三维激光扫描技术在尾矿坝变形监测中的应用研究

2019-12-26张一帆

世界有色金属 2019年18期

关键词：标靶基准点尾矿

张一帆，张硕

（1. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院，河南焦作 454000；2. 长安大学地质工程与测绘学院，陕西西安 710054）

传统的尾矿坝变形监测采用的方法是利用测绘仪器进行，利用大地测量方法，根据尾矿坝的设计文件，结合坝体自身的型式、结构、地质和水文确定变形的监测位置，进行定期或不定期的连续监测，从而获取尾矿坝实际的变形情况。

这种方法很难有效的对尾矿坝的变形情况进行预警，因此无法建立起完善的尾矿坝变形风险评估体系。本文基于三维激光扫描技术提出一种新的尾矿坝变形监测方法，根据三维激光扫描获得尾矿坝的三维模型从而开展对尾矿坝变形的监测[1]。

1 三维激光扫描技术在尾矿坝变形监测中的应用

1.1 控制网测量

在尾矿坝存放矿山尾料前，首先要对其进行荷载试验。载荷试验是变形监测中的重要环节。在进行三维激光扫描技术前，首先要布设控制网基准网点。利用全球导航卫星系统接收机进行基准网的复核，运用边连接的方式，对基准网控制点进行静态的观测，设定观测时间为1.5小时，采样间隔为每10秒进行一次，卫星的介质高度角为25度，为了保证监测方法的全面性，要求最少设置6颗观测卫星，观测的时段应不少于1.5个时段。在使用的过程中，通过铜质材料的中心连接螺丝，直接将设备仪器选入到各个基准点上，人为操作过程中，要保证旋入误差不大于±0.3mm。待基准点布设完成后，使用全球导航卫星接收机对尾矿坝进行基准网静态观测。

1.2 数据采集

根据工程现场地形条件，使用远程三维激光扫描设备，在尾矿坝两侧设立站点进行三维激光扫描观测。为了方便后续的检核和拼接操作，在每次设立站点之后，都要对部分尾矿坝结构进行重合扫描处理，通过比较重合的公共面、验证监测点位置的云数据，对基准点位置的精度进行确定。在尾矿坝的顶部和底部分别设置一个纸质标靶，在进行三维激光扫描时对纸质标靶位置进行具有针对性的扫描。同时，利用高精度全站仪获取标靶中心位置的三维坐标，用于后续对激光扫描数据进行比较。设置的基准点距离标靶应不大于200米，在后期处理时，通过软件设备自动识别标靶中心所在位置并计算出相应的三维坐标。

1.3 数据预处理

利用三维激光扫描的点云数据量过大，且由于设备受到自身以及外界环境的影响，在点云数据中有大量冗余或无效数据[2]。在对获取到的点云数据进行处理的过程中，首先要对三维点云数据进行优化处理，将其数据格式进行转换，利用CAD软件对数据进行处理，并将处理完成的数据转化为文本格式，再利用Cyclone完成对数据的优化。由于工程环境中的光线、温度、湿度等因素的影响，以及在测量过程中出现的设备振动等原因造成点云数据造成了一定影响，因此必须对数据进行预处理，预处理的过程包括平滑处理、点云数据拼接、数据去燥和数据去失真等。利用三维激光扫描相应的处理软件，对各个站点上的三维点云数据信息进行自动的拼接处理，通过系统的自动计算得出误差数值，并对各个站点的拼接精度进行检验，一旦出现问题，应立即采取相应的措施，防止误差的扩大。在提取到目标点云数据后，将其它多余的点云数据进行删除，并将目标点云数据分块导出。

1.4 点云建模

通过上文对数据进行预处理后，将获取到的尾矿坝三维坐标点数据输入到构建数学模型的软件中，完成点云数据的建模。通过模型构建软件对尾矿坝各个特征坐标点进行着色处理，获取到初步的渲染模型结构图，再利用体外孤点对模型中的离散点进行自动化的删除，待一系列操作完成后，对整个数学模型金西行降噪处理，去除其中冗余的点云数据，从而提升点云模型的平滑度。再对点云数据进行抽稀处理，设置好适当的采样间隔，利用可视化技术完成对点云模型图像的展现。

1.5 变形分析

根据测量到的尾矿坝变形测量结果，分析尾矿坝实际的变形情况。利用三维数据比较工具将点云建模与实际的尾矿坝进行对比，并获取下哪个赢的模型偏差数据。根据具体位置的数据变化情况，找出尾矿坝出现变形的位置，通过对数据的比较找出尾矿坝产生变形的具体原因，并推测其后续的变形情况，从而做到对尾矿坝变形情况的预警。由于受到温度和载荷的影响，尾矿坝在不同时间段内发生的在允许范围内的变形，属于正常现象。在发生变形时，若相关的数据变化情况均在合理范围内则判定此时尾矿坝处于稳定状态，若超出范围则需要进行相应的维护措施，保证工程的顺利进行。