本發(fā)明涉及邊坡檢測的，尤其涉及到一種基于被動源頻率成像的道路邊坡智能檢測方法。
背景技術(shù)：
1、滑坡是指斜坡上的巖土體在重力作用下，受到降雨、地震、人類工程活動等外界因素的觸發(fā)，發(fā)生變形并最終失穩(wěn)破壞的過程和現(xiàn)象?；碌陌l(fā)生通常是一個漸進的過程，初期可能表現(xiàn)為局部的裂縫或小規(guī)模滑移，隨著外界條件的持續(xù)作用，最終可能導(dǎo)致大規(guī)模的巖土體滑動?；虏粌H對自然環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)造成破壞，還可能對人類的生命財產(chǎn)安全構(gòu)成嚴重威脅。我國地形復(fù)雜，山地和丘陵面積廣闊，許多公路、鐵路等交通基礎(chǔ)設(shè)施不得不建設(shè)在山坡上或山坡旁。這種地理條件使得這些交通線路直接面臨滑坡的潛在威脅。在公路和鐵路建設(shè)過程中，路基填土和重型機械施工會顯著增加邊坡上的垂直荷載，改變原有的應(yīng)力分布狀態(tài)。此外，如果排水系統(tǒng)設(shè)計不完善或維護不到位，雨水可能在坡面或坡體內(nèi)聚集，增加巖土體的含水量，降低其抗剪強度，從而誘發(fā)滑坡。建設(shè)在山坡上或山坡旁的公路和鐵路，由于受到上述因素的影響，極易成為滑坡災(zāi)害的高發(fā)區(qū)。滑坡不僅會導(dǎo)致道路中斷、交通癱瘓，還可能引發(fā)次生災(zāi)害，如泥石流、堰塞湖等，進一步加劇災(zāi)害的嚴重性。因此，研究可靠的邊坡檢測方法，及時識別和預(yù)警滑坡風(fēng)險，對于保障道路安全、減少災(zāi)害損失具有重要意義。
2、現(xiàn)有的邊坡檢測方法主要采用人工巡回排查，研究員利用地質(zhì)錘等手工工具進行實地排查，導(dǎo)致檢測過程需要耗費大量的人力和物力、排查結(jié)果依賴研究人員的主觀判斷以及無法實現(xiàn)實時監(jiān)測等問題，嚴重影響檢測結(jié)果與檢測效率。即存在以下缺陷：1、人工排查的結(jié)果高度依賴研究人員的經(jīng)驗和主觀判斷，不同人員可能對同一邊坡的穩(wěn)定性得出不同的結(jié)論，導(dǎo)致檢測結(jié)果的可靠性和一致性難以保證。2、人工排查需要耗費大量的人力和時間，尤其是在地形復(fù)雜、邊坡范圍較大的情況下，檢測效率極低。此外，人工排查無法實現(xiàn)實時監(jiān)測，難以及時捕捉邊坡的動態(tài)變化，導(dǎo)致無法在滑坡發(fā)生前提供有效的預(yù)警。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種基于被動源頻率成像的道路邊坡智能檢測方法，通過結(jié)合地球物理探測技術(shù)和傳感器檢測技術(shù)，實現(xiàn)對道路邊坡地質(zhì)結(jié)構(gòu)的檢測。
2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所提供的技術(shù)方案為：
3、一種基于被動源頻率成像的道路邊坡智能檢測方法，包括：
4、在道路邊坡檢測區(qū)域，沿道路邊坡臺階部署多條二維勘探測線；
5、通過部署的多條二維勘探測線獲取道路邊坡被動源頻率數(shù)據(jù)；
6、對獲取得到的道路邊坡被動源頻率數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到共振頻率振幅數(shù)據(jù)；
7、基于共振頻率振幅數(shù)據(jù)生成道路邊坡的地質(zhì)結(jié)構(gòu)圖；
8、對道路邊坡的地質(zhì)結(jié)構(gòu)圖進行清晰度和可讀性優(yōu)化；
9、對優(yōu)化后的道路邊坡的地質(zhì)結(jié)構(gòu)圖進行校正，消除地形起伏對道路邊坡的地質(zhì)結(jié)構(gòu)圖的影響；
10、通過頻率域成像方法，識別校正后的道路邊坡的地質(zhì)結(jié)構(gòu)圖中的阻抗界面；
11、對識別出的阻抗界面進行標定和解釋。
12、進一步地，通過部署的多條二維勘探測線獲取道路邊坡被動源頻率數(shù)據(jù)之前，對多條二維勘探測線的勘探測設(shè)備進行一致性檢查試驗；
13、一致性檢查試驗時采用方陣被動源觀測結(jié)合相關(guān)性計算的方式計算所有勘探測設(shè)備的一致性。
14、進一步地，采用方陣被動源觀測結(jié)合相關(guān)性計算的方式計算所有勘探測設(shè)備的一致性，包括：
15、勘探測設(shè)備在試驗前作調(diào)平、指北操作，試驗觀測一段持續(xù)的時間；
16、采用如下公式計算所有勘探測設(shè)備的一致性：
17、
18、其中，x1i和x2i分別為勘探測設(shè)備1和勘探測設(shè)備2的第i次測量值，和分別為勘探測設(shè)備1和勘探測設(shè)備2的測量均值。
19、進一步地，對獲取得到的道路邊坡被動源頻率數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括：
20、壓制異常振幅噪聲；
21、壓制面波噪聲；
22、提取共振頻率。
23、進一步地，壓制異常振幅噪聲具體為剔除超出中位數(shù)若干倍絕對中位差的被動源頻率數(shù)據(jù)；
24、設(shè)獲取到被動源頻率數(shù)據(jù)x，將其從小到大或者從大到小排列，位于中間的那個數(shù)就是中位數(shù)，記為median(x)，絕對中位差計算公式為：
25、median(|xi-median(x)|)
26、其中，xi為第i次測量得到的被動源頻率數(shù)據(jù)。
27、進一步地，通過巴特沃斯帶通濾波器壓制面波噪聲，其頻率響應(yīng)公式為：
28、
29、其中，h0為通帶增益，是中心頻率，ω1和ω2分別為下截止頻率和上截止頻率，和為品質(zhì)因數(shù)，bw＝ω2-ω1為帶寬。
30、進一步地，提取共振頻率包括：
31、使用快速傅里葉變換算法對數(shù)字信號進行頻域分析，獲取信號的頻域特征，采用的公式如下：
32、傅里葉變換公式：
33、
34、其中，f(ω)為頻域信號，f(t)為時域信號，ω為角頻率，j為虛數(shù)單位，e-jωt為復(fù)指數(shù)函數(shù)；
35、逆傅里葉變換公式：
36、
37、其中，為歸一化因子。
38、進一步地，對優(yōu)化后的道路邊坡的地質(zhì)結(jié)構(gòu)圖進行校正,包括：
39、校正模型建立：根據(jù)采集數(shù)據(jù)信息中的觀測數(shù)據(jù)和地表高程信息，建立描述觀測數(shù)據(jù)與地表高程之間關(guān)系的校正模型；
40、校正計算：利用校正模型對觀測數(shù)據(jù)進行校正計算，通過δt＝h/v將地震數(shù)據(jù)從地表校正到一個統(tǒng)一的參考面(通常為海平面或某一水平面)，以消除地形起伏對道路邊坡的地質(zhì)結(jié)構(gòu)圖的影響。其中h是檢波點或炮點與基準面的高程差，v是近地表橫波速度。
41、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本技術(shù)方案原理及優(yōu)點如下：
42、1、通過結(jié)合地球物理探測技術(shù)和傳感器檢測技術(shù)，實現(xiàn)對道路邊坡地質(zhì)結(jié)構(gòu)的檢測，不會受研究人員的經(jīng)驗和主觀判斷的影響，使得檢測結(jié)果的可靠性和一致性得到保證。
43、2、通過沿道路邊坡臺階部署的多條二維勘探測線獲取道路邊坡被動源頻率數(shù)據(jù)，可極大地提高檢測效率，而且可實現(xiàn)實時監(jiān)測，能及時捕捉邊坡的動態(tài)變化，使得在滑坡發(fā)生前可提供有效的預(yù)警。
44、3、采用的被動源頻率成像法利用天然存在的地震波場，無需人工激發(fā)震源，能夠適用于地表崎嶇的工作區(qū)或城市等電磁干擾較強的工作區(qū)。
45、4、采用長時間連續(xù)觀測的方式對地質(zhì)背景場進行觀測，可以有效地去除偶發(fā)事件造成的干擾，具有抗噪能力強的特點，對淺層地質(zhì)結(jié)構(gòu)的勘探尤為適用，具有“觀測簡單、無損探測、環(huán)保高效”等特點。
46、5、采用的頻率成像數(shù)據(jù)預(yù)處理方法的效果較好，經(jīng)過去噪處理后，原始記錄上的異常振幅噪聲、面波以及單頻干擾等噪聲均得到了有效壓制，使得原始記錄信噪比大為提高，信號更清晰、更容易被識別，在弱信號環(huán)境下，能更可靠地分辨信號與背景噪聲。
1.一種基于被動源頻率成像的道路邊坡智能檢測方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于被動源頻率成像的道路邊坡智能檢測方法，其特征在于，通過部署的多條二維勘探測線獲取道路邊坡被動源頻率數(shù)據(jù)之前，對多條二維勘探測線的勘探測設(shè)備進行一致性檢查試驗；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于被動源頻率成像的道路邊坡智能檢測方法，其特征在于，采用方陣被動源觀測結(jié)合相關(guān)性計算的方式計算所有勘探測設(shè)備的一致性，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于被動源頻率成像的道路邊坡智能檢測方法，其特征在于，對獲取得到的道路邊坡被動源頻率數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于被動源頻率成像的道路邊坡智能檢測方法，其特征在于，壓制異常振幅噪聲具體為剔除超出中位數(shù)若干倍絕對中位差的被動源頻率數(shù)據(jù)；
6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于被動源頻率成像的道路邊坡智能檢測方法，其特征在于，通過巴特沃斯帶通濾波器壓制面波噪聲，其頻率響應(yīng)公式為：
7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于被動源頻率成像的道路邊坡智能檢測方法，其特征在于，提取共振頻率包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于被動源頻率成像的道路邊坡智能檢測方法，其特征在于，對優(yōu)化后的道路邊坡的地質(zhì)結(jié)構(gòu)圖進行校正,包括：