GNSS自动化监测系统在高速路边坡表面位移监测中的应用
2020-06-21荣美黎付安满新耀
荣美 黎付安 满新耀
摘要:为了实时有效监测边坡稳定状态,文章依托广西某高速公路边坡实例,使用GNSS自动化在线监测系统,结合边坡岩土特征、坡体变形特征制定监测方案,实现边坡表面位移实时、全天候监测。监测周期数据分析结果表明,BD03、BD04监测点坡体位移变形最大,变形范围为500~750 mm,BD08监测点坡体位移变形最小,变形量为3.1 mm,其他监测点也发生不同程度位移变形。该监测系统能自动化、实时、高效地监测边坡状态,为评估边坡变形稳定状态和分析变形发展趋势及灾害预防处置提供参考依据。
关键词 高速公路边坡;GNSS;變形监测
0 引言
高速公路建设过程中,人为地改变自然环境地貌,使岩土原有应力发生变化,容易导致公路边坡出现失稳[1]。若对失稳边坡不进行及时监测或防治,会使高速公路运营管理存在较大安全隐患。因此,为保障高速公路安全运营,采取科学有效的监测手段或方式,对失稳边坡进行实时监测预警是非常重要的。同时,监测手段需要考虑精度、效率、成本、安全等问题,而GNSS(Global Navigation Satellite System,GNSS)全球导航卫星系统自动化在线监测系统能实现全自动化监测、实时解算、自动检核限差与自动报警等功能[2],可较好满足高速公路边坡变形监测等情况。本文以广西某高速公路边坡为依托,使用GNSS自动化在线监测手段,对该边坡变形位移进行实时监测,进行监测数据分析及预警,为边坡防护治理方案和应急处置决策等提供参考依据。
1 GNSS自动化在线监测系统与工作原理
1.1 工作原理
GNSS能够对地球表面的空间对象进行实时动态监测,获取空间对象的三维坐标、速度和时间等信息,实现空间对象的连续实时导航、定位和授时[3]。现今,GNSS在大地测量、精密工程测量、地壳形变监测、石油勘探等领域已得到广泛应用[4]。本文使用GNSS自动化在线监测系统对边坡的表面位移进行实时自动化监测,获取监测点表面位移变化数据,进行数据处理分析与评估,达到监测边坡稳定性的效果。该系统的工作原理是:各个监测点的GNSS传感器元件与参考点的GNSS传感器元件实时捕获GNSS信号,数据传输装置将信息实时发送到监测平台的控制中心,控制中心服务器GNSS高精度卫星解算软件实时差分解算出监测点三维坐标,数据分析模块将各监测点实时三维坐标与初始坐标进行对比分析,得到监测点位移变化量,并将其位移变化量与预设的预警值比较,超出预警值则进行报警。
1.2 GNSS自动化在线监测系统
GNSS自动化在线监测系统主要是以高速公路边坡为监测对象,针对高速公路边坡的特殊性进行研发的技术监测系统。该系统平台主要由集成式数据采集系统、无线式数据通信系统、GNSS高精度卫星数据解算软件、专业式数据分析预警系统、移动式防灾巡检系统和系统服务管理平台等组成。集成式数据采集系统主要由测地型接收机、太阳能供电系统、避雷针和其他安全防护装置组成,以精确监测边坡变形为目的,应将其安装位置进行混凝土浇筑加固,确保地基稳定性,在监测墩附近安置避雷针,保护监测装置。测地型接收机内置高精度GNSS接收模块与卫星信号降噪滤波程序,以捕获高质量的卫星数据。无线式数据通信系统通过SIM卡使用GPRS通信方式将GNSS主机与控制中心连接,实时将GNSS信号接收机获取的卫星数据传输到控制中心进行云存储,以保证监测数据完整性。GNSS高精度卫星数据解算软件使用高精度解算程序对卫星数据进行实时解算,增强监测数据时效性。专业式数据分析预警系统对解算数据分析处理,将监测点位移变形量与预警阈值对比,若变形量超过预警阈值,则通过短信、邮件、声光报警装置等方式进行报警。移动式巡检系统由高速公路高危边坡监测责任人定期对灾害隐患点进行实地监测和排查,建立长期的专业调查记录。系统服务管理平台可远程实现对监测设备进行参数的配置、调试、故障排查和升级,实现集成自动化与智能化。
2 工程项目概况
该边坡位于广西某高速公路K195+100~K196+60段下行线,属于路堑地段。路堑开挖后的边坡在经过多年雨季的持续作用下发生滑坡,滑坡段沿公路轴线总长806 m,包含6个滑坡变形体,分别标识为1~6号变形体。滑坡区为低山丘陵地貌,地处山间河岸斜坡,斜坡海拔高度为160~319 m,往西及西南倾斜,原始地形坡度一般为25°~55°。滑坡坡脚有沙子河由北向南流淌,河岸呈弧状弯曲,在山区地段由于受强烈构造作用及河流的强烈切割而形成“V”字形河谷。滑坡区发育多条冲沟,近东西走向,长度约为30~150 m,宽度约为1.0~2.5 m,切割深度为1.5~3.0 m,植被茂盛。滑坡区主要为堆填区,自然堆积后,简单碾压,形成人工填土边坡。滑坡区已出现不同程度的病害现象,而且滑坡体下方为居民区,存在较大的安全隐患。现场勘查到的病害有:(1)滑坡体5号变形体局部浆砌石重力式挡土墙坡脚侧移挤压公路边沟,桩顶平台隆起,最大隆起高度为1.0 m多;(2)滑坡还处于不断发育成长过程中,地表水时常灌入坡体,水压力较大,水从坡脚渗出;(3)坡体坡面不断蠕动拉裂、沉陷,发生拉裂、塌陷长度约80 m,塌陷落差最大处约为1.8 m;(4)部分土体已发生滑塌,可能存在小滑坡体从桩顶剪出的风险,且部分山体中有裂缝分布,裂缝宽度约30~50 cm,南侧涵洞处路面发生明显裂缝,长度约3 m;(5)滑坡防护挡墙和抗滑桩处发生小部分破裂现象。
3 监测方案
3.1 监测内容
根据以往勘测资料和现场踏勘情况可知,降雨渗透是引起边坡位移的主要因素,结合现场工程实际确定监测内容为地表位移监测、降雨量监测和视频监控。主要重点分析地表位移监测(如表1所示)。
3.2 监测方案
根据边坡岩土特征和已发生坡体变形特征,沿坡体变形区域布设4个监测断面(1-1、2-2、3-3、4-4),每个断面布设GNSS地表位移监测点。地表位移监测点共布设9个(基准点1个,监测点8个),基准点布设于附近居民房顶,监测点布设于每个断面1~3个(如下页图1所示)。雨量监测点与基准点一起布设,共用供电系统,视频监控布设于坡体对面的路基上。
3.3 监测周期与频率
边坡监测以稳定控制为主,达到预警的目的,必须保证一定的监测密度,以能够连续地观测边坡的动态位移。监测周期为12个月,监测频率为每天一次。该系统为24 h实时在线监测系统,监测频率应结合现场实际情况进行相应调整。
3.4 监测预警设置
对于边坡监测预警值的设置,目前来说没有普适性的预警机制,一般是结合边坡安全风险等级与其周边环境、边坡工程施工状况和运营期状态及以往監测案例经验等确定边坡监测等级[5-6],并对相关监测内容等进行预警。预警级别分为红色、橙色、黄色、蓝色等四个。具体预警级别如表2所示。
4 地表位移监测结果分析
在本文GNSS自动化在线监测系统中,各监测点的总体累计位移变形量是以初期监测坐标值为初始参考值来计算监测点的位移变化量的。X方向(North)为北方向,Y方向(East)为东方向,H方向表示沉降。
本文地表位移监测数据分析起止时间为2019-05-01至2019-09-01,共4个月时间。[FL)0]
DB01~08监测点的累计位移变形-时间曲线如图2~9所示。由监测数据可知:
(1)DB08监测点位移基本无明显变化。由此可见,古滑坡范围区段内高速公路路面结构相对稳定。
(2)DB01~07监测点位移存在两个明显的突变时间点,分别是6月27日和7月1日,监测点位移主要发生在6月27日以后。由此可见,5月1日至6月27日期间,古滑坡体变形以蠕变为主,6月27日以后,古滑坡体出现明显的土体变形。
(3)X方向(North),DB03~DB07位移相对比较明显,且DB03和DB07向北偏移,DB04~DB06向南偏移。DB03 X方向累积位移约250 mm,DB04~DB07 X方向累积位移约20 mm,DB08X方向累积位移为6.6 mm。可见,X方向上主要是3~5号滑坡体发生了位移,且各滑坡体位移方向并不一致,存在局部浅表滑坡的可能。
(4)Y方向(East),DB01~07监测点位移都很明显,且都是向西偏移。其中DB03、DB04的Y方向累积位移在500~750 mm之间;DB01、DB02和DB05~07Y方向累积位移在60~150 mm之间;DB08Y方向累积位移3.1 mm。可见3号滑坡体存在明显的局部浅表滑坡迹象,应立即采取处治措施。
(5)H方向,DB03明显下沉;DB01和DB04轻微下沉;DB05、DB07存在相对较明显的上隆;DB02先下沉后上隆,且总体变化不大;DB06变化较小;DB08无明显变化。
由此可见,各滑坡体的滑动面深度并不一致:3号监测点滑坡体的滑动面深度较大,4号和5号监测点滑坡体的滑动面深度较小,1号监测点滑坡体的滑坡可能性较小,8号监测点滑坡体最稳定。
5 结语
本文依托广西某高速公路边坡实例,使用GNSS自动化在线监测系统对边坡表面位移进行实时监测,经分析得出如下结论:
(1)GNSS自动化在线监测系统实现了对监测数据进行实时自动采集与传输、云存储和解算等功能,为评估边坡稳定状态奠定基础。
(2)对监测数据结果进行分析得出:BD03、BD04监测点存在较大的位移变形,DB08监测点位移变形最小,变形情况与现场勘查结果相符。这表明GNSS自动化在线监测系统能获取可靠的、精度高的监测数据,为评估边坡稳定性提供可靠的数据支撑,可较好预测边坡变形发展趋势。
(3)GNSS自动化在线监测系统成功对边坡地表位移变形超限进行了报警,表明该系统能够实时有效监测边坡动态,掌握边坡安全现状,为预防灾害发生提供重要参考依据。
(4)本监测系统存在周围环境影响因素,受高压电塔、工作面积水影响产生多路径效应,太阳能供电系统受气候因素限制,后续监测需要对其改进优化。
参考文献:
[1]李海洋,赵 凯,张海永,等.GNSS在线监测系统在高陡露天矿边坡的应用[J].现代矿业,2019,35(10):182-184.
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[5]周 明,邱凌云.高危边坡变形监测与预警系统研究[J].测绘地理信息,2018,43(3):48-50,54.
[6]王红明,高 健,詹 伟,等.公路边坡监测项目及预警值分析[J].人民长江,2019,50(S2):155-158,178.
作者简介:荣 美(1970—),高级工程师,研究方向:工业电气自动化;
黎付安(1993—),硕士,研究方向:测绘工程;
满新耀(1980—),高级工程师,硕士,研究方向:高速公路建设与养护管理。