一种空天地监测边坡系统及其失稳风险评估方法技术方案

本发明专利技术公开了一种空天地监测边坡系统及其失稳风险评估方法，涉及边坡工程自动化监测技术领域，具体为一种空天地监测边坡系统及其失稳风险评估方法，主要由监测数据采集系统、边坡风险实时量化评估模块和边坡监测指标数据预测模块组成。本发明专利技术包含监测边坡的环境温度、雨量监测、表面位移、表面相对位移、不均匀沉降、土体深部位移、挡土墙变形、挡土墙混凝土表面应变、土体压力、孔隙水压力等监测指标，通过搭建监测设备网络和监测云平台，实现监测数据的实时上传和查询；在此基础上，通过构造评价方法利用监测数据实现不同边坡风险综合评分；根据边坡一定频率内收集到的监测数据，通过构造嵌入预测模块的方法，实现监测数据的趋势预测的功能。势预测的功能。势预测的功能。

【技术实现步骤摘要】
一种空天地监测边坡系统及其失稳风险评估方法


[0001]本专利技术涉及边坡工程自动化监测
，具体为一种空天地监测边坡系统及其失稳风险评估方法。

技术介绍

[0002]我国部分道路、重要基础设施、居民及商业活动密集区沿岩质或土质山体边坡而修建，滑坡、崩塌、泥石流、落石等自然灾害的发生严重危害到人民群众的生命安全。在山地分布区域，许多基础设施修建需要先爆破开挖部分山体，此时裸露的坡面需要采取加固措施治理；同时，由于地层差异及风化沉积成因不同，许多山体内存在土层分界面、土岩接触面或软弱夹层潜在滑移面，建筑物加载、暴雨、地震等因素会使土体强度降低，加快土体蠕变形成坡顶张拉裂缝，直接导致滑坡体沿滑坡面剪切滑动。综上，自然边坡或人工加固边坡，运营期内的监测必须引起足够的重视。
[0003]传统的边坡监测在边坡表面和边坡内部采集各类监测数据，包括利用地表气象站、测斜仪、土压力盒、裂缝计等传统监测设备进行数据测量。
[0004]监测数据近年逐渐开始普及自动采集监测数据，并实时上传到服务器，支持移动终端随时查看。
[0005]在建筑工程领域，有不少应用于各类工程监测类型的监测平台，大多基于不同的监测数据源、不同的监测对象、不同的监测功能模块等而实现。例如，由于建筑主体、桥梁、隧道、基坑等存在监测对象的差异而采取不同的监测设备，由此即有不同的数据源，例如：专利申请号为202010824412.2，一种基于改进的人工蜂群算法与BP神经网络的基坑变形预测方法。
[0006]在工程风险评估方面，有相关的边坡稳定性评价和监测预警的方法，大多是基于静态的系统评价，且评价对象的指标值一般有限，例如：专利申请号为201910307236.2基于边坡稳定性监测的多等级预警测定方法。
[0007]在监测对象变化预测方面，有基于不同模型或计算机算法的工程对象监测数据预测的方法，例如：专利申请号为201911004266.2。一种边坡监测系统评价方法。
[0008]现有的监控模块存在以下缺点：监测设备自动化程度不高，监测方式及数据来源单一，缺乏实时多方位影像及图像收集功能，边坡运营期实地探勘仍需人工现场作业；监测系统功能不完善，部分系统只有数据收集显示功能，系统交互性不高，缺乏数据分析、风险评估、数据预测等功能，无法对反馈到终端的情况进行及时再核实等功能。

技术实现思路

[0009]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种空天地监测边坡系统及其失稳风险评估方法，解决了上述
技术介绍
中提出目前边坡监测仍以现场人工收集为主，收集频率较低，且数据容易遭人为篡改；边坡监测评估缺乏合理高效的评价评估方法，大部分基于监测数据以专家评估法和预先设定阀值为主，因此评估效率较低，较多监测数据异常无法及时发现
处理；预测方法及模型缺乏合理性的问题。
[0010]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种空天地监测边坡系统及其失稳风险评估方法，主要由监测数据采集系统、边坡风险实时量化评估模块和边坡监测指标数据预测模块组成。
[0011]优先的，所述监测数据采集系统主要包括地面监测站的地面及表层监测模块、边坡土体监测平台和无人机的空中监测平台。
[0012]优先的，所述地面监测站的地面及表层监测模块主要由温度传感器、湿度传感器和降雨量传感器组成，温度传感器用于收集地面温度，湿度传感器用于检测空气湿度，降雨量传感器用于检测降雨量数据。
[0013]优先的，所述边坡土体监测平台主要包括表面位移传感器、固定杆式测斜仪、分层沉降仪、土压力盒、孔压计和土壤含水量传感器，表面位移传感器用于收集边坡内部表面位移，固定杆式测斜仪用于检测深层位移，分层沉降仪用于检测不均匀沉降，土压力盒用于检测土体压力，孔压计用于检测孔隙水压力，土壤含水量传感器用于检测土层含水率数据。
[0014]优先的，所述温度传感器、湿度传感器、降雨量传感器、表面位移传感器、固定杆式测斜仪、分层沉降仪、土压力盒、孔压计和土壤含水量传感器组成监测传感器。
[0015]优先的，所述监测传感器所采集上传的数据皆为关于时间上连续的数据，且监测上传频率和时间一致，保证各监测数据时空关联。
[0016]优先的，所述监测传感器采集节点采用ZigBee无线网通信方式，实现传感器与基站之间的通信，ZigBee的特点在于其自组网，低速低功耗；基站将接收到的数字信号进行处理后再将数据上传至后台服务器；后台服务器可让用户查询和读取监测信息。无人机通过无线电实现与基站数字影像信号实时传送，以及接收监测系统后台服务器发送的命令。
[0017]优先的，所述边坡风险实时量化评估有以下若干步骤：S1、建立因素集：因素集是由影响边坡失稳因素所组成的一个集合，即 ；S2、建立评价集：评价集是评判者对边坡安全性可能作出的各种评判结果所组成的集合，即，各元素为可能作出的评判结果；S3、建立权重集：在因素集U中，各因素对引致边坡失稳的重要性程度并非一致，为反映各因素的重要程度应对各个因素赋予一相应的权重，即；S4、模糊评价：用模糊集合表示单因素评判集，为备择集的一个模糊子集，即=。特别地，监测数据不同的数值范围对应不同的边坡失稳风险，首先对所要监测指标的数值范围根据对边坡失稳风险影响程度大小进行区间划分；然后采用专家打分法对相应的数值范围进行隶属度评价；隶属度评价具有以下性质：，。将各单因素评判集的隶属度组合为行组成的矩阵；S5、模糊综合评判：为考虑所有因素的综合影响，同时结合各个因素的重要程度，
作出模糊综合评判，即。
[0018]步骤S3、建立权重集，具体的包括以下步骤：S301、建立递增层次结构：将监测数据及来源层次化，构造一个层次结构模型；S302、构造两两比较判断矩阵：将同一层的因素与上一层中某个因素两两成对比较，采用1～9及其倒数衡量其重要性，采用相对重要性数字表示两个因素相互比较后的结果。因此n个因素参加比较，则要做次比较；与比较结果相对重要性标度为1时表示具有同等重要性；3表示比稍微重要；同理，5表示明显重要；7表示强烈重要；9表示极端重要；2、4、6、8表示1～３、３～５、５～７、７～９的中值；１～９的倒数表示与比较得１／;因此判断矩阵，>0，，，（）；S303、计算权重分配：计算判断矩阵最大特征根及其对应的特征向量，特征向量即为各评价因素重要性排序；S304、一致性检验：引入，作为度量判断矩阵偏离一致性的指标，以便将偏差控制在允许的范围内。
[0019]优先的，所述边坡趋势预测的方法，包括以下步骤：当边坡监测数据时间序列的变动表现为呈二次曲线上升或下降趋势时，采用指数平滑法进行监测数据修正预测，其修正公式为：初始值为：式中、、分别为时间序列为t时刻对应一次、两次、三次指数平滑值，为加权系数。
[0020]预测模型为：其中： 。
[0021]本专利技术提供了一种空天地监测边坡系统及其失稳风险评估方法，具备以下有益效果：本专利技术包含监测边坡的环境温度、雨量监测、表面位移、表面相对位移、不均匀沉降、土体本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空天地监测边坡系统，主要由监测数据采集系统、边坡风险实时量化评估模块和边坡监测指标数据预测模块组成。2.根据权利要求1所述的一种空天地监测边坡系统，其特征在于：所述监测数据采集系统主要包括地面监测站的地面及表层监测模块、边坡土体监测平台和无人机的空中监测平台。3.根据权利要求1所述的一种空天地监测边坡系统，其特征在于：所述地面监测站的地面及表层监测模块主要由温度传感器、湿度传感器和降雨量传感器组成，温度传感器用于收集地面温度，湿度传感器用于检测空气湿度，降雨量传感器用于检测降雨量数据。4.根据权利要求1所述的一种空天地监测边坡系统，其特征在于：所述边坡土体监测平台主要包括表面位移传感器、固定杆式测斜仪、分层沉降仪、土压力盒、孔压计和土壤含水量传感器，表面位移传感器用于收集边坡内部表面位移，固定杆式测斜仪用于检测深层位移，分层沉降仪用于检测不均匀沉降，土压力盒用于检测土体压力，孔压计用于检测孔隙水压力，土壤含水量传感器用于检测土层含水率数据。5.根据权利要求1所述的一种空天地监测边坡系统，其特征在于：所述温度传感器、湿度传感器、降雨量传感器、表面位移传感器、固定杆式测斜仪、分层沉降仪、土压力盒、孔压计和土壤含水量传感器组成监测传感器。6.根据权利要求1所述的一种空天地监测边坡系统，其特征在于：所述监测传感器所采集上传的数据皆为关于时间上连续的数据，且监测上传频率和时间一致，保证各监测数据时空关联。7.根据权利要求1所述的一种空天地监测边坡系统，其特征在于：所述监测传感器采集节点采用ZigBee无线网通信方式，实现传感器与基站之间的通信，ZigBee的特点在于其自组网，低速低功耗；基站将接收到的数字信号进行处理后再将数据上传至后台服务器；后台服务器可让用户查询和读取监测信息。无人机通过无线电实现与基站数字影像信号实时传送，以及接收监测系统后台服务器发送的命令。8.根据权利要求1所述的一种空天地监测边坡系统，其特征在于：所述边坡风险实时量化评估有以下若干步骤：S1、建立因素集：因素集是由影响边坡失稳因素所组成的一个集合，即；S2、...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘慧芬，冯剑辉，李国贤，邓日朗，
申请(专利权)人：广东智云工程科技有限公司，
类型：发明
国别省市：