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基于多传感器网的露天矿边坡形变监测.pdf

发布时间：2022-06-14 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：1.94M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    煤　 　 炭　 　 第39 卷第5 期 　 2014 年 5 月 任月龙,李如仁,张　 信. 基于多传感器网的露天矿边坡形变监测[J]. 煤炭学报,2014,39(5):868-873. doi:10. 13225/j. cnki. jccs.2014.0161 Ren Yuelong,Li Ruren,Zhang Xin. Open pit slope deformation monitoring based on multiple-sensors[J]. Journal of China Coal Society, 2014,39(5):868-873. doi:10.13225/j. cnki. jccs.2014.0161 JOURNAL OF CHINA COAL SOCIETY Vol.39　 No.5　 May　 2014　 　 学　 　 报 基于多传感器网的露天矿边坡形变监测 (1. 中国矿业大学 矿业工程学院,江苏 徐州　 221116;2. 内蒙古大唐国际锡林浩特矿业有限公司,内蒙古 锡林浩特　 026000;3. 辽宁工程技术大 学 时空分析与建模研究院,辽宁 阜新　 123000) 任月龙1,2,李如仁3,张　 信2 摘　 要:基于测量机器人监测、GPS 监测及地基微波雷达监测是当前形变监测的主流技术手段,然 而现有的应用都没有将3 者很好的结合,基于此提出了面向露天矿边坡变形的多传感器自动化监 测系统,给出基于多传感器网的矿区形变监测的数据融合及系统方案。 通过对多传感器网数据采 集及数据融合与应用,可实现雷达数据与测量机器人、GPS 数据的矿区形变监测的信息互补,提高 监测的实用性。 以内蒙古锡林浩特胜利煤田中东部的胜利东 2 号露天煤矿为例,设计并实现了多 传感器网形变监测数据分析,结果表明,多传感器系统能够保证露天矿边坡监测数据在时间上的连 续性、空间上的无缝性、结果上的可靠性,为边坡变形分析和预警预报提供了一种解决方案。 关键词:多传感器;露天矿边坡;形变监测 中图分类号:TD824　 　 文献标志码:A　 　 文章编号:0253-9993(2014)05-0868-06 　 　 Open pit slope deformation monitoring based on multiple-sensors REN Yue-long1,2,LI Ru-ren3,ZHANG Xin2 (1. School of Mines,China University of Mining and Technology,Xuzhou　 221116,China;2. Inner Mongolia Datang International Xilinhot Mining Co. ,Ltd. , Xilinhot　 026000,China;3. Institute for Space-Time Analysis and Modeling,Liaoning Technical University,Fuxin　 123000,China) Abstract:Open pit slope deformation monitoring is an important topic in industrial mine work. Principal approaches such as robot,GPS and ground-based microwave radar are proposed but their integration keeps untouched so far. The integration of multiple sensors to realize automatic deformation monitoring system for open pit slope was proposed. The data fusion for multi-sensors and the systematic frame for the monitoring were illustrated. The proposed framework could benefit from the date complementary from the sensors and thus improved the effectiveness in slope monitoring. A case study was performed at the Shengli East II Open Pit Coal Mine. Radar data,robot data and GPS data were inte- grated through spatial registration of ground-based radar data. The results show that the multi-sensor system can contin- uous monitoring in time and space as well as high reliability in open pit mine slope deformation monitoring,providing a solution for slope deformation monitoring and forecasting. Key words:multi-sensor;open pit slope;deformation monitoring 　 　 形变监测在工程技术中具有重要的作用[1],边 坡形变监测的意义在于掌握边坡的稳定状况、位移和 变形的规律等,为滑坡预报提供依据,从而保证矿山 生产安全、高效、经济。 露天矿区( 以下简称矿区) 的 边坡稳定问题是影响其开采的重要因素,GPS、测量 机器人、地基微波雷达等自动化程度较高的传感器已 收稿日期:2014-02-17　 　 基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(51034005);教育部博士点基金资助项目(20100095110019);煤炭资源与安全开采国家重点实验 　 作者简介:任月龙(1969—),男,内蒙古四子王旗人,教授级高级工程师。 E-mail:dtgjxlhtky@163. com 室自主研究课题资助项目(SKLCRSM10X01) 　 责任编辑:王婉洁 　 　 中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net
    第5 期 任月龙等:基于多传感器网的露天矿边坡形变监测 被大量应用于边坡监测中[2-3]。 利用传感器网采集 边坡形 变 监 测 已 有 不 少 产 品, 如 瑞 士 徕 卡 公 司 的 GeoMoS 和美国 AGI 公司的 Slope-Sentry 等,但大多 都仅针对单一传感器实现自动化监测,没有充分利用 各传感器之间在信息上的相互补充和印证关系[4-6]。 研究多传感器的信息融合和信息互补,可以为矿区边 坡监测数据分析和预警预报提供一种全局、稳健、有 效的途径[6]。 为了满足矿区边坡形变监测,本文提 出建立统一的变形观测网络,结合多传感器的特点, 通过多数据融合和分析,为矿区边坡监测数据分析提 供一种全局、稳健、有效的方法。 1　 多传感器网形变监测数据的融合 1． 1　 基于多传感器的矿区边坡形变数据采集 露天矿区边坡形变监测需要实现时间上的连续 观测、空间上的无缝覆盖以及结果的高精度。 由于监 测目标区的地形、信号强弱及传感器成本的限制,使 用单一传感器时,存在信号源不稳定、设备成本高,使 边坡形变监测的应用工程无法实施。 因此,现有基于 单一传感器数据采集及分析,无法满足区域化矿区边 坡形变监测的需求,需要融合多传感器数据及分析方 法。 矿区形变监测中,首先需要解决形变数据采集, 常用的数据采集方法有 GPS、测量机器人和微波雷达 等[7-9]。 上述监测数据采集方法,各有优缺点,在矿 区边坡形变监测中,应结合各自的优势。 GPS 监测具 有设备操作简单、监测数据点易于扩展等优点,但是 高精度 GPS 设备成本较高、观测点必须有较稳定的 GPS 信号,而且 GPS 仅可实现单点观测,要实现区域 观测,往往需要借助大量的监测点进行组网完成。 相 对于 GPS,测量机器人具有费用低、可任意增加监测 点数量,监测点布设灵活,但对监测环境的依赖性强, 并且需要有良好的通视条件。 微波雷达监测可实现 较大范围的区域性监测,对环境依赖性小,适用于大 面积监测,但微波雷达仅采集二维点阵数据,且也要 求对观测目标的通视性好。 实际工作中,考虑到各监 测方法的特点,一般用微波雷达来完成面域的点阵观 测,高精度 GPS 实现少数重点点位的监测,将测量机 器人布设在低地形区(GPS 接收信号较差且微波雷 达无法覆盖的区域),并且 GPS 和测量机器人同时为 微波雷达观测结果提供数据校准和结果评价信息。 由于 GPS 和测量机器人监测点采集的数据均为具有 地理坐标的三维数据( 平面地理位置和高程值),而 像,在数据融合和分析前,需将雷达数据归算到统一 微波雷达数据采集结果为无地理坐标的二维点阵图 968 的地理坐标系下,使其可以与 GPS、测量机器人监测 数据融合,对3 种数据进行综合应用和分析。 1． 2　 多传感器形变监测的数据融合和分析 在多传感器网的矿区边坡形变监测中,各传感器 在数据采集上担负着不同的角色。 首先借助于微波 雷达的区域观测能力,GPS 和测量机器人提供重点区 域( 如 GPS 信号较弱、测量机器人无法操作) 的数据 补充和数据校准[10],微波雷达利用差分合成孔径雷 达干涉测量,完成不连续形变量的获取和不连续形变 区域的定位。 多传感器网形变监测需要实现对观测 数据的自动采集、实时传输、计算与分析,因此,涉及 到复杂的软、硬件设计及集成,由于近年来形变监测 硬件设备、无线数据传输及空间数据计算能力的不断 改进,使得集成多传感器网进行矿区边坡形变监测成 为可能。 雷达象元与地面坐标的转换,通过地基雷达观测 点和观测范围的几何关系进行求解,借助雷达图像中 角反射器位置坐标,并以 DEM 的高程作为其高程真 值,即可根据式(1) 确定象元与地面坐标的转换关 系,生成监测区域的雷达图像点阵与地面坐标对应的 三维坐标数据文件,从而实现雷达图像与地面坐标的 匹配(图1)。 X é Y ë (1) 式中,X,Y 为地面坐标;I,J 为象元行列号;I0,J0 为起 始象元行列号;ax,ay,bx,by,cx,cy 为转换系数,由起 算数据求得。 I - I0 J - J0 ax ay bx by cx cy é ë ù û é ë ù û é ë ù û = ù û + 图1　 地基雷达观测点和观测范围的立体几何关系 Fig． 1　 3D geometry relationship between GB-SAR station and scan area 由于各种传感器在进行数据采集时本质上都具 有时间频率及空间分辨率( 时空不连续性),为保证 对监测区形变监测的时间连续性、空间无缝性和精度 有效性,需要对整个时空监测结果进行数据的时间插 值和空间插值,实现时间连续性和空间的全覆盖,同 时进行时空插值时利用部分 GPS 监测点和测量机器 人数据,来进行插值结果的精度验证[11]。 笔者采用 中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net
    煤　 　 炭　 078 的方法是首先对采集数据进行空间插值,弥补单一传 感器采集数据可能产生的空间缝隙,再通过时间插 值,形成连续时序的监测结果。 空间插 值 的 方 法 采 用 普 通 克 里 金 法(Ordinary Kriging)法,与传统的插值方法( 如最小二乘法、三角 剖分法、距离加权平均法) 相比,Kriging 空间插值具 有较好的优势,可以实现更好的插值逼近程度、良好 的插值外推能力及更广的适用性[12],假设观测区有 n 个监 测 数 据 点 x1,x2,…, xn, 任 意 未 知 点 s 的 值 Z(s),是由已知监测数据的加权估算得到,按式(2) 计算。 Z(s) =∑n wiZ(xi) (2) 其中,s 为未知的位置点,可以是用经纬度表示的空 间坐标;Z(s)为该位置点的估算属性值(形变量);wi 为已知测量点 xi 的权重。 普通克里金法方法关键要 计算已知观测点的贡献权重 wi,可以通过该估算方 法的无偏性和最优性条件计算获得[13]。 对非连续时间监测结果数据集,采用临近点线性 插值法[14],以空间插值结果为插值基础,对任意一空 间点 s 进行时间插值,对于任意时刻 t 和空间点 s,t> t1 且 t
    第5 期 任月龙等:基于多传感器网的露天矿边坡形变监测 3． 1　 研究区概述 面位移监测的基础,为监测点提供高精度的数据及起 算坐标,针对矿区的地形及实际情况,考虑通讯、电 力、交通、人员等综合因素选取基准站位置。 参考点 按照监测区域的实际地形、开采方向、地下岩性等因 素进行布设,选择相对稳定的区域,保证参考点所观 测的监测点群均在监测区范围内。 2． 2　 形变监测数据采集传输网络的设计 形变监测数据采集传输网要解决形变数据的传 数据传输和有线数据传输两种方法来实现数据的传 输问题,主要将各种传感器采集的形变数据实时传输 到数据处理中心( 称为监控中心),后者将对采集数 据进行自动分析,并报告形变监测结果。 根据矿区边 坡区域监测的范围和监控中心所在的地点,采用无线 输:① 无线传输。 将监测区域各监测点的数据传递 给串口服务器,然后再通过无线网桥的方式传递给数 据中继中心,组成星型无线网桥连接方式,再将数据 传给数据服务器。 ② 有线传输。 对传感器接收到的 监测形变数据,通过光缆传输,通过串口将其转换为 网络信号,通过网口传输到数据服务器,再进行解算, 实现实时监测。 有线数据传输网的数据传输稳定,数 据传输量大,适合大区域长距离的数据传输,但投入 较大,部署灵活性相对较差。 设计中,将无线、有线相 互结合,首先对传感器监测点采用无线接入,再对传 感器采集的数据进行中继后,通过有线网传输到控制 中心。 2． 3　 形变监测数据处理与分析系统 监测数据处理与分析是多传感器网形变自动化 监测系统的核心组成部分,其分析结果关系到形变稳 定性判断,并影响管理人员的决策。 系统主要功能包 括各传感器原始数据的采集后处理、数据检验及数据 分析3 个部分,数据采集后处理实现对数据传输网获 取的数据进行初步转换处理( 如坐标变换、数据格式 转换等),数据检验主要对采集数据进行逻辑合理性 判读和筛选,可以对明显错误数据进行去除,以免影 响数据分析的结果。 前两者都可以看成是数据分析 的预处理工作,而数据分析部分实现监测数据解算及 对解算结果的图形化展示,以实现形变分析和结果输 出。 数据分析的主要功能包括表面位移分析、形变速 率分析、断面变形分析等。 3　 应用实践 基于多传感器网进行矿区边坡形变监测的应用 实践,通过 GPS、测量机器人和微波雷达信号的有机 融合和分析,实现对矿区边坡形变监测。 178 内蒙古大唐国际锡林浩特矿业有限公司东 2 号 露天矿位于胜利煤田中东部,矿区面积 49． 63 km2, 东西长约8． 0 km,南北宽约6． 6 km,主体构造形态为 NE—SW 走向,两翼不对称的宽缓向斜。 2013 年初 东2 号露天矿已形成南北宽 约 2． 3 km, 东 西 长 约 3． 5 km,面积约7． 5 km2 的采坑,边坡高度202 m。 随 着东二露天煤矿进一步的开拓和延伸,南帮边坡稳定 性成为制约其安全生产的重要因素。 通过对传感器 网的设计、传输网络的设计及监测数据分析系统的设 计和实现,解决对该矿区边坡监测数据的实时分析和 输出。 根据传感器网的布局设计方法,得到如图3 所 示的传感器采集网,所有监测数据均采用 UTM 投影。 图3　 传感器网的布设 Fig． 3　 Layout of sensors network 3． 2　 基于多传感器网的数据采集及成图 由 GPS 数据采集点、测量机器人及微波雷达数 据采集系统组成的多传感器网,覆盖了整个研究矿区 范围,通 过 对 数 据 点(GPS 和 测 量 机 器 人) 和 数 据 面(微波雷达)的边坡形变数据采集、传输,将这些形 变数据通过数据传输网实时地写入数据库服务器,实 现数据入库,GPS 监测点和测量机器人监测数据和微 波雷达数据点云,共同为监测区提供了形变动态信 息,通过对3 种传感器采集数据的空间坐标系统统一 转换后,可对采集的数据点进行成图输出,特别是当 采集多时态数据时,可以通过对监测采集点的空间插 值、时间插值的方法,实现矿区形变监测的时序连续 性和空间无缝性。 3． 3　 矿区边坡形变监测分析与结果 以监测区域内的某监测点为例,时间对位移量的 变化曲线如图4 所示,直观地显示了形变位移量随日 中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net
    　 炭　 278 期的变化过程,通过对日期的时间插值,可以计算出 任意时间点该监测点的形变位移量,从而实现边坡形 变监测的时间连续性。 煤　 　 报 　 学　 2014 年第39 卷 标监测区形变分级结果,表明整个监测区存在着正 向(>0,地基下沉) 和负向(<0,地基突起) 的边坡变 形,其中发生地基下沉主要发生在监测区的西部及中 东部的零星区域。 for a typical monitoring point 图4　 自动监测点位移-速度-加速度曲线 Fig． 4　 Displacement-velocity-acceleration curves 对形变监测数据的空间覆盖进行动态显示,图 5 显示了某一时刻下,基于多传感器网对该监测矿区进 行的形变监测结果,包括 GPS 监测点、测量机器人监 测点,及由微波雷达采集的监测点数据,各种传感器 监测结果相互补充,完成覆盖整个区域的监测结果。 对监测结果的离散空间点进行空间插值,可进一步形 成覆盖整个区域的连续空间分布结果,从而实现对矿 区监测的空间无缝性。 图5　 雷达图像在监测软件平台中的显示 Fig． 5　 Display of radar image in monitoring platform 利用时空插值分析模块,对利用多传感器监测网 采集的数据点进行时空插值分析,可以实现任意空 间、任意时刻的形变量,图 6 是某一监测时刻所获取 的监测数据的空间插值结果,可以较直观地显示出目 图6　 基于空间插值的边坡形变结果 Fig． 6　 Monitoring result based on spatial interpolation 此外,还实现了利用精度较高的 GPS 形变监测 数据,对整个矿区边坡的形变监测的时空插值结果进 行精度验证,来评价基于多传感器网的监测结果的有 效性。 通过对插值形变量与该点的观测形变量的相 对差异平均值的交叉检验(式(4)),实践表明通过多 传感器来进行边坡形变监测,其相对监测精度可以控 制在5%(v<5%)以内,而采用单一的传感器(如微波 雷达),其监测精度都在 10% 以外。 因此,利用多传 感器网数据融合和应用互补,来实现矿区边坡形变的 监测,具有精度可靠性和自动化的优势[15]。 4　 结　 　 语 利用多传感器网进行矿区边坡形变监测可综合 自动监测系统具有的独特优势使其成为矿区边坡形 利用 GPS、测量机器人及雷达测量的优势,多传感器 变监测的重要技术途径。 对多传感器网的形变监测 数据的采集和融合进行分析,并设计相应的自动化监 测系统的核心要件,包括传感器网、数据传输网及数 据分析系统,满足矿区边坡形变监测的任务需求。 利 用设计的多传感器网数据采集和分析系统,对内蒙古 锡林浩特胜利东2 号露天煤矿边坡进行形变监测实 践,表明多传感器露天矿边坡自动化监测系统具有高 覆盖性、高可靠性、相互验证、优势互补等特点,验证 了利用多传感器网进行形变监测时间连续性、空间无 缝性和结果可靠性。 后续研究可以结合边坡形变监 测的时序特征及分析模型,对边坡的形变进行一定程 度的预测分析。 参考文献: [1]　 范洪冬,邓喀中,祝传广,等. 基于时序 SAR 技术的采空区上方 高速公路变形监测及预测方法[J]. 煤炭学报,2012,37(11): 1841-1846. Fan Hongdong,Deng Kazhong,Zhu Chuanguang,et al. Deformation 中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net
    任月龙等:基于多传感器网的露天矿边坡形变监测 第5 期 monitoring and prediction methods for expressway above goaf based on time series SAR technique[J]. Journal of China Coal Society, 2012,37(11):1841-1846. [2]　 韩　 雪. 平庄西露天煤矿滑坡灾害远程监测实例分析[J]. 山东 大学学报(工学版),2009,39(4):115-119. Han Xue. Example analysis for landslide hazard remote monitoring at the Pingzhuang west open-pit mine[J]. Journal of Shangdong Uni- versity(Engineering Science),2009,39(4):115-119. [3]　 杨丽萍. 准格尔黑岱沟露天煤矿内排土场边坡稳定性分析[D]. 阜新: 辽宁工程技术大学,2006. Yang Liping. Open pit slope stability analysis for Jungar Heidaigou area[D]. Fuxin: Liaoning Technical University,2006. [4]　 Francesca B,Paolo M,Alberto P,et al. Research and development of advanced technologies for landslide hazard analysis in Italy[J]. Landslides,2010,7(3):381-385. [5]　 李如仁,王蕊秀,丁海鹏. 地基 SAR 在边坡稳定性监测中的应用 [A]. 第三届全国边坡工程学术研讨会论文集[C]. 长沙,2011. Li Ruren,Wang Ruixiu,Ding Haipeng. Slope stability monitoring by Ground-based SAR[A]. Proceedings of the 3rd National Slope Engi- neering Conference[C]. Changsha,2011. [6]　 王　 鹏,周　 校. 地基雷达干涉测量原理及其变形监测应用研 究[J]. 测绘信息与工程,2012,37(4):22-28. Wang Peng,Zhou Xiao. Ground-based SAR interferometry principles and its applications to displacement monitoring[J]. Journal of Geo- matics,2012,37(4):22-28. [7]　 杨天鸿,张锋春,于庆磊,等. 露天矿高陡边坡稳定性研究现状 及发展趋势[J]. 岩土力学,2011,32(5):1437-1452. Yang Tianhong,Zhang Fengchun,Yu Qinglei,et al. Research situa- tion of open-pit mining high and steep slope stability and its develo- ping trend[J]. Rock and Soil Mechanics,2011,32 (5):1437 - 1452. [8]　 Ye X,Kaufmann H,Guo X F. Landslide monitoring in the three gor- 378 ges area using D-InSAR and corner reflectors[J]. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing,2004,70(10):1167-1172. [9]　 张　 祥,陆必应,宋　 千. 地基雷达差分干涉测量大气扰动误差 校正[J]. 雷达科学与技术,2011,9(6):502-506. Zhang Xiang,Lu Biying,Song Qian. Atmospheric disturbance correc- tion in ground-based SAR differential interferometry[J]. Radar Sci- ence and Technology,2011,9(6):502-506. [10]　 刘　 超,高井祥,王　 坚,等. GPS/ 伪卫星技术在露天矿边坡监 测中的应用[J]. 煤炭学报,2010,35(5):755-759. Liu Chao,Gao Jingxiang,Wang Jian,et al. Study on the GPS/ Pseudolites technology for the slope deformation monitoring in open-pit mine[J]. Journal of China Coal Society,2010,35(5): 755-759. [11]　 Canuti P,Casagli N,Emini L,et al. Landslide activity as a geoindi- cator in Italy:Significance and new perspectives from remote sens- ing[J]. Environmental Geology,2004,45(7):907-919. [12]　 王金玲,张东明. 空间数据插值算法比较分析[J]. 矿山测量, 2010(2):55-57. Wang Jinling,Zhang Dongming. Comparative analysis of spatial in- terpolation[J]. Mine Surveying,2010(2):55-57. [13]　 陈宝政,蔡德利. 普通 Kriging 插值算法研究[J]. 测绘与空间地 理信息,2009,32(3):7-9. Chen Baozheng,Cai Deli. Study on spatial interpolation based on ordinary Kriging[J]. Geomatics & Spatial Information Technology, 2009,32(3):7-9. [14]　 于　 磊,赵君明. 统计学( 第 2 版)[M]. 上海:同济大学出版 社,2003. [15]　 王军号,孟祥瑞. 基于物联网感知的煤矿安全监测数据级融合 研究[J]. 煤炭学报,2012,37(8):1401-1407. Wang Junhao,Meng Xiangrui. Research on the data levels fusion of mine safe monitoring based on the perception of internet of things [J]. Journal of China Coal Society,2012,37(8):1401-1407. 中国煤炭期刊网 www.chinacaj.net
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