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原文传递基于微地震技术的高陡岸坡稳定性监测系统与评价方法

专利名称：	基于微地震技术的高陡岸坡稳定性监测系统与评价方法
摘要：	本发明涉及地质灾害的监测和防治技术领域，具体涉及一种基于微地震技术的高陡岸坡稳定性监测系统与评价方法，包括检波器、数据采集仪和采集端数据传输设备，检波器用于检测地震波信号，通过钻孔的方式将检波器放置于20‑50米深的孔内，检波器通过线缆与孔外的数据采集仪连接；采用本发明技术方案的高陡岸坡稳定性监测系统与监测方法，对迭代神经网络的长短期记忆模型中引入了正则化退出机制，减少不同隐含层单元计算的复杂度，能够全面实时掌控高陡岸坡的稳定状态及发展趋势，提高岩体滑坡预警和风险管控水平，既能保证严格的数据同步采集、又能实时可靠的监测岩体状态，具有较高的工程应用价值。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	重庆;50
申请人：	重庆地质矿产研究院
发明人：	徐洪;谢庆明;陈立川;刘洪;陈柏林;梁丹;苏德桂;廖蔚茗
专利状态：	有效
申请日期：	2019-06-26T00:00:00+0800
发布日期：	2019-09-10T00:00:00+0800
申请号：	CN201910558525.X
公开号：	CN110220979A
代理机构：	重庆萃智邦成专利代理事务所(普通合伙)
代理人：	竺栋
分类号：	G01N29/12(2006.01);G;G01;G01N;G01N29
申请人地址：	401120 重庆市渝北区空港新城兰馨大道111号
主权项：	1.一种基于微地震技术的高陡岸坡稳定性监测系统，其特征在于：包括数据采集站和数据处理传输中心，所述数据采集站有若干个且呈网格状排列均匀布设在滑坡体的两侧和上部，所述数据处理传输中心用于接收若干个所述数据采集站的数据；所述数据采集站包括检波器、数据采集仪和数据传输设备，所述检波器通过钻孔的方式将所述检波器放置于20-50 米深的孔内，上部用水泥浆浇灌，直至离井口1米处用土回填，保证检波器底部与基岩完全耦合，检波器通过线缆与孔外的数据采集仪连接，所述数据采集仪将检波器采集到的信号进行数字化处理并存储，若干个所述数据采集站通过各自的采集端数据传输设备将数据实时传输至数据处理传输中心进行微地震信号分析和岩石破裂事件的定位。 2.根据权利要求1所述的一种基于微地震技术的高陡岸坡稳定性监测系统，其特征在于：所述数据采集站还包括太阳能电池板，所述太阳能电池板分别给所述检波器、所述数据采集仪和所述数据传输设备供电，所述太阳能电池板由多片多晶体太阳能光伏电池构成，最大功率120W，输出电压为12V和24V可调节。 3.根据权利要求2所述的一种基于微地震技术的高陡岸坡稳定性监测系统，其特征在于：所述检波器采用三分量检波器，三分量检波器采用三通道加速度传感器，灵敏度为250V/m/s，动态范围110 dB，采样频率可设置为200 Hz或500 Hz，频带范围0.03 Hz-100 Hz。 4.根据权利要求3所述的一种基于微地震技术的高陡岸坡稳定性监测系统，其特征在于：所述数据采集仪内置GPS用于给所述检波器定位和授时。 5.根据权利要求3所述的一种基于微地震技术的高陡岸坡稳定性监测系统，其特征在于：所述采集端数据传输设备包括局域网网桥设备，所述局域网网桥设备的天线为定向天线，且该定向天线采用蝶形天线，所述定向天线的最远通讯距离为1000 m，采用5GHz通讯频率，天线增益30 dBi，最大功耗为50 W，通信协议采用802.11ac。 6.根据权利要求5所述的一种基于微地震技术的高陡岸坡稳定性监测系统，其特征在于：所述数据处理传输中心包括中心端数据传输设备和计算机工作站，所述中心端数据传输设备包括广域网网桥设备、功率放大器和路由器，所述广域网网桥设备与所述功率放大器连接，所述功率放大器与所述路由器连接，所述路由器与所述计算机工作站连接。 7.根据权利要求6所述的一种基于微地震技术的高陡岸坡稳定性监测系统，其特征在于：所述计算机工作站包括处理单元和存储单元，所述存储单元由阵列磁盘构成，所述阵列磁盘分为原始数据存储区、数据区和系统区，所述原始数据存储区用于存储来自数据采集站的数据，所述处理单元通过软件控制阵列磁盘的系统区，从原始数据存储区内提取数据之后进行分析并生成监测结果信息。 8.一种基于微地震技术的高陡岸坡稳定性的监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据采集站的安装设置：按要求安装数据采集站并设置相关的初始参数，开始记录监测数据； S2、数据采集站传输数据：所述检波器检测地震波信号并传输给数据采集仪，所述数据采集仪将检波器采集到的信号进行数字化处理并存储在数据采集仪的本地磁盘中，之后将采集到的信号通过放大和功率匹配后通过所述采集端数据传输设备传输给数据处理传输中心； S3、数据处理传输中心接收数据：中心端数据传输设备接收来自数据采集站采集的微地震信号，经过所述功率放大器对信号放大后传输给路由器，并经所述路由器传输给计算机工作站； S4、数据分析处理：计算机工作站的处理单元通过软件控制阵列磁盘的系统区，从原始数据存储区内提取数据之后进行分析并生成监测结果信息，检测结果信息通过移动网络传输到后台指挥中心。 9.根据权利要求8所述的一种基于微地震技术的高陡岸坡稳定性的监测方法，其特征在于步骤S4中： S4.1、提取原始数据：处理单元从原始数据存储区内提取原始微地震数据； S4.2、对原始数据进行分析处理：对岩质滑坡产生的微地震信号进行去噪处理和波形分析，识别出信号波形，并分析出有效信号的幅度和频率特征； S4.3、岩石破裂事件定位：根据分析出的有效信号的幅度、相位、时差采用反演计算岩石破裂点的空间位置、起裂时间和岩石破裂能量； S4.4、岸坡稳定性评价数据源的选择：包括微地震监测结果、常规监测数据和区域历史的滑坡安全系数，所述微地震监测结果表征岩体破裂的内因，所述常规监测数据表征诱发岩体破裂的外因，所述内因包括岩体破裂信号幅度、破裂信号能量和事件频数三类，所述外因包括位移形变、水位变化、降雨量三种数据，所述外因由对应的信息采集装置进行采集并传输至所述数据处理传输中心，所述监测区域历史的滑坡安全系数作为正则化退出机制的长短期记忆模型RD-LSTM收敛的判断依据； S4.5、历史收集的所述微地震监测数据和常规监测数据均作为训练样本，训练样本用于RD-LSTM模型的训练，监测区域历史的滑坡安全系数作为检验样本，检验样本用于验证收敛后的RD-LSTM模型输出是否准确； S4.6、在LSTM模型中加入正则化退出机制，在输入门、遗忘门、输出门、外部输出等单元增加正则化函数，正则化函数由不同单元的概率密度几何平均值确定，当正则化函数的值为零时，将发生退出机制，单元状态将参与下一个子网络运算； S4.7、循环训练不同的历史训练样本，自循环、迭代计算破裂信号幅度、破裂信号能量、事件频数、位移形变、水位变化、降雨量影响因素的权重；给内因数据和外因数据赋予不同的权重因子，迭代调整RD-LSTM模型和权重系数，进行误差收敛； S4.8、通过检验样本验证收敛后的递RD-LSTM模型和输出的安全系数是否一致，若一致，进入步骤S4.9；若不一致，加入新的训练样本回到步骤S4.7重新训练RD-LSTM模型； S4.9、将最新采集的数据加载入RD-LSTM模型中，计算当前岸坡的安全系数； S4.10、根据不同的滑坡区域，将计算的安全系数与规范的允许最小安全系数进行对比，判别当前岸坡的稳定性。 10.根据权利要求9所述的一种基于微地震技术的高陡岸坡稳定性的评价方法，其特征在于：安全系数F≤1.00评价为不稳定，安全系数1.00≤F≤1.05评价为欠稳定，安全系数1.05≤F≤1.2评价为基本稳定，F≥1.2评价为稳定。
所属类别：	发明专利