TCA2003在小浪底工程外部变形监测系统中的应用研究

介绍变形监测系统的硬件与软件构成,对差分测量和常规测量两种观测方案进行了比较、分析,然后对TC2002人工观测结果与TCA2003自动观测结果进行了对比,形成了集TCA2003全站仪实现野外数据采集、内业数据处理,建立变形监测数据库,实现对变形监测数据的综合管理与变形分析于一体的自动化变形监测系统。     

隧道断面的收敛监测方法

本文对使用位移和倾斜传感器监测隧道断面收敛变形的可行性进行了探讨,介绍了该类断面收敛观测系统的安装方法和数据处理分析、图形表达方法等,并对系统的误差进行了分析评估。     

采空区变形监测技术分析

通过万家寨引黄工程北干线煤矿采空区近十年的变形监测,使用静态GPS和数字水准仪器,按照水平变形和垂直变形观测的方法,对该采空区进行地表监测。对采空区的稳定性评价提供了可靠数据支持,为同类采空区变形监测提供借鉴。     

昌马水库右坝肩地表变形监测分析

介绍了昌马水库右坝肩地表变形监测的监测点位置，精度指标，观测方法以及观测精度估算，并对变形位移监测资料进行了分析探讨。     

卫星合成孔径雷达数据在堆石坝正常和震后工况变形监测中应用

为了开发高效、先进的堆石坝正常运行工况下和遭遇地震后的变形监测方法,对基于卫星合成孔径雷达(SAR)数据的监测方法进行研究。卫星SAR不需要在坝面上安装任何传感器,可以对堆石坝的整个表面进行观测,且无论天气状况如何都能够获得数据,可用于堆石坝变形监测。利用卫星SAR数据对某堆石坝近4年来的外部变形进行了评价。该坝坝顶有3个观测点,对使用卫星SAR数据得到的外部变形结果和各测点观测成果进行对比,结果表明使用卫星SAR数据得到的外部变形结果与实际调查结果吻合,外部变形平均误差约为几毫米。此外,利用卫星SAR数据研究了2016年熊本地震对堆石坝的损伤,表明卫星SAR数据可以探测地震作用下堆石坝的小变形。     

积石峡水电站进水口变形规律分析

介绍了积石峡水电站引水进水口变形监测设计、重点监测仪器原理与计算方法;综合多种监测仪器观测成果对进水口变形规律进行分析与总结,对同类工程的设计与监测方法的改进提供参考。     

变形监测的现状方法综述与展望

根据我国目前变形监测的现状，收集了大坝、地下建筑物、大型桥梁、滑坡体及高层建筑物变形观测的一些资料，对现阶段所使用的一些方法作了综合性的介绍，对变形观测的发展趋势作了展望。     

基于北斗卫星导航系统的大坝静动力变形监测

常规水库大坝表面变形观测方法无法实现自动观测,精度易受通视和气候条件等影响,且一般采集频率低,仅能进行静力变形监测。通过光学方法与北斗卫星导航系统表面变形监测技术的比较分析,结合某水库大坝实际工程,开展了水库大坝表面静力、动力变形监测的可行性研究。工程应用表明,北斗卫星导航系统可以实现毫米级大坝表面静力变形的监测,同时能进行地震作用下1 Hz采集频率的大坝表面动力变形观测,且大坝表面变形的北斗卫星导航系统观测值与人工观测结果一致,精度可靠,满足规范要求。这为实现地震活跃区水库大坝的静动力变形统一监测提供了有效的技术方案,可用于震后大坝安全评估或应急处置。     

湖北白莲河抽水蓄能电站变形监测网观测与数据处理

首先介绍了湖北白莲河抽水蓄能电站变形监测网的布置概况及观测精度要求。在对现有的变形监测网观测方法进行对比分析的基础上,选择测量机器人与GPS方法同时应用于该工程的变形监测控制网观测中。处理结果表明两种方法的观测成果一致性很好,均能够达到二等变形监测网的精度要求,在观测效率和气候条件的影响上,GPS方法更具有优势。     

工程测量中的变形监测

变形监测在现实生活中发挥着重要的作用，可以有效的对建筑物进行监测与预报，变形监测的意义在于用专业的仪器与方法对物体的变形现象、形态以及发展等进行相应的观测、分析、预报。其任务主要是监测建筑物在荷载以及外力的作用下，在物体所处位置、大小等各个方面上空间与时间的特征。文章从变形监测数据的处理、变形的几何信息与物理科的变形分析以及积极的系统论方法3个方面介绍了工程测量中的变形监测。     

基于Apriori和GP-XGBoost的特高拱坝变形缺失数据填补方法

变形监测数据作为特高拱坝服役性态最直观的表征,蕴藏着丰富的时空信息和演变规律,对工程长治久安意义重大。然而,多源多维的变形监测数据受仪器本身及外界因素影响,往往存在数据缺失的现象,会对接下来的数据分析工作造成干扰。针对大坝变形监测序列中的缺失数据,基于Apriori关联规则算法挖掘测点变形在空间维度上的关联性,得到目标测点的强关联测点,随后以强关联测点的变形监测数据作为输入样本,利用贝叶斯优化的XGBoost回归模型填补了目标测点的空缺变形监测序列。结合锦屏一级特高拱坝工程实例表明,该填补方法实现了变形监测空缺信息的高效、精准填补,可用于类似大坝工程的变形缺失数据填补。     

模糊聚类法在大坝监测资料分析中的应用

为了解模糊聚类法在大坝监测资料分析中应用的适宜性,利用该法对水布垭面板堆石坝2013年面板挠度变形监测数据开展了研究。首先将监测管道划分为若干监测点,运用模糊聚类分析法对监测点进行分类,并采用F统计量评价聚类效果以确定最佳分类,对分类结果进行分析比较,可确定关键的面板变形监控点。随后建立面板挠度变形统计模型,考虑上游水深、温度、时效等因素,利用多元逐步回归分析法对关键点监测数据进行预报拟合。结果表明,利用模糊聚类分析法处理大坝监测数据具有便捷、高效的优点,模型预报结果拟合度较高。     

GPS在湖北白莲河抽水蓄能电站变形监测网中的应用

与测量机器人相比,GPS技术具有全天候作业、可提供三维信息、受天气影响小、观测效率高等优点,但应用于变形监测控制网时其观测精度能否满足要求一直是关注的重点。作者将GPS技术与测量机器人同时应用于白莲河抽水蓄能电站变形监测控制网观测,并从观测边长、点位精度和点位较差分析等方面对GPS技术和测量机器人的观测成果进行了对比分析,结果表明两者观测成果一致性很好,说明GPS观测能够满足二等变形监测网的精度要求,可在实际工程中推广应用。     

茜坑水库主坝表面GNSS变形监测系统设计与实现

安全监测是保障水库大坝安全的重要措施,表面变形监测是其中一项重要内容。传统的水准仪、全站仪人工变形观测手段监测效率低,无法实时连续、全天候观测。以北斗、GPS为代表的GNSS变形监测技术,具有实时连续、全天候、自动化监测的优点。介绍了茜坑水库主坝表面GNSS自动化变形监测系统的集成方案,分析了运行期间监测数据的精度和可靠性,验证了系统具备毫米级精度变形监测能力。系统的成功建设表明,GNSS技术能很好满足土石坝监测的应用需求,对加强水库抵抗恶劣天气能力、提升水库信息化管理水平具有重要意义,未来在变形监测领域应用前景广阔。     

小湾水电站高缆基础拱桥施工安全监测

在小湾左岸高缆基础拱桥施工中首次对板拱施工的脚手钢管排架进行了安全监测，得到了理想的变形和杆件应变时程曲线。监测中提出了各变形和应变测点在各施工工序的理论分析限制值，将监测结果与之进行比较和综合分析，进而决策是否报警。成果表明，监测与理论分析基本一致。     

三峡永久船闸高边坡变形监测设计及成果分析

三峡永久船闸高边坡变形及稳定是船闸施工安全和运行正常的关键。在边坡开挖过程中有效观测岩体变形量,掌握岩体变形特性,进而分析预测岩体的变形趋势,对指导边坡开挖及动态设计,确保船闸后期施工和运行期的安全是至关重要的课题。变形监测的优化设计、成功实施及准确的监测成果是完成这个课题的重要保证。永久船闸监测设计遵照“突出重点,兼顾全局,统一规划,分期实施”的总原则进行,变形监测项目主要有表层岩体变形监测,深层岩体变形监测。永久船闸高边坡变形监测系统主要由水平和垂直位移监测网、监测点、倒垂线、引张线、伸缩仪等项目组成,通过三峡工程永久船闸变形监测的设计与实施,证实三峡永久船闸高边坡变形监测资料能正确反映岩体变形情况,为危险块体及岩体裂缝的处理及时提供了准确的监测数据,使施工措施和设计更完善。     

滑坡变形趋势判断及时间效应研究

为研究滑坡的变形趋势及时间效应,首先采用三次样条法插值对监测数据进行预处理,再利用R/S分析方法分析各监测点的监测数据及滑坡变形的时间效应。结果表明：各监测点两序列的Hurst指数均大于0.5,都具有持续性增长的趋势,但变形-时间序列较速率-时间序列具有更强的持续性;滑坡的主要变形路径将随后期的持续变形而有所改变,并使其余各监测点的变形趋势也有所改变。通过上述研究,以期对滑坡后期的工程治理有一定的指导意义。     

乌东德水电站金坪子滑坡变形监测综合分析

金坪子滑坡距离乌东德水电站坝址不足1 km,在电站前期工程勘察阶段即发现滑坡体存在位移迹象,因此有必要对其展开全面监测和分析。在对滑坡体地形地貌和地质构造详细勘察的基础上,将滑坡体划分为5个变形区,并合理布设了一系列监测设施以分析滑坡体的地表位移、深部位移、裂缝变形等。监测结果表明,金坪子滑坡重点监测区域（Ⅱ区）存在严重蠕滑,滑带明显,其位移变形速率与滑坡所处位置降雨量存在明显的正相关性,且约滞后于降雨1~2个月。     

四方井粘土心墙堆石坝施工期监测资料分析

为研究宜春市四方井水利枢纽粘土心墙堆石坝施工期变形特性,依据工程施工期监测资料,对其主要监测断面的变形特征及分布规律进行了分析。结果表明,大坝变形符合面板堆石坝施工期的一般规律,变形量较小,施工质量良好,研究结果可供类似工程参考。     

基于最大熵和云模型的RCC坝变形监控指标拟定

变形监控指标是评估和监测大坝安全的重要指标。以高寒地区某碾压混凝土重力坝的挡水坝段为例,首先引入改进的快速Myriad滤波法对大坝变形监测数据进行预处理,然后采用最大熵法和云模型法拟定大坝运行期变形监控指标,最后探讨了异常概率与云模型弱外围元素对定性概念贡献率之间的联系。实例分析表明,虽然云模型法按3E_n原则拟定的变形监控指标与最大熵法按照异常概率为1%与5%拟定的变形监控指标存在一定差异,但在监测时段内大坝实测变形最大值均小于两种方法拟定的变形监控指标,由于两者均通过数字特征值进行计算,包含的主观成分少,拟定的变形监控指标更可信;采用云模型中的弱外围元素拟定的变形监控指标与异常概率2.15%时的变形监控指标较接近,云模型弱外围元素对定性概念贡献率的计算可以为变形监控指标拟定的异常概率确定提供参考。