摘要：露天矿山边坡稳定性监测是保障矿山安全生产的核心环节。本文以徕卡TM30全站仪机器人监测系统与传统全站仪人工监测为研究对象，从技术原理、系统组成、性能指标、工程应用等方面展开对比分析。结合国家矿山安全监管要求及云南华联锌铟公司现有在线监测系统的运行情况，对两种监测方式在精度、效率、成本和现场安全性上的差异进行了进一步补充研究。通过对大量监测数据的处理、现场环境因素的比对以及系统长期运行表现的分析，结果表明，TM30在自动化连续作业、形变量实时捕捉和恶劣天气适应性方面具有明显优势，而人工监测在特殊地形及临时点位布设中仍具一定灵活性。

　　关键词：徕卡TM30测量机器人；全站仪；边坡监测；位移量

　　1引言

　　1.1研究背景与意义

　　露天矿山高陡边坡、排土场及尾矿库的稳定性直接关系到生产安全与生态环境。据《国家矿山安全监察局关于开展露天矿边坡监测系统建设及联网通知》（矿安〔2023〕119号）要求：边坡高度≥150m、排土场堆置高度≥200m或三等及以上尾矿库，必须建设自动化监测系统并实现“企业—省—国家”三级数据联网。传统人工监测依赖现场操作，存在数据离散、效率低下、作业风险高等问题，难以满足现代数字矿山的实时预警需求。

　　徕卡TM30测量机器人作为新一代精密监测设备，集成0.5″级测角精度、压电陶瓷驱动技术及智能监测软件平台，为边坡监测提供了智能化解决方案。本研究通过对比分析两种监测方法的技术特性与现场表现，旨在明确其适用场景，推动矿山监测技术的升级与优化。

　　1.2研究内容与技术路线

　　本文阐述两种监测方法的技术原理与系统构成，从精度性能、作业效率、成本投入、环境适应性四个维度构建对比模型，结合公司现有徕卡TM30机器人6套安全在线监测系统的应用情况，与人工全站仪监测进行全面深入的研究分析论证。通过对大量实际监测数据的收集和分析以及现场应用效果的观察和评估，得出徕卡TM30机器人系统在各方面的技术优势，并提出优化应用策略。

　　在构建对比模型时，精度性能维度通过实际测量数据对比，分析两种方法在边坡位移监测中的测量误差、重复性等指标；作业效率维度统计完成一次完整监测任务所需的时间，包括设备布置、数据采集、数据处理等环节；成本投入维度综合考虑设备购置成本、维护成本及长期运行成本等因素；环境适应性维度研究两种方法在不同气候条件、不同地形条件下的工作稳定性和数据可靠性。技术路线以铜曼露天矿段150个监测点为研究对象，通过同步采集TM30系统与人工监测的位移数据，进行定量分析，最终提出“自动化为主、人工为辅”的监测体系优化方案。

　　2监测系统原理与组成架构

　　2.1监测系统原理

　　在线监测系统通过云平台实现整合，云平台设计采用B/S架构（浏览器/服务器模式）。该模式仅在服务器端安装应用程序，客户端无需安装程序，直接使用浏览器即可访问，修改或扩展应用程序只与服务器有关，客户端不作任何改动。其应用流程为，现场各尾矿库、边坡安装的仪器采集终端采集到各项监测数据后，传输到处理服务器，数据处理软件对采集的监测数据进行解算、处理以及变形监测数据分析，并对监测结果进行评估。

　　云平台采用分布式服务器集群部署，具备负载均衡与故障自动切换功能，确保系统7×24h稳定运行；数据传输采用AES-256加密协议，防止监测数据在传输过程中泄露或篡改；平台支持多用户权限分级管理，设置管理员、监测员、查看员三级权限，管理员可配置监测参数与预警阈值，监测员负责数据审核与现场核查，查看员仅能浏览监测结果，保障数据安全与操作规范。此外，平台内置实时数据可视化模块，可生成位移时程曲线、空间分布热力图、预警状态仪表盘等，管理人员通过浏览器即可直观掌握边坡整体稳定性状态，无需下载或安装额外软件。

　　2.2监测系统组成及架构

　　主要监测系统模块组成为边坡表面位移监测、尾矿库坝体表面位移、内部位移、浸润线、安全超高、调洪库容、降雨量、干滩分析等。该系统架构由硬件层、传输层及软件层组成。硬件层包括TM30主机、监测棱镜、气象传感器；传输层包括4G/5G无线模块、光纤；软件层为GeoMoS监测平台。

　　数据采集环节通过固定测站对边坡布设的棱镜阵列进行周期扫描，采样间隔可根据用户实际需要设计；数据处理环节由GeoMoS平台实时解算三维坐标，结合时间序列分析算法如卡尔曼滤波识别形变趋势；预警响应环节当位移量超过预设阈值如黄色、红色预警±50mm时，系统通过声光、短信、邮件多渠道推送报警信息。

　　2.3技术参数与核心功能

　　徕卡TM30作为精密监测机器人具有自动搜索、自动照准、自动观测的功能，实现数据采集自动化，测角精度0.5″，圆棱镜测程3000m，测距精度为（0.6+1ppm×D）mm，配备30倍望远镜与1.7m至无穷远调焦范围。其核心优势体现在自动目标识别、压电陶瓷驱动和环境适应性三个方面。自动目标识别采用数字影像技术，3000m处圆棱镜定位精度±7mm，200m内最小分辨间距0.3m，实现无人值守自动跟踪；压电陶瓷驱动转速达180°/s，180°旋转定位时间仅2.3s，支持24h连续监测；环境适应性方面工作温度范围为-20℃~50℃,防水防尘等级IP54，可在暴雨、沙尘等恶劣条件下稳定运行。

　　3全站仪人工监测方法

　　3.1全站仪技术参数

　　人工边坡位移观测根据《工程测量规范》（GB 50026-2007），采用徕卡TZ08全站仪，仪器编号3351652，测角精度1″，圆棱镜测程3500m，测距精度为（1mm+1.5ppm×D）mm。测站点、后视点及监测点类型均为水泥墩，每次观测2个测回，2C互差为12″，水平角测回互差为9″，指标差较差不超过10″，垂直角较差不超过10″。

　　3.2操作流程

　　传统人工监测需遵循《露天矿边坡工程监测规范》（GB51214-2017），操作流程包括测站架设、角度测量、距离测量和数据记录四个环节。测站架设环节在稳定区域布设基准点，人工对中整平仪器，设置棱镜常数通常为-30mm与大气改正值；角度测量环节采用测回法观测水平角与垂直角，上、下半测回较差需≤20″；距离测量环节使用极坐标精测模式获取斜距、平距数据，每点观测2次取平均值；数据记录环节观测数据存储在全站仪里，下载的数据经Excel整理保存所需的文本格式使用，并进行坐标解算与位移量分析。

　　3.3局限性

　　人工监测存在时效性差、环境依赖和数据主观性三个主要局限性。时效性差体现在单次监测需2~3人配合，覆盖10个监测点耗时约2h，难以实现高频次动态跟踪；环境依赖表现为雨天、大雾等天气条件下无法作业，高温环境易导致人员中暑；数据主观性则是由于棱镜对中偏差、读数误差等人为因素可导致±5mm以上的测量偏差。

　　4关键性能指标对比分析

　　4.1精度与可靠性对比
       徕卡TM30机器人监测的测角中误差为0.5″即0.15mgon，测距精度在1km距离时为0.6mm+1ppm，数据采样频率为连续监测，最小间隔5min，系统平均无故障时间MTBF＞10000h。全站仪人工监测的测角中误差在2″~5″之间，包含人工操作误差，测距精度在1km距离时为1.5mm+2ppm，包含对中误差，数据采样频率为每日1~2次，受人工排班限制，系统平均无故障时间依赖人工操作，无统计数据。从上述数据来看，徕卡TM30机器人监测在测角中误差方面比全站仪人工监测提升75%~90%，测距精度在1km距离时提升60%~67%，数据采样频率提升288倍。

　　4.2两种监测数据计算结果分析对比

　　利用17个监测点位在连续三个月时间的监测过程中的累计位移变形量，人工监测和TM30在线监测两种方法均存在一定的测量误差，但TM30在线监测较人工监测精度高。从计算结果分析来看，徕卡TM30机器人监测系统在数据精度和稳定性方面具有明显优势，能够更准确地捕捉边坡的微小位移变化，为边坡稳定性评估提供更可靠的数据支持。选取三个典型监测点进行详细对比。①坡肩点P7（爆破影响区）。TM30监测三个月累计位移为12.3mm，人工监测为15.1mm，相对误差23.6%，TM30捕捉到爆破后第3h0.3mm的瞬时位移，人工监测次日才记录到该变化。②坡脚点P12（地下水富集区）。TM30监测位移标准差为0.8mm，人工监测为3.2mm，变异系数TM30为0.05，人工为0.21，说明TM30数据稳定性显著优于人工。③断层带附近点P15。TM30监测到每周0.5mm的缓慢位移趋势，人工监测因采样频率低未能识别，导致趋势判断滞后2周。统计分析显示，17个点位的TM30监测数据与人工监测数据的相关性系数为0.92，但TM30的均方根误差（RMSE）为1.1mm，人工为4.3mm，检验结果显示，两种方法的差异显著（p<0.05），验证了TM30的高精度优势。

　　4.3作业效率与成本

　　以云南华联锌铟公司铜曼露天矿段150个监测点的年度监测任务为例，按5年产生的监测费用计算，人工监测需3人/班组，东、西帮各3个测站点，日均完成50个监测点，年度观测12次，单个点年费约2400元，包含12次车辆使用、12次观测及报告编制费用，总计年成本36万元，五年累计180万元。TM30机器人监测东、西帮边坡150个监测点，一次性投入监测设备26万元，运维成本约10万元，监测系统软件6.2万元，第一年投入总计成本42.2万元，之后每年仅有运维费用10万元，五年累计82.2万元，对比人工监测费用降低46.2%。

　　从作业效率来看，人工监测完成一次完整监测任务，包括设备布置、数据采集、数据处理等环节，需要较长时间，且受人员数量和工作时间限制，难以实现高频次监测。而TM30机器人监测系统能够实现24h连续监测，数据采样频率高，大大提高了作业效率，及时捕捉边坡的动态变化，为实时预警提供保障。

　　4.4环境适应性对比

　　在环境适应性方面，徕卡TM30机器人监测系统工作温度范围为-20℃~+50℃,防水防尘等级IP54，可在暴雨、沙尘等恶劣条件下稳定运行。而人工监测在雨天、大雾等天气条件下无法作业，高温环境易导致人员中暑，在恶劣环境下的工作稳定性和数据可靠性较差。这表明徕卡TM30机器人监测系统能够适应各种复杂的气候条件和地形条件，具有更强的环境适应性，为矿山边坡监测提供更稳定、可靠的数据支持。

　　5研究结论

　　5.1技术优势

　　徕卡TM30系统在精度、效率、安全性上全面超越人工监测，尤其适用于150m以上高陡边坡。其测角精度达到0.5″，测距精度高，数据采样频率快，能够实现连续监测，及时捕捉边坡的微小位移变化。同时，该系统采用自动化作业方式，无需人工现场操作，大大降低了作业风险，提高了作业安全性。

　　5.2经济可行性

　　在线监测初始投入较人工监测高，但长期监测效费比更具优势。虽然徕卡TM30机器人监测系统的设备购置成本和初始投入较高，但在长期运行过程中，其运维成本较低，且能够提高作业效率，减少人工成本和时间成本。从五年的监测费用计算来看，TM30机器人监测系统的总成本远低于人工监测，具有显著的经济效益。

　　5.3政策符合性

　　徕卡TM30机器人监测系统满足《金属非金属露天矿山高陡边坡安全监测技术规范》（AQ/T2063-2018）对自动化监测的要求，数据可直接对接国家矿山安全监管平台。这表明该系统符合国家矿山安全监管政策，能够为矿山企业提供合规的监测数据，助力企业实现安全生产。

　　5.4优化应用策略

　　基于徕卡TM30机器人监测系统和人工监测的各自优势，提出优化应用策略。根据不同矿山的地形、气候和生产特点，合理规划徕卡TM系列机器人系统的布局和监测频率；结合人工监测的灵活性，在机器人系统难以覆盖的区域或特殊情况下，采用人工监测进行补充，以提高整体监测效果和可靠性。例如，在高陡边坡核心区域采用TM30机器人监测系统进行连续监测，在狭窄沟谷、临时排土场等特殊地形区域采用人工监测进行补充，实现监测全覆盖。具体实施时，将边坡划分为三个风险等级。①高风险区（断层带、爆破影响区、地下水富集区）。布设TM30系统，采样间隔5min，实时监测位移变化。②中风险区（稳定边坡段、排土场边缘）。采样间隔15min，定期分析形变趋势。③低风险区（已加固区域、平缓边坡）。采样间隔30min，降低监测频率节约资源。人工监测主要用于如下。①信号盲区（如深沟、密林遮挡区域）。每月开展1次人工全站仪监测，补充数据空白。②极端天气后（暴雨、暴雪、地震）。立即进行人工复核，验证TM30数据准确性。③基准点校准。每季度用人工监测校准TM30系统的基准点，确保监测基准稳定。此外，建立“自动监测+人工核查”的闭环机制。当TM30系统发出预警时，1h内安排人工到现场核查，确认位移原因（如爆破、降雨或滑坡前兆），避免误预警或漏预警。

　　5.5展望

　　随着技术水平的不断提升，露天矿山边坡选用在线监测具有更好的测量精度、稳定性、可靠性和安全性。未来矿山边坡监测将向“空天地一体化”方向发展，结合卫星遥感、无人机航测与TM30地面监测，构建多尺度、全方位的监测网络；同时，引入人工智能算法，如LSTM时间序列预测，实现边坡形变的提前预警与趋势研判，进一步提升矿山安全管理的智能化水平。未来实施空天地一体化监测，将融合Sentinel-1卫星InSAR数据（监测大范围边坡形变，分辨率10m，重访周期6天）、大疆M300 RTK无人机激光雷达数据（每月开展边坡三维建模，精度5cm）与TM30地面监测数据，构建从宏观到微观的多尺度监测体系，实现边坡形变的立体感知。人工智能应用方面，除LSTM时间序列预测外，引入孤立森林算法进行异常位移检测，识别传统阈值法难以发现的潜在风险；基于PyTorch框架训练深度学习模型，输入位移数据、气象数据、爆破参数等多源信息，预测未来15天的边坡稳定性等级，准确率可达95%以上。此外，开发智能运维系统，通过TM30设备的内置传感器实时监测设备状态（如电池电量、电机温度、信号强度），当设备出现故障时自动发送维修提示，减少人工巡检成本。未来，还将探索数字孪生技术，构建边坡数字孪生模型，实时映射物理边坡的位移变化，模拟不同工况下的边坡稳定性，为矿山安全决策提供虚拟仿真支持。