水電工程地質災害實時監測預警系統設計及應用

覃 事 河,段 斌,周 相,羅 明,李 美 萍

(1.國能大渡河金川水電建設有限公司,四川 阿壩 624100; 2.四川省地質調查院,四川 成都 610081)

0 引 言

中國的地質災害類型多、分布范圍廣且成災強度高,成功的監測預警可避免事故,減少社會經濟損失。2019年,全國共發生地質災害6 181起;其中,成功預報948起,占比15.3%,涉及可能受災人員2.45萬人,避免直接經濟損失8.3億元。2020年,全國共發生地質災害7 840起;其中,成功預報534起,涉及可能受災人員1.8萬人,避免直接經濟損失10.2億元[1-2]。因地形地貌、地質構造和水文地質條件的復雜性,區域地質環境的特殊性,再加上高強度的工程建設活動,以及暴雨、地震等因素的疊加,水利水電工程區域易發生崩塌、滑坡、泥石流、不穩定斜坡等地質災害。

監測預警是有效預防地質災害的重要手段,國內外不少學者在地質災害監測預警方面做了大量研究,積累了寶貴經驗,開發監測預警信息化平臺也成了當前安全科學領域研究的熱點。王發讀[3]通過預警系統準確地預報了秭歸縣雞鳴寺1991年6月29日近70萬m3的中型滑坡險情,是地質災害監測成功典范,并在此基礎上總結出了“經驗-數值型”的測報方法。姚佩超等[4]開發的地質災害實時監測與預警系統已成功用于鐵路路基變形及礦區的災害監測與預警。凌騏等[5]開發設計了一套水電工程實時監測預警與應急管理系統,實現了對地質災害監測數據的處理分析和預警信息的發布。曾勝[6]開發了重大危險源動態智能監測監控大數據平臺,構建了“省-市-縣-企業”四級監管體系。周金星[7]建立了群測群防監測與專業監測網絡相結合的地質災害監測預警信息系統。侯儒寧等[8]提出了“群測群防”體系與工程措施相結合的理念,創下了國內首例特大泥石流災害成功避險的紀錄。林澤雨等[9]以廣東省為例,總結了滑坡預警措施和預警的研究現狀,為廣東省滑坡災害預警工作提供了依據和經驗。朱武等[10]研發了滑坡實時監測裝備,構建了多傳感集成的滑坡實時監測預警系統,成功預警多起滑坡事件。段斌等[11]根據水電工程建設特點和管理難點,基于智慧企業理論框架,依托金川水電站工程提出了智慧工程規劃方案,包括多元融合的智能監測,并在金川水電站工程實踐。

地質災害防治工作是一項具有長期性、艱巨性和復雜性的工作,先期監測工作碎片化且信息化程度不高,不能及時反映孕災體的狀態,缺乏針對性、系統性和前瞻性。為解決以上難題,依托大渡河金川水電站工程,著眼于工程施工期到運行期的全過程、系統性集中管理,設計開發了一套具備實時監控、項目管理、設備信息、報警信息等功能模塊的地質災害實時監測預警系統,其監測內容包括地表變形監測和降雨量監測,監測方法涵蓋地表位移(GNSS)自動監測、裂縫位移監測、自動雨量計監測、土壤墑情監測。同時,該系統預留了外部數據傳輸接口,可實現建設期至運行期各階段對重大地質災害點的實時、動態管理,避免系統開發的盲目性和重復性。

1 系統架構、關鍵技術及其功能實現

1.1 系統架構

地質災害信息平臺設計分為3層架構,如圖1所示[12]。① 數據層主要包含各類以數據為主的系統資源以及各類與系統資源密切聯系的數據訪問功能,數據資源層主要為工程監測、地質災害、雨水情、氣象、地理空間和多媒體等數據庫。② 服務層主要包含各類通用的組件和專業服務,包括空間數據引擎、數據交換訪問、預警分析發布、圖形報表通用組件以及地圖、空間分析、采集數據處理、遠程數據監控、圖形報表、預警分析發布、事件管理、權限管理和移動應用等服務。③ 表現層主要通過界面對服務層業務進行封裝,并能夠與用戶進行合理交互,適應復雜的業務應用。按照功能模塊劃分,系統平臺主要包括監測數據采集、地圖導航瀏覽、圖表展示、圖元編輯、分析評估、隱患排查、事件報警、應急響應、權限管理等若干子模塊。

圖1 系統平臺架構

平臺開發采用HTML5+CSS3技術,集合最新的計算機通信技術、數據庫技術、中間件及組件技術,系統整體采用B/S結構,數據庫采用Mangodb非結構化數據、MySQL結構化數據庫、Redis內存庫,數據服務通過REST API對外提供;三維可視化組件基于Cesium開源框架進行深度定制開發。平臺架構設計如圖2所示。系統需實現遠程數據采集、基礎信息查詢展示、數據處理及圖表展示、預警信息發布、應急響應管理、地質災害監測移動應用等功能,主要由現地監測站遠程向監測信息管理平臺實時報送數據。

圖2 地質災害監測預警平臺架構

1.2 數據庫建設關鍵技術

1.2.1數據庫基本要求

地質災害監測預警數據庫服務地質災害監測、預警業務,包含基礎數據、監測數據、預警業務數據、監測業務數據等,數據庫可基于數據交換平臺服務解決各級數據異源異構、數據同步時效性差、數據同步和共享的安全性低等問題。

(1) 數據表與數據接口。監測數據表主要包括雨量、土壤含水率、裂縫、GNSS、傾角和加速度等6類普適型監測設備數據表。預警業務數據表主要包括監測點預警信息表。數據接口主要包括各信息系統之間以及信息系統與第三方平臺之間數據交互所需的API接口,系統預留8個外部數據傳輸接口。

(2) 數據庫集成與測試。根據數據庫物理設計方案,將數據庫建設所選擇的硬件和軟件進行有機集成。硬件網絡化集成應確保網段與網址合理分配、權限分級設置、硬件互聯互通和資源有效共享等;軟件系統的集成應確保所選擇的操作系統、數據庫管理系統、專業軟件系統等能夠發揮各自的效能,形成有機的整體。采用相應的數據組織方式,建立多類型、多尺度數據之間的邏輯關聯,實現數據庫管理、維護與分發等功能,包括日志管理、用戶管理、視圖管理、數據的導入導出、查詢與檢索等模塊,并能集成不同的功能模塊,形成不同的子系統和系統。數據庫測試包含編寫測試大綱、明確測試項目、明確測試方法與步驟、編寫測試報告等重要步驟,數據庫在系統測試后,根據測試報告,針對設計目標的完成情況作整體性評價。

(3) 區域數據庫特征。本工程地質災害監測預警系統數據主要包括4個大類:① 地質災害監測預警數據;② 基礎地理地質數據;③ 組織機構與權限數據;④ 元數據、系統運行數據。

地質災害監測預警數據包含區域性監測數據、單體監測預警數據和基礎地質災害數據3類。區域性監測數據包括InSAR監測成果圖件、InSAR監測PS點、LiDAR監測成果圖件。單體監測預警數據包括監測點位、監測設息和預警預報信息,其中,監測點位信息存儲金川水電站地質災害監測點位實時監測數據、歷史監測數據,監測設備信息存儲各類單體監測設備的型號及其相關參數、狀態等數據,預警預報信息存儲監測點位預警信息、自動預警數據、人工上報數據。基礎地質災害數據包括隱患點基本信息表、群測群防數據表、應急調查數據表、治理工程數據表。

基礎地理地質數據包含基礎地理信息數據、基礎地質數據兩大類,其中基礎地理信息數據有線劃地圖數據、高清影像數據、傾斜攝影三維模型、全景照片,基礎地質數據有地質圖、三維地質體模型。

1.2.2數據庫結構設計

數據庫建設從數據存儲方式上分為文件庫和MySQL數據庫兩大類。系統涉及的文件型數據,如音視頻文件、監測報告等非結構化數據,以文件庫的形式存儲在服務器。其他監測點基本信息、線劃地圖、全景影像解譯數據等均以MySQL數據庫的形式存儲在服務器。

(1) 地質災害監測預警數據庫結構設計。系統使用的區域性監測數據包含InSAR監測成果圖件、InSAR監測PS點、LiDAR監測成果圖件。此類數據全部含有空間信息,系統將采用第三方GIS平臺軟件發布此類數據,建立相應的屬性數據表調用。單體監測預警數據包含監測點位數據、監測設備數據、預警預報數據,建立監測點位表、監測設備表、預警預報數據表等3張數據表。基礎地質災害數據包含隱患點基本信息、群測群防信息、應急調查信息、治理工程信息,建立隱患點數據表、群測群防數據表、應急調查數據表、治理工程數據表等4張數據表。

(2) 基礎地理地質數據庫結構設計。基礎地理數據包含線劃地圖、高清影像、傾斜攝影三維模型、全景照片,基礎地質數據包含地質圖、三維地質體模型。此類數據全部含有空間信息,系統將采用第三方GIS平臺軟件發布此類數據,建立相應的屬性數據表調用。組織機構與權限數據包含組織機構信息、用戶數據、角色數據、權限數據,建立組織機構表、用戶表、角色表、角色數據權限表、數據權限表等5張數據表。

1.3 系統主要功能實現

(1) 基礎信息管理。該功能模塊采用GIS技術和空間數據庫技術,建立準確、全面、規范的地理信息“一張圖”,使地質災害管理信息與空間信息的管理融為一體,能夠多層次、多方位直觀地顯示工程地理位置、孕災區域位置、監測項目、監測點位及隱患點位等信息。此外,基礎信息管理還提供監測工作日志管理和通知公告發布瀏覽等功能。地質災害監測預警系統主界面如圖3所示。

圖3 地質災害監測預警平臺界面

(2) 數據圖表展示。監測數據圖表展示功能主要包括3個部分,分別為監測數據處理、圖形展示和報表定制。可提供對所有地質災害監測項目的成果圖形化和報表化展示。

(3) 監測設備管理。主要用于監測設備管理,包括設備廠商和設備錄入2個功能。地質災害隱患點監測設備平面布設圖和地質災害監測設備數據圖分別如圖4和圖5所示。

圖5 地質災害監測設備數據

(4) 監測點管理。主要用于監測區域的監測點管理,包括監測點模型配置、監測點過程線兩個子菜單。

(5) 預警信息及應急信息發布。預警平臺引入測點信息作為條件源,通過預先創建判定規則,描述條件源與輸出的各種約束關系,實時在線監測各種數據。當數據變化符合規則要求時,產生對應的報警交互信號,從而為監測管理人員提供運行分析和輔助值班的功能。各項報警信息按照用戶的報警策略進行解析,并以指定方式發送給指定的報警接收者,報警方式有APP、短信和郵件等。用戶還可以自定義報警源和報警策略,并提供方便的定制工具。

(6) 災害巡查檢查。利用移動終端應用功能實現智能巡檢,綜合GPS定位技術、5G/4G/GPRS/Wifi網絡傳輸和云數據處理等技術,對廣域或區域內的指定災害地點、設備進行巡邏和檢查,記錄巡檢信息及巡檢人員的工作軌跡;具有路線安排、數據記錄、工作狀態監督、數據匯總報告、隱患自動報警、隱患處理追蹤等功能,實現“巡檢有計劃、過程有監督、事后有分析”,從而簡化巡檢過程、提高巡檢質量和巡檢效率,以保證巡檢工作高效地執行與管理。

(7) 報表管理。系統定時統計并生成PDF報表文件,用于不同角色用戶的數據統計展示。

(8) 日志管理。系統對用戶的登錄情況及關鍵信息的操作情況進行記錄,通過“日志查詢”模塊可查詢到相關的操作記錄,對日志保存時間進行參數化配置;主要用于系統關鍵資源操作記錄。

(9) 區域氣象預報。通過數據調用,可存儲、展示和分析監測區域24 h的天氣預測數據(包括降水、氣溫、濕度等信息)。通過在GIS的圖層上疊加相應地理區域降雨、播放氣象圖,實現預報展示和預警提示。

(10) 移動互聯應用。基于該平臺,配套開發了可用于Android的移動互聯終端應用程序,提供地質災害地圖導航、信息查詢、巡查數據上傳、預警信息接收等功能,提高地質災害監測預警系統的智能化水平。地質災害移動互聯終端包括九大模塊,分別實現了隱患巡檢、監測報告、通知公告、工作日志、監測數據、視頻監控、氣象信息、撤離導航和應急處置等功能。

2 應用實例

2.1 邊坡基本情況

金川水電站工程所屬河段發育地質災害隱患點38處[13-14],在全面評估的基礎上,已完成3處重大地質災害點的專業監測,本文以SP邊坡為例進行分析。該邊坡為大型土質滑坡,位于大渡河金川水電站工程壩址下游三面臨空的高陡斜坡上,相對高差在1 000 m以上。斜坡上部地形稍緩,坡度20°～30°,高程2 750～3 020 m;斜坡中部地形稍陡,坡度30°～40°,高程2 450～2 750 m;斜坡下部地形較陡,坡度40°～50°,高程低于2 450 m。滑坡周邊斜坡有多條沖溝發育,滑坡右前部為大渡河,滑坡底部為國道和部分工程臨建設施。該斜坡是主要因孔隙水效應而產生的“蠕滑-拉裂”模式第四系松散堆積物滑坡;現狀環境下,其局部仍處于蠕滑變形階段,且變形幅度或變形速率主要受大氣降雨及其孔隙水效應所控制。滑坡兩側以沖溝和斜坡為界,后緣以下錯的拉裂縫為界,前緣以公路邊坡為界。滑坡縱長約730 m,寬約690 m,面積27.51萬m2,平均厚度60 m,體積495.2萬m3,主滑方向105°。邊坡全貌和三維空間分布分別如圖6和圖7所示。

該滑坡后緣滑體拉裂、錯落形成臺階狀地貌明顯,錯落高度在1.5～2.5 m之間,延伸數十米至上百米不等;滑坡后緣拉裂縫方向以NE12°～42°為主,寬度一般為20～32 cm,最寬達40 cm;滑坡體上的大部分房屋都出現了拉裂縫,最早出現在20世紀90年代,2000年后大量出現,寬度從幾厘米到幾十厘米不等,延伸長度1～5 m左右;此外,滑坡前緣上游側分布有醉漢林,滑坡后緣分布有馬刀樹,樹的直徑達20～30 cm。這些跡象表明:該滑坡體現狀條件下穩定性較差,在暴雨或地震作用下存在失穩的可能,并對坡體下部的公路交通和臨建設施構成威脅。

2.2 監測方案

監測方案為表面位移監測、邊坡綜合參數監測和環境量監測[15]。根據規程規范[16-18],監測點布置主要按照以下原則進行:監測網覆蓋滑坡體及滑坡邊界以外一定范圍,能夠監測滑坡體變形的整體變化趨勢;GNSS監測點視場內障礙物的高度角小于15°;離大功率無線電發射源的距離大于200 m;根據滑坡規模、形狀和變形特征,在滑坡主滑方向和邊界明確時,布設成方格形,主剖面布設2條線路,能夠反映滑坡的前緣、中部和后緣的變形特征等,綜合監測站主要用于監測土體是否會在降雨期間出現土層蠕變、拉裂縫擴大及陡坎拉裂下錯現象;GNSS監測站主要用于監測該區域岸坡巖體是否由于風化、卸荷等外因及巖體低應力、松弛等內因而產生彎曲拉裂變形;土壤墑情站主要用于監測該邊坡區域內的土壤含水率,通過觀察土壤含水率的數據波動來判定地表徑流是否會對該區域的土質造成大規模滲透破壞。在綜合考慮滑坡規模、地形地質條件、變形特征、影響范圍、監測級別、通視條件和施測要求等因素下,監測網具體布置情況如下。

該邊坡布設南北2條監測剖面,平行于邊坡中兩個較大的坡面的坡向。北側剖面順山體自上而下設置2個GNSS監測站(GN02和GN01)和2個綜合監測站(ZH01和ZH02),南側剖面順山體自上而下設置2個GNSS監測站(GN04和GN03)、1個土壤墑情站(SQ01)和2個綜合監測站(ZH03和ZH04)。GNSS監測站布置在邊坡前后緣,ZH03綜合監測站布置在邊坡后緣,ZH04綜合監測站則布置在斜坡中后部,且與GNSS監測站間隔設置,土壤墑情站布設在GN03和ZH04之間,1個GNSS基準站(編號GN05)布置在斜坡后側穩定緩坡處。監測布置示意如圖8所示,GNSS監測設備如圖9所示。

圖8 斜坡區監測布置示意

圖9 現場GNSS監測設備

各監測儀器的主要技術指標:地表位移采用GNSS監測,JYXY200GS-U36星耀GNSS監測站能連續、自動、全天候地對被監測體進行毫米級的形變監測,并通過物聯網將數據發送到遠程數據中心進行處理與分析,同時支持接入MEMS傳感器,適用于野外惡劣環境,監測精度為水平±2.5 mm + 1×10-6RMS,垂直±5 mm + 1×10-6RMS,GNSS監測點按1次/h的推送頻率進行實時監測。降雨量監測采用翻斗式雨量計,JYZN200RG-PT智能雨量監測儀用于野外環境的降雨量自動監測,具有數據智能采集、長期固態存儲和遠距離傳輸功能,具備體積小巧、結構美觀、安裝和拆卸方便的特點,降雨量監測頻率在降水時按1次/5 min、非降水時按1次/h的推送頻率實時監測運行。裂縫位移監測采用綜合監測站,JYZN200CD-SW綜合監測站可實現對地表裂縫寬度、震動加速度及傾角等要素進行實時監測,通過GPRS/衛星等通信方式實時傳輸到地質災害監測平臺;同時,設備還具有遠程召測功能、實時通信狀態、電池電量監測功能,量程范圍為0～1 000 mm,分辨率為0.01%F.S。土壤墑情監測采用土壤情況站,翻斗式雨量傳感器測量降水量、降水強度和降水起訖時間。

2.3 監測結果分析

2.3.1邊坡裂縫變化趨勢分析

以ZH01綜合監測站為例進行分析。該測站從2021年8月1日至2022年6月17日累計裂縫位移量97.22 mm,平均變化速率0.42 mm/d(正值代表裂縫擴張,負值代表裂縫收縮),該站于2021年9月18～19日裂縫位移量發生突變后并未再次發生較大的數據波動,一直維持震蕩式曲線,整體較為穩定。2022年3月18日至6月17日期間,累計裂縫位移量相較于之前的數據并無較大變化,其累計裂縫位移量94.29 mm,平均變化速率0.29 mm/d。累計裂縫位移量-降雨量-時間過程曲線如圖10所示。

圖10 ZH01累計位移量-降雨量-時間過程曲線

為便于分析ZH01測點自2021年8月1日起的累計裂縫位移變化趨勢,以季度為單位對2022年3月17日至6月17日期間的累計裂縫位移量進行了分析。季度裂縫累計位移量-降雨量-時間過程曲線如圖11所示。由圖11可知,ZH01測點在2022年3月17日至6月17日期間的季度累計位移量變化較小,整體曲線變化幅度在±12.85 mm之內,季度累計位移變化量-2.53 mm,平均變化速率0.096 mm/d。盡管該站所監測的裂縫在2022年4月18日至2022年5月27日期間表現出一定的上升,在2022年4月18～23日期間,該站裂縫擴張7.71 mm,平均變化速率0.096 mm/d。在2022年5月26～28日期間,該站裂縫收縮了10.11 mm,平均變化速率3.37 mm/d。該站整體曲線出現一定的波動,但在2022年5月28日回歸正常,由于其變化頻率無規律且變化幅度及趨勢處于T/CAGHP 014—2018《地質災害地表變形監測技術規程》限差范圍內,可知該站上下變化幅度僅為設備數據采集誤差,下一階段仍需加強數據分析,研判變化趨勢。

圖11 ZH01季度裂縫累計位移量-降雨量-時間過程曲線

2.3.2邊坡GNSS變化趨勢分析

以GN01監測站為例進行分析。該測站從2021年8月1日至2022年6月17日累計水平及垂直位移量分別為13.51 mm和2.57 mm(垂直位移量的正值代表地表上升,負值代表地表下移;水平位移方向根據其XY正負值進行判斷,水平位移值根據XY值計算得到),水平及垂直位移平均變化速率分別為0.058 mm/d和0.011 mm/d,水平位移方向為北偏西14.51°,垂直位移方向向下。2022年3月18日至6月17日期間,累計水平位移量相較于之前的數據并無較大變化,其累計水平位移量4.24 mm,平均變化速率0.013 mm/d;累計垂直位移量1.92 mm,平均變化速率0.005 9 mm/d。累計位移量-降雨量-時間過程曲線如圖12所示。

圖12 GN01累計位移量-降雨量-時間過程曲線

為便于分析該測點的累計水平及垂直位移變化趨勢,以季度為單位對2022年3月17日至6月17日期間的累計水平及垂直位移量進行了對比分析。季度累計位移量-降雨量-時間過程曲線如圖13所示。由圖13可知,GN01在2022年3月17日至6月17日期間的季度累計水平位移量變化較小,整體曲線變化幅度在±17.94 mm之內;季度累計垂直位移量趨勢整體呈現出二次函數的形式,其變化幅度在±5.51 mm之內,季度累計水平及垂直位移量分別為4.84 mm和-1.03 mm,其中季度累計水平及垂直平均變化速率分別為0.053 mm/d和0.011 mm/d;水平位移方向為北偏西34.16°;與2022年3月17日的監測值相比,其水平位移方向向西偏移了19.65°,垂直位移方向向下。

圖13 GN01季度累計位移量-降雨量-時間過程曲線

2.3.3邊坡土壤墑情站變化趨勢分析

2022年3月18日至6月17日期間,邊坡上SQ01所監測的含水率表現出較為穩定的上升趨勢,整體曲線呈震蕩式波動,隨著汛期的到來,該邊坡土壤的含水率不斷提升,2022年6月17日,土壤含水率約16.78%,其季度變化量10.2%。土壤含水率-降雨量-時間過程曲線如圖14所示。

圖14 SQ01土壤含水率-降雨量-時間過程曲線

結合降雨數據可知,在一定的降雨影響下,盡管土壤含水率呈明顯的增長,但由于降雨的增加,SP滑坡域岸坡巖體風化程度明顯減小,其地表徑流未對該區域土質造成大規模滲透破壞,反而起到降低巖體風化、增荷、土體鼓脹,進而導致土體及巖體的應力增加等效果,因此,盡管GNSS在2022年二季度的水平位移方向與主滑方向相近,但其累計及季度累計水平位移均出現一定程度的下降趨勢,表明坡體處于穩定狀態。相反,若GNSS監測站在某時段的地表位移量較大,表現出一定的線性趨勢,且水平位移方向與主滑方向相近,同時土壤含水率出現明顯的增長趨勢,即可判斷該區域出現不穩定狀態的可能性較大。

3 結 論

(1) 從提升地質災害防治水平的角度出發,開發設計了具備實時監控、項目管理、設備信息、報警信息等功能模塊的地質災害監測預警系統。介紹了系統構架、關鍵技術、功能實現及其系統應用,并對主要功能實現的成果進行了展示。

(2) 將地質災害監測預警系統在金川水電站工程進行實地應用,實現了3處地質災害的地表位移、降雨量、裂縫位移和土壤墑情等因子的實時在線監測。以大渡河金川河段的SP斜坡為研究對象,對GNSS監測數據和位移方向以及土壤含水率等監測成果進行了系統分析,結果表明該邊坡處于穩定狀態。

(3) 地質災害監測預警系統成果為實時掌握地質災害的變形規律和發展趨勢提供了一手資料,為研判地質災害風險提供了技術支持;同時,該系統預留了外部數據傳輸接口,為建設期以及運行期的地質災害防治工作提供了系統性的解決方案。該系統成功應用于地質災害項目中,大大提升了地質災害智能化管控水平,可為同類型水電工程地質災害監測預警提供借鑒和參考。