CN115063345A - 一种基于电磁波标准图谱的堤坝隐伏病险识别方法 - Google Patents
一种基于电磁波标准图谱的堤坝隐伏病险识别方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115063345A CN115063345A CN202210511680.8A CN202210511680A CN115063345A CN 115063345 A CN115063345 A CN 115063345A CN 202210511680 A CN202210511680 A CN 202210511680A CN 115063345 A CN115063345 A CN 115063345A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- dam
- hidden danger
- defects
- hidden
- defect
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims abstract description 115
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 44
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 44
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 27
- 239000002689 soil Substances 0.000 claims description 33
- 239000010410 layer Substances 0.000 claims description 22
- 239000004576 sand Substances 0.000 claims description 16
- 239000004927 clay Substances 0.000 claims description 8
- 239000011229 interlayer Substances 0.000 claims description 7
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 5
- 239000011800 void material Substances 0.000 claims description 5
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 4
- 239000002356 single layer Substances 0.000 claims description 4
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 abstract description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 27
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 27
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 27
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 238000005056 compaction Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 5
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000032798 delamination Effects 0.000 description 2
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 2
- 230000009429 distress Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 2
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 2
- 125000001475 halogen functional group Chemical group 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 239000002904 solvent Substances 0.000 description 2
- 241000220317 Rosa Species 0.000 description 1
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012271 agricultural production Methods 0.000 description 1
- 238000009412 basement excavation Methods 0.000 description 1
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 description 1
- 238000009933 burial Methods 0.000 description 1
- 239000011365 complex material Substances 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000010485 coping Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 1
- 230000005672 electromagnetic field Effects 0.000 description 1
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000005429 filling process Methods 0.000 description 1
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 1
- 230000002262 irrigation Effects 0.000 description 1
- 238000003973 irrigation Methods 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 239000012466 permeate Substances 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/761—Proximity, similarity or dissimilarity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30132—Masonry; Concrete
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30168—Image quality inspection
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/30—Assessment of water resources
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于电磁波标准图谱的堤坝隐伏病险识别方法,属于水网工程结构安全技术领域,包括以下步骤:S1、构建存在隐伏病险缺陷的堤坝物理模型;S2、采用电磁波法对存在隐伏病险缺陷的堤坝物理模型进行检测,建立隐伏病险缺陷的标准图谱库;S3、获取实际堤坝的待识别探测图像,将其与建立的隐伏病险缺陷标准图谱进行匹配,识别实际堤坝存在的隐伏病险缺陷。本发明不仅解决了既有技术装备探测结果多解性的难题,及以往仅依靠专业人员才能进行图谱解译的难题,实现了非专业人员读图辨识的突破,提升了管理人员隐伏病险的识别水平,而且提高了检测图像识别的准确性,且误差控制在15%以内,同时节约了委托专业检测机构咨询服务的费用和时间。
Description
技术领域
本发明属于水网工程结构安全技术领域,特别涉及一种基于电磁波标准图谱的堤坝隐伏病险识别方法。
背景技术
堤防大坝是防洪减灾工程中重要的组成部分,是防御洪水泛滥,保护人民生命安全、财产安全和工农业生产的重要水利工程。堤坝在防洪、灌溉、供水、发电、航运等诸多方面发挥了巨大的经济和社会效益。
目前许多堤防大坝问题日益增多,对工程的社会效益、经济效益和全效益等带来了严重威胁。由于河道堤防介质材料与结构复杂、水库大坝体积庞大,不易布置完整的检测点来获取覆盖结构全部的观测数据。
地质雷达技术是基于地下检测目标体与围岩介质间存在的介电性差异为物质基础,利用发射天线向被检测介质发射高频(106~109Hz)的脉冲电磁波,接收天线接收由被检测介质内不同介电性界面反射回来的电磁反射波和直达波,利用介质内电磁波传播路径,电磁场强度和波形将随所通过介质的电磁性质及几何形态而变化的原理,通过研究反射波相对直达波的往返旅时、振幅、频率和相位特征,达到确定被检测介质内隐蔽物的一种检测方法。地质雷达作为一种快速扫描、分辨率高,定位准确等的地球物理探测方法,已在不同类型工程中得到大量的应用,例如在堤坝的不密实区识别、底层界面识别、堤内浸润线识别、堤内异物识别、裂缝识别、空洞识别等方面均有不同程度的应用。但采用地质雷达技术辨识堤坝险情隐伏病险的技术仍停留在需依靠专业人员才能读图辨识阶段,在不依靠专家的情况下非专业人员(例如堤防和水库管理部门及管理人员)尚不能通过图谱快速识别隐伏病险缺陷,而导致应对措施滞后,同时受个人经验对探测结果的多解性还会导致误判或漏判。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题,本发明提供了一种基于电磁波标准图谱的堤坝隐伏病险识别方法。
为实现上述目的,本发明技术方案如下:
一种基于电磁波标准图谱的堤坝隐伏病险识别方法,包括以下步骤:
S1、构建存在隐伏病险缺陷的堤坝物理模型;
S2、采用电磁波法对存在隐伏病险缺陷的堤坝物理模型进行检测,建立隐伏病险缺陷的标准图谱库;
S3、获取实际堤坝的待识别探测图像,将其与建立的隐伏病险缺陷标准图谱进行匹配,识别实际堤坝存在的隐伏病险缺陷。
优选的,步骤S1中,所述构建存在隐伏病险缺陷的堤坝物理模型,包括以下步骤:
S11、构建堤坝物理模型;
S12、在构建的堤坝物理模型中模拟不同的隐伏病险缺陷。
优选的,所述隐伏病险缺陷包括不密实、裂缝、渗漏通道、穿堤建筑物、分层沉降、空洞或富含水中的一种或者至少两种的组合,典型但是非限制性的组合有:不密实与渗漏耦合、穿堤建筑物与渗漏耦合耦合、不密实与分层沉降耦合、及裂缝、富含水和渗漏耦合等。
优选的,步骤S3中,还包括对获取实际堤坝的待识别探测图像依次进行水平均衡、零漂校正、带通滤波及反褶积处理。
优选的,步骤S3中,所述将获取实际堤坝的待识别探测图像与建立的隐伏病险缺陷标准图谱进行匹配,识别实际堤坝存在的隐伏病险缺陷,具体为:将所述待识别探测图像与建立的隐伏病险缺陷标准图谱库进行图谱比对,获得与所述待识别探测图像特征相似度最高的隐伏病险缺陷标准图谱,然后按照隐伏病险缺陷标准图谱对应的隐伏病险缺陷对所述待识别探测图像的隐伏病险缺陷进行归类。
优选的,所述堤坝物理模型为均质黏土型堤坝模型、砂砾石土型堤坝模型和砂型土堤坝模型中的任一种;
优选的,所述堤坝物理模型包括堤基,所述堤基为单层堤基、双层堤基和三层堤基中的任一种;
优选的,所述三层堤基包括透水夹层,所述透水夹层为细砂、砂砾石和粉粘土中的任一种。
与现有技术相比,本发明具备如下有益效果:
本发明通过采用电磁波法对存在不同隐伏病险缺陷的堤坝物理模型进行检测,建立了多种隐伏病险缺陷(包括单一缺陷和至少两种缺陷耦合)的电磁波标准图谱,基于建立的电磁波标准图谱,对实际堤坝的待识别探测图像进行识别,确认实际堤坝存在的隐伏病险缺陷。本发明不仅解决了既有技术装备探测结果多解性的难题,及代替以往仅能专业人员才能进行图谱解译的难题,实现了非专业人员读图辨识的突破,提升了管理人员隐伏病险的识别水平,而且提高了检测图像识别的准确性,且误差控制在15%以内,同时节约了委托专业检测机构咨询服务的费用和时间。
附图说明
图1为本发明构建的不同堤坝物理模型的示意图;
图2为本发明模拟的不同隐伏病险缺陷的示意图;
图3为本发明构建的存在隐伏病险缺陷的堤坝物理模型的示意图;
图4为本发明获得的分层沉降缺陷的标准图谱;
图5为本发明获得的裂缝缺陷的标准图谱;
图6为本发明获得的渗漏通道缺陷的标准图谱;
图7为本发明获得的穿堤建筑物缺陷的标准图谱;
图8为本发明获得的不密实缺陷的标准图谱;
图9为本发明获得的空洞缺陷的标准图谱;
图10为本发明获得的富含水缺陷的标准图谱;
图11为本发明获得的不密实与渗漏耦合缺陷的标准图谱;
图12为本发明获得的穿堤建筑物与渗漏耦合缺陷的标准图谱;
图13为本发明获得的不密实与分层沉降耦合缺陷的标准图谱;
图14为本发明获得的裂缝、与富含水和渗漏耦合缺陷的标准图谱;
图15为本发明实施例中安峰山水库主坝段隐伏病险探测区域图;
图16为本发明实施例中探地雷达检测的测线布置的示意图;
图17为本发明实施例中横向、纵向测线探地雷达检测的效果图;
图18为本发明实施例中桩号K0+815~K0+940纵向方向雷达检测成果剖面图;
图19为本发明实施例中桩号K1+200~K1+300纵向方向雷达检测成果剖面图;
图20为本发明实施例中桩号K0+902.5、K0+905和K0+907.5横向方向雷达检测剖面图;
图21为本发明提供的基于电磁波标准图谱的堤坝隐伏病险识别方法的流程图。
具体实施方式
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节,以便透彻理解本发明实施例。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中,省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
一种基于电磁波标准图谱的堤坝隐伏病险识别方法,包括以下步骤:
S1、构建存在隐伏病险缺陷的堤坝物理模型;
S2、采用电磁波法对存在隐伏病险缺陷的堤坝物理模型进行检测,建立隐伏病险缺陷的标准图谱库;
S3、获取实际堤坝的待识别探测图像,将其与建立的隐伏病险缺陷标准图谱进行匹配,识别实际堤坝存在的隐伏病险缺陷。
优选的,步骤S1中,所述构建存在隐伏病险缺陷的堤坝物理模型,包括以下步骤:
S11、构建堤坝物理模型;
S12、在构建的堤坝物理模型中模拟不同的隐伏病险缺陷。
优选的,所述隐伏病险缺陷包括不密实、裂缝、渗漏通道、穿堤建筑物、分层沉降、空洞或富含水中的一种或者至少两种的组合,典型但是非限制性的组合有:不密实与渗漏耦合、穿堤建筑物与渗漏耦合耦合、不密实与分层沉降耦合、及裂缝、富含水和渗漏耦合等。
优选的,步骤S3中,还包括对获取实际堤坝的待识别探测图像依次进行水平均衡、零漂校正、带通滤波及反褶积处理。
优选的,步骤S3中,所述将获取实际堤坝的待识别探测图像与建立的隐伏病险缺陷标准图谱进行匹配,识别实际堤坝存在的隐伏病险缺陷,具体为:将所述待识别探测图像与建立的隐伏病险缺陷标准图谱库进行图谱比对,获得与所述待识别探测图像特征(包括振幅、波组等)相似度最高的隐伏病险缺陷标准图谱,然后按照隐伏病险缺陷标准图谱对应的隐伏病险缺陷对所述待识别探测图像的隐伏病险缺陷进行归类。
优选的,所述堤坝物理模型为均质黏土型堤坝模型、砂砾石土型堤坝模型和砂型土堤坝模型中的任一种;
优选的,所述堤坝物理模型包括堤基,所述堤基为单层堤基、双层堤基和三层堤基中的任一种;
优选的,所述三层堤基包括透水夹层,所述透水夹层为细砂、砂砾石和粉粘土中的任一种。
实施例1
参见图21,本发明实施例提供了一种基于电磁波标准图谱的堤坝隐伏病险识别方法,包括以下步骤:
S1、构建存在隐伏病险缺陷的堤坝物理模型;
具体地,包括步骤:
S11、构建堤坝物理模型;
参见图1,堤坝由堤防结构组成。
本实施例构建了三种堤坝物理模型,分别是:均质黏土型堤坝模型、砂砾石土型堤坝模型和砂型土堤坝模型;根据堤防的地质特点,将堤基分成单层堤基、双层堤基、三层堤基。对于多层(三层)堤基模型,还包括不同土体类型的透水夹层,分别是:细砂、砂砾石、粉粘土
在三种粘性土样最优含水率范围内进行填筑,填筑过程中采用分层填筑,振捣器振捣密实方法,直至填筑完毕。
S12、在构建的堤坝物理模型中模拟不同险情的堤坝隐伏病险缺陷;
上述隐伏病险缺陷包括单一缺陷或至少两种缺陷耦合,单一缺陷可以为不密实、裂缝、渗漏通道、穿堤建筑物、分层沉降、空洞或富含水;两种缺陷耦合可以为不密实与渗漏耦合、穿堤建筑物与渗漏耦合耦合、裂缝与分层沉降耦合等;以及三种缺陷耦合可以为裂缝、与富含水和渗漏耦合等。
参见图2-3,采用等效置换模式模拟堤防不同部位的隐伏病险缺陷,例如采用气囊或密封的钢筒模拟空洞,电缆干扰等缺陷,采用大粒径的砾石替换土体,模拟水位线上的填筑不密实区域,水位线下的富水区。由于实际堤防存在各种缺陷,除了对单一隐伏病险缺陷的模拟,还进行了不同隐伏病险缺陷的耦合模拟。
S2、采用电磁波法对存在隐伏病险缺陷的堤坝物理模型进行检测,建立隐伏病险缺陷的标准图谱库;
具体地,
(1)分层沉降缺陷:由于水文条件很差,堤防的堤身土体不密实、湿软或受重载的碾压下,堤防结构层出现了凹陷或倾斜变形。
参见图4,为本发明获得的分层沉降缺陷的电磁波标准图谱。地层雷达波同相轴向一侧倾斜,弯曲显示,出现扭折、弯曲,呈现出明显的倾斜现象,沉陷区也会伴随着土体的扰动和不密实现象。
(2)裂缝缺陷:由于水文条件很差,堤防的堤身土体不密实、湿软或受重载的碾压下,堤防结构层出现了凹陷或倾斜变形。裂缝为表层裂缝和深层裂缝,堤防路面表层裂缝是堤防结构层稳定,堤防路面由于温度变化而产生的收缩裂缝,在水不断侵蚀和载重碾压下,堤防路面逐步发展成网状裂缝。深层裂缝是堤防结构层产生扰动或沉陷,导致堤顶路面出现凹陷和开裂,裂缝深度往往比较大,堤身土体内部开裂。
参见图5,为本发明获得的裂缝缺陷的电磁波标准图谱。裂缝处雷达波反射波能量强,同相轴错断,裂缝处波形、波幅、频率发生明显的改变,与周围堤防均质土体对比明显。
(3)渗漏通道缺陷:在高水位的时候,堤防的堤身局部不密实,堵水功能消失而导致堤防出现了渗漏,严重会发展成管涌现象。
参见图6,为本获得的渗漏通道缺陷的电磁波标准图谱。电磁波在水中传播时速度变慢,波长变长,频率变低,堤防正常层位的水平同相轴中断,出现一层一层的弧状,或离散分布的晕状。
(4)穿堤建筑物缺陷:由于堤防是重大的水利工程,沿线配套了多种水利工程设施,如排涝站、排水站,工厂等,其中许多的管道等设施连接着秦淮河,必须穿堤而过,这些设施就是穿堤建筑物。
参见图7,为本发明获得的穿堤建筑物缺陷的电磁波标准图谱。雷达图交替的弧形反射波同相轴是穿堤管道的位置,弧性的特征表明了管道的位置和大小,在雷达剖面图像上表现为典型的抛物线形态。
(5)不密实缺陷:由于堤防填筑材料组合或施工质量不当,造成堤防材料的孔隙率高或成零散壮散开,堤身变得不密实,秦淮河大量的现场开挖和钻孔取芯表明,不密实现象多存在于堤防的杂填土和素填土层,密实度不够,强度低,透水性好。
参见图8,为本发明获得的不密实缺陷的电磁波标准图谱。不密实区引起波组特征发生变化,电磁波的幅度变大,波长变长,波形***,反射能量增强,呈低频低速特征,图像会呈现出散点分布。
(6)空洞缺陷:堤防下面脱空,主要是堤防堤身内土体缺失,形成的原因是堤防土体在水的作用下流失,水面以上形成充空气脱空,水面以下是充水脱空。
参见图9,为本发明获得的空洞缺陷的电磁波标准图谱。地质雷达探测时电磁波从高介电性介质到低介电性介质,反射系数增大,反射能量强,电磁波呈高频高速特性,波长短,空洞区雷达波同相轴错断,局部会形成大面积的团状。
(7)富含水缺陷:电磁波传播到富水粉壤土中时候,反射能量加强,这是因水对电磁波的吸收作用,导致电磁波能量在粉壤土中聚集所致,雷达波表现为粗波形、低频低速特征,其中白色反射波组对应色谱图的红色正波组,黑色发射波组对应色谱图的蓝色负波组。参见图10,为本发明获得的富含水缺陷的电磁波标准图谱。
(8)不密实与渗漏耦合缺陷:堤防土体存在不密实,堤防土体分布不均匀,当在高水位的时候,堤防的堤身局部不密实区域将出现渗漏,堤身不密实区变为饱和水区域。堤防不密实和渗漏是共生的,电磁波在不密实区传播时,波形***,波长变长,频率变低,振幅变强,雷达波形不连续,弯折,不密实区边界呈现散点状分布。参见图11,为本发明获得的不密实与渗漏耦合缺陷的电磁波标准图谱。
(9)穿堤建筑物与渗漏耦合缺陷:堤防穿堤建筑物主要是涵洞,涵洞在雷达图像上表现为强反射特征,沉陷“凸”反射弧特征,堤防在高水位运营时,如果穿堤建筑物周边土体出现渗漏,穿堤建筑物在雷达剖面上显示基本不变,雷达波在渗水区土体中传播时速度变慢,波形***,频率降低,堤防正常层位的水平同相轴中断,雷达振幅相对变强,呈富水“晕”状分布。参见图12,为本发明获得的穿堤建筑物与渗漏耦合缺陷的电磁波标准图谱。
(10)裂缝与分层沉降耦合缺陷:由于土层不均匀沉降导致分层、或裂缝,其土体是松散的,电磁波在松散性土中产生反射和散射,表现为不连续的紊乱同相轴,表现为高频散射点,图像呈现出离散分布地红蓝相间的层状。参见图13,为本发明获得的裂缝与分层沉降耦合缺陷的电磁波标准图谱。
(11)裂缝、与富含水和渗漏耦合缺陷:在水位高于裂缝所在高程时候,水渗入裂缝中,电磁波在水中传播时候速度最慢,电磁波的波长变长,雷达反射能量弱,裂缝中富含水与渗漏耦合雷达波图像表现为较强反射包裹的弱反射区域。参见图14,为本发明获得的裂缝、与富含水和渗漏耦合缺陷的电磁波标准图谱。
S3、获取实际堤坝的待识别探测图像,将其与建立的隐伏病险缺陷标准图谱进行匹配,识别实际堤坝存在的隐伏病险缺陷。
具体地,
采用地质雷达技术(电磁波法)开展安峰山水库主坝段堤坝裂缝、不密实、空洞等隐伏病险的综合检测。如图15所示,为本实施例主坝段隐伏病险探测区域的示意图。安峰山水库位于东海县安峰镇和曲阳乡境内,属蔷薇河水系。
检测***:本实施例使用的是美国地球物理测量***公司生产的SIR-3000型地质雷达,检测天线是100MHz和低频组合一体式天线,雷达主机***是时间域地质雷达***,在测量期间可实时自动显示彩色雷达剖面记录图像。
图像处理:使用RADAN7数据分析处理***。主要进行目标位置修正、消除背景干扰、垂直堆栈等处理,使目标影像清晰,便于解释。
本实施例采用100MHz组合一体式天线,检测参数见表1。
表1地质雷达天线数据采集参数
检测天线 | 100MHz | 80MHz |
发射率 | 50KHz | 25KHz |
采样点数 | 1024 | 1024 |
采集数 | 16 | 16 |
记录长度(纳秒) | 250~300 | 400 |
扫描速度(扫描/秒) | 16 | 16 |
增益 | Y-5 | Y-5 |
低通-无限响应滤波器 | 300 | 160 |
高通-无限响应滤波器 | 25 | 30 |
叠加(扫描) | 6 | 3 |
数据处理与解译:本实施例雷达数据处理采用GSSI公司提供的在WINDOWS界面下运行的RADAN7专用雷达数据处理软件,界面方便易用,直观明了。具体处理流程如下:原始数据→传输到计算机→原始数据编缉(去除废道、抽道)→水平均衡→零漂校正→反褶积或带通滤波(消除背景干扰信号)→频率、振幅分析,偏移绕射处理→增益处理→标定剖面坐标桩号→编辑、输出地质雷达检测图像剖面图。
地质雷达数据采集过程中,为了避免有效信号的缺实,滤波器设置采用全通的采集方式,这样有效信号与干扰信号同存于地质雷达检测剖面中,干扰信号有时强于有效信号,导致不能很好识别地质雷达检测剖面图像中的有效信息。故必须在数据处理过程中对干扰信号进行压制,根据具体的干扰信号的分布,设计一个合理的滤波器,将其滤除。基于此,本实施例采用FIR带通的方法对检测到的干扰信号进行压制,通过反褶积处理压制多次波干扰,提高雷达检测剖面的信噪比。
测线布置:根据技术服务要求,并结合该水库主坝加固后工程现状与现场工作条件,选择主坝段(桩号:K0+220~K2+160)进行堤坝裂缝、不密实、空洞等异常情况综合检测。其中,沿着主坝纵向方向分别布置2条测线,防浪墙测线与中间测线,中间测线靠近背水坡,防浪墙测线靠近防浪墙,纵向测线之间间距为2m;沿着主坝横向方向每间隔2.5m布置测线,每条测线长6m,测线布置如图16所示,检测现场如图17所示。
数据解译与分析:本实施例坝顶检测采用100MHz的检测天线,最大检测深度达10m左右,检测剖面图像中存在的抛物线形态的信号是外界电磁干扰信号,检测剖面解释时排除这些干扰。
探地雷达资料的解释主要利用本发明建立的单一缺陷标准图谱或者两种以上缺陷耦合的隐伏病险缺陷标准图谱,对雷达检测出来的剖面图像进行比对,通过雷达反射波组与标准图谱在振幅、频率、连续性、波形特征变化特征的相似性,排除外界干扰所引起的电磁信号异常,对典型雷达检测剖面图像按照图谱对应的缺陷归类,并给出综合分析结论。
检测结果:(1)桩号K0+815~K0+940纵向方向雷达检测成果剖面图如图18所示。由图18结果分析表明:桩号K0+815~K0+840和K0+900~K0+940、埋深2.5~4.5m的区域,雷达波同相轴跟周边坝身土体存在明显差异,与不密实缺陷标准图谱相似度达90%以上。同相轴渐变明显,电磁波振幅变弱,波形***,呈低频低速特征,根据电磁波传播理论,该异常区域介质呈现高介电性特征,含水率相对高,推测这两处区域的坝身土体相对周围土体软弱,含水量大,不密实。桩号K0+850~K0+880的区间,雷达波同相轴从两侧向中间凹陷,表明该区域的坝身土体存在局部沉降现象。
(2)桩号K1+200~K1+300纵向方向雷达检测成果剖面图如图19所示。由图19结果分析表明:桩号K1+260~K1+300、埋深2.5~6m的区域,雷达波同相轴明显错断,与空洞缺陷标准图谱相似度达90%以上。异常区上部电磁波振幅弱、粗波形,呈低频低速特征,推测为相对软弱土体,下方的雷达波振幅强,细波形,电磁波传播速度快,雷达波形紊乱,根据电磁波传播理论,推断异常区下部坝身存在局部脱空现象,该异常区的坝身土体不密实,局部存在空洞。
(3)桩号K0+902.5、K0+905和K0+907.5横向方向雷达检测剖面图如图20所示。由图20结果分析表明:深度2.5~4.5m的区域,雷达波同相轴变化明显,与裂缝缺陷标准图谱相似度达90%以上。电磁波振幅变弱,波形***,呈低频低速特征,说明异常区域介质呈现高介电性特征,推测异常区的坝身土体相对周围土体软弱,含水量大,不密实。根据雷达波同相轴的展布特征,坝身土体有从两侧向中间沉陷趋势,大坝中心线的土体相对两侧土体密实性明显变差,对应的位置也是裂缝的主要发育区。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,根据本发明的技术方案及其改进构思加以等同替换或改变,都应涵盖在本发明的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于电磁波标准图谱的堤坝隐伏病险识别方法,其特征在于,包括:
S1、构建存在隐伏病险缺陷的堤坝物理模型;
S2、采用电磁波法对存在隐伏病险缺陷的堤坝物理模型进行检测,建立隐伏病险缺陷的标准图谱库;
S3、获取实际堤坝的待识别探测图像,将其与建立的隐伏病险缺陷标准图谱进行匹配,识别实际堤坝存在的隐伏病险缺陷。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述隐伏病险缺陷包括不密实、裂缝、渗漏通道、穿堤建筑物、分层沉降、空洞或富含水中的一种或至少两种的组合。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S1中,所述构建存在隐伏病险缺陷的堤坝物理模型,包括以下步骤:
S11、构建堤坝物理模型;
S12、在构建的堤坝物理模型中模拟不同险情的隐伏病险缺陷。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S3中,还包括对所述获取实际堤坝的待识别探测图像依次进行水平均衡、零漂校正、带通滤波及反褶积处理。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S3中,所述将获取实际堤坝的待识别探测图像与建立的隐伏病险缺陷标准图谱进行匹配,识别实际堤坝存在的隐伏病险缺陷,具体步骤为:将所述待识别探测图像与建立的隐伏病险缺陷标准图谱库进行图谱比对,获得与所述待识别探测图像特征相似度最高的隐伏病险缺陷标准图谱,然后按照隐伏病险缺陷标准图谱对应的隐伏病险缺陷对所述待识别探测图像的隐伏病险缺陷进行归类。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述堤坝物理模型为均质黏土型堤坝模型、砂砾石土型堤坝模型和砂型土堤坝模型中的任一种。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述堤坝物理模型包括堤基,所述堤基为单层堤基、双层堤基和三层堤基中的任一种。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述三层堤基包括透水夹层,所述透水夹层为细砂、砂砾石和粉粘土中的任一种。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210511680.8A CN115063345A (zh) | 2022-05-11 | 2022-05-11 | 一种基于电磁波标准图谱的堤坝隐伏病险识别方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210511680.8A CN115063345A (zh) | 2022-05-11 | 2022-05-11 | 一种基于电磁波标准图谱的堤坝隐伏病险识别方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115063345A true CN115063345A (zh) | 2022-09-16 |
Family
ID=83198640
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210511680.8A Pending CN115063345A (zh) | 2022-05-11 | 2022-05-11 | 一种基于电磁波标准图谱的堤坝隐伏病险识别方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115063345A (zh) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101295026A (zh) * | 2008-06-18 | 2008-10-29 | 上海大学 | 基于无线传感网的大堤智能探测预警方法 |
CN107748392A (zh) * | 2017-10-11 | 2018-03-02 | 中铁八局集团建筑工程有限公司 | 一种铁路路基地质雷达缺陷图谱分析方法及装置 |
CN112257735A (zh) * | 2020-05-22 | 2021-01-22 | 广东省建设工程质量安全检测总站有限公司 | 一种基于人工智能的内部缺陷雷达检测*** |
CN113433547A (zh) * | 2021-07-05 | 2021-09-24 | 长沙理工大学 | 一种探地雷达隐伏裂缝偏移成像方法、***、终端及介质 |
CN113689416A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-11-23 | 中建深圳装饰有限公司 | 一种基于微波成像的建筑幕墙安全无损检测成像方法 |
-
2022
- 2022-05-11 CN CN202210511680.8A patent/CN115063345A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101295026A (zh) * | 2008-06-18 | 2008-10-29 | 上海大学 | 基于无线传感网的大堤智能探测预警方法 |
CN107748392A (zh) * | 2017-10-11 | 2018-03-02 | 中铁八局集团建筑工程有限公司 | 一种铁路路基地质雷达缺陷图谱分析方法及装置 |
CN112257735A (zh) * | 2020-05-22 | 2021-01-22 | 广东省建设工程质量安全检测总站有限公司 | 一种基于人工智能的内部缺陷雷达检测*** |
CN113433547A (zh) * | 2021-07-05 | 2021-09-24 | 长沙理工大学 | 一种探地雷达隐伏裂缝偏移成像方法、***、终端及介质 |
CN113689416A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-11-23 | 中建深圳装饰有限公司 | 一种基于微波成像的建筑幕墙安全无损检测成像方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
张杨等: "《堤防隐患探测中的探地雷达波场特性分析与应用》" * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Di Prinzio et al. | Application of GPR to the monitoring of river embankments | |
CN107748392B (zh) | 一种铁路路基地质雷达缺陷图谱分析方法及装置 | |
CN105239611B (zh) | 确定基坑开挖面下方止水帷幕渗漏对周边环境影响的方法 | |
Benedetto et al. | GPR applications across engineering and geosciences disciplines in Italy: A review | |
CN101930083A (zh) | 井间电磁波层析成像多孔对联合反演方法 | |
Fauchard et al. | Geophysical and geotechnical methods for diagnosing flood protection dikes | |
Lin et al. | Comprehensive geophysical investigation and analysis of lining leakage for water-rich rock tunnels: a case study of Kaiyuan Tunnel, Jinan, China | |
Luo et al. | Research on typical soil physical properties in a mining area: Feasibility of three-dimensional ground penetrating radar detection | |
Rasol | Development of new GPR methodologies for soil and cement concrete pavement assessment | |
Pueyo-Anchuela et al. | Integrated geophysical and building damages study of karst eff ects in the urban area of Alcalá de Ebro, Spain | |
Joushideh et al. | Characterization of scour-induced subsurface deformations in port structures with contiguous pile walls using ground-penetrating radar (GPR) | |
da Rocha et al. | Geophysical methods for BR tailings dam research and monitoring in the mineral complex of Tapira-Minas Gerais, Brazil | |
Li et al. | Application of ground penetrating radar in leakage detection of concrete face rockfill dam | |
Abd El Aal et al. | Geohazards assessment of the karstified limestone cliffs for safe urban constructions, Sohag, West Nile Valley, Egypt | |
CN115063345A (zh) | 一种基于电磁波标准图谱的堤坝隐伏病险识别方法 | |
CN115508907A (zh) | 一种车载堤防险情隐患探测***及预警方法 | |
Teza et al. | The role of geoenvironmental sciences in Cultural Heritage preservation: the case of 1000 year old leaning bell tower of Caorle (Venice) | |
Kalugin et al. | Method of georadiolocation in complex scientific applied researches | |
Pandey et al. | Mapping shallow subsurface to identify sinkhole formation in urban areas using ground penetration radar | |
Fąfara et al. | Oil pipeline leak detection using GPR method-simple case study | |
CN114687370B (zh) | 一种用于黄土自重湿陷性裂缝的勘察治理方法 | |
Hashash et al. | Selected effects of the 2012 hurricane sandy along the US east coast: A geotechnical perspective | |
Francese et al. | Venice channel side-wall assessment with GPR technique—a case study | |
CN212207700U (zh) | 地质雷达检测盾构隧道管片背后缺陷模拟模型 | |
Palma-Lopes et al. | Rapid and cost-effective dike condition assessment methods: geophysics |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20220916 |