渠紅海

（武漢理工光科股份有限公司，湖北 武漢 430223）

地鐵隧道分布于復(fù)雜的地下城市路網(wǎng)，地處環(huán)境復(fù)雜多變，地鐵隧道的運(yùn)營(yíng)安全面臨著眾多外界施工的威脅[1-5]。近年來(lái)，我國(guó)多地都發(fā)生過(guò)地鐵隧道被擊穿的事故，因此，及早發(fā)現(xiàn)地鐵隧道周邊的第三方施工對(duì)地鐵隧道的破壞風(fēng)險(xiǎn)，安排相關(guān)人員進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督，是預(yù)防地鐵隧道被破壞事故發(fā)生的有效措施。

利用分布式光纖傳感技術(shù)空間和時(shí)間連續(xù)測(cè)量的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，對(duì)地鐵隧道沿線的所有振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集和分析，對(duì)具有威脅性的施工信號(hào)進(jìn)行及時(shí)地預(yù)警，可作為對(duì)地鐵隧道進(jìn)行防破壞監(jiān)測(cè)的有效手段。

1 信號(hào)采集分析

將振動(dòng)探測(cè)光纜布設(shè)于地鐵隧道頂部，采集地鐵隧道沿線的所有振動(dòng)信號(hào)。將各個(gè)時(shí)刻采集的數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行拼接，即得到一段時(shí)間內(nèi)的全段振動(dòng)信號(hào)矩陣，此矩陣的橫軸為距離，縱軸為時(shí)間，由全段振動(dòng)信號(hào)矩陣?yán)L制而成的光纖振動(dòng)數(shù)據(jù)圖像，稱(chēng)之為振動(dòng)瀑布圖。

1.1 信號(hào)預(yù)處理

監(jiān)測(cè)系統(tǒng)生成振動(dòng)瀑布圖的過(guò)程，即信號(hào)預(yù)處理過(guò)程，計(jì)算步驟如下：（1） 每一時(shí)刻，讀取各個(gè)監(jiān)測(cè)單元的原始信號(hào)。采樣率為f，監(jiān)測(cè)單元數(shù)量為N，得到f×N 的矩陣。（2） 對(duì)每秒原始信號(hào)矩陣的每一列（即每個(gè)監(jiān)測(cè)單元的時(shí)域數(shù)據(jù)），進(jìn)行差分運(yùn)算，即每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的后一點(diǎn)與其相減再取絕對(duì)值。（3） 對(duì)上一步的矩陣按行進(jìn)行分幀，記幀數(shù)為d，對(duì)每一幀，求每列的最大值，得到d×N 的矩陣。即：將每一時(shí)刻的數(shù)據(jù)劃分為d 個(gè)時(shí)間片段，取每個(gè)片段的最大值，用以進(jìn)一步增強(qiáng)探測(cè)到的振動(dòng)信號(hào)。（4） 將各個(gè)時(shí)刻得到的數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行拼接，即得到一段時(shí)間內(nèi)的全段振動(dòng)信號(hào)矩陣，用于繪制成光纖振動(dòng)數(shù)據(jù)圖像。

如圖1 所示，為一段在地鐵隧道周邊位置進(jìn)行模擬挖掘激勵(lì)測(cè)試的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)。每個(gè)探測(cè)單元長(zhǎng)度為10 m，在此段瀑布圖中，展示第300 個(gè)探測(cè)單元到第400 個(gè)探測(cè)單元的信號(hào)，時(shí)間長(zhǎng)度為60 min。其中，挖掘激勵(lì)信號(hào)中心在第382 個(gè)探測(cè)單元，挖掘激勵(lì)振動(dòng)的空間涵蓋范圍為第374 個(gè)探測(cè)單元至第389 個(gè)探測(cè)單元。在此段模擬挖掘激勵(lì)測(cè)試的振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)中，包含有2組模擬挖掘動(dòng)作，每組激勵(lì)5 下。其中，第一組5 次激勵(lì)，因此時(shí)的背景干擾相對(duì)較小，在圖中觀察較為清晰，第二組5 次激勵(lì)，由于受到地鐵列車(chē)進(jìn)站的振動(dòng)干擾影響，在圖中較難辨別，淹沒(méi)于背景噪聲。因此，需要設(shè)計(jì)合理有效的方法，對(duì)地鐵隧道周邊采集到的振動(dòng)信號(hào)中的施工激勵(lì)信號(hào)進(jìn)行增強(qiáng)，對(duì)地鐵列車(chē)行進(jìn)、地鐵列車(chē)進(jìn)站等干擾進(jìn)行過(guò)濾，以提高監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的報(bào)警準(zhǔn)確率。

圖1 某段地鐵隧道振動(dòng)探測(cè)瀑布圖

1.2 信號(hào)過(guò)濾

在地鐵隧道的應(yīng)用場(chǎng)景中，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要面臨的干擾源為地鐵列車(chē)行進(jìn)和地鐵列車(chē)進(jìn)站干擾。通過(guò)觀察對(duì)比采集的多組模擬施工激勵(lì)信號(hào)和地鐵列車(chē)振動(dòng)信號(hào)可知：地鐵列車(chē)干擾信號(hào)的普遍特征為影響時(shí)間范圍較長(zhǎng)、影響空間范圍較大、在振動(dòng)瀑布圖中的覆蓋面積較大，圖像紋理相對(duì)于施工激勵(lì)，不具有明顯的規(guī)律性；而對(duì)于施工激勵(lì)振動(dòng)信號(hào)，其主要特征為影響空間區(qū)域在短時(shí)間內(nèi)相對(duì)固定，振動(dòng)信號(hào)具有明顯的規(guī)律性，在振動(dòng)瀑布圖中表現(xiàn)為明顯的橫向圖案紋理。因此，可以利用圖像的卷積濾波運(yùn)算，對(duì)地鐵隧道振動(dòng)探測(cè)瀑布圖數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾。

使用人工生成的卷積核進(jìn)行測(cè)試，模擬了施工激勵(lì)信號(hào)的規(guī)律性，設(shè)置存在激勵(lì)的區(qū)域，橫向?qū)挾葹? 像素點(diǎn)，縱向?qū)挾葹? 像素點(diǎn)。

使用人工生成卷積核進(jìn)行模板濾波，可見(jiàn)模擬施工部分的激勵(lì)得到了增強(qiáng)，但由于人工生成的卷積模板與真實(shí)的模擬施工激勵(lì)信號(hào)，其規(guī)律性存在一定的差異，因此可見(jiàn)在瀑布圖的其他非模擬施工激勵(lì)區(qū)域，存在著較為明顯的橫向紋理，會(huì)對(duì)信號(hào)的過(guò)濾效果產(chǎn)生一定影響。

采集多組模擬施工激勵(lì)數(shù)據(jù)，將所得到的激勵(lì)信號(hào)區(qū)域進(jìn)行二值化運(yùn)算，并將多組圖像進(jìn)行融合處理，得到基于真實(shí)激勵(lì)信號(hào)的卷積核。

使用基于真實(shí)激勵(lì)信號(hào)的卷積核進(jìn)行模板濾波，所得結(jié)果，見(jiàn)圖2，可見(jiàn)模擬施工部分的激勵(lì)也得到了明顯增強(qiáng)，在瀑布圖的其他非模擬施工激勵(lì)區(qū)域，圖像更為平滑，部分也存在橫向紋理的區(qū)域，為列車(chē)與軌道發(fā)生規(guī)律性撞擊的振動(dòng)信號(hào)，使用基于真實(shí)激勵(lì)信號(hào)的卷積核進(jìn)行模板濾波，更有利于對(duì)施工時(shí)產(chǎn)生的規(guī)律性激勵(lì)信號(hào)的增強(qiáng)，并且能對(duì)地鐵列車(chē)行進(jìn)時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)干擾具有一定的抑制效果。

圖2 基于真實(shí)激勵(lì)信號(hào)卷積核模板濾波結(jié)果

在濾波結(jié)果矩陣中，每一個(gè)點(diǎn)的物理含義為以該點(diǎn)為中心的區(qū)域，與卷積核模板的相似度數(shù)值。相似度數(shù)值取值范圍在0～1 之間，數(shù)值約接近于0，則表示此區(qū)域與卷積核模板的相似度越低，數(shù)值約接近于1，則表示此區(qū)域與卷積核模板的相似度越高。根據(jù)地鐵隧道振動(dòng)探測(cè)瀑布圖的模板濾波結(jié)果，設(shè)置過(guò)濾閾值為0.6，對(duì)瀑布圖進(jìn)行二值化處理，二值化結(jié)果，見(jiàn)圖3，可見(jiàn)模擬挖掘激勵(lì)信號(hào)得到了有效保留，但同時(shí)仍存在部分散點(diǎn)信號(hào)干擾。

圖3 二值化結(jié)果

使用一個(gè)3×9 的矩形模板，對(duì)二值化圖像進(jìn)行腐蝕-膨脹運(yùn)算，可對(duì)散點(diǎn)干擾信號(hào)進(jìn)行濾除，同時(shí)，模擬挖掘激勵(lì)信號(hào)得到了保留。

由以上結(jié)果可得，通過(guò)使用基于真實(shí)激勵(lì)信號(hào)的卷積核進(jìn)行模板濾波，再使用相似度閾值圖像進(jìn)行二值化，進(jìn)行腐蝕-膨脹運(yùn)算形態(tài)學(xué)處理后，地鐵隧道振動(dòng)探測(cè)瀑布圖中的施工激勵(lì)信號(hào)可以得到有效地提取，地鐵列車(chē)行進(jìn)和進(jìn)站時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)干擾，可以被有效地過(guò)濾。

1.3 報(bào)警算法

基于上一節(jié)的測(cè)試分析，地鐵隧道安全監(jiān)測(cè)報(bào)警算法的計(jì)算步驟設(shè)計(jì)如下：

（1） 采集多組模擬施工激勵(lì)或真實(shí)施工激勵(lì)產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)樣本，對(duì)于各組數(shù)據(jù)樣本，將所得到的激勵(lì)信號(hào)區(qū)域進(jìn)行二值化運(yùn)算，并將多組圖像進(jìn)行融合處理，得到基于真實(shí)激勵(lì)信號(hào)的卷積核。

（2） 使用基于真實(shí)激勵(lì)信號(hào)的卷積核，對(duì)地鐵隧道振動(dòng)探測(cè)瀑布圖進(jìn)行模板濾波。

（3） 根據(jù)真實(shí)激勵(lì)的形態(tài)特點(diǎn)，設(shè)置用于形態(tài)學(xué)運(yùn)算的矩形模板大小，即設(shè)置一個(gè)m×n 的矩形模板，使用此m×n 的矩形模板，對(duì)二值化圖像進(jìn)行腐蝕-膨脹運(yùn)算，對(duì)瀑布圖之中的散點(diǎn)干擾信號(hào)進(jìn)行進(jìn)一步的濾除。

（4） 對(duì)進(jìn)行了腐蝕-膨脹運(yùn)算形態(tài)學(xué)處理后的結(jié)果，進(jìn)行連通域分析。

（5） 根據(jù)連通域分析結(jié)果，對(duì)每一個(gè)獨(dú)立的連通域，統(tǒng)計(jì)其空間涵蓋范圍，若某一個(gè)連通域的空間涵蓋范圍超過(guò)閾值，則將此連通域判定為一次施工激勵(lì)，同時(shí)，計(jì)算此連通域的圖像重心，圖像重心的橫坐標(biāo)，即為此次施工激勵(lì)的中心，系統(tǒng)記錄下此次施工激勵(lì)的中心距離。

（6） 當(dāng)某一空間區(qū)域，在一定的時(shí)間范圍內(nèi)，檢測(cè)到的施工激勵(lì)數(shù)量超過(guò)閾值，則監(jiān)測(cè)系統(tǒng)發(fā)出施工破壞報(bào)警，報(bào)警事件的中心，取各次激勵(lì)中心的均值。

2 測(cè)試運(yùn)行統(tǒng)計(jì)

于2021 年6 月，在某地鐵隧道沿線完成了分布式光纖測(cè)振系統(tǒng)的布設(shè)和安裝，將振動(dòng)探測(cè)光纜固定于地鐵隧道頂部，采集地鐵隧道沿線的所有振動(dòng)信號(hào)。系統(tǒng)所監(jiān)測(cè)的隧道區(qū)間長(zhǎng)度約為4.4 km，全段光纜共包含440 個(gè)探測(cè)單元，這440 個(gè)探測(cè)單元的位置是連續(xù)的，每個(gè)探測(cè)單元的序號(hào)代表了其對(duì)應(yīng)的空間位置。分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)在每一時(shí)刻采集到的數(shù)據(jù)就是一個(gè)1行440 列的矩陣。將各個(gè)時(shí)刻采集的數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行拼接，即得到一段時(shí)間內(nèi)的全段振動(dòng)信號(hào)矩陣，此矩陣的橫軸為距離，縱軸為時(shí)間，由全段振動(dòng)信號(hào)矩陣?yán)L制振動(dòng)瀑布圖。

2.1 模擬測(cè)試統(tǒng)計(jì)

在地鐵隧道沿線隨機(jī)選取一個(gè)進(jìn)行模擬機(jī)械挖掘施工激勵(lì)的測(cè)試地點(diǎn)。進(jìn)行多次模擬機(jī)械挖掘施工激勵(lì)測(cè)試，統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的報(bào)警率，模擬測(cè)試結(jié)果統(tǒng)計(jì)，見(jiàn)表1。

表1 模擬測(cè)試結(jié)果

分析以上模擬測(cè)試結(jié)果，在2021 年6 月10 日第一次模擬挖掘激勵(lì)測(cè)試時(shí)，共進(jìn)行了50 組激勵(lì)，其中46次測(cè)試中，系統(tǒng)輸出報(bào)警，將未觸發(fā)報(bào)警的4 組數(shù)據(jù)進(jìn)行了回放和分析，發(fā)現(xiàn)是對(duì)于單個(gè)激勵(lì)圖塊設(shè)置的空間涵蓋范圍閾值偏大引起的系統(tǒng)漏報(bào)，即在此4 組數(shù)據(jù)中，空間涵蓋范圍達(dá)到閾值的激勵(lì)數(shù)量較少，不足以觸發(fā)系統(tǒng)的報(bào)警。通過(guò)修改報(bào)警閾值參數(shù)，并經(jīng)過(guò)反復(fù)數(shù)據(jù)回放和比對(duì)分析，確定了更為合適的報(bào)警閾值參數(shù)，在確保真實(shí)的模擬挖掘激勵(lì)信號(hào)能夠被識(shí)別并觸發(fā)系統(tǒng)報(bào)警的同時(shí)，抑制背景干擾噪聲引起的誤報(bào)警。在2021 年6 月18 日、2021 年6 月19 日連續(xù)兩天的測(cè)試中，系統(tǒng)對(duì)于每組模擬挖掘激勵(lì)測(cè)試都能夠及時(shí)有效的報(bào)警，有效報(bào)警率達(dá)到100%。在2021 年12 月18 日、2021 年12 月19 日、2021 年12 月20 日，又進(jìn)行了連續(xù)3 天的模擬挖掘激勵(lì)測(cè)試，系統(tǒng)對(duì)于每組模擬挖掘激勵(lì)測(cè)試都能夠及時(shí)有效的報(bào)警，有效報(bào)警率達(dá)到100%。監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠?qū)Φ罔F隧道周邊發(fā)生的威脅性施工激勵(lì)，進(jìn)行及時(shí)有效地報(bào)警。

2.2 運(yùn)行統(tǒng)計(jì)分析

分布式光纖測(cè)振系統(tǒng)在某地鐵隧道經(jīng)過(guò)長(zhǎng)達(dá)半年的運(yùn)行觀察，對(duì)分布式光纖測(cè)振系統(tǒng)輸出的每一條報(bào)警事件進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)核實(shí)，運(yùn)行結(jié)果按月度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，見(jiàn)表2。

表2 運(yùn)行結(jié)果月度統(tǒng)計(jì)

分布式光纖測(cè)振系統(tǒng)經(jīng)過(guò)了2021 年6 月-2021 年12 月的長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行，對(duì)每個(gè)月的誤報(bào)事件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。在2021 年6 月，觸發(fā)系統(tǒng)誤報(bào)的干擾源主要為地鐵列車(chē)進(jìn)站時(shí)引起的強(qiáng)烈振動(dòng)。通過(guò)模擬挖掘激勵(lì)測(cè)試，采集了大量的挖掘激勵(lì)信號(hào)，對(duì)卷積核模板進(jìn)行了更新，2021 年7 月，系統(tǒng)的誤報(bào)警數(shù)量有所減少，誤報(bào)頻次從1.17 次/天降到0.70 次/天。通過(guò)對(duì)誤報(bào)數(shù)據(jù)和真實(shí)激勵(lì)數(shù)據(jù)的反復(fù)回放測(cè)試，對(duì)系統(tǒng)的報(bào)警閾值參數(shù)再次進(jìn)行了優(yōu)化和調(diào)整，經(jīng)過(guò)多次報(bào)警參數(shù)的迭代優(yōu)化和調(diào)整，于2021 年底，系統(tǒng)的誤報(bào)頻次降至0.2 次/天。滿足了實(shí)際工程對(duì)系統(tǒng)誤報(bào)頻次的要求。

3 結(jié)論

分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)具有空間和時(shí)間連續(xù)測(cè)量的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，可以連續(xù)實(shí)時(shí)地對(duì)地鐵隧道沿線的所有振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集和分析。利用圖像模板濾波算法，對(duì)施工激勵(lì)信號(hào)進(jìn)行增強(qiáng)，同時(shí)對(duì)地鐵列車(chē)產(chǎn)生的振動(dòng)干擾進(jìn)行過(guò)濾。通過(guò)采集多組模擬施工激勵(lì)樣本，對(duì)此多組圖像進(jìn)行融合處理，得到基于真實(shí)激勵(lì)信號(hào)的卷積核模板，經(jīng)過(guò)測(cè)試計(jì)算證明，其圖像濾波效果優(yōu)于人工生成卷積核模板。經(jīng)過(guò)現(xiàn)場(chǎng)模擬施工激勵(lì)測(cè)試以及長(zhǎng)期的運(yùn)行統(tǒng)計(jì)，證明系統(tǒng)對(duì)具有威脅性的施工信號(hào)能夠及時(shí)預(yù)警，系統(tǒng)的誤報(bào)頻次經(jīng)過(guò)多次的迭代優(yōu)化，可達(dá)到小于0.2 次/天。分布式光纖振動(dòng)傳感系統(tǒng)可作為對(duì)地鐵隧道進(jìn)行防破壞監(jiān)測(cè)的有效手段。