基于物聯網技術的水廠建筑變形自動化監測

劉朋 曹海軍

（1.南京浦口城鄉水務發展有限公司 江蘇南京 210000 2.南京東大巖土工程勘察設計研究院有限公司 江蘇南京 210000）

0 引言

供水工程相關的建（構）筑物的健康運營是廣大市民用水安全的保障，近年來，隨著城鄉建筑的大規模建設，地下工程開發與施工、水管的老化破損漏水等引起臨近供水工程建（構）筑物變形破壞現象時有發生，嚴重影響高速發展中的城市生活質量。水廠建筑的安全性能評估需要長期有效的實測數據作為支持，而傳統人工檢測方式存在反饋性、實時性、集成化程度較低，難以實現大規模的快速覆蓋，人為因素造成的誤差和疏漏不可避免等問題，難以滿足現代城市供水管理的需要。搭建基于物聯網技術的建筑變形自動化監測平臺，實現對供水工程結構健康狀態的實時感知[1]，及時提供預警和決策支持具有重要意義。

目前，許多自動化監測項目缺少對實際經濟效益的分析，而是投入高精尖的監測設備，造成成本過高、設備不穩定、技術參數上也存在一定浪費[2]。還有一些觀點認為傳統的人工監測技術已經非常成熟，沒有必要采用自動化監測。本文結合某具體的廠房變形監測實例，從技術性和經濟效益兩方面闡述自動化監測的特點，為更好地指導供水工程建（構）筑物變形監測技術選用，提高監測效率并節約成本提供參考。

1 自動化監測系統

水廠建筑的安全性評價指標主要包括傾斜、沉降與裂縫三個方面。目前人工監測設備大都采用的是水準儀和全站儀。水準儀優勢：測量精度高、穩定性較好、價格低，但因采用方法為人工接觸式測量，對操作人員的技術有很高的要求，并且容易產生人為誤差，而且對于一些高、大建筑面，測量十分困難；全站儀的優勢：可以對各建筑面的任意位置進行監測，但效率較低，并且也容易產生人為誤差。另外，最近幾年也采用了一些新設備：如人工式近景攝影測量和便攜式激光測距儀等設備，但目前精度僅在mm級，且受環境影響明顯，有待進一步改進[4]。

本研究基于物聯網技術的自動化監測系統主要包含了三層子系統，如圖1所示[5-6]。第一層為硬件層，具體是指在現場安裝的硬件包括：靜力水準儀、傾角計、裂縫計、解調儀和無線傳輸模塊。其中靜力水準儀、傾角計和裂縫計，用于獲取前述建筑安全性評價的三個指標，解調儀用于傳感器的數據采集，無線傳輸模塊將數據并上傳云端平臺。隨著電子與網絡通訊技術的快速發展，目前物理層方面的硬件已呈現大融合趨勢，市場已出現集感知、測量、分析與數據無線傳輸功能于一體的微型智能化傳感器。第二層為分析層，即數據通過無線傳輸發送到服務器，后臺程序對數據進行分析和管理。第三層為應用層，通過各種上網設備終端，如電腦、智能手機、智能平板等可查看監測數據，一般會根據用戶的需求進行相應的定制化開發。

2 自動化監測系統效益分析

自動化監測技術各有優缺點，相對于人工監測而言，可提升監測效率、范圍和精度。一方面，建筑場地越大，數量越大，重要性等級越高，自動化監測效率高，實時性好，可觀測的范圍大。人工監測對人員的要求高，同時容易產生人為誤差。自動化監測設備精度和分辨率指標高于傳統人工設備，觀測精度整體更可靠。

此外，選用合適的監測技術，除了要考慮技術方面，成本也是一個重要影響因素。變形監測的工作量和精度要求是由：建筑物數量、面積和其重要性等級決定的。相比施工期，建筑的運營監測一般精度要求更嚴格，而監測頻次相對較低，但當建筑運營期出現安全隱患時，監測頻次則會大大增加，及時預警預報險情可以大幅降低經濟損失，同時也為后期的加固修補措施提供參考和依據。下面將根據某實際供水廠房建筑變形監測項目，做進一步的具體分析。

圖1 水廠建筑變形自動化監測系統

3 工程實例

3.1 項目概況

經調查發現，某水廠廠區內反沖洗泵房與濾池廠房間（圖2陰影部分），出現明顯的差異沉降，造成散水排水溝拉裂，反沖洗風管撓曲，兩建筑間的地下供水管廊結構頂板與墻體出現開裂，伴有漏水等現象。為了了解其沉降發展趨勢，分析監測數據，及時準確的掌握廠區連接處地下供水管廊的健康狀態，對反沖洗泵房和濾池廠房開展建筑變形安全監測，根據相關規范確定預警值，保證廠區建筑結構和供水管廊以及廠內相關設備的運營安全。

圖2 項目建筑平面

從技術和經濟效益來分析不同建（構）筑物的變形監測技術，擬定變形監測技術的選擇流程：首先從工程性質確定監測技術參數；其次對應參數要求，選擇技術類型；再次計算各項成本；最后結合實際情況，選擇最優方案。本項目最終制定了監測方案，如圖3所示，差異沉降監測點6處、垂直度監測點4處，已有裂縫監測點3處。

圖3 監測方案

3.2 自動化監測系統構建

在該項目中，由于廠房墻體傾斜方向不確定，同時考慮到設備的穩定性，我們采用雙軸水平傾角計，精度達到0.01°；差異沉降測量選用新型的液壓式靜力水準儀，依據連通管原理的方法，水準儀內的壓敏傳感器測量每個測點相對與端頭液位罐相對高差，得出不同測點相對沉降值，綜合精度±1‰；裂縫監測選用無線拉繩式傳感器，通過將傳感器的兩個安裝孔固定在待測變形縫的兩邊，測定裂縫寬度的變化，精度達到0.05mm。

自動采集傳輸系統，將數據采集模塊、無線傳輸模塊、采集儀及DTU集成在一起，其中將RS485數字信號外接太陽能供電系統，硬件系統均安裝在樓頂。通過DTU中移動手機卡GPRS功能可將采集到的數據傳輸至Internet網絡。根據本項目特點，定制開發了一套完整的水廠無線聯網終端監控平臺APP。授權的系統用戶都可以通過手機、平板等上網設備遠程連接系統中心服務器，通過與建筑物的無線終端模塊聯網，客戶端可以365×24h登錄云端實時掌握建筑的基本狀態、查看現場數據，查詢歷史數據。

3.3 監測結果分析

圖4為系統搭建后，得到的部分監測結果，顯示2018年3月25日至2018年7月20日期間，反沖洗泵的墻體南北向變形呈現波動性增大趨勢，最大約0.060°，東西向整體呈現波動性變化，未見明顯增大趨勢，測值顯著低于南北向，最大約0.054°。根據《建筑變形測量規范》（JGJ 8—2016）中關于多層和建筑的整體傾斜的允許值規定[6-7]，當Hg≤24m，傾斜率不大于0.4%，即傾斜角度不大于0.23°，表明監測周期內，墻體傾斜程度尚未達到警戒值。另一方面V型濾池與反沖洗泵的差異沉降持續增加，預制蓋板裂縫開展累計變形約為3.53mm，監測周期內，超過0.15mm/d變形速率警戒值情況出現了5次，但該趨勢未有持續。

圖4 部分監測結果

3.4 經濟性對比

將自動化監測替代人工常規監測，從經濟上的成本投入是工程上尤其不可忽視的重要因素。我們對這兩種監測方法的具體費用進行了對比，如表1所示。

表1 人工常規監測與自動化監測費用對比

從兩種監測手段的投入分析，常規監測由于人力成本相對較高，在監測點數確定情況下，費用主要取決于監測次數。自動化監測所需投入的材料費與定制化終端軟件成本較高，由于后期監測過程中除必要的維護檢修外，人力成本大幅降低，因此此次方案比選中，自動化監測的整體費用比常規監測還要低約18%，考慮到常規監測隨監測次數增加近線性增加，而自動化化監測在設備保修期內，總費用幾乎不受監測次數與時間的影響，性價比將更為突出。因此，自動化監測技術比常規監測更具優勢。

4 結論

基于物聯網傳感技術，設計了建筑在線監測的基礎系統，并將設計方案成功應用于水廠建筑的在線實時監測，并且實現了數據采集、分析、可視化及預警等功能，實現了實時監測、實時預警并減少了人工干預。隨著自動化監測技術的不斷成熟，建筑健康監測的普及度將越來越高，并且無線監測系統趨于標準化，形成健康監測的統一性評判標準。另外，基于監測得到的海量數據，通過大數據人工智能算法等對建筑進行損傷識別與量化、壽命預測將是該領域的重要發展方向。