在四川省雅安市群山深处,一段长达300米、最大高度达52米的高铁站前高边坡工程,成为了星创易联2024年初承接的重点项目。这里年均降雨量高达1800毫米,地质条件复杂,加上频繁的强降雨天气,使这个项目成为对监测技术和解决方案的严峻考验。
首席工程师带队进行现场勘察时,发现了三个棘手问题:边坡表层覆盖着厚度不均的强风化层,最厚处达8米;基岩中存在多组节理裂隙,且充填物以软弱粘土为主;多处渗水点显示地下水活动频繁。更令人担忧的是,在边坡中部发现了一条长达15米的张开性裂缝,裂缝宽度达到3厘米,这预示着边坡可能存在深层稳定性问题。“这种复杂地质条件下,常规监测方案根本无法满足安全需求,”陈明指着渗水点说,”我们需要一套能在极端天气下稳定运行的智能系统。特别是这条裂缝,必须实时掌握它的发展态势。”
经过两周的方案论证和实地测试,我司星创易联团队提出了”四维一体”智能边坡监测系统。这不是简单的设备组合,而是一个高度协同的智能预警体系,能够实现深部变形监测、表面变形监测、地下水动态监测和环境因素监测的无缝集成。在深部监测方面,我们采用了新一代分布式光纤测斜系统。15根特殊防腐处理的测斜管深入地下最深60米,每根测斜管都经过特殊的防腐处理,采用了双层防水设计和特殊的灌浆工艺,确保在强酸性地下水环境中也能稳定工作超过10年。测斜管的布设也经过精心设计:根据前期地质雷达探测结果,在潜在滑动面密集区域加密布设,实现了重点区域的精准监控。
表面变形监测系统是本项目的一大亮点。我们部署了密集的”智能感知网”:20个高精度GNSS监测点构成主框架,每个监测点的定位精度达到亚毫米级。这些监测点不是简单地均匀分布,而是根据有限元分析结果,在预测变形较大的区域优化布设。特别值得一提的是,每个GNSS监测点都集成了自主研发的微型气象站和倾斜传感器,不仅能监测位移,还能采集温度、湿度、降雨量等环境数据。这些数据通过边缘计算单元进行预处理,显著减少了数据传输负担,同时提高了系统响应速度。
针对地下水这个关键因素,我们创新采用了”主动式”监测方案。在边坡不同高程位置布设了10口监测井,每口井都配备了智能水位计和孔隙水压力传感器。系统最大的创新在于安装了主动抽水装置,当预测到极端天气时,可以提前降低地下水位,有效预防滑坡灾害。监测井的设计也很特别:采用了多层滤水管结构,可以分层监测不同深度的地下水压力,这为了解边坡内部水力特征提供了重要数据支持。每个监测点都配备了自主研发的智能控制器,可以根据天气变化自动调整监测频率。
星创易联自主研发的边坡健康监测系统(SHMS)是项目的核心。系统采用了深度学习算法,能够分析多源数据之间的复杂关联性,建立边坡变形预测模型。例如,系统能够根据历史数据分析降雨量、地下水位变化与边坡变形之间的关系,预测未来24小时内可能发生的变形量。2024年5月的一次强降雨很好地验证了系统的价值。当累计降雨量达到180毫米时,SHMS系统检测到3号测斜管深度30米处的位移速率突然加快,系统立即启动了预警程序。通过多源数据分析,准确定位了潜在滑动面的位置和范围,为应急处置提供了精准指导。
考虑到山区供电不稳定的问题,我们设计了一套”太阳能+储能”的混合供电系统。每个监测点都配备了独立的光伏发电单元和智能储能模块,确保设备在连续阴雨天气下也能持续工作7天以上。系统还具备智能节能功能,可根据天气状况自动调整数据采集频率。通信系统采用了4G网络与北斗卫星通信的双重保障,确保在极端天气下也能保持稳定的数据传输。为了应对可能的通信中断,每个监测点都配备了本地存储单元,可以保存30天的监测数据。
项目运行4个月以来,系统共发出15次预警信息,成功预防了3次潜在的滑坡灾害。特别是在一次持续强降雨期间,系统通过多源数据分析,发现了边坡深部的异常变形,提前12小时发出预警,使得工程人员有充足的时间采取防护措施。通过对监测数据的分析,我们发现边坡变形与降雨量之间存在明显的滞后效应:一般在降雨后24-36小时,边坡变形达到峰值。这一发现为优化预警模型提供了重要依据。
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