基于超弱光柵傳感陣列的鉆機違法入侵地鐵線路識別定位方法

李 盛， 邱 陽， 南秋明， 甘維兵， 蔣錦朋

(1.武漢理工大學 光纖傳感技術與網絡國家工程研究中心，武漢 430070；2.武漢理工大學 信息工程學院，武漢 430070；3.小米科技有限責任公司，武漢 430070)

地鐵線路上方鉆機違法入侵事件近年來屢有發生，存在打穿地鐵隧道，引起隧道塌方的風險，嚴重危及地鐵列車運行安全。目前，防止該類隱患發生的主要手段仍依賴人員沿線巡查。由于地鐵線路范圍廣，線路長等特點，人工巡檢方式效率低，及時反饋性不強，且易出現漏檢情況。采用監測設備的防治措施中，以視頻監控為代表的手段僅能實現局部防控。無人機攝影[1]巡線則易受氣候條件和地面建筑遮擋等因素影響。2020年，Huang等[2]報道了基于光纖地震傳感器陣列記錄和識別地址鉆探事件的相關研究。但該研究所基于的傳感器數量規模依舊有限，很難滿足地鐵線路的長距離、高密度監測需求。

面向長距離、高密度遠程實時監測需求，與電類傳感器相比，基于分布式聲學傳感(distributed acoustic sensing, DAS)技術的傳感器復用能力強，且在空間分辨率，抗電磁干擾能力和使用壽命方面均優勢顯著。基于該技術的應用，在土木交通[3]、周界安防[4-5]、石油化工[6-7]、地球物理[8]等領域已有大量研究報導。然而，DAS技術基于光纖中瑞利背向散射光的干涉效應進行測量，在長距離定量檢測中，由于背向散射光的強度較弱，采集的信息信噪比和準確性較低[9]。超弱光柵(ultra-weak fiber Bragg grating, UWFBG)傳感陣列[10-11]相比DAS技術檢測精度更高[12-13]，適合在地鐵線路中開展長距離、高密度的振動監測[14]。Nan等[15]曾報導基于UWFBG可跟蹤定位地鐵隧道內列車和人員移動軌跡。Gan等[16-17]則通過現場試驗揭示了基于該技術可有效識別并區分地鐵線路上方挖掘機入侵時的典型模式。相比挖掘機，鉆機在線路上方的入侵擾動荷載更小，識別難度更大。為利用UWFBG分布式振動信號捕捉地鐵線路上方的鉆機入侵事件，本文設計了針對鉆機發動機振動信號特征的入侵實時識別和定位方法，并通過現場測試檢驗了所提方法的有效性。

以下首先介紹UWFBG傳感陣列振動檢測原理。其次，圍繞設計的地鐵隧道上方鉆機入侵現場測試方案，分析鉆機入侵時的振動信號特征。最后，針對信號特征提出識別及定位鉆機入侵事件的監測方法，并對實時監測的結果進行分析討論。

1 UWFBG傳感陣列振動檢測原理

UWFBG被用于采集地鐵線路上方鉆機違法入侵過程中地鐵隧道結構的振動信號。圖1展示了UWFBG傳感陣列的振動檢測原理。當可調激光器發送脈沖光到光纖中，UWFBG作為反射鏡反射具有特定中心波長的窄帶光，并在光纖中引起光干涉。當光纖因外部振動而變形時，反射光的相對相位發生變化。使用對稱3×3耦合器解調相位差，重建振動信號的時域波形。其中，參數L表示兩個相鄰UWFBG之間的物理距離，即測量時測點間的空間分辨率。法拉第旋轉鏡則用于抑制解調過程中反射光的偏振效應。此外，光時域反射儀(optical time domain reflectometry, OTDR)技術[18]用于確定光纖中的振動位置。

2 試驗方案

如圖2所示，地鐵線路上方鉆機入侵時激發的地震波向地下介質傳播。地下隧道結構洞壁上布置的UWFBG傳感陣列光纜被用于采集鉆機入侵引起的分布式振動響應。

2.1 場址選擇

基于以上思路，在武漢地鐵7號線設計并開展鉆機入侵試驗。現場試驗區域和設計的鉆機入侵位置如圖3所示。試驗區域內地鐵隧道平均埋深約22.6 m。在地下雙向隧道的一側洞壁上，采取卡箍加環氧膠覆蓋的方式安裝層絞結構鎧裝保護的UWFBG傳感光纜。傳感光纜沿試驗線路長2.65 km，相鄰UWFBG之間距離5 m。根據現場條件選擇兩處位置開展鉆機入侵試驗。#1入侵點與#2入侵點相距50 m，兩者沿線路里程分別對應地下隧道洞壁傳感光纜上的#158和#148振動測區。

2.2 入侵設備

選擇工程中較為常用的質量約5 t的小型鉆機模擬地面違法入侵。該鉆機包含兩臺柴油發動機，其中控制設備移動的發動機額定功率為13.2 kW，另一個用于鉆孔的發動機額定功率為16.2 kW。兩臺發動機的額定轉速均為2 200 r/min。

2.3 試驗工況

與發動機振動相比，旋挖鉆頭產生的信號能量十分微弱。旋挖時由地面向下傳遞至傳感纜上的能量還會受到地鐵隧道埋深和地質條件等因素的削弱。由于鉆孔設備作業前必須先啟動發動機，且鉆孔過程發動機需長期持續運轉，因此發動機工作時產生的振動在穩定性和連續性方面更加顯著，相比鉆孔信號更容易被傳感器捕捉。鑒于直接識別鉆孔信號的難度，以及現場試驗區內不允許進行鉆探活動，模擬鉆孔入侵試驗時未進行現場鉆探，而是將發動機啟動引起的振動作為入侵事件特征。試驗中，在不中斷地面和地下交通狀態下，每個入侵位置采集鉆機發動機兩種工作狀態下的振動。首先，啟動發動機并使其工作于怠速狀態，持續采集一段時間后關閉發動機，接著以最大功率啟動發動機。

3 振動特征分析

試驗期間在#1和#2入侵點，傳感光纜振動波形瀑布圖如圖4所示。其中，縱軸時間長度540 s和橫軸空間范圍(#130～#180振動測區)分別涵蓋了整個試驗歷程及試驗區間。發動機處于怠速及最大功率工作的兩個階段在瀑布圖中采用虛線框標記。由于試驗在未中斷交通狀態下開展，圖4中還采集到了地鐵列車及地面車輛通過時的振動能量響應。其中，連續振動響應曲線的斜率大小及方向可用于區分列車與地面車輛及其行駛的方向。但是，鉆機發動機激發的振動信號不論功率大小，均遠比列車和地面車輛的振動信號弱，在兩個瀑布圖中均難以直接從噪聲占優勢的時域信號中辨識。

圖5和圖6分別給出了圖4(a)中#158振動測區和圖4(b)中#148振動測區的短時傅里葉變換結果。從時頻譜結果可以清晰觀察到不同階段發動機從啟動至停止過程的較窄譜線。發動機怠速(狀態1)和最大功率(狀態2)時分別具有兩條和一條特征頻率頻譜線。其中，狀態2中僅表現出單個頻率可能與發動機功率增大時，轉子旋轉變得更加均勻穩定有關。比較兩處入侵位置的頻譜圖可知，發動機引起的特征頻率僅存在細微的差異(圖5中為21.2 Hz和32.2 Hz；圖6中為21 Hz和31.6 Hz)。由于軟巖對地震波具有高頻吸收的能力，因此在相對更軟的地質條件下，頻率可能會發生變化和偏離。因此，圖6中部分頻譜線的彎曲或不連貫可能主要受試驗區域地質條件影響。對于影響識別發動機特征頻率的列車和地面車輛等噪聲信號，列車振動具有高能量和寬頻帶(>50 Hz)特征，地面車輛的頻譜主要分布在30 Hz以下，而環境噪聲主要占據低頻段(<20 Hz)。除以上干擾外，整個試驗過程始終存在24.6 Hz和42.2 Hz兩個源于解調器工作時的固有倍頻影響。

4 識別及定位方法

基于以上鉆機試驗期間各類振動特征的分析結果，并考慮鉆機發動機振動的連續性和穩定性特點，提出的鉆機發動機振動識別方法如圖7所示，當監測范圍內有測區滿足識別機制時，換算振動光纜測區編碼與線路間對應關系即可實現對鉆機入侵事件的定位。實現方法主要由鉆機發動機識別和有效信息統計分析兩步組成，后者目的在于提高識別的抗噪能力以減少誤報概率。表1為提出方法中使用的各種變量的名稱及描述。對每一個振動測區監測信號，分別定義time_win1和time_win2兩種窗口，其中time_win2是對time_win1的進一步均勻細分，通過統計存疑事件的占比來決定所屬的time_win1時段是否輸出識別提示信息。考慮到實時性需求，time_win1隨時間以time_win2為步長移動，并連續輸出判別結果。

表1 提出方法涉及變量名稱及描述

4.1 鉆機發動機識別

由于信號的頻域特征相對時域更加顯著，因此識別鉆機發動機工作狀態主要基于信號的頻域信息。鉆機發動機以近乎恒定轉速工作，且產生的振動信號在頻譜中具有較窄譜線，因此，頻譜中出現的孤立脈沖可被認為是待識別的發動機存疑工作狀態。以圖6中75～80 s時段為例，識別過程中首先使用快速傅里葉變換將time_win2中的信號轉換為圖8(a)所示頻譜。然后，頻譜窗口spec_win1從低頻向高頻移動，計算spec_win1(2 Hz寬度)中的平均值ave_val，并將其與中心點cent_val進行比較。若cent_val是ave_val的n倍(本文試驗中將n定義為3)，則該頻率點被認為是孤立的并被輸出。由于發動機額定功率下輸出頻率為37.5 Hz，因此識別過程首先排除圖8中2 Hz以下40 Hz以上的灰色陰影頻帶。同時，排除解調器引起噪聲(24.6 Hz)的小頻帶(通常為1 Hz寬度)。以上處理后的輸出結果如圖8(b)所示，識別出的頻率點與圖6中結果近乎一致。但從圖8(b)中可以觀察到基于以上執行時不希望保留的頻率點31.1 Hz依然未被剔除。為改善該現象，將spec_win1調整為更窄頻率窗口spec_win2(1 Hz寬度)，且保留spec_win2中的最大值。調整處理后識別結果如圖8(c)所示。經過上述處理，當在識別結果中捕捉到至少一個發動機頻率點時，可如圖7將time_win2標記為“存疑”，否則標記為“正常”。

4.2 有效信息統計分析

相比持續時間更長的鉆探過程，地鐵、車輛等視為噪聲的干擾均是短時或瞬時的。統計發動機工作存疑事件占比的方式用于減小噪聲干擾和虛假警報。如圖7所示，將time_win1中的發動機“存疑”事件比例定義為P，如式(1)定義閾值thres_val1和thres_val2來評價是否存在鉆孔入侵事件。

(1)

其中，閾值thres_val1和thres_val2與識別方法的靈敏度和準確性密切相關，其設定需要綜合考慮試驗場地條件與環境。通過現場測試，當thres_val1和thres_val2分別取值為0.5和0.7時可以保證預警的及時性與準確性。

4.3 入侵事件定位

(2)

式中，N為振動測區數量，入侵定位隨著監控過程實時處理。

5 試驗結果

圖9為#1、#2入侵點模擬鉆機入侵時，地下#130～#180測區的監測狀態結果。“圓形”，“正方形”和“三角形”分別表示“正常”、“預警”和“報警”三種監測狀態。由于實時判斷監測狀態的過程中，考慮了圖7所示的移動窗口實時處理策略，因此預警和報警時間在反饋上存在一定的延遲，但是響應時間跨度與鉆機發動機的工作時長基本一致。

比較兩個入侵點的定位效果可知，在#1入侵點發動機怠速和最大功率運轉時，受影響的測區距離中心點的范圍分別約為40 m和50 m。在#2入侵點位置激發的振動信號振幅衰減嚴重，因此造成的影響范圍更小，且發動機兩種運轉功率對測點的影響范圍幾乎一致，約為35 m。該結果進一步驗證了圖5和圖6中關于#2入侵點地下巖石結構相對偏軟的判斷。此外，圖9中代表實時計算入侵位置的“加號”序列顯示，提出方法的定位結果十分接近真實的模擬入侵點，識別偏差在10 m內。

6 結 論

本文提出了基于統計發動機運轉有效信息識別定位鉆孔設備入侵事件的實時處理方法。現場試驗論證了基于超弱光柵傳感陣列信息識別定位地鐵線路上方鉆機違法入侵的有效性。提出的識別定位方法具有環境抗噪性，不受地面、地下交通荷載干擾，具備實時反饋能力。然而，受現場測試條件的局限及安全性考慮，現場對方法的試驗論證僅選擇了常用的小型鉆機設備。因此，后續將在不同復雜路段和地質條件下對不同規格及型號的鉆孔設備進行識別定位，驗證方法的可靠性和實用性。此外，文中方法涉及的參數及配置，對識別更多類型鉆孔設備入侵事件的準確性，以及實時處理計算效率的評價等工作還有待繼續分析完善。