CN111239259A - 一种大坝渗漏检测方法 - Google Patents

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Abstract

一种大坝渗漏检测方法。本发明涉及到水利水电技术领域，具体涉及到一种大坝渗漏检测方法。本发明检测坝体渗漏的原理是基于当具有压力的水体穿流大坝墙体内部的裂隙或者管道时，与墙体发生摩擦而产生弹性波，不同频率和能量的弹性波沿着墙体介质向上传播。由于低频弹性波的衰减较小，可以沿着墙体介质向上长距离传播。因此沿坝体走向探测弹性波的能量，最大点对应的位置之下，就是墙体内部的裂隙或者管道的位置。这是一种漏点的直接测量原理，与电磁测量原理相比，采用探测弹性波的方式可以直接精准定位，不存在结果的多解性问题。适宜于大坝渗漏检测，特别是大坝中低频次声波的探测。

Description

一种大坝渗漏检测方法
技术领域
本发明涉及到水利水电技术领域，具体涉及到一种大坝渗漏检测方法。
背景技术
我国河流面积广阔，水利水电数目众多，水利水电运行期间，发挥了巨大的灌溉、防洪、饮水、发电作用，取得了显著的社会效益和经济效益。
大坝是水利水电工程中最重要的项目，大坝的安全稳定对于整个水利水电工程起到＋分重要的作用，所以在水利水电工程运营过程中必须要确保大坝的安全稳定。大坝的主要病害是渗漏，渗漏对于大坝的稳定会产生重要的影响，如果不及时检测发现病害并加以处理，会给大坝的安全带来严重的安全隐患，甚至导致溃坝，严重影响工农业生产以及群众生活的正常进行。
目前国内检测大坝渗漏通常采用的方式以下两种检测方式：其一、现场目测或者潜水探查，这具有一定的局限性，检测结果有一定误差；其二、采用专业的检测设备，通过布设在坝体上设备测定电阻率、极化率或介电常数的变化规律来确定浸润面或导水裂隙，从而推断渗漏点水位，也有根据拟流场原理在水下探测渗漏口。常用的方法有：直流电阻率法、自然电场法、瞬变电磁法、探地雷达法、拟流场法、温度场法、同位素示踪法等，此类方法具有一定的局限性。
发明内容
本发明检测坝体渗漏的原理是基于当具有压力的水体穿流大坝墙体内部的裂隙或者管道时，与墙体发生摩擦而产生弹性波，不同频率和能量的弹性波沿着墙体介质向上传播。由于低频弹性波的衰减较小，可以沿着墙体介质向上长距离传播。因此沿坝体走向探测弹性波的能量，最大点对应的位置之下，就是墙体内部的裂隙或者管道的位置。这是一种漏点的直接测量原理，与电磁测量原理相比，采用探测弹性波的方式可以直接精准定位，不存在结果的多解性问题。
本发明采用振动传感器，对坝体泄漏位置进行弹性振动波能量检测。本发明中振动传感器采用磁悬浮技术替代传统振动传感器中的弹簧或簧片，具有很宽的弹性波频率探测范围（~10-5–~kHz）和高的灵敏度（225 V/(m/s)）,宽的动态范围(>113 dB,静态噪声峰-峰值<2μV),抗面波干扰和外部电磁干扰能力强，探测方向性好，具有自动阻尼作用，适宜于大坝渗漏检测，特别是大坝中低频次声波的探测。
产品优势：
本发明采用石油物探领域广泛采用的振动传感器，对坝体泄漏位置进行弹性振动波能量检测。本发明中振动传感器采用磁悬浮技术替代传统振动传感器中的弹簧或簧片，具有很宽的弹性波频率探测范围（~10-5–~kHz）和高的灵敏度（225 V/(m/s)）,宽的动态范围(>113 dB,静态噪声峰-峰值<2μV),抗面波干扰和外部电磁干扰能力强，探测方向性好，具有自动阻尼作用，适宜于大坝渗漏检测，特别是大坝中低频次声波的探测。
检测过程中只需在坝体疑似渗漏点布放振动传感器，振动传感器自动将数据通过相关通信链路传回数据处理中心，实现全天候无人值守作业；设备布放时无需钻探测孔。
大坝施工时可以将振动传感器预置于大坝混泥土中，实现对大坝整个生命周期的检测。
本发明也可以用于流体输送管道（如原油、成品油、水等）渗漏的检测。
本发明中振动采集仪采用人工智能算法，通过神经网络算法自动学习坝体本身的振动参数，自动排除外界因素对其的影响，提高检测的准确性。
附图说明
图1为振动传感器。
图2为大坝坝体弹性波能量分布。
图3为廊道渗漏振动平均能量分布图。
图4为桩K0+260振动时、频图。
图5为桩K0+184振动时、频图。
图6为桩K0+334.5振动时、频图。
图7为桩K0+336振动时、频图。
图8为桩K0+337.5振动时、频图。
图9为K0+322振动时、频图。
图10为K0+463振动时、频图。
具体实施方式：
对大坝坝体防渗墙进行了系统的测量，共布设检测点221个。在大坝坝体桩号K0+488至K0+38坝体内的一米厚的水泥隔水层进行了系统的检测，廊道总长488米，由一段海拔为1366.60米的水平廊道和位于右岸的灌浆斜坡廊道构成，灌浆廊道的坡度为1:2.857。廊道内的测点间距为1.5或2米。
采用振动传感器与振动采集仪对检测点进行检测。测量时，将振动传感器放置在检测点表面，传感器底座粘附橡皮泥，以便于增强传感器与坝体的耦合以及方便于传感器的水平调准。经由水平调准后，由检漏仪读取该点弹性波的强度。通过测线点弹性波强度的分布，判别水泥隔水层中的漏点位置。
在进行检测前，已知外界振动可能为右侧山体发电机组运行所产生的50 Hz振动。图2为大坝廊道内221个测量点弹性波强度的能量分布与桩位编号的关系图。横坐标为桩位序列，左边的纵坐标为测点与水平廊道（海拔为1366.60米）的相对高度，右边的纵坐标代表测量点弹性波的能量。蓝色线为各测点弹性波的能量，黑线为廊道地形，右侧为斜坡，坡度为1:2.857。图3为磁悬浮振动采集仪对测量点抽样采集的振动信号平均振动幅度图。
从图2中可以看到振动能量的变化趋势从堤坝的右岸往左岸减小。在靠近右岸的桩号K0+325、K0+331.5、K0+333、K0+334.5、K0+336、K0+337.5出现较高的弹性波能量，异常带总长约为14米，其中以K0+334.5、K0+336、K0+337.5的异常尤其明显。左边桩号K0+38处附近小的能量异常为抽水泵振动引起，与坝体漏点无关。在廊道平地，振动采集仪采集到的各桩位振动数据表现相似，取K0+260振动数据如图4所示。K0+260处振动幅度基本处于±5μV内，其频域能量分布分散，无明显主频，可认为外界白噪声所引起振动，无明显振源，可认为平地经检测无管涌。
图3的廊道渗漏振动平均能量分布图与廊道振动能量分布大致相似，在K0+184处存在差别，在K0+184桩位振动采集仪检测振动幅度异于左右，此桩位处于防渗帷幕之外，靠大坝下游，且桩位出现肉眼可见微小渗水。图5为K0+184时、频域振动图，从图中可知此渗漏点振动幅度为±50μV ，主要频段为200 Hz，副频段为100 Hz，与管涌振动相比均为高频部分，疑似为桩位发生渗漏，且振源发生在桩位浅层位置，能量衰减较少。检测结果与水电基础局检测存在出入，且廊道中段发生积水现象，实为存在渗漏，施工方怀疑点可能存在远场渗流。
用振动采集仪对检漏仪检测到斜坡存在明显振动异常的桩位K0+334.5、K0+336、K0+337.5的振动信号进行数据采集分析，其时间响应和频率响应如图6，图7，图8所示。K0+334.5、K0+336、K0+337.5振动能量高，峰值均在±50μV范围内，且频域特性相似，在100 Hz、200 Hz左右存在主要的高频振动，但其在50 Hz以下具有一处低频振动峰，特征表现与管涌产生的振动信号相似，可认为此为管涌造成。取桩号K0+322振动图作为对比，如图9所示此处振动集中在100 Hz，振幅在±20μV波动，其振动特性与K0+336、K0+337.5等相似，可认为是同一振源，即桩位下部有管涌。
在K0+463、K0+465.5、K0+468处出现振动异常，对采集振动数据进行分析，此三处时域能量和频谱与桩号K0+463的结果类似，如图10所示，波形规律，频谱图上有50 Hz明显峰值，原因可能是受右侧水电站发电机组和变压器振动引起，与坝体漏点无关。

Claims (6)

1.一种大坝渗漏检测方法，其特征在于：通过振动传感器检测具有压力的水体穿流大坝墙体内部的裂隙或者管道时，与墙体发生摩擦而产生弹性波，直接精准定位渗漏点，本发明检测坝体渗漏的原理是基于当具有压力的水体穿流大坝墙体内部的裂隙或者管道时，与墙体发生摩擦而产生弹性波，不同频率和能量的弹性波沿着墙体介质向上传播，由于低频弹性波的衰减较小，可以沿着墙体介质向上长距离传播，因此沿坝体走向探测弹性波的能量，最大点对应的位置之下，就是墙体内部的裂隙或者管道的位置，这是一种漏点的直接测量原理，与电磁测量原理相比，采用探测弹性波的方式可以直接精准定位，不存在结果的多解性问题。
2.根据权利要求1所述的一种大坝渗漏检测方法其特征在于：本发明采用石油物探领域广泛采用的振动传感器，对坝体泄漏位置进行弹性振动波能量检测，本发明中振动传感器采用磁悬浮技术替代传统振动传感器中的弹簧或簧片，具有很宽的弹性波频率探测范围（~10-5–~kHz）和高的灵敏度（225 V/(m/s)）,宽的动态范围(>113 dB,静态噪声峰-峰值<2μV),抗面波干扰和外部电磁干扰能力强，探测方向性好，具有自动阻尼作用，适宜于大坝渗漏检测，特别是大坝中低频次声波的探测。
3.根据权利要求2所述的一种大坝渗漏检测方法，其特征在于：检测过程中只需在坝体疑似渗漏点布放振动传感器，振动传感器自动将数据通过相关通信链路传回数据处理中心，实现全天候无人值守作业；设备布放时无需钻探测孔。
4.根据权利要求2所述的一种大坝渗漏检测方法，其特征在于：大坝施工时可以将振动传感器预置于大坝混泥土中，实现对大坝整个生命周期的检测。
5.根据权利要求2所述的一种大坝渗漏检测方法，其特征在于：本发明也可以用于流体输送管道（如原油、成品油、水等）渗漏的检测。
6.根据权利要求2所述的一种大坝渗漏检测方法，其特征在于：本发明中振动采集仪采用人工智能算法，通过神经网络算法自动学习坝体本身的振动参数，自动排除外界因素对其的影响，提高检测的准确性。
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