利用陣列式位移傳感系統進行地質災害深部位移動態監測與分析

邱冬煒，祝思君，2，王來陽，段明旭

(1. 北京建筑大學，北京 102616； 2. 北京市地質工程勘察院，北京 100089)

我國幅員遼闊，具有多種類型的地質條件，地質災害形勢嚴峻，加上近接工程擾動、人工破壞、極端天氣等因素的影響，地質災害頻發，對地質災害進行監測與分析預報尤為重要。當前，已經實現了對地質災害區不穩定體的自動化監測，其中主要的監測內容為地表位移監測和深部位移監測。

王利、范青松、殷建華等利用高精度GPS接收機與InSAR技術、常規監測手段相結合的方法，對滑坡進行地表位移監測[1-3]。王凱等用測斜儀對滑坡進行深部位移監測，并對比分析了測斜儀和拉線式測斜儀兩種監測方法[4]。在地質災害中，地表位移往往具有滯后性，而深部位移監測能準確分析不穩定體的變形特征，進行準確預警。利用測斜儀進行深部位移監測，只能監測離散點位，無法準確獲得不穩定體的整體變形情況。姚艷麗、李建輝等利用三維激光掃描技術對滑坡體進行了三維模型的建立，利用三維模型對滑坡地質災害進行預報[5-6]。付敏、薛濤、范永波等研究了滑坡深部位移監測的方法和應用[7-9]。一種新技術陣列式位移傳感系統(shape acceleration array，SAA)正在國內外監測領域嘗試應用。陳賀等提出了一種使用SAA技術監測孔動能的方案，實現對滑坡體的監測與預報[10]。王生濤等用SAA技術監測了隧道施工時圍巖體的收斂形變[11]。Bennett V、Abdoun T等結合SAA技術與無線傳輸技術，對高速公路邊坡和建筑結構進行了實時監測[12-14]。

在地質災害監測中，SAA技術可以全方位地監測不穩定體的深部形變情況，通過無線數據傳輸，將采集到的數據實時發送給監測中心。陣列式位移傳感器能夠靈活地以任意姿態布設在不穩定體的任何部位，采集到的是各個監測部位的三維坐標信息，比測斜儀更加直觀、準確地獲取監測體的深部變形情況，從而實現變形分析與預警。

1　陣列式位移傳感系統原理

陣列式位移傳感系統是一種基于微電子機械來測量重力加速度和三軸位移的傳感器系統，具有較高精度、設備可回收利用、自動實時采集、無線傳輸等特點。SAA傳感器部分是由多個子節段通過柔性連接關節連接而成，其中子節段由MEMS加速度傳感器構成，長度為30～50 cm，外部配有耐磨、耐腐蝕的保護材料。多個子節段構成一個子陣列，其總長度可以隨意定制(如圖1所示)。由加拿大Measurand公司提供的試驗與測試結果，每個子陣列的最大彎曲角度達60°，由64個子陣列構成的位移傳感器，總長度約32 m，其末端位移測量精度為1.5 mm[15]。

圖1　SAA傳感器

(1)

然后，以儀器的電纜引出端為各節段測量起始位置A11，傳感器在第一次通電時端點A11坐標為(x11,y11,z11)，依次連續對各子節的變化量求和∑(ΔX,ΔY,ΔZ)，就可以得到各連接點相對于端點A11的坐標值A1i(x1i,y1i,z1i)。其中i表示SAA各連接點序號，數字1為第一次通電工作時間狀態。SAA的工作原理如圖2所示。

SAA通電后開始實時數據采集，任意時刻每個子節段坐標值的改變反映了不穩定體該部位的位移變化。此時各節段關節點的坐標值為相對于變化后的SAA端點的相對坐標值Ani(xni,yni,zni)(n代表觀測時間點)。

圖2　SAA子節段工作原理

2　工程試驗

2.1　工程地質情況

試驗選取京張鐵路北京段居庸關隧道入口處的一處地質災害隱患區，對不穩定體深部位移開展監測試驗研究(如圖3所示)。試驗區內整體地形起伏，呈兩側高、中間低，橫向“V”型沖溝發育，均匯入中部低洼處的縱向河谷中，局部成陡崖巖墻狀。山勢陡峭，山體自然坡度為25°～59°。此區域地質情況復雜，既有自然形成，又有人工破壞山體形成的地質災害隱患區。突發型地質災害有不穩定堆渣體、泥石流、崩塌體等。這些不穩定體中，距離京張客運專線(里程DK55+985至里程DK56+092)最近距離僅有80 m。其現場自然地勢如圖4所示。

圖3　試驗區位置示意圖

2.2　SAA布設的設計與實施

根據現場調查和地質勘察資料，采用地面三維激光掃描的方法獲取重點監測區三維模型(如圖5所示)。在此基礎上構建三維地質本構模型，并對本構模型進行模擬分析。

圖4　試驗區地形情況

圖5　重點監測區三維模型的數據采集和點云

由于滑坡地質災害受降雨影響較大，在本構模型上進行降雨過程中降雨強度與變形規律的分析。分析結果如圖6所示。

圖6　不同降雨強度下滑坡區域

圖7顯示了降雨強度在137、189和277 mm時的滑坡區域分布。結果顯示：在降雨累積137 mm時山體出現了初始滑坡，隨著累積降雨量的增加，山體滑坡區域逐漸增大。山體滑坡區域主要發生在山體陡坡區域，從坡腳向坡面延伸。

經過滑坡變形的計算分析，獲得滑坡的監測范圍和主滑方向。沿主滑方向布設測線，埋設SAA傳感器(如圖7所示)，并在測線頂、中和底部沿鉛垂方向安設測斜儀。其他監測傳感器(如GPS、測量機器人等)分別布置在相應位置，用來對該不穩定體進行綜合監測。

圖7　SAA傳感器埋設示意圖

根據試驗區地質特點及SAA埋設要求，采用PVC管中埋設SAA傳感器的方法。SAA布設長度為8 m，在不穩定體上開挖寬300 mm、深300 mm、坡度85°的溝槽，溝槽底部至基巖區。PVC管內徑28 mm，外徑32 mm。用繩子將SAA拉入PVC管內，檢查近端(坡頂)和遠端(坡腳)姿態標志，以確保SAA在管內不發生扭曲。用混凝土將SAA最遠端固定在溝槽下端作為基準參考點。用細沙填埋溝槽，頂面500 mm用混凝土加以固定抹平(如圖8所示)。此次試驗SAA采用無線傳輸，并且由太陽能供電。

圖8　SAA傳感器的埋設及配套設備安裝

3　數據處理與對比分析

3.1　SAA監測流程

SAA采用美國Campbell數據采集器CR8000進行數據采集。在自動采集數據之前，進行數據采樣間隔的設置，根據監測需要，采樣間隔設置為30 min。監測數據通過無線傳輸模塊傳輸到監測中心，并進行實時處理。其總體流程如圖9所示。

3.2　監測結果分析

試驗共采集了3個月的監測數據(如圖10所示)，可以看出：①隨著時間的變化，SAA各節段在不同埋深部位的位移變化具有趨同性，與地質本構模型分析結果保持一致；②埋深5 m處的變形最大，分析為不穩定體的滑移面位置。通過與地質勘查數據(鉆孔數據)對比，孔深5 m處地質構造為坡積物與坡積碎石，地質情況不穩定。

圖9　監測總體流程

圖10　SAA監測結果示意圖

為了進一步驗證SAA的測量效果，選取相同時刻和相同部位測斜儀數據進行對比。圖11是數據對比結果的示意圖。

圖11　SAA與測斜儀數據對比

通過對數據進行綜合比較分析，SAA在地質災害不穩定體深部監測中與測斜儀的性能相仿。相比于測斜儀必須垂直布設的特點，SAA具有以任意形式布設并直接獲取各測點三維坐標的突出優勢。

4　結　論

經過將SAA監測數據與地質勘探數據、本構模型分析結果、測斜儀監測數據等綜合對比分析可以看出：SAA能夠有效地實施地質災害深部位移的動態監測，并可以準確地分析出不穩定體的滑移面位置。SAA傳感器布設方式靈活、自動化程度高，適用于地質災害不穩定體深部位移監測。

參考文獻：

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[4] 王凱，張偉毅，馬飛，等.滑坡深部變形監測方法與應用探討[J].地下空間與工程學報,2015,11(1):204-209.

[5] 姚艷麗，蔣勝平，王紅平.基于地面三維激光掃描技術的滑坡模型監測與預測[J].測繪科學,2014,39(11):42-46.

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