从图 4 中可以发现，测斜最大变形速率集中在 0.3mm/d 附近，而超过 4 mm/d 的数据有 218 个，占总数据量的 1.85%;超过 5 mm/d 的数据有 96 个，占总数据量的 0.81%;而超过 10 mm/d 的数据仅有 3 例。这个统计结果与工程危险相对工程安全状态出现概率较少的情况相符。参照施工工况的相关数据和工程危险事例，发现基坑在放置阶段，变形速率最大不超过 1mm/d;危险情况下，变形速率大于 10 mm/d;对于基本稳定平衡、正常施工的危险可控状态和具有工程危险征兆的不可控失稳状态，这 3 种基坑的状态对应的最大变形速率存在量级的区别。由此，可以建立最大变形速率和基坑状态的直接联系。

　　3 数据挖掘成果及风险阀值的确定

　　根据前面数据挖掘的成果，在一定变形等级下，采用测斜最大变形速率比采用测斜最大变形值来判断基坑的危险更加准确。但是，对测斜最大变形速率，选取什么样的控制指标来作为基坑风险判断的阀值，以及控制指标的实用性显得十分重要，还必须作进一步分析。

　　如果以 10 mm/d 作为控制指标，样本数据中仅发生 3 例，起不到前期预警和控制工程风险的作用;而且，如果测斜最大变形速率未达到控制指标，但是出现持续增长、有加速变形的趋势时，采用较大的控制指标不利于工程风险的控制。于是，对各工程出现最大变形速率持续超过 3，4，5 mm/d 的情况做了统计，如表 4 所示。从表 4 中可以看出 007、011、015、017工程均出现了较多的围护墙变形持续增长的情况。其中 007 工程的 Q10 孔，出现连续 13 d 超过 3 mm/d 持续发展的变形。

　　将变形最大值位置、最大变形速率和最大变形速率位置，绘制成图 5。从图 5 中不难看到，最大变形速率的位置在40 d之前，基本位于最大变形位置之下，虽然变形速率持续增长，但是未达到 10 mm/d，而且最大变形速率的位置持续变大，说明该孔所在的围护墙内的土体被持续开挖，然而在有效支撑的情况下，该处仍处于正常施工的状态，这说明测斜最大变形速率超过控制值，并不一定意味着工程事故，这和工程具体的施工控制状态和变形控制等级范围的密切相关。因此，对于地铁一、二级基坑，用 4～5 mm/d 作为测斜最大变形速率控制指标较为合适。

　　4 结 语

　　通过对某轨道交通线的大量基坑工程监测数据进行了数据挖掘，发现测斜最大变形速率比测斜的最大值能更好地反映基坑的状态，并且在测斜最大变形速率的控制指标上作了定量化的探讨，可以用来实现对基坑工程的危险自动判断。工程实践及研究表明，对于软土深基坑工程，变形控制等级为一、二级时，采用 4～5 mm/d 作为测斜最大变形速率控制指标较为合适。

　　本次研究尽管是从大量数据中进行数据挖掘，采用的还是依靠人工干预的验证驱动式数据挖掘方法，通过查询和统计的手段来实现。对于今后海量规模的超大数据库的数据挖掘，需要用发现驱动式数据挖掘的计算机智能数据挖掘方法。而岩土工程在这一领域，目前还是一片空白，缺乏相关的研究。

　　参考文献:

　　[1] 彭木根.数据仓库技术与实现[M].北京:电子工业出版社，2002.(PENG Mu-gen. Data warehouse technology and itsimplementation[M]. Beijing: China Electronic IndustryPublishing House, 2002.)

　　[2] 刘建航,侯学渊.基坑工程手册[M].北京:中国建筑工业出版社 ,1997.(LIU Jian-hang, HOU Xue-yuan. Handbook ofe

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