台灣地區樁基礎應用已日趨普遍，對於超高層大樓、高架橋等需要高承載力及對沉陷量要求嚴格之結構物，常採用樁基礎設計，其中全套管基樁施工法在澆置水中混凝土時，常造成樁頂為混雜淤泥與穩定液之劣質混凝土。本研究探討不同樁徑頂部劣質混凝土強度分佈範圍後，針對研究案例所蒐集之全套管基樁之直徑、樁長、澆置混凝土數量等可能影響樁頂劣質混凝土高度之變數，再以灰色系統(Grey system)之灰關連分析(Grey relational analysis)評估影響樁頂劣質混凝土分佈範圍之主要因素，並以灰預測(Grey prediction)作為建立模型之工具，最後以統計迴歸的方法建立一套簡易的機制，估算樁頂劣質混凝土分佈範圍。
實驗結果顯示影響樁頂劣質混凝土高度分佈之最主要變數為樁徑大小，樁徑∮1.2 m之樁頂劣質混凝土高度均不超過1 m，樁徑∮1.5 m∼3 m之間，以1倍樁徑為打除高度作為設計施工依據。樁徑∮3 m之預測分佈高度最大達3.3 m。

The application of pile foundation is getting popular in Taiwan. For these structures like high-rise buildings, elevated bridges, etc., which require their foundations with high bearing capacity and strict control on the settlement, the design for pile foundation is normally adopted. Particularly, the all-casing pile construction, during the placement of underwater concrete, always results in a contaminated concrete layer mixed with the mud and bentonite slurry at the top portion of pile foundation. This study investigates the ranges of strength variation of those contaminated top layer concrete with different pile diameters and collect their possible influencing factors such as diameter, length, amount of concrete, etc. With these information, the grey relational analysis of grey system is used, together with the grey prediction adopted as the tool for the model establishment, to assess the major factors that affect the distribution range of top contaminated concrete layer. Finally, a statistical regression analysis was utilized to build up a simply prediction model to estimate the distribution depth of top contaminated concrete layer.

The experimental results and the corresponding numerical analysis indicate that the dominating factor that influences the depth of top contaminated concrete layer is the size of pile diameter. As a whole, the depth of top contaminated concrete layer is less than 1 m for the pile with diameter of 1.2 m, and the depth is about equal to the diameter of the pile with diameters between 1.5 and 3 m. The depth of such top contaminated concrete layer can reach 3.3 m for the pile with diameter larger than 3 m.

Keywords: all-casing pile, contaminated concrete, grey relational analysis, grey prediction, regression analysis

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