基于GNSS监测系统的水库大坝变形研究.pdf

128：Restem2023年5月江西建材质量控制与检测基于GNSS监测系统的水库大坝变形研究李岩，徐鹏宇?1.水发规划设计有限公司，山东济南250100;2.北京中水利德科技发展有限公司山东分公司，山东济南250100摘要：水库大坝的变形监测是判断其安全性的重要方式之一，传统的人工监测方式存在效率低、误差大、不能实时动态监测等缺点。为提高监测效率和准确性，文中设计了GNSS监测系统，对水库大坝的变形进行了监测，结果表明，监测系统精度和可靠性能够满足设计标准，水平监测误差小于3mm，垂直监测误差小于5mm；大多数监测变形值和实际移动量的差值未超过2 mm；系统能够对变形监测数据进行自动采集，同时开展数据的处理和分析，并对异常数据进行预警；在多种天气情况下（雷电、大风、暴雨、雨雪等）系统运行正常，外界环境抗干扰能力较强，这也表示GNSS技术对增强水库信息化管理、提高其抗风险能力有着十分重要的意义。关键词：水库大坝；变形监测；GNSS监测系统；可靠性中图分类号：TV698文献标识码：A文章编号：10 0 6-2 8 9 0（2 0 2 3）0 5-0 12 8-0 3searchonReservoirDarmDeformationBasedonGNSSonitoringSysLi Yan,Xu Pengyu1.Shuifa Planning and Design Co.Ltd.,Jinan,Shandong 250100;2.Beijing Zhongshui De Technology Development Co.Ltd.,Shandong Branch,Jinan,Shandong 250100Abstract:The Deformation monitoring of the reservoir dam is an important way to judge its safety.The traditional manual monitoringmethod has the disadvantages of low efficiency,large error,and real-time dynamic monitoring.In order to improve the monitoring efficiencyand accuracy,the GNSS monitoring system is designed to monitor the deformation of the reservoir dam.The research results show that theaccuracy and reliability of the monitoring system can meet the design standards,and the horizontal monitoring error is less than 3mm,Thevertical monitoring error is less than 5mm;The difference between most monitored deformation values and actual movement amounts doesnot exceed 2mm;The system can automatically collect Deformation monitoring data,process and analyze the data,and give early warning toabnormal data;Under various weather conditions(thunder,strong wind,rainstorm,rain and snow,etc.),the system operates normally andthe external environment has strong anti-interference ability,which also indicates that GNSS technology is of great significance to enhance theinformation management of reservoirs and improve their anti risk ability.Key words:Reservoir dams;Deformation monitoring;GNSS monitoring system;Reliability;0引言水库大坝的变形监测是判断其安全性的重要方式之一，而传统的人工监测方式存在效率低、误差大、不能实时动态监测等缺点1-2 。随着科技的发展，GNSS变形监测技术以其高精度、能够持续监测、误差小、没有距离限制等优势逐渐应用在大坝变形监测中，众多学者也对其进行了研究3-4。李小伟等5 以官底水电大坝为背景，对比了GNSS单一基站和多基站的变形监测效果，并提出了多基站数据融合监测方法，得到了更接近实际情况的变形数据，监测效果良好。崔鹏飞6 将测量机器人和GNSS进行了结合，优化了大坝边坡监测系统，提高了监测精度和可靠性。为了更好地对水库大坝的变形情况进行监测，笔者设计了GNSS变形监测系统，并对其监测准确性和可靠性进行了验证，为相关工程提供了指导和借鉴。1项目概况某水库总库容为38 11万m，是一座以防洪、灌溉为主，兼作者简介：李岩（19 9 0-），男，安徽萧县人，硕士，工程师，主要研究方向为水利工程。有供水、养殖等综合利用的中型水库。防洪标准按10 0 年一遇洪水设计、10 0 0 年一遇洪水校核，设计洪水位为6 1.6 3m，校核洪水位为6 2.2 7 m。工程等别I等，主要建筑物级别3级，次要建筑物为4级，地震基本烈度VI度。枢纽工程由大坝、正常溢洪道、非常溢洪道、南放水涵洞、北放水涵洞等建筑物组成。文中以该水库作为研究对象，开展了GNSS监测系统的水库大坝变形研究。2建立GNSS监测系统2.1设计系统功能对于大坝的沉降和表面位移，主要通过GNSS监测系统进行监测，系统主要功能为：自动监测水库大坝表面变形的水平位移和竖向位移；全天候2 4h在线监测，提高测量准确度；可实现自适应监测，根据被测隐患点变化速度自动调整工作模式，进行形变分析，获得监测点高精度三维坐标数据，长期观测数据可达到毫米级精度；设置变量预警阀值，根据水库特征进行在线分析和预警响应；不受气候影响，不受测点通视条件限制，观测速度快。2.2系统总体设计通过监测站与基准站对GNSS卫星数据进行采集，设备包129.下转第134页）2023年5月质量控制与检测江西建材括GNSS天线、GNSS接收机、观测墩和相关配件，在主坝分别建造12 个GNSS监测站和1个GNSS基准站。建立的数据传输网络通过光纤通信的方式能够完成控制中心、监测站以及基准站间的数据传输和转换。2.3布置监测点将GNSS基准点观测墩建立在主坝右坝坝肩处，联合主坝已存在的工作基点和变形监测基准点，构成了垂直位移和水平位移监测基准网。共设置12 个监测点来开展GNSS变形观测，可分为5个横断面与4个纵断面，在设置监测点时，由于2、3号横断面填筑深度较大，故重点考虑。将GNSS设备安装在监测点和基准点，形成监测站与基准站。监测系统布设完成后，在控制中心安装监测软件，并对系统进行调试。调试时间选择2 0 2 1年12 月5-6 日共48 h的观测数据，间隔4h计算得出一个基线结果。所有数据经过异步环、同步环以及基线复测后，进行二维约束平差与三维无约束平差处理，对变形监测初始值进行计算。3GNSS监测精度和性能评估3.1统计监测精度粘土心墙大坝的变形是一个长期过程，故可以认为监测点在短时间不会出现变形，而观测误差使得各次监测点间出现了不符值。在此情况下，采用2 0 2 1年12 月11日19：0 0-15日11：0 0 时间段内共2 3次的监测数据来对监测误差进行统计。统计后发现，在12 月11日19：0 0-15日11：0 0 时间段内，1.01.5mm为各监测点沿坝轴线方向（X方向）上的监测中误差范围，1.2 mm为各监测点垂直坝轴线方向（Y方向）上的监测中误差范围，1mm为平均中误差；2.5 2.8 mm为在高程方向（H方向）的监测中误差范围，2.6 mm为平均中误差。根据统计结果能够得出，监测系统精度能够满足设计标准，即水平监测误差小于3mm，垂直监测误差小于5mm。3.2评估监测系统可靠性为了对监测结果的准确性和可靠性进行验证，在孤山子大坝背面的A、B监测点布设能移动的基座2。在试验时，移动基座安装完毕后先放置1d，然后根据表2 所述对基座进行移动。表2基座移动信息序号监测时间开展工作12021年12 月10 日12：0 0移动基座的安装。B测点Y方向保持不动，X向移动22021年12 月11日14：3010mm；A 测点X方向保持不动，Y向移动10 mm。B测点Y方向保持不动，X负方向32021年12 月15日14：30移动10 mm；A 测点X方向保持不动，Y负方向向移动10 mm。移动基座上设置有游标卡尺，能够通过其读取到移动数值，并通过读取的数值来判断GNSS解算结果是否可靠。试验所得监测曲线如图1和图2 所示。从图中能够看出，实际中基座的移动方向和移动距离与监测系统所得到变形方向和变形值大致相同，但在12 月15日15：0 0 的监测数据偏差较大，出现此现象的原因是在此期间内移动了基座，从而使变形监测值差距过大，但大多数监测变形值和实际移动量的差值未超过2 mm，这表明监测系统所用的误差消除方式和短基线解算法效果较好，所得的监测数据精度较高。20X正向移动-X负向移动16一X向变形一Y向变形12/84-8-128888888888888009121:0021-21：0 022SI-2T91-21观测时间/（月-日-时）图1测点A累计位移变化趋势20Y正向移动Y负向移动16一Y向变形一X向变形12/84-8-128888888888888：0 020022：0 091-2191-21二二222观测时间（月-日-时）图2测点B累计位移变化趋势3.3评估监测系统运行状态监测系统于2 0 2 1年12 月开始投人使用，截止到2 0 2 3年2月系统运行良好，整体性能达到预期标准。各监测站卫星、基准站在系统使用时跟踪情况正常，北斗系统和基准站跟踪GPS的观测数据都在正常范围内，经抽样检查发现，有效数据占比高于9 5%，多路径效应未超过0.45m，监测站、基准站和控制中心之间的网络连接比较稳定，通讯状态良好，网络通信不曾发生故障。整体上数据处理软件能够很好地处理变形监测数据，能够实现变形监测数据的自动采集，同时进行数据的处理和分析，并对异常数据进行预警。变形监测数据根据设定时间每隔4h时输出一次，每天2 4h持续运行。在多种天气情况下（雷电、大风、暴雨、雨雪等）系统都运行正常，外界环境抗干扰能力较强，具有全天候正常运行的优势。当系统发生问题或故障时，监测软件可以自动对监测异常点位进行检测并提示，技术人员可根据提示信息进行故障排除，提高了故障修复效率和质量。除此之外，系统软件预留GNSS监测扩展接口，为后续副坝GNSS监测工作的开展提供便利，使得监测站的增加更加方便。分析变形结果能够发现，水库水位变化与各监测部位所得上下游方向的变形量具有很强的关联性，这也进一步证明了系统的可靠性和精度。4结语134上接第131页）上接第12 9 页）2023年5月质量控制与检测江西建材1201008060/4020020离地表2 5m-40离地表2 0 m-60离地表15m-80离地表10 m离地表5m-100离地表1印-120050100150200250300350400时间/d图4时间一孔隙水压力曲线4结语本文以实际工程为研究对象，开展原位监测试验，采用沉降板、沉降杆、水准仪等仪器对工程的沉降进行监测，分析了高压旋喷桩对该工程地基的加固效果，得出以下结论。（1）当埋深为5m时，采用高压旋喷桩施工前的平均沉降速度为5.4mm/d，在采用高压旋喷桩施工后，其平均沉降速度为0.34mm/d；当埋深为15m时，采用高压旋喷桩施工前的平均沉降速度为1.57 mm/d，在采用高压旋喷桩施工后，其平均沉降速度为0.40 mm/d；说明采用高压旋喷桩施工对于深度较低的沉降改善效果较好，可显著减小其沉降速率及沉降量。为了更好地监测水库大坝的变形情况，文中设计了GNSS变形监测系统，并对其监测准确性和可靠性进行了验证，主要得出以下结论。（1）在12 月11日19:0 0-15日11：0 0 时间段内，1.0 1.5mm为各监测点沿坝轴线方向（X方向）上的监测中误差范围，1.2mm为各监测点垂直坝轴线方向（Y方向）上的监测中误差范围，1mm为平均中误差；2.5 2.8 mm为在高程方向（H方向）的监测中误差范围，2.6 mm为平均中误差，监测系统精度能够满足设计标准。（2）实际基座的移动方向和移动距离与监测系统所得到变形方向和变形值大致相同，大多数监测变形值和实际移动量的差值未超过2 mm，监测数据具有较高的可靠性。（3）监测系统运行至今，整体性能达到了预期标准。经抽样检查发现，有效数据占比高于9 5%；在多种天气情况下（雷电、大风、暴雨、雨雪等）系统均运行正常，具有全天候正常使表3小波去噪后基于网络模型的水平位移预测实测位移拟合位移误差相对平均测量周期/mm/mm/mm误差/%误差/%96.456.76-0.314.81106.676.88-0.193.124.32116.787.03-0.253.65126.877.26-0.395.685结语本研究结合了小波变换和神经网络预测模型的优点，建立了基于小波变换的神经网络预测模型，并对深基坑工程进行了变形预测研究。研究表明，基于小波变换的神经网络模型对深基坑变形预测结果的平均相对误差为4.32%，验证了该方法的可靠性。该方法可为未来深基坑开挖施工的变形监测和预测提供有益的参考，以确保深基坑开挖过程的安全。（2）不同埋深下的时间沉降量曲线的变化趋势基本一致，其沉降量与时间呈正相关关系，但是其最大沉降量间存在一定差异性，其中，离地表3.12 7 m的沉降量最大，离地表23.069m的沉降量最小，说明在施工过程中，距离地表较近的土体受施工的扰动较大，导致其沉降量较大。（3）当开展高压旋喷桩施工时，试验区可近似看做相对刚体，而未采用高压旋喷桩加固的区域变形较大，此时，两个区域间存在变形差异，从而导致其间存在负摩阻力。参考文献【1李彦君，卜飞.高压旋喷桩在既有建筑地基加固中的应用J.建材发展导向，2 0 2 3，2 1（4）：2 6-2 8.2鲁立洋，刘欢，李聘聘.强风化层超浅埋隧道高压旋喷桩荷载试验研究J，中外公路，2 0 2 3，43（1）：155-16 1.3张举鹏，高鹏远，许晓建，等.黄土区高压旋喷桩复合地基承载力研究J】.工程质量，2 0 2 2，40（12）：35-38，42.4孙亮，刘鑫磊，宫亚峰，等，考虑土体不均匀变形和临近结构物力学行为的高压旋喷桩优化研究J.现代隧道技术，2 0 2 2，59(S2):86-95.5娄健，徐华，韩富庆，等.隧道浅埋段软弱围岩高压旋喷桩地表加固机理及现场试验方案设计【J】.公路，2 0 2 2，6 7（8）：40 3-409.6吴凯，陈荣刚，顾海荣，等.富水砂层高压旋喷桩注浆材料防渗性实验研究J】.地下空间与工程学报，2 0 2 3，19（2）：533-540,585.用的优势；当系统发生问题或故障时，监测软件可以自动对监测异常点位进行检测并提示，提高了故障修复效率和质量。参考文献【1李红连，黄丁发，陈宪东.大坝变形监测的研究现状与发展趋势J.中国农村水利水电，2 0 0 6（2）：8 9-9 0.23王伟，马建新，周少良.GNSS系统在百色水利枢纽变形监测中的应用J.中国水能及电气化，2 0 2 3（1）：2 6-31，7 0.3蒋家祥，聂文泽.GNSS自动化监测系统在库区滑坡体变形监测中的应用J.云南水力发电，2 0 2 2，38（12）：8 8-9 2.4麻国，杨先艾，李太清.GNSS监测系统在水电站高危边坡安全监测中的应用J.红水河，2 0 2 2，41（4）：6 4-6 7.5李小伟，冯永祥.GNSS多基站数据融合技术在水电站大坝精密变形监测中的应用J.大坝与安全，2 0 2 1，12 3（1）：2 8-32.6崔鹏飞.基于GNSS及测量机器人的大坝安全监测研究：以枕头坝水电站为例J】.人民长江，2 0 2 0，51（S1）：132-134，148.参考文献【1王思闯.深基坑水平位移监测及数据分析J】.江西建材，2 0 2 3(2):127-128,134.2杨小梅.西安某深基坑水平位移监测数据分析J.科技与创新，2019（8)：33-34,39.3徐远洋，赵仲荣，梅红，等.间接测边网在深基坑水平位移监测中的应用J.地理空间信息，2 0 2 2，2 0（4）：119-12 2，133.4蒙国往，刘家梁，黄劲松，等.基于BP人工神经网络的深基坑围护结构水平位移预测研究【J】.都市快轨交通，2 0 2 2，35（3）：80-88.5陈秋汝，关辉，袁长丰，等.基于小波神经网络的深基坑竖向位移预测最佳时间序列研究J.低温建筑技术，2 0 2 0，42（12）：103-106.6 张亮.深基坑水平位移监测数据及预测模型研究J.江西建材，2023(3):112-114.