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    量子點光譜泥沙監(jiān)測系統(tǒng)在水文泥沙監(jiān)測中的應(yīng)用

    2024-03-01 08:38:36周露塵
    四川水利 2024年1期
    關(guān)鍵詞:夾江含沙量泥沙

    楊 俊,周露塵

    (四川省樂山水文水資源勘測中心,四川 樂山 614000)

    近幾十年來,懸移質(zhì)泥沙測驗方式主要以人工監(jiān)測為主,監(jiān)測方法和測驗手段相對傳統(tǒng)落后。采樣器類型大多采用橫式采樣器、瓶式采樣器、調(diào)壓積時式采樣器等;所測泥沙需現(xiàn)場取樣,并將水樣送到實驗室分析,不能進行實時動態(tài)監(jiān)測。傳統(tǒng)的泥沙監(jiān)測測量周期長、洪水期取樣時機難以把握、操作過程煩瑣、勞動強度大、監(jiān)測成果時效低等。隨著社會的發(fā)展和科技的進步,同位素測沙儀、光電測沙儀、超聲波測沙儀、振動式懸移質(zhì)測沙儀器等自動測沙設(shè)備先后在水文測驗中得到運用,在部分站點取得了一定的效果,但產(chǎn)品存在安裝復(fù)雜、操作繁瑣、難以靈活布設(shè)等問題,且精度未能實現(xiàn)實質(zhì)性突破,無法測量顆粒級配,仍存在應(yīng)用瓶頸。

    隨著光學(xué)、聲學(xué)技術(shù)的發(fā)展,芯視界科技研發(fā)的量子點光譜懸移質(zhì)泥沙監(jiān)測新技術(shù)取得突破,在多處水文站中得到試用,取得較好的效果。量子點光譜技術(shù),以其引領(lǐng)未來的顛覆性技術(shù)、實現(xiàn)對傳統(tǒng)對象的全自動高精度監(jiān)測,可為泥沙智慧化監(jiān)測提供更全面、更準(zhǔn)確、更有效的解決方案。本文對四川省安裝的第一臺量子點光譜泥沙監(jiān)測系統(tǒng)(芯禹Sedi-Q D10)在夾江水文站的運用情況進行分析。

    1 測沙系統(tǒng)原理

    1.1 量子點光譜推算含沙量原理

    量子點光譜進行泥沙監(jiān)測,采用世界領(lǐng)先的量子點光譜分析技術(shù),將量子點與成像感光元件完美結(jié)合,開發(fā)原位、實時的泥沙監(jiān)測方法[1]。用量子點光譜泥沙監(jiān)測終端進行泥沙監(jiān)測,通過測量被研究光的光譜特性,用非化學(xué)分析的手段獲得水體中特定物質(zhì)的光譜信息,包括波長、強度等譜線特征,建立光譜數(shù)據(jù)與水環(huán)境各要素的映射關(guān)系,通過大數(shù)據(jù)光譜分析快速返回物質(zhì)信息,從而可以不用稱重獲取目標(biāo)水域的泥沙信息。

    光譜推算含沙量的原理來源于比爾-朗伯定律(Beer-Lambertlaw)[1]。公式如下:

    式中,A為吸光度;It為透射光的強度;I0為入射光的強度;T為透射比或透光度;K為吸收系數(shù);l為光在介質(zhì)中通過的路程;c為吸光物質(zhì)的濃度。

    Beer-Lambert定律的物理意義在于:當(dāng)光穿過溶液時,會被溶液中的分子通過吸收而衰減。根據(jù)量子力學(xué),當(dāng)入射光的能量與溶質(zhì)分子的能級差相匹配時,就會發(fā)生光子被吸收的現(xiàn)象。根據(jù)Boltzmann分布,溫度一定條件下,分子處于各能級的概率固定,能級分布決定了不同波長光被吸收的程度。溶質(zhì)濃度越大,能吸收光子的分子數(shù)越多,吸收越強;光路程越長,交互作用距離越長,吸收也越多?;诖?將比爾-朗伯定律對吸光物質(zhì)的濃度的計算演變于對含沙量的推算。但由于水體為混合介質(zhì),包含砂礫、表面附著的顆粒、造成干擾的氣泡、木屑等,比爾-朗伯定律本身無法滿足含沙量的推算,可以通過機器學(xué)習(xí)方法在光程一定的前提下訓(xùn)練出吸光度與含沙量的函數(shù)映射關(guān)系進而推算出含沙量。

    推算公式為:

    A=K1c1l+K2c2l+K3c3l+….+Kicil=Kcl

    式中,Ki為第i種成份的吸光系數(shù);ci為第i種成分的濃度;c是混合物總濃度;l為光在介質(zhì)中通過的路程;K為等效折合吸光系數(shù)。

    如果知道等效折合吸光系數(shù),混合物總濃度可以按下式計算:

    c=A/Kl=f(A)

    利用米散射原理,測量混合溶液在不同方向或者不同波長的散射系數(shù),即可識別泥沙的粒徑。原則上,測量泥沙混合溶液在連續(xù)譜段的散射系數(shù)即包涵了泥沙種類和豐度的信息,對有限泥沙種類空間,可以通過數(shù)據(jù)驅(qū)動有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練出吸光度譜到泥沙總含量的映射關(guān)系,從而建立由水樣的吸光度譜推測泥沙含量的算法模型。

    1.2 量子點光譜泥沙監(jiān)測系統(tǒng)技術(shù)參數(shù)

    表1 量子點光譜泥沙監(jiān)測系統(tǒng)主要參數(shù)統(tǒng)計

    2 測站基本情況

    夾江水文站設(shè)立于1936年,屬國家重要水文站,是青衣江干流出口控制站,地處樂山市夾江縣青衣街道千佛社區(qū)。隸屬長江流域,大渡河青衣江水系,集水面積12 588 km2,域內(nèi)河長245 km,至河口距離34 km。監(jiān)測項目包括:水位、流量、泥沙、降水、蒸發(fā)、水溫、水質(zhì)。

    (1)斷面情況:夾江水文站基本水尺斷面與流速儀測流斷面重合,自建站以來基本斷面未發(fā)生過遷移,斷面呈“U”形,兩岸為陡岸巖石,河底為沙卵石組成,斷面有沖淤變化。下游約200 m處灘地為本站良好的中低水控制斷面,再下游1 km處有鐵路橋為本站高水控制。近5 a夾江站斷面沖淤變化為-0.9%~6.2%。高水時水面寬為290 m,中水時水面寬為270 m,低水時水面寬為150 m左右,整個河段水面寬度變化不大。上游2 km為千佛巖電站尾水渠,區(qū)間為千佛巖景區(qū),下游為毛灘電站庫區(qū)。

    (2)泥沙監(jiān)測:夾江水文站的泥沙任務(wù)為懸移質(zhì)單沙和懸移質(zhì)輸沙,主要取沙方法采用瓶式積深法。單沙測驗在起點距100 m處取樣,枯季或平水期含沙量較小時,采用人工取樣2~5 d一次進行含沙量監(jiān)測;汛期,每次洪水過程泥沙監(jiān)測5~8次,洪峰與沙峰不一致時或含沙量變化較大時適當(dāng)增加泥沙監(jiān)測頻次,特別是在含沙量變化轉(zhuǎn)折處加密測次;枯季含沙量變化較小時,6~15 d取樣一次,測次分布滿足單斷沙關(guān)系整編定線要求。

    青衣江干流水電站眾多,特別是受汛期電站關(guān)放水影響,懸移質(zhì)泥沙變化改變天然狀態(tài)規(guī)律,分布變化雜亂無章,相關(guān)關(guān)系極不穩(wěn)定,夾江水文站斷面含沙量橫向分布不均勻,單斷沙關(guān)系洪水期間影響較大,高沙監(jiān)測存在一定難度。

    3 設(shè)備安裝運用

    為保證量子點光譜泥沙監(jiān)測系統(tǒng)的正常運行及人工自動同步數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,夾江水文站在基本水尺斷面左岸修建專用監(jiān)測設(shè)備平臺。根據(jù)夾江水文站多年低枯水水位及流速大小分布,確定水下探頭的安裝位置和高程,保證探頭常年處于水下淹沒狀態(tài),且低枯水設(shè)備位置有一定流速,確保自動泥沙數(shù)據(jù)的正常監(jiān)測和記錄。

    量子點光譜泥沙監(jiān)測設(shè)備于2023年5月正式安裝完成,位置位于起點距21 m,水下405.70 m水深處(如圖1所示),水位低于常年最低水位,安裝固定位置不受泥沙淤積影響。

    圖1 水下探頭安裝斷面位置示意

    4 推算模型建立

    模型框架主要包括從數(shù)據(jù)預(yù)處理到特征工程再到模型選擇最后到模型優(yōu)化和模型測試等一系列流程,如圖2所示。

    圖2 含沙量推算模型框架示意

    建模步驟包括實際問題轉(zhuǎn)化數(shù)學(xué)問題、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、模型選擇、模型優(yōu)化等[1]。

    (1)實際問題轉(zhuǎn)化數(shù)學(xué)問題:含沙量預(yù)測問題轉(zhuǎn)化為機器學(xué)習(xí)回歸任務(wù),以量子點光譜信息作為輸入,含沙量作為輸出構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型并預(yù)測含沙量。

    (2)數(shù)據(jù)獲?。簲?shù)據(jù)主要來源于量子點光譜終端測量結(jié)果,標(biāo)簽來源于人工采樣測量?;跀?shù)據(jù)標(biāo)簽所對應(yīng)的時間間隔,從數(shù)據(jù)庫中選擇該時間間隔內(nèi)所有的光譜數(shù)據(jù)。

    (3)數(shù)據(jù)清洗:數(shù)據(jù)清洗包括異常值診斷和異常值處理。根據(jù)物理常識和先驗經(jīng)驗診斷異常值并剔除。

    (4)模型選擇:采用不同的機器學(xué)習(xí)回歸模型對光譜指標(biāo)和含沙量進行訓(xùn)練并測試。主要模型包括線性回歸模型,集成模型和平均模型等。

    (5)模型優(yōu)化:對于集成模型,可以調(diào)節(jié)樹模型的深度,樹模型的個數(shù),葉節(jié)點的個數(shù),正則化系數(shù)等操作解決平衡模型欠擬合和過擬合問題。對于線性模型可以引入懲罰項系數(shù)控制模型過擬合問題,或者增加其他人工特征提高模型準(zhǔn)確度。

    2023年5月自動測沙設(shè)備安裝好后,隨即開展數(shù)據(jù)采集分析,由于5-6月水位較低含沙量小,一直處于設(shè)備調(diào)試階段。7月1日開始在同位置進行人工取樣數(shù)據(jù)監(jiān)測,并記錄同時段自動測沙數(shù)據(jù),用于模型建立與分析。表2為2023年7月人工取樣數(shù)據(jù),根據(jù)人工取樣數(shù)據(jù)對夾江水文站自動測沙進行模型建立。

    表2 2023年7月人工取樣數(shù)據(jù)

    表3 2023年 8月人工取樣及自動采集數(shù)據(jù)對比

    夾江站的泥沙監(jiān)測模型框架基于長江委與芯視界聯(lián)合開發(fā)的長江通用模型,長江通用模型的研發(fā)基于長江上、中、下游的10個國家站200多天、300多次比測和17萬組光譜數(shù)據(jù),長江通用模型整體適用于長江流域的泥沙監(jiān)測。長江通用模型采用超參數(shù)用于適應(yīng)區(qū)域間的空間不一致性,本次比測通過1-7組泥沙數(shù)據(jù)擬合,第8組數(shù)據(jù)處于泥沙峰值前后,由于泥沙含量變化顯著未使用此數(shù)據(jù)用于模型調(diào)試。用于調(diào)整長江通用模型的超參數(shù)以適應(yīng)夾江站的本地泥沙特征。

    模型擬合后的效果如圖3所示,模型調(diào)試期間發(fā)生洪水1次,發(fā)生沙峰2次。8組人工采樣數(shù)據(jù)中2組數(shù)據(jù)(1,2)處于低含沙量區(qū)間,6組數(shù)處于洪水期,且3組取樣在第一次沙峰(3-5),3組取樣在第二次沙峰(6-8)。整體取樣涵蓋了測點處不同含沙量的水樣,有較高的代表性,且調(diào)試后模型趨勢與人工法趨勢存在顯著正相關(guān),相關(guān)系數(shù)達到0.75。

    圖3 夾江水文站洪水過程泥沙建模示意

    5 比測運用分析

    5.1 取樣過程

    模型建立后,8月份繼續(xù)采用人工取樣與自動測沙同步對比分析,主要經(jīng)歷1場洪水過程,對比分析測點均勻分布于洪水過程,洪水過程及對比測點分布見圖4。

    圖4 同步取樣點分布及泥沙過程示意

    5.2 相關(guān)關(guān)系分析

    根據(jù)8月水沙變化過程,共同步對比測量數(shù)據(jù)21份,期間經(jīng)歷完整洪水過程。

    根據(jù)人工數(shù)據(jù)與自動數(shù)據(jù)的比值進行平均計算,21組樣本分析得出人工取樣與自動測沙相關(guān)關(guān)系為:

    Cs單=0.950 1×Cs自動

    人工取樣數(shù)據(jù)與自動測沙數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系(見圖5)及相關(guān)關(guān)系檢驗如下(見表4)。

    圖5 人工取樣與自動測沙相關(guān)性分析

    根據(jù)上述結(jié)果進行相關(guān)關(guān)系檢驗[2],未通過檢驗,其中隨機不確定度較大但系統(tǒng)誤差小,分別為42.6%和0.0%。主要原因為低沙部分偏離較大影響,完整洪水過程中的4組含沙量較大測點相關(guān)關(guān)系較好。通過對儀器設(shè)備安裝位置、測驗河段情況、對比取樣過程等進行分析,產(chǎn)生較大誤差的對比測點可能存在以下問題:洪水期間受電站泄洪及左岸尾水渠溢水影響,造成監(jiān)測斷面位置泥沙分布不均勻;自動設(shè)備測沙時間較短,且人工取樣和自動測沙不完全在同一位置,且含沙量較小,低沙誤差較大。

    舍棄部分低水含沙量偏差在20%以上的測點后重新進行檢驗分析,見表5。

    表5 8月人工取樣及自動采集數(shù)據(jù)對比

    人工取樣數(shù)據(jù)與自動測沙數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系圖如下(見圖6)。

    圖6 人工取樣與自動測沙數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)系

    根據(jù)上述結(jié)果進行相關(guān)關(guān)系檢驗[2],通過檢驗。標(biāo)準(zhǔn)差Se=5.0%,隨機不確定度為10.0%,系統(tǒng)誤差0.0%。檢驗情況見表6。

    表6 人工取樣與自動測沙相關(guān)關(guān)系檢驗

    夾江站共計21組數(shù)據(jù)參與模型計算,實際含沙量范圍0.049~1.81 kg/m3,采用光譜參數(shù)與含沙量建立回歸模型,通過模型計算優(yōu)選,最終系統(tǒng)誤差為0,隨機不確定度為 10.0%,滿足一類精度水文站懸移質(zhì)含沙量監(jiān)測精度要求[3]。相關(guān)關(guān)系如下:

    Cs單=0.963 1×Cs自動

    6 結(jié)論與建議

    6.1 結(jié)論

    利用光譜推算含沙量的方法最終是否能在大江大河主要控制站泥沙實時監(jiān)測中推廣使用,關(guān)鍵在于其含沙量比測精度是否滿足國家現(xiàn)行相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定要求。本次夾江站量子點光譜含沙量比測精度是以水文泥沙測驗中常規(guī)的瓶式采樣器汲取河水水樣的方式,水樣運送到室內(nèi)采用“烘干稱重法”進行處理分析成果近似“真值”的對比精度。通過對比分析試驗結(jié)果可以看出,量子點光譜儀測驗懸移質(zhì)泥沙是可行的,且具有較高的精度。目前,從全國范圍看,濁度計、激光測沙、聲學(xué)測沙等在線監(jiān)測進行了大量研究試用,取得了一些效果和一些應(yīng)用,但其精度和應(yīng)用瓶頸尚沒有取得實質(zhì)性的突破,芯視界量子點光譜泥沙監(jiān)測系統(tǒng)具有光譜信息豐富優(yōu)勢,含沙量推算模型具有較好的泛化能力,在比測中已表現(xiàn)出優(yōu)于以往泥沙在線監(jiān)測精度。通過后期進一步進行產(chǎn)品適應(yīng)性改造、算法調(diào)整、模型優(yōu)化,量子點光譜儀會有更高的懸移質(zhì)含沙量測驗精度,更進一步在水文中得到廣泛推廣和應(yīng)用,為泥沙測驗帶來“顛覆性”的技術(shù)。

    6.2 建議

    (1)儀器設(shè)備安裝位置應(yīng)垂

    直于水流方向且避開死水,安裝高度應(yīng)低于歷年最低水位,上下游岸坡位置盡量順直且沒有干擾水流流向流速的物體。

    (2)監(jiān)測系統(tǒng)測量間隔為10 min/次,且為瞬時測量,就運行情況和測得的數(shù)據(jù)來看,存在一定的偶然誤差。建議根據(jù)最短測沙間隔歷時進行一定次數(shù)的測量,取得的測沙數(shù)據(jù)采用期間數(shù)據(jù)的平均值。如10∶00數(shù)據(jù),采用9∶50/10∶00/10∶10三次數(shù)據(jù)平均值;或改為5 min/次測量頻次,前后共5個數(shù)據(jù)進行平均處理。

    (3)本次在夾江水文站對比分析量子點光譜泥沙監(jiān)測系統(tǒng)測得的最大含沙量為1.81 kg/m3,對比分析建模含沙量相對較小,夾江水文站常年洪水含沙量最大值在5~10 kg/m3,歷史最大含沙量可達40 kg/m3左右。后續(xù)將繼續(xù)深入開展人工取樣與量子點光譜泥沙監(jiān)測對比分析工作,重點比測部分應(yīng)至少經(jīng)歷2場完整的洪水沙峰過程,且測點應(yīng)分布均勻。

    (4)除加強量子點光譜泥沙單次監(jiān)測對比分析外,還要加強單沙和斷面平均含沙量規(guī)律的分析研究,以保證泥沙斷面的測驗精度。

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