，提出了灰色绝对、相对和综合关联度的概念，重点从序列接近性和相似性两个视角进行灰色关联度量，下文中灰色绝对关联度的计算也是基于刘思峰教授的定义。

　下面对GA29联跨中西侧和跨中东侧两个测点的沉降数据进行灰色关联分析，以判断二者变形的协调性，从而验证监测系统的可靠性。选择GA29联跨中西侧和跨中东侧从2016年11月30日18点至2016年12月1日11点之间采集的201个数据作为灰色关联分析的样本，即选取上图4-1中第二个台阶处的数据进行分析，步骤如下：

　第一步，初始化操作，首先消去数据的量纲，采用灰色绝对关联度计算的序列需是等长序列（即序列中拥有相同的元素个数、步距），故而将原序列整理为等长度1-时距序列，其次取两个测点相同采集时段的数据，将跨中东侧测点所采集的数据导入序列[1]，将跨中西侧测点所采集的数据导入序列[2]，完成数据的初始化操作； 第二步，计算出序列[1]、[2]的始点零化像，在始点零化算子D的作用下，序列[1]、[2]的每一个元素都减去该序列的第一个值，得到始点零化序列[1]和始点零化序列[2]； 第三步，计算灰色绝对关联度，公式如下所示：

　 （式4-1） 式中：

　 从式4-1的结构中可以看出，绝对关联度非负，其大小介于0-1之间，灰色关联度的值越大，说明序列[1]、[2]之间的联系程度越紧密。下表4-1为灰色绝对关联度的计算表。

　表4-1 灰色绝对关联度计算表 序列[1] 序列[2] 始点零化序列[1] 始点零化序列[2] 10 11 0 0 10 12 0 1 10 11 0 0 10 11 0 0 10 12 0 1 10 12 0 1 11 12 1 1 11 12 1 1 11 11 1 0 10 12 0 1 10 12 0 1 10 12 0 1 11 13 1 2 10 13 0 2 10 12 0 1 …… …… …… …… 15 16 5 5 16 16 6 5 15 15 5 4 15 16 5 5 15 16 5 5 15 15 5 4 16 16 6 5 15 16 5 5 15 16 5 5 15 15 5 4 16 16 6 5 16 16 6 5 15 16 5 5 16 16 6 5 16 16 6 5 由于计算数据量较大，所以上表中只列出了序列[1]、[2]前15个数据和后15个数据，经过GMS8.0软件计算，得出：

　 带入公式（4-1）计算可得，序列[1]和序列[2]的绝对关联度如下：

　 从灰色绝对关联度的性质可知，灰色绝对关联度仅与序列[1]、[2]的几何形状有关，序列[1]、[2]的几何形状越相似，则绝对关联度越大，也越接近于1，如果两个相同的序列进行灰色绝对关联度计算，则二者的灰色绝对关联度大小为1。上面计算得到的关联度值趋近于1，说明序列[1]和序列[2]在几何形状上十分接近，且数据变化趋势较为一致，二者几乎为协同变化。

　从现场施工情况来看，GA29联跨中西侧和跨中东侧测点布设位置十分接近，在GA29联进行混凝土浇筑时，模板发生的变形也较为相似，从混凝土开始浇筑至达到龄期的时段内，塑形变形明显，体现在变形数据上，无论是变化速率，还是最终的沉降量，两测点都十分接近，与灰色绝对关联分析计算结果较为吻合，这充分证明了高支模在线监测系统数据的可靠性以及准确性。

　5 总结 上文结合二环路南接创业路口到益州大道高架项目，通过建立高支模在线监测系统，对高支模体系在混凝土浇筑期间的各项指标进行了监控，基于模板沉降、杆件倾斜和杆件轴力数据的对比分析，随着混凝土浇筑的进行，各项数据均有显著的变化，与现场工况记录的浇筑时间高度匹配。为了验证在线监测系统的可靠性，特选取GA29联跨中西侧和跨中东侧两个测点的沉降数据进行灰色关联分析，通过计算发现二者的绝对关联度趋近于1，说明跨中西侧和跨中东侧两个测点数据在几何形状上十分接近，且变化趋势也较为一致。总的来说，高支模在线监测系统能够实时监控体系的工作状态，能够客观地反映高支模的变形、受力等特征，有利于实现施工过程的动态安全控制。

　 参考文献 [1]李维,刘利先,吕龙. 浅谈高大模板支撑系统在混凝土浇筑期间实时监测的重要性[J]. 建筑结构,2016,(S2):599-603. [2]卢松耀,梁龙昌,卢凌燕. 自动化变形监测系统高支模浇注实时安全监控应用[J]. 测绘地理信息,2015,(06):76-78+81. [3]卢松耀,梁龙昌,何广静. 基于测量机器人的高支模变形监测研究与应用[J]. 测绘通报,2015,(07):85-88. [4]侯杰. 新型高强碗扣式高支模架系统受力性能监测及分析[D].郑州大学,2014. [5]刘思峰.灰色系统理论及其应用.第8版[M].北京：科学出版社,2017.