隧道进口边坡监测及数据处理技术研究.pdf

本文探讨了隧道进口边坡监测及数据处理技术，研究内容重点是应用智能全站仪进行边坡监测，并对监测数据进行分析和处理。在边坡变形观测中，重点在于提供边坡的稳定状况、位移和变形规律等，为滑坡预报提供科学依据。通过对边坡稳定性的实时监测，确保了建筑物的安全。 边坡变形观测的目的包括确定滑体的周界，定期测量滑动量、主滑动线的方向和速度。观测手段包括正、倒垂、引张线等常规手段，但对于外部变形的监测，需要依赖于精密工程测量技术，通过反复测量来确保准确性。目前，前方交会法和极坐标法被认为是较为有效的观测方法。 随着科技的发展，全站仪和GPS技术的普及使得直接测量变形点的三维坐标和滑坡监测变得更加简便和精准。全站仪集成了步进马达、CCD影像传感器，能够实现自动搜索、跟踪、辨识目标并获取角度、距离、三维坐标等信息，是目前自动化程度较高的智能型电子全站仪。TCA2003全站仪的标称测角精度为0.5秒，测距精度为±(1mm+1ppm)，配备相应软件后可实现自动照准目标、观测和记录。此外，机载控制软件是TCA2003的活动神经中枢，控制着仪器的自动化实现，并能根据用户需求开发相应的机载应用程序。 在隧道边坡监测的应用中，首先需要建立工作基点网，选择稳定的区域埋设水准基准点，并按照实际情况布设监测点。监测点应埋设牢固稳定，以确保数据的准确性。外业数据采集过程中，需对各监测点进行逐点人工观测，获取坐标x、Y、H，并建立概略坐标数据库。在数据采集之后，将原始数据存储于SRAM卡中，接下来进行数据处理及成果分析。数据处理中涉及的关键步骤包括数据的整理、校正以及分析，最终提供可用于决策支持的成果。 在研究中，作者也提出了一些监测中可能遇到的问题以及解决方案。例如，在监测点变形累积到一定程度后，需要及时修正概略坐标数据库，以提高自动观测的精确照准速度。极坐标差分法的坐标精度与基准站至监测点和参考站的距离密切相关，因此在观测中应尽量选择离监测部位近的基准网点作为基准站和参考站。 隧道进口边坡监测及数据处理技术研究是边坡安全监测领域的关键技术和方法，尤其在隧道、桥梁、大坝等大型土木工程中，对于确保工程安全具有重要意义。通过智能全站仪的应用和科学的数据处理分析方法，可以极大地提高边坡监测的准确性和效率。同时，结合现代化的测量技术，能够为工程安全提供更为可靠的保障。