铁路重大突发地质灾害应急监测技术研究

刘 勇，王 珣，高柏松，伏 坤，袁 焦，余 博

(中铁二院工程集团有限责任公司，成都 610031)

引言

我国西南艰险山区铁路沿线地形地质条件复杂，导致滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害频发，严重影响和威胁铁路的正常建设和运营。从铁路地质灾害的地域分布来看，主要分布在西南、西北、华中和华北山区，发生灾害最多的线路是宝成线，其次是襄渝线和成昆线[1]。

目前，铁路运营管理部门对既有铁路沿线地质灾害主要以人工巡查、看守为主，在个别重大工点采用地面传感设备开展监测。如王珣[2]在2016年川黔线“6·28”裁缝岩滑坡灾害后，基于西原模型的变形预警判据，建立了一套滑坡智能监测预警系统；佘小年[3]对国内外崩塌、滑坡地质灾害监测方法、基本特点及适用范围等进行了综述；冯海燕[4]论述了灾害监测系统路局中心的架构及现场监测技术要求；魏少伟[5]从天基、空基、陆基等方面简述了各类地质灾害监测技术在铁路工程中的应用现状及适用性；杜钊锋[6]介绍了通过远程非接触式地基SAR开展地质灾害应急监测预警的应用案例。中国地质灾害防治工程行业协会于2018年发布了《突发地质灾害应急监测预警技术指南(试行)》[7]，其规定的监测方法以地面监测设备为主，虽对应急工作流程较为明确，但并未提出相关灾害预警指标。

总体来说，围绕我国突发地质灾害应急响应能力建设，相关学者在地质灾害风险评价、监测预警技术、应急响应技术、响应能力评价、应急预案编制等方面做了大量研究。然而在铁路领域，针对上述研究的集成应用及规范标准尚未完成，因此，建立一套空基(GIS、InSAR、北斗等)、天基(无人机倾斜摄影、机载LIDAR等)、地基(SAR、三维激光扫描、地面传感设备等)多传感协同监测的铁路突发地质灾害应急监测系统，对提升我国铁路地质灾害应急响应能力非常重要。

1 项目概况

1.1 灾害概况

2019年7月28日凉山州甘洛县连降暴雨，降雨持时30 h，最大小时降雨量达77.8 mm，总降雨量164.2 mm。成昆铁路K310+857～K311+000两条冲沟内爆发坡面型泥石流病害、K311+140坡面发生高位浅表溜坍，泥石流堆积体上道淹没线路，造成铁路运输中断，见图1。经过铁路部门昼夜抢修，8月2日恢复通车。2019年8月14日12时35分，该区间K310+840处再次发生高位岩体崩塌，导致成昆铁路断道并造成人员伤亡。

图1 成昆铁路K310崩塌病害段

崩塌灾害段地处凉山州甘洛县埃岱镇境内，属中山河谷地貌，地形高陡，海拔高程1 120～1 650 m，高差530 m，自然坡度35°～60°。K310+668～K311+232线路区段位于岩岱1号隧道出口至岩岱3号隧道进口之间，段内以路基及桥梁形式通过，共有桥梁2座，合计156 m，其余段落为路基。崩塌体沿线路方向宽度平均70 m，后缘与线路高差约200 m，方量达3万余m3。

该病害段分布有马拉哈断层、次生支断层-马厂断层、阿比依断层。地表上覆粉质黏土、碎块石土，下伏基岩为白云岩、灰岩、砂岩。该区域地震动峰值加速度为0.15g，对应地震基本烈度为Ⅶ度。在“5.12”“4.20”两次四川大地震中，甘洛县均为重灾区，两次地震对甘洛县整体地质环境影响较大。综上所述，地震造成病害坡体整体稳定性降低，再加之连续强降雨入渗增加坡体自重且软弱岩体结构面，诱发了本次高位崩塌突发灾害。

1.2 整治措施

为尽快抢通成昆铁路，在结合成昆铁路K310处地形与地质条件的基础上，采用喷锚网、锚杆(索)框架梁、被动防护网、截排水沟坡面整治(图2)与隧道改线绕避相结合的工程整治方案。整治完成后临时恢复铁路客货运输，待2020年4月隧道完成后实现铁路改线。

图2 崩塌坡面整治断面(单位：m)

为确保整治工程的施工安全，保障成昆铁路安全运营，避免再次造成人员重大伤亡。采用“空-天-地”多传感协同的应急监测手段，实时掌握坡面变形发展趋势及异物上道情况，为施工期及临通期的安全提供保障。

2 监测方案

2.1 监测系统

为确保多源数据的融合展示与高效集中管理，确保监测预警信息第一时间发布，提供可实现“空-天-地”数据融合展示的监测系统与终端。

2.1.1 系统架构

灾害监测系统由中心系统、现场监测设备和传输网络组成。中心系统主要包括硬件设备(服务器、存储设备、网络及安全设备、监测终端等)与软件系统(操作系统、数据库、业务应用软件等)，传输网络包括通信专用传输网络和现场数据传输网络，该监测系统整体架构如图3所示。

图3 监测系统架构

2.1.2 “空-天-地”监测系统

基于无线自组网技术[8]实现了监测数据的变频采集，搭建了多源异构海量监测大数据中心，实现了倾斜摄影模型网络化加载、多源异构海量数据的高效存储访问、预警信息的推送发布等功能。提供了可供监测数据在线浏览的桌面应用程序(图4)与移动终端(图5)，并支持监测报表在线浏览及导出。

图4 监测系统PC端应用

图5 移动终端程序

2.2 监测内容

为保障抢险施工期间施工安全及临时抢通期列车运营安全，采用“空-天-地”多传感协同的应急监测手段，开展区域病害监测、坡面变形监测与异物上道监测工作。首先，采用三维倾斜摄影测量手段对整个灾害区段进行航拍，以准确掌握高位隐蔽灾害点情况，指导后续传感设备布设；然后，通过地基SAR对坡体整体变形情况进行扫描，确定潜在变形发展区域，进而结合三维地形及现场踏勘，有针对性地布设北斗监测站及裂缝计等相关坡面变形监测设备；最后，在坡面和轨道附近布设具有异物入侵探测功能的智能视频识别设备，用以对上道侵限实时报警。

2.2.1 区域病害监测

采用无人机倾斜摄影对崩塌坡体进行航拍，通过对三维影像的人工对比分析[9](图6)，及时发现新增高位隐蔽灾害点。

图6 多期无人机倾斜摄影模型对比

2.2.2 坡面变形监测

坡面变形监测分为整体变形监测和局部重点区域监测。

(1)整体变形监测

坡面整治期间采用地基SAR雷达扫描整个坡体，确定重点变形区域，并据此按断面划分布设反光标靶点(图7)，对坡表位移开展变形监测。

(2)局部重点区域监测

在坡体存在致灾物质来源隐患处布设北斗监测点，用以监测坡面绝对变形，共计布设4处；在1区崩塌体后缘及2区坡面裂缝发育地段布设裂缝计，用以监测重点区域裂缝、错台变形发展情况，具体布设点位见图7。

图7 监测设备布设示意

2.2.3 异物上道监测

为保障坡面施工和临时通车安全，在坡面和铁路沿线共计布设12台高清球机，具体布设点位见图7。基于深度学习框架，实现了具有多任务分类和目标定位的视频识别，从而对侵入轨道的物体精准识别(图8)，辅助相关部门及时发现险情。

图8 异物上道检测

按照“无人机倾斜摄影—地基雷达—视频—裂缝计—北斗”顺序完成了各项监测实施，具体见图9。

图9 监测设备安装完成效果

2.3 监测周期及频率

监测周期为2019年9月9日至2020年4月底改线工程完成，根据各监测设备功能特点并结合实际预警指标时效性需求，制定具体监测频率，如表1所示。

表1 监测频率

2.4 预警指标

滑坡、崩塌的预警指标主要包括以下几类：外界诱发因素、变形、内部应力及岩土破裂特性。内部应力预警方面，国内外相关研究通过在坡体内部安装锚索并监测滑动力来实现临滑预报[10-11]，也有研究通过高精度的声波、微震等传感器定位脆性岩石破裂过程中产生的声波信号[12-13]，该类预警指标尚处探索阶段。因此，基于变形的滑坡、崩塌预警指标仍是目前为止最为常见、最为有效的。

另外，由于降雨是诱发本次灾害的主要因素，现对灾害发生前、灾害发生时、灾害发生后监测期间的降雨情况进行统计。并结合白永峰[14]统计的成昆铁路甘洛段历史泥石流暴发时降雨数据，确定了图10红色虚线所示临界降雨强度包络界限，若超出该包络界限表示灾害发生概率较大，其包络线可用式(1)表示

图10 泥石流暴发临界降雨强度

x2+y2=40 (x≥y，y>0)

(1)

式中，x为日降雨量；y为小时降雨量。

从图10可以明显看出，灾害发生后监测期间降雨量指标远小于灾害发生前与灾害发生时雨量的临界值，表明监测时间段内由于降雨诱发二次灾害的可能性很小。

临时抢通期间铁路运营发车频次较密(15～20 min)，预警指标必须具备实时性。目前，国内学者提出了累积变形、变形速率、速率倒数、加速度等各种临滑预报模型[15-19]，其实时性及准确性、适用性均存在一定不足。本次采用王珣等[2，20]以西原模型为基础建立的基于等速变形速率的临滑位移切线角分级预警模型与小时变形速率作为双控预警指标。考虑汛期强降雨是引发崩塌、坡面溜坍、坡面泥石流等灾害的重要诱因，因此，采用式(1)包络界限作为辅助指标，表2中相应预警等级将自动升级。

表2 变形速率分级预警指标

3 监测成果分析

3.1 降雨量分析

对2019年9月18日至2020年4月30日的日降雨量及累积降雨情况进行统计，如图11所示，可以看出，监测时间段内未出现降雨超标，最大日降雨量为22.03 mm，累积降雨量为177.3 mm，监测期间降雨主要集中在9、10月份及2、3月份。

图11 日降雨量及累积降雨情况统计

3.2 变形监测分析

(1)地基SAR区域形变监测

根据工程整治方案，崩塌灾害发生后需对崩塌体进行分级，开挖放坡并采用锚杆(索)加固，开挖卸荷后下方临空面更为陡峭，崩塌体后缘存在二次崩塌灾害风险，因此，重点对崩塌体后缘地表变形开展分析。图12为崩塌区域坡体清方期间变形云图，可以看出，清方区域与变形云图中显示大变形区域完全吻合，表明该手段用于区域变形分析可行。

图12 地基SAR位移云图

为增强雷达回波反射强度，在崩塌体上方1-1断面共计布设3处反光标靶，自上到下依次为1-1-1～1-1-3，其变形历时曲线及小时变形速率历时曲线见图13。坡体开挖期间后缘变形量出现小幅持续增长，10月22日坡体清方完毕后，变形逐渐趋于平稳。另外，从图11可以看出，期间累积降雨也是坡体变形的诱发因素之一。坡体开挖期间共有2次触发速率超标报警，其中，“巡查”报警、“限速”报警各1次。分析报警原因为降雨及坡面开挖综合影响导致，尤其“限速”报警是发生在一轮小规模强降雨期间。将坡体开挖期间后缘变形视为匀速变形阶段，对坡体开挖完成临时通车后的改进切线角实时计算，根据表2预警准则未出现超标报警。

图13 崩塌体后缘变形情况

2020年10月25日，运营单位结合监测系统开展应急演练后开通了货运列车，12月2日崩塌坡体整治完成后，恢复了客运列车通行。2020年3、4月份出现了新一轮较强降雨，坡体位移并未出现增长，表明坡面加固有效提高了边坡稳定性。2020年4月30日，改线工程全部完成，至此成昆铁路K310区段改线绕行通过该病害区域。

(2)北斗高精度三维变形监测

北斗监测站于2019年10月27日正式投入使用，经过5d的累积接收数据补偿解算后，误差得到有效控制，各北斗监测点变形量及变形速率如图14所示。截至2020年4月30日，最大变形点位G03#累积变形量为6.7 mm，最大变形速率为0.66 mm/h，4处北斗监测点均未出现变形速率超标。

图14 北斗监测数据分析

(3)地表裂缝计

地表裂缝计自2019年9月17日陆续投入使用，共计39台。图15所示为截止2020年4月30日各地表位移计累积变形量，裂缝最大变形量约3 mm，未出见局部裂缝持续开展及阈值超标情况。

图15 地表裂缝计监测

4 结论

(1)采用北斗、无人机倾斜摄影测量、地基SAR、智能视频等“空-天-地”多传感协同监测手段，对成昆铁路K310崩塌灾害体开展立体化监测，体现了“点面结合，立体化防护”的应急监测理念，并搭建了支持多源异构监测数据存储访问的数据中心，系统预警可靠性得以保证。

(2)针对定量预报模型存在适宜性差、预报准确度不高等缺点，建立了考虑降雨强度的双控位移预警指标，可满足铁路建设及运营部门对监测预警实时性及准确性的高要求。

(3)至2020年4月30日改线工程完成通车，抢险监测周期累积近8个月，系统未出现误报或漏报，有效保障了抢险施工期作业人员安全及临时开通期运营安全，相关经验可供类似铁路突发地质灾害抢险工程参考借鉴。