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基于非接觸式監(jiān)測技術(shù)的滑坡崩塌前兆檢測技術(shù)研究

2024-01-02 09:07賀寧波楊寶全侯爭軍戴穎超呂嫣冉汪雨濃李自強
水電站設(shè)計 2023年4期
關(guān)鍵詞:監(jiān)測技術(shù)滑坡災(zāi)害

賀寧波,楊寶全,侯爭軍,戴穎超,呂嫣冉,汪雨濃,李自強

(1.中國安能集團第三工程局有限公司,四川 成都 610036;2.四川大學(xué),四川 成都 610065;3.成都星景智能科技有限公司,四川 成都 610031;4.蘇州理工雷科傳感技術(shù)有限公司,江蘇 蘇州 215004)

0 前 言

我國西南山區(qū)流域梯級水電站均處于高山峽谷地帶,地形地質(zhì)條件極其復(fù)雜,地震或強降雨等極端環(huán)境經(jīng)常導(dǎo)致滑坡-堰塞湖、泥石流、雪崩、危巖崩塌等地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā),嚴(yán)重影響流域梯級水電站的正常建設(shè)和運營,甚至威脅到人民生命財產(chǎn)安全。特別是重大滑坡應(yīng)急救援現(xiàn)場具有環(huán)境惡劣,次生災(zāi)害風(fēng)險大、頻率高、突發(fā)性強等特點,傳統(tǒng)監(jiān)測手段只能獲取監(jiān)測點附近位移信息,存在大量監(jiān)測盲區(qū)與視野盲區(qū)以及虛警多、復(fù)核難等技術(shù)難題,嚴(yán)重威脅現(xiàn)場應(yīng)急救援安全,因此迫切需要開展滑坡應(yīng)急救援現(xiàn)場非接觸式監(jiān)測技術(shù)研究[1-3]。

突發(fā)高邊坡地質(zhì)災(zāi)害的變形失穩(wěn)破壞過程具有突發(fā)性、不確定性、多維性、復(fù)雜性的特征,這些特征決定高邊坡地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測內(nèi)容不能像常規(guī)變形監(jiān)測一樣進行安裝監(jiān)測,只能利用非接觸式監(jiān)測設(shè)備對邊坡災(zāi)害體表面變形進行監(jiān)測,達到在應(yīng)急現(xiàn)場實現(xiàn)快速部署、準(zhǔn)確獲取、實時監(jiān)控的目的[4-5]。杜釗鋒[6]采用地基合成孔徑雷達開展地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測預(yù)警工作,代威[7]采用地基合成孔徑邊坡雷達與三維激光掃描的監(jiān)測技術(shù),實現(xiàn)了對邊坡的三維整體變形實時監(jiān)測。劉冀昆[8]采用S-SARⅡ技術(shù)進行崩塌臨災(zāi)應(yīng)急監(jiān)測,滿足崩塌前兆監(jiān)測的需要。針對滑坡次生災(zāi)害的突發(fā)性、不確定性和隱藏性,提出基于GB-InSAR與邊坡無人機視覺監(jiān)測算法的滑坡非接觸式應(yīng)急監(jiān)測方法,通過采用地基合成孔徑雷達獲取滑坡區(qū)地表雷達視線方向的變形速度,實現(xiàn)對滑坡整體變形實時監(jiān)測,再采用無人機視覺識別算法技術(shù)進行局部崩塌監(jiān)測,基于監(jiān)測結(jié)果對邊坡的整體穩(wěn)定性和局部崩塌進行實時監(jiān)測。該系統(tǒng)延續(xù)了非接觸式應(yīng)急監(jiān)測的優(yōu)勢,同時克服了三維建模計算時間冗長的缺點,具有受環(huán)境影響小、效率高和智能化的特點,解決了傳統(tǒng)存在監(jiān)測盲區(qū)、視野盲區(qū)和虛警復(fù)核的技術(shù)難題,適用于對滑坡的應(yīng)急搶險監(jiān)測預(yù)警場景[9-10]。

1 滑坡應(yīng)急監(jiān)測特點及要求

我國原生地質(zhì)災(zāi)害以滑坡、崩塌為主,約占災(zāi)害總量的80%。從力學(xué)條件上看,牽引式滑坡更易誘發(fā)二次、多次滑坡和崩塌,而救援人員和工程機械在堆積體的搜救開挖擾動,會加劇二次滑動面的孕育發(fā)展。從滑坡地質(zhì)災(zāi)害救援實際情況來看,現(xiàn)場發(fā)生頻率最高的次生災(zāi)害是滾石、局部崩塌和二次滑坡。因此,滑坡應(yīng)急救援現(xiàn)場監(jiān)測預(yù)警的首要任務(wù)仍是對二次滑坡崩塌體的范圍、規(guī)模、穩(wěn)定性的觀測和預(yù)測。

滑坡應(yīng)急監(jiān)測特點及要求如下:

(1)快速布置響應(yīng)。重大滑坡地質(zhì)災(zāi)害險情發(fā)生后,邊坡應(yīng)急監(jiān)測設(shè)備要及時布置到位并展開實時監(jiān)測,以便掌握滑坡險情及其發(fā)展情況,進而滿足滑坡監(jiān)測時效性、實時化及精度要求。

(2)全天24 h監(jiān)測。滑坡地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急搶險,需要在最短時間內(nèi)遏制險情發(fā)展,在允許情況下,24 h不間斷地開展應(yīng)急搶險工作,因此應(yīng)急監(jiān)測裝備系統(tǒng)也應(yīng)具備24 h不間斷監(jiān)測能力。

(3)安全性好。在傳統(tǒng)應(yīng)急監(jiān)測作業(yè)時,作業(yè)人員需要手持或安裝監(jiān)測設(shè)備在邊坡潛在破壞區(qū)域進行監(jiān)測,滑坡地質(zhì)災(zāi)害突發(fā)性和不確定性導(dǎo)致了監(jiān)測作業(yè)具有高危性,人工作業(yè)安全性不能保障,因此需要采用非接觸式監(jiān)測方法提高滑坡應(yīng)急監(jiān)測的安全性。

(4)時間、空間分辨率高?;聭?yīng)急監(jiān)測需要將不同時段的變形數(shù)據(jù)進行對比,以掌握災(zāi)情的發(fā)展趨勢,這對分辨率提出了較高的要求;同時又要求能將滑坡破壞形態(tài)、破壞過程、裂縫等細(xì)節(jié)準(zhǔn)確反映出來,從而為應(yīng)急搶護提供依據(jù),因此也需要良好的空間分辨率。

(5)布置便捷。針對高山峽谷的復(fù)雜地形,非接觸式監(jiān)測設(shè)備布置應(yīng)具有快捷、小巧和靈活的布置特點。

2 基于GB-InSAR與無人機視覺的滑坡非接觸式監(jiān)測技術(shù)

基于非接觸式監(jiān)測技術(shù)的滑坡崩塌前兆監(jiān)測方法首先采用地基合成孔徑雷達獲取滑坡區(qū)地表雷達視線方向的變形速度,實現(xiàn)對滑坡整體變形實時監(jiān)測,確定潛在變形發(fā)展區(qū)域;再采用無人機視覺識別算法技術(shù)對潛在變形發(fā)展區(qū)域進行局部崩塌監(jiān)測,通過連續(xù)多期影像數(shù)據(jù)對比,獲得崩塌變化情況,以準(zhǔn)確掌握高位災(zāi)害體隱蔽災(zāi)害點的環(huán)境情況,實時指導(dǎo)應(yīng)急搶險施工。

2.1 系統(tǒng)構(gòu)成

基于GB-InSAR與無人機視覺識別算法的滑坡非接觸式應(yīng)急監(jiān)測方法主要由邊坡雷達監(jiān)測子系統(tǒng)和無人機微變應(yīng)急監(jiān)測子系統(tǒng)構(gòu)成(見圖1),現(xiàn)場工作流程如圖2所示。2.1.1 地基合成孔徑雷達監(jiān)測技術(shù)原理及構(gòu)成

圖1 非接觸式應(yīng)急監(jiān)測技術(shù)系統(tǒng)構(gòu)成

圖2 非接觸式應(yīng)急監(jiān)測技術(shù)系統(tǒng)構(gòu)成

地基合成孔徑雷達(GB-InSAR)是一種基于微波傳感器和差分干涉雷達技術(shù)的高精度測量儀器,具有全天時、全天候、高分辨率、穿透性、連續(xù)觀測的能力[11]。GB-InSAR采用發(fā)射電磁脈沖和接收目標(biāo)回波之間的時間差測定邊坡災(zāi)害體表面的移動距離,通過前后兩幅雷達干涉圖的空間解纏,實現(xiàn)對邊坡潛在失穩(wěn)地質(zhì)體的表面位移監(jiān)測。依據(jù)位移量、速度等參數(shù)進行預(yù)警級別判斷,發(fā)出預(yù)警,實現(xiàn)實時自動化位移監(jiān)測及預(yù)警[12-14]。

地基合成孔徑雷達監(jiān)測區(qū)域可達十幾平方公里,可對目標(biāo)區(qū)域整體進行監(jiān)測,獲取目標(biāo)區(qū)域整體形變歷史信息,預(yù)測邊坡潛在破壞區(qū)域的形變趨勢,與點形變監(jiān)測相比,其監(jiān)測結(jié)果更全面。

2.1.2 無人機邊坡視覺監(jiān)測技術(shù)原理及構(gòu)成

無人機邊坡微變監(jiān)測技術(shù)采用背景差分技術(shù)與圖像識別技術(shù),反復(fù)把當(dāng)前圖像與前期采集的圖像進行對比,監(jiān)測細(xì)小裂縫和落石等崩塌前兆,在可能發(fā)生險情時,提醒開挖面周邊作業(yè)人員避難。相對以往的目測方式,無人機邊坡微變監(jiān)測技術(shù)具有更高精度,能夠大幅提高開挖面作業(yè)的安全性。該技術(shù)延續(xù)了非接觸式應(yīng)急監(jiān)測的優(yōu)勢,同時舍棄三維建模的繁雜計算時長,僅通過無人機采集邊坡災(zāi)害體的高分辨率正交影像進行判別,具有亞毫米級、亞分鐘級響應(yīng)的特點,對邊坡高位災(zāi)害體的應(yīng)急監(jiān)測較為適用[15-17]。

該系統(tǒng)硬件由無人機、相機、毫米波雷達、DRTK、服務(wù)器、天線WIFI、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等終端組成,軟件系統(tǒng)由數(shù)據(jù)采集與傳輸、監(jiān)測軟件組成,該邊坡無人機非接觸式監(jiān)測系統(tǒng)整體架構(gòu)如圖3所示。

圖3 無人機邊坡微變監(jiān)測系統(tǒng)組成

2.2 監(jiān)測技術(shù)指標(biāo)

系統(tǒng)主要技術(shù)指標(biāo)如下:

(1)表面變形監(jiān)測指標(biāo),主要包括崩塌前兆;

(2)重點監(jiān)測部位全覆蓋,包括結(jié)構(gòu)面、軟弱夾層、滑坡塊體的前緣、后緣及兩側(cè)環(huán)境變化;

(3)精度,亞毫米級;

(4)響應(yīng)速度,不大于1 min,可以根據(jù)現(xiàn)場情況實時調(diào)整。

2.3 系統(tǒng)技術(shù)特點

(1)監(jiān)測精度高。當(dāng)雷達放置在滑坡體對面合適位置時,邊坡雷達可以監(jiān)測滑坡體毫米級別的表面變形,無人機微變監(jiān)測技術(shù)也可以達到亞毫米級分辨率。

(2)監(jiān)測實時性強。采用地基合成孔徑雷達掃描技術(shù),可在較短時間(小于1 min)內(nèi)完成解算,得到邊坡潛在破壞區(qū)域的位移數(shù)據(jù),提醒現(xiàn)場作業(yè)人員和車輛進行避險。無人機微變監(jiān)測系統(tǒng)從數(shù)據(jù)采集、傳輸至處理,也可在短時間(小于1 min)完成崩塌和裂縫寬度數(shù)據(jù)的解算,最終通過點云數(shù)據(jù)與視覺監(jiān)測協(xié)同,為應(yīng)急搶險提供及時監(jiān)測預(yù)警服務(wù)。

(3)適應(yīng)能力強。無人機能從空中采集高位災(zāi)害體影像數(shù)據(jù)進行應(yīng)急監(jiān)測,尤其遇到高山峽谷、涌浪等極端環(huán)境。此方法可克服交通不便、人員無法到達等不利因素,且無人機能及時到達潛在破壞區(qū)域,實時傳遞影像數(shù)據(jù),監(jiān)視滑坡體變形趨勢,為應(yīng)急搶險指揮決策提供依據(jù)。

(4)不受極端環(huán)境限制。地基孔徑雷達不受夜間、大雨或云霧天氣的影響,從而可實現(xiàn)全天候監(jiān)視,有效彌補無人機監(jiān)測的不足。無人機的靈活性和可視化,使無人機微變監(jiān)測技術(shù)可以解決受地形、涌浪等極端環(huán)境的限制從而無法布置邊坡雷達的場景。

(5)便捷靈活。結(jié)合無人機機動靈活、攜帶方便和安全可靠的特點,可遠距離遙控飛往邊坡的高危區(qū)域,從空中視角監(jiān)測邊坡高位災(zāi)害體表面變形趨勢,有效地彌補了邊坡雷達存在視野盲區(qū)和監(jiān)測盲區(qū)的局限和不足。

3 工程應(yīng)用

3.1 寶興縣新華村滑坡概況

2022年6月1 日17:00,四川雅安市蘆山縣發(fā)生6.1級地震,蘆山縣、寶興縣部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)受災(zāi),多處山體出現(xiàn)滑坡等地質(zhì)災(zāi)害。寶興縣新華村因地震引發(fā)山體滑坡并形成堰塞湖,嚴(yán)重威脅下游沿河居民的生命財產(chǎn)安全。面對高山峽谷以及復(fù)雜震后應(yīng)急救援現(xiàn)場環(huán)境,傳統(tǒng)的邊坡監(jiān)測設(shè)備已無法正常開展工作,現(xiàn)場救援工作的安全難以得到保障。

3.2 基于InSAR與無人機視覺識別算法的滑坡非接觸式應(yīng)急監(jiān)測方法

為保障新華村滑坡體的應(yīng)急搶險人員和機械設(shè)備的安全,采用“GB-InSAR+邊坡無人機視覺”協(xié)同的非接觸式監(jiān)測技術(shù)進行應(yīng)急監(jiān)測預(yù)警。

該方法利用邊坡形變監(jiān)測雷達監(jiān)測滑坡危險面上表面的微小形變,計算出從監(jiān)測開始到當(dāng)前的監(jiān)測面上的所有位置的累計形變,并進行提前預(yù)警。經(jīng)研判,項目繪制了重點監(jiān)測區(qū)域,分別進行預(yù)警,監(jiān)測期間共發(fā)出1次二級預(yù)警、10次三級預(yù)警和7次四級預(yù)警,邊坡雷達的典型監(jiān)測結(jié)果如圖4所示,表1展示了局部區(qū)域邊坡雷達預(yù)警結(jié)果。針對面4的局部區(qū)域,通過邊坡形變監(jiān)測雷達獲取該區(qū)域表面的形變結(jié)果與形變值-時間關(guān)系(見圖5),然后通過邊坡無人機視覺識別算法進行可視化崩塌前兆監(jiān)測,判斷異常情況為局部塊體脫落和表面樹木滑移引起。

表1 局部區(qū)域邊坡雷達預(yù)警結(jié)果

圖4 合成孔徑雷達崩塌監(jiān)測(整體)

圖5 邊坡雷達監(jiān)測曲線

4 結(jié)論與展望

(1)本文緊密結(jié)合滑坡應(yīng)急搶險期間變形監(jiān)測需求,提出了一種基于In-SAR與無人機視覺識別算法的滑坡崩塌前兆非接觸式應(yīng)急監(jiān)測體系。該非接觸式監(jiān)測方法克服了傳統(tǒng)監(jiān)測方法監(jiān)測盲區(qū)與視覺盲區(qū)大、虛警多、復(fù)核困難等缺點,從安全監(jiān)測的范圍、精度、便攜性和可視化程度等方面引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展方向,并且可以基于該技術(shù)打造一批專業(yè)化的監(jiān)測流程和隊伍,為多部門協(xié)同作業(yè)提供技術(shù)支撐。

(2)經(jīng)現(xiàn)場測試驗證,該系統(tǒng)靈敏度可滿足要求,識別精度與響應(yīng)速度分別達到亞毫米級和秒級,滿足滑坡崩塌前兆的整體和局部可視化監(jiān)測的需求,為滑坡應(yīng)急監(jiān)測提供一種新方法。由于受數(shù)據(jù)庫樣本和試驗條件限制,需要對崩塌前兆識別的合理性、普適性進行優(yōu)化調(diào)整。

(3)軟件的運行效率決定著監(jiān)測系統(tǒng)的反應(yīng)速度,也決定著對硬件的基本要求,所以無論是目標(biāo)檢測還是識別算法,其改進都是后續(xù)研究的重點與難點,需要不斷優(yōu)化。

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