引言
受某单位委托，重庆顶峰地质仪器勘探有限公司在其提供的场地内进行远程高密度电法监测的试验。
试验目的：
1.仪器观测数据的稳定性评价；
2.土壤含水率的变化对于电阻率的影响；
3.建立数据评定指标（电阻率随时间的梯度变化），设定阈值，开发自动超限报警系统；
4.以此实验为基础推广应用到高速公路边坡监测中。
1. 高密度电法原理
高密度电法采用阵列勘探方法，是以研究岩石和矿石视电阻率的差异作为物性基础的电探方法，研究地下介质间的电阻率差异异常。在二维空间内测量地下稳定电流场的分布。测量时，将多个电极一次性布设完毕，这些电极以固定的间距排 列在一条直线上（见图1.1），每个电极既是供电电极又是测量电极。通过程控式多路电极转换器选择不同的电极组合方式和不同的电极间距，从而完成野外数据的快速采集。
图1.1 高密度电阻率法温纳设置示意图
温纳装置跑极方式：测量时，AM=MN=NB为一个电极间距，A、B、M、N逐点同时向右移动，得到第一条剖面线；接着AM、MN、NB增大一个电极间距，逐点向右移动，得到另一条剖面线；这样不断扫描下去，得到倒梯形断面（图1.1），120道测量时设定最大层数20层；通过4G信号远程操作，室内采集采用纵向剖面时间序列的数据进行对比研究监测剖面电阻率值的变化。
2. 远程高密度电法监测系统
本次工作采用重庆顶峰地质勘探有限公司生产的EDGMD远程高密度电法监测系统（图2.1），主要功能为： 1.地下剖面电阻率变化检测，2.近距离蓝牙无线数据传输3.远距离4G无线数据传输。
图2.1 EDGMD监测系统示意图
EDGMD主要特点：远程检测高密度电法测量系统采用全数字化自动测量，可对自然电位、漂移及电极极化进行自动补偿，仪器内部已集成120道电极转换装置，不需外接电极转换器可直接进行120道高密度电法测量；同时支持电极转换器级联扩展，最多可以扩展至300道。
支持两套数据传输系统，移动端支持手机平板蓝牙近距离无线数据传输，用于常规电法项目，远距离4G无线数据传输用于长时间周期性电法监测。供电方式灵活，支持两套供电系统，220V市电供电和太阳能供电。
3. 地质条件和地球物理特征
根据测量数据反演结果显示（图3.1），推断测区内地质体分层大致分为三层，第一层表层盖土：厚度0-1.5m左右，电阻率的变化范围约 70-150Ω·m；第二层砂岩层：厚度1.5-7m左右（底部由于水位线的变化呈波浪线型），电阻率的变化范围约 150-300Ω·m；第三层含水层：厚度7m以下，电阻率的变化范围约 20-70Ω·m。测区内不同岩性的电阻率差异为高密度电法测量提供了地球物理探测的基础。
图3.1 解释结果图
4. 工程布置与安装
监测采用顶峰地质勘探仪器有限公司生产的EDGMD-120高密度监测系统，采用温纳测量装置，装置系数：
AM=MN=NB=na（n为隔离系数，a为电极极距）。根据监测的地方实际测量情况（图4.1），选择极距0.5m，120道，测线长度60m，设置最大隔离系数20，单次测量剖面有效测点1770个，观测时间约50分钟左右，采集间隔设定10分钟。采用持续供电不间断测量，观测一周左右的数据作为处理与分析的依据。
图4.1 电法监测现场工作图
5. 数据采集与记录
本远程监测操作系统采用4G信号传输，根据测量要求开发Windows以及安卓操作系统的EDGMD远程操作程序，既可以采用计算机电脑进行操控接收，也可以采用安卓手机或者平板进行操作测量，既可以设定固定的时间间隔进行数据采集，也可以根据实际需求实时进行测量。
远程监控系统可实现断面的全测量，设定120道，20层纵向跑极测量，测量结果通过4G网络将采集数据实时上传至上位机软件，可直接生成色块图和等值线图（图5.1）。
图5.1 高密度电法远程监测系统数据采集界面
测量记录原始数据文件夹命名是按照年月日时分秒进行自动排序分类。（见图5.2）
图5.2采集数据文件夹名称图
单个文件夹里包含了原始数据表以及三种数据格式，由于本次是时间序列的监测，只分析原始数据.suf格式即可达到要求。（见图5.3）
图5.3采集单次剖面数据格式图
每一次数据采集，任何原因造成采集程序中断或者重启以及天气的变化等情况都要详细的日志记录。（见图5.4）
图5.4采集日志记录
6. 数据处理与分析
6.1 数据处理
原始数据量记录成图采用surfer软件对原始数据进行网格化处理，并且采用彩虹色标生成等值线图，以天为单位按时间顺序排列（图6.1-6.7）。其中3月26、27、31由于电脑设置的原因造成采集中断采集数据剖面少一些。
图6.1 2025年3月26日原始数据图
图6.2 2025年3月27日原始数据图
图6.3 2025年3月28日原始数据图
图6.4 2025年3月29日原始数据图
图6.5 2025年3月30日原始数据图
图6.6 2025年3月31日原始数据图
图6.7 2025年4月1日原始数据图
6.2 未下雨数据分析
6.2.1 二维平面分析
现场安装完成之后，3月26-27日两天没有下雨，测量结果分析（图6.1-6.2）：通过连续采集周期（2025 年 3 月 26 日 18:15-3 月 27 日 11:15）的电阻率数据序列，分析气象因素（温度、水分）对近地表介质电性特征的影响机制。参数设置：温纳装置，120，0.5m极距，最大隔离系数20，采样剖面有效数据点1770个。高密度电法远程4G在线监测结果分析，第一次开始采集，3月26日，18点15分，电阻率变化范围60-230Ω·m，并且作为本次测量所有数据的原始对比数据。3月26日，18点15分——3月27日，10点27分，电阻率变化范围60-250Ω·m，说明表层电阻率又增大变化大10Ω·m左右；分析是由于天气炎热，地表水分减少造成的表层电阻率增大，对于中深层影响不大。3月27日，11点15分浇水之后，电阻率变化范围60-230Ω·m，浇水导致地表电阻率减小20Ω·m左右。总体结果说明远程监测ERT数据采集的稳定性很好。
根据剖面电阻率折线曲线的变化（下图6.8）分析可以看出：天气变化主要对表层观测值存在应用（曲线跳动不重叠），对于中深层影响不大（尾部曲线重叠一致）。
图6.8 原始数据折线图
通过对原始数据按等间距的间隔进行排序，然后网格化成图，对于网格文件进行方向导数的求解（图6.9）。其中求解0°方向方向凸显90°方向的变化，显示不同测线约前600个点（浅部）存在差异变化，后面（中深）测点变化不大与折线图结果一致；其中求解90°方向方向凸显0°方向的变化，浅部同一测点变化率相对较大，后面（中深）同一测点变化率不大。
图6.9 原始数据等值线求导图
6.2.2 三维时间序列分析
为了更好观测数据的直观变化，采用时间序列数据处理，把二维数据整理成三维数据格式，采用volxer三维可视化软件进行成图（图6.10-11）。通过三维可视化等值面图可以看出：由于观测数据量大，数据差异小，采用软件三维可视化之后，会滤掉一些小异常，但是不影响整体的数据结果，未下雨之前，无论是地表高阻区，还是中深部低阻区，按时间序列变化都不大。
图6.10 原始数据时间序列排列图
图6.11 三维等值面图
6.3 下雨数据分析
6.3.1 二维平面分析
3月30号工作区一致在下下小雨，根据图7.5测量数据结果：00点38分——4点23分，电阻率变化范围65-215Ω·m，对比第一天标准数据(3月26)，最大电阻率值变小了15Ω·m左右，说明下雨对于地表电阻率的影响较大；05点08分——14点54分，电阻率变化范围60-220Ω·m，说明降雨量减小，地表电阻率最大值增大了5Ω·m；15点40分——23点56分，电阻率变化范围60-230Ω·m，说明随着降雨量减小，地表水沿地层渗流之后，地表电阻率最大值又增大了10Ω·m，同时也说明降雨量减小。
6.3.2 雨前雨后数据差异分析
通过对下雨时数据 ρs1 与未下雨时 ρs 的折线对比（见下图 6.12），可发现浅部数据相对较大，而深部数据变化并不明显。经推断，这一现象是由地层的层状结构所致。在监测前期，浅层的电阻率相对较低；随着天气变化，蒸发量增大，浅层电阻率相应升高。在降雨过程中，由于地表未形成积水，电阻率逐渐降低。这是因为地表土壤的性质（渗流较快）使得雨水对地表电阻率的影响较为缓慢。
图6.12 雨前、雨后原始数据折线图
从下图 6.13 可见，由于雨水渗流，浅层电阻率相对增大，而深部电阻率则减小。
图6.13 雨前、雨后数据差值直方图
6.3.3 三维时间序列分析
从三维可视化等值面图（图6.14-6.15）能够看出：鉴于观测数据量庞大且数据差异细微，运用软件进行三维可视化处理后，部分小异常会被过滤掉。不过，这一情况对整体数据结果并无影响。在一天内的小雨天气条件下，无论是地表的高阻区域，还是中深部的低阻区域，依时间序列来看，几乎未出现变化。
图6.14 原始数据时间序列排列图
图6.15 三维等值面图
6.4 所有数据分析
6.4.1所有数据分析
由于一周数据量太大，全部观测数据剖面约200个，总数据量35w个，逐个单点分析是不可行。为此开发专业的程序（图7.16）可以批量所有处理数据。
图6.16 批量数据处理软件
采用该软件把所有数据进行时间序列转换，然后进行三维可视化处理。图6.17-6.18可以看出，时间序列数据网格化三维成图之后，由于保证不变的异常数据占主导，导致处理之后会滤掉一些小异常变化。
图6.17 原始数据时间序列排列图
图6.18 三维等值面图
为此我们选择原始数据里面浅层、深层各一个单独测点变化趋势进行分析（图6.19-6.20）。
图6.19 浅层单点变化折线图
图6.20 深层单点变化折线图
6.4.2 挑选数据分析
为了更好的分析数据的时间序列的变化，挑选每一天下午15点左右采集的数据结合原始测量的标准数据进行三维可视化处理分析：深层低阻等值面变化不大，说明无论是否下雨对应深部趋于饱和的含水层的电阻率影响不大（之前分析单点的变化范围很小）。浅层由于下雨原因电阻率减小，随着雨水的渗流以及蒸发电阻率逐渐增大。
图6.21 原始数据时间序列排列图
图6.22 三维等值面图
6.5 小结
因此根据数据分析的结果可以得出：同一天的数据网格化之后，几乎变化不大，分析原因是监测地方属于层状地层，没有导水构造，浇水或者下雨只会对表层的数据产生比较大的影响，深层由于本身处于含水层位置，电阻率大小几乎不随时间变化。
另一方面说明仪器设备采集数据稳定性高，考虑能耗的问题（太阳能板），如果一天天气变化不大的情况下，可以适当增大数据采集间隔。
参考文物监测的数据结果，如果监测的测线位于危险的构造上方，很明显就能监测到下雨导致导水构造的运移通道与形态的变化。
7. 采集与处理的软件优化
7.1 处理软件的优化
为了更好的批量处理数据，基于Matlab软件开发批量成图的软件（图7.1）作为原始数据记录，只要采用该软件读取原始采集数据的文件夹，即可生成每一组数据的原始等值线图并且标注精确的采集时间，减少人为依次处理的错误，结果见图7.2。
图7.1 批量数据处理软件
图7.2 批量自动生成等值线图
7.2 采集软件的优化
采集界面不但要有原始等值线图的显示，还有根据需求设置10-20点针对监测重点位置的单点监测变化的记录，然后根据单点电阻率折线的随时间变化的梯度求导的变化率大小设定阈值，对于变化较大的异常点，进行重点监测以及提前预警提示。
8. 结论与建议
8.1 高效低成本的有效监测
采用重庆顶峰地质勘探有限公司生产的EDGMD监测系统可以对异常进行有效监测，通过4G远程接收技术实现在室内就能随时采集数据，减少人工实测的成本，简单高效而且可采集的数据量大，对于异常分析能够提供更多的数据依据。
8.2 仪器观测数据稳定性良好
通过一周不间断测量，数据采集过程中虽因电脑设置等原因出现短暂中断，但整体数据序列完整。在未下雨和下雨期间的数据分析均表明，仪器测量的电阻率数据变化趋势合理，反映出仪器观测数据稳定性高，如在未下雨时连续采集周期的电阻率数据变化规律清晰，且三维可视化处理后虽滤掉小异常但不影响整体结果，说明仪器能稳定获取有效数据。
8.3 土壤含水率显著影响电阻率
天气炎热导致地表水分减少时，表层电阻率增大；浇水或下雨后，地表电阻率减小。在未下雨时，浇水使地表电阻率减小 20Ω・m 左右；下雨时，随着降雨量变化，地表电阻率相应改变，且从雨前雨后数据对比及浅层深层数据差异分析可知，土壤含水率变化对浅层电阻率影响明显，深层因处于含水层位置受影响较小。
8.4 建立有效数据评定指标基础
开发了批量处理数据的专业程序，可将大量数据进行时间序列转换及三维可视化处理。通过对浅层、深层单独测点变化趋势分析，以及挑选特定时间数据结合原始标准数据进行三维可视化分析，能够清晰呈现电阻率随时间的变化规律，为建立电阻率随时间的梯度变化等数据评定指标奠定了基础，后续可进一步依据这些变化规律设定合理阈值。
8.5 具备高速公路边坡监测应用潜力
本次实验场地虽为某公司内部，但实验成果具有推广价值。从参考文物监测数据结果来看，若测线位于危险构造上方，能监测到下雨导致导水构造的运移通道与形态变化。高速公路边坡地质条件复杂，存在类似构造隐患的可能性大，远程高密度电法监测系统有望应用于高速公路边坡监测，对边坡因含水率变化等因素导致的稳定性问题进行有效监测 。
8.6 建议
建议在有条件的地方可以使用改套观测系统进行三维全测量，获取更加丰富的地电信息，对于结果做更加科学合理的解释，从而为制定相应的保护措施提供丰富的理论依据和技术支持。