基于超弱光栅传感阵列的钻机违法入侵地铁线路识别定位方法

李 盛， 邱 阳， 南秋明， 甘维兵， 蒋锦朋

(1.武汉理工大学 光纤传感技术与网络国家工程研究中心，武汉 430070；2.武汉理工大学 信息工程学院，武汉 430070；3.小米科技有限责任公司，武汉 430070)

地铁线路上方钻机违法入侵事件近年来屡有发生，存在打穿地铁隧道，引起隧道塌方的风险，严重危及地铁列车运行安全。目前，防止该类隐患发生的主要手段仍依赖人员沿线巡查。由于地铁线路范围广，线路长等特点，人工巡检方式效率低，及时反馈性不强，且易出现漏检情况。采用监测设备的防治措施中，以视频监控为代表的手段仅能实现局部防控。无人机摄影[1]巡线则易受气候条件和地面建筑遮挡等因素影响。2020年，Huang等[2]报道了基于光纤地震传感器阵列记录和识别地址钻探事件的相关研究。但该研究所基于的传感器数量规模依旧有限，很难满足地铁线路的长距离、高密度监测需求。

面向长距离、高密度远程实时监测需求，与电类传感器相比，基于分布式声学传感(distributed acoustic sensing, DAS)技术的传感器复用能力强，且在空间分辨率，抗电磁干扰能力和使用寿命方面均优势显著。基于该技术的应用，在土木交通[3]、周界安防[4-5]、石油化工[6-7]、地球物理[8]等领域已有大量研究报导。然而，DAS技术基于光纤中瑞利背向散射光的干涉效应进行测量，在长距离定量检测中，由于背向散射光的强度较弱，采集的信息信噪比和准确性较低[9]。超弱光栅(ultra-weak fiber Bragg grating, UWFBG)传感阵列[10-11]相比DAS技术检测精度更高[12-13]，适合在地铁线路中开展长距离、高密度的振动监测[14]。Nan等[15]曾报导基于UWFBG可跟踪定位地铁隧道内列车和人员移动轨迹。Gan等[16-17]则通过现场试验揭示了基于该技术可有效识别并区分地铁线路上方挖掘机入侵时的典型模式。相比挖掘机，钻机在线路上方的入侵扰动荷载更小，识别难度更大。为利用UWFBG分布式振动信号捕捉地铁线路上方的钻机入侵事件，本文设计了针对钻机发动机振动信号特征的入侵实时识别和定位方法，并通过现场测试检验了所提方法的有效性。

以下首先介绍UWFBG传感阵列振动检测原理。其次，围绕设计的地铁隧道上方钻机入侵现场测试方案，分析钻机入侵时的振动信号特征。最后，针对信号特征提出识别及定位钻机入侵事件的监测方法，并对实时监测的结果进行分析讨论。

1 UWFBG传感阵列振动检测原理

UWFBG被用于采集地铁线路上方钻机违法入侵过程中地铁隧道结构的振动信号。图1展示了UWFBG传感阵列的振动检测原理。当可调激光器发送脉冲光到光纤中，UWFBG作为反射镜反射具有特定中心波长的窄带光，并在光纤中引起光干涉。当光纤因外部振动而变形时，反射光的相对相位发生变化。使用对称3×3耦合器解调相位差，重建振动信号的时域波形。其中，参数L表示两个相邻UWFBG之间的物理距离，即测量时测点间的空间分辨率。法拉第旋转镜则用于抑制解调过程中反射光的偏振效应。此外，光时域反射仪(optical time domain reflectometry, OTDR)技术[18]用于确定光纤中的振动位置。

2 试验方案

如图2所示，地铁线路上方钻机入侵时激发的地震波向地下介质传播。地下隧道结构洞壁上布置的UWFBG传感阵列光缆被用于采集钻机入侵引起的分布式振动响应。

2.1 场址选择

基于以上思路，在武汉地铁7号线设计并开展钻机入侵试验。现场试验区域和设计的钻机入侵位置如图3所示。试验区域内地铁隧道平均埋深约22.6 m。在地下双向隧道的一侧洞壁上，采取卡箍加环氧胶覆盖的方式安装层绞结构铠装保护的UWFBG传感光缆。传感光缆沿试验线路长2.65 km，相邻UWFBG之间距离5 m。根据现场条件选择两处位置开展钻机入侵试验。#1入侵点与#2入侵点相距50 m，两者沿线路里程分别对应地下隧道洞壁传感光缆上的#158和#148振动测区。

2.2 入侵设备

选择工程中较为常用的质量约5 t的小型钻机模拟地面违法入侵。该钻机包含两台柴油发动机，其中控制设备移动的发动机额定功率为13.2 kW，另一个用于钻孔的发动机额定功率为16.2 kW。两台发动机的额定转速均为2 200 r/min。

2.3 试验工况

与发动机振动相比，旋挖钻头产生的信号能量十分微弱。旋挖时由地面向下传递至传感缆上的能量还会受到地铁隧道埋深和地质条件等因素的削弱。由于钻孔设备作业前必须先启动发动机，且钻孔过程发动机需长期持续运转，因此发动机工作时产生的振动在稳定性和连续性方面更加显著，相比钻孔信号更容易被传感器捕捉。鉴于直接识别钻孔信号的难度，以及现场试验区内不允许进行钻探活动，模拟钻孔入侵试验时未进行现场钻探，而是将发动机启动引起的振动作为入侵事件特征。试验中，在不中断地面和地下交通状态下，每个入侵位置采集钻机发动机两种工作状态下的振动。首先，启动发动机并使其工作于怠速状态，持续采集一段时间后关闭发动机，接着以最大功率启动发动机。

3 振动特征分析

试验期间在#1和#2入侵点，传感光缆振动波形瀑布图如图4所示。其中，纵轴时间长度540 s和横轴空间范围(#130～#180振动测区)分别涵盖了整个试验历程及试验区间。发动机处于怠速及最大功率工作的两个阶段在瀑布图中采用虚线框标记。由于试验在未中断交通状态下开展，图4中还采集到了地铁列车及地面车辆通过时的振动能量响应。其中，连续振动响应曲线的斜率大小及方向可用于区分列车与地面车辆及其行驶的方向。但是，钻机发动机激发的振动信号不论功率大小，均远比列车和地面车辆的振动信号弱，在两个瀑布图中均难以直接从噪声占优势的时域信号中辨识。

图5和图6分别给出了图4(a)中#158振动测区和图4(b)中#148振动测区的短时傅里叶变换结果。从时频谱结果可以清晰观察到不同阶段发动机从启动至停止过程的较窄谱线。发动机怠速(状态1)和最大功率(状态2)时分别具有两条和一条特征频率频谱线。其中，状态2中仅表现出单个频率可能与发动机功率增大时，转子旋转变得更加均匀稳定有关。比较两处入侵位置的频谱图可知，发动机引起的特征频率仅存在细微的差异(图5中为21.2 Hz和32.2 Hz；图6中为21 Hz和31.6 Hz)。由于软岩对地震波具有高频吸收的能力，因此在相对更软的地质条件下，频率可能会发生变化和偏离。因此，图6中部分频谱线的弯曲或不连贯可能主要受试验区域地质条件影响。对于影响识别发动机特征频率的列车和地面车辆等噪声信号，列车振动具有高能量和宽频带(>50 Hz)特征，地面车辆的频谱主要分布在30 Hz以下，而环境噪声主要占据低频段(<20 Hz)。除以上干扰外，整个试验过程始终存在24.6 Hz和42.2 Hz两个源于解调器工作时的固有倍频影响。

4 识别及定位方法

基于以上钻机试验期间各类振动特征的分析结果，并考虑钻机发动机振动的连续性和稳定性特点，提出的钻机发动机振动识别方法如图7所示，当监测范围内有测区满足识别机制时，换算振动光缆测区编码与线路间对应关系即可实现对钻机入侵事件的定位。实现方法主要由钻机发动机识别和有效信息统计分析两步组成，后者目的在于提高识别的抗噪能力以减少误报概率。表1为提出方法中使用的各种变量的名称及描述。对每一个振动测区监测信号，分别定义time_win1和time_win2两种窗口，其中time_win2是对time_win1的进一步均匀细分，通过统计存疑事件的占比来决定所属的time_win1时段是否输出识别提示信息。考虑到实时性需求，time_win1随时间以time_win2为步长移动，并连续输出判别结果。

表1 提出方法涉及变量名称及描述

4.1 钻机发动机识别

由于信号的频域特征相对时域更加显著，因此识别钻机发动机工作状态主要基于信号的频域信息。钻机发动机以近乎恒定转速工作，且产生的振动信号在频谱中具有较窄谱线，因此，频谱中出现的孤立脉冲可被认为是待识别的发动机存疑工作状态。以图6中75～80 s时段为例，识别过程中首先使用快速傅里叶变换将time_win2中的信号转换为图8(a)所示频谱。然后，频谱窗口spec_win1从低频向高频移动，计算spec_win1(2 Hz宽度)中的平均值ave_val，并将其与中心点cent_val进行比较。若cent_val是ave_val的n倍(本文试验中将n定义为3)，则该频率点被认为是孤立的并被输出。由于发动机额定功率下输出频率为37.5 Hz，因此识别过程首先排除图8中2 Hz以下40 Hz以上的灰色阴影频带。同时，排除解调器引起噪声(24.6 Hz)的小频带(通常为1 Hz宽度)。以上处理后的输出结果如图8(b)所示，识别出的频率点与图6中结果近乎一致。但从图8(b)中可以观察到基于以上执行时不希望保留的频率点31.1 Hz依然未被剔除。为改善该现象，将spec_win1调整为更窄频率窗口spec_win2(1 Hz宽度)，且保留spec_win2中的最大值。调整处理后识别结果如图8(c)所示。经过上述处理，当在识别结果中捕捉到至少一个发动机频率点时，可如图7将time_win2标记为“存疑”，否则标记为“正常”。

4.2 有效信息统计分析

相比持续时间更长的钻探过程，地铁、车辆等视为噪声的干扰均是短时或瞬时的。统计发动机工作存疑事件占比的方式用于减小噪声干扰和虚假警报。如图7所示，将time_win1中的发动机“存疑”事件比例定义为P，如式(1)定义阈值thres_val1和thres_val2来评价是否存在钻孔入侵事件。

(1)

其中，阈值thres_val1和thres_val2与识别方法的灵敏度和准确性密切相关，其设定需要综合考虑试验场地条件与环境。通过现场测试，当thres_val1和thres_val2分别取值为0.5和0.7时可以保证预警的及时性与准确性。

4.3 入侵事件定位

(2)

式中，N为振动测区数量，入侵定位随着监控过程实时处理。

5 试验结果

图9为#1、#2入侵点模拟钻机入侵时，地下#130～#180测区的监测状态结果。“圆形”，“正方形”和“三角形”分别表示“正常”、“预警”和“报警”三种监测状态。由于实时判断监测状态的过程中，考虑了图7所示的移动窗口实时处理策略，因此预警和报警时间在反馈上存在一定的延迟，但是响应时间跨度与钻机发动机的工作时长基本一致。

比较两个入侵点的定位效果可知，在#1入侵点发动机怠速和最大功率运转时，受影响的测区距离中心点的范围分别约为40 m和50 m。在#2入侵点位置激发的振动信号振幅衰减严重，因此造成的影响范围更小，且发动机两种运转功率对测点的影响范围几乎一致，约为35 m。该结果进一步验证了图5和图6中关于#2入侵点地下岩石结构相对偏软的判断。此外，图9中代表实时计算入侵位置的“加号”序列显示，提出方法的定位结果十分接近真实的模拟入侵点，识别偏差在10 m内。

6 结 论

本文提出了基于统计发动机运转有效信息识别定位钻孔设备入侵事件的实时处理方法。现场试验论证了基于超弱光栅传感阵列信息识别定位地铁线路上方钻机违法入侵的有效性。提出的识别定位方法具有环境抗噪性，不受地面、地下交通荷载干扰，具备实时反馈能力。然而，受现场测试条件的局限及安全性考虑，现场对方法的试验论证仅选择了常用的小型钻机设备。因此，后续将在不同复杂路段和地质条件下对不同规格及型号的钻孔设备进行识别定位，验证方法的可靠性和实用性。此外，文中方法涉及的参数及配置，对识别更多类型钻孔设备入侵事件的准确性，以及实时处理计算效率的评价等工作还有待继续分析完善。