变形监测数据处理4-1
井筒变形监测方法与数据处理
．
２．２ ｍ ｉ 口 Ｐ＋７） ｓｎ （
Ｐ Ｓｌ ｙ ｉ ｌ
对 观测 值 ， 列 出误 差方 程式 如下 ： 可
．
Ｐ Ｓ ｌ ｙ ｉ ｌ
（ ３）
ｌ ＝Ｘ —Ｘ ｌ ｌ＝Ｘ一√ 一（ ｌ ） ｌ ｙ —ｙ 一
（ ９）
则 』 ＝ Ｉ ，
ｐＳｌ１ Ｉ ７
第 ５期
２１ ０ ０年 １ 月 ０
矿 山 测 量
Ｍ １ ＵＲＶＥＹｌ ＮＥ Ｓ ＮＧ
Ｎ０ ５ ．
０ｃ ． ０ｌ ｔ ２ Ｏ
ｄ ｉ１ ３ ６ ／．ｓｎ １ ０１—３ ８ ２ １ ． ５ ０ ６ ｏ ：０． ９ ９ ｊｉｓ ． ０ ５ Ｘ． ０ ０ ０ ． １
井 筒 变 形 监 测 方 法 与 数 据 处 理
关 键 词 ： 井 筒 ：变 形 监 测 ；数 据 处 理
中 图 分 类 号 ：Ｐ ０ ２８
文 献 标 识 码 ： Ｂ
文 章 编 号 ：０ １— ５ Ｘ（０ ０ ０ ０ ４ ０ １０ ３ ８ ２ １ ） ５— ０ ８— ３
目前 ． 国煤 矿总 的趋势 是开 采 深度越 来 越深 。 我 地质条件 更为复 杂 ， 山压 力随着 增大 ， 筒壁 承受 矿 井 的压力也 相应 增 加 ． 筒在 运 营 期 间 的监 测 和 维护 井 成为矿井 安 全生 产 中 至关 重 要 的 内 容。 因此 ， 必 有
（） ４
按泰 勒公 式 展 开并 线性 化， ： 即
…
： （ 。 。 。， ，
因 此 ，当 ＾ ｒ为 定 值 时 ， ， 的 大 小 取 决 于
￣ ｉ 口 ｓ 的 ／ ｎ ＋ｉ ｓ ｎ 值。 其中， ｍ为角度测量中误差， 单
Ｐ ｓｎ ｙ ｉ
用整体方差分析法对变形监测数据进行处理
方 案， 其特点是能对监测 网中所有 监测点在各个观测周期 中的变形参数及其精 度进行检 验和估计 ， 考虑到 了同一监 测系统所 获得 的数据具有 相 当复杂的关联信息 ， 与常规的对单个监测 点进行分析 的方法有 所不同。 这 关键词 变形监测 方差分析 假设检验 精度 估计
中图法分类号
１ 整体分析的数学模 型
变形监测得到的是三维坐标数据 ， 整体分析中 讲三维坐标变形 监ｉ 分解 为三个一 维变量变形监 受 ４ 测， 即对 三个 坐标 参数 分 别 进 行 分 析 。设 有 ｎ个 监
测点 ， 进行 了 ｍ期 观测 ， 在第 ｉ 设 周期 各监 测 点的观 测值为（ ， ， ） 监 测点 在 初始 监测 周 期 的 … ， 观测 值 为 ∽ 监 测 点 各 个 监 测 周 期 的 观 测 值 为
写 成矩 阵形 式 ：
Ｖ ＝Ａ ＋ 量一 ，
（６ １）
（ ７ １）
２ 变形量 的最小二乘估计
根据最 小 二乘原 理 ， 由式 （ ） 出误差 方程 ２列
＝ 而 ＋ ， ， ＋ 多 一
则多余观测数即 自由度为 ：
（） ８
这 里采 用 Ｋ ｃ 提 出 的线性 假 设 法 进行 检 ｏｈＫＲ． 验 ］故 作原 假设 与备 选假 设 为 ，
∑ ＝， ０∑ ＝ ０
（） ６
由式 （ ） 知 ， ６可 ｍ个 田 和 ｎ个 中有 且 只 有 ｍ 一１ ｉ （） １ 个 叼 和 凡一１ 个 ｉ 是相 互独 立 的 。式 （ ） 系统 效 ６为
应 叼 和 ｙ 的约束条件。 式（ ） ３ 的随机模 型 为
璞， ， 男 昆明 理工 大学 硕 士 研究 生 。Ｅｍａ ． ｉ ｌ
第１ ２卷
大坝变形监测数据分析与模型建立
大坝变形监测数据分析与模型建立概述：本文旨在对大坝变形监测数据进行分析，并建立相应的模型以提供更加准确的预测和监测手段。
通过对大坝变形监测数据的分析，我们可以更好地评估大坝的安全性，及时发现潜在的问题，并采取相应的措施以确保大坝的可靠性和稳定性。
一、大坝变形监测数据分析1. 数据收集与整理首先，我们需要收集大坝变形监测的相关数据，包括测量点坐标、位移变化数据等。
这些数据可以通过传感器、测量设备等获取，并进行整理和存储以便后续分析使用。
2. 数据预处理在进行数据分析之前，我们需要对原始数据进行预处理。
这包括数据清洗、异常值处理、数据平滑等步骤，以确保数据的准确性和可靠性。
3. 数据分析通过对大坝变形监测数据的分析，我们可以从不同维度来评估大坝的变形情况。
常用的分析方法包括：- 坐标变形分析：通过对监测点的坐标数据进行处理和分析，可以得到大坝在空间上的变形情况，包括平移、旋转和变形形态等。
- 位移变化分析：通过对监测点的位移变化数据进行时间序列分析，可以得到大坝的动态变化情况，包括位移速率、加速度等信息。
- 形变分析：通过对监测点的位移变化数据进行差分运算、形变分析等，可以得到大坝的形变分布情况，包括横向位移、纵向位移等。
4. 变形异常识别与预警通过对大坝变形监测数据的分析，我们可以识别出异常变形情况，并进行预警。
这些异常可能包括大坝整体性的变化、局部部位的异常变形等。
及时识别和预警这些异常变形情况有助于采取相应的措施以确保大坝的安全性。
二、大坝变形模型建立1. 模型选择在建立大坝的变形模型之前，我们需要选择合适的模型。
模型的选择依赖于大坝的特性和监测数据的情况。
常用的模型包括物理模型、数学模型等。
2. 模型参数估计在模型建立过程中，我们需要对模型的参数进行估计。
这可以通过最小二乘法、最大似然估计等方法进行。
通过合理的参数估计，可以提高模型的准确性和可靠性。
3. 模型验证在建立模型之后，我们需要对模型进行验证。
大坝变形监测数据分析与预警模型构建
大坝变形监测数据分析与预警模型构建1. 现状分析目前，大坝在水库建设中起到了重要的作用，但随着时间的推移，大坝的变形问题越来越受到关注。
因此，大坝变形监测数据的分析和预警模型的构建变得至关重要。
2. 大坝变形监测数据分析2.1 数据采集与预处理监测大坝变形的关键是收集准确、全面的数据。
这些数据可以通过各种传感器设备、无人机等工具进行获取。
同时，采集到的数据应进行预处理，包括数据清洗、异常值处理、数据对齐等步骤。
2.2 变形趋势分析通过对大坝变形监测数据的分析，可以得出变形趋势。
常用的方法包括时序分析、统计分析、回归分析等。
这些方法可以帮助我们了解大坝的变形情况，识别变形的主要因素，并为后续的预警模型构建提供依据。
3. 大坝预警模型构建3.1 特征选择和提取在构建预警模型之前，我们需要选择和提取大坝变形监测数据中的关键特征。
这些特征应该能够反映大坝变形的重要因素，包括水位、温度、土壤湿度等。
可以使用特征选择算法和相关性分析等方法来确定最具代表性的特征。
3.2 建立预测模型在选择和提取特征之后，需要选择适当的模型来建立预警模型。
常用的模型包括回归模型、神经网络模型、支持向量机模型等。
根据实际情况，选择最合适的模型来进行建模，并进行模型训练和验证。
3.3 预警模型评估建立预警模型后，需要对模型进行评估。
可以使用交叉验证、ROC曲线、准确率和召回率等指标来评估模型的性能。
通过评估，我们可以了解模型的准确性和稳定性，以及对大坝变形进行预测的能力。
4. 模型应用与优化4.1 模型应用建立的预警模型可以应用于大坝变形的实时监测与预警系统中，实现对大坝变形的及时监测和预警。
通过监测数据和模型预测结果的对比，可以帮助工程师和决策者采取相应的措施，确保大坝的安全运行。
4.2 模型优化在应用过程中，我们可以通过反馈机制对模型进行优化。
收集实际监测数据和预测结果的误差，对模型进行调整和改进，提高预测的准确性和稳定性。
同时，还可以考虑引入其他相关因素，如降雨量、地震等，来提升预测模型的效果。
三维变形监测处理方案-百度发表文章
三维变形监测-后处理解决方案一. 项目概况测区: 某小型水电站时间： 2014年1月13日海拔高度: 2000米测量仪器: 徕卡TS30技术参数： 0.5〃 1+1ppm季节: 冬季室外温度: 2-8摄氏度（干湿温度计）气压： 846mba （精密气压计）控制点： 3个（TL01 TL02 TL03） TL01为复核点监测点： 4个（TP01 TP03 TP05 TP07）测点局部被损坏/临时遮挡目标：墩+强制型对中盘采用对中螺丝+基座棱镜组，由于基座使用的磨损墩上对中盘的自然侵蚀，所以量取每个目标高都不一样，就很正常采集软件：徕卡机载三维变形监测软件可任意设站采集边角数据（本次采用）多测回测角中国版可任意设站，采集边角数据多测回测角国际版区别极坐标可直接察看坐标值（未精密平差）测回数:一共2个测站每测站9测回数TL02测站09:17:33am 开始测量（气压为846mba 干温2℃湿温1.5℃） TL03测站11:33:32am 开始测量（气压为846mba 干温8℃湿温6.5℃）其它参数：折光系数选取 0.13/0.14 （考虑到山区，冬季本次采用0.13）地球曲率半径标准为6371000米（本次特殊，使用的是6366358）投影面高程本次采用 1996米处理方法：外业数据采集导出原始数据tpt txt tzt文件导入DAM6.0平差处理EDM设置：除棱镜常数-34.4采用外（leica仪器直接选用圆棱镜），其余气象均不改正（PPM=0）。
所有改正在软件内部完成过程描述：第一站全站仪架站TL02-以TL03定向-学习-采集（记录气象数据）第二站全站仪架站TL03-以TL02定向-学习-采集（记录气象数据）本次采用软件：格式转换+中铁一院地面通用控制处理包 /科傻/四院/二院相关软件控制网点位图：控制点已知坐标TL02,153.4613,188.2105,2018.1597 TL03,81.2320,22.4400,1991.5280 TL01,68.1052,199.1692,2016.0374外业记录信息检定证书相关值二. 仪器设置 (leica为例) 输出文件格式设置为TXT三. 后处理过程 (转换后)测量机器人TPT TXT TZT 原始数据后处理平差作业流程➢利用转换工具(该软件支持仪器高目标高棱镜常数的事后录入 ), 整理出每一个测站SUC格式文件的数据,以待备用。
高精度地面变形监测技术的操作方法与数据分析
高精度地面变形监测技术的操作方法与数据分析地面变形监测技术是一种用于精确测量地面表面形变的应用技术。
它在土木工程、地质灾害预警、环境监测等领域中具有广泛的应用。
本文将介绍高精度地面变形监测技术的操作方法和数据分析过程。
一、高精度地面变形监测技术的操作方法1. 安装监测设备：在进行地面变形监测之前，首先需要选择合适的监测设备。
常用的设备包括全站仪、GNSS测量系统、激光扫描仪等。
根据监测目的和具体情况，选择适合的设备进行安装。
2. 建立监测网格：为了有效监测地面变形，需要在监测区域内建立监测网格。
监测网格的设置应该考虑地形地貌特点、监测目的以及监测设备的技术参数等因素。
一般情况下，监测网格的间距应该小于变形规律的空间尺度。
3. 进行测量观测：按照预先设定的监测网格，使用监测设备进行观测。
观测过程中，需要注意设备的稳定性和观测角度的准确性。
为了提高测量精度，可以采取多次观测并取平均值的方法。
4. 数据采集与处理：观测数据采集后，需要进行数据处理。
数据处理的方法多种多样，根据不同的情况选择合适的方法。
常用的数据处理方法包括数据平差、大地坐标系转换、变形分析等。
二、高精度地面变形监测数据的分析1. 数据预处理：在进行地面变形监测数据分析之前，需要对原始数据进行预处理。
这包括数据的格式化、异常数据的剔除、数据的去噪等步骤。
预处理的目的是减少数据误差，获得可靠的数据。
2. 数据分析方法选择：根据监测目的和数据特点，选择合适的数据分析方法。
常用的数据分析方法包括时间序列分析、空间插值分析、趋势分析等。
通过数据分析，可以了解地面变形的规律和趋势。
3. 变形分析：地面变形监测的主要目的是了解地面的变形情况。
通过变形分析，可以得出地面的变形量和变形速率等指标。
变形分析需要结合地质地貌特征和环境背景，综合考虑多方面因素进行判断和分析。
4. 结果评估与报告撰写：根据变形分析的结果，对监测数据进行评估。
评估的目的是判断监测数据的准确性和可靠性。
测绘技术变形监测数据处理要点
测绘技术变形监测数据处理要点近年来，随着测绘技术的不断发展，变形监测在工程、地质、地震等领域中的应用日益广泛。
变形监测数据的处理是确保监测结果准确可靠的关键环节。
本文将就测绘技术变形监测数据处理的要点进行探讨。
一、数据收集与处理的关系数据收集是变形监测的第一步，其精度和准确性决定了后续处理结果的可靠性。
然而，在实际操作中，由于设备、环境等因素的限制，测量数据往往无法达到完美的状态。
因此，在数据收集阶段需要进行数据处理，补偿因素误差，提高数据质量。
数据处理是数据收集的补充和完善，两者密切相连，互相促进。
二、数据预处理数据预处理是指在对采集到的原始数据进行处理之前，对数据进行适当清洗和加工的过程。
首先，对数据进行检查和筛选，排除明显异常值和错误数据。
其次，对数据进行“去全局”操作，消除全局误差，使得数据更具可比性。
最后，进行数据插补和差值，填充缺失值和间断数据，使数据连续化。
数据预处理的目的是为后续的数据完整性评估和提取变形特征打下基础。
三、数据完整性评估数据完整性评估是对测量数据进行质量评估的过程，主要针对数据的可靠性、准确性、完整性和可用性进行评估。
对于变形监测，数据完整性评估主要包括以下几个方面：数据精度评估，通过比较参考数据和监测数据的差异，评估监测数据的精度；数据重复性评估，通过对同一点位的反复观测数据进行比较，评估监测数据的稳定性和可靠性；数据连续性评估，通过对连续监测时间段的数据进行比较和分析，评估数据的连续性和一致性。
四、数据质量控制数据质量控制是确保变形监测数据质量的重要措施。
通过对采集到的数据进行质量检查和筛选，保证最终处理结果的可靠性和可信度。
数据质量控制主要包括以下几个方面：数据去噪和平滑，通过滤波算法对数据进行平滑处理，消除高频噪声和异常波动；数据误差修正，通过模型建立和参数估计，对数据进行误差修正和校正，提高数据准确性和可靠性；数据一致性验证，通过各种数理统计方法和定量分析，对数据进行一致性检验，排除数据冲突和矛盾。
《变形监测与数据处理》考试复习参考
参考书目：《工程测量》（李青岳、陈永奇）《变形监测数据处理》（武大出版社）1 变形监测的概念，目的，意义？概念：就是利用测量与专用仪器和方法对变形体的变形现象进行监视观测的工作。
目的：首要目的是掌握变形体的实际性状，为判断其安全提供必要的信息，其次获得变形体变形的空间状态和时间特性（几何分析），同时还要解释变形的原因（物理解释）。
意义：实用上的意义：主要掌握各建筑物和地质构造的稳定性，为安全性诊断提供必要的信息，以便及时的发现问题并采取措施。
科学上的意义：更好的理解变形的机理，验证有关工程设计的理论和地壳运动的假说，进行反馈设计以及建立正确的预报变形的理论和方法。
2 变形体：变形体的范畴可以大到整个地球，小到一个工程建（构）筑物的块体,包括自然和人工的构筑物。
(对可能产生变形的各种自然的或人工的建筑物或构筑体的统称)3 引起变形的因素？(可总结为3个方面,自然因素工程自身与工程有关的勘测、设计、施工、运营等)（1）人类开发自然资源的活动会破会地壳上部平衡，造成地面变形。
（2）人口密集的地方大量抽去地下水，造成地面沉陷。
（3）地下采矿引起矿体上方岩层移动。
（4）地壳中的应力长期的积累,引起地壳位移甚至地震 （5）与工程本身相联系的勘测、设计、施工、运营产生。
4 变形体的范畴：全球性变形研究（空间大地测量）、区域性变形研究（GPS、INSAR）、工程和局部性变形研究（地面常规测量技术、地面摄影测量技术、特殊和专用的测量手段、以及以GPS为主的空间定位技术）。
5.变形监测的内容及其分类分类：（1）按研究范围分类：全球性的、区域性的、局部性的（2）按时间特性分类：运动式（变形总趋势朝一个方向）、动态式（观测主要得到振动的幅值，周期等信息） 静态变形:空间位置随时间的变化特性,占多数; 动态变形:变形体空间位置在外力作用下,在某一时刻的变化.内容：应根据建筑物的性质和地基情况来定。
（1）工业和民用建筑：对于基础而言：内容是均匀沉陷和不均匀沉陷；对建筑物本身而言：是倾斜和裂缝观测； 对工业企业等各种设备而言：是水平位移和竖直位移； 对高层和高耸建筑物：还应观测瞬时变形、可逆变形、扭转； （2）水工建筑物：水平位移、垂直位移、渗透（浸润线）以及裂缝观测（3）钢筋混泥土建筑物：外部观测：水平位移、垂直位移、伸缩缝的观测 内部观测（4）地表沉降：定期进行观测，掌握其沉降与回升的规律。
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变形监测资料的预处理
• §4.1 变形监测资料检核的意义与方法 • §4.2 用一元线性回归进行资料的检核 • §4.3 监测网观测资料的数据筛选方法 • §4.4 自动化监测系统中数据的奇异值检验与插补 • §4.5 小波变换用于信噪分离
• §4.6 变形监测成果的整理
• §4.7 监测资料管理
• §4.6
• §4.7
变形监测成果的整理
监测资料管理
第 四 §4.2 用一元线性回归进行资料的检核 章 一、关于回归分析与相关分析问题
变 形 监 测 资 料 的 预 处 理 回归分析是数理统计中处理变量之间关系的
一种常用方法。处理两个变量之间关系的回归分
析称为一元回归分析，当两个变量之间的关系为
第 四 §4.1 变形监测资料检核的意义与方法 章 一、监测资料检核的意义
变形监测资料处理的首要工作是分析观测值的质量 , 变 包括观测值的精度和可靠性。这里所指的观测值既可以 形 是原始实测值, 也可以是经一定处理后的观测值 (如GPS 监 测量所得到的基线向量、坐标等)。
测 资 料 的 预 处 理
第 四 §4.2 用一元线性回归进行资料的检核 章 三、一元线性回归分析法
变 形 监 测 资 料 的 预 处 理 检核变形监测资料的实例 P56-58
第四章
• §4.1 • §4.2 • §4.3 • §4.4 • §4.5
变形监测资料的预处理
变形监测资料检核的意义与方法 用一元线性回归进行资料的检核 监测网观测资料的数据筛选方法 自动化监测系统中数据的奇异值检验与插补 小波变换用于信噪分离
线性时，则称一元线性回归分析，它是回归分析
中最简单的情况。
第 四 §4.2 用一元线性回归进行资料的检核 章 一、关于回归分析与相关分析问题
变 形 监 测 资 料 的 预 处 理 回归分析在处理两个变量问题时，一个是非随
机变量、一个是随机变量。
相关分析讨论的两个变量都是随机变量问题。 回归分析与相关分析尽管在概念上不同，但
第 四 §4.1 章
变 形 监 测 资 料 的 预 处 理
变形监测资料检核的意义与方法
三、关于分析的结果
若存在大的偏差, 则有两种可能现象:
误差引起(大误差或粗差)；
真实变形(突变)。
第四章
• §4.1 • §4.2 • §4.3 • §4.4 • §4.5
变形监测资料的预处理
变形监测资料检核的意义与方法 用一元线性回归进行资料的检核 监测网观测资料的数据筛选方法 自动化监测系统中数据的奇异值检验与插补 小波变换用于信噪分离
在处理两个变量之间关系的基本方法上是相同的， 所以实际应用中，我们不作严格区分。
第 四 §4.2 用一元线性回归进行资料的检核 章 二、一元线性回归分析法
变 形 监 测 资 料 的 预 处 理 一元线性回归的数学模型 按最小二乘法，可以求得参数 0 和 值 b0 和 b ，得一元线性回归方程
yi 0 xi i
• §4.6
• §4.7
变形监测成果的整理
监处 理 见教材 P62-65
第四章
• §4.1 • §4.2 • §4.3 • §4.4 • §4.5
变形监测资料的预处理
变形监测资料检核的意义与方法 用一元线性回归进行资料的检核 监测网观测资料的数据筛选方法 自动化监测系统中数据的奇异值检验与插补 小波变换用于信噪分离
测量中的误差分类:
粗差、错误、奇异值
系统误差
偶然误差、随机误差
第 四 §4.1 变形监测资料检核的意义与方法 章 二、监测资料检核的方法
变形监测检核的方法很多，应依据实际观测情况而 变 定。包括野外检核和室内检核。
形 室内检核工作，具体有： 监 1）原始记录的校核； 测 2）原始资料的统计分析，如粗差检验法； 资 3 ）原始资料的逻辑分析：根据监测点的内在物理意 料 的 义来分析原始实测值的可靠性。包括： 预 一致性分析：时间-效应量、原因-效应量 处 相关性分析：空间点位的相关性 理
的估
ˆ b0 bx y
第 四 §4.2 用一元线性回归进行资料的检核 章 二、一元线性回归分析法
变 回归值 y ˆi 与实测值 yi 之差 形 ˆi vi yi y 监 测 ˆ b0 bx的偏离 资 表示出实测值 yi 与回归直线 y 料 程度。其中误差估值为 的 预 [vv] s 处 N 2 理
第 四 §4.2 用一元线性回归进行资料的检核 章 二、一元线性回归分析法
变 回归直线的线性相关性指标，可用相关系数： 形 S xy 监 Sx S y 测 资 其估值为 N 料 ( xi x )( yi y ) 的 S xy i 1 ˆ 预 N N Sx S y 2 2 处 ( xi x ) ( yi y ) i 1 i 1 理
• §4.6
• §4.7
变形监测成果的整理
监测资料管理
第 四 §4.3 监测网观测资料的数据筛选方法 章 一、数据筛选原理
变 形 监 测 资 料 的 预 处 理 1. 超限误差的整体检验 2. 超限误差的局部检验 F检验法 B检验法（u检验法）
检验法
t检验法 3. 超限误差的检验步骤
第 四 §4.3 监测网观测资料的数据筛选方法 章 二、数据筛选算例