CN112576311A - 一种隧道实时监测和分级预警方法及其系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种隧道实时监测和分级预警方法，包括：步骤一、监测隧道同一断面的初支结构上多个测点的状态得到隧道的初支变形数据；步骤二、对测点的实时初支变形数据的有效性进行判断，对异常的初支变形数据进行删除并分析异常原因；步骤三、根据过滤后的初支变形数据计算预警数据，根据预设的预警阈值判断并删除异常的预警数据；步骤四、通过比较预警数据与预警阈值，对不同监测断面上的多个测点进行分级预警。本发明通过横向对比判断初支变形数据和预警数据是否存在异常，经过两次筛选对存在异常的数据进行了有效的排除，防止外界环境干扰或变化影响监测数据的准确性，提高了分级预警的准确性和预警精度，降低了隧道施工的安全风险。
Description
技术领域
本发明涉及隧道工程监测领域。更具体地说，本发明涉及一种隧道实时监测和分级预警方法及其系统。
背景技术
近年来我国交通事业发展迅速，出现大量地质复杂的、高难度山岭隧道工程及城市地铁工程。在隧道开挖中围岩的稳定性是施工安全的根本保障，变形监测是隧道工程必不可少的环节，是保证隧道工程安全的重要手段。传统的初支变形监测主要通过人工监测的方式实现，需耗费大量的人力、物力，占用大量的施工时间，且不能及时、快速、连续、准确地反映隧道结构变形的情况。目前已有将全站仪运用在隧道变形监测中的技术方案，可以实现自动化远程数据采集，但是由于隧道爆破、喷射混凝土、台车遮挡、工序干扰等原因，常会存在隧道内不通视、配套测量棱镜扰动等情况，导致全站仪采集到的变形数据异常，存在误报、漏报隧道初支大变形险情的风险，对施工安全有较大的影响。
发明内容
本发明的目的是提供一种隧道实时监测和分级预警方法及其系统，在同一监测断面上布置多个测点并使用数据采集系统监测隧道的初支变形情况，使用数据处理系统对存在异常的初支变形数据和预警数据进行识别并自动删除后，通过分级预警系统进行分级预警，有效减小了隧道环境或施工设备对初支变形数据测量的干扰，提高了监测结果和预警的准确性，保证了施工安全。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种隧道实时监测和分级预警方法，包括以下步骤：
步骤一、沿隧道的长度方向在隧道的初支结构上间隔设置多个监测断面，在任一监测断面上沿其周向设置多个测点，通过监测所述多个测点的状态得到所述隧道的初支变形数据；
步骤二、根据同一监测断面上同一测点的实时初支变形数据和历史初支变形数据，以及同一监测断面上该测点与其他测点的实时初支变形数据，判断该测点的实时初支变形数据是否异常及异常原因，并对异常的实时初支变形数据进行删除，得到过滤后的初支变形数据；
步骤三、根据过滤后的初支变形数据计算同一监测断面上不同测点的初支变形量和沉降速率，判断所述初支变形量和沉降速率是否大于对应测点的预警阈值的70％，若大于，则将该初支变形数据、初支变形量和沉降速率作为该测点的预警数据，并将该测点的预警数据与同一监测断面上其他测点的预警数据进行比较，判断该测点的预警数据是否存在异常及异常原因，并对异常的预警数据进行删除，得到过滤后的预警数据；
步骤四、根据所述过滤后的预警数据大于所述预警阈值的70％的程度，对不同监测断面上的所述多个测点进行分级预警；同时，获取所述过滤后的预警数据及异常预警数据、异常实时初支变形数据的异常原因，并展示在施工现场的监视界面上。
优选的是，所述隧道实时监测和分级预警方法，在步骤二中，判断该测点的实时初支变形数据是否异常及异常原因的方法为：
若采集到的实时初支变形数据为默认初始值，则判定该测点的实时初支变形数据为异常实时初支变形数据；
若采集到同一监测断面上全部测点的实时初支变形数据均为默认初始值，则判定为存在喷混施工遮挡导致的异常；
若采集到的实时初支变形数据为默认初始值，但能够读取该测点的历史初支变形数据，则判定为施工机械遮挡导致的异常；
若采集到的实时初支变形数据为默认初始值，且无法读取该测点的历史初支变形数据，判定为该测点失效导致的异常。
优选的是，所述隧道实时监测和分级预警方法，在步骤三中，判断该测点的预警数据是否存在异常及异常原因的方法为：
若同一监测断面上所述初支变形量大于对应预警阈值的70％的测点数量不足总测点数量的40％，则判定大于对应预警阈值的70％的测点的预警数据为异常预警数据，且为测点处环境干扰导致的异常；
当同一监测断面上所述沉降速率最大的测点的沉降速率大于所述沉降速率第二大的测点的沉降速率的五倍时，则判定所述沉降速率最大的测点的预警数据为异常预警数据，且为测点处环境干扰导致的异常。
优选的是，所述隧道实时监测和分级预警方法，在步骤四中，根据所述预警数据大于所述预警阈值的70％的程度，对不同监测断面上的所述多个测点进行分级预警的方法为：
当所述测点的初支变形量和沉降速率均大于对应预警阈值的70％，或初支变形量和沉降速率中任一大于对应预警阈值的85％时，进行黄色监测预警；
当所述测点的初支变形量和沉降速率均大于对应预警阈值的85％，或初支变形量和沉降速率中任一大于对应预警阈值时，进行橙色监测预警；
当所述测点的初支变形量和沉降速率均大于对应预警阈值时，进行红色监测预警。
本发明还提供一种隧道实时监测和分级预警系统，包括：
数据采集系统，其包括：多组前视棱镜，其沿隧道的长度方向间隔设置，任一组前视棱镜包括多个前视棱镜，其沿所述隧道的断面的周向间隔设置在隧道的初支结构上，任一组前视棱镜组成一个监测断面；工业机器人，其正对多个监测断面设置并通过支架固定在隧道的地面上；以及，多个后视棱镜，其位于所述工业机器人的后视控制点上并固定在地基或已施工完成的隧道固定结构上；所述工业机器人用于采集所述多组前视棱镜的坐标信息，经处理后得到前视棱镜对应测点的初支变形数据；
数据处理系统，其与所述工业机器人连接，用于获取所述初支变形数据并对其进行分析，根据同一监测断面上同一测点的实时初支变形数据和历史初支变形数据，以及同一监测断面上该测点与其他测点的实时初支变形数据，判断该测点的实时初支变形数据是否异常及异常原因，并对异常的实时初支变形数据进行删除，得到过滤后的初支变形数据；根据过滤后的初支变形数据计算同一监测断面上不同测点的初支变形量和沉降速率，判断所述初支变形量和沉降速率是否大于对应测点的预警阈值的70％，若大于，则将该初支变形数据、初支变形量和沉降速率作为该测点的预警数据，并将该测点的预警数据与同一监测断面上其他测点的预警数据进行比较，判断该测点的预警数据是否存在异常及异常原因，并对异常的预警数据进行删除，得到过滤后的预警数据；
分级预警系统，其与所述数据处理系统连接，用于获取过滤后的预警数据并根据其大于所述预警阈值的70％的程度，对不同监测断面上的所述多个测点进行分级预警；同时，获取所述过滤后的预警数据及异常预警数据、异常实时初支变形数据的异常原因，并展示在施工现场的监视界面上。
优选的是，所述隧道实时监测和分级预警系统，判断该测点的实时初支变形数据是否异常及异常原因的方法为：
若采集到的实时初支变形数据为默认初始值，则判定该测点的实时初支变形数据为异常实时初支变形数据；
若采集到同一监测断面上全部测点的实时初支变形数据均为默认初始值，则判定为存在喷混施工遮挡导致的异常；
若采集到的实时初支变形数据为默认初始值，但能够读取该测点的历史初支变形数据，则判定为施工机械遮挡导致的异常；
若采集到的实时初支变形数据为默认初始值，且无法读取该测点的历史初支变形数据，判定为该测点失效导致的异常。
优选的是，所述隧道实时监测和分级预警系统，判断该测点的预警数据是否存在异常及异常原因的方法为：
若同一监测断面上所述初支变形量大于对应预警阈值的70％的测点数量不足总测点数量的40％，则判定大于对应预警阈值的70％的测点的预警数据为异常预警数据，且为测点处环境干扰导致的异常；
当同一监测断面上所述沉降速率最大的测点的沉降速率大于所述沉降速率第二大的测点的沉降速率的五倍时，则判定所述沉降速率最大的测点的预警数据为异常预警数据，且为测点处环境干扰导致的异常。
优选的是，所述隧道实时监测和分级预警系统，根据所述预警数据大于所述预警阈值的70％的程度，对不同监测断面上的所述多个测点进行分级预警的方法为：
当所述测点的初支变形量和沉降速率均大于对应的预警阈值的70％，或初支变形量和沉降速率中任一大于对应的预警阈值的85％时，进行黄色监测预警；
当所述测点的初支变形量和沉降速率均大于对应的预警阈值的85％，或初支变形量和沉降速率中任一大于对应的预警阈值时，进行橙色监测预警；
当所述测点的初支变形量和沉降速率均大于对应的预警阈值时，进行红色监测预警。
本发明还提供一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行所述隧道实时监测和分级预警方法。
本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现所述隧道实时监测和分级预警方法。
本发明至少包括以下有益效果：
1、本发明通过在隧道内固定设置数据采集系统，将隧道初支变形数据实时远程传输至数据处理系统，通过数据处理系统分析并处理异常的初支变形数据后，将其传递至分级预警系统，实现对初支变形情况的实时监控和即时报警，使工作人员可以远程及时掌握隧道的初支变形状态并迅速对施工现场做出相应调整，能够有效避免隧道初支侵限及坍塌；
2、通过数据处理系统的内设程序对初支变形数据和计算得到的预警数据分别针对多种干扰情况进行异常数据的判断和过滤，有效防止了隧道爆破、喷射混凝土、台车遮挡、工序干扰等造成的异常数据对预警结果的影响，提高了预警灵敏度，避免误报、漏报隧道险情，切实保障钻爆法隧道施工安全；
3、设置分级预警系统，根据获取到的预警数据接近或超出对应测点的预警阈值的程度将预警等级分为三级，在对应的情况下发出对应等级的预警信号，方便现场工作人员根据预警等级快速识别施工中安全风险较大的位置并对其进行优先处理，进一步保证了隧道施工中整体结构的安全性和稳定性。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
图1为本发明一个实施例的一种隧道实时监测和分级预警系统的结构示意图；
图2为上述实施例中所述数据处理系统的工作流程图；
图3为上述实施例中所述数据采集系统的分布结构示意图。
附图标记说明：
1、数据采集及传输系统，2、数据处理系统，3、分级预警系统，4、支架，5、工业机器人，6、测量采集控制终端，7、无线网桥发射端，8、无线网桥，9、无线网桥接收端，10、路由器，11、服务器，12、预警方式，13、前视棱镜。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
需要说明的是，下述实施方案中所述实验方法，如无特殊说明，均为常规方法，所述试剂和材料，如无特殊说明，均可从商业途径获得；在本发明的描述中，术语“横向”、“纵向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”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，并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。
本发明提供一种隧道实时监测和分级预警方法，包括以下步骤：
步骤一、沿隧道的长度方向在隧道的初支结构上间隔设置多个监测断面，在任一监测断面上沿其周向设置多个测点，通过监测所述多个测点的状态得到所述隧道的初支变形数据；
步骤二、根据同一监测断面上同一测点的实时初支变形数据和历史初支变形数据，以及同一监测断面上该测点与其他测点的实时初支变形数据，判断该测点的实时初支变形数据是否异常及异常原因，并对异常的实时初支变形数据进行删除，得到过滤后的初支变形数据；
步骤三、根据过滤后的初支变形数据计算同一监测断面上不同测点的初支变形量和沉降速率，判断所述初支变形量和沉降速率是否大于对应测点的预警阈值的70％，若大于，则将该初支变形数据、初支变形量和沉降速率作为该测点的预警数据，并将该测点的预警数据与同一监测断面上其他测点的预警数据进行比较，判断该测点的预警数据是否存在异常及异常原因，并对异常的预警数据进行删除，得到过滤后的预警数据；
步骤四、根据所述过滤后的预警数据大于所述预警阈值的70％的程度，对不同监测断面上的所述多个测点进行分级预警；同时，获取所述过滤后的预警数据及异常预警数据、异常实时初支变形数据的异常原因，并展示在施工现场的监视界面上。
上述技术方案中，所述初支变形数据为测点在设定的时间内的三维坐标值的变化，同一监测断面上多个测点的初支变形数据可计算出该监测断面的初支变形数据，包括：仰拱隆起变形、拱顶沉降、水平位移、水平收敛、竖直收敛、差异沉降、弦长等。在步骤二中，对同一监测断面上多个测点的初支变形数据进行判断和对比，对初支变形数据进行初步筛选，删除存在明显异常的测点的初支变形数据，防止由于无法测量到测点的有效的初支变形数据导致对测点所在的监测断面的初支变形数据的计算造成影响，造成整体监测断面漏报或误报初支结构险情的问题；在步骤三中，对过滤后的初支变形数据(有效初支变形数据)进一步筛选，通过计算并对比同一监测断面上不同测点的预警数据，删除存在异常的测点的预警数据，防止由于单个测点的初支变形数据异常(超出预警阈值范围过大)造成整体监测断面误报警等问题。另外，在上述对异常数据进行判断的同时对数据异常的原因进行分析，并在根据预警数据进行分级预警的同时将存在异常的测点及异常原因一并输送到施工现场，方便现场工作人员在处理初支变形的同时能够快速定位存在异常的测点，并根据异常原因对异常的测点进行修复，保证后续测量工作的正常进行。
本发明对测点的初支变形数据进行分析和计算，并根据初支变形数据的有效性和计算得到的预警数据的大小，通过横向对比判断初支变形数据和预警数据是否存在异常，并对异常的数据进行删除，经两次在不同阶段中的筛选，对存在异常的数据进行了有效的排除，防止隧道施工、施工设备、环境因素的变化影响监测数据的准确性，提高了分级预警的准确性和预警精度，降低了隧道施工的安全风险。
在另一技术方案中，所述的隧道实时监测和分级预警方法，在步骤二中，判断该测点的实时初支变形数据是否异常及异常原因的方法为：
若采集到的实时初支变形数据为默认初始值，则判定该测点的实时初支变形数据为异常实时初支变形数据；
若采集到同一监测断面上全部测点的实时初支变形数据均为默认初始值，则判定为存在喷混施工遮挡导致的异常；
若采集到的实时初支变形数据为默认初始值，但能够读取该测点的历史初支变形数据，则判定为施工机械遮挡导致的异常；
若采集到的实时初支变形数据为默认初始值，且无法读取该测点的历史初支变形数据，判定为该测点失效导致的异常。
上述技术方案中，当无法采集到测点的实时初支变形数据时，该测点会返回一个设定的默认初始值，所述默认初始值一般为0，即，采集到的该测点的三维坐标信息为(0,0,0)，正常情况下，测点的初支变形数据是不会与默认初始值相同的，因此，当采集到的测点的实时初支变形数据为该默认初始值时，可判断该测点的初支变形数据异常，需要进行删除，以防止在后续步骤中计算时，将该默认初始值代入整体监测断面的初支变形数据中进行计算，导致测点及该测点所在的监测断面的初支变形数据均不是真实有效的监测数据。在对异常原因的判断中，若同一监测断面上全部测点的实时初支变形数据均无法采集到时，可以判断为隧道喷混施工时，混凝土或泥浆喷射在该监测断面上，导致所有测点的表面被覆盖，导致外部无法正常采集到测点的坐标值；如果只有一个测点的数据无法采集到，尝试读取该测点的历史初支变形数据，如果能够读取，可以得知该测点在上一施工周期中能够正常被采集，但目前无法采集，因此是存在施工设备遮挡导致的测点数据异常；当该测点的历史初支变形数据也没法读取时，说明该测点的坐标数据自始至终都无法被采集到，可以判定为该测点失效或损坏导致的异常。结合施工实际情况对测点数据异常的原因进行分类，并针对具体原因设置合适的判断方法，即可根据能否采集到有效的初支变形数据初步对初支变形数据进行筛选和过滤，排除了隧道爆破、喷射混凝土、台车遮挡、工序干扰等情况对隧道变形监测的影响。
在另一技术方案中，所述的隧道实时监测和分级预警方法，在步骤三中，判断该测点的预警数据是否存在异常及异常原因的方法为：
若同一监测断面上所述初支变形量大于对应预警阈值的70％的测点数量不足总测点数量的40％，则判定大于对应预警阈值的70％的测点的预警数据为异常预警数据，且为测点处环境干扰导致的异常；
当同一监测断面上所述沉降速率最大的测点的沉降速率大于所述沉降速率第二大的测点的沉降速率的五倍时，则判定所述沉降速率最大的测点的预警数据为异常预警数据，且为测点处环境干扰导致的异常。
上述技术方案中，当同一监测断面上的初支变形量达到预警阈值的70％的测点的数量不足总测点数量的40％时，可以认为该监测断面的初支变形数据实际并未达到预警的条件，此时，判定在所述初支变形量达到预警阈值的70％的测点处存在环境干扰，导致采集到的该测点的预警数据异常，需要对异常的预警数据进行删除，防止其影响整体监测断面的初支变形量的计算。同时，当同一监测断面上所述沉降速率最大的测点的沉降速率大于所述沉降速率第二大的测点的沉降速率的五倍时，可以判定在所述沉降速率最大的测点处也存在环境干扰，导致采集到的该测点的预警数据异常，需要对异常的预警数据进行删除，防止其影响整体监测断面的沉降速率的计算。在根据初支变形数据对测点的初支变形量和沉降速率进行计算后，通过比较同一监测断面上不同测点的对应预警数据，可进一步对测点处的异常数据进行二次筛选，有效排除了其他环境干扰对测点的初支变形数据的准确性的影响，提高了预警数据的准确性，保证隧道施工的安全性。
在另一技术方案中，所述的隧道实时监测和分级预警方法，在步骤四中，根据所述预警数据大于所述预警阈值的70％的程度，对不同监测断面上的所述多个测点进行分级预警的方法为：
当所述测点的初支变形量和沉降速率均大于对应预警阈值的70％，或初支变形量和沉降速率中任一大于对应预警阈值的85％时，进行黄色监测预警；
当所述测点的初支变形量和沉降速率均大于对应预警阈值的85％，或初支变形量和沉降速率中任一大于对应预警阈值时，进行橙色监测预警；
当所述测点的初支变形量和沉降速率均大于对应预警阈值时，进行红色监测预警。
上述技术方案中，设置了两种控制指标(双控指标)：初支变形量和沉降速率，当双控指标均超过预警阈值的70％，或双控指标之一超过预警阈值的85％时为黄色监测预警；当双控指标均超过预警阈值的85％，或双控指标之一超过预警阈值时为橙色监测预警；当双控指标均超过预警阈值，或沉降速率出现急剧增长时为红色监测预警。发出预警时，通过多种形式的预警方式12，如短信、微信、邮件及声光信号等，将预警位置、初支变形量、沉降速率等预警数据中的信息反馈至施工现场。通过分级预警的方法，根据测点的预警数据接近或超出对应测点的预警阈值的程度将预警等级分为三级，在对应的情况下发出对应等级的预警信号，方便现场工作人员根据预警等级快速识别施工中安全风险较大的位置并对其进行优先处理，有效降低钻爆法隧道施工安全与质量风险，进一步保证了隧道施工中整体结构的安全性和稳定性。
如图1-3所示，本发明还提供一种隧道实时监测和分级预警系统，包括：
数据采集系统，其包括：多组前视棱镜13，其沿隧道的长度方向间隔设置，任一组前视棱镜13包括多个前视棱镜，其沿所述隧道的断面的周向间隔设置在隧道的初支结构上，任一组前视棱镜组成一个监测断面；工业机器人5，其正对多个监测断面设置并通过支架4固定在隧道的地面上；以及，多个后视棱镜，其位于所述工业机器人的后视控制点上并固定在地基或已施工完成的隧道固定结构上；所述工业机器人5用于采集所述多组前视棱镜的坐标信息，经处理后得到前视棱镜对应测点的初支变形数据；
其中，一般情况下每间隔10m布置一个监测断面，对于重要施工地段或围岩软弱区域，每间隔5m布置一个监测断面。前视棱镜13通过膨胀螺丝安装在隧道的初期支护结构(初支结构)上，前视棱镜13的数量和安装位置根据施工方法、地质条件、量测断面所在位置、隧道埋置深度等条件确定。同一监测断面上的多个前视棱镜构成一条或多条测线，根据不同的开挖方式对前视棱镜的位置进行设置：当隧道施工采用全断面开挖时，设一条水平测线；当采用台阶开挖时，一般地段每台阶设一条水平测线，特殊地段每台阶设一条水平测线和两条斜测线；当采用双侧壁导坑法开挖时，一般地段每分部设置一条水平测线，特殊地段上部每分部设置一条水平测线和两条斜测线，其余分部设置一条水平测线。根据断面的大小选择测点的数量，一般断面上设置五个前视棱镜作为测点，在大断面上可设置七个前视棱镜作为测点，本实施例中，隧道的横断面上布设五个前视棱镜作为测点，分别位于拱顶、两侧拱腰、两侧边墙，两侧的测点用于计算收敛数据，拱顶的测点用于计算沉降数据；同时，采用后方交会法，布设三个后视棱镜在稳定的隧道壁上，保证工业机器人测量坐标的稳定可靠，后视棱镜为工业机器人的后视控制点(后视基点)，通过膨胀螺丝安装在洞外稳定地基上、洞内仰拱填充或二衬上，随着隧道的开挖进尺，后视棱镜的布设也需不断跟进，可在固定里程保留两个后视棱镜，其它后视棱镜可拆卸后重复使用；工业机器人选用高精度测量机器人(超精密三维自动化全站仪)，能提供0.5°测角精度，0.1°角度最小显示和亚毫米级测距精度，0.5mm+1ppm测距精度，200m处1mm自动照准精度，支持多种数据通讯方式。工业机器人在架设时需避开渗水点，在保证各测点通视条件下，尽量靠近边墙两边架设，架设时将特制三角支架(支架4)用膨胀螺栓固定在地面，调平后打开工业机器人的自动监测系统，定位后系统自动对前视棱镜进行实时监测。当测站点(工业机器人的位置)需要移动时，将特制三角支架转移至目标区域(保证通视条件)，三角架锚固，将工业机器人调平后进行定位，在系统中更新测站点坐标后继续监测。
数据处理系统2，其与所述工业机器人5连接，用于获取所述初支变形数据并对其进行分析，根据同一监测断面上同一测点的实时初支变形数据和历史初支变形数据，以及同一监测断面上该测点与其他测点的实时初支变形数据，判断该测点的实时初支变形数据是否异常及异常原因，并对异常的实时初支变形数据进行删除，得到过滤后的初支变形数据；根据过滤后的初支变形数据计算同一监测断面上不同测点的初支变形量和沉降速率，判断所述初支变形量和沉降速率是否大于对应测点的预警阈值的70％，若大于，则将该初支变形数据、初支变形量和沉降速率作为该测点的预警数据，并将该测点的预警数据与同一监测断面上其他测点的预警数据进行比较，判断该测点的预警数据是否存在异常及异常原因，并对异常的预警数据进行删除，得到过滤后的预警数据；
其中，数据处理系统2设置在处理器设备上，包括配套的数据处理软件，可以根据设定好的数据处理逻辑对测点的初支变形数据进行分析和计算，并过滤得到有效的预警数据；数据处理系统2可远程控制工业机器人，并查看隧道设计净空侵限值，通过系统内设程序，分析处理隧道爆破、喷射混凝土、台车遮挡、工序干扰等造成的异常数据，结合往期该测点初支变形数据与本期其他测点处的初支变形数据判断数据异常原因，实现编辑测量数据、自动化处理与远程实时查看监测点三维变形量的功能。
分级预警系统3，其与所述数据处理系统连接，用于获取过滤后的预警数据并根据其大于所述预警阈值的70％的程度，对不同监测断面上的所述多个测点进行分级预警；同时，获取所述过滤后的预警数据及异常预警数据、异常实时初支变形数据的异常原因，并展示在施工现场的监视界面上。分级预警系统3接收来自数据处理系统的预警数据，将预警数据与设定的预警阈值进行对比，根据预警数据中的数值接近或超过预警阈值的情况判断对应测点处初支变形的严重程度，并通过多种形式的预警方式12，如短信、微信、邮件及声光信号等，将预警位置、初支变形量、沉降速率等预警数据中的信息反馈至施工现场，进行分级预警。
上述技术方案中，所述隧道实时监测和分级预警系统还包括数据传输系统，其包括：测量采集控制终端6，其与所述工业机器人5连接并获取所述初支变形数据；无线网桥8，其与所述测量采集控制终端6连接并用于远程传输数据；路由器10，其连接所述无线网桥8与所述数据处理系统并用于双向传输数据。无线网桥8包括无线网桥发射端7，其与测量采集控制终端6连接；无线网桥接收端9，其与无线网桥发射端7配合实现放大信号的功能，提高信号传输距离，实现隧道内长距离的双向数据传输。路由器10与无线网桥接收端9连接，接收从数据采集系统经数据传输系统远程传输的数据，路由器10在插入手机卡后可通过4G网络与数据处理系统进行数据传输；路由器10既可以将来自数据采集系统的数据传输至数据处理系统，也可以将数据处理系统的命令通过数据传输系统传输至数据采集系统。测量采集控制终端为工业机器人供电、传递指令、数据通讯，集成了设备供电、数据采集、数据校验、数据存储、数据通讯、现场声光报警等多个功能于一体。在服务器断电、网络出现故障或者监测现场网络出现故障的情况下，测量采集控制终端可以脱机控制外接设备采集数据，并把数据保存在SD卡，在服务器和网络恢复后，自动把数据同步到服务器，保证了监测数据的完整性。
数据采集系统与数据传输系统共同形成数据采集及传输系统1，向数据处理系统2远程传递实时初支变形数据，在数据处理系统2中经过分析和计算得到有效的预警数据并传输给分级预警系统，分级预警系统根据设定的预警条件直接对施工现场进行分级预警，并将存在异常数据的测点信息(测点位置、异常原因等)一并反馈到施工现场的监视界面上；另外，监测人员可以通过数据处理系统经数据传输系统向数据采集系统发送指令，指导或控制现场数据采集的进行。
通过所述隧道实时监测和分级预警系统辅助现场施工人员对隧道进行巡查和修整，可以实现对钻爆法隧道施工的初支变形监测和即时预警，能够及时解决施工中存在的初支变形安全风险，并通过隧道实时监测和分级预警系统的自动监测功能，提高对隧道初支变形状态的监测频率，通常情况下人工监测的频率一般为1次/天，但使用本发明提供的监测系统后可以满足1次/小时的监测要求，出现问题时根据预警信号可及时对隧道中存在变形风险的位置进行处理，进一步保证了隧道施工的安全性。
在另一技术方案中，所述的隧道实时监测和分级预警系统，判断该测点的实时初支变形数据是否异常及异常原因的方法为：
若采集到的实时初支变形数据为默认初始值，则判定该测点的实时初支变形数据为异常实时初支变形数据；
若采集到同一监测断面上全部测点的实时初支变形数据均为默认初始值，则判定为存在喷混施工遮挡导致的异常；
若采集到的实时初支变形数据为默认初始值，但能够读取该测点的历史初支变形数据，则判定为施工机械遮挡导致的异常；
若采集到的实时初支变形数据为默认初始值，且无法读取该测点的历史初支变形数据，判定为该测点失效导致的异常。
在另一技术方案中，所述的隧道实时监测和分级预警系统，判断该测点的预警数据是否存在异常及异常原因的方法为：
若同一监测断面上所述初支变形量大于对应预警阈值的70％的测点数量不足总测点数量的40％，则判定大于对应预警阈值的70％的测点的预警数据为异常预警数据，且为测点处环境干扰导致的异常；
当同一监测断面上所述沉降速率最大的测点的沉降速率大于所述沉降速率第二大的测点的沉降速率的五倍时，则判定所述沉降速率最大的测点的预警数据为异常预警数据，且为测点处环境干扰导致的异常。
在另一技术方案中，所述的隧道实时监测和分级预警系统，根据所述预警数据大于所述预警阈值的70％的程度，对不同监测断面上的所述多个测点进行分级预警的方法为：
当所述测点的初支变形量和沉降速率均大于对应的预警阈值的70％，或初支变形量和沉降速率中任一大于对应的预警阈值的85％时，进行黄色监测预警；
当所述测点的初支变形量和沉降速率均大于对应的预警阈值的85％，或初支变形量和沉降速率中任一大于对应的预警阈值时，进行橙色监测预警；
当所述测点的初支变形量和沉降速率均大于对应的预警阈值时，进行红色监测预警。
本发明还提供一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行所述隧道实时监测和分级预警方法。
本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现所述隧道实时监测和分级预警方法。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。
Claims (10)
1.一种隧道实时监测和分级预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、沿隧道的长度方向在隧道的初支结构上间隔设置多个监测断面，在任一监测断面上沿其周向设置多个测点，通过监测所述多个测点的状态得到所述隧道的初支变形数据；
步骤二、根据同一监测断面上同一测点的实时初支变形数据和历史初支变形数据，以及同一监测断面上该测点与其他测点的实时初支变形数据，判断该测点的实时初支变形数据是否异常及异常原因，并对异常的实时初支变形数据进行删除，得到过滤后的初支变形数据；
步骤三、根据过滤后的初支变形数据计算同一监测断面上不同测点的初支变形量和沉降速率，判断所述初支变形量和沉降速率是否大于对应测点的预警阈值的70％，若大于，则将该初支变形数据、初支变形量和沉降速率作为该测点的预警数据，并将该测点的预警数据与同一监测断面上其他测点的预警数据进行比较，判断该测点的预警数据是否存在异常及异常原因，并对异常的预警数据进行删除，得到过滤后的预警数据；
步骤四、根据所述过滤后的预警数据大于所述预警阈值的70％的程度，对不同监测断面上的所述多个测点进行分级预警；同时，获取所述过滤后的预警数据及异常预警数据、异常实时初支变形数据的异常原因，并展示在施工现场的监视界面上。
2.如权利要求1所述的隧道实时监测和分级预警方法，其特征在于，在步骤二中，判断该测点的实时初支变形数据是否异常及异常原因的方法为：
若采集到的实时初支变形数据为默认初始值，则判定该测点的实时初支变形数据为异常实时初支变形数据；
若采集到同一监测断面上全部测点的实时初支变形数据均为默认初始值，则判定为存在喷混施工遮挡导致的异常；
若采集到的实时初支变形数据为默认初始值，但能够读取该测点的历史初支变形数据，则判定为施工机械遮挡导致的异常；
若采集到的实时初支变形数据为默认初始值，且无法读取该测点的历史初支变形数据，判定为该测点失效导致的异常。
3.如权利要求1所述的隧道实时监测和分级预警方法，其特征在于，在步骤三中，判断该测点的预警数据是否存在异常及异常原因的方法为：
若同一监测断面上所述初支变形量大于对应预警阈值的70％的测点数量不足总测点数量的40％，则判定大于对应预警阈值的70％的测点的预警数据为异常预警数据，且为测点处环境干扰导致的异常；
当同一监测断面上所述沉降速率最大的测点的沉降速率大于所述沉降速率第二大的测点的沉降速率的五倍时，则判定所述沉降速率最大的测点的预警数据为异常预警数据，且为测点处环境干扰导致的异常。
4.如权利要求1所述的隧道实时监测和分级预警方法，其特征在于，在步骤四中，根据所述预警数据大于所述预警阈值的70％的程度，对不同监测断面上的所述多个测点进行分级预警的方法为：
当所述测点的初支变形量和沉降速率均大于对应预警阈值的70％，或初支变形量和沉降速率中任一大于对应预警阈值的85％时，进行黄色监测预警；
当所述测点的初支变形量和沉降速率均大于对应预警阈值的85％，或初支变形量和沉降速率中任一大于对应预警阈值时，进行橙色监测预警；
当所述测点的初支变形量和沉降速率均大于对应预警阈值时，进行红色监测预警。
5.一种隧道实时监测和分级预警系统，其特征在于，包括：
数据采集系统，其包括：多组前视棱镜，其沿隧道的长度方向间隔设置，任一组前视棱镜包括多个前视棱镜，其沿所述隧道的断面的周向间隔设置在隧道的初支结构上，任一组前视棱镜组成一个监测断面；工业机器人，其正对多个监测断面设置并通过支架固定在隧道的地面上；以及，多个后视棱镜，其位于所述工业机器人的后视控制点上并固定在地基或已施工完成的隧道固定结构上；所述工业机器人用于采集所述多组前视棱镜的坐标信息，经处理后得到前视棱镜对应测点的初支变形数据；
数据处理系统，其与所述工业机器人连接，用于获取所述初支变形数据并对其进行分析，根据同一监测断面上同一测点的实时初支变形数据和历史初支变形数据，以及同一监测断面上该测点与其他测点的实时初支变形数据，判断该测点的实时初支变形数据是否异常及异常原因，并对异常的实时初支变形数据进行删除，得到过滤后的初支变形数据；根据过滤后的初支变形数据计算同一监测断面上不同测点的初支变形量和沉降速率，判断所述初支变形量和沉降速率是否大于对应测点的预警阈值的70％，若大于，则将该初支变形数据、初支变形量和沉降速率作为该测点的预警数据，并将该测点的预警数据与同一监测断面上其他测点的预警数据进行比较，判断该测点的预警数据是否存在异常及异常原因，并对异常的预警数据进行删除，得到过滤后的预警数据；
分级预警系统，其与所述数据处理系统连接，用于获取过滤后的预警数据并根据其大于所述预警阈值的70％的程度，对不同监测断面上的所述多个测点进行分级预警；同时，获取所述过滤后的预警数据及异常预警数据、异常实时初支变形数据的异常原因，并展示在施工现场的监视界面上。
6.如权利要求5所述的隧道实时监测和分级预警系统，其特征在于，判断该测点的实时初支变形数据是否异常及异常原因的方法为：
若采集到的实时初支变形数据为默认初始值，则判定该测点的实时初支变形数据为异常实时初支变形数据；
若采集到同一监测断面上全部测点的实时初支变形数据均为默认初始值，则判定为存在喷混施工遮挡导致的异常；
若采集到的实时初支变形数据为默认初始值，但能够读取该测点的历史初支变形数据，则判定为施工机械遮挡导致的异常；
若采集到的实时初支变形数据为默认初始值，且无法读取该测点的历史初支变形数据，判定为该测点失效导致的异常。
7.如权利要求5所述的隧道实时监测和分级预警系统，其特征在于，判断该测点的预警数据是否存在异常及异常原因的方法为：
若同一监测断面上所述初支变形量大于对应预警阈值的70％的测点数量不足总测点数量的40％，则判定大于对应预警阈值的70％的测点的预警数据为异常预警数据，且为测点处环境干扰导致的异常；
当同一监测断面上所述沉降速率最大的测点的沉降速率大于所述沉降速率第二大的测点的沉降速率的五倍时，则判定所述沉降速率最大的测点的预警数据为异常预警数据，且为测点处环境干扰导致的异常。
8.如权利要求5所述的隧道实时监测和分级预警系统，其特征在于，根据所述预警数据大于所述预警阈值的70％的程度，对不同监测断面上的所述多个测点进行分级预警的方法为：
当所述测点的初支变形量和沉降速率均大于对应的预警阈值的70％，或初支变形量和沉降速率中任一大于对应的预警阈值的85％时，进行黄色监测预警；
当所述测点的初支变形量和沉降速率均大于对应的预警阈值的85％，或初支变形量和沉降速率中任一大于对应的预警阈值时，进行橙色监测预警；
当所述测点的初支变形量和沉降速率均大于对应的预警阈值时，进行红色监测预警。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行权利要求1-4中任一项所述的方法。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时，实现权利要求1-4中任一项所述的方法。
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