一种边坡安全的多元耦合在线监测系统及方法

摘要

本发明提供一种边坡安全的多元耦合在线监测系统和方法，所述监测系统包括数据采集单元、无线通信模块、数据信息接收单元以及数据分析处理单元，所述数据分析处理单元包括阈值分析单元、数据存储单元、视频查看单元、智能专家评判系统和预警单元，由所述智能专家评判系统进行多元信息耦合分析处理。该系统和方法把雨量、位移、应力监测方法和监测坡体内部损伤破坏的声发射方法有机结起来，从不同角度实时动态监测边坡失稳全过程并通过智能专家评判系统进行综合评判，极大提高边坡安全性监测的准确度。

说明书

技术领域：

本发明属于地质灾害监测预警技术领域，具体涉及一种边坡安全 的多元耦合在线监测系统及方法。

背景技术：

边坡是自然或人工开挖形成的斜坡，是人类工程活动中最基本的 地质环境之一,也是工程建设中最常见的工程形式。作为全球性三大 地质灾害（地震、洪水、崩塌滑坡泥石流）之一的边坡失稳塌滑,严 重危及到国家财产和人们的生命安全，岩质边坡地质条件和影响因素 的复杂性决定了边坡稳定性分析必须依靠边坡监测手段来监控和验 证。所以，必须对边坡采取有效的监测措施，确保安全。

从目前边坡监测分析来看，国内外采用的传统的监测方法有：边 坡表面监测（经纬仪、GPS监测、测距仪、全站仪等）、边坡深部监 测（多点位移计、钻孔倾斜仪、锚索测力计和水压监测仪等）；以及 声发射监测技术等。但这些边坡监测系统中，一般都是通过设定单一 的阈值，以单一的雨量、位移或者应力监测的变化量、变形量、变形 速度、变形加速度等指标判断进行“时间”上的滑坡预测预报，并且阈 值的设定具有单一性和片面性，还需要配合人工查看，费时费力，准 确度低。

边坡岩体破裂失稳问题，经历连续变形到非连续破坏的复杂过程。 若能把雨量、位移监测方法、应力监测方法和监测坡体内部损伤破坏 的声发射方法等多元信息进行耦合分析处理，从不同角度实时动态监 测边坡失稳全过程并通过智能专家软件进行综合评判，将极大提高边 坡安全性监测的准确度。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种边坡安全在线监测系统和 方法，能够解决单一的雨量、应力、位移、声发射监测造成监测数据 片面、准确度低的问题，该系统和方法把雨量、位移、应力监测方法 和监测坡体内部损伤破坏的声发射方法有机结起来，从不同角度实时 动态监测边坡失稳全过程并通过智能专家评判系统进行综合评判，极 大提高边坡安全性监测的准确度。本发明还将人工预警和智能预警相 结合，进一步提高监测的全面性。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

根据系统的边坡工程地质和岩石力学的综合调查确定监测边坡 的重点区域，对这些区域建立边坡位移、应力、声发射等多元信息耦 合的边坡稳定性监测网，包括：

1、边坡表面位移监测，边坡位移监测包括边坡表面位移监测和边 坡深部位移监测，其中边坡表面位移监测采用边坡雷达监测技术，采 集数据之前，根据现场情况设置监测区域，雷达的监测区域可以分为 普通监测区、高危监测区、已知稳定监测区和排除监测区。对于监测 区域采用多级报警模式，包括：正常区域黄色报警和红色报警：其中 黄色报警的位移报警临界值为20mm，速度报警临界值为4mm/h；红 色报警的位移报警临界值为25mm，速度报警临界值为6mm/h。高危 区域报警的位移报警临界值为15mm，速度报警临界值为3mm/h；高 危区域一般在正常区域之内，所以在高位区域内的点就有两种报警模 式，正常区域报警临界值界面和高危区域报警临界值界面可实现自动 切换。

2、边坡深部位移监测，边坡深部位移监测采用自行研制的边坡深部 位移计（申请号为201320676532.8）进行监测，在雷达扫描的监测区 域内利用钻机进行钻孔，钻孔沿潜在滑坡体采用矩形布置方式，孔径 为75mm-90mm,孔深穿过边坡潜在滑坡体，为35m-45m,孔内间隔10m 安装固定抓头，通过牵引钢丝连接边坡深部位移计，钻孔外部稳定基 岩上安装有稳定标杆，根据雷达扫描的标杆的位移即可得出边坡深部 岩体不同深度的绝对位移。监测区域采用多级报警模式,包括：深部、 中部、浅部岩体的绝对位移报警，其中报警阈值分别为8mm、15mm、 20mm。边坡深部位移计测出的边坡深部各测点的相对位移，通过雷 达扫描的孔外标杆的绝对位移可以得到边坡深部各测点的绝对位移。

3、边坡应力监测，边坡应力监测采用钻孔应力计，利用钻机在潜 在滑坡体的主要控制台阶上进行钻孔，孔径为60mm，孔深为20m, 应力计在台阶上采用直线布置，钻孔之间间隔20m，钻孔数量为5-7 个,对钻孔洗孔之后将应力计安装到钻孔的底部，应力片要确保正对 监测方向，给传感器施加一个初应力，待频率稳定后输入仪表进行调 零，即可对边坡应力进行监测。应力监测的报警阈值设定为监测采集 周期内应力变化达到±0.8MP。

4、边坡雨量监测，边坡雨量监测采用边坡自记雨量计，对边坡监测 区域进行雨量每周、每月、每年的雨量记录，边坡雨量计安装在边坡 坡肩空旷地带，特别是已经出现裂痕并进行回填的边坡区域，通过雨 量计自动获取降雨量数据、及时分析，当降雨量达到0.004m/hr时需 要对边坡进行重点监测。采取铺设排水沟，截流改道等措施，将降雨 对边坡稳定的危害降到最低。

5、边坡声发射监测，采用声发射监测仪，利用钻机在爆破生产台 阶进行钻孔，距离爆破点距离为100m，测点根据爆破点实时推进， 钻孔角度为15度，孔径为60mm，孔深为10m，声发射钻孔采用三 角形布置，测点距离为10m，钻孔选在相对完整的岩体之中，将声发 射埋入式探头放入钻孔底部，采用水力耦合；设置好采集参数之后， 即可对爆破以及坡体内部损伤破坏的能量变化进行实时监测，报警阈 值设定为：声发射监测事件总数大于2000。

在线监测系统包括数据采集单元、无线通信模块和电源，其中数 据采集单元、无线通信模块和电源设置在监测分站，监测分站的数据 采集单元将监测的数据通过通信模块传送至数据信息接收单元,其中 该数据信息接收单元采用的是数据接收模块，由数据信息接收单元汇 总后传送至数据分析处理单元，对监测数据通过阈值分析单元进行初 步的处理和分析，未达到报警阈值的数据将被储存，作为备用数据分 析，达到监测分站任一预警阈值之后，边坡监测区域的视频查看单元 （高清摄像视频探头）将对重点区域进行将视频查看，并将监测数据 传至智能专家评判系统进行数据多元信息耦合分析处理，并将综合分 析结果传至边坡检测预警中心，并根据边坡实际情况不断调整监测阈 值最终达到准确预报。

视频查看单元对监测区域设置视频监控探头，对于监测区域达到 报警阈值的监测点进行视频查看，及时排除危险源，达到预警及时迅 速，省时省力。

每个监测分站的监测数据都通过基于模糊数学算法的智能专家 评判系统进行数据多元信息耦合分析处理并将综合分析结果传至边 坡监测预警中心，其中多元信息耦合分析处理方法如下：

（1）建立边坡评判因素集U

选取边坡监测在线系统的各个监测分站的监测数据与设定监测 阈值的比值为评价指标值，即表面位移、深部位移、边坡应力、声发 射监测、雨量评价指标值，评判因素集U为：

U={u₁,u₂,u₃,u₄,u₅}

其中u₁,u₂,u₃,u₄,u₅分别表示表面位移、深部位移、边坡应力、声 发射监测、雨量评价指标值。

（2）建立边坡安全评价集V

将上述指标值对于边坡稳定影响进行了分级，由此为依据，将个 别判据分级界限进行适当的调整，统一将边坡安全等级划分为4级， 为稳定、正常、失稳和高危，即：

V={稳定，正常，失稳，高危}

={V₁,V₂,V₃,V₄}

其中V₁,V₂,V₃,V₄分别表示稳定、正常、失稳和高危的状态。

（3）确定因素在V上的隶属度及模糊关系矩阵R’

统计分析各个评价指标值，根据其分布特点，选取k次抛物型分 布作为各评价指标对边坡稳定状态的隶属函数，通过现场监测数据及 工程经验值得到5个影响指标的对应值，根据各监测分站阈值以及因 素集U取值，带入隶属函数标准方程，

$r_1\left(x_i\right)=\left(\begin{array}{cc}1& x_i\le a_i\\ {\left(\frac{b_i-x_i}{b_i-a_i}\right)}^k& a_i<x_i<b_i\\ 0& x_i\ge b_i\end{array}\right)$

$r_2\left(x_i\right)=\left(\begin{array}{cc}{\left(\frac{b_i-a_i}{b_i-x_i}\right)}^k& x_i<a_i\\ 1& a_i\le x_i\le b_i\\ {\left(\frac{b_i-a_i}{x_i-a_i}\right)}^k& x_i>b_i\end{array}\right)$

$r_3\left(x_i\right)=\left(\begin{array}{cc}{\left(\frac{c_i-b_i}{c_i-x_i}\right)}^k& x_i<b_i\\ 1& b_i\le x_i\le c_i\\ {\left(\frac{c_i-b_i}{x_i-b_i}\right)}^k& x_i>c_i\end{array}\right)$

$r_4\left(x_i\right)=\left(\begin{array}{cc}0& x_i\le b_i\\ {\left(\frac{x_i-b_i}{c_i-b_i}\right)}^k& b_i<x_i<c_i\\ 1& x_i\ge c_i\end{array}\right)$

其中r₁(x_i)，r₂(x_i)，r₃(x_i)，r₄(x_i)均为指标x_i对4个级别边坡状 态的隶属度；x_i为第i个因素的指标值；a_i、b_i、c_i均为第i个因素指 标的分界值；k为函数指数值，根据经验数据获得。经过Matlab即可 得到5个指标因素的模糊关系矩阵R即：

$R=\left(r_{\mathrm{ij}}\right)=\left(\begin{array}{ccccc}{r}_{11}& r_{12}& r_{13}& ...& r_{1m}\\ r_{21}& r_{22}& r_{23}& ...& r_{2m}\\ ...& ...& ...& ...& ...\\ r_{n1}& r_{n2}& r_{n3}& ...& r_{\mathrm{nm}}\end{array}\right)(0\le r_{\mathrm{ij}}\le 1)$

其中r_ij=μ_R(x_i,y_i)，μ_R为隶属函数。其中x_i根据数值模拟和经验设定 然后会根据监测不断修正，分界值是根据这些指标影响边坡稳定程度 的经验值,包括前期雷达和单项检测的数据就行划分的。

（4）确定指标因素的权重集A

根据各个指标因素的重要程度，可分别赋予每一因素相应的权 重。根据以前的工程数据以及监测区域边坡具体情况，确定边坡安全 状态主要指标因子S,D,F,A,R的权重分配，从而组成的权向量A：

A={0.2,0.2,0.2,0.15,0.25}

其中根据以前的工程数据以及监测区域边坡具体情况确定现场边 坡稳定影响的权重。

（5）边坡安全状态的综合评判结果

综合考虑评判因素集U中各因素的权重和隶属度，使用加权平均 模型作出边坡安全状态的模糊综合评判：

B=A·R={b₁，b₂，b₃，b₄}

其中B为边坡安全状态的模糊综合评判结果，b₁、b₂、b₃、b₄分 别对应于稳定、正常、失稳和高危。

模糊综合评判集也是评价集V上的一个模糊子集，根据建立的评 价集和因素评判标准，显然B越接近于1，则表明边坡越倾向于该状 态。经过Matlab计算对各综合评价结果按大小进行排序，最大的B在 V中所属位置对应着充分考虑了各项评判指标权重和隶属度基础上 的边坡稳定状态。

附图说明

图1是为本发明的系统组成框架图；

图2是为本发明具体实施例中的系统设置图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明的实施例作进一步的描述：

【实施例】：

本发明应用在马钢集团南山矿凹山采场南邦边坡监测过程中，分 布设置在监测区域用于监测表面位移、深部位移、应力、能量和雨量 的监测站。边坡位移监测包括边坡表面位移监测和边坡深部位移监 测，其中边坡表面位移监测采用边坡雷达监测技术，在北邦稳定区域 布置边坡稳定性雷达14#对南邦监测边坡进行24小时实时动态扫描， 得到边坡表面位移实时数据；

（1）6#、7#、8#、9#是布置在潜在滑动面四角处的边坡深部位 移计，钻孔沿潜在滑坡体采用矩形布置方式，孔径为75mm-90mm, 孔深穿过边坡潜在滑坡体，深度为35m-45m,孔内间隔10m安装固定 抓头，通过牵引钢丝连接深部位移计，钻孔外部稳定基岩上安装有稳 定标杆，根据雷达扫描的标杆绝对位移即可得出边坡深部岩体不同深 度的绝对位移；1#、2#、3#、4#、5#点是布置在潜在滑坡体的主要控 制台阶上的钻孔应力计，孔径为60mm，孔深为20m,应力计在台阶上 采用直线布置，钻孔之间间隔20m，钻孔数量为5-7个,对钻孔洗孔之 后将应力计安装到钻孔的底部，应力片要确保正对监测方向，给传感 器施加一个初应力，待频率稳定后输入仪表进行调零，即可对边坡应 力进行监测；10#、11#、12#、13#是布置在边坡节理周围的声发射测 点,利用钻机在爆破生产台阶进行钻孔，距离爆破点距离为100m,测 点根据爆破点实时推进，钻孔角度为15度，孔径为60mm.孔深为10m， 测点距离为10m,钻孔选在相对完整的岩体之中，将声发射埋入式探 头放入钻孔底部，采用水力耦合，设置好采集参数之后，即可对爆破 以及坡体内部损伤破坏的能量变化进行实时监测。

（2）边坡雨量监测，采用边坡自记雨量计，对边坡监测区域进行雨 量每周、每月、每年的雨量记录，边坡雨量计安装在边坡坡肩空旷地 带，特别是已经出现裂痕并进行回填的边坡区域，通过雨量计自动获 取降雨量数据、及时分析，采取铺设排水沟，截流改道等措施，将降 雨对边坡稳定的危害降到最低。

（3）视频查看系统，对监测区域设置视频监控探头，对于监测区域 达到报警阈值的监测点进行视频查看，及时排除危险源，达到预警及 时迅速，省时省力。

每个监测分站都有数据采集单元、通信模块和电源，监测分站的 数据采集单元将监测的数据通过通信模块传送至数据信息接收单元， 由数据信息接收单元汇总后传送数据分析处理单元，对监测数据通监 测分站的阈值分析软件进行初步处理分析，未达到报警阈值的数据将 被储存，作为备用数据分析，达到监测分站任一预警阈值之后，边坡 监测区域的视频查看系统（高清摄像视频探头）将对重点区域进行将 视频查看，并将监测数据传至智能专家评判系统进行数据多元信息耦 合分析处理，并将综合分析结果传至边坡检测预警中心，并根据边坡 实际情况不断调整监测阈值最终达到准确预报。