公路高边坡监测数据自动化处理系统

刘文庆

（安徽省交通投资集团有限责任公司，合肥 230088）

1 前言

随着我国国民经济持续发展，以公路、铁路等为主体的基本建设取得了快速的发展。公路作为线形构筑物本身所具有的特殊性，在修筑过程中会穿越各种地质体，遇到各种不良地质现象，不可避免地形成各种类型边坡［1]。为了反映边坡岩土真实力学效应、检验设计施工的可靠性和治理后边坡的稳定状态，边坡监测显得尤为必要，这对于保障人民生命财产安全、公路运营期的安全也具有重要意义。

采用动态化、信息化的思维，利用边坡施工前期监测成果指导后继工程施工，成为当前边坡安全监测的研究趋势［2]，这就对监测数据的分析、处理效率提出了更高的要求。传统的监测信息获取主要依赖于手工监测，获取速度慢，并且监测信息管理靠人工管理、分散储存，数据管理效率低，数据中的错误不能及时校正，不利于监测信息的有效分析。通常监测信息的分析要经过数据收集、向上报告、专家分析、向下传达的复杂过程，分析周期长，难以充分发挥监测系统的效用［3]。本论文充分依托于皖南山区已经建成通车的两条高速公路（汤屯高速、黄塔桃高速）沿线重点边坡的监测，结合自动化监测仪器所获取的监测数据，开发相应的程序实现监测数据自动入库与监测数据后期处理等工作，为山区公路边坡的安全管理及其应急决策提供了技术支持。

2 边坡监测概况

汤屯高速公路和黄塔桃高速公路主要穿行于皖南山区，边坡主要分布于公路沿线河谷两岸构造剥蚀丘陵－低山区、低山、中山区。该区地质构造较为发育，主要有褶皱构造和断层，其中汤屯高速公路穿过休宁断陷盆地。研究区四季分明，雨量充沛，6月、7月份降雨最为集中且降雨强度大，降雨持续时间长，容易发生暴雨，引发滑坡等地质灾害。根据已有的研究成果［4]和该研究区的地层岩性，汤屯高速公路和黄塔桃高速公路沿线重点边坡分布如图1所示。

本文选取具有代表性的汤屯高速公路Ⅱ－7高边坡作为无线自动化监测系统的实践对象，II－7高边坡在断面AK3＋785上布置2套位移计、1台100T级锚索测力计；在AK3＋740剖面布置1套位移计和1台100 T级锚索测力计；在AK3＋830剖面布置1套位移计和1台100T级锚索测力计，以AK3＋785作为主要监测剖面。各剖面的仪器布设位置见图2所示，监测仪器安装埋设详细情况如下表1所示。

图1 汤屯高速和黄塔桃高速沿线重点边坡Fig.1 Slopes along Tangtun and Huangtatao highways

图2 Ⅱ－7高边坡监测仪器布置剖面图Fig.2 Monitoring instr u ment layout at SlopeⅡ－7

表1 Ⅱ－7边坡监测仪器布设情况Table 1 Monitoring instr u ment layout at SlopeⅡ－7

3 监测数据的采集和处理

3.1 无线自动化监测

监测仪器通过GPRS无线数据传输模块，将现场监测仪器所获取的实时监测数据传回监测数据汇集平台。GPRS无线数据传输是基于公众移动通讯平台及Inter net的一种解决方案，只要现场有手机信号并开通GPRS服务的地方，即可通过Inter net接入对现场监测仪器进行管理及数据采集。用户只需要接入互联网，与中心服务器连接，即可实现对现场监测仪器的控制和数据自动采集，还可以对现场监测仪器进行控制、采集频率等参数的修改以及数据的采集等相关操作，其优点是不受通讯距离及地形的限制，可实现真正意义上的远程遥测及管理，从而达到无线化自动监测的目的（图3）。

图3 GPRS无线数据传输示意图Fig.3 Wireless data trans mission schemes based on GPRS

3.2 监测数据处理

边坡稳定性受到各种因素综合影响，故边坡的变形监测数据也就是各种影响因素随机叠加的结果。监测数据是否准确，将直接影响对边坡稳定性评价及预测的正确性。长期监测结果序列是一个包含多种频率成分的时间序列，变形信息则是隐藏在其中的弱信号，监测数据处理的目的就是要在众多频率混合的序列中，提取有用的形变信号［5]。所以在使用监测数据之前，需要先对其进行相应的处理，使得处理之后的监测数据能在最大程度上反映边坡实际的稳定性状态，同时也使预测结果更加接近边坡真实的发展趋势。

常用的边坡监测数据的处理方法主要有：

（1）插值处理

理论上，边坡变形的位移曲线是连续的，但是，如果由于剔除了错误的监测值，或者由于某种原因（如监测仪器断电、网络传输失败、监测数据汇聚平台出现故障等）出现数据丢失，使得某个时间点的监测数据丢失，这时就需要对监测值序列进行插值处理，添加合理的监测值。地统计学中主要采用反距离权重插值法（inverse distance weighted，IDW）、径向基函数插值法（radial basis function，RBF）、普通克里格方法（ordinary kriging，OK）［6]。

（2）监测数据的修匀

如果边坡监测数据在某些时间点出现跳跃，可以很明显的判定为错误的监测记录，则必须对这些记录进行处理，消除因偶然因素产生的错误。目前，常用的方法是三点移动平均法。其具体方法是：如果（x0，y0）、（x1，y1）、（x2，y2）为相邻的3个数据，则中间的一个监测数据修正为：

（3）常规滤波处理

常规滤波包含均匀滤波和非均匀滤波处理，非均匀滤波处理主要方法是卡尔曼滤波。

（4）数据“消噪”

监测仪器所获得的原始监测数据，由于受到外界因素的干扰（如监测仪器本身的问题、传感器连接超时或者网络传输的延迟等），往往会出现监测值突变的情况，即监测数据存在“噪音”，当“噪音”太大时，监测数据就难以真实地反应边坡的实际情况，此时就需要对边坡监测数据进行相应的处理，以消除“噪音”的影响。累加生成法（Accumulated Generating Operation，AGO）即是一种常见的“消噪”的预处理方法［7]。

相关研究表明，对原始监测数据进行一次AGO累加处理，就能达到监测数据“消噪”的要求。具体算法如下公式所示：

（5）等间距处理

有些数据分析模型要求监测数据具有等间距（通常为等时间间距）的特点，这时就需要对不等间距的监测数据采取等间距处理。具体实现思路如下［8]：

假设原始监测数据中相邻监测数据采集的时间间隔为：Δti＝ti＋1－ti（i＝1，2，…，n），通过对各个时间段的时间间隔Vti进行累加得到其平均值，得到原始监测数据的平均时间间隔，当i＝1时；当i＝n时；当i＝2，3…，n－1时，利用插值处理则有

通过该方法处理后的监测数据则具有等间隔的特性，以满足相关计算模型的需求。

3.3 监测数据自动迁移

为了获取全面的监测数据，边坡监测项目中使用了多种监测仪器，但是监测站监测仪器采用多家公司的产品，仪器型号众多，接口不一，每种监测仪器所获取的数据格式也不一样，并且其监测数据都是存储在Access文件数据库中。由于Access数据库的局限性，其数据在安全、性能及远程管理等方面达不到系统的要求。为了实现不同类型的监测数据的统一管理，保障数据的安全，则需要对所获取的监测数据进行相应的处理，统一数据格式。

本系统采用B／S（Browser／Server）模式，在Windows 2008 R2 64 Bit平台下，利用 Arc GIS Server 9.3作为空间数据管理与发布工具，使用Microsoft SQL Server 2005管理边坡基本属性数据和监测仪器获取的实时监测数据。开发平台为Microsoft Visual Studio 2005＋SP1，采用C＋＋、ASP.NET 2.0、AJAX、XML以及JavaScript脚本语言等多种编程技术，运用三层架构模式对该系统进行开发。

根据监测数据的特征，建立相应的数据文字字典，并在此基础上，开发了一套“监测数据自动入库系统”的系统服务软件（Monitor Data Transfer），实时获取原始监测数据，并对数据进行异常自动处理，将处理后的数据按照预设的方式导入Microsoft SQL Server或Oracle数据表中，并基于此以实现在系统中实时绘制监测数据的时程曲线，详细流程如下图4所示。

图4 监测数据处理流程Fig.4 Monitoring data processing flow

该软件可以实现数据的手动转移，也可以设置为系统服务，如图5和图6。实时监视Access数据库的变化，自动获取并存储监测仪器采集的监测数据，体现了监测手段和监测仪器自动化的特点。

4 监测数据实时分析应用

图5 监测数据自动入库系统Fig.5 Automatic warehousing system of monitoring data

图6 设置监测数据迁移模式Fig.6 Setting patterns of monitoring data migration

结合监测数据自动入库系统，自动处理异常数据，并将数据自动存入SQL数据库中，采用B／S模式，开发了监测数据分析系统。为了显示不同类型的图示，系统中采用Fusion Charts（InfoSoft Global公司产品，用于制作数据动画图表）组件，通过自定义的Charts静态类，运用 AJAX、XML、JavaScript等技术，在Web For m中异步调用监测数据并绘制相应的时程曲线，如绘制多点位移计的时程曲线，日降雨量、月降雨量和累计降雨量，锚索测力计的锚固力和时间之间的时程曲线等图形，根据监测数据的不同类型，可以展示出折线图、曲线图、柱状图、饼状图等多种图示，以便更准确更直观地表述监测数据所包含的信息。

为了简化显示图形时候的操作，提取了通用的获取图形数据的方法，将图形分为单系列图形（如雨量计、应力计等）、多系列图形（如多点位移计等）以及多类型组合图形三大类。

图7 降雨量与累计降雨量组合图Fig.7 Combination of rainfall and cumulative rainfall

图7至图10为Ⅱ－7边坡部分监测结果展示。图7、图8为雨量柱状图，并展示了累计降雨量，图9为多点位移计展示方式。在监测数据的后期分析中，可以将不同监测仪器返回的监测数据叠加到同一张图上显示，分析各个监测仪器数据变化趋势的相互关系，即监测数据联合分析功能，以此反应雨量与边坡变形的关系，如图10所示，为锚索测力计和雨量计的监测值叠加后的结果。

图8 日降雨量监测数据柱状图Fig.8 Histogram of monitoring data of daily rainfall

图9 多点位移计监测数据折线图Fig.9 Line chart of multipoint displacement monitoring data

图10 锚固力和雨量组合图Fig.10 Combination figure of anchorage force and rainfall

5 结论

（1）公路建设日益向工程地质条件复杂的山区推进，导致建设过程中开挖形成大量工程边坡，这些边坡具有量多面广、穿越地质单元多、稳定性问题突出的特点，对公路边坡进行监测、管理和应急决策方面的研究尤为必要。

（2）针对边坡监测中多种监测仪器数据格式不统一的问题，本文结合已有研究成果，实现了基于GPRS的无线自动化监测，开发了监测数据自动入库系统，实现了不同类型监测数据的统一管理。在此基础上通过对系统获取的实时监测数据的自动化分析处理，可生成降雨量、降雨时间和边坡变形的关系曲线，并提供多种展示方式，使技术人员能够更真实直观地利用监测数据，以便结合边坡的几何特征、地层岩性和岩体结构等进行综合分析，为公路边坡安全管理及应急决策提供重要的技术支撑。

（3）该无线自动化监测系统在汤屯、黄塔桃高速公路边坡的动态监测过程中，对坡体的变形进行动态观测，为该边坡的优化设计工作以及支护措施的施工工序等提供了数据支撑，同时获得了大量宝贵的监测数据，对边坡的稳定性评价及安全预警皆起到了良好的指导作用，达到了预期目的和效果。

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