基于地震背景噪音有效监测高层建筑结构损伤的监测方法

本发明涉及一种基于地震背景噪音有效监测高层建筑结构损伤的监测方法，属于建筑结构监测。

背景技术：

1、地震背景噪音是指宽频上所记录的具有持续性的地震信号波，一般由两部分组成，一部分是由环境因素(例如风、海洋运动等)引起的一般小于1hz的震波，另一部分是由人文活动造成的大于1hz的震波。它在传播过程中会被途经的传播介质修改，因此，通过分析背景噪音便可以间接分析传播经过的楼体结构的变化。地震背景噪音分析最早由kanai和tanaka提出利用背景噪音数据分析计算重大地震事件的场地效应评估。1989年nakamura引入了水平竖直谱比(hvsr)法后，地震背景噪音才逐渐被人们所重视，其使用方式也开始不断丰富、发展。

2、目前，已有很多国内外科研人员通过以地震背景噪音作为媒介、工具，从而进行深入研究，但绝大部分研究都着重于利用背景噪音的被介质修改的特性，探索某一片区域的地质特征、速度结构等。例如，郭志、高星团队采用地震背景噪声成像技术获得天山及周边区域的地壳剪切波速度结构，进而得出天山造山带活化的主要动力；刘晨光、华清峰团队于广州布设100台流动站台观测地震背景噪音从而得到该地区沉积层分布，进而得到表征场地易破坏程度值，为城市防灾减灾提供参考数据。

3、我们发现，当前借助地震背景噪音响应对超高层建筑的结构进行分析，即建筑结构监测的研究较少。虽然王明珉、王源团队曾尝试以地震波测量得出建筑的水平、竖向地震响应特征，粗略建模分析得出建筑自振周期与场地特征周期的关系，检测建筑结构安全，但这其这进行了一个大致建模，可信度较低。

4、目前，针对建筑结构的测量主要方法是数字模型法、振动台法抑或进行真实地震观测。与这些手段相比，利用地震背景噪音的建筑监测可应用于非地震带，无需数字或实物建模，可降低监测成本，且使用原建筑测量，结果更加切合实际。使用地震背景噪音分析需要有足够的振动波源以进行，而城市地下交通产生的地脉动可以为其提供各频段的足够强度的波源，便于在城市范围内推广建筑的全周期结构监测，为未来的建筑维护提供监测技术支持。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于地震背景噪音有效监测高层建筑结构损伤的监测方法，采用三分量地震仪进行长系列、连续性的观测，系统性分析建筑楼层间的微动差相关性，以此来分析楼体整体在荷载作用下的易破坏的楼层结构；可对建筑振动，楼层微动差进行监测，形成一种全新的高层建筑结构维护监测方案，科学合理，监测成本低，精度高。

2、为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

3、一种基于地震背景噪音有效监测高层建筑结构损伤的监测方法，包括如下步骤：

4、(1)监测：采用三分量地震仪长时间连续性监测高层建筑地震波观测数据，记录垂直方向、南北方向及东西方向的地微动时间序列；

5、(2)数据分析：使用滑动时窗法对干扰数据进行预处理，获取可操作的原始数据；用hvsr法测定建筑的自振、谐振频率并观测选择放大作用；再对计算所得的hvsr谱进行互相关分析来系统性分析建筑楼层间的微动差相关性，并以此预测建筑的结构损伤。

6、步骤(2)所述的主要数据及数据干扰处理是指三分量地震仪记录的垂直方向、南北方向及东西方向的地微动时间序列，这些初始的时间序列由于存在仪器响应、偶尔的能量爆发等因素的影响，不能直接进行分析，采用hvsr法数据对若干干扰的处理方法以如下方式进行数据预处理：①将地微动的三分量时间序列划分成1小时长的时间片段，片段间没有重叠；②除去时间片段的平均值线性趋势和每个片段中的仪器响应；③使用基于指定范围的反触发算法，sta时窗取1s及lta时窗取30s，平均振幅比触发阈值取0.2<sta/lta<2.5，以此对每个时间片段进行过滤，防止偶尔的能量爆发，并除去被标记的瞬态干扰信号。

7、所述的微动hvsr法是通过将各台站所储存的数据进行预处理后，得到台站所记录的多个时间窗口下的微动数据，对每个时间窗口的微动数据进行快速傅立叶变换，可以得到[v(t，f)，n(t，f)，e(t，f)]三个分量上的频谱；取带宽系数为40并使用konno-ohmachi方法对所得频谱进行平滑，以便于识别卓越频率等重要参数；用公式(1)计算hvsr值，并将每个台站所计算得到的hvsr值连成曲线并组合成hvsr结果图以供分析，由此可以快速估算作用物体振动共振频率并直观地表现其放大效应。

8、

9、该频谱中各楼层同时产生的峰值对应频率即为楼层自振频率，在自振频率上各楼层的峰值大小反映了楼层的选择放大效应，而在非自振频率上个别楼层产生的峰值频率则表明了这些楼层的谐振频率。

10、步骤(2)所述的互相关分析是一种常用的信号分析方法，用于处理由随机两个台站所组成的台站对的对应两个hvsr信号，由matlab程序所自带的corrcoef函数进行计算，其具体计算流程如下：

11、对两个随机变量a、b，如每个变量具有n个标量观测值，则pearson相关系数的定义如下：

12、

13、其中，cov(a，b)为随机变量a，b的协方差，σa为随机变量a的标准差，σb为随机变量b的标准差。cov(a，b)的计算可参考下式：

14、

15、式中μa为随机变量a的均值，其计算可参考下式：

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17、标准差σa的计算可以参考下式：

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19、在计算相关系数时将其进行取绝对值处理。对于相关系数的大小所表示的意义目前在统计学界尚不一致，但通常认为：相关系数绝对值处在0.00-0.30说明两随机变量微相关；处在0.30-0.50则两随机变量实相关；处在0.50-0.80两随机变量显著相关；处在0.80-1.00则说明两随机变量高度相关。

20、将得到的hvsr信号进行互相关分析，所得到的相关系数代表了台站对两者的hvsr信号的线性相关性。又由于hvsr信号是对台站微动信号的集成处理的结果，所以所得到的hvsr信号相关系数实际上可认为是台站的微动信号的相关系数。

21、作为自变量的频率代表分析楼层当前所受波的频率。当台站对的自变量频率相同或接近相同时，说明两台站所对应的楼层基本处在同一波源发出波的作用下，在这一范围内的互相关系数代表了两个楼层在受到相同波作用下所表现的微动信号的线性相关性。当这一范围的互相关系数较高时，说明两个楼层在受到相同作用时产生的微动基本上没有较大的相位差，即不会产生较大的微动差，楼层间微动差较小，对应产生的楼层剪应力也相应较小。

22、将所计算的互相关参数图组合起来，形成互相关分析图即可直观的分析楼层间产生的变形微动的相关性及受剪力情况。

23、步骤(2)所述的气象数据针对0.3hz-0.6hz频段波主要在自然活动作用下产生的地微动波，通过调查测量时的气象资料，将极性参数的变化幅值与自然气象的一些相关参数建立联系，进而将极性参数的变化幅值与荷载、位移等建立联系以最终证明极性参数与层间位移角等结构重要参数的联系。

24、本发明的有益效果是：

25、通过计算得到的hvsr频谱图来快速获取建筑结构的自振频率，并可以直观观测建筑的选择放大作用、谐波共振的现象；通过各个楼层组的互相关图像来直观地发现楼层组的微动差相关情况，以此来分析楼体整体在荷载作用下的易破坏的楼层结构，该方法科学合理，监测成本低，精度高，解决了现有监测技术中存在的难题，值得推广。