EXCEL函数工具在大坝安全监测数据处理中的应用

发表时间:2016/3/9   来源:《工程建设标准化》2015年10月供稿   作者:郭智勇
[导读] 新疆伊犁库克苏河水电开发有限公司 对大坝安全监测数据的处理,是开展进一步数据分析的必要前置工作.

(新疆伊犁库克苏河水电开发有限公司,新疆,伊宁,835000)

【摘  要】对大坝安全监测数据的处理,是开展进一步数据分析的必要前置工作,如何将数据分析所需要的重要信息从庞杂的初始测值中整理、筛选出来,决定了能否高效的进行接下来的数据分析工作。本文以某水电站为例,介绍了利用EXCEL函数工具高效处理大坝观测数据的方法,从而使观测数据分析更便捷、直观。
【关键词】安全监测;数据处理;EXCEL

        引言:
        大坝安全监测工作是保障水电站大坝安全运行的重要手段,通过对大量的观测数据进行系统的分析,能够鉴定、预测大坝的运行状态,从而为水库安全调度、建筑物维护保养提供必要的数据支撑。
        然而,大坝安全监测的测点往往很多,而且每个测点的数据积累都非常庞杂,有时为了分析说明某个问题,不得不在大量数据中进行人工筛选,如此,不但工作效率低下,而且人工筛选更容易出错,甚至最终得出错误的分析结论。
        EXCLE电子表格软件拥有大量数据统计功能,我们利用其中的一些常见函数功能,可以很方便的对观测数据进行处理,从而大大提高数据分析工作的效率。
1.需用到的部分函数工具
        EXCEL电子表格软件中各种函数工具非常多,现结合大坝安全监测数据处理工作,简单介绍以下常用函数。
1.1函数公式的运算符号                                                                     
        函数公式的组成需要用到不同的运算符号,包括算术运算、逻辑运算、文本运算及引用运算等,与常规的数学计算法则类似的,函数运算符号也符合一定的计算优先级,具体计算法则在此不再赘述。
1.2 查找和引用函数
        EXCEL的查找和引用函数,是将符合某种限定条件的数值、字符串等查找并引用至需要的单元格或者公式中的一类函数。其中在监测数据处理过程中常用到的有LOOKUP函数和VLOOKUP函数。
        LOOKUP函数的作用是用一个数与一行或一列数据依次进行比较,发现匹配的数值后,将另一组数据中对应的数值提取出来,该函数对于目标值只能进行模糊查找。
        VLOOKUP函数的作用是用一个数与一个“表”进行对比,而不局限于LOOKUP函数与某1列或1行的对比,并且VLOOKUP可以选择采用精确查询或是模糊查询两种方式。
1.3 IF条件函数
        IF函数通常用于执行真假值判断后,根据逻辑判断的真假值返回不同的结果。在实际使用中,当查找函数无法在目标表格区域中找到匹配值得时候,系统会返回“#N/A”错误值,为了避免“#N/A”错误对数据分析造成的影响,通常还需配合IFNA函数进行使用。
2.大坝监测数据处理思路
2.1 数据收集
        要针对某个监测项目进行数据分析,首先要明确分析的目的,然后根据需要,收集与该监测项目有关的原始数据,通过运用合适的EXCEL函数工具,将原始数据处理成更利于分析的数据成果。
2.2数据成图
        运用EXCEL自带的插入图表功能,将已整理好的数据成果按照分析的需要进行成图,在大坝安全监测的数据分析中,一般选择散点图进行趋势分析。
3.实际应用
        接下来就以新疆某地区水电站为例,简单介绍如何利用EXCEL函数工具进行原始数据的处理工作。
3.1工程概况
        本水电站工程为大(2)型Ⅱ等工程,工程建设任务是发电和承担上游水电站的发电反调节。水库正常蓄水位1305.00m、设计洪水位1305.28m、校核洪水位1306.87m、死水位1285.00m、总库容1.59亿m3、死库容0.74亿m3,总装机100MW,保证出力9.9MW,装机利用小时数3500h,多年平均年发电量3.5亿kW·h。
        该电站挡水建筑物为碾压式沥青混凝土心墙坝,坝顶高程1307.6m,防浪墙顶高程1308.8m,坝顶宽度为10.0m,最大坝高91.1m,坝长439m。上游坝坡1:2.25,下游综合坝坡1:1.2.142,上游设0.25m厚混凝土护坡,护坡范围为坝顶~1265.5m高程;下游设预制网格梁,网格梁内种植土和草皮护坡;沥青混凝土心墙顶厚0.4m,底厚0.8m,底部与混凝土基座接触处由台阶式渐变为2m;过渡料位于心墙的两侧,水平宽度3.0m;
3.2测压管渗流观测
        大坝左右两岸分别设立4个测压孔,各测压孔参数详见下表1。

        表1  各测压孔埋设参数
       
3.2.1  数据统计及图表输出
        自数据库中导出所有测压计历史数据(见下图1),由此表格可知,测压计历史数据共有五千多行,各测压点数据相互交错,要从如此庞杂的数据库中找寻需要的数据,就需要用到先前所介绍的查找函数。
现通过VLOOKUP函数,将数据库中数据按照测点、时间分别粘贴到不同的工作表,见下图2。

       
        图1  测压孔历史数据表格(部分)
        表2  测压孔历史数据表格(部分)
       
        利用VLOOKUP函数,将所需数据汇总后,我们发现在数据列中,出现了很多“#N/A”错误,在接下来的数据成图过程中,该错误会使过程线不连续,所以我们需要通过”IFNA”函数,判断每行数据是否为“#N/A”错误,判断结果为真时,返回空数据。
        通过以上数据处理,可进一步通过插入图表功能,得到以下过程线图。

       
        图2  测压管水头历史过程线

3.2.2 相关性分析
        通过以上数据图表分析,我们可以直观的发现,UP1测压管历史过程线与库水位历史过程线密切相关,具有显著的相关性,结合其他测压管数据,可以得出位于左岸的UP1测压管钻孔与库内基本是联通的。
4.结语
        在以上的实例分析中,我们仅仅使用了EXCEL数据分析工具中很少的一部分功能,即已经达到了大幅减少大坝安全数据分析工作量的目的,EXCEL数据分析工具还有很多,通过其强大的分析功能,能够进行各种数据处理并辅助监测人员进行决策,通过更加直观的表达方式大大的提高数据分析工作效率。
参考文献:
[1]陈永奇,吴安,吴中如.变形监测分析与预报.北京:测绘出版社,1998
[2]陈琳,Excel的统计分析工具在教学统计中的应用. 福建电脑,2006
[3]朱群仙,Excel数据分析工具与图表工具应用.考试周刊,2009

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