渠紅海

（武漢理工光科股份有限公司，湖北 武漢 430223）

地鐵隧道分布于復雜的地下城市路網(wǎng)，地處環(huán)境復雜多變，地鐵隧道的運營安全面臨著眾多外界施工的威脅[1-5]。近年來，我國多地都發(fā)生過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地鐵隧道的破壞風險，安排相關人員進行現(xiàn)場監(jiān)督，是預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空間和時間連續(xù)測量的技術優(yōu)勢，對地鐵隧道沿線的所有振動信號進行采集和分析，對具有威脅性的施工信號進行及時地預警，可作為對地鐵隧道進行防破壞監(jiān)測的有效手段。

1 信號采集分析

將振動探測光纜布設于地鐵隧道頂部，采集地鐵隧道沿線的所有振動信號。將各個時刻采集的數(shù)據(jù)矩陣進行拼接，即得到一段時間內(nèi)的全段振動信號矩陣，此矩陣的橫軸為距離，縱軸為時間，由全段振動信號矩陣繪制而成的光纖振動數(shù)據(jù)圖像，稱之為振動瀑布圖。

1.1 信號預處理

監(jiān)測系統(tǒng)生成振動瀑布圖的過程，即信號預處理過程，計算步驟如下：（1） 每一時刻，讀取各個監(jiān)測單元的原始信號。采樣率為f，監(jiān)測單元數(shù)量為N，得到f×N 的矩陣。（2） 對每秒原始信號矩陣的每一列（即每個監(jiān)測單元的時域數(shù)據(jù)），進行差分運算，即每個數(shù)據(jù)點的后一點與其相減再取絕對值。（3） 對上一步的矩陣按行進行分幀，記幀數(shù)為d，對每一幀，求每列的最大值，得到d×N 的矩陣。即：將每一時刻的數(shù)據(jù)劃分為d 個時間片段，取每個片段的最大值，用以進一步增強探測到的振動信號。（4） 將各個時刻得到的數(shù)據(jù)矩陣進行拼接，即得到一段時間內(nèi)的全段振動信號矩陣，用于繪制成光纖振動數(shù)據(jù)圖像。

如圖1 所示，為一段在地鐵隧道周邊位置進行模擬挖掘激勵測試的振動信號數(shù)據(jù)。每個探測單元長度為10 m，在此段瀑布圖中，展示第300 個探測單元到第400 個探測單元的信號，時間長度為60 min。其中，挖掘激勵信號中心在第382 個探測單元，挖掘激勵振動的空間涵蓋范圍為第374 個探測單元至第389 個探測單元。在此段模擬挖掘激勵測試的振動信號數(shù)據(jù)中，包含有2組模擬挖掘動作，每組激勵5 下。其中，第一組5 次激勵，因此時的背景干擾相對較小，在圖中觀察較為清晰，第二組5 次激勵，由于受到地鐵列車進站的振動干擾影響，在圖中較難辨別，淹沒于背景噪聲。因此，需要設計合理有效的方法，對地鐵隧道周邊采集到的振動信號中的施工激勵信號進行增強，對地鐵列車行進、地鐵列車進站等干擾進行過濾，以提高監(jiān)測系統(tǒng)的報警準確率。

圖1 某段地鐵隧道振動探測瀑布圖

1.2 信號過濾

在地鐵隧道的應用場景中，監(jiān)測系統(tǒng)主要面臨的干擾源為地鐵列車行進和地鐵列車進站干擾。通過觀察對比采集的多組模擬施工激勵信號和地鐵列車振動信號可知：地鐵列車干擾信號的普遍特征為影響時間范圍較長、影響空間范圍較大、在振動瀑布圖中的覆蓋面積較大，圖像紋理相對于施工激勵，不具有明顯的規(guī)律性；而對于施工激勵振動信號，其主要特征為影響空間區(qū)域在短時間內(nèi)相對固定，振動信號具有明顯的規(guī)律性，在振動瀑布圖中表現(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算，對地鐵隧道振動探測瀑布圖數(shù)據(jù)進行過濾。

使用人工生成的卷積核進行測試，模擬了施工激勵信號的規(guī)律性，設置存在激勵的區(qū)域，橫向?qū)挾葹? 像素點，縱向?qū)挾葹? 像素點。

使用人工生成卷積核進行模板濾波，可見模擬施工部分的激勵得到了增強，但由于人工生成的卷積模板與真實的模擬施工激勵信號，其規(guī)律性存在一定的差異，因此可見在瀑布圖的其他非模擬施工激勵區(qū)域，存在著較為明顯的橫向紋理，會對信號的過濾效果產(chǎn)生一定影響。

采集多組模擬施工激勵數(shù)據(jù)，將所得到的激勵信號區(qū)域進行二值化運算，并將多組圖像進行融合處理，得到基于真實激勵信號的卷積核。

使用基于真實激勵信號的卷積核進行模板濾波，所得結果，見圖2，可見模擬施工部分的激勵也得到了明顯增強，在瀑布圖的其他非模擬施工激勵區(qū)域，圖像更為平滑，部分也存在橫向紋理的區(qū)域，為列車與軌道發(fā)生規(guī)律性撞擊的振動信號，使用基于真實激勵信號的卷積核進行模板濾波，更有利于對施工時產(chǎn)生的規(guī)律性激勵信號的增強，并且能對地鐵列車行進時產(chǎn)生的振動干擾具有一定的抑制效果。

圖2 基于真實激勵信號卷積核模板濾波結果

在濾波結果矩陣中，每一個點的物理含義為以該點為中心的區(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)地鐵隧道振動探測瀑布圖的模板濾波結果，設置過濾閾值為0.6，對瀑布圖進行二值化處理，二值化結果，見圖3，可見模擬挖掘激勵信號得到了有效保留，但同時仍存在部分散點信號干擾。

圖3 二值化結果

使用一個3×9 的矩形模板，對二值化圖像進行腐蝕-膨脹運算，可對散點干擾信號進行濾除，同時，模擬挖掘激勵信號得到了保留。

由以上結果可得，通過使用基于真實激勵信號的卷積核進行模板濾波，再使用相似度閾值圖像進行二值化，進行腐蝕-膨脹運算形態(tài)學處理后，地鐵隧道振動探測瀑布圖中的施工激勵信號可以得到有效地提取，地鐵列車行進和進站時產(chǎn)生的振動干擾，可以被有效地過濾。

1.3 報警算法

基于上一節(jié)的測試分析，地鐵隧道安全監(jiān)測報警算法的計算步驟設計如下：

（1） 采集多組模擬施工激勵或真實施工激勵產(chǎn)生的振動信號樣本，對于各組數(shù)據(jù)樣本，將所得到的激勵信號區(qū)域進行二值化運算，并將多組圖像進行融合處理，得到基于真實激勵信號的卷積核。

（2） 使用基于真實激勵信號的卷積核，對地鐵隧道振動探測瀑布圖進行模板濾波。

（3） 根據(jù)真實激勵的形態(tài)特點，設置用于形態(tài)學運算的矩形模板大小，即設置一個m×n 的矩形模板，使用此m×n 的矩形模板，對二值化圖像進行腐蝕-膨脹運算，對瀑布圖之中的散點干擾信號進行進一步的濾除。

（4） 對進行了腐蝕-膨脹運算形態(tài)學處理后的結果，進行連通域分析。

（5） 根據(jù)連通域分析結果，對每一個獨立的連通域，統(tǒng)計其空間涵蓋范圍，若某一個連通域的空間涵蓋范圍超過閾值，則將此連通域判定為一次施工激勵，同時，計算此連通域的圖像重心，圖像重心的橫坐標，即為此次施工激勵的中心，系統(tǒng)記錄下此次施工激勵的中心距離。

（6） 當某一空間區(qū)域，在一定的時間范圍內(nèi)，檢測到的施工激勵數(shù)量超過閾值，則監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)出施工破壞報警，報警事件的中心，取各次激勵中心的均值。

2 測試運行統(tǒng)計

于2021 年6 月，在某地鐵隧道沿線完成了分布式光纖測振系統(tǒng)的布設和安裝，將振動探測光纜固定于地鐵隧道頂部，采集地鐵隧道沿線的所有振動信號。系統(tǒng)所監(jiān)測的隧道區(qū)間長度約為4.4 km，全段光纜共包含440 個探測單元，這440 個探測單元的位置是連續(xù)的，每個探測單元的序號代表了其對應的空間位置。分布式光纖振動傳感系統(tǒng)在每一時刻采集到的數(shù)據(jù)就是一個1行440 列的矩陣。將各個時刻采集的數(shù)據(jù)矩陣進行拼接，即得到一段時間內(nèi)的全段振動信號矩陣，此矩陣的橫軸為距離，縱軸為時間，由全段振動信號矩陣繪制振動瀑布圖。

2.1 模擬測試統(tǒng)計

在地鐵隧道沿線隨機選取一個進行模擬機械挖掘施工激勵的測試地點。進行多次模擬機械挖掘施工激勵測試，統(tǒng)計監(jiān)測系統(tǒng)的報警率，模擬測試結果統(tǒng)計，見表1。

表1 模擬測試結果

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

2.2 運行統(tǒng)計分析

分布式光纖測振系統(tǒng)在某地鐵隧道經(jīng)過長達半年的運行觀察，對分布式光纖測振系統(tǒng)輸出的每一條報警事件進行現(xiàn)場核實，運行結果按月度進行統(tǒng)計，見表2。

表2 運行結果月度統(tǒng)計

分布式光纖測振系統(tǒng)經(jīng)過了2021 年6 月-2021 年12 月的長期穩(wěn)定運行，對每個月的誤報事件進行統(tǒng)計和分析。在2021 年6 月，觸發(fā)系統(tǒng)誤報的干擾源主要為地鐵列車進站時引起的強烈振動。通過模擬挖掘激勵測試，采集了大量的挖掘激勵信號，對卷積核模板進行了更新，2021 年7 月，系統(tǒng)的誤報警數(shù)量有所減少，誤報頻次從1.17 次/天降到0.70 次/天。通過對誤報數(shù)據(jù)和真實激勵數(shù)據(jù)的反復回放測試，對系統(tǒng)的報警閾值參數(shù)再次進行了優(yōu)化和調(diào)整，經(jīng)過多次報警參數(shù)的迭代優(yōu)化和調(diào)整，于2021 年底，系統(tǒng)的誤報頻次降至0.2 次/天。滿足了實際工程對系統(tǒng)誤報頻次的要求。

3 結論

分布式光纖振動傳感系統(tǒng)具有空間和時間連續(xù)測量的技術優(yōu)勢，可以連續(xù)實時地對地鐵隧道沿線的所有振動信號進行采集和分析。利用圖像模板濾波算法，對施工激勵信號進行增強，同時對地鐵列車產(chǎn)生的振動干擾進行過濾。通過采集多組模擬施工激勵樣本，對此多組圖像進行融合處理，得到基于真實激勵信號的卷積核模板，經(jīng)過測試計算證明，其圖像濾波效果優(yōu)于人工生成卷積核模板。經(jīng)過現(xiàn)場模擬施工激勵測試以及長期的運行統(tǒng)計，證明系統(tǒng)對具有威脅性的施工信號能夠及時預警，系統(tǒng)的誤報頻次經(jīng)過多次的迭代優(yōu)化，可達到小于0.2 次/天。分布式光纖振動傳感系統(tǒng)可作為對地鐵隧道進行防破壞監(jiān)測的有效手段。