堤防工程險情探測與識別技術研究現狀

(1.鄭州大學 水利與環(huán)境學院，鄭州 450001；2. 鄭州市市政工程勘測設計研究院 鄭州 450001)

1 研究背景

一直以來，我國對水利工程建設保持高度的重視，一方面出于用水的目的，另一方面則是為了防治各種自然災害而大興水利。隨著“一帶一路”建設成為絲綢之路沿線國家開展合作交流的建設主體工程項目之一后，走出去戰(zhàn)略已成為水利工程當下的主攻目標。國內水利工程的建設正在逐漸趨于平穩(wěn)過渡階段，但國家對水利工程的投入不但沒有減少，反而還在逐年遞增，主要原因在于國家重視水利工程建設特別是各類堤防隱患的防范。各類堤防項目的安全狀況對國家興旺和人民的生命財產起著非常重要的作用，而各類堤防險情頻發(fā)給人們的生活帶來了極大的隱患，因此堤防典型險情的風險識別就成為當下水利工程項目的一項關鍵技術。

近年來，無論國際還是國內都將工程風險識別技術提到了很重要的地位，尤其我國水利工程建設規(guī)模位居世界前列，如南水北調工程、三峽大壩工程、引黃工程及沿海港口建設等，規(guī)?？涨?、投資空前，甚至開始大力支持走出國門，將過剩的優(yōu)勢產能向國外輸出，以求同世界各國共同進步、共同發(fā)展。隨著計算機技術的快速發(fā)展，將各類人工智能、多方分析理論相融合及軟件處理技術應用于堤防工程隱患快速識別方面將有十分廣闊的發(fā)展空間。

2 堤防工程隱患檢測技術研究現狀

堤防工程隱患檢測目前主要有高密度電法、探地雷達成像技術、磁電法、瞬變電磁法、流場法等方法。

2.1 高密度電法

高密度電法實際上是一種陣列勘探方法，隨著高密度電阻率勘探技術以及計算機技術的運用與發(fā)展，電法勘探的智能化程度得到了進一步的提升。其早期發(fā)展過程為20 世紀70 年代末期，英國學者設計了高密度電法的最初模式——電測深偏置系統(tǒng)：20 世紀80 年代中期，日本地質計測株式會社曾經借助電極轉換板運用野外高密度電阻率法實現了數據采集；20 世紀80 年代后期，我國原地質礦產部系統(tǒng)率先開展了高密度電阻率法及其應用技術的研究[1]。高密度電法與常規(guī)電阻率法相比具有以下優(yōu)點：

(1)電極布設一次完成，可以實現野外數據的快速和自動測量。

(2)可有效進行多種電極排列方式的掃描測量，從而獲得較豐富的地質結構信息。

(3)自動化或半自動化的野外數據采集，一方面提高了采集速度 (大約僅需2～5 s/測點) ,另一方面避免了由于手工操作帶來的誤差。

(4)可實現資料預處理且脫機處理后還可以自動繪制和打印各種效果圖。

(5)低成本、高效率，勘探能力提高顯著。

近年來該方法先后在許多工程勘察領域取得了明顯的地質探查效果和顯著的社會經濟效益。劉昌軍等[2]通過國家“948”技術引進項目“堤壩安全診斷及評價系統(tǒng)”，引進美國SuperStingR8高密度電法儀，在堤壩異常滲流調查、防滲墻防滲效果檢測、地裂縫與地下空洞調查等多個領域內取得了相較于常規(guī)電測方法更好的應用效果。

隨著計算機技術的發(fā)展及廣泛應用，為提高高密度電法的反演精度，顏鐘[3]將BP人工神經網絡引入高密度電法的反演分析研究，相較于傳統(tǒng)反演方法，其反演精度更高、反演速度更快，為高密度電法探測技術的推廣提供了更好的服務。

2.2 探地雷達成像技術

近年來，探地雷達成像技術廣泛應用于水利工程的安全隱患檢測項目中。該技術不擾動地層，僅通過高分辨率的數字成像技術，把隱患區(qū)域與正常區(qū)域的像素差異化信息傳遞出來，從而反映隱患區(qū)域大致分布及隱患特征，進而實現水利工程的安全隱患檢測。由于其探測速度快、定位準、操作靈活、探測分辨率高，現在已成為眾多學者研究的目標。該技術除了需要依靠對電磁波傳播規(guī)律、目標響應特性的了解以及較多的現場實測工作經驗累積外，還需結合探測現場的地質狀況進行深入的分析[4]。

Allroggen等[5]提出了相隔1 a進行的2次重復探地雷達測量，證明了三維地面穿透雷達成像擁有更高的空間和地理定位分辨率，使得重復調查成為可能，因此可以進行長期監(jiān)測。

Huber等[6]進行了2次河床沖刷探地雷達測量，一次是在阿爾卑斯Rhine河(瑞士)，另一次是在Tagliamento河(意大利)，在這2個地點，可以在2 m厚的沉積層下面清楚地識別沖刷填充物。通過比較2個沖刷的沉積過程，研究沖刷和礫石條之間復雜的相互作用，為排放、沉積物運輸、沖刷和遷移之間的動態(tài)關系提供了一個有前景的研究途徑。

而我國探地雷達成像技術也在隧道、市政管線、道路、水利工程等多方面開展了大量研究工作。岳全貴等[7]通過列舉3個工程實例，就探地雷達對溶洞、斷層裂隙水、軟弱夾層等不良地質體進行了預報研究，驗證了探地雷達在預報隧道常見不良地質體的可行性和有效性，有助于為物探工作者對復雜地質體進行更精確的解釋提供參考。

2.3 磁電法

磁電法[8]通過觀測人工電流產生的磁場變化分析異常分布規(guī)律，從而實現探測目的，包括磁電阻率法和磁激發(fā)極化法2種形式。

磁電阻率法(Magnetometric Resistivity,MMR)通過觀測地層一次電流的磁場變化，來推測地下導電率變化，可用于發(fā)現不同介質導電率的差異引起的異常達到探測目的；磁激發(fā)極化法(Magnetic Induced Polarization, MIP)則是通過測量地層中二次電流形成的磁場變化，獲得地下激發(fā)極化信息，可用于發(fā)現不同介質電化學特性的差異而引起的異常達到探測目的。2種方法往往是相輔相成的[9]。

磁電法在國外已經有了成熟的應用， 例如Toda等[10]于2005年在馬里亞納海槽中心通過MMR方法識別出50 m深處的較低電阻率，這表明在該深度處最上層海洋地殼的孔隙度最大。但是該探測方法在我國的應用研究相對較少，究其原因主要在2個方面：①地面數據采集及數據分辨能力受限；②磁電法從靜電場理論出發(fā)無法得到絕對電導率。

該類方法在我國各類堤防工程地質探測方面的應用前景還是非?？捎^的。

2.4 瞬變電磁法

瞬變電磁法在不良地質水災害問題探測中，已有許多案例，是一種研究地下水、地表水、斷層或塌陷柱特征的物探方法。

Jing等[11]利用水損害檢測瞬變電磁數據的解釋方法，不僅可以快速處理測量數據，同時還可以消除在視電阻率成像的早期階段和過渡階段出現的錯誤異常。通過鉆孔驗證證明瞬變電磁法可以非常有效地預防和控制水損害。

2.5 流場法

流場法是利用水流場與電流場在一定條件下通過數學與物理上的某些相似性，分析“偽隨機”電流場與滲漏水流場之間在數學形式上的內在聯(lián)系，建立電流場與異常水流場時空分布形態(tài)之間的擬合關系，從而通過測定電流場就可以間接測定滲漏水流場[12]。

1999年，何繼善院士創(chuàng)立了堤壩管涌滲漏探測新理論-流場法[13]，并且研制出了世界上首批可在汛期等惡劣環(huán)境下準確探測堤壩管涌滲漏入口的儀器設備，已經在中國許多省市的管涌滲漏探測中取得成功應用。通過大量實際工程探測案例，流場法在各類堤防工程中的不同險情探查識別方面具有很好的應用價值，還可以為抗洪搶險提供有效的科技支撐。

2.6 其他物探技術

在很多水利工程中，溫度升降可以直觀反映諸多物理特性的變化，是一項非常重要的隱患探測指標。因此溫度式光纖傳感器的應用便成為目前應用較為廣泛且有效的隱患檢測技術手段，可稱之為“溫度法”，主要適用于堤防滲漏檢測、壩體混凝土溫度監(jiān)控等領域。

電磁波CT技術是將采集到的地震波數據運用一定的技術手段，轉化為高分辨率、圖像直觀的地震剖面，可探測地質孔洞分布、位置、規(guī)模、埋深、充填物性狀、土層分界面等，為物探工作尋找不良地質構造提供準確的資料，但其最大的缺點是需要借助鉆探孔才能開展。

核磁共振技術(Nuclear Magnetic Resonance,NMR) 是當今世界唯一可以直接找水的物探方法。1978年前蘇聯(lián)科學院新西伯利亞分院化學動力學和燃燒研究所(ICKC)的科學家們研發(fā)出世界首臺核磁共振層析找水儀，并在之后的時間里通過對400多個不同國家、地區(qū)的水文站開展試驗研究，檢驗并改進了該儀器的各方面性能。該方法在俄羅斯應用較為廣泛，而我國開展應用較晚。這種方法經濟、快速，通過探測可確定含水量較大部位為大壩滲漏點，并結合地質調查找到滲漏原因，為堤防工程防滲治理提供基礎資料。

其他隱患探測方法諸如：紅外感應法、自然電場法及水下多波速等在我國也已開展多種應用，其技術研究仍然在不斷發(fā)展中。

3 堤防工程險情識別技術發(fā)展現狀及識別理論

大自然是人類生存、繁衍生息的基礎，自然界通過地震、洪水、雷電、暴風雨、滑坡、泥石流、海嘯等運動形式對人類生命財產安全構成風險。但這些運動是有規(guī)律可循的，人們利用這些規(guī)律，降低風險事故發(fā)生的概率，減少損失的程度。在水利工程建設及運營期間，同樣可以通過提前預測可能發(fā)生的險情來盡可能地降低損失。

3.1 堤防工程險情識別技術發(fā)展現狀

在我國早期發(fā)生的水利工程災害中，尤以1998年長江流域大洪水最為典型，而長江堤防發(fā)生的各類險情中，管涌險情是最為嚴重的, 約為較大堤防險情總數的1/2以上。丁留謙等[14]通過統(tǒng)計長江流域的湖北、湖南和江西3個省的管涌險情發(fā)生特征，對管涌搶險的設計范圍進行了大量研究，這也是我國近早期的風險識別技術的初步運用。

神經網絡圖像識別技術是隨著當代計算機技術、圖像處理、人工智能、模式識別理論等發(fā)展起來的一種新型圖像識別技術，是在傳統(tǒng)圖像識別方法的基礎上融合神經網絡算法的一種圖像識別方法[15]。

近年來，隨著人工神經網絡(Artificial Neural Network, ANN)技術的發(fā)展，分布式信息存儲和大規(guī)模自適應并行處理，不僅滿足了對大量數據目標圖像的實時處理要求，且又容許多目標圖像出現背景模糊和局部殘缺[16]，因此神經網絡圖像識別技術在堤防隱患探測技術的應用改進上提供了非常高效的途徑。

基于專家的SFRB大壩失效評估方法[17]得到了人工神經網絡(ANN)模型的支持。通過使用壩高、壩長、最大洪水量、洪水面積、平均年降雨量、海拔高度、小流域面積、城市流域比例、森林流域比例等，可以估算出水壩失效風險，從而為大壩的安全管理提供有效的技術保障。

梁國堅等[18]采用基于圖像處理的火焰險情識別算法可以很好地達到預期的識別效果，應用智能巡檢機器人可以實現對火災的實時識別與監(jiān)控。同樣地，近年來堤防工程智能巡檢機器人及無人機巡檢技術的廣泛應用，也為堤防險情識別技術的推廣提供了強有力的技術支撐。

陸峰[19]將神經網絡模式識別和專家系統(tǒng)綜合評判的方法引入邊坡監(jiān)測資料分析的領域中，模式識別器采用BP網絡多層感知機結構，通過對小浪底水利樞紐進出口高邊坡工程的分析研究，提出了邊坡狀態(tài)模式和模式識別的概念，為小浪底進出口高邊坡各監(jiān)測部位提供了有效的險情識別模式。

3.2 堤防工程險情識別理論

對堤防典型險情進行識別的過程，同時就是對其所處環(huán)境及地質狀況進行量化核算的具體過程。險情的識別與衡量通常是以嚴格的數學理論作為分析工具，在統(tǒng)計分析的基礎上進行計算，從而得出可為險情防治提供參考價值的分析結果。

3.2.1 動態(tài)風險識別模型

動態(tài)風險識別模型旨在根據已知的風險特征快速識別可能的風險，確定風險的優(yōu)先級，減少超高風險造成的經濟損失，提高效率?，F有的動態(tài)風險識別算法大致可分為：模式識別算法、歷史經驗統(tǒng)計算法、遺傳進化算法和神經網絡算法。

傳統(tǒng)動態(tài)風險識別算法的結果并不令人滿意，例如，經典模式識別算法需要依賴單個變量和預設閾值，而閾值的選擇直接影響這些算法的效率和有效性，因此他們的可移植性很差。盡管神經網絡算法具有一些優(yōu)點，但也存在一些缺點，例如動態(tài)性能差，對訓練數據的依賴性強，泛化能力有限。Yang[20]針對模糊支持向量機(Fuzzy Support Vector Machine，FSVM)核函數參數選擇對當前動態(tài)風險識別模型中識別模型性能的影響，提出了一種基于FSVM與免疫優(yōu)化算法(Immune Optimization Algorithm,IOA)相結合的動態(tài)風險識別模型，該模型為處理復雜和易變的動態(tài)風險識別問題提供了更有效和可靠的決策支持。

3.2.2 模糊理論

模糊理論創(chuàng)立于1965年，是由美國柏克萊加州大學電氣工程系的 Zadeh教授在模糊焦合理論的基礎上提出的[21]。其中比較有代表性的是國外的學者 King 和 Pal 提出的基于模糊邊緣檢測算法[22]。

基于故障樹和三角模糊理論的南京長江隧道安全分析[23]，便是通過三角模糊理論的中值方法找出基本事件的模糊重要性，并通過相關專業(yè)人員的評分獲得基礎事件的估計，從而計算頂級事件的可能范圍。

吳中如等[24]提出了3種不同險情程度的水庫大壩潰壩險情識別標準，通過統(tǒng)計分析國內外潰壩資料，對潰壩宏觀機理進行了充分研究，在此基礎上提出了水庫大壩的潰壩模式模糊識別方法與潰壩路徑的區(qū)間層次分析法。

駱辛磊[25]根據險情對堤防穩(wěn)定安全威脅性大小將險情劃分為早、中、晚期。在對不同險情破壞機理定性分析的基礎上，制定了定性與定量相結合的劃分險情嚴重程度的參照表，進而采用模糊模式識別方法對險期進行定量評判，從而為選用和制定搶護方案提供依據。

3.2.3 灰色理論

我國灰色系統(tǒng)理論于1982年創(chuàng)立，由中國研究者鄧聚龍教授首先提出，灰色系統(tǒng)論主要是基于數據量匱乏、信息不完整的不確定性或不完全確定的研究[12]。

Sadeghi等[26]研究出一種基于證據推理方法的安全評估方法和分布式危險指數(Distributed Hazard Index，DHI)。這種方法通過將分布式指數轉化為危險指數(Hazard Index ,HI)，作為堤段最終優(yōu)先次序的衡量標準。將該方法應用于案例研究，得到的剖面排序與基于事故記錄的經驗貝葉斯方法的結果表現出良好的一致性。

Bowles[22]在某項研究中，將風險和不確定性分析應用于位于伊朗南部的Doroudzan水庫的大壩溢流，采用了蒙特卡羅模擬(Monte Carlo Simulation，MCS)和拉丁超立方抽樣(Latin Hypercube Sampling，LHS)進行不確定性分析。

3.2.4 敏感性評估

Romer等[27]提出了一種基于頻率比(Frequency Ratio,FR)滑坡敏感性指數(Landslide Sensitivity Index,LSI)、邏輯回歸(Logistic Regression,LR)和人工神經網絡方法的滑坡敏感性圖評估，并將其應用于南非夸祖魯—納塔爾地區(qū)的第四紀集水區(qū)。該特定集水區(qū)的滑坡發(fā)生一般是由強降雨事件引起的，其中淺層滑坡主要發(fā)生在陡坡上，從而威脅到斜坡底部的非正式住房。該研究內容是比較滑坡敏感性模型的性能和評估滑坡影響因素的重要性。 13個滑坡影響因素包括坡高、坡角、坡向、邊坡總曲率、邊坡平面曲率、邊坡剖面曲率、滲流網絡、地形濕度指數(Topographic Wetness Index，TWI)、巖性、土地覆蓋、斷層分布、與基巖接觸面特征，以及堤壩和道路網的距離。

此外，根據上述方法對每個影響因子進行評級發(fā)現最具影響力的滑坡影響因素是坡高、土地覆蓋和巖性。

3.2.5 系統(tǒng)安全方法

系統(tǒng)安全方法誕生于20世紀50年代，通過較為嚴密的邏輯推理及科學的數學手段相結合使得未雨綢繆地識別危險成為可能，當然系統(tǒng)安全法也可以用來進行堤防工程險情識別，并且已經取得了一定的研究成果。

常用的系統(tǒng)安全方法大約有10種，比如預先危險性分析(Preliminary Hazard Analysis,PHA)、故障樹分析(Fault Tree Analysis,FTA)、事故樹分析(Event Tree Analysis,ETA)、故障模式和影響分析(Failure Mode and Effects Analysis,FMEA)等，相較于其他系統(tǒng)安全法，這幾類方法的科學性及實用性要更好一些。

其中，故障樹分析技術是于1962年由美國貝爾電報公司的電話實驗室開發(fā)的，采用了演繹邏輯推理的方式，其特點是思路清晰，邏輯性強，直觀、明了，深受廣大安全分析工作者歡迎。而ETA方法和FMEA方法在理論上與FTA法最大的區(qū)別在于他們均為歸納邏輯推理，這2種方法更適用于因為危險判斷可能導致后果的情形。

3.2.6 經驗判斷法

無論現在險情識別技術發(fā)展到什么程度，基于專家經驗判斷的方法永遠是堤防工程險情識別及防治方法確定的最終依據。由于發(fā)生險情時往往伴隨著許多數據缺失及時間緊迫等原因，運用經驗判斷險情發(fā)展程度就有了許多其他辨識方法所不具備的優(yōu)點。但是，這種以主觀判斷為主導的危險辨識方法的缺陷也是顯而易見的。

經驗判斷法主要來源于大量的工程實踐但又不局限于此，具有較高理論水平和豐富專業(yè)經驗的各行各業(yè)的專家在其中扮演著重要角色，因而，建立一支結構全面合理的專家隊伍是勢在必行的。經驗判斷法還應建立現代化的安全信息系統(tǒng)，充分收集國內外相關堤防工程事故信息是經驗積累的必要途徑，這方面隨著國家大數據及信息化的進程要求，已經在逐步實現。此外頭腦風暴法和層次分析法等各種現代化手段也能夠提高經驗判斷的準確性。前者充分發(fā)揮專家的團隊力量輔助決策，后者則是通過數學的方法降低專家主觀判斷誤差對決策的影響。

4 結 語

本文基于國內外相關文獻調研分析，提煉總結出當前可適用于堤防工程隱患快速探測、險情識別等相關用途的技術與理論支撐，為后續(xù)堤防工程隱患探測及險情識別技術的進一步研究做好前期的準備工作。

通過分析可知，堤防工程隱患探測技術和風險識別尚存在如下不足：

(1)我國的隱患探測技術在堤防工程中的應用仍處于快速發(fā)展階段，無論是探測精度還是設備、儀器方面仍然需要進一步研究發(fā)展，以期進一步提升我國堤防建設與防治基礎數據庫的完整性。

(2)雖然風險識別理論在各個行業(yè)的研究進展已相對成熟，但是在堤防典型險情的識別理論方面研究尚未成熟，其最主要的原因為基礎數據的不完整。

(3)不同的隱患探測技術及風險識別方法的應用都有其相對局限性，往往在實際堤防工程險情處理中，需要結合多種技術、理論相互驗證才能得到相對準確的結果。