CN115879772B - 一种工业矿渣配合水泥处治滨海深厚软土地基的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种工业矿渣配合水泥处治滨海深厚软土地基的方法，涉及软土地基治理技术领域，包括如下步骤：为施工区域选择相应的检测点，依据检测点的覆盖范围确定采样区域并依次进行土层采样，分析后获取土层数据，确定第一土层系数Oxs及第二土层系数Txs；在两者均低于相应阈值时，将涉及的采样区域确定为异常区域；构建土层数字孪生模型及位于土层上方的建筑构造模型，判断土层是否存在沉降风险；构建施工方案库，并依据建筑模型及土层数字孪生模型，确定施工方案是否可行。在技术和理论的分析的基础上，配合模拟，在最小的施工风险的基础上，确定最为准确的施工方案，对最终的对处治滨海深厚软土地基形成辅助和指导，降低处治的风险。

Description

一种工业矿渣配合水泥处治滨海深厚软土地基的方法

技术领域

本发明涉及软土地基治理技术领域，具体为一种工业矿渣配合水泥处治滨海深厚软土地基的方法。

背景技术

我国地域辽阔，各地工程地质条件差异很大，各类软弱地基分布面广。滨海地区属于典型的软土地区，地表有一层厚度不均的新近堆积的填土层，为淤泥或淤泥质粘土，含水量和空隙比及塑性指数均较高，这层土强度低、压缩性大、渗透性差且土层比较厚，在附加载荷作用下产生的沉降量相当大，沉降的周期也较长。

施工时对地面产生沉降没有足够重视或采取措施不当，竣工后地面发生较大沉降、倾斜和裂缝而影响使用的情况时有发生，后续处理也比较困难。

我国常用的软土地基处理方法包括：高压喷射注浆法、换填垫层法、基桩法、砂石桩法、预压法、石灰桩法、水泥土搅拌法等。软土固结处理方法的选择, 桩法、砂石桩法、预压法、石灰桩法、水泥土搅拌法等。

而随着对成本考量的加深，也逐渐开始采用工业矿渣配合水泥处治滨海深厚软土地基的方法，但是现有的基于工业矿渣配合水泥处治滨海深厚软土地基的方法方法运用都相对较少，相应的理论对实际的处治不具备指导作用，导致在处治治滨海深厚软土地基时，仍然存在一定施工风险。

发明内容

（一）解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种工业矿渣配合水泥处治滨海深厚软土地基的方法，通过为施工区域选择相应的检测点，依据检测点的覆盖范围确定采样区域并依次进行土层采样，分析后获取土层数据，确定第一土层系数Oxs及第二土层系数Txs；在两者均低于相应阈值时，将涉及的采样区域确定为异常区域；构建土层数字孪生模型及位于土层上方的建筑构造模型，判断土层是否存在沉降风险；构建施工方案库，并依据建筑模型及土层数字孪生模型，确定施工方案是否可行。在技术和理论的分析的基础上，配合模拟，在最小的施工风险的基础上，确定最为准确的施工方案，对最终的对处治滨海深厚软土地基形成辅助和指导，降低处治的风险，解决了背景技术中的问题。

（二）技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种工业矿渣配合水泥处治滨海深厚软土地基的方法，包括如下步骤：确定施工区域后并构建相应的电子地图，随机为施工区域选择相应的检测点，并依据检测点的分布，确定检测顺序并输出；

依据施工方案确定施工区域后，通过无人机对施工区域进行成像，获取成像信息，并且依据成像信息构建施工区域的电子地图；获取电子地图，随机在电子地图上设置若干个检测点，依据接近中心性算法，计算电子地图上若干个检测点的接近中心度；获取若干个接近中心度并进行排序，形成排序结果，以排序结果作为检测顺序；

依据检测点的覆盖范围确定采样区域并依次进行土层采样，分析后获取土层数据，建立第一土层数据集，并经过分析后，确定第一土层系数Oxs，对土层性质形成评价；

在第一土层系数Oxs小于阈值时，重新选择检测点对土层进行第二检测，依据检测数据建立第二土层数据集，确定第二土层系数Txs，对土层性质进行评价；

在第一土层系数Oxs及第二土层系数Txs均低于相应阈值时，将涉及的采样区域确定为异常区域；构建土层数字孪生模型及位于土层上方的建筑构造模型，并据此判断土层是否存在沉降风险；

依据获取的沉降值CJ确定土层的沉降风险后，构建施工方案库，并依据建筑模型及土层数字孪生模型，确定施工方案是否可行，如果可行，则将较佳方案输出；如果不可行，则发出预警。

进一步的，依据确定的检测点的位置，获取相邻的两个检测点之间的最近距离，以最近距离一半为半径，确定检测点的覆盖范围并指定为采样区域，在采样区域内建立第一采样点；在第一采样点中通过采样装置在土层中采集土层样品，确定土层淤泥的厚度Hd，对土层样品进行分析后，确定检测样品含水量Hs及塑性指数Sx；汇总淤泥厚度Hd、含水量Hs及塑性指数Sx，构建第一土层数据集。

进一步的，获取第一土层数据集，对淤泥厚度Hd、含水量Hs及塑性指数Sx，进行无量纲化处理后，获取第一土层系数Oxs；第一土层系数Oxs的获取方式符合如下公式：其中，参数意义为：厚度因子Ad，，含水量因子As，，塑性因子Ax， ，C为常数修正系数。

进一步的，获取第一土层系数Oxs，在第一土层系数Oxs超出相应阈值时，说明当前采样土层条件小于预期，此时，需要对土层继续采样，进一步的对土层条件进行验证，在采样区域内与第一采样点不重复位置设置第二采样点；

在第二采样点再次对土层进行采样，对土层样品进行分析，确定土层的溶陷性Yr及盐胀性Yz，汇总溶陷性Yr及盐胀性Yz，构建第二土层数据集。

进一步的，获取溶陷性Yr及盐胀性Yz，进行无量纲化处理，获取第二土层系数Txs，第二土层系数Txs获取方式如下：其中，参数意义为：溶陷因子Ar，，盐胀因子Az，D为常数修正系数。

进一步的，获取第一土层系数Oxs及第二土层系数Txs，在两者均超出相应阈值时，对异常区域形成验证，将异常区域在电子地图上进行标记，依据标记，获取异常区域的数量及相应的总异常面积占比；

确定施工区域的面积，判断总异常面积占比是否超过警戒比例，在未超过相应的警戒比例时，依据与相应阈值关系，为施工区域确定风险等级；施工区域的风险从高至低分别为第一风险等级、第二风险等级、第三风险等级至第四风险等级。

进一步的，在施工区域的风险等级大于第四风险等级时，至少依据第一土层数据集及第二土层数据集中的检测数据，构建的土层数字孪生模型，并将其上传至云端；依据建筑方案构建建筑模型，依据建筑模型确定施工区域的载荷；

依据载荷，结合土层数字孪生模型，为土层施加相应的载荷，进行仿真分析，获取土层相应在添加相应载荷后，持续保持预设时间；在经过预设时间后，获取土层的沉降值CJ。

进一步的，获取沉降值CJ并判断其是否大于阈值，如果大于阈值，则说明土层难以承载，依据沉降值CJ与沉降值的相应阈值关系，分别确定第一沉降风险度、第二沉降风险度及第三沉降风险度；

依据沉降值CJ的分布范围，确定当前建筑构造发生沉降的风险度；依据施工方案及沉降风险，建立相应选择合适的矿渣水泥、普通硅酸盐水泥及矿渣复合固化剂的施工物料配比，确定相应的施工方案，汇总施工方案并建立施工方案库；

进一步的，基于土层数字孪生模型，依据沉降风险的大小，从施工方案库中选择相应的施工方案并在土层数字孪生模型中对施工方案进行应用，计算地基承载力特征值；判断地基承载力特征值是否达到预期，如果未达到预期，则重新在施工方案库选择施工方案再模拟施工，直至地基承载力特征值达到预期。

进一步的，重新向土层施加相应建筑构造的载荷，持续预期时间后，确定土层的沉降值CJ；如果土层的沉降值CJ仍超出相应阈值，则向外部发出预警；如果土层的沉降值CJ不超出阈值，则将施工方案输出。

（三）有益效果

本发明提供了一种工业矿渣配合水泥处治滨海深厚软土地基的方法，具备以下有益效果：

在第一次判出当前的时土层品质不达预期时，以通过形成第二土层系数Txs的形式对土层的质量形成判断，形成验证的效果，同时，依据土层的溶陷性Yr及盐胀性Yz与标准值的偏差，在需要时，也能够依据实际的检测结果，进行针对性的改进，从而改善土层的品质。

以建筑方案搭建建筑模型及土层数字孪生模型进行仿真分析，确定在接受载荷后，土层产生的沉降值CJ，依据沉降值CJ的大小，能够对土层的施工风险做出进一步确认，从而在施工或者处治时做出更为准确的判断，减少施工的风险，而且通过建立土层数字孪生模型，基于仿真分析获取结果，从而判断出土层在受到预期的载荷后，土层发生的沉降程度，最终依据沉降的程度来判断土层的安全性风险，并依据预测的沉降提前采取处置措施，从而提高处置的效果。

判断施工方案是否可行，如果可行，将施工方案输出；此时，确定相应选择合适的矿渣水泥、普通硅酸盐水泥及矿渣复合固化剂的施工物料配比，最终基于工业矿渣配合水泥，形成施工方案；从而在技术和理论的分析的基础上，配合模拟，在最小的施工风险的基础上，确定最为准确的施工方案，对最终的对处治滨海深厚软土地基形成辅助和指导，降低处治的风险。

附图说明

图1为本发明工业矿渣配合水泥处治滨海深厚软土地基的方法的流程示意图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例

请参阅图1，本发明提供一种工业矿渣配合水泥处治滨海深厚软土地基的方法；包括如下步骤：

步骤一、确定施工区域后并构建相应的电子地图，随机为施工区域选择相应的检测点，并依据检测点的分布确定检测顺序并输出；步骤一包括如下内容：

步骤101、依据施工方案确定施工区域后，通过无人机对施工区域进行成像，获取成像信息，并且依据成像信息构建施工区域的电子地图；

步骤102、获取电子地图，随机在电子地图上设置若干个检测点，依据接近中心性算法，计算电子地图上若干个检测点的接近中心度；获取若干个接近中心度并进行排序，形成排序结果，以排序结果作为检测顺序。

使用时，结合步骤101及102中的内容，通过随机地确定检测点并依据其分布确定检测顺序，能够增加检测的随机性，减少在对施工区域的土层进行检测时的干扰，从而减少土层数据的误差带来的错误分析和判断，减少施工风险。

步骤二、依据检测点的覆盖范围确定采样区域并依次进行土层采样，分析后获取土层数据，建立第一土层数据集，并经过分析后，确定第一土层系数Oxs，对土层性质形成评价；所述步骤二包括如下内容：

步骤201、依据确定的检测点的位置，获取相邻的两个检测点之间的最近距离，以最近距离一半为半径，确定检测点的覆盖范围并指定为采样区域，在采样区域内建立第一采样点；

步骤202、在第一采样点中通过采样装置在土层中采集土层样品，确定土层淤泥的厚度Hd，对土层样品进行分析后，确定检测样品含水量Hs及塑性指数Sx；汇总淤泥厚度Hd、含水量Hs及塑性指数Sx，构建第一土层数据集；

步骤203、获取第一土层数据集，对淤泥厚度Hd、含水量Hs及塑性指数Sx，进行无量纲化处理后，获取第一土层系数Oxs；其中，第一土层系数Oxs的获取方式符合如下公式：其中，参数意义为：厚度因子Ad，，含水量因子As，，塑性因子Ax， ，C为常数修正系数。

需要说明的是，由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的预设比例系数；将设定的预设比例系数和采集的样本数据代入公式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到Ad、As及Ax的取值；

系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的预设比例系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。

使用时，通过第一次采样采集淤泥厚度Hd、含水量Hs及塑性指数Sx，构建第一土层数据集，并据此建立第一土层系数Oxs，依据第一土层系数Oxs与相应阈值的大小，能够依据第一土层系数Oxs对涉及土层的质量形成判断，依据判断结果及检测结果的偏差，用户能够准确地判断出土层在品质上的偏差，针对性的土层品质进行改善，且改善的更有针对性；从而在搭建建筑构造的时候，安全性更加充足。

步骤三、在第一土层系数Oxs小于阈值时，重新选择检测点对土层进行第二检测，依据检测数据建立第二土层数据集，确定第二土层系数Txs，对土层性质进行评价；所述步骤三包括如下内容：

步骤301、获取第一土层系数Oxs，在第一土层系数Oxs超出相应阈值时，说明当前采样土层条件小于预期，此时，需要对土层继续采样，进一步的对土层条件进行验证，在采样区域内与第一采样点不重复位置设置第二采样点；

步骤302、在第二采样点再次对土层进行采样，对土层样品进行分析，确定土层的溶陷性Yr及盐胀性Yz，汇总溶陷性Yr及盐胀性Yz，构建第二土层数据集；

步骤303、获取溶陷性Yr及盐胀性Yz，进行无量纲化处理，获取第二土层系数Txs，第二土层系数Txs获取方式如下：其中，参数意义为：溶陷因子Ar，，盐胀因子Az，D为常数修正系数。

需要说明的是，由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的预设比例系数；将设定的预设比例系数和采集的样本数据代入公式，任意两个公式构成二元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到Ar及Az的取值；

系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的预设比例系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。

使用时，在第一次判出当前的时土层品质不达预期时，以通过形成第二土层系数Txs的形式对土层的质量形成判断，形成验证的效果，同时，依据土层的溶陷性Yr及盐胀性Yz与标准值的偏差，在需要时，也能够依据实际的检测结果，进行针对性的改进，从而改善土层的品质。

步骤四、在第一土层系数Oxs及第二土层系数Txs均低于相应阈值时，将涉及的采样区域确定为异常区域；构建土层数字孪生模型及位于土层上方的建筑构造模型，并据此判断土层是否存在沉降风险；

所述步骤四包括如下内容：

步骤401、获取第一土层系数Oxs及第二土层系数Txs，在两者均超出相应阈值时，对异常区域形成验证，此时，将异常区域在电子地图上进行标记，从而形成可视化；依据标记，获取异常区域的数量及相应的总异常面积占比；

步骤402、确定施工区域的面积，判断总异常面积占比是否超过警戒比例，在未超过相应的警戒比例时，依据与相应阈值关系，为施工区域确定风险等级；

其中，施工区域的风险从高至低分别为第一风险等级、第二风险等级、第三风险等级至第四风险等级；此时，在确定了施工区域的风险后，用户能够依据施工区域的风险值来判断是否需要进行进一步的施工，尽量保证施工的安全。

步骤403、在施工区域的风险等级大于第四风险等级时，至少依据第一土层数据集及第二土层数据集中的检测数据，构建的土层数字孪生模型，并将其上传至云端；依据建筑方案构建建筑模型，依据建筑模型确定施工区域的载荷。

步骤404、依据载荷，结合土层数字孪生模型，为土层施加相应的载荷，进行仿真分析，获取土层相应在添加相应载荷后，持续保持预设时间；在经过预设时间后，获取土层的沉降值CJ。

使用时，在判断出施工区域内存在施工风险后，再决定是否继续施工，如果继续施工，则在获取两次检测的数据时，采用获取的检测数据作为基础，并以建筑方案搭建建筑模型及土层数字孪生模型进行仿真分析，确定在接受载荷后，土层产生的沉降值CJ，依据沉降值CJ的大小，能够对土层的施工风险做出进一步确认，从而在施工或者处治时做出更为准确的判断，减少施工的风险，而且通过建立土层数字孪生模型，基于仿真分析获取结果，从而判断出土层在受到预期的载荷后（也即是即将建设的建筑物），土层发生的沉降程度，最终依据沉降的程度来判断土层的安全性风险，并依据预测的沉降提前采取处置措施，从而提高处置的效果。

步骤五、依据获取的沉降值CJ确定土层的沉降风险后，构建施工方案库，并依据建筑模型及土层数字孪生模型，确定施工方案是否可行，如果可行，则将较佳方案输出；如果不可行，则发出预警；所述步骤五包括如下内容：

步骤501、获取沉降值CJ并判断其是否大于阈值，如果大于阈值，则说明土层难以承载，依据沉降值CJ与沉降值的相应阈值关系，分别确定第一沉降风险度、第二沉降风险度及第三沉降风险度；

步骤502、依据沉降值CJ的分布范围，确定当前建筑构造发生沉降的风险度；依据施工方案及沉降风险，建立相应选择合适的矿渣水泥、普通硅酸盐水泥及矿渣复合固化剂的施工物料配比，确定相应的施工方案，汇总施工方案并建立施工方案库。

使用时，依据施工物料配比及所起到的相应的效果，确定相应的施工方案，进而在沉降风险不同时，依据物料配比和工序的不同，形成不同的施工方案，最终构建形成施工方案库，在需要时，能够选择相适应的方案，来使施工能够有序的进行。

步骤503、基于土层数字孪生模型，依据沉降风险的大小，从施工方案库中选择相应的施工方案并在土层数字孪生模型中对施工方案进行应用，计算地基承载力特征值；判断地基承载力特征值是否达到预期，如果未达到预期，则重新在施工方案库选择施工方案再模拟施工，直至地基承载力特征值达到预期。

使用时，通过模拟施工，在配合了土层数字孪生模型的基础上，能够对地基承载力特征值形成判断，如果地基承载力特征值达到预期，则可以判断出施工是有效的，处治滨海深厚软土地基的方案是有效的；

步骤504、重新向土层施加相应建筑构造的载荷，持续预期时间后，确定土层的沉降值CJ；如果土层的沉降值CJ仍超出相应阈值，则向外部发出预警；如果土层的沉降值CJ不超出阈值，则将施工方案输出；而再次获取沉降值CJ，则是对施工方案的验证。

使用时，在构建施工方案库并依据建筑模型及土层数字孪生模型输出土层的沉降值CJ及地基承载力特征值，通过两者的结合，可以判断施工方案是否可行，如果可行，将施工方案输出；此时，确定相应选择合适的矿渣水泥、普通硅酸盐水泥及矿渣复合固化剂的施工物料配比，最终基于工业矿渣配合水泥，形成施工方案；从而在技术和理论的分析的基础上，配合模拟，在最小的施工风险的基础上，确定最为准确的施工方案，对最终的对处治滨海深厚软土地基形成辅助和指导，降低处治的风险。

上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质（例如，软盘、硬盘、磁带）、光介质（例如，DVD）、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一些逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，ROM)、随机存取存储器(randomaccessmemory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种工业矿渣配合水泥处治滨海深厚软土地基的方法，其特征在于：包括如下步骤：确定施工区域后并构建相应的电子地图，随机为施工区域选择相应的检测点，并依据检测点的分布，确定检测顺序并输出；包括：

依据施工方案确定施工区域后，通过无人机对施工区域进行成像，获取成像信息，并且依据成像信息构建施工区域的电子地图；获取电子地图，随机在电子地图上设置若干个检测点，依据接近中心性算法，计算电子地图上若干个检测点的接近中心度；获取若干个接近中心度并进行排序，形成排序结果，以排序结果作为检测顺序；

依据检测点的覆盖范围确定采样区域并依次进行土层采样，分析后获取土层数据，建立第一土层数据集，并经过分析后，确定第一土层系数Oxs，对土层性质形成评价；

在第一土层系数Oxs小于阈值时，重新选择检测点对土层进行第二检测，依据检测数据建立第二土层数据集，确定第二土层系数Txs，对土层性质进行评价；

在第一土层系数Oxs及第二土层系数Txs均低于相依阈值时，将涉及的采样区域确定为异常区域；构建土层数字孪生模型及位于土层上方的建筑构造模型，并据此判断土层是否存在沉降风险；

依据获取的沉降值CJ确定土层的沉降风险后，构建施工方案库，并依据建筑模型及土层数字孪生模型，确定施工方案是否可行，如果可行，则将较佳方案输出；如果不可行，则发出预警；

依据确定的检测点的位置，获取相邻的两个检测点之间的最近距离，以最近距离一半为半径，确定检测点的覆盖范围并指定为采样区域，在采样区域内建立第一采样点；

在第一采样点中通过采样装置在土层中采集土层样品，确定土层淤泥的厚度Hd，对土层样品进行分析后，确定检测样品含水量Hs及塑性指数Sx；汇总淤泥厚度Hd、含水量Hs及塑性指数Sx，构建第一土层数据集；

获取第一涂层数据集，对淤泥厚度Hd、含水量Hs及塑性指数Sx，进行无量纲化处理后，获取第一土层系数Oxs；

第一土层系数Oxs的获取方式符合如下公式：其中，参数意义为：厚度因子Ad，，含水量因子As，，塑性因子Ax，，C为常数修正系数；

获取第一土层系数Oxs，在第一土层系数Oxs超出相应阈值时，说明当前采样土层条件小于预期，此时，需要对土层继续采样，进一步的对土层条件进行验证，在采样区域内与第一采样点不重复位置设置第二采样点；

在第二采样点再次对土层进行采样，对土层样品进行分析，确定土层的溶陷性Yr及盐胀性Yz，汇总溶陷性Yr及盐胀性Yz，构建第二土层数据集；

获取溶陷性Yr及盐胀性Yz，进行无量纲化处理，获取第二土层系数Txs，第二土层系数Txs获取方式如下：其中，参数意义为：溶陷因子Ar，，盐胀因子Az，，D为常数修正系数。

2.根据权利要求1所述的一种工业矿渣配合水泥处治滨海深厚软土地基的方法，其特征在于：获取第一土层系数Oxs及第二土层系数Txs，在两者均超出相应阈值时，对异常区域形成验证，将异常区域在电子地图上进行标记，依据标记，获取异常区域的数量及相应的总异常面积；

确定施工区域的面积，判断总异常面积占比是否超过警戒比例，在未超过相应的警戒比例时，依据与相应阈值关系，为施工区域确定风险等级；施工区域的风险从高至低分别为第一风险等级、第二风险等级、第三风险等级至第四风险等级。

3.根据权利要求2所述的一种工业矿渣配合水泥处治滨海深厚软土地基的方法，其特征在于：在施工区域的风险等大于第四风险等级时，依据第一土层数据集及第二土层数据集中的检测数据，构建的土层数字孪生模型，并将其上传至云端；依据建筑方案构建建筑模型，依据建筑模型确定施工区域的载荷；

依据载荷信息，结合土层数字孪生模型，为土层施加相应的载荷，进行仿真分析，获取土层相应在添加相应载荷后，持续保持预设时间；在经过预设时间后，获取土层的沉降值CJ。

4.根据权利要求1所述的一种工业矿渣配合水泥处治滨海深厚软土地基的方法，其特征在于：获取沉降值CJ并判断其是否大于阈值，如果大于阈值，则说明土层难以承载，依据沉降值CJ与沉降值的相应阈值关系，分别确定第一沉降风险度、第二沉降风险度及第三沉降风险度；

依据沉降值CJ的分布范围，确定当前建筑构造发生沉降的风险度；依据地基施工方案及沉降风险，建立相应选择合适的矿渣水泥、普通硅酸盐水泥及矿渣复合固化剂的施工物料配比，确定相应的施工方案，汇总施工方案并建立施工方案库。

5.根据权利要求4所述的一种工业矿渣配合水泥处治滨海深厚软土地基的方法，其特征在于：基于土层数字孪生模型，依据沉降风险的大小，从施工方案库中选择相应的施工方案并在土层数字孪生模型中对施工方案进行应用，计算地基承载力特征值；判断地基承载力特征值是否达到预期，如果未达到预期，则重新在施工方案库选择施工方案再模拟施工，直至地基承载力特征值达到预期。

6.根据权利要求5所述的一种工业矿渣配合水泥处治滨海深厚软土地基的方法，其特征在于：重新向土层施加相应建筑构造的载荷，持续预期时间后，确定土层的沉降值CJ；如果土层的沉降值CJ仍超出相应阈值，则向外部发出预警；如果土层的沉降值CJ不超出阈值，则将施工方案输出。

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