基于物聯網模式的高速鐵路工后變形監測預警體系研究

邱穎新，張獻州，張拯，3，4，楊宏，張正國，羅奕

(1.西南交通大學 地球科學與環境工程學院，四川 成都 610031；2.西南交通大學 高速鐵路運營安全空間信息技術國家地方聯合工程實驗室，四川 成都 610031；3.成都星瀚時空科技有限公司，四川 成都 610031；4.成都翰誠科技有限公司，四川 成都 610031；5.成都鐵路局 成都高鐵工務段，四川 成都 610000)

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基于物聯網模式的高速鐵路工后變形監測預警體系研究

邱穎新1，2，張獻州1，2，張拯1，2，3，4，楊宏1，2，張正國5，羅奕5

(1.西南交通大學 地球科學與環境工程學院，四川 成都 610031；2.西南交通大學 高速鐵路運營安全空間信息技術國家地方聯合工程實驗室，四川 成都 610031；3.成都星瀚時空科技有限公司，四川 成都 610031；4.成都翰誠科技有限公司，四川 成都 610031；5.成都鐵路局 成都高鐵工務段，四川 成都 610000)

摘要:工程變形監測預警內容涵蓋廣泛，需要測繪、巖土、地質等各專業進行綜合監測后，統籌各個監測內容所得到的數據及結論，進行變形分析和預警判斷。為此，查閱有關變形監測預警的資料，研究軌道交通工程三級預警標準，初步建立一個可實現預警功能的變形監測物聯網預警系統，并以高速鐵路工后沉降監測為例，建立一個完善的運營期高速鐵路沉降監測預警技術指標體系，對規范工程監測預警工作有實際意義。

關鍵詞：高速鐵路；變形監測；預警指標；物聯網

工程預警是對工程全生命周期中可能出現的風險進行分析和評估，并根據設定的警戒范圍進行報警，是一項跨學科的綜合性研究課題。目前，國內大多數監測預警系統的研究主要集中在地災應用方面，在工程變形監測領域的應用研究較少，在控制指標、預警標準等方面的依據和方法相對不足。預警需要制定預警標準，即確定警戒值的大小和預警等級的劃分。預警標準是無法精確給出的，一般是根據相關規范、工程經驗、仿真計算和概念設計來估算確定。 本文主要研究物聯網模式下的高速鐵路工后變形監測預警體系。在廣泛收集國內有關工程變形監測預警的法律法規、技術規范和文獻的基礎上，建立三級預警標準，實現了物聯網模式下的軌道交通工程變形監測預警系統。此外，結合實例分析，對預警指標和預警值的選取進行探討，建立一個完善的高速鐵路工后沉降監測預警指標體系，為類似工程的監測預警工作提供有益參考。

1物聯網模式下軌道交通工程變形監測預警系統

1.1三級預警標準

《建筑變形測量規范》(JGJ8—2007)[1]規定，一項工程的預警值分級不宜過多，因此將監測安全等級分為預警、報警及極限3個等級更為合適，預警值一般取警戒值的0.7-0.8倍，報警值取警戒值的0.8-0.9倍，極限值即為警戒值的三級預警標準。傅志峰等[2]將安全預警級別分為“紅色、橙色和黃色3個等級，并且建議等級差幅小于25%”。張書華等[3]提出了“水平位移和垂直位移的容許變形值不超過±10 mm；取最大值的1/3作為報警值；取最大值的2/3作為警戒值”。包歡等[4]提出地鐵或者隧道結構的位移量達到10 mm時報警，達到15 mm時采取適當應變措施并嚴格控制在20 mm內。

不同文獻中的各項預警指標有所區別，因為這些指標都是在符合規范要求下，最契合各自工程特點的監控標準。預警指標技術體系是進行高效、快速預警的重要保障，應根據工程特點、當地施工經驗進行合理制定，預警級別過多或過少都不適宜。參考建筑變形測量規范[5]、城市軌道交通工程規范(GB 50308—2008)[6]和城市軌道交通工程監測技術規范(GB 50911—2013)[7]，可考慮將監測安全等級分為正常、預警和報警3個等級，設置為表1中所示的三級預警方式，可分別用紅色、黃色、藍色來表示，紅色為最高級別，同時設置好各級控制值。監測項目控制值作為預警標準的重要內容，不能采用一刀切的方式對監測項目進行統一設定控制值，應經過充分的設計溝通與環境調查后，根據設計文件以及相關規范，取值采用比較之小值作為穩妥之選。

表1　三級監測預警標準

注：U3=70%U1，U2=85%U1

1.2基于物聯網模式的軌道交通工程變形監測預警系統

工程變形監測是以各類傳感測量設備為基礎的。傳統的監測方式在通訊集成方面存在不足，實際支持的傳感器終端較為單一，在變形信息獲取過程中，不同專業背景和知識結構的工作人員導致獲取變形信息的方式有所差異，因此傳統變形監測方式并不適用于工程中的綜合變形監測。

隨著數字技術的飛速發展，工程變形監測方式正由傳統的單一傳感器監測(大地測量儀器)逐步向多傳感器集成監測過渡[8]，催生了現代化監測預警系統。這雖然改進了傳統變形監測進行技術，但大多數監測預警系統只是應用了單一傳感器與通訊方式，集成性不強，缺少整網相連的物聯網思想和一個融合多種監測手段的系統化監測預警系統[9]。物聯網模式下的變形監測預警系統以互聯網技術為核心，結合大地測量技術、傳感器技術、通訊技術，將各種幾何量傳感器(GPS和TPS等)、物理量傳感器(裂縫計和應力應變計等)、氣象元素及環境變量傳感器等信息傳感設備與互聯網相連接，形成物物相聯的智能化工程安全監控系統，其中以大地測量儀器和物理學傳感器為感知層，以GPRS/CDMA和互聯網為網絡層，以集成化的數據中心軟件和網絡數據庫為應用層，其系統架構如圖1所示。

圖1　監測預警系統總體架構圖Fig.1 Overall chart of monitoring and warning system

依托物聯網的軌道交通工程變形監測預警系統能綜合施工監測信息與預警信息，為監測、業主、施工方之間的互動提供了處理平臺。在復雜的環境、地質、巖土條件下，工程監測中存在的安全風險問題更甚。在對其進行變形監測預警時，應用物聯網模式的變形監測預警系統，能提供更加科學的綜合分析平臺，使工程監控工作更加高效、全方位和自動化。

該系統具備數據采集、數據管理、預警報警等多種功能。數據采集功能可以采集各類傳感器實時監測數據和周期數據，數據管理功能可以對實時監測數據與周期數據進行統一入庫、綜合管理，預警報警功能可以設置預警指標，實現工程安全預警。如圖2所示，當變形量超過設置三級預警標準中的警戒值時，系統將自動發出預警信息。

圖2　基于物聯網模式的監測預警系統Fig.2 Monitoring and warning system under IOT mode

2預警指標體系

2.1監測預警項目及預警指標

目前，國內外缺少指標體系的系統研究和預警標準統一制定等。預警指標體系應包含了若干個監測預警項目及與之對應的預警指標，這些指標包括橫向和縱向指標。橫向指標由監測內容決定，軌道交通工程有哪些監測內容，就存在相應的橫向的技術指標，每項監測內容都有一個最大容許變形值，超過了就需做出相應層次的預警。橫向指標實際上是最簡單的，即單純的超過預設值就認為工程出現變形，但工程是一個復雜的整體，只以橫向指標來反映變形體及周邊環境的變形情況遠遠不夠。為了更深入地了解變形并更科學地進行預警，逐漸出現了縱向指標，比如針對沉降而言，不止累計沉降指標一項，某些項目還設定了沉降速率指標和差異沉降指標。

監測項目控制值按監測項目的性質分為變形監測控制值和力學監測控制值。每個工程的實際情況不一樣，需要進行變形監測的項目有所不同。就城市軌道交通工程而言，沉降、差異沉降、傾斜、裂縫、應力及應變等為目前工程建設的主要監測項目。在對各類規范進行綜合比選之后，《城市軌道交通工程測量規范》中所列的適用于城市軌道交通工程的必要監測項目及技術指標相對全面并具有代表性，如表2所示，可作為監測項目及預警指標的參考。

表2　監測預警項目及技術指標

2.2某高速鐵路工后沉降監測預警指標體系的建立

沉降監測是高速鐵路變形監測中的重中之重。目前，高速鐵路的修建正不斷從地形簡單區域跨越到地形復雜區域，影響工程構筑物穩定的因素越來越多，對其進行工后沉降監測預警意義重大。

高速鐵路可視為由路基、涵洞、橋梁和隧道等部分組成，目前對這些特定的變形監測對象的研究較為深入，在此基礎上，可建立一個完整的工后沉降監測預警指標體系。本文根據不同規范下的規定指標，依托華北地區某運營期高速鐵路的沉降監測工作進行預警分析工作，建立了一個可供類似工程參考的預警指標體系。

根據《城市軌道交通工程監測技術規范》、《客運專線無砟軌道鐵路技術指南》[10]、《客運專線無砟軌道鋪設條件評估施工技術指南》[11]、《高速鐵路設計規范(TB 10601—2009)》[12]中對預警指標中的規定，結合前述的三級預警標準，初步建立一個預警指標體系，見表3。

表3　工后沉降變形監測預警指標

表3中各項取值來源如下：

1)工后沉降。《客運專線鐵路無砟軌道鋪設條件評估技術指南》中規定：路基預測工后沉降值不應大于15 mm；涵洞、隧道的工后沉降預警值標與路基一致。對于橋梁墩臺的工后沉降，《高速鐵路設計規范》要求無砟軌道下橋墩的警戒值為20 mm。

2)沉降速率。沉降速率和沉降量是彼此映照的，因此將監測點沉降速率作為核心指標。《高速鐵路工程測量規范》和《高速鐵路運營沉降監測管理辦法》以及相關的高速鐵路測量規范中并沒有對監測點的沉降速率提出明確的規定，因此參照《城市軌道交通工程監測技術規范》初步計算預警標準。

3)差異沉降、設計預測總沉降量與通過實測資料預測的總沉降量之差、2次預測沉降差、當前沉降/最終沉降、相關系數R，這幾項在客運專線無砟軌道鐵路技術指南、客運專線無砟軌道鋪設條件評估施工技術指南中均有了相應一致的規定。

整理該高速鐵路的沉降監測數據，首先統計全線沉降監測點的累計沉降量分布情況。見表4。

表4　全線沉降監測點累計沉降量分布表

注：1.表中正線及聯絡線監測點包含路基、涵洞和隧道。2.下沉為負值，隆起為正值。

根據《建筑變形測量規范》的有關規定，三等變形測量中，沉降量的絕對值大于3 mm則視為發生沉降現象。依據表4，可知全線有近40%的監測點是處于沉降狀態中，因此對全線進行詳盡標準的預警分析評估工作十分必要。

以表3中累計沉降量指標為標準進行頻數及頻率分析，發現對比路基(含涵洞、隧道)而言，橋梁墩臺處監測點的在三級預警標準下的分布并不合理，這是由于大部分橋梁墩臺監測點的沉降數據分布在±15 mm之間，幾乎都能滿足預警值14 mm，報警值與警戒值形同虛設。這是由于預警標準不能緊密聯系工程實際情況，因此對橋梁墩臺進行監測預警分析工作的意義并未得到很好的體現。

故對橋梁墩臺的預警標準進行修改，考慮到相鄰墩臺沉降差限值為5 mm，因此結合表4中橋墩的累計沉降量分布，重新設定橋梁路段監測點警戒值(±20 mm)、報警值(±15 mm)、預警值(±5 mm)。

預警情況統計結果如表5所示。其中，監測數據位于預警值與報警值之間視為預警范圍，位于報警值與警戒值之間視為超限范圍，位于警戒值之上視為緊急范圍。

表5　全線沉降監測點累計沉降量預警情況統計表

經過對橋梁墩臺的累計沉降量預警指標進行調整后，由表5中數據可知：

1)全線約89%路段的累計沉降量小于預警值。其中，超過6%的監測點處于預警范圍即超出預警值，約4%的沉降監測點處于超限范圍即超出報警值，還有0.15%的監測點處于緊急范圍即超出警戒值。處于超限范圍和預警范圍的數據大部分位于橋梁段，絕大部分路基、涵洞段的沉降量處于合理沉降范圍以內。

2)99.84%的橋墩沉降量均處于±20 mm的范圍內，絕大部分(86.19%)的橋墩沉降量處于±5 mm即正常范圍內，約14%的橋墩發生明顯沉降，其中，部分橋墩點還呈現隆起態勢。進一步分析發現，這部分監測點均位于聯絡線上，且連同1)中所述處于緊急范圍的監測點，均位于區域沉降地區，因此在后期的監測工作中，可納入合成孔徑雷達干涉技術(InSAR)對沿線的區域沉降地區進行監測，為線路的安全運營和沉降趨勢的準確預報提供可靠信息。

為了驗證表3中所列的其余工后變形監測預警指標是否合理，在該高速鐵路的沉降監測預警工作中也進行了類似過程的研究和分析：

1)根據該運營期高速鐵路沉降監測中所得到累計沉降量和沉降變化量(單期沉降量)，以及觀測時間的間隔，計算出單期沉降速率和總體沉降速率。由于全線監測點沉降速率幾乎均小于初設的預警值，所以重新選定預警標準。在《建筑變形測量規范》中，規定使用最后100天的沉降速率小于0.01～0.04mm/d作為穩定指標。故設置警戒值、報警值和預警值分別為0.04(1.2 mm/月)，0.04×0.85=0.034(1.02 mm/月)，0.04×0.7=0.028(0.84 mm/月)。在單月沉降速率分析中，超出預警值的監測點絕大部分出現在聯絡線上，也即區域沉降地區。總體沉降速率分析的結果與單月沉降速率分析保持一致。說明正線的工后沉降整體處于趨于穩定的態勢，只有極少數點位的沉降速率還沒有表現出趨于穩定的態勢；但聯絡線整體處于下沉的態勢，部分路段的下沉速率有所減緩，并尚未表現出穩定的趨勢。對這部分地區，應當加強監測頻率。

2)通過比較2期沉降監測數據，2個監測點之間的高差之差可反映出2個監測點之間的差異沉降量。對全線差異沉降進行分析得知，全線整體發生差異沉降的路段比例很低，按照相鄰墩臺和過渡段不同結構物之間差異沉降的三級預警標準，有1.90%的監測點超出預警值，0.24%的監測點超出報警值，0.01%的監測點超出警戒值。因此線路能夠很好的滿足列車運行的平順性要求。絕大部分(98.3%)差異沉降超限情況出現在聯絡線上的路基段和橋梁段，包括路基段出現60次(包括站上12次)，橋梁段出現21次，說明聯絡線整體處于不均勻速率的下沉態勢并尚未表現出穩定趨勢外。

此外，表3中的其余指標在該鐵路的預警評估中基本均滿足，對預警工作不起控制作用。

通過以上分析，重新建立適用于該高速鐵路的工后變形監測預警體系，如表6所示。

表6　運營期高速鐵路變形監測預警指標

工后沉降量和沉降速率是核心指標，要求嚴格按照三級預警標準進行沉降監測工作，任何一個指標達到預警標準時都要進行預警。對于差異沉降量這個指標，要求整體滿足，個別指標超限不大時，可以暫時不進行預警，但要持續關注。

3結論

1)在工程變形監測及預警理論初步形成的階段，需要多學科專家協同，全面規范工程監測預警技術，建立指標的判定標準，對工程項目進行整體性綜合評估，以判斷工程的安全性。

2)當前國內實際的監測預警系統大多只是應用了單一的傳感器、單一的通訊方式對傳統的監測技術進行改進，集成性不強，基于物聯網模式的軌道交通工程變形監測預警體系中以物聯網技術為基礎，應用各種傳感技術，通過網絡通訊手段將工程現場與互聯網相連接，實現實時預警、在線監控。

3)結合現行法律法規和已有成熟做法，軌道交通工程監測預警等級可由高級到低級分為紅色預警、橙色預警、黃色預警這三級預警標準，建立一個符合物聯網工作模式的安全監測預警系統。

4)以軌道交通工程為例，總結了如何建立一個擁有定量化指標信息、條理化(橫向和縱向指標)的預警指標體系，并在某高速鐵路的工后沉降監測預警工作中，對如何建立一個有效、適用的預警指標體系進行了探討和分析，為類似工程提供了正確、可靠、合乎工程實際的預警指標。

參考文獻：

[1] JGJ 8—2007,建筑變形測量規范[S].

JGJ 8—2007, Building deformation measurement specification [S].

[2] 傅志峰，羅曉輝，李杰，等.基于安全預警分級的基坑安全模糊評價研究[J].巖土力學，2011,32(12)：3693-3700.

FU Zhifeng, LUO Xiaohui, LI Jie, et al. Basement safety fuzzy evaluation based on safety warning classification [J]. Soil Mechanics, 2011,32 (12): 3693-3700.

[3] 張書華，蔣瑞波.基于測量機器人的隧道變形自動監測系統的設計與實現[J].測繪科學，2009，34(3)：192-194.

ZHANG Shuhua,JIANG Ruibo. Design and implementation of automatic tunnel deformation monitoring system based on the measurement robot [J]. Surveying and Mapping, 2009,34 (3): 192-194.

[4] 包歡，衛建東，徐忠陽,等.智能全站儀網絡監測系統在地鐵監測中的應用[J].北京測繪，2005(3):19-21.

BAO Huan, WEI Jiandong, XU Zhongyang, et al. Intelligent total station network monitoring system in metro monitoring [J]. Beijing Surveying and Mapping, 2005(3): 19-21.

[5] JGJ 8—2007,建筑變形測量規范[S]．

JGJ 8—2007, Building deformation measurement specification [S].

[6] GB 50308—2008,城市軌道交通工程測量規范[S].

GB 50308—2008, Urban rail transit engineering survey[S].

[7] GB 50911—2013,城市軌道交通工程監測技術規范[S].

GB 50911—2013, Urban rail transit project monitoring technical specifications[S].

[8] Abishek Thekkeyil Kunnath，Maneesha V Ramesh.Wireless geopbone networks for remote monitoring and detection of landslides[J].IEEE,2011:122-125.

[9] 尚金光.基于物聯網模式的隧道變形監測預警系統研究[D].成都：西南交通大學，2012.

SHANG Jinguang. Tunnel deformation monitoring and warning system based on things study mode [D]. Chengdu: Southwest Jiaotong University, 2012.

[10] 鐵建設[2006]158號.客運專線無砟軌道鐵路技術指南[S].北京：中國鐵道出版社,2006.

Rail construction [2006] No. 158 Ballastless Track Technology Guide [S]. Beijing: China Railway Publishing House, 2006.

[11] 鐵道部.鐵建設[2006]158號.客運專線鐵路無砟軌道鋪設條件評估技術指南[S].北京：中國鐵道出版社,2006.

Ministry of Railways. Railway Construction [2006] No. 158. Technical guidelines for assessing of passenger dedicated railway ballastless track conditions [S]. Beijing: China Railway Publishing House, 2006.

[12] TB 10601—2009,高速鐵路設計規范[S].

TB 10601—2009, Speed railway design specification [S].

Researchon high-speed rail post-construction deformation monitoring and warning system based on internet of things

QIU Yingxin1，2，ZHANG Xianzhou1，2，ZHANG Zheng1，2，3，4，YANG Hong1，2，ZHANG Zhengguo5，LUO Yi5

(1. Faculty of Geosciences and Environmental Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China;2. State-province Joint Engineering Laboratory of Spatial Information Technology for High-Speed Railway Safety, Chengdu 610031, China;3.Chengdu Galaxy Space-time Technology Co. Ltd., Chengdu 610031, China;4.Chengdu Hancheng Technology Co. Ltd., Chengdu 610031, China ;5.Chengdu Railway Bureau Chengdu High ironwork Works Section, Chengdu 610000, China)

Abstract:Projects deformation monitoring and warning includes wide contents. Thus the combination of survey, geotechnical, geological and other professional is required to conduct comprehensive monitoring, co-ordinate various monitoring data and conclusions. Then the deformation analysis and warning judgment can be achieved. Therefore, this paper looks over the information about deformation monitoring and warning and do some research on rail transit project about three warning standards. It can help to establish a deformation monitoring warning system based on Internet of things initially which enables warning function. Besides, research results establish a better high-speed rail post-construction subsidence monitoring and warning technology system as an example, which is meaningful to the standardization of similar projects.

Key words：high-speed rail; deformation monitoring; warning indicators; Internet of things (IOT)

中圖分類號：TU454

文獻標志碼：A

文章編號：1672-7029(2016)04-0606-07

通訊作者：張獻州(1962-)，男，河南扶溝人，教授，博士，從事工程測量與變形觀測等領域的教學與科研；E-mail：xzzhangswjtu@163.com

基金項目：長江學者和創新團隊發展計劃資助項目(IRT13092)

收稿日期：2015-09-13