高速公路邊坡自動化監測及工程應用

史緒堂

(中國鐵建昆侖路橋建設有限公司 四川成都 610200)

1 引言

隨著中國經濟的發展，包括公路在內的多種基礎設施建設已經進入快速發展階段。公路穿梭于各個城市和鄉村之間，途徑地質復雜地區，面臨著多種地質環境異常變化的威脅，而公路邊坡的失穩塌落往往給道路安全造成不可逆轉的事故災害[1]。邊坡危險與否、預防措施及時與否，牽動著整個道路與工程建設安全的成與敗，也對項目工程的安全性與可行性起著至關重要的作用，同時影響著工程的投資以及承建方的效益。通過對邊坡進行施工期至運營期的運維養護監測，獲取危險邊坡多階段的真實數據，不僅能為后期運維時期突發異常時數據分析提供依據，也為邊坡的應急管理以及養護策略建言獻策[2]。

2 實際工程應用

(1)技術路線

根據蒲江至都江堰第五標段高速公路邊坡工程應用要求，需要在實際工程中選取適宜的監測內容、選擇對應的監測儀器、設計合理的監測方案、得到真實的監測數據和反饋可靠的監測結果。根據前期工勘的實際調查情況，制定該項目所應用的技術路線見圖1。

圖1 技術路線

(2)工程準備

通過計算機技術支持，設計并開發高速公路邊坡監測自動化預警系統，用戶可以實現對蒲都高速邊坡真實結構監測數據的查詢，包括查詢布點信息，各監測點位項目信息概況，以及各監測項數據累計變化值、變化速率以及變化趨勢，這對邊坡后期運維過程中的數據可靠性分析提供了有力支撐[3]。

前期勘測過程中，詳細調查蒲都高速公路邊坡的土體工勘地質條件及水文地貌情況。

對蒲江至都江堰第五標段高速公路邊坡監測地布設方案，主要有深層水平位移、地表位移、地下水位和雨量監測項。

針對蒲都高速公路邊坡工程建設過程中所獲取的監測數據，首先，應對測點缺失部分進行預處理，異常部分進行異常分析以及處理，最后對預處理后的監測成果以及多監測項聯動分析進行可靠性檢驗。

3 監測數據預處理

每次監測結束后，應及時對監測數據進行整理、計算，可獲得以下數據:

變形監測點的深層水平位移量；

地表位移點的表面位移量；

深層水平位移測點水位變化值；

降雨量數據；

宏觀巡視影像[4]。

3.1 監測數據去噪處理

邊坡安全監測工作中，監測數據會受到雨雪、強風、地震等自然災害對坡體本身的影響；監測周期內所發生的人為對土體的擾動，如施工鉆孔、地下作業等影響；監測儀器受到自身信號抗干擾能力弱的影響、外界磁場影響以及遮蔽效果差等產生噪聲的影響。基于上述情況，監測數據所繪制的時程曲線盡管能夠較大程度上反映邊坡實際變形情況，但曲線圖中也往往伴隨著呈鋸齒狀突變、階躍式抬升或下降以及無規律地上下波動等變化情況。為此，利用去噪方式預先對采集成果進行處理，有效保留監測數據內部實際的變形信息。

其原理上是含有噪聲的一維信號模型，可表示為:

其中，yi為含噪信號；fi為有用信號；zi為獨立同分布的噪聲信號，zi～iidN(0，1)，信號長度為n，噪聲一般為高頻次信號，在工程運用中fi一般為低頻信號。

小波去噪在邊坡應用過程中，大致可分成三個步驟:

(1)選擇一個小波并根據實際情況確定分解的層數，對觀測數據作小波多尺度分解。

式中，y為觀測數據y1，y2，…，yn；f為有用信號f1，f2，…，fn；z為噪聲信號z1，z2，…，zn；W0為小波系數。

(2)對小波系數W0作閾值量化處理，如選取較為廣泛的閾值形式，則:

(3)對經閾值量化處理后的小波系數作逆變換W－10重構信號[5－6]:

即可得到受污染觀測數據信號去噪后的數據信號。

本文以邊坡固定測斜儀二級邊坡左側DL-1監測實測值為例，探討小波去噪在邊坡變形數據預處理中的應用。圖2為某段位移實測值去噪前后對比曲線。

圖2 實測值去噪前后曲線對比

經過去噪后數據表征為以一條較為平滑曲線代替了含噪聲的鋸齒狀數據，一定程度上消除了突變、異常波動等情況，對結構物所反映的位移變化提供了更具可靠性的特征信息；同時，也為后續坡體的風險性評判提供更為準確的監測依據。

3.2 拉格朗日插值方法及應用

(1)拉格朗日插值方法

深層水平位移監測均廣泛應用測斜儀，具有采集自動化、24 h不間斷監測、精度高等優點。但在實際工程應用中，在完善施工過程存在的一些問題后會導致內部測斜傳感器信號中斷或丟失，造成數據不連續，一些關鍵性表征數據會產生遺漏，從而影響對數據在后期運維階段的風險性判斷[7]。

拉格朗日插值法，具有適用性廣、可操作性強等優點，在工程中發揮著重要作用。以導輪式測斜儀測得的邊坡深層水平位移測點監測數據作為插值對象進行數據插補，實際數據并非理想的連續曲線，而是因工程發生的不同狀況造成數據缺失。因此在邊坡監測發生數據中斷時，拉格朗日插值法應用至關重要[8]。

(2)蒲都項目數據處理中的拉格朗日插值應用蒲都項目中，深層水平位移監測情況見表1。

表1 深層水平位移測點連續率統計

監測周期內，各測點由于現場供電問題影響，造成不同程度的數據缺失，總體連續率為70.09%。從數據缺失情況分析，其中斷的首尾兩端呈非線性特征變化。采用拉格朗日插值方法將缺失段前后的數據進行處理，插值公式為:

蒲都高速邊坡項目深層水平位移測點數據于2019年12月初發生部分缺失，通過計算機軟件統計其拉格朗日插值結果，見圖3。插值曲線較為平穩地銜接了監測數據前后變化趨勢。根據數據在采集過程中突發性地缺失以及前后兩曲線不同的波動情況，選擇合適的插值方法對數據進行處理，不僅能夠得到監測項的完整數據表現情況，還可反映整個數據在缺失時段的變化趨勢，在實際工程監測中有指導性意義[9]。

圖3 拉格朗日插值實例

4 監測數據分析

對監測數據進行相應處理后，選擇最近相鄰兩次監測點觀測數據的差與最大誤差(取兩倍中誤差)進行對比，如觀測數據的差值在正常誤差范圍之內可認為測點在傳感器監測周期內變化相對較小。但即使在最近相鄰兩次實測值之差不大，反映到曲線長期趨勢上來看，通過作出測點一次線性回歸方程后，若曲線呈明顯上升或下降趨勢時，同樣視為該監測點位發生了實際位移，只是量級較小[10]。

利用監測數據繪制深層水平位移點位水平位移量時序圖、水平位移量絕對值時序圖并進行一階線性回歸分析，同時關聯其余輔助監測項數據，如雨量監測，多維度評價邊坡監測點受環境變化大小的真實性[11]。

(1)各監測點位監測周期內實測位移量。

(2)繪制各深層水平位移測點位移－時間曲線圖，同時在時序圖中關聯其一次線性回歸擬合方程。

(3)根據前期工程實施概況，對邊坡深層水平位移測點變化進行可靠性分析。

4.1 降雨量監測

在監測周期內(2019.12.01－2020.03.24)，蒲都高速公路邊坡所監測到的總降雨量為37.4 mm，日平均降雨量為0.32 mm，最大日降雨量為2.7 mm(出現在2020.3.22)。未出現明顯降雨情況。

4.2 深層水平位移監測

(1)位移量分析(見表2)

表2 深層水平位移描述性統計

監測周期內數據完整度較好，標準差較小，除個別點位由于外界干擾影響外，數據平穩波動，真實可靠，能夠真實反映結構物狀態。

(2)時程曲線圖及線性回歸方程分析實例

采用深層水平位移測點曲線及其一元線性回歸進一步分析變形監測點的長期變形趨勢。

由圖4～圖5可知:深層水平位移測點變形緩慢，其回歸曲線呈現上升趨勢，在近四個月的時間，各測點中最大變形量約為0.8 mm。

圖4 一級邊坡右側DL-1平面位移量絕對值—時間曲線

圖5 二級邊坡中部DL-2平面位移量絕對值—時間曲線

個別點出現小幅度趨勢性上升，可能由于邊坡靠近道路，其間發生的環境影響以及道路狀態影響了邊坡穩定性，也可能為土體內部蠕動造成的影響。

多數深層水平位移點位受監測設備精度影響，雖有波動，但變化基本保持平穩。

總之，在四個月的監測周期內，各深層水平位移測點中，最大位移量在允許范圍內，邊坡穩定性良好。需防范的是惡劣環境狀況(如周邊地震事件與強降雨天氣)對邊坡穩定性的潛在影響。

4.3 關聯分析

蒲都高速公路邊坡項目在監測期間，根據雨量計所采集的信息分析，降雨頻發，多為小雨，小時降雨量在3 mm以內。根據雨量情況與深層水平位移數據進行關聯分析，發現一致性并不明顯，未發現有降雨引發的位移變化趨勢(見圖6～圖7)[12]。

圖6 雨量與一級邊坡左側DL-1位移量對比關聯

圖7 雨量與三級邊坡DL-1位移量對比關聯

深層水平位移在監測期內，變化趨勢存在平穩、上升與下降多種情況。總體而言，各測點圍繞基線上下波動，且基線變化緩慢，說明邊坡內部土體在降雨時段未發現明顯位移。

5 結論

本項目邊坡智能實時監測平臺利用復合傳感及局域自組網與無線傳輸技術，避免了單一監測技術帶來的監測不全面、系統性不足等問題，實現了邊坡系統性、全面、長期的實時在線監測。

(1)蒲都高速在監測周期內，未發生強降雨等惡劣天氣情況，未出現滑坡、土體坍塌等自然災害。80%以上的深層水平位移傳感器位移區間為0.16～2.46 mm，標準差在0.5以內，較為穩定。

(2)監測期內結構物外部降雨量較為密集，小時降雨量較小，在2.7 mm以內。選取深層水平位移與雨量關聯分析，未出現因降雨引發的明顯位移變化趨勢。