CN111694916B - 浆砌石拱坝自动化监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种浆砌石拱坝自动化监测系统，包括：数据采集模块、数据中心库模块和拱坝安全监测分析预警模块；所述数据采集模块包括：水位传感器、温度传感器和坝体径向位移监测模块；所述数据中心库模块用于存储数据采集模块和拱坝安全监测分析预警模块生成的历史数据；所述拱坝安全监测分析预警模块通过多元线性回归方法和/或LSTM方法和/或高斯过程回归方法和/或卷积神经网络方法对数据采集模块传输的监测数据进行阈值判断以确定是否发出预警信息。其提出砌石拱坝的大坝安全反演模型和预测评估预警系统，通过人工智能方法的运用能够将结构校核时间推进到秒级响应，为大坝的实时安全评估和预测预警分析开辟新路。
Description
技术领域
本发明属于水库大坝安全监测领域，具体涉及一种浆砌石拱坝自动化监测系统。
背景技术
随着科学技术的快速发展以及水库大坝安全运行的实际需求，对于大多数水库大坝存在运行时间长、老化失修严重、大坝结构及抗震安全存在风险等问题，为了保障水库大坝安全运行，安全监测是水库管理的重要组成部分，是掌握水库大坝安全性态的重要手段，是科学调度、安全运行的前提。
对于山区丘陵地带，地形相对狭窄，拱坝因其空间壳状高次静定结构而被优先且广泛选作挡水建筑物；从安全角度看，建设大坝安全监测系统是大坝运作的刚需，是水利工程行业掌握运行期大坝安全程度，及时发现存在的问题和安全隐患的必然趋势，是有效监控大坝工作状态的优势平台；从经济角度看，建设大坝安全监测系统可以实现实时监控，大幅度降低一系列内因与外因造成大坝失事的可能性；在实际运行中，由于现有监测系统没有安全实时预警系统，未能实现全数据的自动采集和实时处理，无法满足电气设备自动控制，导致系统间的集成性差，造成无法实现数据互联共享，且数据资源冗余繁杂，使得管理层不能及时掌握大坝实际情况，影响在台风、暴雨、洪水、高水位等不利工况下的对大坝工作具体调度，严重者将会造成大坝溃坝，危及下游安全。
由于当前没有针对砌石拱坝的大坝安全评价标准、模型算法及实时安全评估预警系统，对管理而言不能及时对大坝工作调度做出及时响应，且非智能化的数据采集或多或少影响数据传输的流程，无法实时处理数据，毫无疑问，这对保障水库大坝安全运行造成了巨大的风险。
发明内容
为了实现对浆砌石拱坝的各种工作状态实时、高精度自动化监控，及时对拱坝安全性进行评估，并做到预测预警反馈，本发明提供了一种浆砌石拱坝自动化监测系统。
本发明具体采用以下技术方案：
一种浆砌石拱坝自动化监测系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据中心库模块和拱坝安全监测分析预警模块；
所述数据采集模块包括：水位传感器、温度传感器和坝体径向位移监测模块；
所述数据中心库模块用于存储数据采集模块和拱坝安全监测分析预警模块生成的历史数据；
所述拱坝安全监测分析预警模块通过多元线性回归方法和/或LSTM方法和/或高斯过程回归方法和/或卷积神经网络方法对数据采集模块传输的监测数据进行阈值判断以确定是否发出预警信息。
优选地，所述拱坝安全监测分析预警模块利用3σ准则置信区间进行测值安全判断。
优选地，所述拱坝安全监测分析预警模块根据HST模型方法建立的多元回归机器学习模型对数据采集模块传输的监测数据进行阈值判断以确定是否发出预警信息。
优选地，所述HST模型方法建立的多元回归机器学习模型将拱坝径向位移按照形成原因，分解为水压分量δH、温度分量δT、时效分量δθ，设模型随机误差为ε，则拱坝径向位移表示为：
δ＝δH(t)+δT(t)+δθ(t)+ε
其中：δH(t)为水压分量，δT(t)为温度分量，δθ(t)为时效分量；
水压分量δH(t)选取四项因子，即：X1＝H-H0，X2＝H2-H0 2，X3＝H3-H0 3，X4＝H4-H0 4，其中H0为初始测日库水位监测值，H为当日水位监测值；
温度分量选取多周期的间谐波作为因子，包含四项分别为：
以及
其中t0为初始测日到监测序列的首测日累计天数，t为监测序列的首测日到监测当天累计天数；
时效分量δθ(t)选用线性函数、对数函数组成的多项式作为因子，两项因子分别为：X9＝θ-θ0，X10＝lnθ-lnθ0，其中θ为监测日至始测日的累计天数除以100即：θ＝t/100，θ0为首个测值日到实测日的累计天数除以100即：θ0＝t0/100。
优选地，所述HST模型方法建立的多元回归机器学习模型采用3σ准则置信区间估计法对监测数据进行修正，从而消除环境因素对数据采集的影响，如果一组测量数据中某个测量值的残余误差的绝对值νi＞3σ，则该测量值为坏值，应剔除。
优选地，所述HST模型方法建立的多元回归机器学习模型采用非线性有限元结构计算分析法，分析时效变形的变化过程，对于坝基和坝体采用不同的本构模型，拟定相应典型工况，从而补充拟定不利荷载组合条件下的监控指标。完备模型之后，根据未来的数据的输入，模型可智能进行大坝安全性能的预测预警。
优选地，还包括：三维信息展示模块、水库人员及设备管理模块和大坝电气设备自动控制模块；
所述三维信息展示模块包括：坝体BIM模型、坝址三维模型及监控设备位置，并通过PostgreSQL技术在所述安全监测分析预警模块数据库中将实时分析结果调用并展示；使由水库主要水工建筑物及一系列监测管理站点的运行情况与分析模块分析出的结果数据，整合到一起在LED拼接屏幕中显示相应结果，为水库工作调度提供依据；
所述水库人员及设备管理模块包括电子设备台账；涵盖设备的所有资料信息，发生故障异常，使用智能终端实现报修功能，代替人工操作。对于设备作业计划单每天滚动更新，并根据需求，给相关人员发送设备作业、运维计划。其采用数字摄像机和携带RTK控件的无人机保障人员部署、设备作业和水库安全运营；所述终端设备包括监控大厅、手机和/或电脑。
所述大坝电气设备自动控制模块根据拱坝安全监测分析预警模块输出的逻辑判断信号，向终端设备发出控制指令，使终端设备能够执行具体的运行指令，实现机械自动化控制。
优选地，所述坝体径向位移监测模块包括:GNSS监测装置和测量机器人监测装置；所述GNSS监测装置采集的数据和测量机器人监测装置采集的数据导入并融合至同一监测软件；所述GNSS监测装置采用扼流圈天线并支持三星八频卫星系统的GNSS信号接收装置，与所述测量机器人监测装置的测点所采用的棱镜装置布置在同一观测墩上。
更进一步地，所述GNSS监测装置的信号接收设备型号为Leica GR50；所述测量机器人监测装置的全站仪型号为Leica TS60；所述监测软件为Leica公司的GeoMos软件。可以实现对GNSS和测量机器人监测数据的统一收集和管理输出。
优选地，所述数据采集模块还包括：无人机巡检设备、激光扫描仪、雨量传感器、测缝计、微小流量计、渗压计和应变计。
优选地，所述拱坝安全监测分析预警模块的监测内容包括：坝体、坝基、坝肩及近坝库岸现场检查，上下游水位监测，气温和降雨量监测，坝前水温监测，坝体径向位移，裂缝变形监测，渗流量监测，绕坝渗流量监测和坝体应变监测。以针对不同监测项目设备所传输数字信息，连接到计算机分析平台中，通过比对预设阈值判断拱坝安全等级。
具体地，监测项目共9项：对于坝体、坝基、坝肩及近坝库岸现场检查，采用无人机巡检设备和激光扫描仪进行巡查；对于上、下游水位监测，采用水位计，通过观测电缆接入所述大坝电气设备自动化控制模块，实现自动化采集数据并监测；对于气温、降雨量监测，采用温度计和雨量器，实现自动化采集数据并接入监测数据库；对于坝前水温监测，于大坝上游面布设温度计，实现自动化采集数据并接入监测数据库；对于坝体表面位移，采用GNSS和测量机器人两种方法互补不足，相互验证，确保时间和空间上的监测完整性；对于裂缝变形监测，采用测缝计，实现自动化采集数据并接入监测数据库；对于渗流量监测，于左右两坝肩布置微型量水堰并加装微小流量计和无线数据采集模块，实现自动化采集数据并接入监测数据库；对于绕坝渗流量监测，采用渗压计，实现自动化采集数据并接入监测数据库；对于坝体应变监测，采用应变计，实现自动化采集数据并接入监测数据库。
本发明及其优选方案采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
建立了基于针对砌石拱坝的大坝安全评价模型、模型算法及实时安全评估预警系统，能够实时、高精度自动化获得大坝安全信息，构建BIM+3DGIS集成系统，解决了数据无法互联共享、系统集成性差等问题，实现可视化实时动态展示，首次提出砌石拱坝的大坝安全反演模型和预测评估预警系统，通过人工智能方法的运用能够将结构校核时间推进到秒级响应，为大坝的实时安全评估和预测预警分析开辟新路。
附图说明
图1为本发明实施例的浆砌石拱坝自动化监测系统示意图。
具体实施方式
下面对照附图，通过对实施实例的描述，对本发明的具体实施方式如所涉及的各部分的工作原理及作用等作进一步的详细说明。
如图1所示，本实施例提供的浆砌石拱坝自动化监测系统，包括：带有多种传感器的数据采集模块、三维信息展示模块、拱坝安全监测分析预警模块、数据中心库模块、水库人员及设备管理模块和大坝电气设备自动控制模块。
其中，三维信息化展示模块链接后台Revit、Civil3D等BIM建模平台，构建包含坝体结构模型、溢流建筑物模型、水库以及主要电气设备模型如闸门开闭设备、监测设备、视频监控设备等主要水工建筑物及一系列监测管理站点，将它们与数据采集模块的大坝监测设备如水位计、GNSS、测量机器人、测缝计和视频监控设备等实现动态关联，实现实时闸门开度和流量在模型中的动态展示，同时，在BIM模型上附加所有监测设备信息，在对应的实际位置上链接设备信息并为监测数据导出提供接口。并基于无人机正摄斜摄影像技术获取库区上下游一定范围的高精度数字地图，构建库区上下游5×5m精度的数字高程信息，结合Web-GIS技术，将建成的主要水工结构BIM模型呈现在3D-GIS模型当中，完成库区内包含主要水工建筑物、地形地貌信息、实时水位流量数据、监测设备位置等的整体三维信息化模型建设，最终通过多种控制信号整合到一起，在LED拼接屏幕中显示相应结果。
LED拼接屏幕实现全屏显示和功能分区显示的多显示模式，并兼容视频信号、计算机信号灯各种输入信号混合显示，配套网络交换机、数据处理终端、服务器机柜、监控操作台等设施。
在拱坝安全监测分析预警模块接收监测数据后，由于监测设备自身埋设条件限制和施工安装过程中可能存在的扰动，个别测点的原始测值可能存在误差，故需对原始数据进行前处理，拟采用3σ准则置信区间估计法对测值进行修正，从而消除环境因素对数据采集的影响，如果一组测量数据中某个测量值的残余误差的绝对值νi＞3σ，则该测量值为坏值，应剔除。
本实施例将历史监测数据进行划分，80％作为训练集，20％作为测试集。
之后对核心监测量进行专项分析建模，以下是四种可行的建模方法：
①对于卷积神经网络机器学习(CNN)的方法，预先规定卷积核大小，一般取3×3或5×5，边界填充，保证数据的完整性，之后卷积采集各传感器数据正在执行的监测数据特征，强化各数据特征并将它们数据逐一分类，并按照试验所得的超参数设置多个隐含单元全连接层，采取正则化和Dropout层，抑制模型过拟合。
②对于循环神经网络LSTM构建预测模型，一般窗口大小取5，利用前面5天的监测数据作为一个时间序列去预测明天监测数据，为了抑制过拟合采用双向RNN层和Dropout层。
③对于高斯回归预测模型，选择合适的核函数取值之后，创建高斯回归过程，计算预测值的先验概率分布与后验概率分布，获取对于预测值的估计。
④对于多元回归线性分析模型，其采用HST模型形成分析环境，根据输入水压分量、温度分量、时效分量对应的因子值大小(X1-X10)，作为模型的输入矩阵，利用HST模型确定大坝位移为三者之和，拟定为高次多项式回归。
通过四种模型拟合数据变化趋势，与常规混凝土拱坝有限元分析方法融合互证，与最初根据大坝安全监测相关规范要求选取的监测指标上下限值进行比较，形成综合测值趋势的总体分析成果，做到按时、按需最优输出系统监测报告，并且未来数据的输入，例如降雨量等特征值，模型将会智能预测输出结果，对大坝安全性能进行研判，反馈给管理层。
针对9项监测指标，其重要性不同，则预警报程度不同，故对于采集到的监测数据需要进行分级预警报，并分级推送，使相关人员能够及时响应，具体分为：当所有监测项均未达到监控指标，大坝安全，不警报；当除位移之外的其它监测项1项测值超过监控指标，存在安全隐患，初级警报；当除位移之外的其它监测项3项测值超过监控指标，存在安全风险，中级警报；当任意位移测值1项超过监控指标，存在安全威胁，高级警报。
数据中心库模块将基础硬件传感器数据大坝数据库数据、外部提供的业务应用系统数据进行采集处理，建立对应数据源的对接接口，采用分布式手段实现数据传输。
水库人员及设备管理模块采用数字摄像机和携带RTK控件的无人机保障人员部署、设备作业和水库安全运营。建立电子设备台账，包括设备基础信息、设备变动记录、设备管理分类信息、设备状态信息、设备技术资料、设备档案等内容，对于设备维护，使用智能终端实现报修功能，代替人工操作，并对维修过程进行跟踪。自动生成设备作业计划，设备作业计划单，每天滚动更新，并根据需求，给相关人员发送设备作业、运维计划，同时运维作业数据实时上传至PC端。
大坝电气设备自动控制模块通过所述拱坝安全监测分析预警模块进行逻辑判断传输至终端设备发出控制指令使设备执行具体运行情况，实现机械自动化控制。其中，终端设备包括监控大厅、手机和/或电脑。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。
Claims (1)
1.一种浆砌石拱坝自动化监测系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据中心库模块和拱坝安全监测分析预警模块；
所述数据采集模块包括：水位传感器、温度传感器和坝体径向位移监测模块；
所述数据中心库模块用于存储数据采集模块和拱坝安全监测分析预警模块生成的历史数据；
所述拱坝安全监测分析预警模块通过LSTM方法对数据采集模块传输的监测数据进行阈值判断以确定是否发出预警信息；
对于循环神经网络LSTM构建预测模型，窗口大小取5，利用前面5天的监测数据作为一个时间序列去预测明天监测数据，为了抑制过拟合采用双向RNN层和Dropout层；
所述拱坝安全监测分析预警模块利用3σ准则置信区间进行测值安全判断；
还包括：三维信息展示模块、水库人员及设备管理模块和大坝电气设备自动控制模块；
所述三维信息展示模块包括：坝体BIM模型、坝址三维模型及监控设备位置，并通过PostgreSQL技术在所述拱坝安全监测分析预警模块将实时分析结果调用并展示；
通过三维信息化展示模块链接后台的BIM建模平台，构建坝体结构模型、溢流建筑物模型、水库以及主要电气设备模型，将它们与数据采集模块的大坝监测设备实现动态关联，实现实时闸门开度和流量在模型中的动态展示，同时，在BIM模型上附加所有监测设备信息，在对应的实际位置上链接设备信息并为监测数据导出提供接口；并基于无人机正摄斜摄影像技术获取库区上下游一定范围的高精度数字地图，构建库区上下游5×5 m 精度的数字高程信息，结合Web-GIS技术，将建成的主要水工结构BIM模型呈现在3D-GIS模型当中，完成库区内的整体三维信息化模型建设，最终通过多种控制信号整合到一起，在LED拼接屏幕中显示相应结果；
所述水库人员及设备管理模块包括电子设备台账；
所述大坝电气设备自动控制模块根据拱坝安全监测分析预警模块输出的逻辑判断信号，向终端设备发出控制指令；
所述坝体径向位移监测模块包括:GNSS监测装置和测量机器人监测装置；所述GNSS监测装置采集的数据和测量机器人监测装置采集的数据导入并融合至同一监测软件；所述GNSS监测装置采用扼流圈天线并支持三星八频卫星系统的GNSS信号接收装置，与所述测量机器人监测装置的测点所采用的棱镜装置布置在同一观测墩上；
所述数据采集模块还包括：无人机巡检设备、激光扫描仪、雨量传感器、测缝计、微小流量计、渗压计和应变计；
所述拱坝安全监测分析预警模块的监测内容包括：坝体、坝基、坝肩及近坝库岸现场检查，上下游水位监测，气温和降雨量监测，坝前水温监测，坝体径向位移，裂缝变形监测，渗流量监测，绕坝渗流量监测和坝体应变监测。
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