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MT-InSAR土石坝形变监测及稳定性分析

MT-InSAR土石坝形变监测及稳定性分析

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作者：赵文飞华北水利水电大学

学位级别：硕士

我国已建土石坝数量之多、工程规模之大、技术难度之高,在诸多方面处于世界领先水平,对世界土石坝工程建造与发展起着重要的推动作用。目前,土石坝形变监测主要采用水准测量、全球导航卫星系统测量等传统手段,存在成本高、劳动强度大且... 详细信息

我国已建土石坝数量之多、工程规模之大、技术难度之高,在诸多方面处于世界领先水平,对世界土石坝工程建造与发展起着重要的推动作用。目前,土石坝形变监测主要采用水准测量、全球导航卫星系统测量等传统手段,存在成本高、劳动强度大且耗时耗力等问题,亟需一种大范围、高精度形变监测手段。本文基于多时相合成孔径雷达干涉测量(Multi-Temporal Interferometry Synthetic Aperture Radar,MT-In SAR)技术,采用2017年3月～2021年9月55景Sentinel-1A数据对河南省17座大型土石坝进行监测,并对小浪底土石坝重点部位的形变情况进行详细分析。提出了麻雀搜索算法优化长短期记忆神经网络(Sparrow Search Algorithm Long Short Term Memory,ssa-lstm)时间序列模型预测未来形变趋势。最后,利用有限元分析方法对土石坝进行渗流与应力分析。主要内容如下:(1)获取了河南省16座大型土石坝形变信息。选取河南省2017年3月～2021年9月55景Sentinel-1A升轨数据,采用PS-In SAR技术得到了16座土石坝近五年的形变速率以及形变量。结果表明,白沙水库大坝、白龟山水库大坝及燕山水库大坝发生严重形变,应重点关注,其余土石坝均有不同程度的形变情况。(2)分析了小浪底水库土石坝的时间演变特征。选取了2017年3月～2021年9月55景Sentinel-1A升轨数据,采用PS-In SAR、短基线集干涉测量技术(Small Baselines Subset In SAR,SBAS-In SAR)、准持续性散射体干涉测量技术(Quasi Persistent Scatterer In SAR,QPS-In SAR)三种不同的时序In SAR技术对小浪底水库土石坝进行监测。结果表明,小浪底水库土石坝近五年的形变速率从坝顶至坝底呈现阶梯状形变,且最大形变速率为-20mm/a。此外,结合了库水位、降雨量因素,分析了水位高低变化对坝体形变有明显的影响,在水位进行持续下降或者上升的时候,坝体会出现规律性波动且在小浪底水库进行调水调沙期间,坝体的形变速率会变缓,同时出现轻微的抬升情况。(3)提出了小浪底水库土石坝坝体ssa-lstm时间序列预测模型。为了增加训练模型精度,在原有数据的基础上,增加了SAR影像数据量,使用2017年1月～2022年11月171景Sentinel-1A升轨数据,采用PS-In SAR技术获取形变监测数据。使用前80%的形变数据建立ssa-lstm坝体时间序列预测模型,并利用后20%的形变数据进行精度分析。结果表明,该模型在大坝形变情况预测中表现出较高的预测精度,能很好地反映出坝体的整体沉降趋势。(4)分析了土石坝的稳定性。采用二维有限元模型,对小浪底水库大型土石坝的模拟模型进行渗流、应力分析。所得结果表明,在库水位不同的情况下,高水位相较于低水位情况渗流量更大,且发现在高水位情况下坝体形变速率更大。在应力分析部分,发现垂直向形变趋势与In SAR监测结果吻合,呈现阶梯状形变。两种分析方法都表明,心墙在土石坝中起着重要的作用,是需要重点关注的位置。

关键词： MT-InSAR 土石坝 ssa-lstm预测模型稳定性分析

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