邊坡多場(chǎng)光纖神經(jīng)感知與安全保障體系

程剛, 張昊宇, 李剛強(qiáng), 游欽涼, 王振雪, 王子怡

(1. 華北科技學(xué)院(中國(guó)煤礦安全技術(shù)培訓(xùn)中心)計(jì)算機(jī)學(xué)院, 北京 101601; 2. 南京大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院, 南京 210023; 3. 南京大學(xué)(蘇州)高新技術(shù)研究院,蘇州 215123; 4. 華北科技學(xué)院(中國(guó)煤礦安全技術(shù)培訓(xùn)中心)礦山安全學(xué)院, 北京 101601)

中國(guó)幅員遼闊、地形復(fù)雜多樣,是自然災(zāi)害頻發(fā)的大國(guó),近年來(lái)邊坡災(zāi)害事故發(fā)生率高居不下,2017—2021年共發(fā)生滑坡災(zāi)害18 520起,對(duì)人民的正常生活產(chǎn)生了極大的影響[1-4]。邊坡是指一定傾斜角度的巖土體在自然或人為因素作用下形成的臨空面[5-7],當(dāng)其上部巖土體在重力作用下發(fā)生整體位移時(shí),即形成滑坡。人類工程活動(dòng)是誘發(fā)邊坡災(zāi)害的關(guān)鍵因素,對(duì)工程建設(shè)與運(yùn)營(yíng)安全產(chǎn)生重要影響。因此,開展邊坡多場(chǎng)監(jiān)測(cè)研究,精準(zhǔn)獲取邊坡多場(chǎng)實(shí)時(shí)狀態(tài)信息,進(jìn)一步建立邊坡多場(chǎng)安全保障體系,是國(guó)家重大需求[8-9]。

國(guó)外學(xué)者通過(guò)衛(wèi)星遙感、無(wú)人機(jī)航拍等遙測(cè)技術(shù)對(duì)邊坡進(jìn)行監(jiān)測(cè),同時(shí)利用鉆孔測(cè)斜、地質(zhì)雷達(dá)、測(cè)量機(jī)器人等技術(shù)對(duì)邊坡進(jìn)行監(jiān)測(cè),監(jiān)測(cè)參量聚焦于邊坡變形,而針對(duì)邊坡地下巖土體的溫度、滲流、地電等參量的聯(lián)合監(jiān)測(cè)甚少。Wolter等[10]基于近景攝影技術(shù)對(duì)意大利Vajont滑坡發(fā)育演化過(guò)程中的形態(tài)學(xué)特征進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)坡表由于風(fēng)化侵蝕產(chǎn)生變形,且滑痕呈階梯狀。Raucoules等[11]利用合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技術(shù)對(duì)法國(guó)La Valette滑坡進(jìn)行監(jiān)測(cè),試驗(yàn)驗(yàn)證了該技術(shù)在邊坡表面變形監(jiān)測(cè)中的適用性。然而,上述技術(shù)難以獲得邊坡內(nèi)部變形信息,且InSAR技術(shù)易受大氣與植被覆蓋影響,同時(shí)應(yīng)變計(jì)、位移計(jì)和滲壓計(jì)等常規(guī)傳感器所獲得的數(shù)據(jù)大都為點(diǎn)式,具有一定的離散性,易造成邊坡關(guān)鍵區(qū)域的漏檢[12-14]。因此,提高邊坡災(zāi)害的監(jiān)測(cè)預(yù)警水平仍是當(dāng)前亟需攻克的關(guān)鍵問(wèn)題。現(xiàn)基于人體感知神經(jīng),利用光電聯(lián)合監(jiān)測(cè)技術(shù),提出邊坡多場(chǎng)光纖神經(jīng)感知方法,實(shí)時(shí)獲取邊坡時(shí)空連續(xù)狀態(tài)信息,據(jù)此構(gòu)建集異常感知、信息傳輸、數(shù)據(jù)挖掘、決策預(yù)警為一體的安全保障體系,為邊坡工程的安全性提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

1 邊坡多場(chǎng)光纖神經(jīng)感知

為系統(tǒng)性獲取邊坡穩(wěn)定性狀態(tài)信息,采用VOSviewer軟件對(duì)1987—2023年4月前1 297篇學(xué)術(shù)期刊論文進(jìn)行分析,選取CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)的高級(jí)檢索,以“邊坡穩(wěn)定性”與“影響因素”為主題檢索學(xué)術(shù)期刊,將最小出現(xiàn)頻次設(shè)置為10次,共篩選出119個(gè)關(guān)鍵詞,生成的高頻關(guān)鍵詞可視化分析圖譜(圖1)能體現(xiàn)其相關(guān)性,通過(guò)可視化數(shù)據(jù)分析可知變形、溫度、滲流、地電等邊坡多場(chǎng)參量是影響邊坡穩(wěn)定性的關(guān)鍵控制因素,需在感知多場(chǎng)實(shí)時(shí)狀態(tài)的基礎(chǔ)上結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)開展多場(chǎng)數(shù)據(jù)聚類分析,評(píng)估邊坡穩(wěn)定性系數(shù),建立邊坡穩(wěn)定性預(yù)測(cè)模型,進(jìn)而確保邊坡安全性[15-17]。

邊坡多存在于自然環(huán)境的開放系統(tǒng)中,其變形失穩(wěn)受邊坡地下變形場(chǎng)、溫度場(chǎng)、滲流場(chǎng)、地電場(chǎng)等多場(chǎng)耦合作用影響,因此,為掌握邊坡變形失穩(wěn)全過(guò)程演化規(guī)律,須從多場(chǎng)的角度,實(shí)時(shí)獲取邊坡多源多場(chǎng)信息[18]。分布式光纖感測(cè)技術(shù)(distributed fiber optic sensing,DFOS)是一種以光為載體,光纖為媒介,集信息感知與數(shù)據(jù)傳輸為一體的高新傳感技術(shù),利用光線單向傳輸?shù)奶攸c(diǎn),監(jiān)測(cè)外界物理參量實(shí)時(shí)變化,已在礦山、隧道等工程領(lǐng)域得到廣泛運(yùn)用,在巖土工程建設(shè)穩(wěn)定性方面發(fā)揮著重要的作用。因此利用DFOS技術(shù)持續(xù)性獲取變形、溫度、滲流、地電等邊坡多場(chǎng)參量實(shí)時(shí)變化是邊坡多場(chǎng)感知的關(guān)鍵,目前用于監(jiān)測(cè)邊坡多場(chǎng)參量的DFOS技術(shù)主要包括:光纖布拉格光柵技術(shù)(fiber bragg grating,FBG)、光時(shí)域反射技術(shù)(optical time domain reflectometer,OTDR)、布里淵光時(shí)域反射技術(shù)(Brillouin optical time-domain reflectometer,BOTDR)、布里淵光時(shí)域分析技術(shù)(Brillouin optical time-domain analysis,BOTDA)、布里淵光頻域分析技術(shù)(Brillouin optical frequency domain analysis,BOFDA)和分布式聲學(xué)感測(cè)技術(shù)(distributed acoustic sensing,DAS)[19-22]。基于人體感知神經(jīng)與多種光纖感測(cè)技術(shù)[23],可構(gòu)建時(shí)空連續(xù)的邊坡多場(chǎng)光纖神經(jīng)感知網(wǎng)絡(luò)(圖2)。

1.1 變形場(chǎng)

變形場(chǎng)是巖土體變形失穩(wěn)表征的主控物理場(chǎng)。邊坡變形場(chǎng)是受邊坡變形、溫度、滲流及地電等多場(chǎng)因素共同作用下形成的耦合場(chǎng),多場(chǎng)因素疊加作用下易改變邊坡內(nèi)部巖土體巖性與狀態(tài),打破邊坡內(nèi)部應(yīng)力平衡,從而引起邊坡的變形破壞[24-25],邊坡變形形式大致可分為松弛張裂、蠕動(dòng)變形、崩塌、滑坡四種類型[26-28],變形狀態(tài)直接反映了巖土體各基本場(chǎng)耦合作用程度,是邊坡失穩(wěn)破壞最直觀的表現(xiàn)形式,因此針對(duì)變形場(chǎng)的監(jiān)測(cè)是邊坡穩(wěn)定性保障的重中之重,可結(jié)合各類光纖感測(cè)技術(shù)布設(shè)縱橫交錯(cuò)的光纖感知網(wǎng)絡(luò),獲取邊坡實(shí)時(shí)變形信息,進(jìn)而做出相應(yīng)預(yù)警決策[29],表1為變形場(chǎng)監(jiān)測(cè)中各類分布式光纖感測(cè)技術(shù)特點(diǎn)與相應(yīng)儀器精度。

邊坡變形場(chǎng)的監(jiān)測(cè)中需同步考慮其他多場(chǎng)因素的耦合作用[30-32]。陳振威[33]基于FBG技術(shù)開展了邊坡變形場(chǎng)監(jiān)測(cè)研究,針對(duì)FBG存在對(duì)應(yīng)力與溫度因素交叉敏感的問(wèn)題,利用石英玻璃作為襯底對(duì)傳感器封裝工藝進(jìn)行改進(jìn)與優(yōu)化,顯著提升了其抗干擾能力。試驗(yàn)研究表明,相較于單一物理場(chǎng)監(jiān)測(cè)傳感器,統(tǒng)籌考慮多場(chǎng)耦合作用的FBG位移傳感器具有更好的溫度補(bǔ)償性能與精度,可為邊坡變形場(chǎng)的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)提供技術(shù)支撐。

圖2 邊坡多場(chǎng)光纖神經(jīng)感知網(wǎng)絡(luò)Fig.2 Multi-field fiber optic neural perception network for slope

表1 基于DFOS的變形場(chǎng)監(jiān)測(cè)Table 1 Deformation field monitoring based on DFOS

1.2 溫度場(chǎng)

溫度場(chǎng)是指不同氣候季節(jié)及日照作用等因素共同組成的物理場(chǎng)。邊坡溫度場(chǎng)是邊坡內(nèi)部溫度分布及其變化的表現(xiàn)形式,時(shí)刻受周圍氣溫、水溫及地表溫度的影響,邊坡內(nèi)部溫度的變化不僅會(huì)影響巖土體巖性、巖土體耦合狀態(tài)、滲流系數(shù)等邊坡物理參量還會(huì)使光纖傳感器的監(jiān)測(cè)精度產(chǎn)生變化,通常邊坡淺層受溫度場(chǎng)作用影響大、深層所受影響相對(duì)較小[34],可結(jié)合ROTDR及FBG等溫度感測(cè)技術(shù)及設(shè)備對(duì)光纖沿線任一處巖土體實(shí)時(shí)溫度的精細(xì)化監(jiān)測(cè),同時(shí)需對(duì)水位計(jì)、滲壓計(jì)、位移計(jì)以及各類光纖傳感器不同深度位置處進(jìn)行溫度補(bǔ)償以確保其正常運(yùn)行,圖3為邊坡溫度場(chǎng)監(jiān)測(cè)示意。

孫義杰[35]開展了三峽庫(kù)岸邊坡多場(chǎng)多參量影響因素試驗(yàn)研究,融合ROTDR與FBG技術(shù),實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)邊坡內(nèi)部不同位置地溫分布隨時(shí)間的變化過(guò)程(圖4),根據(jù)邊坡不同深度的溫度響應(yīng)特征,將邊坡劃分為變溫帶(淺層)和常溫帶(深部)兩部分,兩帶溫度均隨著季節(jié)變化而產(chǎn)生波動(dòng),其中常溫帶地溫在19 ℃附近小幅度波動(dòng),而處于地表7 m范圍內(nèi)的變溫帶地溫受季節(jié)影響波動(dòng)較大,這對(duì)傳感器精度和化學(xué)反應(yīng)速率等因素產(chǎn)生重要影響。

圖3 邊坡溫度場(chǎng)監(jiān)測(cè)Fig.3 Monitoring of slope temperature field

1.3 滲流場(chǎng)

滲流場(chǎng)是降雨及巖土體內(nèi)部地下水作用的表現(xiàn)形式。降雨及地下水作用是邊坡穩(wěn)定性的關(guān)鍵控制因素,其產(chǎn)生的動(dòng)水壓力易引起邊坡內(nèi)部應(yīng)力平衡狀態(tài)變化,邊坡巖土體孔隙大小、孔隙率與孔隙比也會(huì)隨之變化,同時(shí)邊坡內(nèi)部含水率越高,巖土體熱傳導(dǎo)能力往往越強(qiáng),對(duì)巖土耦合性及傳感器測(cè)量精度產(chǎn)生影響[36-38],特別是在中國(guó)地質(zhì)災(zāi)害最為嚴(yán)重地區(qū)之一的三峽庫(kù)區(qū),在人類工程活動(dòng)、極端降雨、庫(kù)水位周期性波動(dòng)等因素的共同作用下,加快了邊坡地下水滲流速率,對(duì)邊坡穩(wěn)定性產(chǎn)生極大威脅[39]。目前,常規(guī)的監(jiān)測(cè)方法難以實(shí)現(xiàn)邊坡地下滲流場(chǎng)時(shí)空連續(xù)性分布監(jiān)測(cè),因此可利用水分傳感器與孔隙水壓力傳感器,結(jié)合FBG、UWFBG對(duì)邊坡內(nèi)部含水量、孔隙水壓力與含水層滲流速度等因素的變化過(guò)程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),以獲取邊坡滲流場(chǎng)實(shí)時(shí)狀態(tài)信息,圖5為基于DFOS的邊坡滲流場(chǎng)監(jiān)測(cè)示意圖。

張磊[40]以三峽馬家溝邊坡為研究對(duì)象,基于DFOS技術(shù)開展了邊坡滲流場(chǎng)監(jiān)測(cè)研究,由于該邊坡所處區(qū)域降雨較少,使得其滲流作用主要受庫(kù)水位變化影響。研究發(fā)現(xiàn),庫(kù)水位隨季節(jié)更替在145～175 m呈周期性波動(dòng),并于每年11月達(dá)到峰值,(圖6),當(dāng)庫(kù)水位發(fā)生迅速陡降或階段性處于低水位狀態(tài)時(shí),邊坡前端常產(chǎn)生由內(nèi)向外的滲流力,誘發(fā)邊坡產(chǎn)生較高的滑坡變形速率。

圖5 基于DFOS的邊坡滲流場(chǎng)監(jiān)測(cè)Fig.5 Monitoring of slope seepage field based on DFOS

圖4 邊坡溫度場(chǎng)監(jiān)測(cè)布設(shè)Fig.4 Monitoring layout of slope temperature field

圖6 庫(kù)水位及孔隙水壓監(jiān)測(cè)[40]Fig.6 Monitoring of reservoir water level and pore water pressure[40]

1.4 地電場(chǎng)

地電場(chǎng)是指地球內(nèi)部的電場(chǎng),由大地電場(chǎng)和自然電場(chǎng)組成[41-43]。邊坡地電場(chǎng)監(jiān)測(cè)是邊坡不同時(shí)期電場(chǎng)變化的表現(xiàn)形式,對(duì)邊坡變形破壞位置及其過(guò)程進(jìn)行反演,在野外實(shí)際監(jiān)測(cè)中,通常根據(jù)邊坡勘察資料,結(jié)合邊坡變形值大小設(shè)置電極數(shù)量和間距,布設(shè)縱橫向電法測(cè)線,利用高密度電法儀結(jié)合分布式光纖觀測(cè)技術(shù)采集不同時(shí)刻邊坡地下電阻率分布,進(jìn)而依據(jù)不同時(shí)刻的電阻率變化來(lái)反演邊坡變形破壞演化過(guò)程[44-46]。該方法由于現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施便捷、傳感器可重復(fù)利用、數(shù)據(jù)結(jié)果直觀等優(yōu)勢(shì),被廣泛應(yīng)用于邊坡穩(wěn)定性評(píng)價(jià)中,然而受限于野外現(xiàn)場(chǎng)影響因素多,電法探測(cè)結(jié)果往往具有一定的多解性。

王瓊[47]以陜西地區(qū)某黃土邊坡為研究背景,聯(lián)合光纖監(jiān)測(cè)與電法探測(cè)技術(shù),實(shí)時(shí)獲取間歇降雨作用下邊坡的應(yīng)變與地電數(shù)據(jù)(圖7),結(jié)果發(fā)現(xiàn),在邊坡變形演化全過(guò)程中,其內(nèi)部激勵(lì)電流值與拉應(yīng)變值具有較強(qiáng)的正相關(guān)性,當(dāng)激勵(lì)電流值達(dá)30 mA以上時(shí),邊坡穩(wěn)定性系數(shù)發(fā)生驟降,若未根據(jù)地電場(chǎng)異常數(shù)據(jù)及時(shí)對(duì)邊坡進(jìn)行科學(xué)處置,極易導(dǎo)致邊坡災(zāi)害的發(fā)生。

2 邊坡多場(chǎng)安全保障體系

在邊坡災(zāi)害預(yù)警發(fā)展的早期階段,主要依靠技術(shù)人員持專業(yè)儀器現(xiàn)場(chǎng)勘察以實(shí)現(xiàn)對(duì)邊坡穩(wěn)定性的判別[48-51],由于此類監(jiān)測(cè)方式對(duì)技術(shù)人員經(jīng)驗(yàn)要求較高,加之觀測(cè)手段有限,對(duì)環(huán)境復(fù)雜邊坡狀況的判別上不夠精準(zhǔn),易產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)隱患點(diǎn)的誤判、漏判[52-54]。隨著近年來(lái)國(guó)家對(duì)安全生產(chǎn)、防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)、應(yīng)急救援等工作的愈發(fā)重視,國(guó)家層面對(duì)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)預(yù)警與防治能力不斷增強(qiáng),成功預(yù)警率整體上呈現(xiàn)上升趨勢(shì),但仍具有很強(qiáng)的不穩(wěn)定性,2017—2021年平均成功預(yù)警率僅為13.7%,尤其在極端氣候條件下的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警更加難以保障,因此需基于邊坡多場(chǎng)光纖神經(jīng)感知技術(shù),獲取邊坡變形、溫度、滲流及地電等多場(chǎng)時(shí)空連續(xù)信息,分析各控制因素的疊加效應(yīng),對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別、評(píng)估及預(yù)警,進(jìn)而作出科學(xué)決策與應(yīng)急預(yù)案[55-56]。特別地,隨著新型計(jì)算機(jī)技術(shù)在各類工程建設(shè)中的廣泛應(yīng)用,可利用基于DFOS的光電聯(lián)合監(jiān)測(cè)技術(shù),在實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)邊坡多場(chǎng)信息狀態(tài)的基礎(chǔ)上,引入物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等信息化新技術(shù),對(duì)多場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、聚類與分析,并結(jié)合有限元分析仿真和BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)邊坡災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[57],建立邊坡災(zāi)害預(yù)測(cè)模型,據(jù)此對(duì)邊坡變形失穩(wěn)進(jìn)行預(yù)測(cè)預(yù)警。基于上述方法,構(gòu)建集異常感知、信息傳輸、數(shù)據(jù)挖掘、決策預(yù)警為一體邊坡安全保障體系,對(duì)邊坡多場(chǎng)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),并就坡體異常狀態(tài)作出科學(xué)研判與決策[58-60],為邊坡工程的安全性提供重要保障(圖8)。

綜上所述,完善的邊坡多場(chǎng)安全保障體系在邊坡工程中具有良好的適用性,該體系由多場(chǎng)異常信息感知至多場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘分析再至預(yù)警決策處理層層遞進(jìn),可實(shí)時(shí)獲取邊坡多場(chǎng)信息,進(jìn)而為邊坡監(jiān)測(cè)預(yù)警提供重要參考依據(jù),在邊坡工程的安全保障與邊坡災(zāi)害的預(yù)警防治等方面均具有重要意義。

3 邊坡監(jiān)測(cè)與安全保障展望

基于DFOS的邊坡監(jiān)測(cè)技術(shù),可實(shí)現(xiàn)對(duì)邊坡多源多場(chǎng)狀態(tài)信息的精準(zhǔn)感知,有效解決常規(guī)監(jiān)測(cè)技術(shù)邊坡關(guān)鍵界面存在誤測(cè)、漏測(cè)的難題,并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等信息化技術(shù),構(gòu)建一體化邊坡安全保障體系,實(shí)現(xiàn)邊坡監(jiān)測(cè)預(yù)警與應(yīng)急處置全過(guò)程的本質(zhì)安全,未來(lái)應(yīng)聚焦于光纖監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可靠性與安全保障體系集成性研究。

(1)在監(jiān)測(cè)系統(tǒng)魯棒性方面,針對(duì)DFOS技術(shù)在臺(tái)風(fēng)、暴雨、強(qiáng)對(duì)流等極端氣候條件下,存在傳感器存活率低與系統(tǒng)穩(wěn)定性差的問(wèn)題,需通過(guò)加強(qiáng)邊坡高強(qiáng)度特種光纜的研發(fā)及安裝工藝優(yōu)化,以提高傳感器在惡劣環(huán)境下的適用性,進(jìn)而建立起一套具有高魯棒性的一體化邊坡監(jiān)測(cè)系統(tǒng),據(jù)此提高極端氣候條件下邊坡多場(chǎng)感測(cè)信息的可靠度,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)邊坡各基本場(chǎng)物理參量及其耦合效應(yīng)的精準(zhǔn)認(rèn)知。

(2)在多方法監(jiān)測(cè)技術(shù)方面,基于InSAR、無(wú)人機(jī)遙感、三維激光掃描、DFOS等“天-空-地-體”多方法監(jiān)測(cè)技術(shù),開展邊坡多場(chǎng)多參量聯(lián)合監(jiān)測(cè),結(jié)合數(shù)據(jù)融合技術(shù)全面獲取邊坡多維度信息,如:利用差分算法提升復(fù)雜監(jiān)測(cè)環(huán)境下InSAR技術(shù)的識(shí)別率,解決高密集植被覆蓋與極端氣候條件下的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)有效性問(wèn)題;結(jié)合圖像動(dòng)態(tài)識(shí)別技術(shù)與計(jì)算機(jī)視覺追蹤方法,對(duì)無(wú)人機(jī)所獲取的邊坡變形時(shí)間序列進(jìn)行分析與校準(zhǔn)。同時(shí),可結(jié)合DFOS技術(shù)獲取的邊坡內(nèi)部多場(chǎng)多參量信息,同各類邊坡觀測(cè)方法獲取的坡表變形信息進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,以實(shí)現(xiàn)邊坡實(shí)時(shí)狀態(tài)的精準(zhǔn)表征。

(3)在異常數(shù)據(jù)感知與信息可靠傳輸方面,基于光電聯(lián)合監(jiān)測(cè)技術(shù)等,建立邊坡多場(chǎng)神經(jīng)感知網(wǎng)絡(luò),全天候、持續(xù)性獲取邊坡多場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),重點(diǎn)關(guān)注邊坡多場(chǎng)信息的周期性異常數(shù)據(jù)與階段性突變數(shù)據(jù)。融合無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor networks,WSN)、全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(global navigation satellite system,GNSS)、北斗等不同覆蓋范圍無(wú)線通信數(shù)據(jù)傳輸技術(shù),增強(qiáng)安全保障體系中各階段的協(xié)同互通度,提高多場(chǎng)關(guān)鍵信息的傳輸效率,實(shí)現(xiàn)海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)高效可靠傳輸,為邊坡多場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘與分析處理提供可靠保障。

(4)在多場(chǎng)數(shù)據(jù)挖掘與災(zāi)害精準(zhǔn)預(yù)警方面,綜合信息提取、數(shù)據(jù)融合、灰色關(guān)聯(lián)分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法對(duì)海量多場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵信息清洗、提取、聚類及分析;開展海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)自診斷,評(píng)估異常數(shù)據(jù),結(jié)合貝葉斯優(yōu)化隨機(jī)森林與卡爾曼濾波算法建立邊坡災(zāi)害預(yù)測(cè)模型,進(jìn)一步提升邊坡失穩(wěn)變形的成功預(yù)警率,以及時(shí)發(fā)出精準(zhǔn)可靠的災(zāi)害預(yù)警并實(shí)施快速有效的應(yīng)急處置措施。

4 結(jié)論

邊坡時(shí)刻受地下變形場(chǎng)、溫度場(chǎng)、滲流場(chǎng)和地電場(chǎng)等多場(chǎng)耦合作用影響,為厘清邊坡變形失穩(wěn)機(jī)理,首先需精準(zhǔn)有效地獲得邊坡多場(chǎng)信息,其次可結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)開展多場(chǎng)數(shù)據(jù)及其關(guān)聯(lián)性挖掘分析,在此基礎(chǔ)上開展邊坡穩(wěn)定性評(píng)估與發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè),得出如下結(jié)論。

(1)邊坡作為一個(gè)開放式自然系統(tǒng),時(shí)刻受邊坡外部環(huán)境因子與內(nèi)部多場(chǎng)耦合作用共同影響。在邊坡坡表及深部布設(shè)縱橫交錯(cuò)的感測(cè)光纖,構(gòu)建全面覆蓋的光纖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以實(shí)現(xiàn)邊坡多場(chǎng)多參量時(shí)空分布信息的實(shí)時(shí)感知,為邊坡實(shí)時(shí)狀態(tài)的表征提供海量精準(zhǔn)可靠的數(shù)據(jù)支撐。

(2)受限于邊坡監(jiān)測(cè)技術(shù)與系統(tǒng)集成發(fā)展的局限性,目前中國(guó)邊坡災(zāi)害的預(yù)警準(zhǔn)確率同邊坡工程科學(xué)防災(zāi)減災(zāi)預(yù)期仍存在較大差距,因此需融合“天-空-地-體”多維度監(jiān)測(cè)技術(shù),構(gòu)建集異常感知、信息傳輸、數(shù)據(jù)挖掘、決策預(yù)警為一體的邊坡安全保障體系,為邊坡災(zāi)害的精準(zhǔn)預(yù)警與科學(xué)防治提供重要保障。