第三方侵扰市政埋地管道光纤周界监测与预警基础研究

The third-party interference, such as construction activities and man-made sabotage, has become the leading cause of pipeline accidents in the recent years. This interdisciplinary research, which integrates optoelectronic sensing, information technology and civil engineering, is devoted to an efficient strategy for safety monitoring and early warning of buried municipal pipelines subject to the most common abrupt intrusions based on distributed fiber optic vibration sensors. Numerical models are first developed for dynamic interaction analysis of the coupled vibrator-road/pile and soil-pipeline systems. The generation mechanism and substantive characteristics of the vibration due to the third-party activities are investigated and its propagation through the "vibrator-road/pile-soil-cable (/pipeline)-fiber" system is then predicted. Numerical case studies are carried out, which provide the guideline for the optimal parameter setup of optical interrogator. The relation of the optical measurements and the actual vibration quantities is investigated by conducting an experimental calibration on the performance of the optical interrogator. Combined with a demonstration project equipped with pipeline safety monitoring system, field testing and long-term monitoring on vibrations is conducted for event data accumulation. Pattern recognition algorithms are developed to identify the vibrating sources, based on which a strategy for risk assessment and early warning of buried pipelines is finally proposed.

第三方侵扰，即土木施工、人为破坏等外部活动造成的埋地管道损伤及破坏，已经成为近年来地下管道事故的最常见原因。本项目拟在光电传感、信息技术及工程结构的交叉领域探讨分布式光纤振动传感技术在市政管道第三方破坏监测和预警中的实现机制和应用策略，重点解决第三方侵扰源的振动传播与侵扰事件模式识别两类基础性问题。发展精细化数值模型进行激励源-源结构和管土耦合系统的动力相互作用分析，研究激励源振动的产生机制、特征表述及其在“激励源-源结构-土体-光缆（及管道）-光纤”系统中的传播规律。基于数值模拟、参数研究和标定实验，实现光纤设备参数的优化配置，建立光纤振动物理量和光纤振动测试量之间的定量关系。结合埋地管道安全监测示范工程进行原位测试和长期监测，积累事件原始数据样本，发展多分类模式识别算法确定路下埋管第三方侵扰事件性质，据此进行侵扰事件危险性评估并确立埋地管道周界预警策略。

第三方侵扰，即土木施工、人为破坏等外部活动造成的埋地管道损伤及破坏，已经成为近年来地下管道事故的最常见原因。本项目在光电传感、信息技术及工程结构的交叉领域探讨了分布式光纤振动传感技术在市政管道第三方侵扰周界监测和预警中的实现机制和应用策略，重点解决了第三方活动振动分析与侵扰事件模式识别两类基础性问题。.在调查弹性半空间振动分析的Lamb法和直接刚度法两类解析方法的基础上，利用数值积分以及傅里叶变换得到了一般激励作用下半空间土体的动力响应计算方法，比较有限元数值模拟结果验证了计算程序的正确性。结合参数研究和现场测试，调查了第三方活动的振动特征及其在土场的传播规律，为传感器布置、特征提取及识别范围估算提供了依据。.各类典型第三方活动下采集的光纤振动信号清晰展示了不同行为下振动信号在时间和空间两个维度的分布规律，以及与周围环境噪音的明显差别。采用积累的大量数据结合随机森林（RF）算法和卷积神经网络（CNN）模型训练了两类模式识别分类器，并采用了两阶段诊断方法相继判断第三方侵扰事件是否发生及鉴定侵扰事件性质。相同数据集上的测试结果表明：CNN分类器识别率高且不需要特征工程的环节，整体性能上优于RF分类器。.开发了光纤周界监测及预警系统。基于以上理论分析、数值模拟及模式识别算法，建立了两阶段的CNN分类器模型，并通过引入时空矩阵的预警策略有效降低了系统的误报率。结果表明：光纤振动周界监测与预警系统可以对第三方侵扰事件性质进行准确识别，无漏报、识别准确率达98%。在距光纤5m范围内的第三方行为识别中，准确率可达到100%。在抵抗环境振动干扰方面，采用合适的时空矩阵系统误报率可降至0.0021%。.作为应用基础研究，与苏州港华燃气、郑州华润燃气和上海青浦燃气公司合作在苏州、郑州和上海3处开展了光纤周界监测及预警系统的应用示范，验证了技术的可行性和有效性并展现了良好的推广应用前景。

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