CN112346135A - 基于物联网的渠堤工程渗漏通道智能化巡检探测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网的渠堤工程渗漏通道智能化巡检探测方法，1，将瞬变电磁仪的接收/发射一体化线圈固定在滑动托架上，通过支架将GPS固定在接收/发射一体化线圈顶部中心位置；通过牵引绳将滑动托架与工程采集车连接实现拖曳，将瞬变电磁仪通过数据线与工控机交互通信，GPS通过无线方式与工控机通信；2，开动工程采集车，瞬变电磁仪采样探测；3，工控机将瞬变电磁仪开始采样探测的位置设为第一测点并存储位置坐标；S，工控机依次将各测点在深度方向8000‑30000个时间窗口转换为110～200个测道，计算各测道视电阻率及深度，赋予每个测道灰度值，实时显示多测道图及视电阻率‑深度曲线；5，采用物联网及人工智能技术进行智能化判读及多用户交互。
Description
技术领域
本发明涉及渠堤工程渗漏通道探测方法，尤其是涉及基于物联网的渠堤工程渗漏通道智能化巡检探测方法。
背景技术
渠堤工程面临的最大风险隐患是内部渗漏问题。目前，对渠堤工程渗漏探测往往通过人工巡检及常规物探手段。人工巡检只能发现表观出现的渗漏点，而常规物探手段只是在表观渗漏点出现后，进一步确定内部隐患部位及渗漏通道。上述方法检测量有限，难以实现短时间巡检，具有一定的单一性和滞后性，真正危害渠堤工程安全的内部隐患往往很难发现。
瞬变电磁法是一种时间域电磁感应类探测方法，其工作原理是介质在一次电流脉冲激发下产生涡流场，在脉冲的间隔时间利用不接地回线等方式接收二次感应磁场，二次磁场随时间的衰减规律与地下良导体的导电性、规模、埋深以及发射电流的形态和频率相关。由于其对低阻导体反应的灵敏性，在地下水资源、工程渗漏检测等方面应用广泛。车载拖曳式瞬变电磁法可以高效的解决探测效率问题，但是传统的数据处理方法在大规模快速巡检时无法满足需求而没有得到应用。因此在实现车载拖曳式采集的同时，需要找到一种高效数据处理及成果展示方法，从应用层面真正实现智能化渗漏探测。
发明内容
本发明目的在于提供一种基于物联网的渠堤工程渗漏通道智能化巡检探测方法，为长距离线性渠堤工程病害治理提供可靠的数据保障。
为实现上述目的，本发明采取下述技术方案：
本发明所述基于物联网的渠堤工程渗漏通道智能化巡检探测方法，包括下述步骤：
S1，将瞬变电磁仪的接收/发射一体化线圈固定在非铁磁性滑动托架上，通过非铁磁性支架将GPS固定在所述接收/发射一体化线圈顶部中心位置；然后通过牵引绳将非铁磁性滑动托架与工程采集车连接实现拖曳，并通过线缆将接收/发射一体化线圈与所述工程采集车上的所述瞬变电磁仪连接，将瞬变电磁仪通过数据线与工控机交互通信，所述GPS通过无线或有线方式与所述工控机通信；
S2，将非铁磁性滑动托架放置在被探测渠堤表面，开动工程采集车沿所述被探测渠堤移动，同时所述工控机发送探测指令给瞬变电磁仪，瞬变电磁仪按照预设的采样频率和数据记录触发距离S开始采样探测；工控机实时接收瞬变电磁仪输出的探测数据，并实时接收所述GPS发送的接收/发射一体化线圈中心位置坐标信息；
S3，工控机将瞬变电磁仪开始采样探测的位置设为第一测点，并记录存储所述第一测点的位置坐标；在工程采集车拖动下，瞬变电磁仪每移动一段所述数据记录触发距离S，工控机依次编号记录存储该测点位置坐标和探测数据，从而得到被探测渠堤各个测点的编号、位置坐标和探测数据；所述探测数据是指：某个测点与上一个测点之间、瞬变电磁仪按照所述采样频率连续探测的采样数据点的叠加平均值；
S4，在工程采集车移动巡检过程中，工控机依次对已记录存储的各测点探测数据通过指数加窗的方式，将各测点在深度方向8000-30000个时间窗口转换为110～200个测道，同时将原始记录的感应电压转换为磁感应强度垂直分量，并通过烟圈成像的方式计算各测点在各个所述测道的视电阻率及深度，通过每个测点对应的GPS经纬度信息解算空间直角坐标系下的坐标，计算所述空间直角坐标系下各测点之间的距离，最后赋予每个测道灰度值，从而实现实时显示多测道图及视电阻率-深度曲线；
S5，采用物联网及人工智能技术进行智能化判读及多用户交互。
优选地，所述GPS定位频率≥10Hz，并通过蓝牙与所述工控机通信。
优选地，所述工程采集车移动速度为1～8米/秒。
优选地，所述瞬变电磁仪向所述接收/发射一体化线圈发射的一次电流为40A～60A。
优选地，所述数据记录触发距离S为0.2m～2m。
优选地，所述采用物联网及人工智能技术进行智能化判读及多用户交互的步骤如下：
S5.1，在云端服务器上建立数据库，通过端口将所述工控机采集的各测点数据上传到云平台；各测点数据包括：测点编号、测点GPS坐标、测点磁感应强度垂直分量；
S5.2，在所述云端服务器建立人工智能识别模型：
选取机器学习中的有监督学习类算法，对拖曳过程中瞬变电磁获取的所有测点数据进行特征工程处理，并使用带核变换的支持向量机方法对样本进行训练构建人工智能识别模型，通过对不同测点数据的特征曲线，分析不同曲线代表的物理意义并建立数据库，将同一物理意义的数据测点进行归纳统一，为人工智能模型训练提供样本；
S5.3，利用人工智能训练模型对工控机上传的各测点数据进行异常判断，设定参数1为正常数据、参数0为异常数据，将结果返回工控机，最终形成人工智能训练样本模型；
S5.4，利用人工智能训练模型对巡检探测过程中各测点的视电阻率-深度曲线中的判读结果，采用不同标识标出，实现渗漏通道位置的智能化判读；
S5.5，调用各测点空间直角坐标系下的坐标数据，采用经纬度参数结合北斗或谷歌卫星地图，将各测点组成的轨迹进行实时显示；利用人工智能训练模型对各测点进行异常判断，赋予各测点状态值参数，根据状态值参数在轨迹图中用不同标识表示异常测点及正常测点，即可在本地端调用网页实现卫星轨迹图测点异常实时显示；
S5.6，根据需要，多台计算机PC端或手机端通过端口随时调用云平台数据库的各测点数据、智能判别结果及轨迹图，实现远程智能化的渗漏通道分析结果获取。
本发明利用拖曳式瞬变电磁方法对渠堤进行快速巡检探测（1～8米/秒），在探测过程中实现数据的实时处理和成果成图，从而快速获取了渠堤内部电阻率情况。在此基础上，利用人工智能训练模型对每个测点数据成果进行快速判断，并实时处理分析，代替人工划分可能出现渗漏及地下暗渠的渠段，通过建立数据库，将测点轨迹、原始数据、智能化判别结果自动化上传云平台，实现了多用户交互共享式的智能化探测模式，为提前发现渠堤内部渗漏隐患提供可靠资料。
附图说明
图1是本发明的流程框图。
图2是本发明所述多测道图及视电阻率-深度曲线示意图。
图3.1是本发明所述的正常渠段测点特征曲线图。
图3.2是本发明所述的管线位置测点特征曲线图。
图3.3是本发明所述的渗漏异常段测点特征数据图。
图4是本发明通过所述人工智能模型对巡检过程中的测点进行智能判别的示意图。
图5是本发明所述卫星轨迹图测点异常实时显示的示意图。
图6是本发明所述车载拖曳式瞬变电磁探测装置的示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述实施例。
如图1所示，本发明所述基于物联网的渠堤工程渗漏通道智能化巡检探测方法，按照下述步骤进行：
S1，如图6所示，将瞬变电磁仪的接收/发射一体化线圈1固定在非铁磁性（塑胶）滑动托架2上，通过非铁磁性（塑胶）支架将GPS装置3固定在接收/发射一体化线圈1顶部中心位置；然后通过牵引绳4将非铁磁性滑动托架2与工程采集车5连接实现拖曳，并通过线缆将接收/发射一体化线圈与工程采集车5上的瞬变电磁仪连接，将瞬变电磁仪通过数据线与工控机交互通信，GPS装置3通过蓝牙方式与工控机通信，GPS定位频率≥10Hz，从而构成车载拖曳式瞬变电磁探测装置；
S2，将非铁磁性滑动托架2放置在被探测渠堤表面，开动工程采集车5以1～8米/秒速度沿被探测渠堤移动，同时工控机发送探测指令给瞬变电磁仪，瞬变电磁仪按照预设的采样频率和数据记录触发距离S=0.2m～2m开始采样探测，瞬变电磁仪向接收/发射一体化线圈1发射的一次电流为40A～60A；工控机实时接收瞬变电磁仪输出的探测数据，并实时接收、记录GPS装置3发送的接收/发射一体化线圈1中心位置坐标信息；
S3，工控机将瞬变电磁仪开始采样探测的位置设为第一测点，并记录存储第一测点的位置坐标；在工程采集车5拖动下，瞬变电磁仪每移动一段数据记录触发距离S，工控机依次编号记录存储该测点位置坐标和探测数据，从而得到被探测渠堤各个测点的编号、位置坐标和探测数据；探测数据是指：某个测点与上一个测点之间、瞬变电磁仪按照采样频率连续探测的采样数据点的叠加平均值；
S4，在工程采集车5移动巡检过程中，工控机依次对已记录存储的各测点探测数据通过指数加窗的方式，将各测点在深度方向8000～30000个时间窗口转换为110～200个测道，同时将原始记录的感应电压转换为磁感应强度垂直分量，并通过烟圈成像的方式计算各测点在各个测道的视电阻率及深度，通过每个测点对应的GPS经纬度信息解算空间直角坐标系下的坐标，计算空间直角坐标系下各测点之间的距离，最后赋予每个测道灰度值，从而实现实时显示多测道图及视电阻率-深度曲线，如图2所示；
图2中分上、下两部分存在两个曲线，下部代表感应电压-时间曲线（多测道图），上部代表视电阻率-深度曲线，横向数字代表距离桩号，纵向数字代表探测深度。
S5，采用物联网及人工智能技术进行智能化判读及多用户交互，具体步骤如下：
S5.1，在云端服务器上建立数据库，通过端口将工控机采集的各测点数据上传到云平台；各测点数据包括：测点编号、测点GPS坐标、测点磁感应强度垂直分量；
S5.2，在所述云端服务器建立人工智能识别模型：
选取机器学习中的有监督学习类算法（Pathon），对拖曳过程中瞬变电磁获取的所有测点数据进行特征工程处理，并使用带核变换的支持向量机方法对样本进行训练构建人工智能识别模型，通过对不同测点数据的特征曲线，进行分析不同曲线代表的物理意义并建立数据库，将同一物理意义的数据测点进行归纳统一，为人工智能模型训练提供样本；
S5.3，利用人工智能训练模型对工控机上传的各测点数据进行异常判断，设定参数1为正常数据、参数0为异常数据，将结果返回工控机，最终形成人工智能训练样本模型；
S5.4，利用人工智能训练模型对巡检探测过程中各测点的视电阻率-深度曲线中的判读结果，采用不同标识标出，实现渗漏通道位置的智能化判读；
如图4所示，表示利用通过人工智能模型对巡检过程中的测点进行智能判别，横向代表距离桩号，纵向代表不同深度感应电压，虚线框表示人工智能判别该位置存在异常测点，可能代表渠堤内部存在渗漏隐患；
S5.5，调用各测点空间直角坐标系下的坐标数据，采用经纬度参数结合北斗或谷歌卫星地图，将各测点组成的轨迹进行实时显示；利用人工智能训练模型对各测点进行异常判断，赋予各测点状态值参数，根据状态值参数在轨迹图中用不同标识表示异常测点及正常测点，即可在本地端调用网页实现卫星轨迹图测点异常实时显示；
如图5所示，图5中虚线表示巡检过程中的行进轨迹，灰色实心圆圈代表正常测点，大号双环圆圈代表异常测点，该图在测试过程中可以实时显示，帮助判断异常测点的空间位置；
S5.6，根据需要，多台计算机PC端或手机端通过端口随时调用云平台数据库的各测点数据、智能判别结果及轨迹图，实现远程智能化的渗漏通道分析结果获取。
Claims (6)
1.一种基于物联网的渠堤工程渗漏通道智能化巡检探测方法，其特征在于：包括下述步骤：
S1，将瞬变电磁仪的接收/发射一体化线圈固定在非铁磁性滑动托架上，通过非铁磁性支架将GPS固定在所述接收/发射一体化线圈顶部中心位置；然后通过牵引绳将非铁磁性滑动托架与工程采集车连接实现拖曳，并通过线缆将接收/发射一体化线圈与所述工程采集车上的所述瞬变电磁仪连接，将瞬变电磁仪通过数据线与工控机交互通信，所述GPS通过无线或有线方式与所述工控机通信；
S2，将非铁磁性滑动托架放置在被探测渠堤表面，开动工程采集车沿所述被探测渠堤移动，同时所述工控机发送探测指令给瞬变电磁仪，瞬变电磁仪按照预设的采样频率和数据记录触发距离S开始采样探测；工控机实时接收瞬变电磁仪输出的探测数据，并实时接收所述GPS发送的接收/发射一体化线圈中心位置坐标信息；
S3，工控机将瞬变电磁仪开始采样探测的位置设为第一测点，并记录存储所述第一测点的位置坐标；在工程采集车拖动下，瞬变电磁仪每移动一段所述数据记录触发距离S，工控机依次编号记录存储该测点位置坐标和探测数据，从而得到被探测渠堤各个测点的编号、位置坐标和探测数据；所述探测数据是指：某个测点与上一个测点之间、瞬变电磁仪按照所述采样频率连续探测的采样数据点的叠加平均值；
S4，在工程采集车移动巡检过程中，工控机依次对已记录存储的各测点探测数据通过指数加窗的方式，将各测点在深度方向8000-30000个时间窗口转换为110～200个测道，同时将原始记录的感应电压转换为磁感应强度垂直分量，并通过烟圈成像的方式计算各测点在各个所述测道的视电阻率及深度，通过每个测点对应的GPS经纬度信息解算空间直角坐标系下的坐标，计算所述空间直角坐标系下各测点之间的距离，最后赋予每个测道灰度值，从而实现实时显示多测道图及视电阻率-深度曲线；
S5，采用物联网及人工智能技术进行智能化判读及多用户交互。
2.根据权利要求1所述基于物联网的渠堤工程渗漏通道智能化巡检探测方法，其特征在于：所述GPS定位频率≥10Hz，并通过蓝牙与所述工控机通信。
3.根据权利要求1所述基于物联网的渠堤工程渗漏通道智能化巡检探测方法，其特征在于：所述工程采集车移动速度为1～8米/秒。
4.根据权利要求1所述基于物联网的渠堤工程渗漏通道智能化巡检探测方法，其特征在于：所述瞬变电磁仪向所述接收/发射一体化线圈发射的一次电流为40A～60A。
5.根据权利要求1所述基于物联网的渠堤工程渗漏通道智能化巡检探测方法，其特征在于：所述数据记录触发距离S为0.2m～2m。
6.根据权利要求1所述基于物联网的渠堤工程渗漏通道智能化巡检探测方法，其特征在于：所述采用物联网及人工智能技术进行智能化判读及多用户交互的步骤如下：
S5.1，在云端服务器上建立数据库，通过端口将所述工控机采集的各测点数据上传到云平台；各测点数据包括：测点编号、测点GPS坐标、测点磁感应强度垂直分量；
S5.2，在所述云端服务器建立人工智能识别模型：
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113075708A (zh) * | 2021-03-11 | 2021-07-06 | 中建材岩土工程江苏有限公司 | 一种基于物联网的建筑土层勘测方法及勘测装置 |
| CN113075708B (zh) * | 2021-03-11 | 2024-04-09 | 中建材岩土工程江苏有限公司 | 一种基于物联网的建筑土层勘测方法及勘测装置 |
| CN114965181A (zh) * | 2022-05-25 | 2022-08-30 | 中南大学 | 一种基于瞬变电磁检测图像的防渗屏障渗漏区域快速自动定位方法 |
| CN114965181B (zh) * | 2022-05-25 | 2024-05-14 | 中南大学 | 一种基于瞬变电磁检测图像的防渗屏障渗漏区域快速自动定位方法 |
| CN117031551A (zh) * | 2023-08-10 | 2023-11-10 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 一种堤坝工程智能无人车遍历车站巡测方法与系统 |
| CN117031551B (zh) * | 2023-08-10 | 2024-01-30 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 一种堤坝工程智能无人车遍历车站巡测方法与系统 |
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| CN112346135B (zh) | 2023-04-14 |
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