滑坡监测数据采集频率的自适应动态调整方法及应用

2023-12-30曹汝亮

山西焦煤科技 2023年9期

于超,亓星,曹汝亮

(1.江西省地质局第二地质大队, 江西九江 332000;2.四川轻化工大学土木工程学院, 四川自贡 643000)

监测数据的自动化采集一直是各类监测设备的集采方式,以地质灾害自动化监测设备为例,常见的滑坡、崩塌等地质灾害常用变形监测、倾斜监测等手段进行有效监测和预警,而这一过程中,对于变形、倾斜等关键数据的获取也是成功预警地质灾害的关键,如近年来成功应急抢险的白格滑坡[1],贵州兴义龙井村滑坡[2],都依靠了有效的监测数据。

为了及时有效地预警地质灾害,自动化监测数据的采集频率需要足够高,但一味地提高监测频率,会导致实际监测应用中出现问题,主要表现出以下两方面:监测设备本身的存储空间有限,高频率的监测数据会使设备产生大量的多余数据,对于自身的存储存在较大压力,而在地质灾害基本稳定期间并不需要过高的频率,大部分数据在地质灾害发生前都属于冗余数据,因此仅需要在地质灾害临近发生各个监测因素产生明显变化时的高频监测数据;监测设备采集的数据一般通过发送模块发送到远程服务器中存储,数据发送是整个监测数据获取中最耗电的过程,持续高频的数据发送对于服务期存储本身就存在很大压力,同时监测设备一般布设在偏远的地质灾害体上,难以接入市电,需要通过太阳能等现场供电方式对监测设备进行连续供电,对于较高耗电过程的设备发送,会严重消耗本地电量,特别是在连续阴雨天,极易造成设备本身供电不足而断开。近年来,出现了可以智能进行高频率采集的变形监测设备并得到了有效应用[3],可在滑坡地质灾害监测过程中及时获取精细的数据,但这种通过变形反馈驱动采集的方式很难适用于其他场合,且应用过程中需要设备自身多个比较器和转换器的工作判别,机制较为复杂,在进行其他因素监测时需要对每种监测参数进行适配,普适性较弱。由此,根据近年来地质灾害监测设备的发展,提出了更加简单有效的自动化监测设备监测数据采集频率的自适应动态调整方法。

1 自动化监测设备的基本特点

常见的自动化监测设备主要由传感器、数据采集和存储发送装置、设备供电装置及外设几大部分组成[4-5],其中数据采集存储和发送装置通过对传感器的数据读取实现采集,并存储读取到的数据和发送到指定服务器实现监测数据的实时监测。这一过程也是整个监测设备的主要耗电过程,其中数据的存储和发送是最为耗电的,占了整个设备功耗约60%. 由此,当监测设备的监测频率提高时,随着存储频率和数据发送频率的同步提高,会导致设备耗电量的大幅度提高,同时带来设备供电压力和存储需求的增大。但实际应用中并不需要监测设备随时都处于高频率监测状态,以滑坡灾害自动化监测设备为例,滑坡变形最关键的监测阶段为加速变形阶段,此时滑坡变形逐渐加快并最终失稳破坏,需要监测设备的频率尽量提高以获取完整的变形数据方便后续预警和应急处置,而在滑坡缓慢变形或无明显变形的基本稳定阶段,由于滑坡变形量小,此时监测主要是获取滑坡长期发展趋势,不需要频率过高以防止占用大量存储和增加功耗。

2 监测频率的动态调整方法及应用

为了平衡稳定阶段的定期监测和加速变形阶段的高频监测需求,监测频率的动态调节方法应运而生。现有部分解决方法是基于环境驱动变频的被动变频监测,其原理是变形发生以后进行多组判别,然后决定是否采集该数据。该方法虽然可以判别变频有无问题,但其属于被动变频判别,当设备产生故障掉线时,无法通过主动采集数据的方式及时发现设备故障,可能存在设备维护的不及时。

由此,可以采用更合理的主动监测频率自适应动态调整方法,具体思路为:自动化监测设备的数据采集装置平常按照固定频率采集传感器数据,同时每秒不断比较最新数据与之前固定采集的监测数据的差异,当最新读取到的监测数据和最近一次固定频率采集的数据差异值达到设定的阈值S时,则记录最新的这组数据,反之如果读取到的数据小于阈值S则不记录该组数据。以此类推,在监测过程中不断比较最新读取的监测数据与新记录的数据之间的差值是否大于设定的阈值S,最终实现监测数据的自适应动态调整。

以地质灾害自动化监测领域为例,该方法可用到各种常见监测设备中。如对于滑坡变形具有明显裂缝的区域采用裂缝计进行监测时,常规的裂缝计监测精度一般在±1 mm以内,当监测到最新的两组裂缝变形数据的变化量超过1 mm时,说明滑坡裂缝产生了变形,由此,可设置阈值S为1 mm,此时裂缝计以高频状态每秒1次的频率监测裂缝实际读数值和最新存储的裂缝值之差。当监测得到的实际数值和最新存储值之差小于阈值S时,不记录高频数据,只按照常规每小时1次或其他固定低频率存储裂缝数据,而当裂缝变化速率增大,使监测到的实际数值与最新的存储值之差达到或超过阈值S时,则存储最新的裂缝监测值,而后继续按照该判别方法比较裂缝计的实际监测值和最新的存储值之差,以此类推,最终实现随着裂缝变形速率的变化及时有效存储完整裂缝监测数据的过程,确保加速变形阶段数据完整获得的同时,大幅度减少冗余数据的存储。

同样的方法在常见的滑坡变形GNSS监测数据中也可以得到有效应用。由于GNSS监测站设备的精度为±5 mm,其确保较高精度时的最大监测频率约为每5分钟1次,在监测过程中,当监测到的实时变形量和最新存储值之差超过5 mm时,说明滑坡产生了新的变形,因此可以设置阈值S为5 mm,采用同样的方式对滑坡变形GNSS进行动态变频监测。即可以采用每5分钟1次的动态监测对比方式,比较实时监测数据和最新存储数据之差,当监测的实际数值和最新存储值之差小于阈值S时,不记录高频数据,只按照常规每小时1次或其他固定低频率存储GNSS变形数据,而当滑坡产生明显变形导致变形量增大时,监测到的实际数值与最新的存储值之差达到或超过阈值S,此时存储最新的变形监测值,以此类推,最终实现随着滑坡变形量的变化及时有效存储完整变形监测数据的过程,实现了确保加速变形阶段数据完整获得的同时,大幅度减少冗余数据的存储。

通过滑坡变形监测频率的自适应动态调整,可以获取到完整的滑坡变形数据,而对于地质灾害监测应用中的其他类型监测数据,如含水率、泥位、流速等,也可以采用相同原理的自适应动态变频监测方法进行,最终在确保监测参数产生变化时及时记录完整过程数据的前提下实现冗余数据的大量过滤。由于该方法在监测设备的运行中,仅增加了数据采集装置的读取频率,避免了最耗电的数据高频存储和发送过程,对于整个设备的耗电功耗增加较小,因此具有较好的可操作性和应用效果,最终可以实现更为平滑有效的数据监测获取。