摘要: 我国是世界上地质灾害最严重的国家之一,其中滑坡常年位于各类地质灾害首位,因此对滑坡灾害进行深层次的研究至关重要。边坡工程常常会受到人类工程活动与自然地质作用叠加效应的影响,从而增加了对边坡变形失稳机理的科学认知难度。为精准掌握边坡状态信息与变形失稳过程,可通过建立全维度的监测体系以实现边坡状态信息的动态解译与表征,据此获得更加精准、可靠、直观的边坡稳定性评价依据。本文围绕边坡破坏模式及典型边坡监测技术,在厘清边坡变形演化过程的基础上,对边坡“天-空-地-体”一体化监测技术体系进行了全面分析;概述性总结了基于 DFOS 的边坡监测技术,重点阐述了基于FOS 的边坡多源多场监测研究思路与实施路径;系统性梳理了基于典型监测技术与 DFOS 技术的边坡物理模型试验研究过程与结果,以期为开展边坡加固方案设计与防灾减灾控灾提供重要的参考依据。
摘要: 我国是世界上地质灾害最严重的国家之一,其中滑坡常年位于各类地质灾害首位,因此对滑坡灾害进行深层次的研究至关重要。边坡工程常常会受到人类工程活动与自然地质作用叠加效应的影响,从而增加了对边坡变形失稳机理的科学认知难度。为精准掌握边坡状态信息与变形失稳过程,可通过建立全维度的监测体系以实现边坡状态信息的动态解译与表征,据此获得更加精准、可靠、直观的边坡稳定性评价依据。本文围绕边坡破坏模式及典型边坡监测技术,在厘清边坡变形演化过程的基础上,对边坡“天-空-地-体”一体化监测技术体系进行了全面分析;概述性总结了基于 DFOS 的边坡监测技术,重点阐述了基于FOS 的边坡多源多场监测研究思路与实施路径;系统性梳理了基于典型监测技术与 DFOS 技术的边坡物理模型试验研究过程与结果,以期为开展边坡加固方案设计与防灾减灾控灾提供重要的参考依据。
关键词: 边坡破坏模式;“天-空-地-体”全维度监测技术;分布式光纤感测技术;多源多场;模型试验
我国地形复杂多样,地势总体西高东低、落差大、起伏大,是世界上地质灾害最严重的国家之一。据自然资源部统计(2022),近三年共发生地质灾害 18793 起,其中滑坡灾害占地质灾害总数的60.5%,位居各类地质灾害首位。图 1 为我国近三年地质灾害分布。
随着各类监测预警技术的不断发展,灾害监测预警与防治能力不断增强,近三年避免直接经济损失 32 亿元,然而成功预警率仅为 12.7%,仍有待进一步提高,因此须对边坡进行全维度监测研究。边坡是指有一定倾斜角度的岩体受自然或人为因素影响而形成的临空面,当其中部分坡体相对于整体发生相对位移从而引起失稳现象时,即形成滑坡。随着川藏铁路和“一带一路”的加速建设,各类边坡工程问题日益凸显,给工程建设安全带来新的挑战,由此导致各类工程地质灾害频发。图 2 为部分边坡灾害现场图。
人类的工程活动常常会与自然地质作用发生叠加效应,这种效应在边坡变形失稳中体现尤为突出,因此在各类边坡工程建设活动中,必须在充分查明地质条件的基础上厘清边坡变形演化过程,对其破坏模式进行分类,进而针对各类破坏模式实施相应的监测方案与支护措施。为获得更加全面的边坡监测数据,往往需要融合多种监测方法进行综合分析,如nSAR 技术与测斜仪同时使用可从坡表及内部进行联合监测;特别地,随着卫星遥感、无人机航拍、激光雷达和光纤感测等新型技术在边坡工程中的成功应用,有力地推动了对边坡破坏机理的认知,然而受限于单一化监测技术存在的漏测与误判,尤其是在复杂环境下开展边坡监测,往往会造成数据缺失与紊乱,这给边坡稳定性评估带来巨大挑战,因此应通过开展“天-空-地-体”一体化监测,对边坡实施多视角、全维度监测,以实现边坡失稳引起滑坡灾害的精准防灾减灾。此外,对于易发生滑坡及难以承载施工压力的边坡,科学合理地实施支护加固措施可显著提高其稳定性。
为此,本文首先介绍了边坡破坏模式与全维度监测技术,并对边坡“天-空-地-体”监测体系进行了全面分析;概述性总结了基于 DFOS 的边坡监测技术;系统性梳理了基于典型监测技术与 DFOS 技术的边坡物理模型试验研究过程与结果,以期为边坡防灾减灾控灾提供科学的评价依据。
1 边坡破坏模式与全维度监测技术
边坡成因机理复杂,为厘清边坡变形演化规律,首先需对其破坏模式进行深入研究,进而针对不同的边坡破坏模式实施相应的监测技术与支护方案,以提高边坡监测的精准性与可靠度。
1.1 边坡破坏模式
当边坡上的岩土体承受一定荷载时,会造成坡体在体积形态方面产生变化。边坡保持平稳状态的前提是其内部应力达到平衡,若其中部分受力发生变化并且突破岩土体的弹塑性界限时,就会使得岩土体产生变形甚至破坏,常见的边坡破坏模式见表1(李王坤等,2008)。
由上表可知,不同类型边坡的变形破坏模式各不相同,开展边坡稳定性评价的关键是获得精准可靠的监测数据以实现边坡受力状态的实时表征。然而,边坡状态精准表征的核心是对各类破坏模式特征进行深入研究,厘清作用机理与演变规律,通过实施高效精准的监测技术以获得全面可靠的边坡状态信息。
1.2 边坡全维度监测技术
边坡监测主要是通过各类接触式与非接触式的声光电磁技术获取边坡岩土体的应变、温度、位移与电阻率等物理参量,并根据各物理参量的动态变化持续性对边坡岩土体的变形破坏趋势进行分析,以实现对监测坡体稳定性的实时精准判定。自 1860年意大利土木工程部队对边坡开展工程监测,为现代化边坡监测指明了新方向。我国边坡监测起步较晚,上世纪 70 年代才开始滑坡监测的探索研究。针对边坡不同位置的变形破坏特征以及环境因素对其变形失稳的叠加效应,典型的监测方法技术的基本特点和适用条件见表 2。
随着卫星遥测、无人机航拍、测量机器人、分布式光纤感测等新型技术的不断涌现,特别是物联网、大数据、深度学习等新型计算机技术与边坡监测技术的深度融合,使得监测技术体系不断完善,总体趋势是:由传统的人工手动操作发展至无人值守式自动化监测;从坡表与坡体钻孔监测发展至“天-空-地-体”全维度监测,并朝着高精度、大范围、全天候和智能化方向发展。“天-空-地-体”一体化监测技术体系如图 3 所示。
1.2.1 天基监测
天基监测是指通过卫星遥感技术对边坡表面进行宏观监测,即在空间尺度上获取边坡整体状态信息,其中全球导航卫星系统(Global NavigationSatellite System,GNSS)应用最为广泛。GNSS 由全球定位系统(Global Positioning System,GPS)、格洛纳斯卫星导航系统(Global Navigation SatelliteSystem,GLONASS)、北斗导航卫星系统(Beidou Navigation Satellite System,BDS)、伽利略卫星导航系统( Galileo Satellite Navigation System ,Galileo)四个子系统组成。其中,我国的北斗导航卫星系统已建成增强系统“一张网”,具备向行业和大众用户提供实时厘米级与毫米级的高精度定位服务能力,可高效精准的完成边坡表面变形监测。
1.2.2 空基监测
空基监测是指利用飞机、无人机、飞艇等航空器搭载高速相机以及各种航测仪对坡表进行图像采集,根据不同时刻同一位置的图像信息变化进行坡表变形计算。目前无人机种类众多,根据飞行平台构型可划分为多旋翼、固定翼、单旋翼、固定翼垂直起降式,可满足不同地形条件下的边坡监测需求,实现了厘米级的高精度航拍测量以及倾斜航拍测量。实际监测过程中,首先通过地形勘测计算出无人机飞行高度与轨迹,然后利用搭载于无人机上的光学设备对坡表进行拉网式扫描,基于边坡全空间扫描数据,快速生成边坡数字地表模型,并可对边坡局部变形重点区域开展加密监测。
1.2.3 地基监测
地基监测是通过布设于边坡地表的标志物和观测站,利用测量机器人、三维激光扫描仪、雨量计等仪器对边坡区域范围内地形地貌、气象条件、环境因子及其变化过程进行全天候、高精度的精细化测量。该方法聚焦于坡表的变形位移监测,基于传感器实时获取的数据信息,对边坡浅表的变形破坏特征进行表征。
1.2.4 体基监测
体基监测是通过在边坡内部布设各类声学、光学、电学及磁法传感器对深部岩土体应力、应变、渗流、温度等物理参量及其变化进行测量,目前边坡体基监测中主要利用钻孔应力计、电阻应变片、渗压计、温度计、测斜仪等实现上述物理参量的获取。近年来,分布式光纤感测技术以其分布式、抗干扰、高精度、长距离等优势,在滑坡等地质灾害中展现良好的应用优势,根据边坡地下岩土体地质条件,选用不同封装工艺的光纤传感器,并经过规范化的布设流程将其植入岩土体内部,可实现对边坡地下多场信息的分布式、大范围和精细化感测,从而精准高效的实现对边坡内部状态的实时监控。为明晰地展现各类监测技术适用条件和应用优势,对边坡“天-空-地-体”全维度监测技术(许强等,2019;徐靓等,2021)进行对比分析(表 3)。
目前,“天-空-地-体”一体化监测技术已初步实现对边坡多视角、全维度监测(图 4)。然而,受限于各类技术存在监测指标差异大、数据耦联度低,以及恶劣环境下传感器和监测系统鲁棒性差等不足,因此仍需对一体化监测系统开展深入研究。首先,应加强不同监测技术间数据源不相协同问题的研究,可采用数据清洗与融合技术,以修正和减小不同监测技术间的指标差异,实现多源监测数据归一化处理与指标标准化评价。其次,通过引入人工智能算法对监测数据进行数据清洗、特征提取、关联挖掘、聚类分析,开展基于多源数据融合的耦联度动态评估,提升不同数据源间耦联自校正水平。此外,须重点加强耐久性优、鲁棒性强、可靠度高的监测技术,尤其要聚焦边坡深部大变形监测传感器及相应布设安装工艺的研发,以实现极端恶劣条件下传感器和监测系统持续稳定获取边坡状态信息;对于非接触式边坡监测技术,通过差分算法优化,构建边坡三维变形监测模型,实时动态获取边坡坡表三维变化数据,从而解决高密度植被覆盖与地形高起伏对边坡监测结果产生的误差问题。
2 基于 DFOS 的边坡监测技术
随着光电通讯技术的发展,分布式光纤感测技术(Distributed Fiber Optic Sensing,DFOS)迅速发展成为各类工程和地质灾害监测中的一种先进技术,该技术是一种以光波为载体,光纤为媒介来感知外部环境物理参量变化的高效测量方法。在边坡监测中,通过光波随外界变形、温度、振动等因素的变化而产生的频率漂移值,对边坡状态信息进行分析与评价,其以抗干扰、高精度、分布式、实时性等优势,在边坡监测中得到越来越广泛应用,图5 为分布式光纤感测技术原理。考虑到边坡监测的实际要求,目前常用于边坡监测的特制光缆有金属基索状应变光缆和塑封铠装温度光缆(图 6)。
2.1 基于 DFOS 的边坡监测技术分类
近年来,随着 DFOS 的飞速发展,推动其成为边坡监测领域中最行之有效的方法之一。目前边坡变形破坏监测的 DFOS 技术主要包括:光纤布拉格光栅技术(Fiber Bragg Grating,FBG)、光时域反射技术( Optical Time Domain Reflectometer ,OTDR)、布里渊光时域反射技术(Brillouin Optical Time-Domain Reflectometer,BOTDR)、布里渊光时域分析技术(Brillouin Optical Time-Domain Analysis,BOTDA)、布里渊光频域分析技术(Brillouin Optical Frequency Domain Analysis,BOFDA)和分布式声学感测技术(Distributed Acoustic Sensing,DAS)。表 4 总结了几种主要光纤感测技术原理及特点。
2.2 基于 DFOS 的边坡多源多场监测
边坡多存在于自然环境中,其形态状况受地下岩土体变形场、应力场、温度场、渗流场等多场作用(表 5),各物理场间的相互耦合效应是造成边坡失稳破坏的重要致灾因素。边坡地下多场监测的核心是利用智能化手段实时获取多场的状态数据及其时空演化过程,据此对边坡稳定性进行评估与预测。DFOS 技术弥补了典型边坡监测中存在的实时性差、点式离散、精度低、范围小等缺陷,在边坡多源多场监测方面发挥着重要作用。隋海波等(2008)、王宝军等2010)、Lienhart 等(2013)、王朝晖等(2020)在全面分析边坡地表变形、内部位移、温度、地下渗流等因素变化过程及相互作用的基础上,开展边坡地下多场的多维度、精细化、大范围连续性监测,持续性获取边坡变形状态信息,据此对边坡稳定性进行科学评估,为开展边坡支护方案设计与防灾减灾控灾提供重要的参考依据。图 7 为边坡多源多场监测示意图。
3 边坡物理模型试验研究
在边坡工程中,长期的风化作用和施工扰动对边坡的稳定性产生重要影响,通过开展室内外边坡试验研究,持续性获取边坡状态信息及其演化过程,厘清边坡变形失稳机理,对于保障边坡工程的安全性具有重要意义。国内外早期关于边坡稳定性试验多集中于野外现场 ( 陈祖煜等, 2003 ;MATSUO et al., 1988;Daniel D E et al., 1998),然而受限于野外现场在边界条件、工程地质条件、试验可重复性等方面存在的控制难题,往往预期试验结果规律性不强,且成本普遍较高。随着室内物理模型试验在各类地质灾害与基础工程研究中的广泛运用,其以边界条件、地质条件、重复性等试验影响因素可控,且成本低廉等优势,成为国内外学者开展边坡试验研究的重要手段;同时随着相似模型理论、相似模型材料、模型成型工艺和现代化测试技术的不断发展,推动室内物理模型试验成为研究边坡稳定性最普遍的方法。目前,边坡物理模型试验种类主要包括静力模型试验、振动台模型试验和离心模型试验等(罗先启等,2008),监测方法技术主要包括数字摄影测量技术、三维激光扫描技术、钻孔测斜技术、时域反射测量技术(Time Domain Reflectometry,TDR)、分布式光纤感测技术等。
3.1 典型监测技术边坡物理模型试验
在边坡工程稳定性评价方面,综合运用各类监测技术,开展边坡物理模型试验研究,精准掌握影响边坡稳定性的主控因素,进而实施科学合理的治理方案,这对于确保边坡工程的安全性至关重要。李欣等(2011)基于数字摄影测量技术,利用高清数码相机对某高速公路边坡模型进行变形监测,根据不同时刻模型标志点的坐标变化,绘制出累积位移矢量图,获得了边坡模型在不同变形阶段的位移数据,为全面研究边坡变形演化动态过程提供了可靠的数据支撑。李光等(2019)根据汶川地震中形成的罐滩滑坡结构特征,搭建了室内边坡物理模型(图 8),通过埋设于模型中心纵剖面的加速度传感器获取重球自由落体撞击钢板所产生的入射波,发现边坡模型对水平和竖直方向的加速度具有临空放大和垂直放大的作用,且趋表效应显著,研究结果厘清了边坡在动力荷载作用下的响应机制。李超等(2022)利用土工离心机及配套机载振动台,对含倾斜基岩面的砂土边坡开展离心模型试验,利用加 速度传感器、竖向激光位移传感器及模拟摄像机联合监测方法,获取主余震序列作用下边坡加速度响应与变形的变化特征,研究过程发现边坡部分位置在余震作用下所产生的总位移增量与主震引起的变形量相当,因而在实际边坡工程设计中须统筹考虑余震的附加效应。
Tami 等(2004)通过张力计和 TDR 监测模型土壤水势和含水量,据此研究不同降雨强度与历时条件下,非饱和导排结构边坡的排水效果,试验发现在较强降雨作用下,边坡的排水效果主要受控于上层细粒土的持水能力。余岱金等(2022)基于延安地区黄土填方边坡,开展了室内边坡降雨模型试验,利用在模型顶部、中部、底部布设的水分传感器与孔隙水压力传感器,获取填方坡体与原始坡体接触界面的水分与孔隙水压力变化过程,研究表明界面是黄土填方边坡雨水入渗的优势渗流通道,控制着填方体内渗流场变化,对边坡稳定性产生直接影响,研究成果为黄土填方边坡稳定性评价与黄土区域工程建设提供重要参考。陶志刚等(2022)基于深圳某堆积体边坡搭建了上覆松散堆积体边坡的物理模型,利用应变式孔隙水压力传感器、应变式土压力传感器及水分传感器,开展降雨条件下不同工况(开挖与未开挖)边坡多参量信息监测研究(图 9),据此得出降雨作用下,松散堆积体下方大断面隧道开挖引起的边坡变形失稳机制,为隧道支护和边坡加固方案设计提供科学参考。
3.2 DFOS 边坡物理模型试验
DFOS 技术作为一种新型的监测技术,以其抗干扰、高精度、分布式、实时性等优势,在边坡监测,尤其是多源多场监测中得到越来越广泛应用。为探究 DFOS 在边坡监测领域应用的可靠性与实用性,学者们开展了一系列基于 DFOS 的边坡物理模型试验研究。针对不同变形破坏模式,开展传感器安装工艺与布设方法研究,获取能够真实反映边坡地下变形场、应力场、温度场、渗流场等多场信息,从而更加全面精准地掌握边坡实时状态及其发展趋势。王宝军等(2010)将不同的感测光纤分别植入土工格栅和土工布中形成一体化的柔性支护复合材料,随后将该复合材料布设于土质边坡模型不同位置,基于 BOTDR 技术获得边坡在不同荷载下产生的变形响应,研究结果表明,布设于土工布中的光纤变形协调性与敏感性均优于土工格栅,但稳定性较土工格栅差。李龙起等(2016)针对典型顺层边坡开展了物理模型试验,在坡体表层和软弱夹层处的前部、中部、后部布设 6 个BG 位移传感器(图 10),发现 FBG 技术的测试元器件在降雨等恶劣条件下仍可持续性获得稳定可靠的变形数据,进一步研究得出该条件下有无支挡边坡的位移变形规律,为顺层边坡模型试验监测及降雨影响效应评估提供了重要参考。殷建华等(2011)利用光纤光栅技术对香港新界某处边坡进行监测研究,通过在土钉不同位置等距布设 10 个光纤光栅传感器,串联形成一条准分布式测线,实现了对边坡土钉支护不同位置应变和温度的实时监测。燕 东 源 等(2022)以某高速公路岩层破碎严重边坡作为研究对象,开展边坡物理模型试验研究,将感测光纤分为上、中、下三层,以 S 型走线方式水平铺设于模型内部,并每间隔固定长度设置监测节点,以保证感测光纤传感器处于紧绷状态。试验结果表明基于DFOS 技术的抗干扰与实时性优势,可大幅提升边坡变形监测的可靠性与智能化发展水平,为科学划定边坡发展演化阶段与预警阈值提供数据依据。
朱鸿鹄等(2013)基于 BOTDA 技术进行边坡模型加荷试验研究(图 11),试验中将光纤呈 S 型布设成上下三层,利用 BOTDA 技术精细化获取边坡模型内部和土钉受力变形数据,据此分析边坡模型内部变形演化特征和土钉支护作用机理,为开展现场边坡工程支护提供重要的参考依据。
随着边坡各类监测技术下模型试验的深入开展,边坡物理模型试验研究方法已逐步趋于完善。然而,在模型材料选用、加载路径设置、施工过程还原,以及降雨、地震、地下水等自然因素的模拟等方面仍有待进一步提高;此外,诸如卫星遥感、无人机航拍、测量机器人勘测等天基、空基、地基监测技术难以在室内边坡模型试验中应用,因此需利用分布式监测技术对边坡模型开展纵横交错的立体监测,辅以近景摄影测量技术进行边坡表面变形位移监测。分布式光纤感测技术作为一种重要的分布式监测方法,在各类基础工程建设和滑坡等地质灾害防治方面取得了良好应用,未来可通过在边坡模型表面与内部布设光纤感测网络并与典型监测数据对比验证,从而获得更加精准可靠的边坡稳定性评价依据。
4 结论与展望
(1)不同类型边坡的变形破坏模式各不相同,在实际边坡工程中,其变形破坏往往受多种破坏模式共同作用,为全面厘清边坡受力变形作用机理与灾变演化规律,可通过建立高精度、大范围、全天候和智能化的“天-空-地-体”一体化全维度监测系统,持续性获取各维度视角下边坡的变形信息,并借助于相关模型与算法对各维度监测数据进行融合,以实现边坡受力状态的实时表征,据此提高边坡稳定性评估的精准性与可靠度。当前,针对边坡工程的全维度监测技术体系已趋于完善,但受限于单一维度监测技术在智能化、信息化与算法分析等方面仍存在不足,部分监测技术在实际应用中产生一定的局限性与测量误差,如天基监测中的InSAR 技术易受大气及植被的覆盖影响给监测结果带来较大误差;空基监测中的无人机航拍技术易受恶劣天气影响而造成成像困难、分辨率低等缺陷,尤其在特大暴雨下无法运用,因此需提高监测系统精度与鲁棒性,从而满足极端条件下监测技术的适用性与稳定性,同时,需针对边坡所处特殊环境(如海底边坡)开展监测技术选型与改进。(2)概述性总结了基于 DFOS 的边坡监测技术,对比分析了各类 DFOS 的技术原理应用优势,重点阐述了基于 DFOS 的边坡多源多场监测研究思路与实施路径,为从边坡地表变形、内部位移、温度、地下渗流等因素变化过程及相互作用的多视角厘清边坡变形状态信息及其发展演变规律提供重要手段。未来,可通过在边坡模型表面与内部植入纵横交错的感测光纤以构建神经感知网络,并在各类支护表面布设感测光缆,以实现分布式、精细化、立体化的边坡模型试验研究,将光纤数据与典型监测数据进行对比验证,同时应加强光纤监测数据表征与结果可视化研究,从而获得更加精准、可靠、直观的边坡稳定性评价依据。(3)室内物理模型试验以其边界条件、地质条件、重复性等试验影响因素可控且成本低等优势,在各类基础工程与地质灾害研究中被广泛运用。通过开展基于典型监测技术与 DFOS 技术的边坡物理模型试验研究过程与结果,为厘清边坡失稳机理和稳定性评估提供重要的参考依据。目前,边坡物理模型试验研究方法已逐步趋于完善,然而仍需加强与优化模型材料选用、加载路径设置、施工过程还原,以及降雨、地震、地下水等自然因素的模拟研究工作,特别是多影响因素作用下的边坡稳定性评价研究,以提高模型试验的还原度与可靠度;此外,受限于物理模型尺寸,诸如卫星遥感、无人机航拍、测量机器人勘测等天基、空基、地基监测技术难以在室内模型试验中应用,可通过引入与改进激光雷达、激光红外和相机动态组网等技术,以弥补非接触式监测技术在边坡模型试验研究中的应用瓶颈。