水利水电项目施工期全站仪自动化监测系统的应用研究

引言

水利水电工程是国家基础设施建设的重要组成部分，其施工过程常伴随着复杂的地质条件、艰巨的施工技术以及潜在的安全风险。施工期间，对关键构筑物及周边环境进行持续、精准的变形监测，是预防安全事故、保障工程质量和进度的核心环节。全站仪自动化监测系统集成了精密测量技术、自动控制技术、计算机技术与通信技术，能够实现无人值守的连续自动观测与数据远程传输，极大地提升了监测工作的自动化与智能化水平。

1 全站仪自动化监测系统的应用场景

1.1 高边坡稳定性监测

水利水电工程开挖常形成大规模人工高边坡，其稳定性直接关乎施工安全。全站仪自动化监测系统通过在高边坡潜在滑移区域及关键部位布设反射棱镜作为监测点，实现全天候无人值守的连续自动观测。系统按预设频率采集监测点三维坐标，经专业软件解算位移矢量与变化速率，能够敏锐捕捉边坡表面及深部的微小变形趋势。一旦位移量或变形速率超过预设警戒阈值，系统即刻触发多级报警机制，为工程管理人员评估风险、采取加固措施或组织疏散提供至关重要的决策依据与时间窗口，有效规避滑坡灾害。

1.2 大坝混凝土浇筑体变形监测

大坝混凝土结构体积庞大，其浇筑过程分层分块进行，伴随水泥水化热、干燥收缩及地基变化等因素，易产生复杂变形。全站仪自动化监测系统在仓面、坝段接缝及关键高程位置布设监测点，实时追踪施工期坝体的三维变形。通过分析不同龄期混凝土的变形时序数据，可以反馈施工质量，验证设计假定，及时发现的不均匀沉降或异常翘曲。该监测为优化浇筑方案、控制体形精度、预防有害裂缝提供了不可或缺的数据支持，是保障大坝施工期结构安全与长期服役性能的关键技术手段。

1.3 地下洞室群围岩稳定性监测

引水隧洞、地下厂房等大型洞室群开挖会打破围岩原始应力平衡，引发收敛变形与松弛，威胁施工安全。全站仪自动化监测系统在洞室顶拱、边墙及掌子面后方布设监测点，自动、连续地监测围岩向洞内的位移发展。该系统能精确捕捉顶拱下沉、边墙收敛等变形信息，实时评估开挖卸荷效应与初期支护结构的受力状态，为动态调整支护参数、优化开挖顺序与进尺提供科学依据。其监测成果是实现地下工程信息化施工、预防围岩失稳与坍塌事故的重要保障。

1.4 围堰及导流建筑物变形监测

施工导流期间的围堰、明渠等临时挡泄水建筑物，承受水压力、渗透力及冲刷等多重荷载，其安全是干地施工的前提。全站仪自动化监测系统在其顶部、临水面及转角等关键部位设立监测点，进行自动化变形观测。系统可持续监测结构的水平位移、沉降及整体倾斜，实时评估其在复杂水力条件下的稳定性。监测数据能够预警发生的滑移、管涌或渗透破坏等险情，为判断结构安全性、采取除险加固措施提供直接数据支撑，确保导流期施工活动安全顺利进行。

1.5 重要施工机械设备基础沉降监测

大型塔式起重机、缆索起重机等施工机械是混凝土输送与材料吊装的核心设备，其基础结构的均匀沉降控制至关重要。全站仪自动化监测系统在设备基础的四角及承重核心区域布设监测点，定期进行高精度沉降观测。系统能够敏锐识别基础的不均匀沉降趋势及其随时间的发展规律，及时评估其对设备运行精度、结构稳定性的潜在影响。该监测为设备调平、基础加固提供了科学的决策依据，是保障大型关键施工设备安全、稳定、高效运行的重要技术措施。

2 全站仪自动化监测系统应用的常见问

2.1 测量精度受环境因素干扰显著

全站仪作为一种光电测量仪器，其测量精度极易受到现场复杂环境条件的干扰。大气折光是影响测量精度的主要因素之一，温度梯度变化会导致光线传播路径发生弯曲，从而产生测距和测角误差。尤其在河谷、峡谷地带，温度、气压、湿度在一天内变化剧烈，且空间分布不均，对测量结果造成系统性偏差。施工产生的强烈振动、空气中弥漫的粉尘、水汽以及降水、强日照等天气条件，都会不同程度地降低观测条件的质量，导致观测数据出现跳变或精度损失，甚至造成目标短暂丢失，影响数据连续性。

2.2 系统长期运行稳定性与可靠性不足

自动化监测系统要求长期无人值守运行，对硬件设备的耐久性和稳定性提出了极高要求。全站仪本体及其伺服电机、减速器等机械部件在连续频繁的转动中会产生磨损，导致指向精度下降或发生故障。安装在野外的设备，其供电保障是一大挑战，市电波动或中断、太阳能供电系统在连续阴雨天气下效能不足等问题，都造成系统停机。通信模块在偏远山区信号不稳，导致数据传输中断或延迟。这些因素共同影响了系统整体运行的可靠性和数据的完整率。

2.3 监测点设计与维护存在缺陷

监测点的布设方案直接影响监测效果。若监测点数量不足或位置选择不当，未能覆盖关键风险区域，则无法全面反映监测对象的变形特征。反射棱镜作为监测点，其固定安装质量至关重要。安装不牢固、棱镜松动或轻微偏转，会被系统误判为发生位移，产生虚假警报。在施工环境下，监测点极易受到机械设备碰撞、混凝土溅落、人为破坏等意外影响，导致点位失效或损坏。若维护巡检不及时，未能发现并修复问题点位，将会造成数据链断裂，影响分析结果的准确性。

2.4 海量监测数据的处理与深度挖掘应用不足

自动化监测系统全天候运行，产生海量的时序监测数据。目前许多项目的数据处理仍停留在简单计算变形量、绘制变形过程线、与阈值比对报警的初级阶段。缺乏对多源数据（如与环境温度、施工进度等数据）的关联性分析，难以深入揭示变形背后的机理和驱动因素。数据挖掘深度不足，使得监测系统 primarily 扮演了事后报警的角色，而未能充分发挥其事前预测预警的潜力。如何从海量数据中提取有价值的信息，建立变形预测模型，实现从现象描述到机理判断和趋势预测的飞跃，是当前面临的一大挑战。

3 全站仪自动化监测系统应用的优化建议

3.1 构建多传感器融合的综合监测体系

为提升监测系统的鲁棒性和可靠性，应着力构建一个以自动化全站仪为核心，融合多种传感器的综合监测体系。例如，在卫星信号接收条件良好的区域，合理布设GNSS监测站，可提供绝对基准和全天后、不受通视影响的连续观测数据。在关键结构内部或表面安装倾角传感器、应变计等，可感知全站仪无法直接测量的内部应力变化和微小转动。激光扫描仪可定期对监测区域进行面状扫描，获取整体变形场。通过数据融合算法，将不同来源、不同特性的数据进行集成处理与联合解算，能够相互校验、取长补短，更全面地感知监测对象的状态，显著提升监测信息的完整性和可靠性。

3.2 实施严密的大气误差改正与测量工艺优化

大气折射误差是影响远程测量精度的首要因素，必须采取严密措施予以削弱。应在监测区域及沿线关键位置布设多个气象传感器，实时采集温度、气压和湿度数据，基于经验模型或实测气象剖面，对每一条测边进行精确的大气改正。在测量工艺上，可采用多测回自动观测取平均的方法来削弱随机误差。在设站方案上，优先选用强制对中墩，减少仪器对中误差。建立稳定的基准点网，并定期进行检核测量，确保测量基准的长期稳定性。通过优化观测时段，例如选择气象条件更稳定的夜间进行高精度测量，也是提升数据质量的有效途径。

3.3 强化系统硬件可靠性设计与运维保障

针对野外恶劣环境，需从设计和运维两方面提升系统硬件可靠性。设备选型应优先考虑具备高防护等级的全站仪和通讯设备，能够防尘防水并适应宽温工作范围。供电系统设计应采用市电与太阳能互补，并配备足够容量的蓄电池组，确保在无市电情况下系统能持续运行多日。关键部件如电机、通讯模块应考虑冗余备份。建立定期的巡检维护制度，内容包括设备清洁、机械部件检查与润滑、供电系统状态检查、通信测试等。建立远程诊断系统，实时监控设备运行状态参数，一旦发现异常可及时预警，变被动维修为主动维护。

3.4 科学规划监测点布设并建立长效维护机制

监测点的布设应基于工程地质条件、结构力学特性和施工工况进行精心设计，通过数值模拟分析预先识别潜在变形区和关键截面，确保点位布设的科学性和代表性。监测点安装必须牢固可靠，采用强制对中装置或深埋式观测墩，确保与监测对象牢固结合。对棱镜采取必要的防护措施，如加装保护罩，防止碰撞和污染。建立监测点档案，并设置醒目标志。制定严格的监测点维护规程，将点位巡查纳入日常安全巡检范围，一旦发现损坏或松动，立即进行修复或补设，确保监测数据的连续性和有效性。

3.5 深化监测数据分析与智能化预警模型研究

超越简单的数据呈现和阈值报警，向智能分析与预测预警迈进。开发或引入专业的数据分析平台，集成时间序列分析、统计学方法、机器学习等算法，对海量监测数据进行深度挖掘。分析变形量与环境温度、降雨、施工加载等诱因之间的相关性，建立变形预测模型。研究基于深度学习的智能预警算法，能够识别变形的异常模式，区分系统误差、施工扰动与真实险情，实现更早、更准的预警，减少误报和漏报。将监测数据与 BIM 模型动态关联，实现变形信息的可视化与数字化交付，为决策提供直观支持。

3.6 建立标准化的数据自动处理与预警发布流程

为确保监测数据能及时转化为有效的决策信息，应建立一套标准化的数据自动处理与预警发布流程。该流程始于全站仪自动采集的原始观测数据，数据首先通过有线或无线网络传输至中心服务器。服务器端部署的专业数据处理软件应能自动完成数据解码、大气改正、粗差探测与剔除、平差计算及变形量计算等一系列过程。处理后的成果数据自动存入数据库，并触发预警判断模块。系统应定义多级预警阈值，一旦变形量或变化速率触及其一，系统便依据预设的等级，通过短信、邮件或平台内部消息等方式，自动将预警信息推送至相关责任人。整个流程应最大限度地减少人工干预，实现从数据采集到信息发布的闭环自动化管理，显著提升风险响应速度与效率。

3.7 实施定期系统校准与精度验证制度

定严格的制度，定期对系统进行全面的精度检定与维护，此项工作包括但不限于：使用高精度徕卡校验板或其它专业设备，对全站仪的测角与测距精度进行室内或现场检定，确保其计量性能符合规范要求；对自动目标识别功能进行测试，确认其在不同距离和气象条件下的识别成功率和照准精度；对设站基准点的稳定性进行复测，通常采用更高精度的测量手段进行交叉验证，确保整个监测网的基准统一可靠。每次校准和验证都需形成详细记录，建立设备健康档案，作为判断数据可靠性和进行设备维护、更新的重要依据。

3.8 制定针对不同预警级别的分级响应预案

为避免收到警报后反应迟缓或处置不当，必须事先制定清晰、可操作的分级响应预案。预案应根据预警等级明确界定不同的响应流程和责任主体。例如，低级别预警只需增加监测频率并加强现场巡视；中级别预警则需通知技术负责人进行分析研判，并准备相应的处置方案；高级别警报则需立即上报项目决策层，启动应急会商，并要求现场暂停施工、组织撤离等。预案内容应具体到人、到物、到时，并定期组织培训和演练，确保所有相关人员在紧急情况下能够迅速、准确地执行预案，将自动化监测的技术优势切实转化为工程安全保障能力。

结束语

综上所述，全站仪自动化监测系统作为现代测量技术的杰出代表，在水利水电项目施工期安全监控中展现出巨大价值和应用潜力。通过系统分析其在高边坡、大坝、地下洞室等典型场景的应用，识别出环境干扰、系统可靠性、数据应用等方面的常见问题，并据此提出了构建多传感器体系、优化测量工艺、强化硬件运维、科学布设点位等一系列优化建议。未来，随着传感技术、人工智能和物联网技术的不断进步，全站仪自动化监测系统必将朝着更加智能、精准、可靠的方向演进，为提升水利水电工程建设的安全管控水平和现代化程度提供更为强大的技术支撑。

参考文献

[1]周建国,彭朵,蒋卫国,等.智能全站仪大坝自动化监测时的辅助水位测量[J].长江科学院院报,2023,40(06):160-165.

[2] 文 英 . 工 程 测 量 中 智 能 化 全 站 仪 的 应 用 [J]. 中 国 建 筑 装 饰 装修,2022,(08):62-64.

[3]张际泽,刘礼.全自动陀螺全站仪定向测量精度分析及应用[J].四川水力发电,2021,40(05):62-65.

[4] 李 明 . 浅 谈 几 种 高 程 测 量 方 法 在 引 水 工 程 中 的 应 用 [J]. 四 川 水利,2020,(S1):47-49.

[5]梁露,阳振宇.全站仪导线测量平差方法的比较——以水利工程导线控制网为例[J].工程技术研究,2021,6(12):50-51.

[6]王斌.浅谈全站仪在大中型泵站更新改造项目施工中的应用[J].农业科技与信息,2021,(05):109-110+115.