周流平，徐前文，陈江坤
（1.广州铁路职业技术学院，广东 广州 510430；
2.广东铁路有限公司肇庆工务段，广东 肇庆 526000；
3.河南平高电气股份有限公司，河南 平顶山 467021）
《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中明确提到了要加快建设交通强国。目前，“交通强国，铁路先行”的理念已经广为人知。由于我国地理环境的特点，绝大多数铁路干线两边均存在边坡。因此，如何高效且有效地监测这些边坡的健康状态，预防滑坡、崩塌、泥石流的发生，保护人民群众的生命财产安全，是我们不得不考虑的重要课题。因此，广州铁路职业技术学院综合现实需求以及自身的技术能力，与平高电气一起研制出一套铁路边坡的智慧监测系统并应用于广东肇庆某铁路段，实时监测边坡的健康状态。
铁路边坡智慧监测系统是提供获取边坡健康信息的工具，使决策者可以针对监测目标做出正确的判断，其设计原则如下。
（1）可靠性。由于边坡智慧监测系统长期在野外实时运行，因此保证系统的可靠性就显得非常重要。否则，无论再先进的仪器，也无法发挥出应有的作用及效果。
（2）先进性。设备的选择、监测系统功能以及后台针对数据的处理算法均需具有先进性，保持实时更新与迭代，能够起到超前预警的作用。
（3）可操作和易于维护。系统正常运行后应易于管理、易于操作，对操作维护人员的技术水平及能力要求不高，方便更新换代。
（4）系统具有远程固件升级功能。根据系统自检及系统需求可通过远程进行固件升级，且系统具备各种类型的通讯协议和接口，可为后期设备升级服务。
（5）以最优成本控制。监测系统的一个原则就是利用最优布控方式做到既节省项目成本和后期维护投入的人力及物力，又能最大限度发挥出实际监测的效果。
总之，系统坚持贯彻“技术可行、实施可能、经济合理”的基本原则，使得监测系统做到可用、实用、好用的程度，充分发挥作用，为铁路边坡的管理及安全运营提供数据上和技术上的支持。
广州铁路职业技术学院综合利用智能传感技术，并结合物联网、云计算、大数据等新技术，依托平高电气共同合作开发了铁路边坡智慧监测系统。
该铁路边坡智慧监测系统，主要针对边坡滑坡、落石、异物入侵等异常情况进行综合监控，通过互联网技术进行大数据分析，用具体参数监测现场情况，具有信息管理、危险评估、群测群防、专家决策、预报预警、应急响应和指挥等功能，对保障列车安全运行具有重要意义。其系统架构如下（见图1）。
图1 铁路边坡智慧监测系统架构图
3.1 系统感知层
系统感知层由各种不同的传感器组成，用来采集现场数据，具备自诊断功能。系统自诊断功能在于对自身系统的排查，通过排查结果指导维护人员进行有目的的维护，节约时间的同时保证整个系统的长期运行。系统自诊断功能从三个层次进行判断并给出相应处理建议，分别为传感器层次自诊断、采集层次自诊断、通信层次自诊断。如传感器层次自诊断，系统会在采集数据前对传感器进行测试判断，根据软件接收回来的命令进行判断是否出现传感器短路、断路等现象。
3.2 数据汇集传输层
数据汇集传输层是连接感知层和应用层的枢纽，是整个系统的中转层，是保证系统正常运行的载体，所有感知层的数据都需要通过数据汇集传输层传递给应用层进行处理，同时应用层的命令也只能够由数据汇集传输层下达给感知层的设备去执行。
目前，比较常见的无线数据传输方式是通过无线传输模块DTU 来实现，其依靠成熟的4G/5G网络，在网络覆盖区域内可以快速组建数据通讯，实现实时远程数据传输。
3.3 系统应用层
应用层是直接面向用户，体现服务周全、便捷性的层级。因此，在应用层面设计重点为人与系统的对话，使用户能够便捷管理系统。从用户的出发点考虑系统功能设计，真正做到自动响应、自动控制的目的。
边坡在线监测系统为用户提供以下服务。
（1）能够实现远程自动化监控，无需人员多次进入施工现场。
（2）实现监测数据信息化管理，相关人员可以随时随地登录B/S 架构的系统或者通过利用手机取得现场结构安全数据及安全评估信息。
（3）通过传感器获得丰富的荷载效应等数据，经过系统算法分析，监测边坡的实时状态并预测未来的发展变化趋势。
（4）在边坡出现异常信息时，系统自动进行预警，并可通过短信方式将信息及时转达给相关管理人员，并提示后台及时对边坡当前状态进行安全评估。
该边坡长约100 米，高8 米，上面还有简易护坡至半山顶，坡度约45 度，主要监测内容为挡土墙、边坡上方未硬化部分和植被覆盖较少的区域（见图2、图3）。
图2 肇庆铁路边坡现场
图3 肇庆铁路边坡现场
5.1 监测原理
边坡在明显滑动前会有一段时期的从轻微变化发展到较大变化甚至重大变化的形变发展期，形变发展期时间的长短，取决于边坡本身的地质结构、当期的天气环境因素以及周边如车辆运动等不同环境的影响。
监测传感器具有发现边坡轻微形变的功能，边坡滑动初期的轻微形变往往不能被人察觉，但监测传感器本身具备的高精度性能能够对边坡滑动初期的轻微形变进行准确捕捉，并形成变化趋势图用以提供分析判断。
针对该肇庆铁路段边坡，结合现场地理状况，决定采用北斗高精度卫星定位监测系统GNSS 来监测边坡表面的位移变化；
运用测斜仪（倾角位移传感器）监测边坡内部的不同深度的位移（倾斜）情况；
运用数字化雨量计来监测边坡区域的实时雨量和累计雨量。考虑到多数滑坡通常发生在暴雨过后，雨水积累在边坡内部不能有效渗出导致滑坡，运用数字化含水率传感器来监测边坡表面的含水率情况，同时运用视频监控，用于边坡滑动时现场预警。
5.2 监测点类型、数量及分布
5.2.1 边坡表面位移与沉降监测
系统运用2 个北斗高精度卫星定位系统GNSS来监测边坡的表面位移情况（另建设一个GNSS基站）。
5.2.2 边坡深部位移（倾斜）监测
本系统运用在边坡上打3 个垂直深部测斜孔，共部署12 套导轮式测斜仪的方式来监测边坡内部的位移（倾斜）情况。
5.2.3 雨量监测与含水率监测
本系统运用在边坡上部署一个雨量监测设备来监测边坡区域的实时雨量情况与累计雨量情况，同时考虑到多数滑坡通常发生在暴雨过后，雨水积累在边坡内部不能有效渗出导致滑坡的情况，在边坡表面布置7 套含水率传感器，来监测边坡表面的含水率情况。
5.2.4 视频监控
在边坡对面安装视频监控，当边坡数据异常时及时进行远程视频拉近观测（见图4）。
图4 边坡视频监控画面
5.3 软件系统的部署及安装
后台软件系统部署在服务器上，服务器根据实际情况，布置在工务段车间办公室或调度中心等。
5.4 系统综合管理平台
智能管理平台（SAM）软件采用英国的核心技术和算法，是基于Web 的实时监控和数据管理软件，能够实时呈现边坡各种类型的传感器数据，并根据数据库的基础数据和算法模型，构建边坡健康状况趋势图，预测可能发生的潜在风险（见图5）。
图5 平高电气智慧监测系统
在线监测平台主要包含数据分析、报警处理、系统设置三大功能模块（见表1—表3）。
表1 数据分析模块
表2 报警处理模块
表3 系统设置模块
5.5 系统具有的主要功能
该系统可灵活接入多种类型的传感器，这些传感器采集到的现场数据会经过运营商的无线通信网络传输到云平台，然后在云平台上按照规则实时显示（1s 延迟）。同时，管理员也可以远程操作配置传感器的相关参数。
云平台展示的采集数据有两类：文本类和图形类。文本类的数据既有原始数据，也有经过系统算法专业化分析与状态评估后的结果数据。而图形类的数据则均是经过算法处理过的监测现场状态展示。通过这些数据，管理员可清晰明了的看到当前边坡的状态趋势，预判未来发生落石、滑坡等意外的可能性。
另外，系统基于历史数据建立的模型，经过深度学习后，具有很好的预警功能。当有潜在的异常发生时，系统经过分析判断后，会及时给管理员的手机发送信息来提醒。
5.6 系统的应用效果
该铁路边坡智慧监测系统自投运以来，铁路管理人员无需到达现场，就能随时随地通过云平台监控边坡的实时状况，大大提高了运维效率。该系统7 天的监测数据如下（见图6）。
图6 系统监测数据展示
该系统准确预警的实例如下：2021年1月22日10 时3 分，肇庆铁路段边坡预警管理员收到K115+500 铁路段右侧挡墙顶面平台发生裂纹报警，需现场查看的预警信息。紧急安排人员到现场查看，发现顶面平台确实发生裂纹，与预警一致（见图7）。
图7 裂纹现场
本文研究的铁路边坡智慧监测系统，将边坡的表面位移、深度位移、含水率等地质数据，借助于传感器，通过4G/5G 无线网络传输给后台；
然后利用后台的数据库和算法，有效地实时监测边坡的结构健康状况。当异常发生时，系统及时发出预警，提醒相关负责人做出必要的防范措施，最大程度地减少国家和人民群众的生命财产损失，该系统的研制具有重要意义。