CN111141827B - 基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统 - Google Patents

基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111141827B
CN111141827B CN202010091261.4A CN202010091261A CN111141827B CN 111141827 B CN111141827 B CN 111141827B CN 202010091261 A CN202010091261 A CN 202010091261A CN 111141827 B CN111141827 B CN 111141827B
Authority
CN
China
Prior art keywords
landslide
scattered waves
multiple scattered
change
monitoring system
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010091261.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111141827A (zh
Inventor
谢凡
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
INSTITUTE OF GEOPHYSICS CHINA EARTHQUAKE ADMINISTRATION
Original Assignee
INSTITUTE OF GEOPHYSICS CHINA EARTHQUAKE ADMINISTRATION
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by INSTITUTE OF GEOPHYSICS CHINA EARTHQUAKE ADMINISTRATION filed Critical INSTITUTE OF GEOPHYSICS CHINA EARTHQUAKE ADMINISTRATION
Priority to CN202010091261.4A priority Critical patent/CN111141827B/zh
Publication of CN111141827A publication Critical patent/CN111141827A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111141827B publication Critical patent/CN111141827B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/04—Analysing solids
    • G01N29/07—Analysing solids by measuring propagation velocity or propagation time of acoustic waves
    • G01N29/075—Analysing solids by measuring propagation velocity or propagation time of acoustic waves by measuring or comparing phase angle
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H17/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the preceding groups
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/14—Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object using acoustic emission techniques
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
    • G01N2291/01—Indexing codes associated with the measuring variable
    • G01N2291/011—Velocity or travel time
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2291/00—Indexing codes associated with group G01N29/00
    • G01N2291/01—Indexing codes associated with the measuring variable
    • G01N2291/012—Phase angle

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统，是利用环境振动以被动的方式提取多重散射波的监测系统，提取多重散射波的方式是利用环境振动接收装置获取滑坡体上的环境振动数据，并对这些同一时间接收到的振动数据两两配对做互相关计算获得在滑坡内部传播的多重散射波；通过对比多重散射波的参考波形和每小时的互相关函数中的多重散射波的相位差异以及波形相似度上的差异，获得波速变化和微裂隙变化这两种物理量。所述环境振动包括：自然活动导致以及人为活动导致的在滑坡上产生的频率在数赫兹至数十赫兹的微弱振动。具有低成本，高精度，易布署，能长期监测判断滑坡健康状态的优点。

Description

基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统
技术领域
本发明涉及一种滑坡动态变化监测系统，特别是涉及一种基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统。
背景技术
多重散射波是在滑坡体部微结构间多次来回，反复传播的波。由于环境振动普遍存在并作用在滑坡体内部众多微结构上，携带了多重散射波，但是，目前，还没有基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统。
发明内容
本发明目的在于克服现有技术的上述缺陷，提供一种基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统。
为实现上述目的，本发明基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统是利用环境振动以被动的方式提取多重散射波的监测系统，提取多重散射波的方式是利用环境振动接收装置获取滑坡体上的环境振动数据，并对这些同一时间接收到的振动数据两两配对做互相关计算获得在滑坡内部传播的多重散射波；通过对比多重散射波的参考波形和每小时的互相关函数中的多重散射波的相位差异以及波形相似度上的差异，获得波速变化和微裂隙变化这两种物理量。这两种物理量可视作滑坡内部动态变化的主要指标。其工作流程是1－n接收→云服务器存储原始数据→选择配对的接收装置→配对装置的数据按小时分隔→频率域滤波→计算配对后的互相关函数→选择窗口包含多重散射波→测量波速变化和微裂隙变化→选择不重合的三角配对区域→计算区域平均波速变化→空间差值获得波速变化成像。本发明无需主动激发装置，利用环境振动以被动的方式提取多重散射波。多重散射波是在滑坡体部微结构间多次来回，反复传播的波。由于环境振动普遍存在并作用在滑坡体内部众多微结构上，携带了多重散射波，因此不需要主动激发多重散射波，可利用专用的接收装置获取滑坡体上的环境振动数据，并对这些同一时间接收到的振动数据两两配对做互相关计算获得在滑坡内部传播的多重散射波。具有低成本，高精度，易布署，能长期监测判断滑坡健康状态的优点。
作为优化，所述环境振动包括：自然活动导致以及人为活动导致的在滑坡上产生的频率在数赫兹至数十赫兹的微弱振动。环境振动主要包括：自然活动导致（如风、河流、降雨降雪等）以及人为活动导致（道路交通、工业活动等）的在滑坡上产生的频率在数赫兹（Hz）至数十赫兹Hz的微弱振动。
作为优化，多重散射波的获取流程是：有N个接收装置均匀分布在滑坡上连续不停的记录环境振动，对所有装置在同一小时的数据两两配对进行互相关计算，可获得N ×(N-1)/2条互相关函数；多重散射波存在于互相关函数中左右半轴上传播时间比较长，但幅值能量较弱的部分。
作为优化，使用的挑选多重散射波窗口从互相关函数中1/3最大幅值处开始到信噪比（SNR）等于0处停止。多重散射波的获取流程，假设有N个接收装置均匀分布在滑坡上连续不停的记录环境振动，对所有装置在同一小时的数据两两配对进行互相关计算，可获得N× (N-1)/2条互相关函数。多重散射波存在于互相关函数中左右半轴上传播时间比较长，但幅值（能量）较弱的部分。本专利使用的挑选多重散射波的窗口从互相关函数中1/3最大幅值处开始到信噪比（SNR）等于0处停止。
作为优化，提取多重散射波是将N台环境振动接收装置均匀安装在滑坡体上，每台环境振动接收装置连续不停的将每小时记录到的环境振动数据通过电信系统的数据链路自动上传至云服务器；云服务器在收到数据后对所有装置两两配对，对同一小时的配对数据进行互相关计算，获得每小时含有多重散射波的N × (N-1)/2条互相关函数；并按照挑选多重散射波的窗口，把互相关函数左半轴或者右半轴的多重散射波挑选出来。
作为优化，环境振动接收装置由东、北、垂直三分量高精度振动传感器模块，高精度数据采集器模块，太阳能供电模块，高精度GPS授时模块，数据传输模块以及必要的线缆构成。高精度数据采集器模块分别电连东、北、垂直三分量高精度振动传感器模块，高精度GPS天线授时模块，数据4G传输模块和太阳能电源模块。
作为优化，获得波速变化和微裂隙变化这两种物理量的步骤是：第一步确定参考波形（H(t)）；第二步确定波速变化的范围；第三步，从波速变化范围中的最小值开始取值（例如-1%），计算波速变化后的参考波形H(t+1%)，并把波速变化后的波形H(t+1%)与某一个小时的多重散射波计算并获得相关系数，比较相似度；第四步，取遍波速变化的范围的所有波速变化值，使得第三步中计算得到的相关系数在波速变化的范围内取得最大值；第五步，按照第三步和第四步，把需要监测的时间段内（例如30天，720小时）的所有多重散射波都与参考波形进行计算，获得该监测时间段内的波速变化和微裂隙变化的时程曲线（720个波速变化与微裂隙变化值）。
作为优化，第一步确定参考波形是假设滑坡上有2台环境振动接收装置观测了30天，那么一共有720条互相关函数（30天×24条/每天=720条），按照挑选多重散射波的窗口，把720条多重散射波挑选出来；参考波形是720条多重散射波的平均值；波速变化范围在-1%到1%，步长为0.001%；第四步取得的最大相关系数所对应的波速变化值即是该一个小时的散射波波速变化值，最大相关系数则可作为微裂隙变化的大小。测量方法是：第一步确定参考波形（H(t)）。假设滑坡上有2台环境振动接收装置观测了30天，那么一共有720条互相关函数（30天×24条/每天=720条），按照挑选多重散射波的窗口，把720条多重散射波挑选出来。参考波形是720条多重散射波的平均值。第二步确定波速变化的范围。本发明使用的波速变化范围在-1%到1%，步长为0.001%。第三步，从波速变化范围中的最小值开始取值（例如-1%），计算波速变化后的参考波形H(t+1%)。并把波速变化后的波形H(t+1%)与某一个小时的多重散射波计算并获得相关系数，比较相似度。第四步，取遍波速变化的范围的所有波速变化值，使得第三步中计算得到的相关系数在波速变化的范围内取得最大值。取得的最大相关系数所对应的波速变化值即是该一个小时的散射波波速变化值，最大相关系数则可作为微裂隙变化的大小。第五步，按照第三步和第四步，把需要监测的时间段内（例如30天，720小时）的所有多重散射波都与参考波形进行计算，获得该监测时间段内的波速变化和微裂隙变化的时程曲线（720个波速变化与微裂隙变化值）。
作为优化，获得波速变化是假设滑坡上均匀分布的环境振动接收装置大于等于4台，可利用相邻配对的仪器所组成的三角形内的波速变化的平均值在空间上做线性插值，得到4台装置范围内的波速变化空间分布。
作为优化，获得波速变化的步骤是第一步，得到配对的AB，BC，CA之间的互相关函数，按照波速变化的测量方法，分别得到AB，BC，CA之间在波速变化；第二步，对AB，BC，CA之间在波速变化取平均，得到这个三角区域内的平均波速变化（+）；第三步，分别对剩余三个三角区域内（AB，AD，BD；BC，CD，DB；AD；AC；CD）的互相关函数做波速变化后取平均，共得到4个波速变化平均值；第四步，利用这个4个波速变化均值在空间上做线性插值，获得4台装置范围内的波速变化空间分布。
本发明取得的技术效果如下：1．低成本：该发明的主要目的是监测滑坡内部变化。以传统的滑坡内部测量使用的钻孔方式为例，随钻探深度增加观测成本显著上升。本发明所使用的埋入式传感器只需要埋入地下数厘米到数十厘米，甚至可以在条件有限的情况下布设在滑坡表面即可对较大区域范围内滑坡内部动态变化开展监测。通过与传统方法成本的比较，本发明大约只需要传统钻孔方式方法成本的数十分之一。2．高精度：该发明测量多重散射波的波速变化和微裂隙变化的精度很高。以波速变化监测为例，监测精度可达10-5。传统的弹性波测量法只能够测量直达波的波速，且精度大约在10-2，比本发明低2-3个数量级。3．易部署：以波速测量为例，传统的波速测量方法需要激发源产生弹性波。在滑坡上使用能量较大的激发源不但部署成本高，而且高能量激发容易导致滑坡出现局部破坏，影响滑坡稳定性。本发明使用广泛存在的环境振动。采用被动的方式不需要发射源即可测量波速变化。只需要浅埋或者直接放置在地表，不但部署简单，而且不会破坏滑坡体本身的物理性质。4．可长期监测判断滑坡健康状态：利用本发明的波速变化和微裂变化长期观测数据，可监测到滑坡在各个状态下内部的变化特征。如在集中降雨季节，可以观测到波速变化出现下降；春夏秋冬四季由于温湿度、气压等变化也会导致滑坡内部波速变化出现规律性的变化。开展长期监测获得滑坡在不同时期的变化规律后，可对诸如周边区域地震、滑坡发生灾变等异常变化发出观测异常提醒。这些观测异常通常表现为波速超出长期观测波动区间的下限，出现大幅度异常下降。
采用上述技术方案后，本发明基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统具有低成本，高精度，易布署，能长期监测判断滑坡健康状态的优点。
附图说明
图1是本发明基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统的流程原理框图。图2是本发明基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统获取多重散射波的整体系统示意图。图3是本发明基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统测量波速变化和微裂隙变化的流程框图。图4是本发明基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统获取多重散射波的原理示意图。图5是本发明基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统环境振动接收装置的示意图。图6是本发明基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统的波速变化成像原理示意图。图7是实施例中，本发明基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统的环境振动接收装置的所在位置图。图8是实施例中，本发明基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统的环境振动接收装置的结构示意图。图9是实施例中，本发明基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统的环境振动接收装置电源的结构示意图。图10是实施例中，本发明基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统T01-T04所构成的互相关函数中的多重散射波示意图。图11是实施例中，本发明基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统在四川长宁地震发生前后在滑坡内部的波速变化和微裂隙变化对比示意图。图12是实施例中，本发明基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统在雨季波速变化成像结果的展示图。
具体实施方式
如图2所示，本发明基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统是利用环境振动以被动的方式提取多重散射波的监测系统，提取多重散射波的方式是利用环境振动接收装置获取滑坡体上的环境振动数据，并对这些同一时间接收到的振动数据两两配对做互相关计算获得在滑坡内部传播的多重散射波；通过对比多重散射波的参考波形和每小时的互相关函数中的多重散射波的相位差异以及波形相似度上的差异，获得波速变化和微裂隙变化这两种物理量。这两种物理量可视作滑坡内部动态变化的主要指标。如图1所示，其工作流程是1－n接收→云服务器存储原始数据→选择配对的接收装置→配对装置的数据按小时分隔→频率域滤波→计算配对后的互相关函数→选择窗口包含多重散射波→测量波速变化和微裂隙变化→选择不重合的三角配对区域→计算区域平均波速变化→空间差值获得波速变化成像。本发明无需主动激发装置，利用环境振动以被动的方式提取多重散射波。多重散射波是在滑坡体部微结构间多次来回，反复传播的波。由于环境振动普遍存在并作用在滑坡体内部众多微结构上，携带了多重散射波，因此不需要主动激发多重散射波，可利用专用的接收装置获取滑坡体上的环境振动数据，并对这些同一时间接收到的振动数据两两配对做互相关计算获得在滑坡内部传播的多重散射波。如图2所示，分别在A和BGPS天线统一授时下，A和B埋入式传感器分别接收滑坡体的环境振动，并分别上传至A和B数据采集器，A和B数据采集器分别通过A和B4G传输器及数据链路传输至云服务器；A和B数据采集器及其附件分别由A和B太阳能电源供电，A和B数据采集器分别电连A和B太阳能电源、A和B埋入式传感器、A和BGPS天线、A和B4G传输器。
所述环境振动是主要包括：自然活动导致以及人为活动导致的在滑坡上产生的频率在数赫兹至数十赫兹的微弱振动。环境振动主要包括：自然活动导致（如风、河流、降雨降雪等）以及人为活动导致（道路交通、工业活动等）的在滑坡上产生的频率在数赫兹（Hz）至数十赫兹Hz的微弱振动。
如图2所示，多重散射波的获取流程是：有N个接收装置均匀分布在滑坡上连续不停的记录环境振动，对所有装置在同一小时的数据两两配对进行互相关计算，可获得N ×(N-1)/2条互相关函数；多重散射波存在于互相关函数中左右半轴上传播时间比较长，但幅值能量较弱的部分。使用的挑选多重散射波窗口从互相关函数中1/3最大幅值处开始到信噪比（SNR）等于0处停止。多重散射波的获取流程如图4所示，假设有N个接收装置均匀分布在滑坡上连续不停的记录环境振动，对所有装置在同一小时的数据两两配对进行互相关计算，可获得N × (N-1)/2条互相关函数。多重散射波存在于互相关函数中左右半轴上传播时间比较长，但幅值（能量）较弱的部分。本专利使用的挑选多重散射波的窗口从互相关函数中1/3最大幅值处开始到信噪比（SNR）等于0处停止。
提取多重散射波是将N台环境振动接收装置均匀安装在滑坡体上，每台环境振动接收装置连续不停的将每小时记录到的环境振动数据通过电信系统的数据链路自动上传至云服务器；云服务器在收到数据后对所有装置两两配对，对同一小时的配对数据进行互相关计算，获得每小时含有多重散射波的N × (N-1)/2条互相关函数；并按照挑选多重散射波的窗口，把互相关函数左半轴或者右半轴的多重散射波挑选出来。
如图5和2及8所示，环境振动接收装置由东、北、垂直三分量高精度振动传感器模块，高精度数据采集器模块，太阳能供电模块，高精度GPS授时模块，数据传输模块以及必要的线缆构成。其中图8中：高精度振动传感器模块1电连高精度数据采集器模块2，高精度数据采集器模块2通过天馈避雷器3电连GPS天线4，精度数据采集器模块2通过以太网7连接4G数传终端5，4G数传终端5再通过天馈避雷器3电连全向天线6。高精度振动传感器模块1为由东、北、垂直三分量高精度振动传感器模块构成的短周期地震计。高精度数据采集器模块为24位数据采集器。太阳能供电模块由12VDC直流浮充电源80及与之相连的直流避雷器81，太阳能电池板82，蓄电池83构成。其中图5，高精度数据采集器模块分别电连东、北、垂直三分量高精度振动传感器模块，高精度GPS天线授时模块，数据4G传输模块和太阳能电源模块。
如图3所示，获得波速变化和微裂隙变化这两种物理量的步骤是：第一步确定参考波形（H(t)）；第二步确定波速变化的范围；第三步，从波速变化范围中的最小值开始取值（例如-1%），计算波速变化后的参考波形H(t+1%)，并把波速变化后的波形H(t+1%)与某一个小时的多重散射波计算并获得相关系数，比较相似度；第四步，取遍波速变化的范围的所有波速变化值，使得第三步中计算得到的相关系数在波速变化的范围内取得最大值；第五步，按照第三步和第四步，把需要监测的时间段内（例如30天，720小时）的所有多重散射波都与参考波形进行计算，获得该监测时间段内的波速变化和微裂隙变化的时程曲线（720个波速变化与微裂隙变化值）。第一步确定参考波形是假设滑坡上有2台环境振动接收装置观测了30天，那么一共有720条互相关函数（30天×24条/每天=720条），按照挑选多重散射波的窗口，把720条多重散射波挑选出来；参考波形是720条多重散射波的平均值；波速变化范围在-1%到1%，步长为0.001%；第四步取得的最大相关系数所对应的波速变化值即是该一个小时的散射波波速变化值，最大相关系数则可作为微裂隙变化的大小。
测量方法是：第一步确定参考波形（H(t)）。假设滑坡上有2台环境振动接收装置观测了30天，那么一共有720条互相关函数（30天×24条/每天=720条），按照挑选多重散射波的窗口，把720条多重散射波挑选出来。参考波形是720条多重散射波的平均值。第二步确定波速变化的范围。本发明使用的波速变化范围在-1%到1%，步长为0.001%。第三步，从波速变化范围中的最小值开始取值（例如-1%），计算波速变化后的参考波形H(t+1%)。并把波速变化后的波形H(t+1%)与某一个小时的多重散射波计算并获得相关系数，比较相似度。第四步，取遍波速变化的范围的所有波速变化值，使得第三步中计算得到的相关系数在波速变化的范围内取得最大值。取得的最大相关系数所对应的波速变化值即是该一个小时的散射波波速变化值，最大相关系数则可作为微裂隙变化的大小。第五步，按照第三步和第四步，把需要监测的时间段内（例如30天，720小时）的所有多重散射波都与参考波形进行计算，获得该监测时间段内的波速变化和微裂隙变化的时程曲线（720个波速变化与微裂隙变化值）。
如图4所示，获得波速变化是假设滑坡上均匀分布的环境振动接收装置大于等于4台，可利用相邻配对的仪器所组成的三角形内的波速变化的平均值在空间上做线性插值，得到4台装置范围内的波速变化空间分布。
获得波速变化的步骤是第一步，得到配对的AB，BC，CA之间的互相关函数，按照波速变化的测量方法，分别得到AB，BC，CA之间在波速变化；第二步，对AB，BC，CA之间在波速变化取平均，得到这个三角区域内的平均波速变化（+）；第三步，分别对剩余三个三角区域内（AB，AD，BD；BC，CD，DB；AD；AC；CD）的互相关函数做波速变化后取平均，共得到4个波速变化平均值；第四步，利用这个4个波速变化均值在空间上做线性插值，获得4台装置范围内的波速变化空间分布。
例举具体实例如下：在四川省某处边坡上验证了本发明的技术的路线的有效性。如图7－9所示，该滑坡上一共分布了4台环境振动接收装置（T01,T04,T13,T15）以及装置的各个模块及其链接示意图。图10展示T01和T04配对的互相关函数（左半轴）中的多重散射波（虚线范围内的灰色部分）。图11展示了该处观测区域2019年5-6月间的波速变化和微裂隙的变化。其中A，B，C，D，E和F分别代表配对的T01-T04，T01-T13，T01-T15，T04-T13，T04-T15，T13-T15。黑色虚线表示6月17日23:00左右发在距离滑坡200公里外的四川长宁6.0级地震。利用本发明的技术，观测到了地震发生时滑坡上的波速的下降，以及发生后波速的缓慢上升过程。地震导致了滑坡内部波速的变化，但在微裂隙的变化上并没有出现显著的改变。图12展示在2019年不同时间的波速变化的成像结果。其中6月17日，6月20日的成像结果展示了波速在上升过程中在滑坡上的分布情况。在雨季期间的7月23日，7月31日，8月5日和8月15日的成像结果展示了波速下降过程中在滑坡上的分布情况。图12展示在2019年不同时间的波速变化的成像结果。其中6月17日，6月20日的成像结果展示了波速在上升过程中在滑坡上的分布情况。在雨季期间的7月23日，7月31日，8月5日和8月15日的成像结果展示了波速下降过程中在滑坡上的分布情况。其中图10 显示的是T01-T04所构成的互相关函数中的多重散射波。图11显示的是地震发生前后在滑坡内部的波速变化和微裂隙变化。图12显示的是波速变化成像结果的展示。
其中图8中：高精度振动传感器模块1电连高精度数据采集器模块2，高精度数据采集器模块2通过天馈避雷器3电连GPS天线4，精度数据采集器模块2通过以太网7连接4G数传终端5，4G数传终端5再通过天馈避雷器3电连全向天线6。高精度振动传感器模块1为由东、北、垂直三分量高精度振动传感器模块构成的短周期地震计。高精度数据采集器模块为24位数据采集器。图9中太阳能供电模块由12VDC直流浮充电源80及与之相连的直流避雷器81，太阳能电池板82，蓄电池83构成。
本发明取得的技术效果如下：1．低成本：该发明的主要目的是监测滑坡内部变化。以传统的滑坡内部测量使用的钻孔方式为例，随钻探深度增加观测成本显著上升。本发明所使用的埋入式传感器只需要埋入地下数厘米到数十厘米，甚至可以在条件有限的情况下布设在滑坡表面即可对较大区域范围内滑坡内部动态变化开展监测。通过与传统方法成本的比较，本发明大约只需要传统钻孔方式方法成本的数十分之一。2．高精度：该发明测量多重散射波的波速变化和微裂隙变化的精度很高。以波速变化监测为例，监测精度可达10-5。传统的弹性波测量法只能够测量直达波的波速，且精度大约在10-2，比本发明低2-3个数量级。3．易部署：以波速测量为例，传统的波速测量方法需要激发源产生弹性波。在滑坡上使用能量较大的激发源不但部署成本高，而且高能量激发容易导致滑坡出现局部破坏，影响滑坡稳定性。本发明使用广泛存在的环境振动。采用被动的方式不需要发射源即可测量波速变化。只需要浅埋或者直接放置在地表，不但部署简单，而且不会破坏滑坡体本身的物理性质。4．可长期监测判断滑坡健康状态：利用本发明的波速变化和微裂变化长期观测数据，可监测到滑坡在各个状态下内部的变化特征。如在集中降雨季节，可以观测到波速变化出现下降；春夏秋冬四季由于温湿度、气压等变化也会导致滑坡内部波速变化出现规律性的变化。开展长期监测获得滑坡在不同时期的变化规律后，可对诸如周边区域地震、滑坡发生灾变等异常变化发出观测异常提醒。这些观测异常通常表现为波速超出长期观测波动区间的下限，出现大幅度异常下降。
采用上述技术方案后，本发明基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统具有低成本，高精度，易布署，能长期监测判断滑坡健康状态的优点。

Claims (7)

1.一种基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统，其特征在于是利用环境振动以被动的方式提取多重散射波的监测系统，提取多重散射波的方式是利用环境振动接收装置获取滑坡体上的环境振动数据，并对这些同一时间接收到的振动数据两两配对做互相关计算获得在滑坡内部传播的多重散射波；通过对比多重散射波的参考波形和每小时的互相关函数中的多重散射波的相位差异以及波形相似度上的差异，获得波速变化和微裂隙变化这两种物理量；
第一步确定参考波形是假设滑坡上有2台环境振动接收装置观测了30天，那么一共有720条互相关函数，按照挑选多重散射波的窗口，把720条多重散射波挑选出来；参考波形是720条多重散射波的平均值；波速变化范围在-1%到1%，步长为0.001%；第四步取得的最大相关系数所对应的波速变化值即是该一个小时的散射波波速变化值，最大相关系数则可作为微裂隙变化的大小。
2.根据权利要求1所述基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统，其特征在于所述环境振动包括：自然活动导致以及人为活动导致的在滑坡上产生的频率在数赫兹至数十赫兹的微弱振动。
3.根据权利要求1所述基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统，其特征在于多重散射波的获取流程是：有N个接收装置均匀分布在滑坡上连续不停的记录环境振动，对所有装置在同一小时的数据两两配对进行互相关计算，可获得N × (N-1)/2条互相关函数；多重散射波存在于互相关函数中左右半轴上传播时间比较长，但幅值能量较弱的部分。
4.根据权利要求3所述基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统，其特征在于使用的挑选多重散射波窗口从互相关函数中1/3最大幅值处开始到信噪比（SNR）等于0处停止。
5.根据权利要求1所述基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统，其特征在于提取多重散射波是将N台环境振动接收装置均匀安装在滑坡体上，每台环境振动接收装置连续不停的将每小时记录到的环境振动数据通过电信系统的数据链路自动上传至云服务器；云服务器在收到数据后对所有装置两两配对，对同一小时的配对数据进行互相关计算，获得每小时含有多重散射波的N × (N-1)/2条互相关函数；并按照挑选多重散射波的窗口，把互相关函数左半轴或者右半轴的多重散射波挑选出来。
6.根据权利要求5所述基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统，其特征在于环境振动接收装置由东、北、垂直三分量高精度振动传感器模块，高精度数据采集器模块，太阳能供电模块，高精度GPS授时模块，数据传输模块以及必要的线缆构成。
7.根据权利要求1所述基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统，其特征在于获得波速变化是假设滑坡上均匀分布的环境振动接收装置大于等于4台，可利用相邻配对的仪器所组成的三角形内的波速变化的平均值在空间上做线性插值，得到4台装置范围内的波速变化空间分布。
CN202010091261.4A 2020-02-13 2020-02-13 基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统 Active CN111141827B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010091261.4A CN111141827B (zh) 2020-02-13 2020-02-13 基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010091261.4A CN111141827B (zh) 2020-02-13 2020-02-13 基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111141827A CN111141827A (zh) 2020-05-12
CN111141827B true CN111141827B (zh) 2022-04-26

Family

ID=70527341

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010091261.4A Active CN111141827B (zh) 2020-02-13 2020-02-13 基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111141827B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015145592A (ja) * 2014-02-04 2015-08-13 公益財団法人地球環境産業技術研究機構 地盤状態監視システムおよび地盤状態監視方法
CN106814397A (zh) * 2016-12-21 2017-06-09 长江大学 一种多参数联合反演计算岩石散射衰减的方法
CN109711110A (zh) * 2019-02-26 2019-05-03 中国地质大学（北京） 任一方向入射平面波激振边坡地震动响应模拟方法
CN110363963A (zh) * 2019-07-05 2019-10-22 中国矿业大学(北京) 一种基于弹性波波速的降雨型滑坡预警系统
CN110426458A (zh) * 2019-07-05 2019-11-08 中国矿业大学(北京) 一种利用弹性波波速预测滑坡的新方法及监测系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9939413B2 (en) * 2008-01-09 2018-04-10 Surf Technology As Measurement and imaging of scatterers with memory of scatterer parameters using at least two-frequency elastic wave pulse complexes

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015145592A (ja) * 2014-02-04 2015-08-13 公益財団法人地球環境産業技術研究機構 地盤状態監視システムおよび地盤状態監視方法
CN106814397A (zh) * 2016-12-21 2017-06-09 长江大学 一种多参数联合反演计算岩石散射衰减的方法
CN109711110A (zh) * 2019-02-26 2019-05-03 中国地质大学（北京） 任一方向入射平面波激振边坡地震动响应模拟方法
CN110363963A (zh) * 2019-07-05 2019-10-22 中国矿业大学(北京) 一种基于弹性波波速的降雨型滑坡预警系统
CN110426458A (zh) * 2019-07-05 2019-11-08 中国矿业大学(北京) 一种利用弹性波波速预测滑坡的新方法及监测系统

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Ambient seismic noise monitoring of a clay landslide: Toward failure prediction;Guénolé Mainsant et al;《JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH》;20120322;第117卷;1-10 *
Extracting the Green’s function from the correlation of coda waves:A derivation based on stationary phase;Roel Snieder;《PHYSICAL REVIEW E》;20040429;第69卷(第4期);1-6 *
地震学方法在滑坡体结构及魄力啊过程的应用研究进展;盛敏汉 等;《地球物理学进展》;20190709;第34卷(第6期);全文 *
青藏高原东缘壳幔速度结构研究;范莉苹;《中国优秀博士毕业论文》;20140116(第2期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111141827A (zh) 2020-05-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Bleier et al. Investigation of ULF magnetic pulsations, air conductivity changes, and infra red signatures associated with the 30 October Alum Rock M5. 4 earthquake
Bassis et al. An investigation into the forces that drive ice-shelf rift propagation on the Amery Ice Shelf, East Antarctica
CN102506986A (zh) 自立式铁塔及大跨越输电塔模态和振动测试系统及其方法
CN103353607B (zh) 一种基于地声检测方法的大地震孕育过程及临震监测系统
CN104483700B (zh) 地层裂缝监测与预警系统及方法
Boddice et al. A novel approach to reduce environmental noise in microgravity measurements using a Scintrex CG5
CN103364823B (zh) 震动源实时定位与分析系统
CN111141827B (zh) 基于测量多重散射波的滑坡动态变化监测系统
Yamada et al. Tracing volcanic activity chronology from a multiparameter dataset at Shinmoedake Volcano (Kirishima), Japan
CN107144876A (zh) 一种基于时窗的煤矿冲击地压震级及震源定位方法
CN113176337B (zh) 一种桩周土体刚度原位监测方法及测试系统、测试设备
CN116203651A (zh) 一种基于极低频噪声反演台风风速的方法
Frankinet et al. Wind-induced seismic noise at the Princess Elisabeth Antarctica Station
Ansari et al. Broadband seismic network of Iran and increasing quality of seismic recordings
CN116092268A (zh) 一种点阵振动式泥石流监测方法和装置
Vassallo et al. A comparison of sea-floor and on-land seismic ambient noise in the Campi Flegrei caldera, southern Italy
CN1266498A (zh) 气象电磁测量系统
Partheniu et al. Monitoring the black sea natural hazards using new technology and equipment
Kamra et al. Evolution of lightning in an isolated hailstorm of moderate size in the tropics
CN115165193B (zh) 一种介质中波动信号走时测量装置及测量方法
Saitou et al. Real-time water level visualization with pervasive IC sensors
Yang et al. Noise Analysis and Performance of the MEMS accelerometers in Shandong early warning station network
CN117975667B (zh) 基于分布式振动感知的风暴潮及海啸监测预警系统及方法
Smith et al. Observations of regional strain variations
Fatkhurrohman et al. Performance analysis of Sebesi Island automatic water level station as tsunami confirmation system

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant