基于分布式光纤温度传感器的堤坝渗漏监测应用

周 伟

（安徽维尼检测科技有限公司,安徽 合肥 230000）

1 引言

由于环境变化、内部侵蚀、老化以及地面运动等原因,渗漏问题常常存在于水工建筑和管道运输工程中。渗漏不仅会引发安全隐患造成经济损失,而且对环境具有一定破坏性。水工建筑的渗漏虽为常见缺陷,但其危害不可忽视,若渗漏现象严重不仅会威胁到水工建筑的安全运行,同时会对下游安全形成巨大威胁[1]。因此,监测水工建筑渗漏情况具有重要意义。

研究表明,约50%的大坝故障是由建筑内部侵蚀、天然径流裹挟土壤颗粒对水工建筑冲刷导致。在传统监测中,目视法和局部测量法具有一定实用价值,但布设位置通常较远难以在第一时间获取监测资料。目前,学者们利用土壤电阻率、渗透率与内部侵蚀之间的相关性构建方程,以此判断坝体渗漏情况,但判断准确性较低。而分布式光纤温度传感器能在第一时间完成渗漏监测,同时收集的温度信息与渗漏具有较高的相关性,使监测结果准确。分布式光纤温度传感器（DTS）依靠大量传感器和灵活的布置,使其测量距离可达到20 km左右,并有效记录1 m空间内和0.01℃～0.1℃的分辨率,这使得该方法比传统监测方法更具有优势[2-3]。因此本文利用分布式光纤温度传感器远程收集堤坝的温度等相关信息,对信号进行处理,以监测堤坝渗漏情况。

本文旨在将该监测方法应用于实际工程中。利用光纤获取原始温度数据,并通过源分离技术和奇异点监测对信息处理,最终给出不同实验点的监测结果。

2 研究方法

2.1 分布式光纤测温原理

在测量过程中使用差热分析法对堤坝进行检测。当水工建筑运行正常情况下,利用空气温度和地下水温之间的相互作用形成的热传递完成渗漏测量。当水流通过堤坝造成了渗漏时,对流现象将会产生额外热量。因此,当发生渗漏时,对流叠加引起的局部热量变化将被光纤的热传输系统捕获,而光纤的埋设也应置于堤坝内部关键位置（例如下游坡脚）处,通过相关布设与信息处理,可通过温度监测出渗漏现象[4]。在实际工况中,由于季节性温度变化、地面不均匀性和降水等事件影响,将使得收集到的温度数据包含了多种因素干扰,因此在利用温度数据识别渗漏时需要进行相关分析,以避免渗漏误判现象[5]。

2.2 系统模型

图1为光纤温度传感系统在水工建筑中运行示意图。传感系统主要部件包括：脉冲激光源、定向耦合器和作为固有温度传感元件的光纤电缆。监测系统是根据拉曼散射产生温度效应对渗漏进行记录,当激光源发射光使纤维材料的分子相互作用时,光子会在热诱导分子作用下产生振动并完成拉曼散射。其次,根据与温度相关的反斯托克斯分量和温度无关的斯托克斯分量之间的强度比给出了温度信息。最终根据光纤内光的传输速度以及传输时间,定位温度异常点。

图1 滦河滦州段水系及矿区分布图

堤坝漏水会产生热异常现象,而这种随着时间推移产生的温度异变,可通过光纤记录。然而,受多种环境因素的影响,在原始温度数据上不易识别到渗漏特征。因此,需要对这些数据进行后续处理,以便提取关于渗漏的有用信息。

光纤记录数据由二维变量构成,可通过时间变量t和距离变量x构建相应函数,即Y={y（t,x）|1≤t≤Nt,1≤x≤Nx},其中Nx和Nt分别代表光纤长度和采集总数。原则上,可利用测量管道和埋有纤维土壤之间的温差识别渗漏。然而,这种差异同样受人为因素和自然因素干扰,这使得温度数据的获取包含了多种因素,因此需要将这些因素从原始温度数据中分离出来。考虑到这些因素的独立性,假设相关温度来源为独立分布,并以加权线性混合将温度数据表示出来,其线性方程可表示为：

式中：M为混合变量矩阵；F为因素独立来源；B为信号噪音。

为减弱干扰因素的影响,采用数据降噪和归一化等方法对原始信息进行处理。考虑到降水周期内可能引发非渗漏导致的预警,采用相关统计法用以识别此类周期,避免误报。

2.3 泄漏监测方法

2.3.1 源分离法

源分离法包含奇异值分解（SVD）和独立分量分析（ICA）,该方法以公制分辨率监测堤坝温度分布。利用等式（1）中的矩阵M和F将不同热源进行分离,最终得到温度数据 Y。

首先以奇异值分解将原始数据空间分解成正交子空间,随后,基于热源相互独立的假设,使用独立分量分析处理奇异值分解的输出结果。通过最大独立标准统计法区分热源并分析不同热源的贡献度。最终输出渗漏监测数据YL。该方法常用于中期分析中,其计算过程见图2。

图2 源分离渗漏监测示意图

2.3.2 奇异点监测法

本文以奇异点监测法满足对每日监测的需求,该方法假设堤坝部分区域由非奇异区构成,从而显示奇异区域的每日温度变化。图3为奇异点法在每日监测系统中运行示意图。该系统首先核实气象条件,以确保无降水天数,同时记录相应时间k内的相关数据。最终由数据本身计算出奇异区域24小时的温度变化。

图3 每日预警系统的渗漏监测示意图

每日预警系统是基于相异测度数学模型以及恒定警报阈值的监测方案。其中,相异测度模型可根据固定阈值计算出每日的自适应阈值di（x）。最终通过奇点监测器将异常结果

dth（ix）输出。该系统具有早期预警的能力,有助于提高异常识别的准确性。

3 工程应用

图4 为光纤安装示意图。由于海拔高度不同,因此将实验分为2 个区域,由于建筑本身因素影响,光纤布设需绕过排水口D1、D2 并将光缆埋设在坡趾处。图5为原始温度数据的时空分布图,其描述了季节性变化下排水口处和人工渗漏处的温度变化。

图4 光纤安装示意图

图5 原始温度时空分布图

为测试渗漏监测系统,实验采用人工渗漏模拟堤坝渗漏。渗漏监测结果见表1,描述内容包括渗漏流速、位置和持续时间。

表1 渗漏监测结果

通过归一化处理和统计识别对干扰因素进行降噪,再由源分离法获取监测结果,其监测输出结果见图6。通过放大人工渗漏点附近L1、L2和L3的信号,能有效地监测和定位人工渗漏点以及渗漏时间和渗漏流量大小。由表1可知,L1渗流量最大,其次是L2,而L3被认为是渗流量最小,这是因为L3 流速较低,且渗漏发生时间为水和空气温度差异不显著的夜间,因此断定时刻渗流最小。为了定位渗漏点,结合检测结果与信号传输速度及时间,将结果投影到距离轴yproj（x）上,以获取真实的渗漏信息。图7 为实验定位渗漏点检测结果,根据结果显示渗漏点分别位于D2 前后几米处。

图6 基于源分离法渗漏监测结果

图7 渗漏点定位结果

图8为每日预警系统的监测结果图,该过程对每日最大值进行了归一化处理,以便于观察异常点,根据结果可判断出排水管D2后处和实际泄漏点为异常点,利用该图有利于跟踪异常点后续渗漏演变过程。

图8 每日预警系统渗漏监测结果图

为进一步验证方法的可行性,研究选用不同季节下的堤坝为研究对象,并将光缆埋设于边坡与排水渠的交叉处。通过定期目视检查表明,该段堤坝存在渗漏现象。利用源分离法对该段堤坝不同时间进行渗漏监测,并将结果投影至yproj（x）上,其结果见图9。

图9 基于源分离监测结果投影

图中箭头标记位置为渗漏点,对比图9（a）和图9（b）发现,4月出现异常标记的位置在7月无显著异常表现。通过实地考察后认为,渗漏会随着时间的推移出现或消失与河流流速随着季节变化影响有关。

4 结论

本文介绍了分布式光纤温度传感器的监测原理以及监测系统模型。为保障堤坝中期监测和每日监测需求,分别采用源分离法和奇异点监测法对实验堤坝进行监测,通过埋设光纤完成了原始温度数据的收集,以原始数据通过线性方程和源分离法得出监测结果,根据信号传输速度和时间定位出了渗漏点位置。分析不同季节下坝体渗漏原因发现,渗漏监测系统受河道流速影响。通过实验认为分布式光纤温度传感技术是渗漏监测的有效方法,结合目视法能有效提高对渗漏识别的准确性。