山西大学的研究团队开发出一种智能监测管道，该设备融合了光学传感技术与机器学习算法，能够实时监测并预测三维土壤沉降。这一系统有望为土壤沉降风险提供早期预警，从而有助于防范管道位移、建筑裂缝乃至结构坍塌等事故。

研究负责人孙丹丹表示：“土壤沉降直接威胁建筑物、桥梁、管道和边坡等工程结构的安全。我们的设备通过精确的三维测量和可直接埋入土壤的简单设计，解决了传统监测方法的局限。”该智能监测管道采用PVC管体，配备3D打印保护结构、温度补偿组件以及光纤布拉格光栅阵列，相关成果已发表在《光学快报》上。

机器学习模型通过分析从智能监测管道系统收集的数据，能够检测早期土壤坍塌并预测其发展过程。孙丹丹指出：“这项技术特别适用于老旧城市社区，这些区域常建于软弱或不稳定土壤上。通过实时追踪建筑地基的三维沉降轨迹并提前预警潜在危险，问题可在恶化前得到处理。此外，该方法还可应用于滑坡检测、桥梁健康监测以及铁路或公路路基沉降监控。”

针对黄土等易沉降土壤，研究人员设计了基于光纤布拉格光栅阵列的传感器。光纤布拉格光栅对土壤变形高度敏感，且抗电磁干扰、耐久性强。团队使用两个五点光栅阵列以45度交叉角附着于管道，结合温度补偿光栅，以提升测量精度并捕捉多方向变形信号。通过Frenet-Serret框架，系统能重建土壤沉降的三维形态与轨迹。

在实验室测试中，传感器准确识别了模拟土壤沉降的各个阶段，并在排水量超过8000毫升时捕捉到土壤颗粒的非线性变形。三维重建结果与实际沉降形态高度吻合。随机森林算法在沉降阶段分类中达到95.65%的准确率，预测沉降量的相对误差仅为4.02%。

未来，团队计划在中国黄土高原的城乡建筑地基、露天煤矿边坡及市政管道沿线进行现场测试。同时，他们正致力于优化设备，使其更紧凑、集成化，并增加无线远程功能，以降低成本。软件开发方面，将实现三维沉降轨迹的实时可视化、自动预警及长期数据存储，提升系统的工程实用性。

出版详情：作者：Optica；标题：《Intelligent monitoring pipe detects and predicts 3D soil settlement》；发表于：《Optics Express》(2026)；期刊信息: Optics Express