CN113804603A - 一种基于大数据的石坝渗流量的自动观测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的石坝渗流量的自动观测系统，涉及水利水电工程技术领域，包括信息采集装置和远程终端单元，信息采集装置用于采集以及测量石坝水库的环境数据，并将采集到的环境数据通过电信号传输给远程终端单元，远程终端单元对接收到的数据进行判断分析，并通过算法和预先设置的计算公式计算出石坝坝身渗流量Q；信息采集装置包括量水堰计和雨量计，量水堰板用于自动测量设于集渗沟的量水堰板的堰上水头H，雨量计用于监测石坝实时的降雨量，量水堰计和雨量计均电连接远程终端单元。相较传统的石坝渗流流量测量，能有效区分石坝坝体的渗水以及石坝外的客水，并能计算出石坝坝体真是的渗流量，真实有效的反映石坝坝体的渗透情况。
Description
技术领域
本发明涉及水利水电工程技术领域，特别涉及一种基于大数据的石坝渗流量的自动观测系统。
背景技术
建国以来，我国共修建了9.8万座大坝，大部分水库修建于上世纪60～70年代左右，据统计，1954-2006年，全国各类水库垮坝失事3496座，其中小型水库3370座，占垮坝失事总数的96.4％以上。这些小型水库星罗棋布，面之广、治理难度之大更是不言而喻，且普遍具有建设标准低下，现场安全管理水平低，基础资料少等特点，与现代水利工程规范化、精细化的管理要求尚有差距。
尤其是大部分水库均没有建设完备的安全监测系统，导致无法实时的对水库的运行工况进行监测和预警。而建设了安全监测系统的，大部分水库的渗流量监测由于历史原因，没有实施坝体渗水和大坝表面排水系统的客水分离，导致客水汇入到集渗沟中，引起渗流量监测数据偏大，不能真实的反映石坝的渗流量。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。为此，本发明实施例提供一种基于大数据的石坝渗流量的自动观测系统，能有效计算出坝身真实的渗流量，反映石坝坝身实际的渗透情况。
根据本发明实施例的基于大数据的石坝渗流量的自动观测系统，包括信息采集装置和远程终端单元，所述信息采集装置用于采集以及测量石坝水库的环境数据，并将采集到的环境数据通过电信号传输给所述远程终端单元，所述远程终端单元对接收到的数据进行判断分析，并通过算法和预先设置的计算公式计算出石坝坝身渗流量Q；信息采集装置包括量水堰计和雨量计，所述量水堰板用于自动测量设于集渗沟的量水堰板的堰上水头H，所述雨量计用于监测石坝实时的降雨量，所述量水堰计和所述雨量计均电连接所述远程终端单元；所述远程终端单元的大数据算法步骤为：
S1、根据所述量水堰板的形状选择实际测量渗流量Q测的计算公式，并将采集到的堰上水头H的数据代入Q测的计算公式中计算出Q测；
S2、若量水堰板的形状为直角三角形，则Q测＝1.4H2.5；
S3、若所述量水堰板的形状为梯形，则Q测＝1.86H1.5，其中b为堰坎的宽度；
S4、收集降雨形成的入渗雨量而导致的渗流量QP1的数据，并将采集到的数据代入QP1的数据关系经验公式计算出QP1，其中
S5、收集降雨形成的坡面径流渗流量QP2的数据，并将采集到的数据代入QP2的数据关系经验公式计算出QP2，其中
S6、采集到非降雨天气上游水库水位H1数据和下游水库水位H2数据，根据非降雨时段的水库水位变化引起的渗流量QH的数据经验公式计算得出QH，其中
aui为水库上游水深分量的回归系数，
为监测日水库上游水深，
为监测日前i天的平均水深，m1为滞后天数，ad为水库下游水深分量的回归系数，H2为监测日的水库下游水深；
S7、代入相关数据并由计算公式Q＝Q测-QP2或Q＝QH+QP1计算出石坝坝身渗流量Q。
作为上述方案的进一步改进，所述远程终端单元包括无线通讯模块，通过所述无线通讯模块能够与外部通讯终端无线连接，其中，外部通讯终端包括云端和手机。
作为上述方案的进一步改进，所述信息采集装置还包括摄录部件，所述摄录部件用于监测量水堰板后的实时视频或分时段图像，所述摄录部件电连接所述远程终端单元。
作为上述方案的进一步改进，所述摄录部件的图像分辨率不低于1280×720。
作为上述方案的进一步改进，所述量水堰计的测量精度为0.5mm～1mm。
作为上述方案的进一步改进，所述雨量计为压电式雨量计。
基于上述技术方案，本发明实施例至少具有以下有益效果：基于大数据的石坝渗流量的自动观测系统中，石坝的相关数据由信息采集装置采集，信息采集装置再将采集到的数据发送给到远程终端单元，通过远程终端单元对采集到的信息进行分析判断，并根据实际情况选择合适的计算公式，将相关收集到的数据信息代入算法中的计算公式里，进而能够得出石坝的坝身渗流量Q，相较传统的石坝渗流流量测量，能有效区分石坝坝体的渗水以及石坝外的客水，并能计算出石坝坝体真是的渗流量，真实有效的反映石坝坝体的渗透情况。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步地说明；
图1是本发明实施例的结构示意图；
图2是本发明实施例中不透水地基石坝的渗流计算图。；
具体实施方式
本部分将详细描述本发明的具体实施例，本发明之较佳实施例在附图中示出，附图的作用在于用图形补充说明书文字部分的描述，使人能够直观地、形象地理解本发明的每个技术特征和整体技术方案，但其不能理解为对本发明保护范围的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
本发明的基于大数据的基于大数据的石坝渗流量的自动观测系统包括信息采集装置和远程终端单元210，信息采集装置用于采集以及测量石坝水库的环境数据，并将采集到的环境数据通过电信号传输给远程终端单元210，远程终端单元210对接收到的数据进行判断分析，并通过算法和预先设置的计算公式计算出石坝坝身渗流量Q。
信息采集装置包括量水堰计240和雨量计220，量水堰板110用于自动测量设于集渗沟100的量水堰板110的堰上水头H，雨量计220用于监测石坝实时的降雨量，量水堰计240和雨量计220均电连接远程终端单元210。
参照图1，石坝的坝体上安装有立杆260，立杆260的顶部安装有避雷针，立杆埋入地面的端部设有连接避雷针的防雷接地体270，避雷针和防雷接地体270组成了远程终端单元210的防雷系统，用于保护远程终端单元210在雷雨天气的正常运行。具体的，远程终端单元210和雨量计220均安装在立杆260上，为能使远程终端单元210能够持续工作，在立杆260上设置太阳能板250，太阳能板250用于产生电能并储存在远程终端单元210内部的蓄电池。
本实施例中，量水堰板110设于集渗沟110上用于使集渗沟110处形成堰流，此外，量水堰板110用于测量集渗沟110内的渗流，当通过集渗沟110的流量增加时，量水堰板110前方的壅水高度(也即堰上水头H)会增加，堰上水头H和流量之间存在一定的函数关系，堰上水头H可以通过量水堰计240自动测量出来，H的单位为mm，量水堰计240的测量精度为0.5mm～1mm。其中，量水堰计240包括保护筒、浮子、导向件以及位移传感器组成，浮子和导向件均设于保护筒内，通过位移传感器检测浮子的位移量以此测量出出堰上水头H，位移传感器测到的堰上水头H数据发送给到远程终端单元210。
远程终端单元210的大数据算法步骤为：
S1、根据量水堰板110的形状选择实际测量渗流量Q测的计算公式，并将采集到的堰上水头H的数据代入Q测的计算公式中计算出Q测；
S2、若量水堰板110的形状为直角三角形，则Q测＝1.4H2.5；
S3、若量水堰板110的形状为梯形，则Q测＝1.86bH1.5，其中b为堰坎的宽度；
S4、收集降雨形成的入渗雨量而导致的渗流量QP1的数据，并将采集到的数据代入QP1的数据关系经验公式计算出QP1，其中
S5、收集降雨形成的坡面径流渗流量QP2的数据，并将采集到的数据代入QP2的数据关系经验公式计算出QP2，其中
S6、采集到非降雨天气上游水库水位H1数据和下游水库水位H2数据，根据非降雨时段的水库水位变化引起的渗流量QH的数据经验公式计算得出QH，其中
aui为水库上游水深分量的回归系数，
为监测日水库上游水深，
为监测日前i天的平均水深，m1为滞后天数，ad为水库下游水深分量的回归系数，H2为监测日的水库下游水深；
S7、代入相关数据并由计算公式Q＝Q测-QP2或Q＝QH+QP1计算出石坝坝身渗流量Q。
采用本发明的基于大数据的石坝渗流量的自动观测系统进行测量时，先基于至少1年周期(包含汛期和非汛期)的时间收集相关数据：降雨形成的入渗雨量而导致的渗流量QP1的数据、降雨形成的坡面径流渗流量QP2的数据、上游水库水位H1、下游水库水位H2以及非降雨时段的水库水位变化引起的渗流量QH的数据，并通过远程终端单元210的大数据分析算法得到QP1、QP2和QH的数据关系经验公式。
降雨量叠加石坝自身的入渗条件、地形和石坝周边地质条件，形成了降雨形成的入渗雨量而导致的渗流量；入渗雨量在土体中饱和后，无法入渗的雨量形成坡面径流，经坝面和两侧坝肩一同汇流进入集渗沟100，为降雨因素形成的非渗流量，根据测得的相关数据进行数据分析推导出QP1和QP2的经验公式。
其中，如图2所示，上游水库水位H1和下游水库水位H2在石坝体上形成的浸润线对石坝体的单宽渗流量q的存在不同程度的影响，经理论推导，可得出石坝坝体的单宽渗流量q，其中，q的关系式为
具体的，k为石坝体渗透系数，kr为石坝基渗透系数，a0为浸润线逸出点距下游水面的距离，T为透水层的深度，i1和i2为石坝体上下游边坡斜率，L‘为石坝体上游边坡入渗点与浸润线逸出点的水平距离，L0为石坝的坝底宽度，n为流线弯曲对渗流路径的修正系数。从q的关系式可以看得出，石坝渗流量主要与上游水库水深H1和下游水库水位H2的二次方和一次方成正比关系，并根据q的关系式推导出QH的关系式。
再者，因石坝坝身的渗流量Q等于根据测量到的堰上水头H计算出来的实际测量渗流量Q测减去降雨形成的坡面径流渗流量QP2，因此Q＝Q测-QP2，代入相关测得的数据即可计算出准确的石坝坝身的渗流量Q。
根据对某一水库的长时间渗流量观测序列统计和相关性分析，渗漏量主要受水库水位的影响，水库水位升高，渗流量增大，反之减小；上游水库水深分量约占渗流量年变幅的75％。降雨对渗流量也有一定影响，降雨量越大渗流量越大，降雨分量约占年变幅的20％。
其中，由降雨形成的坡面径流渗流量QP2可通过长时间序列观测得到总观测渗流量，降雨时间越长，当大坝及周边土体饱和，渗透系数较小时，雨水较难下渗，大量雨水将聚集于边坡表层，从而造成边坡表层的负孔隙水压力大幅减小，直至达到饱和状态。而非降雨时段的库水位变化引起的渗流量QH，降雨引起的石坝坝身渗流Q＝Q测-QP2＝QH+QP1，其中，实际测量渗流量Q测可以通过获得的堰上水头H数据计算出来，QH可通过非降雨天长时间序列观测，得到水库水位和QH的统计相关关系，QP1可通过降雨停止后1天内的渗流量观测得到，也即QP1＝Q测-QH，而QP2＝Q测-QH+QP1。远程终端单元210如此往复进行测量运算，通过1年周期的长序列观测，可以得到石坝坝身渗流量Q(不含客水)和水库水位H以及水库降雨量P的相关关系。
本实施例中，远程终端单元210包括无线通讯模块，通过无线通讯模块能够与外部通讯终端无线连接，其中，外部通讯终端包括云端和手机，以便检测人员实时了解石坝的信息。
优选的，信息采集装置还包括摄录部件230，摄录部件230用于监测量水堰板110后的实时视频或分时段图像，摄录部件230电连接远程终端单元210，进一步的，摄录部件230的图像分辨率不低于1280×720。
优选的，雨量计220为压电式雨量计，以便能够准确观测日降水量、分时段降水量和一次降水量。
上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但是本发明不限于上述实施例，在所述技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (6)
1.一种基于大数据的基于大数据的石坝渗流量的自动观测系统，其特征在于：包括信息采集装置和远程终端单元(210)，所述信息采集装置用于采集以及测量石坝水库的环境数据，并将采集到的环境数据通过电信号传输给所述远程终端单元(210)，所述远程终端单元(210)对接收到的数据进行判断分析，并通过算法和预先设置的计算公式计算出石坝坝身渗流量Q；
信息采集装置包括量水堰计(240)和雨量计(220)，所述量水堰板(110)用于自动测量设于集渗沟(100)的量水堰板(110)的堰上水头H，所述雨量计(220)用于监测石坝实时的降雨量，所述量水堰计(240)和所述雨量计(220)均电连接所述远程终端单元(210)；
所述远程终端单元(210)的大数据算法步骤为：
S1、根据所述量水堰板(110)的形状选择实际测量渗流量Q测的计算公式，并将采集到的堰上水头H的数据代入Q测的计算公式中计算出Q测；
S2、若量水堰板(110)的形状为直角三角形，则Q测＝1.4H2.5；
S3、若所述量水堰板(110)的形状为梯形，则Q测＝1.86bH1.5，其中b为堰坎的宽度；
S4、收集降雨形成的入渗雨量而导致的渗流量QP1的数据，并将采集到的数据代入QP1的数据关系经验公式计算出QP1，其中
S5、收集降雨形成的坡面径流渗流量QP2的数据，并将采集到的数据代入QP2的数据关系经验公式计算出QP2，其中
S6、采集到非降雨天气上游水库水位H1数据和下游水库水位H2数据，根据非降雨时段的水库水位变化引起的渗流量QH的数据经验公式计算得出QH，其中
aui为水库上游水深分量的回归系数，
为监测日水库上游水深，
为监测日前i天的平均水深，m1为滞后天数，ad为水库下游水深分量的回归系数，H2为监测日的水库下游水深；
S7、代入相关数据并由计算公式Q＝Q测-QP2或Q＝QH+QP1计算出石坝坝身渗流量Q。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的石坝渗流量的自动观测系统，其特征在于：所述远程终端单元(210)包括无线通讯模块，通过所述无线通讯模块能够与外部通讯终端无线连接，其中，外部通讯终端包括云端和手机。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的石坝渗流量的自动观测系统，其特征在于：所述信息采集装置还包括摄录部件(230)，所述摄录部件(230)用于监测量水堰板(110)后的实时视频或分时段图像，所述摄录部件(230)电连接所述远程终端单元(210)。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的石坝渗流量的自动观测系统，其特征在于：所述摄录部件(230)的图像分辨率不低于1280×720。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的石坝渗流量的自动观测系统，其特征在于：所述量水堰计(240)的测量精度为0.5mm～1mm。
6.根据权利要求1所述的基于大数据的石坝渗流量的自动观测系统，其特征在于：所述雨量计(220)为压电式雨量计。
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