水库大坝变形观测过程GPS-RTK技术的有效运用

□刘伟强（广东省水利电力规划勘测设计研究院测绘工程分院）

水库大坝变形观测过程GPS-RTK技术的有效运用

□刘伟强（广东省水利电力规划勘测设计研究院测绘工程分院）

将G PS-RTK技术有效运用于水库大坝变形观测过程中是近年来水利工程科技发展的必然趋势。因为G PS-RTK作为现代测量技术的代表，已经逐渐适应了水利水电工程变形监测领域的各项需求，提高了大坝在高边坡、滑坡等监测技术环节的自动化程度与测量精度。文章基于G PS-RTK的周跳载波相位测量技术所衍生的小波变换理论，详细分析了在水库大坝变形监测数据处理中的具体计算应用。

水库大坝变形监测；G PS-RTK；数据处理；小波变换理论

0 引言

中国拥有10万余座水利堤坝，它们在防洪、灌溉、发电、供水及航运等方面为国家建设带来极大经济效益，是国民经济的重要基础设施。但伴随高坝大库的越来越多以及水利堤坝的长期病害老化问题，水利大坝的变形监测监控就成为现如今工程的重大课题。目前所常见的水电工程滑坡、海上建筑物沉陷等等都会导致大坝变形，严重时还会造成大量非计划泄放库水的瞬间爆发，为大坝下游地区带来不可估量的严重损失。所以一定要做好水库大坝的变形监测工作，确保大坝时刻安全，使其更好为工农业生产服务。

1 GPS-RTK技术在水利工程变形监测中的技术应用现状

水库大坝在大型土建建设过程中为确保工程稳定运营，会在周边修建一些临时或永久的边坡工程，对于这些边坡工程必须要做好有效的变形监测及计算，防止它们出现塌陷问题进而影响这个水库大坝稳定性。其主要做法就是依据边坡工程变形规律与发展趋势来进行合理加固，保证工程安全稳定运行。一般来说，可以通过GPS-RTK载波相位差分技术来实时获取大坝变形体动态唯一信息，借助信息预测其变形规律以及适时预警变形体的具体安危状况。变形监测主要涉及3个基本属性：实时性、事前性和可靠性，监测的主要内容也包括3方面：对大坝变形体精度指标的监测确定、对监测技术与方法的确定及实施以及对监测数据的处理分析和对大坝安全状况的诊断预警。在监测过程中，其核心问题就是如何根据变形体来确定所允许变形值，再围绕监测数据信息获得真实变形值这一过程。可以说变形值就是评判变形体安全的主要指标，也是确定监测方法的关键依据。在工程中，大坝变形值与设计图纸、地质条件、施工质量以及工况都有关系，是综合指标。常规监测精度指标要求其允许变形值应该在1/10～1/20范围内，但在实际工程测量中也允许参考基准来确定，在此基础上消除误差。就目前来看，基于GPS-RTK技术的变形预报数学模型就包括灰色系统模型、时间序列模型、小波模型以及神经网络模型等。这些模型各有优势，但水电工程运行过程中存在多种影响因素且复杂不确定性强，所以在实施数学模型变形预测时应该对预报过程做出充分的、全面的分析，以确定选择哪一种数学模型。

对于水库大坝这样的巨型且结构精密的建筑物，必须对其进行实时信息数据掌握以确保其稳定性。这里选择采用GPS-RTK技术可以对水坝进行有效实时动态监测，构建数据传输系统，实现高精度监测行为。目前中国对水库大坝所采用的是坝顶监测，不但满足了GPS-RTK对天开阔监测的基本要求，而且能够实现连续自动监测，连续长期获取大坝运行信息，是对大坝常规观测外的理想技术补充。

2 基于GPS-RTK周跳探测的小波变换技术

2.1 周跳探测

GPS-RTK接收机所接收信号是根据时间而变化的变量，它的载波相位观测值就是其中最重要的时间函数。该函数会随时间变化而成为一条连续光滑曲线，当出现周跳时，光滑曲线就会被破坏。同时，周跳也具备继承性，让所有载波观测值都保持相同周跳，所以说周跳可以被视为是GPS载波观测值中的异常值，具体情况如图1。

图1 基于原始观测与一、二差观测的周跳值曲线函数图

2.2 小波变换

从图1的观测函数值可以看出，周跳能够表现出不同特征。但在传统GPS-RTK技术对周跳进行测量时，某些细小周跳会被系统误差或噪声所掩盖，因此要采用小波变换对周跳信号特征效果进行进一步监测，根据周跳混杂于系统中的系统误差及偶然误差来观测数据变化。

在水库大坝变形监测过程中，小波变换是实施信号时频分析与处理的最佳工具，因为精确监测数据及可以有效预测大坝变形，分析水库工程运行的健康状况。考虑到水库大坝变形受多种因素影响，且这些因素具有很大的随机性与非线性，所以必须根据变形本身所产生的历史数据时间序列来进行深度分析，选择时间序列分解模型来对大坝变形进行有效预测。

对水库大坝变形体监测过程而言，基于GPS-RTK与小波变换理论的监测特征主要要归纳为以下2点。第一，GPS-RTK结合小波变换监测是具有趋势性变化的，当水库大坝建成运行时期，水坝在自重及水压荷载共同作用下会发生徐变现象，它会导致坝体向上游或向下游的时效变形。由于大型水库在库水位会保持在正常高准且不放空，所以水压力作用会在坝体上产生弹性变量，导致水位逐渐上升。此时趋势项分量就能够判断大坝位移是否稳定，不过由于大坝变形存在复杂性，所以趋势项一般反映的都是大坝的基本性态。第二，GPS-RTK结合小波变换监测是具有随机波动特征的，这一点主要与影响大坝变形的温度、水压、地震等荷载客观因素有关，由于这些这些因素是时刻变化的，所以说它们在大坝变形过程中是随机波动的。利用GPS-RTK结合小波变换监测大坝变形体不存在确定性函数，所以无法完全准确描述其变形函数曲线，因此这就导致了监测过程存在无法避免的误差。但如果能合理利用小波理论综合预测模型来分析大坝变形体的时间序列有点、对趋势项以及周期项的有效分离，就能够将上述因素分离后的剩余残差序列进行重整时序分析，同时提取弱信号信息进而提高变形监测精度。

3 案例简析

以某水利大坝的一坝段为例，对其水位与5个层面坝体温度进行监测测量，以下图2为该坝段的具体水位位移过程线。

基于GPS-RTK技术首先对该水坝位移过程线进行实时监测，再利用小波理论配合回归分析来分析大坝水位位移过程，提升监测信息预报精度。经过回归分析的拟合曲线计算得出水位位移误差为0.70 mm，它的预测模型为：

图2 水利大坝坝段水位位移过程线图

用该模型进行回归分析可以提高监测精度，以下为该水坝在5次实测值后的回归时序分析预报结果，具体情况如表1。

表1 某水坝变形体回归时序分析预测数据结果表

对上述监测数据进行小波变换分析，配合经验趋势项部分对大坝的水位时间变化进行计算，模拟水位的时间回归结果，证明水位变化的位移周期性。然后再对位移周期性下的水位层面温度进行基于GPS-RTK的实时观测和小波分解，发现它的唯一周期与温度变化趋势是一致的，这主要是受到了大坝本体的温度影响。通过小波分析后的趋势项、周期项也得到明显显示，这非常有利于对监测数据的精确分析。

总结来看，基于GPS-RTK周跳探测的小波变换分析技术能够很好的监测大坝变形体的观测值序列，发现平滑信号中的奇异信号部分，进而解决该技术观测中可能存在的周跳探测问题。所以选择小波分析并建立预测模型，能够更好预报大坝变形体变形过程甚至结果，为变形观测给出了更为丰富的相关信息，提高了变形观测的稳定性。

4 总结

伴随着中国大型水利水电工程技术的日新月异，像 GPSRTK这样的载波相位差分技术也越来越受到项目欢迎和采纳，积极的运用于各种工程运行安全监测问题中。文章所提到的小波变换技术，正是GPS-RTK所延展出的新技术环境，它为水库大坝工程变形监测提供了高水平基准，也为工程监测本身获取了大量变形信息序列，使得水库大坝工程推进更加安全可靠。

（责任编辑：邢博辉）

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2016-10-24