Page 70 - 2022年第53卷第1期

5 结论

被动 IRT 作为一种新的非接触式无损感测手段被应用于土坝渗漏探测中，考虑气温、水温等环境
量的日变化规律，探究了汛期被动 IRT 探测土石堤坝渗漏的较佳时段，以及集中渗漏出口热图像的特
征和规律，得到如下结论：（1）不论下游坝坡有无草皮覆盖，自然环境条件下利用被动 IRT 探测土石
堤坝渗漏均是可行的。午后和夜间水温与气温相差较大，是利用被动 IRT 开展土石堤坝渗漏巡查的较
佳时段。午后水温通常较坡温低，渗漏出口及其尾水在热图像上表现为低温异常，而夜间水温则较
高，渗漏出口及其尾水在热图像上表现为高温异常。（2）渗漏尾水在热图像上具有拖尾轮廓及大致以
渗漏出口为中心的梯度变化纹理特征。利用以上特征可辨识集中渗漏出口的存在。（3）热图像上的温
度异常区的面积较可见光可辨的渗漏影响区更大。（4）将土石堤坝渗漏过程划分为：隐藏、缓慢浸
出、快速渗漏和稳定扩展 4 个阶段。（5）红外热像仪可敏锐地捕捉到土石堤坝表面温度变化，在肉眼
观察无明显渗漏迹象的缓慢浸出阶段便可发现渗漏。且红外热像仪可在夜间成像，对土石堤坝汛期
全天候巡查具有较好的应用前景。（6）IRT 是一种表面感测手段，不具备内部“探测”能力，若要在渗
漏隐藏阶段对堤坝内部进行探测，则需借助其他手段。（7）提出了一种基于时空综合温差的土石堤坝
渗漏判别指标。推荐将该指标阈值设置为 2～3 ℃。
本文现阶段研究主要为前期定性探索，存在诸多不足，如渗漏通道的模拟方式欠佳，以至渗漏
通道本身不能发生变形破坏。此外，所用的热像仪分辨率和热灵敏度不高，可能导致一些试验现象
遗漏。利用更加精密的热像仪开展定量研究，从而通过图像测算渗漏量和变形破坏大小，预测演化
趋势，实现基于红外图像的土石堤坝渗漏风险评估与预测预警；引入深度学习理论和算法，基于热
图像探索适用于土石堤坝的渗漏自动识别算法和模型；开展基于实际堤坝工程渗漏的无人机现场巡
测试验等均是下阶段努力的方向。

参 考 文 献：

/
［ 1 ］ 中华人民共和国水利部 . 2018 年全国水利发展统计公报［EB/OL］.［2020-8-27］. http：/www.mwr.gov.cn/sj/
tjgb/slfztjgb/201912/t20191210_1374268.html.
［ 2 ］ 马利平，侯精明，张大伟，等 . 耦合溃口演变的二维洪水演进数值模型研究［J］. 水利学报，2019，50（10）：
1253-1267.
［ 3 ］ 鲁洋，刘斯宏，张勇敢，等 . 土石坝心墙掺砾土的渗透特性冻融演化规律试验研究［J］. 水利学报，2021，
52（5）：603-611.
［ 4 ］ MO C，MO G，YANG Q，et al . A quantitative model for danger degree evaluation of staged operation of earth
dam reservoir in flood season and its application［J］. Water Science and Engineering，2018，11（1）：85-91 .
［ 5 ］ 明攀，耿晓明，陆俊，等 . 基于声发射监测的堤防管涌试验［J］ 水利水电科技进展，2020，40（4）：33-38 .
.
［ 6 ］ 冯源 . 2020 年长江中下游堤防险情特点分析与思考［J］. 人民长江，2020，51（12）：31-33，51 .
［ 7 ］ 彭铭，毕竞超，朱艳，等 . 存在高渗透区的黏土心墙土石坝渗流稳定性分析［J］. 水利学报，2020，51（11）：
1347-1359 .
［ 8 ］ 房纯纲，贾永梅，周晓文，等 . 汉江遥堤电导率与土性参数相关关系试验研究［J］. 水利学报，2003（6）：
119-123，128 .
［ 9 ］ CHEN S，ZHONG Q，SHEN G . Numerical modeling of earthen dam breach due to piping failure［J］. Water Sci⁃
ence and Engineering，2019，12（3）：169-178 .
［ 10］ 张 盛 行 ，汤 雷 ，贾 宇 ，等. 堤 坝 水 下 渗 漏 通 道 应 急 封 堵 方 法 试 验 研 究［J］ 人 民 长 江 ，2019，50（12）：
.
169-176 .
［ 11］ 梁国钱，郑敏生，孙伯永，等 . 土石坝渗流观测资料分析模型及方法［J］. 水利学报，2003（2）：83-87 .
［ 12］ 冷元宝，朱文仲，何剑，等 . 我国堤坝隐患及渗漏探测技术现状及展望［J］. 水利水电科技进展，2002（2）：
59-62 .
— 65 —