石龍水電站廠房后山坡實時在線監測預警系統研究

夏春芬,孫 麗,孔凡場,孟永東

(1.吉林松江河水力發電有限責任公司,吉林撫松134500；2.三峽大學水利與環境學院,湖北宜昌443002)

石龍水電站廠房后山坡實時在線監測預警系統研究

夏春芬1,孫 麗1,孔凡場1,孟永東2

(1.吉林松江河水力發電有限責任公司,吉林撫松134500；2.三峽大學水利與環境學院,湖北宜昌443002)

石龍水電站廠房后山坡地質條件復雜,巖石破碎且賦存大量夾泥裂隙,巖體卸荷強烈,表面防護變形嚴重,進一步惡化趨勢明顯,一旦失穩必將危及電站廠房及發電設備和人員安全。通過研究廠房后山坡實時在線監測預警系統,對其邊坡狀態進行實時在線監測和預警,該系統以Visual Studio.Net為開發環境,具有數據自動采集入庫、實時分析和預警功能,可為石龍水電站的安全運行決策提供技術支持。

邊坡穩定；安全監測；實時預測；預警；石龍水電站

(1. Jilin Songjiang River Water Power Generation Co., Ltd., Fusong 134500, Jilin, China;

2. College of Hydraulic and Environmental Engineering, China Three Gorges University, Yichang 443002, Hubei, China)

0 引 言

邊坡的穩定問題不僅涉及到工程本身的安全,同時也涉及到整體環境的安全,邊坡的失穩破壞不僅會影響水電工程本身,也會給人民生命財產安全帶來不利影響和災害[1]。影響邊坡穩定性和造成邊坡失穩的原因是多因素、多變量、強耦合、非線性的綜合作用結果,為了做到對邊坡工作性態的實時掌握,保證水電站安全運行,要求進行邊坡安全監測信息的及時快速反饋。監測資料分析成果處理是安全監測內容的一部分,當前使用較多的方法仍然是人工處理方法,無法應對監測設施實時獲取的海量監測數據的處理；或者使用當前通用型的邊坡監測系統,雖然能對監測資料進行存儲與管理,但是對監測數據的在線分析,自動采集和預警發布方面仍然存在著不足,大大影響了監測分析反饋的實時性[2-3]。

石龍水電站廠房后山坡地質條件復雜,巖石破碎且賦存大量夾泥裂隙,巖體卸荷強烈,表面防護變形嚴重,進一步惡化趨勢明顯,一旦失穩必將危及廠房及發電設備和人員安全。雖然現有監測設施能夠采集到邊坡的變形等監測數據,但缺少對監測數據的實時分析和預警功能,致使無法實時歸納、提取出邊坡變形特征和安全穩定狀態信息,無法及時預警。本文針對石龍水電站復雜邊坡問題進行實時在線監測預警系統研究,對廠房后山坡的監測資料進行整理分析,從各種零散的監測數據中分析、歸納、提取出邊坡變形特征和安全穩定狀態信息,為掌握邊坡的工作性態、評估邊坡的穩定性提供依據,為石龍水電站廠房后山坡安全運行決策提供技術支持。

1 實時監測預警原理

實時監測預警系統采用定期現場調查、監測數據的動態分析與解釋、人工智能技術、計算機技術、理論分析和工程實際研究相結合的研究方法。首先對廠房后山坡安全監測資料進行整理分析,歸納提取出邊坡變形特征和安全穩定狀態信息；然后根據對監測信息的長期動態分析,分別研究廠房后山坡變形與失穩預警準則、邊坡的預警指標,建立石龍水電站廠房后山坡的安全監控預警體系；最后實現對廠房后山坡安全性狀的動態綜合分析。

該系統以Visual Studio.Net為開發環境,利用數據庫引擎(ODBC),在MySQL數據庫平臺上建立廠房后山坡的地質資料數據庫、工程信息庫、監測布設信息庫等,作為監測資料分析的基礎數據,通過建立數據庫來解決數據的存放問題[4]；通過獲取的現場地質資料、監測信息等,建立監測信息和分項關聯數據庫,實現各項信息的查詢、分析和處理的可視化輸出；同時,通過對大量現場動態監測資料的噪聲剔除、數據挖掘分析處理,制定預警判據指標,建立預警系統,適時地反饋和預報電站運行過程中的變形狀態,實現警情的網絡發布。

由于當前通用型的邊坡監測系統已經能夠能對監測資料進行存儲和管理,不足的地方是對監測數據的在線分析,自動采集和預警發布方面,因此本文將重點介紹石龍水電站廠房后山坡實時在線監測預警系統的數據采集與轉換模塊,數據分析預測模塊和監測預警模塊。

2 系統設計及開發

石龍水電站廠房后山坡實時在線監測預警系統可實現邊坡動態和靜態信息的多元信息集成管理,具有監測數據實時采集、預處理、變形預測、預警發布等功能,具有判斷邊坡穩定的多級控制體系和預警閥值調整功能,并具備對邊坡變形的突變信息進行辨識和提示的功能,可實現邊坡監測資料及其預測分析結果的實時可視化表達,以達到及時掌握邊坡動態信息的目的。

2.1 數據采集和轉換模塊

考慮到安全性和傳輸速度以及穩定性等方面的要求,該監測系統采用WebService技術實現邊坡監測信息數據自動采集功能,以及解決自動采集系統與邊坡監測三維可視化及實時預警系統之間的數據同步單向傳輸問題。

單向傳輸和存儲的過程如下：首先,根據自動采集系統和預警系統的數據庫結構來創建WebService服務,并將它發布到在線服務器,對于邊坡監測三維可視化及實時預警系統的服務器端而言,服務器端通過獲取各類WebService客戶端API傳遞WSDL文件的URL地址,來創建相應的API底層代理類,通過這些代理類將邊坡監測三維可視化及實時預警系統服務器端的方法調用轉換為SOAP請求；然后再通過HTTP協議將SOAP請求數據傳遞到WebService服務端,WebService服務端接收到請求數據后開始解析數據,查找或者創建對象,調用WebService服務中的函數方法,客戶端通過創建的API底層代理類將接收到的SOAP響應數據轉換為對應的數值,并將其存儲到系統數據庫中,完成系統監測數據的自動獲取。

2.2 監測數據預處理模塊

針對監測原始數據和監測物理量數據序列的預處理功能要求,采用可信度分析方法對原始數據進行預處理,對整編監測物理量數據進行處理的方法包括三點中值濾波、加權平均濾波和移動平滑濾波三種濾波方式。

(1)可信度分析模塊。測量誤差、機器誤差、人為誤差等原因會導致監測數據中不可避免的存在粗差和異常值,而在邊坡監測項目中,監測數據的失真對整個系統的監測和判斷影響重大,因此,須對監測數據進行可信度分析。可信度分析的原理為：選取適當的搜索范圍,以某個測值為中心,向前和向后搜索,以一定的偏差范圍確定出當前測值在鄰域內的可信度，由此可判斷測值是否有效。

(2)三點中值濾波模塊。中值濾波的過程就是將連續測量的監測數據先按照值的大小來進行排序,然后再根據排列序列,直接取中值作為該次測量的有效值。為方便快速取得中值,采樣次數應為奇數。中值濾波可以有助于解決一些不確定因素引起的波動或者是由于監測儀器的不穩定造成的誤差干擾。

(3)加權平均濾波模塊。加權平均濾波的過程就是將連續的測量值分別乘上一個與之對應的系數后再求和,這個系數稱作加權系數,根據以往的算法,加權系數一般都是小于1的數,但是總和等于1,并且一般先小后大。加權平均濾波算法能夠提高系統的靈敏度,并且有助于解決平滑度和靈敏度之間的問題。

(4)移動平滑濾波模塊。當監測周期較長或監測數據變化較快時,可以采用移動滑動平均濾波來解決數據的實時性問題。移動滑動平均濾波的過程是在每個監測周期內測量一次,然后將這次測量值與以前的若干次測量值求取平均值,平均值即可作為有效測量值。

2.3 預測建模模塊

預測預報建模方法包括指數平滑預測建模、灰色理論預測建模、BP神經網絡預測建模、曲線回歸預測建模4種預測建模方法[5- 6]。

(1)指數平滑預測模塊。指數平滑預測的過程就是在每個時間序列內獲得監測數據,然后讓曲線變得更加平滑,在該監測數據中去掉極大值和極小值,最后獲得該時間序列的平滑值,并將它作為下個時間序列的預測值。值得注意的是,在整個預測過程中,需要不斷用預測的誤差來對新的預測值做出修正。依據以上原理開發指數平滑預測模塊。

(2)灰色預測模塊。灰色模型是以灰色模塊為基礎,然后再以微分擬合法建成的模型,跟其他預測的方法比較而言,灰色預測只需較少的數據就可以進行預測。

(3)BP神經網絡預測模塊。BP神經網絡模型是把每一組數據的輸出與輸入轉換成非線性的優化問題,以此來簡化問題,經過調整BP網絡中參數值,就能夠達到完成以任意精度接近任何的非線性函數,可以用于監測物理量過程曲線的擬合。

(4)回歸預測模型。回歸預測理論認為,在回歸方程中如果包含的自變量越多,那么回歸平方和就會越大,剩余平方和與剩余均方和就會越小,因而預報就會越精確。所以在“最優”的回歸方程中就希望包括盡可能多的自變量,特別是對預測變量有顯著影響的變量不能遺漏。模塊設計時如擬選擇逐步回歸方法來建立回歸方程,回歸預測需要較多的數據進行預測。

2.4 監測預警模塊

石龍水電站廠房后山坡監測預警模塊將邊坡的安全等級分為安全、比較安全、一般、危險、比較危險,分別用綠色、藍色、黃色、橙色、紅色表示。同時為方便監測人員及時獲得邊坡信息,該系統可將邊坡信息以網頁推送或短信發送的形式告知監測人員,當監測人員獲得邊坡信息后,可根據預警信號的顏色判定邊坡安全等級,并根據相應安全等級采取相應措施。

系統實時預警信息網絡發布功能的實現是基于遠程實時在線共享信息原理,且充分利用了現有的局域網和廣域網基礎設施,為工程內部區域或跨區域實時在線共享預警信息提供了一種簡單有效的方法,系統實時預警信息網絡發布功能具體實現過程如下：

(1)系統客戶端推送相關的HTML文件至Web服務器,瀏覽器與Web服務器建立TCP連接,并發出基于HTTP協議的訪問請求。根據HTTP協議,該請求中包括URL、IP地址、瀏覽器類型等信息。

(2)Web服務器接收訪問請求,并根據HTTP協議對其進行解析,明確后續需完成的動作,涉及的內容主要包括方法(GET)、文檔(/index.html)、和瀏覽器使用的協議(HTTP/1.1)。其中,GET方法明確Web服務器需執行的動作,主要包括實現Web服務器定位、文檔信息讀取以及返回文檔至瀏覽器。

(3)Web服務器執行請求所要求的動作,讀取相關文檔信息,并按照文檔相關信息在Web服務器的文檔目錄中搜索請求文檔。若文檔不存在(或文檔存在但不能正常讀取),則通過HTTP協議返回錯誤指示信息至瀏覽器。若文檔存在且可正常讀取,則將文檔通過HTTP協議返回至瀏覽器,并載入到瀏覽器中,完成文檔內容的呈現。

3 應用成果

石龍水電站是混合式開發的混凝土重力壩,位于吉林省東南部山區撫松縣境內,是松江河上梯級水電站第三級電站。壩高43 m,電站總裝機容量為70 MW。石龍水電站廠房后山坡主要由變質巖組成,地質條件比較復雜,并且巖體卸荷強烈,表面防護變形嚴重,進一步惡化趨勢比較明顯。

通過借助監測預警系統的監測數據自動采集功能(見圖1),可實現監測數據的自動采集和實時轉換,將采集得到的監測數據自動錄入監測預警系統的數據庫服務器。

圖1 監測數據采集設置

進而可對監測數據進行整編計算,并且可對監測物理量進行預處理和預測建模，如圖2和圖3所示,以達到對石龍水電站廠房后山坡進行實時在線監測的目的。

圖2 監測數據預處理

圖3 監測數據預測建模

借助系統對預警指標和預警等級設置(見圖4),在自動采集設置界面開啟預警信息網頁發布和短信推送功能,可實現安全監測的實時預警,如圖5和圖6所示,以實時掌握石龍水電站廠房后山坡的安全狀況。

圖4 預警指標及預警等級設置

圖5 預警信息網絡發布

圖6 預警短信推送

從圖5和圖6可知,在該次預警中,石龍水電站出現了藍色、綠色和紅色預警信號,監測人員由此可判定此時邊坡的安全狀態,及時采取相應措施。

4 結 論

借助石龍水電站廠房后山坡實時在線監測預警系統,可以及時掌握石龍水電站廠房后山坡變形趨勢和工作性態,實現基于監測數據的邊坡穩定狀態實時分析和預警功能,以便作出及時的應對預案。該系統可為石龍水電站廠房后山坡安全運行決策提供技術支持,為保證該邊坡的安全、穩定地運行提供有利的保障。

[1]張有天. 從巖石水力學觀點看幾個重大工程事故[J]. 水利學報, 2003, 34(5)： 1- 10．

[2]張強勇, 陳曉鵬, 劉大文, 等. 巖土工程監測信息管理與數據分析網絡系統開發及應[J]. 巖土力學, 2009, 30(2)： 362- 366．

[3]孟永東, 徐衛亞, 田斌, 等. 高邊坡工程安全監測在線分析系統研發及應用[J]. 三峽大學學報： 自然科學版, 2009, 31(5)： 20- 25．[4]袁寶遠, 呂建紅, 劉大安, 等. 邊坡監測信息可視化查詢分析系統及其應用[J]. 工程地質學報, 1999, 7(4)： 355- 360．

[5]吳玉財, 徐衛亞, 趙志峰, 等. 邊坡監測信息數據庫分析系統的開發及應用[J]. 中外公路, 2005, 25(6)： 46- 49．

[6]鄧建輝, 李焯芬, 葛修潤. BP網絡和遺傳算法在巖石邊坡位移反分析中的應用[J]. 巖石力學與工程學報, 2001, 20(1)： 1- 5．

(責任編輯 焦雪梅)

Research on Real-time Online Warning System for the Back Slope of Powerhouse in Shilong Hydropower Station

XIA Chunfen1, SUN Li1, KONG Fanchang1, MENG Yongdong2

The geological conditions of the back slope of powerhouse in Shilong Hydropower Station are complicated. The rock is broken and a large number of mud cracks are formed in the slope, the rock mass unloading is strong and the surface protection deformation is serious, and the further deterioration trend is obvious, so the landslide of slope will damage powerhouse and generation equipments and threaten personnel safety. The real-time online warning system for the back slope is researched to monitor the state of slope. The system is established under VisualStudio.Net development environment with the functions of automatic data collection and storage, real-time analysis and early warning, which will provide technical supports for the safe operation of Shilong Hydropower Station．

slope stability; safety monitoring; real-time forecast; early warning; Shilong Hydropower Station

2016-10-16

國家自然科學基金面上項目(51679129)；湖北省科技支撐計劃項目(2015BCE079)

夏春芬(1975—),女,吉林四平人,工程師,主要從事工程測量技術管理及水工建筑物安全監測；孟永東(通訊作者)．

TV6981.1(234)

A

0559- 9342(2017)05- 0104- 04