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隧道建设(中英文) ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (6): 1027-1034.DOI: 10.3973/j.issn.2096-4498.2023.06.013

• 研究与探索 • 上一篇    下一篇

基于改进SPC的地铁监测数据分析方法

史磊磊1, 2, 郭彩霞1, 王熠琛1, 3, *, 孔恒4   

  1. (1. 北京工业大学 城市与工程安全减灾教育部重点实验室, 北京 100124;2. 北京市政建设集团有限责任公司, 北京〓100045; 3. 北京安捷工程咨询有限公司, 北京 100037;4. 北京建工集团有限责任公司, 北京 100055)

  • 出版日期:2023-06-20 发布日期:2023-07-14
  • 作者简介:史磊磊(1982—),男,山东东营人,北京工业大学土木水利专业在读博士,高级工程师,主要从事隧道及地下工程施工管理工作。Email: 182308529@qq.com。*通信作者: 王熠琛, Email: bp19890327@163.com。

Analysis Method for Metro Monitoring Data Using Modified Statistics Process Control

SHI Leilei1, 2, GUO Caixia1, WANG Yichen1, 3, *, KONG Heng4   

  1. (1.Key Laboratory of Urban Security and Disaster Engineering of Ministry of Education,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China;2.Beijing Municipal Construction Group Co.,Ltd.,Beijing 100045,China;3.Agiletech Engineering Consultants Co.,Ltd.,Beijing 100037,China;4.Beijing Construction Engineering Group Co.,Ltd.,Beijing 100055,China)

  • Online:2023-06-20 Published:2023-07-14

摘要: 为对地铁监测数据进行科学分析,在传统“双控”指标分析方法的基础上,引入并改进统计过程控制(statistics process controlSPC)技术,建立新的分析方法。参考基础性国标GB 500682018《建筑结构可靠性设计统一标准》中的相关规定,明确SPC技术的理论依据3σ准则对应的假设检验显著性水平α=0.27%明显偏小。提出应该以α=5%建立适用于土木工程领域的分析准则,即2σ非连续准则; 并将新准则与SPC结合,形成适用于地铁工程建设的监测数据分析方法。最后,基于工程实例验证了新方法的可行性。经研究可以明确: 1)引入SPC可以充分利用监测数据,分析出传统分析方法不易识别出的数据变化特征; 2)改进SPC技术更加满足地铁工程建设领域的基本要求,对数据的分析判定也更加严格。

关键词: 地铁, 监测数据, 统计过程控制, 3σ准则, 2σ非连续准则

Abstract: Herein, the statistical process control(SPC) technology based on the traditional "doublecontrol" indicator analysis method is introduced and modified to scientifically analyze metro monitoring data. The significance level of the hypothesis test (α=0.27%) corresponding to the 3σ criterion of the SPC is low according to the Chinese cardinal engineering national code GB 500682018. Therefore, the 2σ discontinuity identification criterion applied in civil engineering is proposed based on the significance level α=5%. The proposed scientific monitoring and analysis method for metro construction is established by combining the novel criterion and the SPC technology. A case study is conducted to verify the feasibility of the proposed method. The results show that SPC can fully utilize the monitoring data and analyze unidentified data variations through the traditional "doublecontrol" indicator analysis. The modified SPC outperforms the traditional method in terms of project application and data analysis results.

Key words:  , metro, monitoring data, statistical process control, 3σ criterion, 2σ discontinuity criterion