CN117236044B - 一种冻融过程中边坡土体水-热-力分布状态可视化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种冻融过程中边坡土体水‑热‑力分布状态可视化方法，属于冻融边坡监测技术领域，具体包括：获取边坡竖直剖面的几何形状图像，建立二维的边坡截面模型；通过湿度传感器、温度传感器和激光位移传感器实时监测边坡土体的水热力数据，并将实际监测点位的水热力数据映射至边坡截面模型中对应的测量点；在边坡截面模型中均匀生成网格采样点矩阵，在所述网格采样点矩阵中进行水热力数据拟合，对整个边坡截面所有网格点的水热力数据分别进行插值拟合，将插值拟合后的水热力数据分别转化为对应的数据等值图；将实时读取的水热力数据传输到可视化界面中；本发明实现了对边坡的内部状态进行实时监测。

Description

一种冻融过程中边坡土体水-热-力分布状态可视化方法

技术领域

本发明涉及冻融边坡监测技术领域，具体涉及一种冻融过程中边坡土体水-热-力分布状态可视化方法。

背景技术

冻融作用作为一种强风化作用，在冻结和融化两个阶段对土体自身性质产生影响并降低工程的服役性能和寿命，一直是寒区工程中需要重点考虑的问题，尤其是对于基础涉水的边坡工程，冻融作用可引发边坡发生不同程度的滑动。如何保障边坡的长期安全运营以及实现对边坡内部稳定状态的评估，首先需要基于对冻融作用下边坡内部的水分、温度和变形特性进行分析。

由于原位监测所需的实验周期长，并且监测费用昂贵，目前对冻融作用下边坡内部水分、温度和变形的研究多借助室内模型实验来完成。尽管目前可以采集水分、温度和变形的传感器和采集器种类较多，但是所采集到的结果都需要借助后处理软件而无法实现对模型边坡内部状态的状态实时显示。

发明内容

本发明的目的在于提供一种冻融过程中边坡土体水-热-力分布状态可视化方法，解决以下技术问题：

但是所采集到的结果都需要借助后处理软件而无法实现对模型边坡内部状态的动态实时显示。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种冻融过程中边坡土体水-热-力分布状态可视化方法，包括以下步骤：

获取边坡竖直剖面的几何形状图像，建立二维的边坡截面模型；

通过湿度传感器、温度传感器和激光位移传感器实时监测边坡土体的水热力数据，并将实际监测点位的水热力数据映射至边坡截面模型中对应的测量点；

使用meshgrid函数在边坡截面模型中均匀生成网格采样点矩阵，使用径向基函数RBF插值法在所述网格采样点矩阵中进行水热力数据拟合，对整个边坡截面所有网格点的水热力数据分别进行插值拟合，将插值拟合后的水热力数据分别转化为对应的数据等值图；

将实时读取的水热力数据传输到可视化界面中进行实时显示。

作为本发明进一步的方案：对所述网格采样点矩阵中的网格点进行过滤，筛选出位于边坡截面中内部的网格点，在内部的网格点形成的区域进行插值拟合。

作为本发明进一步的方案：使用RBF插值法进行水热力数据拟合的过程为：

选取边坡截面模型内的测量点作为核心节点，用于构建径向基函数，将线性径向基函数作为核函数，公式为：

φ(r)＝r；

其中r表示距离；插值函数表示已知测量点的线性组合，每个测量点与一个径向基函数相关联，选取一个测量点坐标(x_i，y_i)和线性径向基函数φ(r)，则插值函数的公式为：

其中，N为核心节点数量，表示边坡测量点数量，w_i为权重，表示每个核心节点对插值结果的贡献度；φ(||(x,y)-(x_i,y_i)||)为距离，表示径向基函数对目标位置(x，y)与选取的核心节点(x_i，y_i)之间距离的响应；

对于边坡模型上任意坐标(x,y)，将坐标代入插值函数计算坐标位置(x,y)处的水热力数据，得到整个边坡截面模型任意网格点的水热力数据值。

作为本发明进一步的方案：所述权重的计算过程为：

通过已知的测量点和对应的水热力数据，构建线性方程组，方程组的矩阵形式如下：

Aw＝y

其中，A表示径向基函数关于核心节点距离的矩阵，且A_ij＝φ(||(x,y)-(x_i,y_i)‖)，i和j分别表示矩阵中的行和列，w表示权重向量，y表示已知测量点数据的水热力数据值。

线性方程组具体公式为：

求解线性方程组，得到权重向量w的值。

作为本发明进一步的方案：所述数据等值图包括等湿图、等温图和等力图，根据边坡截面任意网格点的水热力数据，绘制对应的数据等值图。

作为本发明进一步的方案：通过基于python软件开发的THM2D软件数据处理平台，实时读取边坡中湿度传感器、温度传感器和激光位移传感器的监测参数。

作为本发明进一步的方案：所述边坡竖直剖面的几何形状图像获取过程为：

采集边坡整体若干个方向的航拍图像，基于三维重建技术生成边坡的三维模型，根据传感器监测点位的若干个坐标，获取所述坐标在三维模型中的映射点，根据映射点形成的平面对边坡三维模型进行截取，则截面形状即为边坡竖直剖面的几何形状图像。

本发明的有益效果：

本发明通过实时读取温度传感器所监测到的参数，能够有效获得边坡的水热力数据，减少实验完成后对数据处理工作的强度，同时可以动态显示边坡内部水分、温度和变形的实时变化，基于python平台开发的THM2D软件，在径向基函数插值的基础上，可以对实验数据进行精确的拟合并将结果以二维截面的形式进行可视化，从而直观地对边坡的内部状态进行监测。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明的流程示意图；

图2是本发明THM2D软件数据处理平台初始界面；

图3是本发明THM2D软件数据处理平台运行界面；

图4是本发明THM2D软件数据处理平台输入时间44min的等温图界面；

图5是本发明THM2D软件数据处理平台当前时间216min的等温图界面。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-5所示，本发明为一种冻融过程中边坡土体水-热-力分布状态可视化方法，包括以下步骤：

获取边坡竖直剖面的几何形状图像，建立二维的边坡截面模型；

通过湿度传感器、温度传感器和激光位移传感器实时监测边坡土体的水热力数据，并将实际监测点位的水热力数据映射至边坡截面模型中对应的测量点；

使用meshgrid函数在边坡截面模型中均匀生成网格采样点矩阵，使用径向基函数RBF插值法在所述网格采样点矩阵中进行水热力数据拟合，对整个边坡截面所有网格点的水热力数据分别进行插值拟合，将插值拟合后的水热力数据分别转化为对应的数据等值图；

将实时读取的水热力数据进行处理和转换，并实时传输到可视化界面上，实现边坡水热力数据的实时显示。

由于原位监测所需的实验周期长，并且监测费用昂贵，目前对冻融作用下边坡内部水分、温度和变形的研究多借助室内模型实验来完成。尽管目前可以采集水分、温度和变形的传感器和采集器种类较多，但是所采集到的结果都需要借助后处理软件而无法实现对模型边坡内部状态的状态实时显示。

本发明通过实时读取温度传感器所监测到的参数，能够有效获得边坡的水热力数据，减少实验完成后对数据处理工作的强度，同时可以动态显示边坡内部水分、温度和变形的实时变化，基于python平台开发的THM2D软件，在径向基函数插值的基础上，可以对实验数据进行精确的拟合并将结果以二维截面的形式进行可视化，从而直观地对边坡的内部状态进行监测。

在本发明的一种优选的实施例中，对所述网格采样点矩阵中的网格点进行过滤，筛选出位于边坡截面中内部的网格点，在内部的网格点形成的区域进行插值拟合。

在本发明的另一种优选的实施例中，使用RBF插值法进行水热力数据拟合的过程为：

选取边坡截面模型内的测量点作为核心节点，用于构建径向基函数，将线性径向基函数作为核函数，公式为：

φ(r)＝r；

其中r表示距离；插值函数表示已知测量点的线性组合，每个测量点与一个径向基函数相关联，选取一个测量点坐标(x_i，y_i)和线性径向基函数φ(r)，则插值函数的公式为：

其中，N为核心节点数量，表示边坡测量点数量，w_i为权重，表示每个核心节点对插值结果的贡献度；φ(||x,y)-(x_i,y_i)||)为距离，表示径向基函数对目标位置(x，y)与选取的核心节点(x_i，y_i)之间距离的响应；

对于边坡模型上任意坐标(x,y)，将坐标代入插值函数计算坐标位置(x,y)处的水热力数据，得到整个边坡截面模型任意网格点的水热力数据值。

在本实施例的一种优选的情况中，所述权重的计算过程为：

通过已知的测量点和对应的水热力数据，构建线性方程组，方程组的矩阵形式如下：

Aw＝y

其中，A表示径向基函数关于核心节点距离的矩阵，且A_ij＝φ(||(x,y)-(x_i,y_i)||)，i和j分别表示矩阵中的行和列，w表示权重向量，y表示已知测量点数据的水热力数据值。

线性方程组具体公式为：

求解线性方程组，得到权重向量w的值。

在本实施例的另一种优选的情况中，所述数据等值图包括等湿图、等温图和等力图，根据边坡截面任意网格点的水热力数据，绘制对应的数据等值图，并将0摄氏度等温线着重标明。

在本发明的另一种优选的实施例中，通过基于python软件开发的THM2D软件数据处理平台，实时读取边坡中湿度传感器、温度传感器和激光位移传感器的监测参数。

请参阅图2所示，本发明所提供的基于python软件开发的THM2D软件数据处理平台初始界面如下：

以温度监测为例，图2为基于边坡竖直截面几何图形所建立的边坡截面模型。图中所标明的点位为边坡截面中不同测温点的位置及温度(初始温度均为0摄氏度)；

请参阅图3-5所示，本发明所提供的基于python软件开发的THM2D软件数据处理平台运行界面如下：在窗口最上方输入栏中输入任意时间，以图3为例，输入时间“44”，并依次点击“更新时间”与“绘制图像”按钮，

则图3便会显示44min时边坡内各个监测点的温度数据；

于是图4即可绘制所输入时刻(即44min)的等温图，并将0摄氏度等温线用红色粗线着重标出；

同时，图5将实时显示当前时刻(即216min)的边坡等温图。

在本实施例的另一种优选的情况中，所述边坡竖直剖面的几何形状图像获取过程为：

采集边坡整体若干个方向的航拍图像，基于三维重建技术生成边坡的三维模型，根据传感器监测点位的若干个坐标，获取所述坐标在三维模型中的映射点，根据映射点形成的平面对边坡三维模型进行截取，则截面形状即为边坡竖直剖面的几何形状图像。

以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (7)

1.一种冻融过程中边坡土体水-热-力分布状态可视化方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取边坡竖直剖面的几何形状图像，建立二维的边坡截面模型；

通过湿度传感器、温度传感器和激光位移传感器实时监测边坡土体的水热力数据，并将实际监测点位的水热力数据映射至边坡截面模型中对应的测量点；

使用meshgrid函数在边坡截面模型中均匀生成网格采样点矩阵，使用径向基函数RBF插值法在所述网格采样点矩阵中进行水热力数据拟合，对整个边坡截面所有网格点的水热力数据分别进行插值拟合，将插值拟合后的水热力数据分别转化为对应的数据等值图；

将实时读取的水热力数据的数据等值图传输到可视化界面中进行实时显示。

2.根据权利要求1所述的一种冻融过程中边坡土体水-热-力分布状态可视化方法，其特征在于，对所述网格采样点矩阵中的网格点进行过滤，筛选出位于边坡截面中内部的网格点，在内部的网格点形成的区域进行插值拟合。

3.根据权利要求1所述的一种冻融过程中边坡土体水-热-力分布状态可视化方法，其特征在于，使用RBF插值法进行水热力数据拟合的过程为：

选取边坡截面模型内的测量点作为核心节点，用于构建径向基函数，将线性径向基函数作为核函数，公式为：；

其中r表示距离；插值函数表示已知测量点的线性组合，每个测量点与一个径向基函数相关联，选取一个测量点坐标（x _i ，y _i ）结合线性径向基函数ϕ（r），则插值函数的公式为：其中，N为核心节点数量，表示边坡测量点数量，w_i为权重，表示每个核心节点对插值结果的贡献度；/>为距离，表示径向基函数对目标位置（x，y）与选取的核心节点（x _i ，y _i ）之间距离的响应；

对于边坡模型上任意坐标，将坐标代入插值函数计算坐标位置/>处的水热力数据，得到整个边坡截面模型任意网格点的水热力数据值。

4.根据权利要求3所述的一种冻融过程中边坡土体水-热-力分布状态可视化方法，其特征在于，所述权重的计算过程为：

通过已知的测量点和对应的水热力数据，构建线性方程组，方程组的矩阵形式如下：其中，A表示径向基函数关于核心节点距离的矩阵，且/>，i和j分别表示矩阵中的行和列，w表示权重向量，/>表示已知测量点数据的水热力数据值；

所述线性方程组的具体公式为：

求解线性方程组，得到权重向量的值。

5.根据权利要求3所述的一种冻融过程中边坡土体水-热-力分布状态可视化方法，其特征在于，所述数据等值图包括等湿图、等温图和等力图，根据边坡截面任意网格点的水热力数据，绘制对应的数据等值图。

6.根据权利要求1所述的一种冻融过程中边坡土体水-热-力分布状态可视化方法，其特征在于，通过基于python软件开发的THM2D软件数据处理平台，实时读取边坡中湿度传感器、温度传感器和激光位移传感器的监测参数。

7.根据权利要求1所述的一种冻融过程中边坡土体水-热-力分布状态可视化方法，其特征在于，所述边坡竖直剖面的几何形状图像获取过程为：

采集边坡整体若干个方向的航拍图像，基于三维重建技术生成边坡的三维模型，根据传感器监测点位的若干个坐标，获取所述坐标在三维模型中的映射点，根据映射点形成的平面对边坡三维模型进行截取，则截面形状即为边坡竖直剖面的几何形状图像。