一种基于多传感智能检测仪的滑坡监测预警方法

技术领域

本发明涉及地质灾害防治工程技术领域，具体为一种基于多传感智能检测仪的滑坡监测预警方法。

背景技术

地质灾害中最为常见的滑坡灾害，一旦爆发便会给当地居民带来难以预估的危险，对国家的经济建设也会造成重大损失。针对滑坡进行监测，实时监测给出滑坡预警，预测其变形趋势，可以保证居民在滑坡发生危险性较高的一段时间内临时撤离滑坡现场以保证生命安全。

目前在滑坡预警方面，专利号为ZL97199034.4的中国专利申请公开了一种使用无线遥测技术的地震检测系统技术，仅用于滑坡的检测，而不能对山体体滑坡进行检测和预警，且系统复杂、成本高；公告号为CN106327803的中国专利申请公开了一种基于均值-标准差的加权马尔科夫滑坡预警方法，该方法利用均值-标准差法确定位移速度集中各位移速度所属状态，使用加权马尔可夫链预测位移速度次日预测状态。当满足位移速度前日状态为异常状态、位移速度当日状态为异常状态且位移速度次日预测状态为异常状态时，发出滑坡预警信号。然而上述方法存在的不足是必须收集至少两日位移速度状态进行对比，才能够显示次日速度是否为异常状态，因此并不能十分精确的给出滑坡预警。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于多传感智能检测仪的滑坡监测预警方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于多传感智能检测仪的滑坡监测预警方法，包括以下步骤：

根据隐患点现场情况，在需要监测的滑坡区域，分别沿着水平方向和垂直方向间隔设置多个监测点，每个监测点分别部署一个多传感智能监测仪；

将多个多传感智能监测仪分别与主控服务器电连接；

多个多传感智能监测仪实时获取每个监测点的X轴方向的加速度、Y轴方向的加速度和Z轴方向的加速度，并将其送入主控服务器，主控服务器将收到的每个监测点的X轴方向的加速度、Y轴方向的加速度和Z轴方向的加速度与每个监测点的GPS坐标对应记录；

主控服务器将收到的每个监测点的X轴方向的加速度、Y轴方向的加速度和Z轴方向的加速度分别进行处理，并将其分别转化为X轴方向的位移量、Y轴方向的位移量和Z轴方向的位移量，并将每个监测点的X轴方向的位移量、Y轴方向的位移量和Z轴方向的位移量与每个监测点的GPS坐标对应记录；

利用每个监测点的X轴方向的位移量、Y轴方向的位移量和Z轴方向的位移量与每个监测点的GPS坐标，构建实时监测曲面；

主控服务器逐个比较实时监测曲面上的每个监测点的X轴方向的位移量、Y轴方向的位移量和Z轴方向的位移量，挑出某个方向的位移量最大的监测点，并将该监测点的最大位移量与阈值进行比较，当最大位移量超过阈值时，主控服务器发出报警信号。

优选的，所述主控服务器将收到的X轴方向的加速度、Y轴方向的加速度和Z轴方向的加速度分别转化为X轴方向的位移量、Y轴方向的位移量和Z轴方向的位移量的方法相同。

优选的，主控服务器将收到的X轴方向的加速度转化为X轴方向的位移量包括以下步骤：

根据加速度定义公式，有

其中，u(t)为t时刻对应的位移量，a(t)为t时刻对应的加速度理论值，

假设式(1)为关于位移量u(t)的Π函数，

其中，u(t)为t时刻对应的位移量，a(t)为t时刻对应的加速度理论值，

将式(1)通过梯形法则离散，有

其中，

将某p点得到的加速度a

对于所有时间步，将(3)改写成矩阵形式：

其中，

a为对应点的加速度分量，Δt为固定时间段；

将公式(4)代入公式(2)，化简为

其中，L

利用正则化技术，增加附加条件，有

其中，Π

改写式(6)为

其中，Π

将正则条件方程作为罚函数施加于原极小化问题式(5)，得到式(8)，

其中，L

u为计算位移量，λ为最优正则化因子；

求解式(8)得到位移量的解析解，

其中，L＝L

令前三项为C，将式(9)简化为

其中，C＝(L

在式(10)中代入任何一点某固定时间段加速度测量值得到该点位移量。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明通过在地灾滑坡、崩塌等位移面上部署多个多传感智能监测仪，形成对滑坡、崩塌等灾体的矩阵式面状监测，实现矩阵式监测下的任意方向的滑移或变化都能够被感知监测，通过软件实现对矩阵监测面的空间三维立体动态呈现，并且当监测数据达到一定等级时能同时进行预警告警；

2、本发明通过热成像测温特点，收集数据时间跨度小的矩阵式面状监测数据进行检测预警，精确度高，实用性高，值得推广；

3、本发明利采用的由加速度推导位移的方法与传统的对加速度二次积分求位移的方法相比更加方便简洁，本发明采用的多传感智能检测仪虽然只能测得加速度，但在价格上却比可以测得位移的检测仪便宜数十倍，经济上也更为实用。

附图说明

图1为本发明的方法的流程图。

图2为本发明的多传感智能监测仪的部署示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”“下”“内”“外”“前端”“后端”“两端”“一端”“另一端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”“设置有”“连接”等，应做广义理解，例如“连接”，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体的连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

请参阅图1、图2，本发明提供的一种实施例：一种基于多传感智能检测仪的滑坡监测预警方法，包括以下步骤：

S1、根据隐患点现场情况，在需要监测的滑坡区域，如图2所示，分别沿着水平方向和垂直方向间隔设置多个监测点，每个监测点分别部署一个多传感智能监测仪，用于获取各监测点的X轴方向的加速度、Y轴方向的加速度和Z轴方向的加速度；

S2、将多个多传感智能监测仪分别与主控服务器电连接；

S3、多个多传感智能监测仪实时获取每个监测点的X轴方向的加速度、Y轴方向的加速度和Z轴方向的加速度，并将其送入主控服务器，主控服务器将收到的每个监测点的X轴方向的加速度、Y轴方向的加速度和Z轴方向的加速度与每个监测点的GPS坐标对应记录；

S4、主控服务器将收到的每个监测点的X方向的加速度、Y轴方向的加速度和Z轴方向的加速度分别进行处理，并将其分别转化为X轴方向的位移量、Y轴方向的位移量和Z轴方向的位移量，并将每个监测点的X轴方向的位移量、Y轴方向的位移量和Z轴方向的位移量与每个监测点的GPS坐标对应记录；

S5、利用每个监测点的X轴方向的位移量、Y轴方向的位移量和Z轴方向的位移量与每个监测点的GPS坐标，构建实时监测曲面；

S6、主控服务器逐个比较实时监测曲面上的每个监测点的X轴方向的位移量、Y轴方向的位移量和Z轴方向的位移量，挑出某个方向的位移量最大的监测点，并将该监测点的最大位移量与阈值进行比较，当最大位移量超过阈值时，主控服务器发出报警信号。

具体的，主控服务器逐个比较实时监测曲面上的每个监测点的X轴方向的位移量、Y轴方向的位移量和Z轴方向的位移量时，挑出某个方向的位移量最大的监测点，并将该监测点的位移量与阈值进行比较，将阈值可以进行分段设定，以30mm和100mm为例，当最大位移量超过30mm且小于100mm时，主控服务器将该监测点连同其相邻的多个监测点标记为重点监测区，提示现场人员重点巡查该区域，并连续统计该重点监测区在一个监测周期内的X轴方向的位移量、Y轴方向的位移量和Z轴方向的位移量；当最大位移量超过100mm时，主控服务器将该监测点连同其相邻的多个监测点标记为滑坡预警区并给出预警信号，同时将该滑坡预警区以及相邻滑坡监测区的采集到的所有数据进行汇编，发送到专家分析系统进行综合分析，专家现场或是通过网络查看相关数据信息进行分析、讨论和制定解决方案。

优选地，在时间间隔T1

根据加速度定义公式，

其中，u(t)为t时刻对应的位移量，a(t)为t时刻对应的加速度理论值，

由此，可以假设一个如式(1)所示的关于位移量u(t)的Π函数，当该函数取极小值时，测得的加速度实际值无限接近加速度理论值，

其中，u(t)为t时刻对应的位移量，a(t)为t时刻对应的加速度理论值，

优选地，将式(1)通过梯形法则离散，

/>

其中，

优选地，将某p点得到的加速度a

优选地，对于所有时间步，将(3)改写成矩阵形式：

其中，

a为对应点的加速度分量，Δt为固定时间段。

将公式(4)代入公式(2)，化简可得:

其中，L

优选地，由于线性代数算子L＝L

其中，Π

因为静态位移量应等于零，因此上式(6)可以改写为

其中，Π

优选地，将正则条件方程作为罚函数施加于原极小化问题式(5)，得到如下所示的式(8)，

其中，L

u为计算位移量，λ为最优正则化因子。

上式中的极小化问题是关于未知位移量矢量的二次问题，因此，由公式(8)可得到位移量的解析解:

其中，L＝L

令前三项为C，可以将式(9)简化成下式：

其中，C＝(L

此时，便得到了根据加速度测量值

前述的方法是根据多传感智能检测仪测得的某一固定时间段内的某个监测点在X轴方向的加速度、Y轴方向的加速度和Z轴方向的加速度中的某一方向的加速度求得该方向的位移量的过程。同理，可以求得其他两个方向上的位移量，得到X轴方向的位移量、Y轴方向的位移量和Z轴方向的位移量u(u

此时，运用上述方法算得安装了多传感智能检测仪的每个监测点的位移量u(u

具体的，可以使用Matlab实现曲面插值，下面为使用griddata函数进行曲面插值的示例代码，根据离散点坐标插值生成空间曲面

clear；clc；

[X,Y,Z]＝peaks(30)；

position＝[13,26；20,24；16,27；16,21；16,24；9,19；9,15；7,17；

12,17；9,17；14,16；14,11；11,12；16,12；14,13；17,11；16,5；13,8；20,8；17,8；22,19；22,12；20,16；25,16；22,16]；

p1＝position(:,1)；

p2＝position(:,2)；

x＝zeros(1,length(p1))；

y＝zeros(1,length(p1))；

z＝zeros(1,length(p1))；

for i＝1:length(p1)

x(i)＝X(p1(i),p2(i))；

y(i)＝Y(p1(i),p2(i))；

z(i)＝Z(p1(i),p2(i))；

end

subplot(1,2,1)

surf(X,Y,Z)

hold on

plot3(x,y,z,'or','MarkerFaceColor','r')；

hold off

ylim([-2,2])；

[Xi,Yi,Zi]＝griddata(x,y,z,linspace(min(x),max(x),30)',linspace(min(y),max(y),30),'v4')；

％‘linear’：基于三角形的线性插值(缺省算法)；

％‘cubic’：基于三角形的三次插值；

％‘nearest’：最邻近插值法；

％‘v4’：MATLAB 4中的griddata算法。

subplot(1,2,2)

surf(Xi,Yi,Zi)

hold on

plot3(x,y,z,'or','MarkerFaceColor','r')；

hold off

进一步，得到位移量矢量图的代码如下示，

clear；clc；

[X,Y,Z]＝peaks(30)；

[U,V,W]＝surfnorm(X,Y,Z)；

quiver3(X,Y,Z,U,V,W,0.5,'r')；％箭头长度、颜色

hold on

surf(X,Y,Z,'LineStyle','none')；％网格线不显示

还可以通过将多个监测点划归为一个区域，在该区域内设置一个数据采集终端，通过数据采集终端实时采集该区域内的每个监测点测定得到的数据信息，并将数据信息通过2G、3G或卫星通讯的无线通信方式传输至主控服务器。

此处，考虑到有些地区长期有下降趋势或侧移趋势，那么允许发生的位移量就需要相应调整，因此，预警的具体情况和阈值由实际情况确定。可以先部署数个多传感智能检测仪，将未发生滑坡情况下得到的多个点的X轴方向的位移量、Y轴方向的位移量和Z轴方向的位移量取最大值，如此反复数次，取每一次位移量最大值的平均值，来作为阈值。一旦超过阈值，主控中心的服务器进行报警提示，发出报警信号，即可预警滑坡。

本发明提供的一种基于多传感智能检测仪的滑坡监测预警方法，通过在地灾滑坡、崩塌等位移量面上部署多个多传感智能监测仪，形成对滑坡、崩塌等灾体的矩阵式面状监测，实现矩阵式监测下的任意方向的滑移或变化都能够被感知监测，通过软件实现对矩阵监测面的空间三维立体动态呈现，并且当监测数据达到一定等级时能同时进行预警告警。本发明收集数据时间跨度小的矩阵式面状监测数据进行检测预警，精确度高，实用性高，值得推广。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。