高速公路邊坡遠程監測預警系統的探討

張路欣

(中原工學院，河南鄭州　451191)

高速公路邊坡遠程監測預警系統的探討

張路欣

(中原工學院，河南鄭州451191)

摘要:以邊坡醫院為例，介紹了基于物聯網的監測系統，闡述了遠程監測預警系統的基本架構及特點，指出該系統能夠更好的應對持續強降雨、地震等因素作用下，高速公路邊坡可能發生的坍塌、滑坡等突發地質災害的風險，并及早做出預警。

關鍵詞:邊坡，物聯網，監測預警，醫院

邊坡巖土體由初始變形到最終破壞性滑坡的失穩破壞過程是一個從漸變到突變的動態演變過程。應用適當的監測手段，實時掌握其變形運動特征及相關影響指標的定量演化過程，準確捕捉災害前兆特征信息，就可以有根據地判斷災害險情的發生，做到提前預防，科學決策。因此，公路邊坡監測已逐漸發展成為評價公路高邊坡安全穩定性、實施災害預警的前提保障。

通過建立邊坡遠程監測、風險評價與災害預警系統，能及時、準確地掌握邊坡的現狀及預測邊坡的穩定發展趨勢，能通過仿真模型分析實現預警、報警功能;能實時采集邊坡相關的技術數據，給邊坡的災害防治工作起到指導作用。

1　高速公路邊坡的特點

公路邊坡是一個多因素耦合的、高度非線性的、跨越連續—非連續的復雜動態演化系統。影響公路邊坡安全穩定性的因素眾多，包括地形地貌條件、坡體結構特征、巖土力學性質、巖體質量指標、風化破碎程度、構造裂面發育狀態等內部因素，以及水文地質條件，地震及氣象條件、人為活動等外部環境因素。

同時，公路邊坡系統又是一個具有隨機性、模糊性、灰色性與未知性的不確定性系統，定性信息與定量信息共存。首先，邊坡內部結構面、巖土力學參數等變量在空間上都表現出很強的隨機性;其次，植被、地下水等因素對邊坡穩定性的作用規律目前尚未完全掌握，必須采用定性或半定量的模糊處理方式進行描述;邊坡體是經過地質歷史長期演化形成的產物，其演化歷史過程不可能認識清楚，導致邊坡當前狀態必然是灰色的，部分信息已知而部分信息未知;邊坡環境變化、氣象條件都是未來事件，盡管可以預估，但本質上是未知的。

2　基于物聯網的監測系統

物聯網( Internet of Things)是通過射頻識別( RFID)、紅外感應器、全球定位系統、激光掃描器等信息傳感設備，按約定的協議，把任何物品與互聯網連接起來，進行信息交換和通訊，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡。監測預警系統見圖1。從技術架構上來看物聯網可分為三層:感知層、網絡層和應用層。1)感知層。在邊坡上安裝各類傳感器及相關設備，用來獲取邊坡監測點的地層位移、地下水位、水壓、錨桿壓力、傾角、雨量等相關信息。2)網絡層。通過敷設在邊坡上的采集及發射裝置，利用GSM/GPRS/CDMA，共同構建覆蓋整條高速公路病害邊坡的傳輸層，實現物聯網數據的交互、整合。3)應用層。應用層實現遠程監測和控制，數據上報和信息共享功能，取得的數據，同分析、評價、預警等系統相結合，實現實時監測、動態分析和及時預警。

圖1　監測預警系統

隨著傳感器技術、計算機技術和通信技術的飛速發展，各國開始致力于構建基于物聯網(傳感網)技術的地質災害遠程自動化監測系統。該系統由現場布設的各類分布式傳感器、數據采集發射設備、傳感器數據通訊網絡和監控中心的數據處理軟件構成，以實現對地質災害的全面感知和可靠傳輸。

3　邊坡醫院

邊坡醫院是仿照現實中醫院的組織結構與運行模式建立起來的邊坡遠程監測預警系統，主要服務于各類高速公路病害邊坡的監測數據管理、穩定性分析評價和失穩預警預報等相應的工作。

邊坡醫院系統總體架構包括內外兩大主界面和縱橫兩條主線。邊坡醫院科室及人員配置見圖2。

圖2　邊坡醫院科室及人員配置

3.1兩大主界面

內部界面主要是面向醫院員工，每個科室都有各自的主界面，每個員工都有各自不同的任務和權限，彼此以網頁方式開展業務和互動。外部界面主要是面向邊坡所屬單位，每個單位都有自己的探視大廳，每個邊坡都有自己的探視室，系統通過網頁與微信的方式和所屬單位相關負責人互動，為所屬單位提供關于邊坡的詳盡信息，以及關于治理的意見和建議，使所屬單位能夠及時做出合理決策。

3.2兩條主線

縱線以科室設置與人員配置為主線，主要包括一線科室、二線科室和探視大廳。一線科室包括掛號科、護理科、監測科、診斷科和外聯科五個科室;二線科室包括人事科、后勤科和檔案室三個科室。

科室員工分為五類:護士、巡視員、醫生、后勤人員和院長，其中護士在一線科室工作，巡查人員在監測科工作，醫生在診斷科工作，后勤人員在后勤科和檔案室工作，院長可以兼管所有崗位。

橫線以數據的推送與展現為主線，數據主要包括基礎數據和監測數據。基礎數據包括業主信息和邊坡信息。

業主資料由掛號科錄入，邊坡信息由護理科錄入。監測數據又包括傳感器數據(物理)和測點數據(邏輯)，經處理之后形成測點數據，然后推送到監測科，監測科對其數據進行判斷、標識和加工，然后由診斷科根據邊坡信息和監測科的數據，選擇相應的模型或方法，對邊坡進行穩定性評價及風險評估，數據經過外聯科審核和發布，通過探視大廳提供給用戶，后勤科對傳感器及其設備進行管理，最終所有數據由檔案室負責整理歸檔，以備后期查詢。信息流程見圖3。

圖3　信息流程圖

4　結語

采用傳統測量設備、定期人工現場觀測的監測方法不僅勞動強度大、運行成本高，而且效率低，時效性差，決策部門和專家難以及時了解地質災害現場的動態監測結果，難以做到“早發現、早治理、早預防”。因此，采用自動化、遠程化、高精度的邊坡監測技術及設備已逐漸成為高速公路邊坡管理的必然選擇。

參考文獻:

［1］袁清國，于忠陽，魏民.物聯網技術在煤礦的應用研究［J］.山東煤炭科技，2011( 5) :138-139.

［2］王魯琦.談基于物聯網技術的山體滑坡監測預警系統［J］.山西建筑，2015，41( 10) :57-59.

［3］周平根，李昂，張艷玲，等.基于物聯網技術的地質災害監測預警系統的結構和功能［J］.工程地質學報，2013( 4) :46.

［4］曹詩詠.基于無線傳感器網絡的滑坡監測研究［D］.成都:西南石油大學，2009.

Inquiry on long-distance monitoring and warning system of highway slope

Zhang Luxin
( Zhongyuan College of Industry，Zhengzhou 451191，China)

Abstract:Taking the slope hospital as an example，the paper introduces basic framework and features of long-distance monitoring and warning system on the basis of the Internet of Things，and points out that can better handle with possible collapse and landslide and other sudden geological disasters and makes earning warning under the action of continuous dewatering and earthquake and so on.

Key words:slope，Internet of Things，monitoring and warning，hospital

作者簡介:張路欣(1988-)，男，在讀碩士

收稿日期:2015-11-21

文章編號:1009-6825( 2016) 04-0138-02

中圖分類號:U416.14

文獻標識碼:A