摘要：我国近年来发生过多起水库溃坝事故，这些事故不仅对国家经济造成了巨大的损失，而且更严重的是威胁到了人们的生命和财产安全。面对溃坝事件带来的巨大损失，人们深刻的认识到大坝的安全监测的重要性。采用监测技术对大坝坝体进行变形监测，测出大坝上各点的位置变化，才能分析大坝安全运行状态，并建立大坝的变形预测模型，实现大坝变形的定量预测。只有这样，才能及时发现大坝的异常变化，对其安全性能做出准确的判断，然后采取必要措施，防止事故的发生。
关键词：大坝变形；监测技术；预测方法
一、前言
大坝安全监测是通过仪器观测和巡视检查对大坝坝体、坝基、坝肩、近坝区岸坡及坝周围环境所作的测量和观察。大坝变形监测是大坝安全监测的重要组成部分，它是利用仪器通过一定的观测手段量测出某点某一时刻的位置与起始位置的变化量，包括大坝、电站厂房、溢洪道等水工建筑物的变形监测、基岩和滑坡体变形监测以及现场巡视检查等。将这些观测资料进行综合分析比较，可以直观地反映大坝的工作状态。由于大坝变形监测在监视大坝安全运行方面发挥着重要作用，所以越来越受到水利水电工作者的重视。
二、大坝变形监测的概述
（一）大坝变形的影响因素
我国的大坝数量也不断增加，需要对大坝的变形要素进行连续、周期性的测定和实时、准确的安全监测。大坝变形的主要因素包括：静水压力的作用，大坝外体受到水平推力，导致大坝产生变形，水库由于自身重力作用会导致库底发生变形；坝体温度变化，坝体的温度随着季节变化会使混凝土无规律的胀缩，会引起大坝坝顶下陷，新建成的大坝自身的混凝土会发生胀缩，这样导致了坝体变形；时效变化，时效变化是由于混凝土热胀冷缩引起的变形，和基础岩层在载荷作用下产生时效变化，时效变化在施工或运营初期表现显著，时间长久后，建筑会趋于稳定，时效变化会变小。
（二）变形监测现状
变形监测在测量领域内占据着重要的位置，从一个工程的施工到完工，以及后续的运营都需要进行不断地监测，掌握变形的情况，及时解决潜在安全问题，保证工程的正常运营。在大坝变形监测中，传统的变形监测是采用高精度的监测网对大坝变形要素进行监测，但由于大坝所处地形条件的影响，导致监测网的网形差和监测点的位置精度不精确，影响测量的准确性。这种方法的劳动强度很大，观测时间较长，没有实现自动化监测。随着GNSS技术的出现，使变形监测实现了从数据采集、数据传输、平差计算和变形分析的连续自动化。经研究发现，利用GNSS技术进行水平位移的监测精度在±2mm以下，高程的测量误差在±10mm以下。
三、GNSS技术在变形监测中的应用
（一）GNSS技术变形监测模式
（1）GNSS周期性重复变形监测
当被监测工程的变形速率缓慢，在一定的空间域和时间域上被认作是稳定的，可以利用GNSS周期性重复变形监测。针对每一个周期测量监测点之间的相对位置，经过计算两个观测周期之间的位置变化来测定其变形。监测周期可以根据大坝的特性及危害程度来确定。这种模式是通过边或网连接的方式建成监测网，并用平差计算法得到监测点的三维坐标，根据坐标差值来确定监测点的变形量。
（2）GNSS固定连续性变形监测
利用固定的监测仪器对变形进行长时间的数据收集的方式称为固定连续性变形监测。在这种模式下测量是连续性的，时间分辨率高。通过选择重点和关键部位布设永久GNSS观测站，在这些测站上不间断观测，并进行数据处理。由于大坝变形的缓慢性，因而在对监测数据处理时，把一段时间的观测数据作为一组，用静态相对定位和动态相对定位方式处理。
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（3）GNSS实时动态监测
实时动态监测方式是实时监测大坝的动态变形，其特点是采样密度高，例如每秒钟采样一次，而且要计算每个历元的位置。数据处理主要采用运动中载波相位模糊度解法，用已求得的整周模糊度计算每一历元接收机的位置，进而分析大坝的变形特征及原因。变形监测要求实时性，需要建立GNSS自动监测系统，采用全天候实时监测，能够及时了解监测点位置的实时变化情况。GNSS技术作为一种新的监测技术，在大坝的变形监测中应用越来越广泛，例如在隔河岩大坝建立的GNSS自动化监测系统，主要包括数据的采集、传输和处理。
（二）GNSS监测网数据处理方法
经过GNSS观测得到的数据要经过基线解算和平差计算才能转化为可靠的数据成果。GNSS数据处理方法主要包括两个方面：首先对监测获得原始数据进行处理，得到观测网的基线解；然后对观测网的基线解进行整体平差和分析从而得到最终的整体解。对于基线解和平差分析是数据处理的重要部分，特别是在观测网多个子网的粗差分析、系统误差和偶然误差的分析。国内主要利用GPSADJ系列平差处理软件和同济大学的TGPPS静态定位后处理软件，来处理二维和三维网的平差。
对于B级GNSS监测网数据，现阶段采用的计算方法是利用美国研发的GAMIT/GLOBK软件解算平差，参考框架选定UTRF2000框架，采用IGS精密星历。通过网络从精密星历中选取10个IGS站观测数据和GNSS数据处理的资料（其中包括全球H文件解、精密星历、最新历表等资料）。通过建立LCHELP解算模式获得基线信息，利用GLOBK对网平差求整体解，从而获取个基准点的坐标。C级监测网观测数据经过转化为RINEX数据文件，采用SouthGPSProcessorV4.0进行数据处理，在基线解算中前先对受外界干扰的卫星信号进行剔除，再利用双差固定解进行计算，坐标取位为0.001m。D级GNSS监测网数据在C级的处理方法上，根据不同的网形，选择平差方法，优先选择WGS-84下的单点无约束自由网平差，获得平差报告。坐标取位为0.001m。
四、变形预测方法
（一）回归分析法
回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，即根据自变量来拟合出它与因变量间的函数最佳表达式。在大坝回归分析模型中，一般情况下取变形量为因变量，环境量（如水压等）为自变量，然后依据数理统计理论形成多元线性回归模型，并用回归法得到环境量与效应量之间的函数模型，通过该方法可以做大坝变形的物理解释和变形预测。
（二）人工神经网络法
人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在对大坝进行变形监测分析时，大坝的变形与变形的影响因子之间是种非线性、非确定性的复杂关系，通过计算机去解决大数据量情况下的训练、学习、控制和预报等问题，是大坝变形监测分析发展起来的一种非常有效的方法。
五、结论
对大坝变形进行分析和预测时，其结果的好坏与所选择的方法关系密切，不同的方法有自己的特点，在不同变形监测技术基础之上，在结合不同的预测方法可以得到不同的预测结果，不同的预测方法有其不同的侧重点，所以对于不同的变形监测项目，选择预测方法是必不可少的环节之一。
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论文作者:王磊帅1,王亚华2
论文发表刊物:《基层建设》2017年第36期
论文发表时间:2018/4/3
标签：大坝论文; 方法论文; 数据处理论文; 基线论文; 数据论文; 位置论文; 技术论文; 《基层建设》2017年第36期论文;