堤坝冻土远程监测和预警模型研究

发布时间：2020-03-22 04:29

【摘要】：世界上的冻土面积占大陆面积的70%左右,我国的冻土面积占到国土面积的53%左右,冻土是对温度极其敏感的土体介质,其冻融作用受季节交替时温度的变化影响,冻土的体积变化不可避免。在冻土的冻融作用下,冻土区岩石遭到破坏,致使建筑物遭遇变形、崩塌等危害,尤其堤坝等水利工程,若遭到破坏,将产生不可估量的损失。在我国的建筑工程中,堤坝等水工建筑物作为重要的组成部分,如果受到冻土冻融作用的影响,水工建筑物地基将因冻土的膨胀或沉降而改变,致使建筑物遭到变形破坏甚至更为严重的崩塌危害,建筑物遭受破坏会严重影响使用寿命,若进行修复将耗费高昂的成本。目前对冻土的研究多为路基冻土,而对堤坝冻土研究相较甚少,已有研究也多停留在人工采集冻土数据上,并且大多数只单独采集冻土的温度数据,利用温度的变化来研究冻土的冻融特性,但人工采集冻土数据存在采集繁琐,耗时耗力,不能及时分析和预防等问题。本文旨在针对预防冻土变化引起的堤坝变形破坏问题,提出对堤坝冻土实时监测和预警模型的研究。本研究共分为实时监测和预警模型两个阶段。第一阶段,根据冻土冻融特性和堤坝变形影响因素确定了堤坝冻土预警模型的影响因子有冻土温度、冻土位移、冻土类型和建筑物修筑时间;在确定影响因子后选定冻土温度和位移数据作为实时监测的参数,通过查阅资料以及实地勘测监测区地质环境,选择Pt100温度传感器和JM测缝计作为冻土温度和位移的测量工具,并选择4G作为数据传输网络,设计通信协议以实现数据采集端与监测终端之间的数据交互。第二阶段,利用已采集到的数据采用BP神经网络对冻土温度和位移数据训练预测,在此过程中,面对BP神经网络收敛速度慢的问题选择了附加动量项和学习率自适应设计方法进行改进,提高了BP神经网络的收敛速度,对实现冻土数据预测起到更好的效果;最后,利用模糊推理技术建立了预警模型,实现了堤坝变形的预警功能。本文研究的冻土监测和预警模型解决了人工采集繁琐、观测不及时、危险不能预防等问题,为研究冻土的冻融特性提供了数据支持,它对堤坝冻土的研究具有一定的促进作用,实时监测和预警功能的实现为预防冻土区工程危害的发生提供了技术支持。
【图文】：

堤坝冻土数据采集与传输式：振弦式传感器是以拉紧的金属弦作为敏感元件，以其变化来测有准确度高、长期稳定性好、结构简单、坚固耐用、信号传播远、点非线性，，必须做线性化处理。对比，选择振弦式位移传感器，本系统中选用加拿大 Rocket 公司生器作为位移测量工具[53]，选择量程为 200mm 以及精度为 0.1%的 J图 2-1 所示。

10b）监测区域垂直布置图b）Monitoring area vertical layout图 2-2 监测区域传感器布局图Fig.2-2 Sensor layout2.3 传输方式选择及通讯协议设计本章第一节中已经分析监测数据为冻土的温度和位移数据，完成各传感器数据采集后，需要对数据进行上传和存储操作，上传和存储时间最小单位为每 5 分钟一次，最长时间为 1天一次。在上传数据的同时将上传数据存储在本地，实时监测数据表如表 2-1 所示，传感器
【学位授予单位】：东北农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP277;TV871

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本文编号：2594485