基于物聯網的邊坡工程穩定性評價方法及系統開發

陳 旺，張社榮，潘 飛

(天津大學水利工程仿真與安全國家重點實驗室，天津300072)

基于物聯網的邊坡工程穩定性評價方法及系統開發

陳 旺，張社榮，潘 飛

(天津大學水利工程仿真與安全國家重點實驗室，天津300072)

針對目前邊坡監測存在的時效性差、數據散亂、影響施工等問題，將物聯網技術引入邊坡監測中，探討了基于物聯網的監測信息采集和傳輸的方法。以監測信息為研究對象，以動態的評價指標體系為基礎，結合層次分析法和模糊數學理論，建立邊坡穩定性綜合評價模型。利用C#編程語言，以SQL Server 2008為數據庫平臺，開發了邊坡穩定評價系統，并將該系統應用于實際工程，分析結果符合實際情況。

邊坡工程；物聯網；系統開發；監測信息；模糊綜合評價；AHP

0 引 言

隨著我國工程建設的不斷深入和發展，不可避免地遇到很多復雜的邊坡穩定性分析問題。針對這些問題，通過科學、簡便的方法，準確、及時地給出穩定性分析結果具有重要的現實意義。邊坡的穩定狀態和力學參數在開挖、降雨及自身內部巖土力學的作用下是不斷變化的[1]。通過儀器監測可以了解影響邊坡穩定指標的狀態和發展趨勢，監控和保障邊坡的安全施工和運行。然而，由于目前邊坡監測的繁雜性、人員水平參差不齊等原因，導致邊坡監測存在諸多問題，如時效性差、數據缺失散亂、規范程度低、影響施工等。這些問題加大了利用監測數據分析邊坡穩定性的難度，也阻礙了邊坡工程信息化管理的建設。因此，實現監測的智能化和基于監測數據的快速、準確穩定性評價是邊坡工程發展的現實需求。

本文分析了邊坡監測數據物聯網實時采集與無線傳輸平臺的搭建，以監測數據為對象，研究了利用AHP和模糊數學理論進行邊坡穩定分析的方法，利用C#編程語言開發了基于物聯網實時采集的監測數據的邊坡穩定性綜合評價系統，并將該系統應用于實際工程，分析結果符合實際情況。

1 物聯網

1.1 物聯網的概念及發展

物聯網[2]是指利用一些信息傳感技術，依據確定的協議，把一切物品與互聯網結合起來，通過信息的共享交流，以實現物品智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡。2005年，國際電信聯盟(ITU)正式確立“物聯網”的概念，并在官方報告[3]中闡述了物聯網基本的特點、技術以及今后的挑戰和機遇。此后，物聯網的發展相繼引起了一些發達國家的重視，我國也在2010年《政府工作報告》中正式將其列為戰略性新型領域予以重點關注和推進。目前，物聯網技術已經運用到城市建設、交通、農業、物流等行業，獲得了良好的經濟效益和社會效益。

1.2 監測信息物聯網平臺

目前，邊坡監測相對成熟的是基于有線網絡的信息采集技術，但該方法后期處理量大，無法保證信息的時效性，并且對施工有一定程度的影響。利用物聯網的相關技術，搭建監測信息的實時采集和無線傳輸平臺，可以有效解決上述問題。該平臺利用無線傳感網絡進行數據傳輸，大大降低了對邊坡施工的影響；采集的監測數據按照規定的格式直接存入數據庫服務器，減少了后期整理的工作量，保證了信息的時效性。

根據物聯網的三層體系結構——感知層、網絡層以及應用層進行平臺的搭建(見圖1)。感知層是基礎，代表了物聯網的全面感知。該層由各種類型的監測傳感器、微控制器、ZigBee模塊等構成，負責邊坡監測信息的采集和獲取。微控制器首先解析監控中心發出的指令，然后對相應的監測傳感器發出采集命令；監測信息采集完畢之后，由ZigBee模塊發送到網絡層進行無線傳輸。網絡層負責信息的無線傳輸，首先接收感知層的ZigBee模塊發出的信號，然后通過短距離無線通信技術將接收的信號發送至3G/4G網絡。對比目前常見的短距離無線通信技術，如ZigBee、藍牙、Wi-Fi等，由于ZigBee具有低復雜性、低速率、近距離以及低成本的特點，可以將其應用于該平臺。最后，監控中心接收信號，并將信號轉換后導入數據庫服務器，完成邊坡監測信息的可靠傳輸。由于檢測傳感器自身精度、環境因素、網絡傳輸的不穩定等原因，數據庫中原始的監測數據可能存在一些誤差和缺失。因此，應用層要先利用開發的系統處理原始監測數據，然后才能進行邊坡的穩定性分析評價。

圖1 邊坡工程物聯網監測信息采集與傳輸平臺體系結構

2 邊坡穩定性評價

2.1 評價方法

作為一種能夠有效解決多指標、多因素評價問題的方法，模糊綜合評價的基礎是模糊數學理論[4]。依據模糊關系合成原理，把界限不清晰、難以定量的因素定量化表示，然后綜合分析。邊坡穩定性模糊綜合分析評價流程見圖2。模糊綜合評價的具體方法為：

(1)確定邊坡穩定性分析的所有可能的評價等級以及等級的判別標準。

(2)根據各個監測分析量的特點，確立恰當的隸屬度計算函數。

(3)將通過物聯網實時采集的監測數據代入隸屬度函數，計算各個監測分析量對于評價等級集合的隸屬度向量，組成隸屬度矩陣R。

(4)綜合監測傳感器的信息，建立評價的指標層次體系，并且需要針對監測傳感器的變化不斷更新該體系。

(5)利用層次分析法分別確定各個層次指標相對于上一層次控制指標的權重，每個層次均可形成權重向量A。

(6)從最底層開始計算，得到的向量B=A×R可以作為上一層次某個指標對評價等級集合的隸屬度向量。依此方法，可以得到上一層次所有指標隸屬度向量，再次組成隸屬度矩陣，結合該層權重向量再次計算。按此層層遞進，得到邊坡穩定性評價的隸屬度向量，依據最大隸屬度原則確定評價結果。

圖2 邊坡穩定性模糊綜合分析評價流程

2.2 評價指標層次體系的建立

評價指標體系是利用監測信息綜合分析邊坡穩定性的基礎，體現了監測設計的層次。采集平臺監測類型可分為變形、支護應力以及滲流等。針對不同的監測類型又有不同的監測項目，如變形監測可分為表面變形監測及內部變形監測；支護應力監測可分為錨桿監測和錨索監測。依據上述的層次體系及監測傳感器的位置等信息，建立評價指標層次體系(見圖3)。同時，需要考慮該體系的動態更新，使之符合邊坡實際監測情況。尤其是在邊坡的施工過程中，會不斷增加監測傳感器的個數和種類。

圖3 邊坡穩定性綜合分析評價指標層次體系

2.3 各層次指標權重的確定

評價指標層次體系中的不同元素對于邊坡穩定的影響程度各異，只有準確地給出各元素的權重才能保證評價的準確性。層次分析法[5- 6]結合定性分析與定量分析，將人們對各個指標相對重要性的主觀判斷數量化，然后經過一系列的數學處理，最后得出各指標權重，具有較大的可信度。該方法的具體步驟如下：

(1)通過專家集體評分的方法，構建某一層指標對上一層控制指標相對重要性的判斷矩陣(aij)n×n，該矩陣是層次分析法的關鍵。選擇研究邊坡穩定方面的專家，通過兩兩比較的方法打分形成判斷矩陣，打分依據是1- 9標度法[7]。

(2)判斷打分表中元素是否符合以下3個要求：①aij>0；②aij=1/aij；③aij=1。如果打分表符合上述條件，則計算矩陣的特征向量，歸一化處理后得到權重向量。

(3)檢驗矩陣各個元素之間的協調性，如果不滿足，重新調整判斷矩陣后繼續計算。

2.4 評價等級與分級標準的擬定

依據邊坡穩定程度，共設置4個等級狀態：1級代表邊坡處于穩定狀態；2級代表較穩定狀態；3級代表較不穩定狀態；4級代表不穩定狀態。4個邊坡穩定級別確定之后，以此為基礎為評價體系中的最底層指標制定分級標準。根據各個指標的特點，一般有以下3種方法：

(1)經驗法。①依據相關的規定規范確定；②利用專家團的豐富經驗確定。

(2)數理統計法[8]。包括典型小概率法、置信區間法以及最大熵法，這3種方法都是以大量實際監測數據為基礎。在使用小概率法時，首先要利用最大熵原理求出表征監測數據概率分布的密度函數。

(3)數值模擬法。主要針對的是位移監測指標。以有限元強度折減法為基礎，求得表征變形測點位移和折減系數關系的曲線，曲線突變點即為分級標準。

3 系統開發及工程應用

3.1 系統開發

依據邊坡穩定性綜合評價方法，以Visual Studio 2010為開發平臺、SQL Server 2008為數據庫平臺，以C#為編程語言，開發邊坡穩定性評價系統。該系統是物聯網平臺的應用層，總體構架見圖4，共分為3個層次。

圖4 系統總體構架

系統主界面見圖5。監測數據采集與處理模塊主要是控制物聯網監測信息的采集，處理錄入數據庫的初始信息，以便系統后續的評價；評價模型模塊主要功能是根據最新的監測傳感器的情況動態更新評價指標層析體系，計算指標權重；分級標準模塊主要功能是確定評價級別和級別劃分標準；綜合評價模塊主要功能是選取最新的監測數據，利用更新完成的評價模型進行分析計算，給出最終的邊坡穩定狀態。

圖5 系統主界面

3.2 工程應用

某施工期水電站樞紐所在區域屬于高山深谷地帶，岸坡陡峻，地質地形條件復雜。為實時掌握邊坡在復雜環境因素中的穩定狀態，保證工程安全，對邊坡進行基于物聯網的智能監控，利用系統分析其穩定狀態。目前，該邊坡的監測傳感器有內部變形(17臺)、表面變形(36臺)以及錨索受力(22臺)3類，系統中代號分別為M、TP、PR。

利用監測傳感器的接口，開發數據采集功能，在系統中可以控制采集的方式和采集周期等。原始的監測數據進入數據庫之后，需要利用系統進行處理，主要是識別和消除誤差，估計缺失值。監測傳感器信息采集控制界面見圖6。

圖6 監測傳感器信息采集控制界面

隨著該邊坡的施工，增加了2臺錨索受力測點、2臺內部變形測點以及1臺表面變形測點，需要以此對指標體系進行更新，并且重新計算受影響層次的權重向量，圖7是監測斷面B 的5臺表面變形測點的權重分析。

圖7 評價模型更新界面

在系統中分別以綠、藍、黃、紅4種顏色代表邊坡的評價結果從穩定到不穩定的4種狀態。以表面變形傳感器的位移指標為例，利用系統中的典型小概率法求得綠、藍、黃、紅4種等級之間的分界值分別為46.5、51.2 mm和56.6 mm。分級標準計算界面見圖8。

利用上述的系統功能，在完成分析評價前的準備工作之后，以最新采集的監測數據為基礎，通過系統對邊坡的穩定性進行分析評價。此次評價的結果為綠色等級，表明邊坡處于穩定狀態，與邊坡實際狀況相吻合。邊坡綜合評價結果界面見圖9。

圖8 分級標準計算界面

圖9 邊坡綜合評價結果界面

4 結 論

(1)針對邊坡監測存在的問題，基于物聯網的相關理論，提出了邊坡工程的物聯網信息采集平臺體系結構，為該平臺的搭建提供了參考。

(2)以模糊綜合評價理論和層次分析法為基礎，基于Visual Studio 2010和SQL Server 2008平臺，利用C#編程語言，針對物聯網采集的監測數據，開發了綜合評價系統，實現了邊坡穩定性快速、準確的分析評價。

(3)以某正在施工的水電站邊坡為例，利用開發的系統進行邊坡穩定分析評價，評價結果與實際狀況相吻合，證明該系統是一個可靠的邊坡穩定分析輔助工具。

[1]張金龍， 徐衛亞， 金海元， 等. 大型復雜巖質高邊坡安全監測與分析[J]. 巖石力學與工程學報， 2009， 28(9)： 1819- 1827．

[2]胡永利， 孫艷豐， 尹寶才. 物聯網信息感知與交互技術[J]. 計算機學報， 2012， 35(6)： 1147- 1163．

[3]International Telecommunication Union. Internet Reports 2005： The Internet of things[R]. Geneva： ITU， 2005．

[4]宋曉秋. 模糊數學原理與方法[M]. 徐州： 中國礦業大學出版社， 1999．

[5]程理民， 吳江， 張玉林. 運籌學模型與方法[M]. 北京： 清華大學出版社， 2000．

[6]方燕， 黨志良. 基于層次分析法的渭河流域水環境質量綜合評價[J]. 水資源與水工程學報， 2005， 16(1)： 45- 48．

[7]王新明， 康虔， 秦健春， 等. 層次分析法—可拓學模型在巖質邊坡穩定性安全評價中的應用[J]. 中南大學學報： 自然科學版， 2013， 44(6)： 2455- 2462．

[8]張社榮， 韓啟超， 譚堯升， 等. R/S法的土石壩施工期沉降規律及預警標準研究[J]. 中國安全科學學報， 2012， 22(8)： 164- 170．

(責任編輯楊 健)

Stability Evaluation Method and System Development for Slope Engineering Based on the Internet of Things

CHEN Wang, ZHANG Sherong, PAN Fei

(State Key Laboratory of Hydraulic Engineering Simulation and Safety, Tianjin University, Tianjin 300072, China)

For solving the problems of poor timeliness, scattered data and affecting construction existing in current slope monitoring, the Internet of Things technology (IOT) is introduced in slope monitoring to study the data collection and transmission methods. A fuzzy comprehensive model for analyzing monitoring information is established with the foundation of dynamic index system and combining AHP with fuzzy mathematics theory. Based on Microsoft C# and SQL Server 2008 database, the system of slope stability evaluation is developed. The application of system in actual project shows that the analysis result is in line with actual situation．

slope engineering; the Internet of things; system development; monitoring information; fuzzy comprehensive evaluation; AHP

2015- 09- 30

國家自然科學基金創新研究群體科學基金(51321065)；天津市應用基礎與前沿技術研究計劃項目(13JCYBJC19400)；河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室開放基金(2014491211)

陳旺(1992—)，男，河南信陽人，碩士研究生，研究方向為水工結構工程．

TU454；TP391.9

A

0559- 9342(2015)12- 0036- 04