基于分布式光纖溫度傳感器的堤壩滲漏監測應用

周 偉

（安徽維尼檢測科技有限公司,安徽 合肥 230000）

1 引言

由于環境變化、內部侵蝕、老化以及地面運動等原因,滲漏問題常常存在于水工建筑和管道運輸工程中。滲漏不僅會引發安全隱患造成經濟損失,而且對環境具有一定破壞性。水工建筑的滲漏雖為常見缺陷,但其危害不可忽視,若滲漏現象嚴重不僅會威脅到水工建筑的安全運行,同時會對下游安全形成巨大威脅[1]。因此,監測水工建筑滲漏情況具有重要意義。

研究表明,約50%的大壩故障是由建筑內部侵蝕、天然徑流裹挾土壤顆粒對水工建筑沖刷導致。在傳統監測中,目視法和局部測量法具有一定實用價值,但布設位置通常較遠難以在第一時間獲取監測資料。目前,學者們利用土壤電阻率、滲透率與內部侵蝕之間的相關性構建方程,以此判斷壩體滲漏情況,但判斷準確性較低。而分布式光纖溫度傳感器能在第一時間完成滲漏監測,同時收集的溫度信息與滲漏具有較高的相關性,使監測結果準確。分布式光纖溫度傳感器（DTS）依靠大量傳感器和靈活的布置,使其測量距離可達到20 km左右,并有效記錄1 m空間內和0.01℃～0.1℃的分辨率,這使得該方法比傳統監測方法更具有優勢[2-3]。因此本文利用分布式光纖溫度傳感器遠程收集堤壩的溫度等相關信息,對信號進行處理,以監測堤壩滲漏情況。

本文旨在將該監測方法應用于實際工程中。利用光纖獲取原始溫度數據,并通過源分離技術和奇異點監測對信息處理,最終給出不同實驗點的監測結果。

2 研究方法

2.1 分布式光纖測溫原理

在測量過程中使用差熱分析法對堤壩進行檢測。當水工建筑運行正常情況下,利用空氣溫度和地下水溫之間的相互作用形成的熱傳遞完成滲漏測量。當水流通過堤壩造成了滲漏時,對流現象將會產生額外熱量。因此,當發生滲漏時,對流疊加引起的局部熱量變化將被光纖的熱傳輸系統捕獲,而光纖的埋設也應置于堤壩內部關鍵位置（例如下游坡腳）處,通過相關布設與信息處理,可通過溫度監測出滲漏現象[4]。在實際工況中,由于季節性溫度變化、地面不均勻性和降水等事件影響,將使得收集到的溫度數據包含了多種因素干擾,因此在利用溫度數據識別滲漏時需要進行相關分析,以避免滲漏誤判現象[5]。

2.2 系統模型

圖1為光纖溫度傳感系統在水工建筑中運行示意圖。傳感系統主要部件包括：脈沖激光源、定向耦合器和作為固有溫度傳感元件的光纖電纜。監測系統是根據拉曼散射產生溫度效應對滲漏進行記錄,當激光源發射光使纖維材料的分子相互作用時,光子會在熱誘導分子作用下產生振動并完成拉曼散射。其次,根據與溫度相關的反斯托克斯分量和溫度無關的斯托克斯分量之間的強度比給出了溫度信息。最終根據光纖內光的傳輸速度以及傳輸時間,定位溫度異常點。

圖1 灤河灤州段水系及礦區分布圖

堤壩漏水會產生熱異常現象,而這種隨著時間推移產生的溫度異變,可通過光纖記錄。然而,受多種環境因素的影響,在原始溫度數據上不易識別到滲漏特征。因此,需要對這些數據進行后續處理,以便提取關于滲漏的有用信息。

光纖記錄數據由二維變量構成,可通過時間變量t和距離變量x構建相應函數,即Y={y（t,x）|1≤t≤Nt,1≤x≤Nx},其中Nx和Nt分別代表光纖長度和采集總數。原則上,可利用測量管道和埋有纖維土壤之間的溫差識別滲漏。然而,這種差異同樣受人為因素和自然因素干擾,這使得溫度數據的獲取包含了多種因素,因此需要將這些因素從原始溫度數據中分離出來。考慮到這些因素的獨立性,假設相關溫度來源為獨立分布,并以加權線性混合將溫度數據表示出來,其線性方程可表示為：

式中：M為混合變量矩陣；F為因素獨立來源；B為信號噪音。

為減弱干擾因素的影響,采用數據降噪和歸一化等方法對原始信息進行處理。考慮到降水周期內可能引發非滲漏導致的預警,采用相關統計法用以識別此類周期,避免誤報。

2.3 泄漏監測方法

2.3.1 源分離法

源分離法包含奇異值分解（SVD）和獨立分量分析（ICA）,該方法以公制分辨率監測堤壩溫度分布。利用等式（1）中的矩陣M和F將不同熱源進行分離,最終得到溫度數據 Y。

首先以奇異值分解將原始數據空間分解成正交子空間,隨后,基于熱源相互獨立的假設,使用獨立分量分析處理奇異值分解的輸出結果。通過最大獨立標準統計法區分熱源并分析不同熱源的貢獻度。最終輸出滲漏監測數據YL。該方法常用于中期分析中,其計算過程見圖2。

圖2 源分離滲漏監測示意圖

2.3.2 奇異點監測法

本文以奇異點監測法滿足對每日監測的需求,該方法假設堤壩部分區域由非奇異區構成,從而顯示奇異區域的每日溫度變化。圖3為奇異點法在每日監測系統中運行示意圖。該系統首先核實氣象條件,以確保無降水天數,同時記錄相應時間k內的相關數據。最終由數據本身計算出奇異區域24小時的溫度變化。

圖3 每日預警系統的滲漏監測示意圖

每日預警系統是基于相異測度數學模型以及恒定警報閾值的監測方案。其中,相異測度模型可根據固定閾值計算出每日的自適應閾值di（x）。最終通過奇點監測器將異常結果

dth（ix）輸出。該系統具有早期預警的能力,有助于提高異常識別的準確性。

3 工程應用

圖4 為光纖安裝示意圖。由于海拔高度不同,因此將實驗分為2 個區域,由于建筑本身因素影響,光纖布設需繞過排水口D1、D2 并將光纜埋設在坡趾處。圖5為原始溫度數據的時空分布圖,其描述了季節性變化下排水口處和人工滲漏處的溫度變化。

圖4 光纖安裝示意圖

圖5 原始溫度時空分布圖

為測試滲漏監測系統,實驗采用人工滲漏模擬堤壩滲漏。滲漏監測結果見表1,描述內容包括滲漏流速、位置和持續時間。

表1 滲漏監測結果

通過歸一化處理和統計識別對干擾因素進行降噪,再由源分離法獲取監測結果,其監測輸出結果見圖6。通過放大人工滲漏點附近L1、L2和L3的信號,能有效地監測和定位人工滲漏點以及滲漏時間和滲漏流量大小。由表1可知,L1滲流量最大,其次是L2,而L3被認為是滲流量最小,這是因為L3 流速較低,且滲漏發生時間為水和空氣溫度差異不顯著的夜間,因此斷定時刻滲流最小。為了定位滲漏點,結合檢測結果與信號傳輸速度及時間,將結果投影到距離軸yproj（x）上,以獲取真實的滲漏信息。圖7 為實驗定位滲漏點檢測結果,根據結果顯示滲漏點分別位于D2 前后幾米處。

圖6 基于源分離法滲漏監測結果

圖7 滲漏點定位結果

圖8為每日預警系統的監測結果圖,該過程對每日最大值進行了歸一化處理,以便于觀察異常點,根據結果可判斷出排水管D2后處和實際泄漏點為異常點,利用該圖有利于跟蹤異常點后續滲漏演變過程。

圖8 每日預警系統滲漏監測結果圖

為進一步驗證方法的可行性,研究選用不同季節下的堤壩為研究對象,并將光纜埋設于邊坡與排水渠的交叉處。通過定期目視檢查表明,該段堤壩存在滲漏現象。利用源分離法對該段堤壩不同時間進行滲漏監測,并將結果投影至yproj（x）上,其結果見圖9。

圖9 基于源分離監測結果投影

圖中箭頭標記位置為滲漏點,對比圖9（a）和圖9（b）發現,4月出現異常標記的位置在7月無顯著異常表現。通過實地考察后認為,滲漏會隨著時間的推移出現或消失與河流流速隨著季節變化影響有關。

4 結論

本文介紹了分布式光纖溫度傳感器的監測原理以及監測系統模型。為保障堤壩中期監測和每日監測需求,分別采用源分離法和奇異點監測法對實驗堤壩進行監測,通過埋設光纖完成了原始溫度數據的收集,以原始數據通過線性方程和源分離法得出監測結果,根據信號傳輸速度和時間定位出了滲漏點位置。分析不同季節下壩體滲漏原因發現,滲漏監測系統受河道流速影響。通過實驗認為分布式光纖溫度傳感技術是滲漏監測的有效方法,結合目視法能有效提高對滲漏識別的準確性。