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边坡监测

浙江省台州市三门县大理石厂段公路边坡监测
发布时间:2021-01-04浏览次数:379

华颖监测-浙江省台州市三门县大理石厂段公路边坡监测

一、项目概况

本项目位于浙江省三门县大理石厂段公路边坡,该边坡呈弧形,顶部高度约40米,宽约140米,整体为土质边坡,由于受9号超强台风“利奇马”的影响,该边坡出现滑坡,2020年8月份,三门县交通局对该边坡进行相应防护工程治理

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滑坡后,三门县交通局组织相关单位对边坡进行相应防护治理,治理措施为:削坡后设置路堑挡墙、截水沟、横向排水沟,坡面采用客土喷播植草防护。治理方案图如下:

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治理后边坡现场图片如下:

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由于该边坡为土质边坡,当地临海台风较大,治理后仍感到隐患未除,拟对该边坡进行实时变形监测一旦边坡发生地质灾害,不仅会直接威胁居民的生命财产安全,还会对道路的正常使用和居民的日常生活造成严重影响。因此,对该边坡开展常态化、智能化的安全监测,是保障村民生命安全、维护村庄正常生活秩序的必要举措。通过智能化监测系统,可实时捕捉边坡的细微变化,实现地质灾害的提前预警,为应急处置争取宝贵时间,从而为村民筑牢安全防线。

二、项目痛点与监测需求

受台风影响,该边坡发生滑坡灾害,灾后治理阶段传统人工巡检方式的弊端愈发凸显:人工巡检难以实时掌握边坡动态,在台风等极端天气过后,边坡地质条件复杂多变,微小的变形和位移可能引发二次灾害,但人工巡检无法做到全天候、不间断监测,极易错过关键的风险预警时机。同时,人工记录的数据准确性和可靠性较低,受主观因素影响大,难以精准反映边坡的实际状况,也无法为边坡稳定性分析提供科学的数据支撑。

此外,人工巡检无法对边坡的长期变化趋势进行有效跟踪和分析,难以提前发现潜在的安全隐患,导致边坡风险管理始终处于被动应对的状态。针对上述问题,项目需要引入华颖监测安全智能化监测体系,实现对边坡的实时、高精度、自动化监测,推动边坡风险管理由事后被动应对转向事前主动预警。

三、华颖监测解决方案

结合现场地质条件、边坡坡度与风险点位分布,华颖监测定制专属应急地灾边坡安全监测方案,采用“前端感知+无线传输+云端平台+移动端预警”的一体化架构。系统主要监测内容包含:边坡表面位移监测、倾斜振动加速度监测站,全方位掌握边坡动态变化趋势。

现场科学布设GNSS位移监测站、导轮式测斜仪、雨量监测、含水率监测、视频监控声光报警数据采集终端及太阳能板供电设备,全部采用工业级防护设计,适配户外复杂工况,可长期稳定运行。监测设备实时采集边坡形变数据,通过无线网络上传至华颖监测云端平台,系统自动完成数据分析、曲线生成、台账存档。

监测方案:

1.边坡表面位移与沉降监测

我司拟运用6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);

2.边坡深部位移(倾斜)监测

我司拟运用在边坡上打5个垂直深部测斜孔,共部署25导轮式测斜仪的方式来监测边坡内部的位移(倾斜)情况;

3.雨量监测与含水率监测

我司拟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,我司拟在边坡表面布置3含水率传感器,来监测边坡表面的含水率情况。

4.视频监控与声光报警

我司拟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,同时在边坡上部署一套声光报警器,用于边坡滑动时启动现场声光预警。

四、智能预警与运行机制

平台内置多级安全阈值,当边坡安全监测数据出现异常、形变加速、裂缝突变时,系统将立即触发预警,通过电脑弹窗、短信多渠道推送告警信息,帮助管理人员快速核查、及时处置,有效规避边坡坍塌、土体溜塌等安全事故。整套系统彻底替代传统人工巡检模式,真正实现全天候、全自动、高精度边坡在线监测

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五、项目实施成效

项目落地运行后,监测数据稳定、精准、实时,有效填补了恶劣天气与夜间监测空白。通过持续的边坡变形监测数据积累,业主可清晰掌握边坡稳定性变化规律,实现风险提前预判、隐患精准治理,大幅提升边坡安全管理的标准化与智能化水平。系统台账完整可追溯,完全满足安全监管、日常运维及项目验收要求,切实保障道路通行与周边群众安全。

相较于传统人工监测模式,这套系统大幅降低了人工巡检的人力投入与安全风险,减少了日常运维成本,同时凭借及时精准的预警推送,成功规避了多起潜在边坡风险引发的安全事故

 

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(监测现场整体图)

现场部分安装设备图:

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GNSS基站图

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GNSS监测点)

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(深部位移/测斜监测点)

六、项目总结

本次应急边坡项目充分展现了华颖监测边坡安全监测领域的技术优势与实施能力。公司可面向不同场景定制市政边坡安全监测公路边坡监测矿山边坡监测等全套解决方案,为各类边坡工程提供稳定、可靠的智能化监测服务,保障工程安全生产长效运维。华颖监测依托物联网、大数据分析、人工智能等前沿技术,打造了全方位、多层次的监测网络,能够实时感知边坡的细微变化,提前预警潜在风险。

 


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