基于感知环境岩土高边坡动态监测系统研究

宣剑裕，戴晓栋，韦　征，王甘林

（1.浙江省交通运输厅工程质量监督局，浙江 杭州 310009；2.苏交科集团股份有限公司，江苏 南京 211112；3.江苏省地下空间探测技术工程实验室，江苏 南京 211112）

基于感知环境岩土高边坡动态监测系统研究

宣剑裕1，戴晓栋1，韦征1，王甘林2,3

（1.浙江省交通运输厅工程质量监督局，浙江 杭州 310009；2.苏交科集团股份有限公司，江苏 南京 211112；3.江苏省地下空间探测技术工程实验室，江苏 南京 211112）

基于物联网技术，提出高边坡监测预警系统总体架构。以浙江地区公路边坡为例，提出动态监测方案，并在监测成果分析的基础上，研究预测预警技术中最为关键的预测模型、预警指标和预警方法，可为类似工程的设计与施工提供借鉴。

边坡变形；动态监测；物联网；预警分级；预警判据

1　概述

浙江省山地众多，在高速公路的建设过程中形成大量的高边坡，边坡失稳时有发生［1-2］。因而，高边坡全过程施工质量控制就应当加强高边坡施工实时评价，从而能够随时发现高边坡施工过程中的薄弱环节，找出潜在的质量安全隐患薄弱点。而动态监测是十分必要的手段，通过监测可以提供坡体变化的数值，是评价边坡与滑坡稳定性及趋势预报的重要依据［3］。

目前，浙江高边坡施工动态监测整体技术与监控方式尤其是在对边坡位移的监控上，尚存在以下不足：

（1）无法实现监测断面的实时监测，不能及时反映施工过程中边坡岩体的异常变化；

（2）因量测误差与量测管理不完善造成的监控数据不可靠；

（3）针对高边坡施工实时监控评价的研究较零散，未形成能够推广应用的方法体系。

基于感知环境岩土理论，本文开发出高边坡施工动态监测系统，并提出基于边坡变形阶段识别的综合预警方法，从定性判断到定量分析，从宏观把握到微观监控，提高了预警准确性，可为其他类似工程提供借鉴。

2　基于感知环境岩土的边坡监测系统

2.1总体设计

监测系统针对施工边坡的特点，确定了“经济合理、方便高效、无线传输、无人值守、实时评价、自动预警”的监测方针，以边坡变形和降雨量作为主要的监测变量，基于GPRS网络，实现高边坡稳定性远程实时监测［4-5］。

动态监测系统总体结构设计如图1所示。

图1　监测系统总体结构设计

2.2功能设计

根据需求分析，可以把监测系统划分为三大功能模块：数据采集模块、监控预警分析模块以及灾害评价发布模块，在每个模块下还划分了子模块，其功能组成如图2所示。

图2　系统功能组成

2.3系统软件

本文开发的系统是根据浙江高速公路施工边坡特点而设计的网页版软件，能够实现数据动态管理与智能分析等功能。

登陆系统后，首先进行测点布置；进入现场监控界面后，添加设置传感器，并依次编号；进入预测分析界面后，显示为从项目监测启动到现在的时间曲线图，查看历史数据，分析现场在一段时间内的变化情况。

3　工程应用实例

3.1工程概况

依托工程边坡位于龙浦高速公路龙泉市内。边坡为典型的残积土路堑边坡，边坡高度在35 m左右，地质环境相对较差。上覆残积层及强风化层的厚度约为15 m，节理发育，岩体呈碎块状，稳定性差，下伏中风化砂岩，发育有挤压破碎带，破碎带呈压扭性，节理较发育。前期调研表明，依托工程区域气候环境多变，降雨集中，降雨强度大，周边滑坡灾害频发。

3.2测点布置

图3　测点布置剖面图

图4　测点现场布置图

3.3数据采集

所有监测项目均自动采集，采集数据通过系统直接上传至系统数据库，通过系统客户端可实时调取查阅与分析。

4　边坡综合预警方法

4.1预警等级

边坡预警等级可根据边坡变形阶段的不同划分为三级、二级和一级，分别对应边坡变形的等速变形阶段、加速变形阶段、临滑阶段［6］，如图5所示。

图5　边坡变形典型特征曲线

4.2预警判据

根据依托工程实际情况，本文提出基于安全系数、宏观信息、降雨信息和位移变形等的施工边坡综合预警方法［7-8］。

边坡失稳预警方法按表1的有关内容进行。实际预警过程中按照预警级别最高选取原则发布预警。

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4.3依托工程监测与预警数据分析

动态监测系统提供了大量的实时监测数据。根据这些数据，结合依托工程现场踏勘结果，从不同角度研究施工边坡的安全状态。

（1）滑动面的确定

进行滑动面边坡稳定性分析时，首先应确定滑动面的位置。根据深部位移监测曲线得到的位移-深度曲线可以确定潜在滑动面的位置，并绘制位移-深度曲线，如图6所示。

表1　边坡失稳预测预警判据

图6　累计位移-深度曲线（CXK2）

由图6可以看出，深部位移在监测期间没有出现明显异常变形，累计位移变形均在±7 mm范围内，现场巡查过程中在监测区域也未发现后缘裂缝和前缘鼓掌等滑移迹象，表明该区域边坡体潜在滑动面尚未形成。根据宏观地质调查判据，初步认为边坡处于稳定状态。

（2）坡体内部变形分析

选取每个测斜孔的监测数据，绘制出累计位移-时间曲线，如图7所示。

根据测斜监测孔的数据分析结果，结合上文潜在滑动面的分析，可以认为，边坡体目前基本处于稳定状态。根据各监测部位一周平均变形速率随时间变化曲线可以看出，在整个监测时段内各监测部位的变形速率一直维持在极低水平。监测前期变形速率相对较大，后期趋于0。一周最大变形速率为0.45 mm/d，远小于预警判据中边坡变形速率连续一周大于1 mm/d的最低报警标准，因此，该边坡监测区域在现有监测时段内不需要报警。

图7　累计位移-时间曲线（CXK2）

（3）坡表倾斜变形分析

坡表累计倾斜变化曲线如图8所示。

图8　坡表累计倾斜变化曲线

可以看出，在整个监测期间，监测点附近倾角变化很小，最大累计倾斜值为0.36°。从曲线走向上看，坡表倾斜变形有正有负，在量测综合误差范围之内，表明监测点附近坡表处于相对稳定状态。

（4）坡面垂直变形分析

坡面垂直位移累计变化曲线如图9所示。

图9　坡面垂直位移累计变化曲线

监测过程中坡面垂直变形相对位移最大为4.78 m m，累计位移最大为6.38 mm，坡面垂直变形维持在较低水平，并且时升时降。坡表变形速率最大值为0.2 mm/d，远小于既定预警标准，监测区域内坡体表面稳定。

（5）降雨影响分析

日降雨量变化曲线如图10所示，从曲线上可以看出，最大日降雨量为24 mm/d，尚未达到30 mm/d的最低预警标准，因此系统没有发布预警。

图10　日降雨量变化曲线

5　结论

（1）建立包括监测单元、数据采集单元、远程数据传输单元、供电单元的边坡变形远程监测硬件系统，并开发高边坡变形远程监测系统控制软件，实现监测数据的动态管理与智能分析。

（2）边坡预警等级可根据边坡变形阶段的不同划分为三级预测、二级预警和一级预警，分别对应边坡变形的等速变形阶段、加速变形阶段、临滑阶段。

（3）提出基于安全系数、宏观信息、降雨信息和位移变形等的施工边坡综合预警方法。

（4）对于施工期高速公路高边坡，全面实时监测与综合评价预警能够准确反映边坡安全状态，为下一步施工计划的制定提供科学依据。本研究成果对类似工程具有指导意义与推广应用价值。

［1］殷坤龙.浙江省突发性地质灾害预警预报［M］.武汉：中国地质大学出版社， 2005.

［2］谢剑明，刘礼领，殷坤龙，等.浙江省突发性地质灾害预警预报［J］.地质科技情报，2003， 22（04）：101-105．

［3］Tu X B，Dai F C，Lu X J，et al. Toppling and stabilization of the intake slope for the Fengtan hydropower station enlargement project，Mid-South China［J］. Engineering Geology，2007，91（2/4）：152-167.

［4］孟永东，徐卫亚，刘造保，等.复杂岩质高边坡工程安全监测三维可视化分析［J］.岩石力学与工程学报，2010， 29（12）：2500-2509.

［5］雷鸣，陆仪启，周翠英，等.亚热带季风气候条件下高边坡稳定性远程实时监测系统［J］.中山大学学报（自然科学版），2015，54（1）：30-36.

［6］Segalini A，Giani G P. Numerical model for the analysis of the evolution mechanisms of the Grossgufer rock slide［J］. Rock Mechanics and Rock Engineering，2004，37（2）：151-168.

［7］贾明涛，王李管，潘长良.基于监测数据的边坡位移可视化分析系统［J］. 岩石力学与工程学报，2003，22（8）：1324-1328.

［8］张金龙，徐卫亚，金海元，等.大型复杂岩质高边坡安全监测与分析［J］. 岩石力学与工程学报，2009，28（9）：1819-1827.

Study on Comprehensive Warning Method Based on Stage Recognition of Slope Deformation

Xuan Jianyu1,Dai Xiaodong1,Wei Zheng1,Wang Ganlin2,3
（1. Zhejiang Provincial Department of Transportation Engineering Quality Supervision Bureau,Hanghzou 211112, China; 2. JSTI Group, Nanjing 211112, China; 3. Jiangsu Underground Space Detection Technology
Engineering Laboratory, Nanjing 211112, China）

Based on internet of things technology, this paper put forward the whole architecture of the high side slope monitoring and warning system. Taking the highway slope in Zhejiang Province as an example, the paper put forward dynamic monitoring schemes, and based on analysis of the monitoring results, the most critical in forecasting and early warning technologies are studied, which contain forecasting model, early warning index and method，that could provide reference for similar engineering design and construction.

slope deformation; dynamic monitoring; internet of things; warning grading; warning criterion

U416.14

B

1672-9889（2015）04-0024-04

浙江省交通运输厅科技项目（项目编号：2012H60）

宣剑裕（1962-），男，浙江诸暨人，高级工程师，主要从事交通工程质量监督与管理工作。

（2015-07-21）