堤防工程险情探测与识别技术研究现状

(1.郑州大学 水利与环境学院，郑州 450001；2. 郑州市市政工程勘测设计研究院 郑州 450001)

1 研究背景

一直以来，我国对水利工程建设保持高度的重视，一方面出于用水的目的，另一方面则是为了防治各种自然灾害而大兴水利。随着“一带一路”建设成为丝绸之路沿线国家开展合作交流的建设主体工程项目之一后，走出去战略已成为水利工程当下的主攻目标。国内水利工程的建设正在逐渐趋于平稳过渡阶段，但国家对水利工程的投入不但没有减少，反而还在逐年递增，主要原因在于国家重视水利工程建设特别是各类堤防隐患的防范。各类堤防项目的安全状况对国家兴旺和人民的生命财产起着非常重要的作用，而各类堤防险情频发给人们的生活带来了极大的隐患，因此堤防典型险情的风险识别就成为当下水利工程项目的一项关键技术。

近年来，无论国际还是国内都将工程风险识别技术提到了很重要的地位，尤其我国水利工程建设规模位居世界前列，如南水北调工程、三峡大坝工程、引黄工程及沿海港口建设等，规模空前、投资空前，甚至开始大力支持走出国门，将过剩的优势产能向国外输出，以求同世界各国共同进步、共同发展。随着计算机技术的快速发展，将各类人工智能、多方分析理论相融合及软件处理技术应用于堤防工程隐患快速识别方面将有十分广阔的发展空间。

2 堤防工程隐患检测技术研究现状

堤防工程隐患检测目前主要有高密度电法、探地雷达成像技术、磁电法、瞬变电磁法、流场法等方法。

2.1 高密度电法

高密度电法实际上是一种阵列勘探方法，随着高密度电阻率勘探技术以及计算机技术的运用与发展，电法勘探的智能化程度得到了进一步的提升。其早期发展过程为20 世纪70 年代末期，英国学者设计了高密度电法的最初模式——电测深偏置系统：20 世纪80 年代中期，日本地质计测株式会社曾经借助电极转换板运用野外高密度电阻率法实现了数据采集；20 世纪80 年代后期，我国原地质矿产部系统率先开展了高密度电阻率法及其应用技术的研究[1]。高密度电法与常规电阻率法相比具有以下优点：

(1)电极布设一次完成，可以实现野外数据的快速和自动测量。

(2)可有效进行多种电极排列方式的扫描测量，从而获得较丰富的地质结构信息。

(3)自动化或半自动化的野外数据采集，一方面提高了采集速度 (大约仅需2～5 s/测点) ,另一方面避免了由于手工操作带来的误差。

(4)可实现资料预处理且脱机处理后还可以自动绘制和打印各种效果图。

(5)低成本、高效率，勘探能力提高显著。

近年来该方法先后在许多工程勘察领域取得了明显的地质探查效果和显著的社会经济效益。刘昌军等[2]通过国家“948”技术引进项目“堤坝安全诊断及评价系统”，引进美国SuperStingR8高密度电法仪，在堤坝异常渗流调查、防渗墙防渗效果检测、地裂缝与地下空洞调查等多个领域内取得了相较于常规电测方法更好的应用效果。

随着计算机技术的发展及广泛应用，为提高高密度电法的反演精度，颜钟[3]将BP人工神经网络引入高密度电法的反演分析研究，相较于传统反演方法，其反演精度更高、反演速度更快，为高密度电法探测技术的推广提供了更好的服务。

2.2 探地雷达成像技术

近年来，探地雷达成像技术广泛应用于水利工程的安全隐患检测项目中。该技术不扰动地层，仅通过高分辨率的数字成像技术，把隐患区域与正常区域的像素差异化信息传递出来，从而反映隐患区域大致分布及隐患特征，进而实现水利工程的安全隐患检测。由于其探测速度快、定位准、操作灵活、探测分辨率高，现在已成为众多学者研究的目标。该技术除了需要依靠对电磁波传播规律、目标响应特性的了解以及较多的现场实测工作经验累积外，还需结合探测现场的地质状况进行深入的分析[4]。

Allroggen等[5]提出了相隔1 a进行的2次重复探地雷达测量，证明了三维地面穿透雷达成像拥有更高的空间和地理定位分辨率，使得重复调查成为可能，因此可以进行长期监测。

Huber等[6]进行了2次河床冲刷探地雷达测量，一次是在阿尔卑斯Rhine河(瑞士)，另一次是在Tagliamento河(意大利)，在这2个地点，可以在2 m厚的沉积层下面清楚地识别冲刷填充物。通过比较2个冲刷的沉积过程，研究冲刷和砾石条之间复杂的相互作用，为排放、沉积物运输、冲刷和迁移之间的动态关系提供了一个有前景的研究途径。

而我国探地雷达成像技术也在隧道、市政管线、道路、水利工程等多方面开展了大量研究工作。岳全贵等[7]通过列举3个工程实例，就探地雷达对溶洞、断层裂隙水、软弱夹层等不良地质体进行了预报研究，验证了探地雷达在预报隧道常见不良地质体的可行性和有效性，有助于为物探工作者对复杂地质体进行更精确的解释提供参考。

2.3 磁电法

磁电法[8]通过观测人工电流产生的磁场变化分析异常分布规律，从而实现探测目的，包括磁电阻率法和磁激发极化法2种形式。

磁电阻率法(Magnetometric Resistivity,MMR)通过观测地层一次电流的磁场变化，来推测地下导电率变化，可用于发现不同介质导电率的差异引起的异常达到探测目的；磁激发极化法(Magnetic Induced Polarization, MIP)则是通过测量地层中二次电流形成的磁场变化，获得地下激发极化信息，可用于发现不同介质电化学特性的差异而引起的异常达到探测目的。2种方法往往是相辅相成的[9]。

磁电法在国外已经有了成熟的应用， 例如Toda等[10]于2005年在马里亚纳海槽中心通过MMR方法识别出50 m深处的较低电阻率，这表明在该深度处最上层海洋地壳的孔隙度最大。但是该探测方法在我国的应用研究相对较少，究其原因主要在2个方面：①地面数据采集及数据分辨能力受限；②磁电法从静电场理论出发无法得到绝对电导率。

该类方法在我国各类堤防工程地质探测方面的应用前景还是非常可观的。

2.4 瞬变电磁法

瞬变电磁法在不良地质水灾害问题探测中，已有许多案例，是一种研究地下水、地表水、断层或塌陷柱特征的物探方法。

Jing等[11]利用水损害检测瞬变电磁数据的解释方法，不仅可以快速处理测量数据，同时还可以消除在视电阻率成像的早期阶段和过渡阶段出现的错误异常。通过钻孔验证证明瞬变电磁法可以非常有效地预防和控制水损害。

2.5 流场法

流场法是利用水流场与电流场在一定条件下通过数学与物理上的某些相似性，分析“伪随机”电流场与渗漏水流场之间在数学形式上的内在联系，建立电流场与异常水流场时空分布形态之间的拟合关系，从而通过测定电流场就可以间接测定渗漏水流场[12]。

1999年，何继善院士创立了堤坝管涌渗漏探测新理论-流场法[13]，并且研制出了世界上首批可在汛期等恶劣环境下准确探测堤坝管涌渗漏入口的仪器设备，已经在中国许多省市的管涌渗漏探测中取得成功应用。通过大量实际工程探测案例，流场法在各类堤防工程中的不同险情探查识别方面具有很好的应用价值，还可以为抗洪抢险提供有效的科技支撑。

2.6 其他物探技术

在很多水利工程中，温度升降可以直观反映诸多物理特性的变化，是一项非常重要的隐患探测指标。因此温度式光纤传感器的应用便成为目前应用较为广泛且有效的隐患检测技术手段，可称之为“温度法”，主要适用于堤防渗漏检测、坝体混凝土温度监控等领域。

电磁波CT技术是将采集到的地震波数据运用一定的技术手段，转化为高分辨率、图像直观的地震剖面，可探测地质孔洞分布、位置、规模、埋深、充填物性状、土层分界面等，为物探工作寻找不良地质构造提供准确的资料，但其最大的缺点是需要借助钻探孔才能开展。

核磁共振技术(Nuclear Magnetic Resonance,NMR) 是当今世界唯一可以直接找水的物探方法。1978年前苏联科学院新西伯利亚分院化学动力学和燃烧研究所(ICKC)的科学家们研发出世界首台核磁共振层析找水仪，并在之后的时间里通过对400多个不同国家、地区的水文站开展试验研究，检验并改进了该仪器的各方面性能。该方法在俄罗斯应用较为广泛，而我国开展应用较晚。这种方法经济、快速，通过探测可确定含水量较大部位为大坝渗漏点，并结合地质调查找到渗漏原因，为堤防工程防渗治理提供基础资料。

其他隐患探测方法诸如：红外感应法、自然电场法及水下多波速等在我国也已开展多种应用，其技术研究仍然在不断发展中。

3 堤防工程险情识别技术发展现状及识别理论

大自然是人类生存、繁衍生息的基础，自然界通过地震、洪水、雷电、暴风雨、滑坡、泥石流、海啸等运动形式对人类生命财产安全构成风险。但这些运动是有规律可循的，人们利用这些规律，降低风险事故发生的概率，减少损失的程度。在水利工程建设及运营期间，同样可以通过提前预测可能发生的险情来尽可能地降低损失。

3.1 堤防工程险情识别技术发展现状

在我国早期发生的水利工程灾害中，尤以1998年长江流域大洪水最为典型，而长江堤防发生的各类险情中，管涌险情是最为严重的, 约为较大堤防险情总数的1/2以上。丁留谦等[14]通过统计长江流域的湖北、湖南和江西3个省的管涌险情发生特征，对管涌抢险的设计范围进行了大量研究，这也是我国近早期的风险识别技术的初步运用。

神经网络图像识别技术是随着当代计算机技术、图像处理、人工智能、模式识别理论等发展起来的一种新型图像识别技术，是在传统图像识别方法的基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法[15]。

近年来，随着人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)技术的发展，分布式信息存储和大规模自适应并行处理，不仅满足了对大量数据目标图像的实时处理要求，且又容许多目标图像出现背景模糊和局部残缺[16]，因此神经网络图像识别技术在堤防隐患探测技术的应用改进上提供了非常高效的途径。

基于专家的SFRB大坝失效评估方法[17]得到了人工神经网络(ANN)模型的支持。通过使用坝高、坝长、最大洪水量、洪水面积、平均年降雨量、海拔高度、小流域面积、城市流域比例、森林流域比例等，可以估算出水坝失效风险，从而为大坝的安全管理提供有效的技术保障。

梁国坚等[18]采用基于图像处理的火焰险情识别算法可以很好地达到预期的识别效果，应用智能巡检机器人可以实现对火灾的实时识别与监控。同样地，近年来堤防工程智能巡检机器人及无人机巡检技术的广泛应用，也为堤防险情识别技术的推广提供了强有力的技术支撑。

陆峰[19]将神经网络模式识别和专家系统综合评判的方法引入边坡监测资料分析的领域中，模式识别器采用BP网络多层感知机结构，通过对小浪底水利枢纽进出口高边坡工程的分析研究，提出了边坡状态模式和模式识别的概念，为小浪底进出口高边坡各监测部位提供了有效的险情识别模式。

3.2 堤防工程险情识别理论

对堤防典型险情进行识别的过程，同时就是对其所处环境及地质状况进行量化核算的具体过程。险情的识别与衡量通常是以严格的数学理论作为分析工具，在统计分析的基础上进行计算，从而得出可为险情防治提供参考价值的分析结果。

3.2.1 动态风险识别模型

动态风险识别模型旨在根据已知的风险特征快速识别可能的风险，确定风险的优先级，减少超高风险造成的经济损失，提高效率。现有的动态风险识别算法大致可分为：模式识别算法、历史经验统计算法、遗传进化算法和神经网络算法。

传统动态风险识别算法的结果并不令人满意，例如，经典模式识别算法需要依赖单个变量和预设阈值，而阈值的选择直接影响这些算法的效率和有效性，因此他们的可移植性很差。尽管神经网络算法具有一些优点，但也存在一些缺点，例如动态性能差，对训练数据的依赖性强，泛化能力有限。Yang[20]针对模糊支持向量机(Fuzzy Support Vector Machine，FSVM)核函数参数选择对当前动态风险识别模型中识别模型性能的影响，提出了一种基于FSVM与免疫优化算法(Immune Optimization Algorithm,IOA)相结合的动态风险识别模型，该模型为处理复杂和易变的动态风险识别问题提供了更有效和可靠的决策支持。

3.2.2 模糊理论

模糊理论创立于1965年，是由美国柏克莱加州大学电气工程系的 Zadeh教授在模糊焦合理论的基础上提出的[21]。其中比较有代表性的是国外的学者 King 和 Pal 提出的基于模糊边缘检测算法[22]。

基于故障树和三角模糊理论的南京长江隧道安全分析[23]，便是通过三角模糊理论的中值方法找出基本事件的模糊重要性，并通过相关专业人员的评分获得基础事件的估计，从而计算顶级事件的可能范围。

吴中如等[24]提出了3种不同险情程度的水库大坝溃坝险情识别标准，通过统计分析国内外溃坝资料，对溃坝宏观机理进行了充分研究，在此基础上提出了水库大坝的溃坝模式模糊识别方法与溃坝路径的区间层次分析法。

骆辛磊[25]根据险情对堤防稳定安全威胁性大小将险情划分为早、中、晚期。在对不同险情破坏机理定性分析的基础上，制定了定性与定量相结合的划分险情严重程度的参照表，进而采用模糊模式识别方法对险期进行定量评判，从而为选用和制定抢护方案提供依据。

3.2.3 灰色理论

我国灰色系统理论于1982年创立，由中国研究者邓聚龙教授首先提出，灰色系统论主要是基于数据量匮乏、信息不完整的不确定性或不完全确定的研究[12]。

Sadeghi等[26]研究出一种基于证据推理方法的安全评估方法和分布式危险指数(Distributed Hazard Index，DHI)。这种方法通过将分布式指数转化为危险指数(Hazard Index ,HI)，作为堤段最终优先次序的衡量标准。将该方法应用于案例研究，得到的剖面排序与基于事故记录的经验贝叶斯方法的结果表现出良好的一致性。

Bowles[22]在某项研究中，将风险和不确定性分析应用于位于伊朗南部的Doroudzan水库的大坝溢流，采用了蒙特卡罗模拟(Monte Carlo Simulation，MCS)和拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling，LHS)进行不确定性分析。

3.2.4 敏感性评估

Romer等[27]提出了一种基于频率比(Frequency Ratio,FR)滑坡敏感性指数(Landslide Sensitivity Index,LSI)、逻辑回归(Logistic Regression,LR)和人工神经网络方法的滑坡敏感性图评估，并将其应用于南非夸祖鲁—纳塔尔地区的第四纪集水区。该特定集水区的滑坡发生一般是由强降雨事件引起的，其中浅层滑坡主要发生在陡坡上，从而威胁到斜坡底部的非正式住房。该研究内容是比较滑坡敏感性模型的性能和评估滑坡影响因素的重要性。 13个滑坡影响因素包括坡高、坡角、坡向、边坡总曲率、边坡平面曲率、边坡剖面曲率、渗流网络、地形湿度指数(Topographic Wetness Index，TWI)、岩性、土地覆盖、断层分布、与基岩接触面特征，以及堤坝和道路网的距离。

此外，根据上述方法对每个影响因子进行评级发现最具影响力的滑坡影响因素是坡高、土地覆盖和岩性。

3.2.5 系统安全方法

系统安全方法诞生于20世纪50年代，通过较为严密的逻辑推理及科学的数学手段相结合使得未雨绸缪地识别危险成为可能，当然系统安全法也可以用来进行堤防工程险情识别，并且已经取得了一定的研究成果。

常用的系统安全方法大约有10种，比如预先危险性分析(Preliminary Hazard Analysis,PHA)、故障树分析(Fault Tree Analysis,FTA)、事故树分析(Event Tree Analysis,ETA)、故障模式和影响分析(Failure Mode and Effects Analysis,FMEA)等，相较于其他系统安全法，这几类方法的科学性及实用性要更好一些。

其中，故障树分析技术是于1962年由美国贝尔电报公司的电话实验室开发的，采用了演绎逻辑推理的方式，其特点是思路清晰，逻辑性强，直观、明了，深受广大安全分析工作者欢迎。而ETA方法和FMEA方法在理论上与FTA法最大的区别在于他们均为归纳逻辑推理，这2种方法更适用于因为危险判断可能导致后果的情形。

3.2.6 经验判断法

无论现在险情识别技术发展到什么程度，基于专家经验判断的方法永远是堤防工程险情识别及防治方法确定的最终依据。由于发生险情时往往伴随着许多数据缺失及时间紧迫等原因，运用经验判断险情发展程度就有了许多其他辨识方法所不具备的优点。但是，这种以主观判断为主导的危险辨识方法的缺陷也是显而易见的。

经验判断法主要来源于大量的工程实践但又不局限于此，具有较高理论水平和丰富专业经验的各行各业的专家在其中扮演着重要角色，因而，建立一支结构全面合理的专家队伍是势在必行的。经验判断法还应建立现代化的安全信息系统，充分收集国内外相关堤防工程事故信息是经验积累的必要途径，这方面随着国家大数据及信息化的进程要求，已经在逐步实现。此外头脑风暴法和层次分析法等各种现代化手段也能够提高经验判断的准确性。前者充分发挥专家的团队力量辅助决策，后者则是通过数学的方法降低专家主观判断误差对决策的影响。

4 结 语

本文基于国内外相关文献调研分析，提炼总结出当前可适用于堤防工程隐患快速探测、险情识别等相关用途的技术与理论支撑，为后续堤防工程隐患探测及险情识别技术的进一步研究做好前期的准备工作。

通过分析可知，堤防工程隐患探测技术和风险识别尚存在如下不足：

(1)我国的隐患探测技术在堤防工程中的应用仍处于快速发展阶段，无论是探测精度还是设备、仪器方面仍然需要进一步研究发展，以期进一步提升我国堤防建设与防治基础数据库的完整性。

(2)虽然风险识别理论在各个行业的研究进展已相对成熟，但是在堤防典型险情的识别理论方面研究尚未成熟，其最主要的原因为基础数据的不完整。

(3)不同的隐患探测技术及风险识别方法的应用都有其相对局限性，往往在实际堤防工程险情处理中，需要结合多种技术、理论相互验证才能得到相对准确的结果。