CN114693114A - 地下空间结构的监测方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开一种地下空间结构的监测方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及计算机应用技术领域，所述方法包括通过获取地下空间结构的监测数据，对监测数据进行解调，以得到异常基坑结构信息，并输出异常基坑结构信息对应的故障处理方案，即对监测数据进行初步解析与调制，剔除明显测量错误数据，并对其余数据进行智能分析，也就是对分离出的异常基坑结构信息作为参考，便于技术人员分析异常原因；根据分析出来的监测异常原因，技术人员采用相应措施，从而提高基坑的监测质量和监测效率，确保基坑工程的安全和质量。

Description

地下空间结构的监测方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本申请涉及建筑施工技术领域，尤其涉及一种地下空间结构的监测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着基础设施建设工程的逐年扩大，城市地下空间日渐紧缩，基坑施工趋于复杂。施工监测能在一定程度上预测可能发生的危险，对于安全管理和成品质量的把控都具有重要意义。受电磁场、温度、湿度等环境条件影响，传统设备监测结果精确度有限，或依赖于额外手段补偿。目前地下空间结构监测实施方案中指标繁多、测点零散、存在滞后、数据量大等缺陷，导致当前地下空间结构的监测效率低和监测质量不高的问题。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种地下空间结构的监测方法，以解决目前地下空间结构监测效率低和监测质量不高的问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种地下空间结构的监测方法，包括如下步骤：

获取地下空间结构的监测数据；

对监测数据进行解调，以得到异常基坑结构信息；

输出异常基坑结构信息对应的故障处理方案。

在一些实施方式中，获取基坑工程的监测数据包括：

根据传感器类型获取地下空间结构的监测数据。

在一些实施方式中，对监测数据进行解调，以得到异常基坑结构信息包括：

对监测数据进行回归分析，以得到有效监测数据；

根据每个有效监测数据对应的传感器类型进行解调，并筛选得到异常基坑结构信息。

在一些实施方式中，输出异常基坑结构信息对应的故障处理方案包括：

根据预设的时间序列模型获取异常基坑结构信息的预测结果；

当预测结果达到设定的故障阈值时，输出故障预警信息；

当故障预警信息包括预设故障类型时，根据异常基坑结构信息输出故障处理方案。

在一些实施方式中，所述方法还包括：

获取当前基坑的设计参数；

对异常基坑结构信息执行反算处理，以获取基坑预测设计参数；

根据当前基坑的设计参数和基坑预测设计参数，校验当前基坑的设计参数的合理性。

在一些实施方式中，所述方法还包括：

获取基坑的三维模型；

根据异常基坑结构信息，在三维模型中标记基坑的监测点位置；

当监测点位置存在故障预警信息时，在监测点位置设置预警可视化信息。

在一些实施方式中，所述方法还包括：

将每个有效监测数据对应的传感器类型进行解调，并将解调得到的非异常基坑结构信息存储在预设数据库中。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种地下空间结构的监测装置，地下空间结构的监测装置包括：

获取模块，用于获取地下空间结构的监测数据；

解调模块，用于对监测数据进行解调，以得到异常基坑结构信息；

输出模块，用于输出异常基坑结构信息对应的故障处理方案。

在一些实施方式中，获取模块包括：

获取单元，用于根据传感器类型获取地下空间结构的监测数据。

在一些实施方式中，解调模块包括：

回归分析单元，用于对监测数据进行回归分析，以得到有效监测数据；

解调单元，用于根据每个有效监测数据对应的传感器类型进行解调，并筛选得到异常基坑结构信息。

在一些实施方式中，输出模块包括：

预测单元，用于根据预设的时间序列模型获取异常基坑结构信息的预测结果；

预警单元，用于当预测结果达到设定的故障阈值时，输出故障预警信息；

输出单元，用于当故障预警信息包括预设故障类型时，根据异常基坑结构信息输出故障处理方案。

在一些实施方式中，所述监测装置还包括：

参数获取模块，用于获取当前基坑的设计参数；

反算模块，用于对异常基坑结构信息执行反算处理，以获取基坑预测设计参数；

校验模块，用于根据当前基坑的设计参数和基坑预测设计参数，校验当前基坑的设计参数的合理性。

在一些实施方式中，所述监测装置还包括：

模型获取模块，用于获取基坑的三维模型；

标记模块，用于根据异常基坑结构信息，在三维模型中标记基坑的监测点位置；

可视化模块，用于当监测点位置存在故障预警信息时，在监测点位置设置预警可视化信息。

在一些实施方式中，所述监测装置还包括：

存储模块，用于将每个有效监测数据对应的传感器类型进行解调，并将解调得到的非异常基坑结构信息存储在预设数据库中。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述地下空间结构的监测方法的步骤。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的地下空间结构的监测方法的步骤。

与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：

通过获取地下空间结构的监测数据，对监测数据进行解调，以得到异常基坑结构信息，并输出异常基坑结构信息对应的故障处理方案，即对监测数据进行初步解析与调制，剔除明显测量错误的基坑监测数据，并对其余数据进行智能分析，也就是对分离出的异常基坑结构信息作为参考，便于技术人员分析异常原因；根据分析出来的监测异常原因，技术人员采用相应措施，从而提高基坑的监测质量和监测效率，确保基坑工程的安全和质量。

附图说明

为了更清楚地说明本申请中的方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作一个简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是本申请实施例提供的地下空间结构的智能监测与可视化预警平台；

图3是本申请实施例提供的地下空间结构的监测方法的流程示意图；

图4是本申请实施例提供的监测数据分析的流程示意图；

图5是本申请提供的地下空间结构的监测装置的一个实施例的结构示意图；

图6是本申请提供的计算机设备的一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture ExpertsGroup Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving PictureExperts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上显示的页面提供支持的后台服务器。

需要说明的是，本申请实施例所提供的地下空间结构的监测方法一般由服务器/终端设备执行，相应地，地下空间结构的监测装置一般设置于服务器/终端设备中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

图2是本申请实施例提供的地下空间结构的智能监测与可视化预警平台。其中，智能监测与可视化预警平台包括智能监测系统、信号数据处理系统、人工智能分析系统、数据资源库、设计(地勘)反算系统、可视化系统以及预警系统。上述所有系统基于一个公用的智能监测与可视化预警平台实现数据共享和实时连通。针对基坑工程的各项监测工作，包括前端数据获取、数据筛选、数据补充及数据表达等。

进一步地，智能监测系统获取现场原始监测数据，并经过信号数据处理系统对现场原始监测数据执行数据解调，即将获取到的前端数据进行处理后，输入到人工智能分析系统中进行数据筛选，人工智能分析系统从数据资源库中调用设定的算法来分析前端数据实现数据筛选，并将筛选后的正常监测数据存储在数据资源库中，以作为后续对基坑设计的勘测的参考数据补充。通过数据筛选得到的异常监测数据经过设计(地勘)反算系统进行反算校验，以验证当前的基坑设计是否合理，便于更好地服务于后期的基坑工程施工，同时，对异常监测数据进行可视化预警，即通过可视化系统将异常监测数据在三维模型中进行标记，对于异常监测数据存在故障问题的则通过预警系统进行预警，以提醒技术人员对其执行合理的解决方案，提高基坑工程的监测效率和监测质量。

继续参考图3，图3是本申请实施例提供的地下空间结构的监测方法的流程示意图。具体包括如下步骤：

S301：获取地下空间结构的监测数据；

本申请采用“围护桩+内支撑”以及“放坡”两种支护形式的深大基坑工程为实例，说明本本申请的实际运用形式。

在基坑支护工程完成后，按照表一的监测数据表开展监测工作，监测数据表包括监测参数、监测部位以及监测设备等地下空间结构的监测数据。其中，监测参数包括但不限于立柱竖向位移、周边地面超载情况、围护桩顶水平位移、地下水位、支撑轴力以及围护结构裂缝；监测部位包括但不限于立柱顶部、周边地表、围护桩顶、基坑周边、支撑梁内部以及围护结构裂缝处；监测设备包括但不限于光纤光栅位移计、布里渊时域分布式光纤、光纤光栅位移计、光纤光栅液位传感器、光纤应力计以及应变感测光缆。

进一步地，该工程前期的勘测设计相关数据即基坑设计参数、监测部位的位置和监测数据输入至智能监测与可视化预警平台中的智能监测系统。

表一：监测数据表

在一些实施方式中，获取基坑工程的监测数据包括：

根据传感器类型获取地下空间结构的监测数据。

需要说明的是，受电磁场、温度、湿度等环境条件影响，传统设备监测结果精确度有限，或依赖于额外手段补偿。相较于以电阻式和振弦式为代表的传统传感器，光纤传感器具有极强的灵敏度、耐久性和抗干扰能力，可极大地提高智能监测系统的可靠程度和使用寿命。

智能监测系统主要由分布式光纤、光纤光栅内力传感器、光纤光栅位移传感器等各类传感器和采集器组成，平衡成本与精度，合理组合布置各传感器和采集器，并配合解调的监测设备，对在建地下工程和使用期间的各项安全指标进行实时监测。具体实施方案如表二中的常见监测指标与适配光纤传感器。例如，应变感测光缆用于监测地面沉降、裂缝宽度；光纤光栅应变计用于监测土体与围护结构变形和底板变形；光纤应力计用于监测基坑内支撑内力；光纤光栅角度计用于监测结构鼓起和水平位移。

例如，每6小时写入一次监测数据，以作为监测数据曲线图的数据样本，并计算每个监测数据坐标。

表二：常见监测指标与适配光纤传感器

S302：对监测数据进行解调，以得到异常基坑结构信息；

通过根据上述表一中的监测设备或表二中的传感器类型的设备原理进行解调，例如：根据变形系数将光纤的形变解调为所受外力大小。

进一步地，监测设备一般直接接收的数据以形变、温度变化等为主，在转化成工程所需的内外力时，需要结合弹塑比等光纤自身的属性，进行物理参数的转化。而解调过程以程序的形式保存于与各监测仪配套的解调仪内部，使用时可直接接收解调后的数据，即工程所需比。

在一些实施方式中，对监测数据进行解调，以得到异常基坑结构信息包括：

对监测数据进行回归分析，以得到有效监测数据；

根据每个有效监测数据对应的传感器类型进行解调，并筛选得到异常基坑结构信息。

具体地，参考图4，图4是本申请实施例提供的监测数据分析的流程示意图。各类传感器和采集器获取基坑工程现场的监测数据，通过智能监测系统将监测数据输入信号数据处理系统，通过回归分析，执行初步的解析与调制，剔除明显测量错误数据，并在指监测设备安装的位置或监测到的异常数据代表的位置进行排查，以获取有效监测数据，有效监测数据为测量准确且能为基坑工程的监测提供参考的数据。其中，回归分析可以采用但不限于线性回归算法、逻辑回归算法和多项式回归算法等。解调的步骤以程序的形式封装至解调仪内部，与监测仪配套。

通过信号数据处理系统对采集的监测数据进行解调，得到异常基坑结构信息，异常基坑结构信息包括基坑及基坑周围结构的异常检测数据。例如：基坑顶部位移、土体侧向变形、地连墙变形、内支撑轴力、锚杆拉力、地下水位、下卧管线沉降等。根据感器类型的设备原理进行解调，例如，将光纤的形变根据变形系数解调为所受外力大小。

S303：输出异常基坑结构信息对应的故障处理方案。

根据异常基坑结构信息分析故障原因，根据故障原因查询对应的故障处理方案，并输出故障处理方案，使得技术人员能根据故障处理方案精准处理基坑的故障问题。

在一些实施方式中，输出异常基坑结构信息对应的故障处理方案包括：

根据预设的时间序列模型获取异常基坑结构信息的预测结果；

当预测结果达到设定的故障阈值时，输出故障预警信息；

当故障预警信息包括预设故障类型时，根据异常基坑结构信息输出故障处理方案。

其中，预设的时间序列模型可以包括但不限于神经网络模型中的LSTM(long-short term memory，长短期记忆模型)模型或者ARIMA模型(Autoregressive IntegratedMoving Average model，差分整合移动平均自回归模型)等。预测结果包括但不限于预设未来时间段内地面沉降深度、裂缝宽度、底板变形程度等。

根据所收集到的监测数据，通过不同时间序列模型下损失函数的比较，选择合适的时间序列模型模型，该时间序列模型还会随着数据资源库提供的样本量的扩充不断优化算法，不断提高对后期趋势预测的可靠程度。

具体地，对于异常基坑结构信息先经由人工智能分析系统分析故障成因，人工智能分析系统从数据资源库中获取时间序列模型，通过时间序列模型预测异常基坑结构信息在未来时间段内的预测结果，并判断异常基坑结构信息是否为噪点，其中，噪点为严重偏移预测曲线的数据点，预测曲线在一定程度上代表了“正常情况下”的监测结果，若出现严重偏移的数据点，代表可能出现故障。判断是否有出现故障的可能，一般将预测结果与故障阈值比较，例如故障阈值为地面沉降深度阈值，当超过地面沉降深度阈值时，则说明有故障风险，输出故障预警信息以提示技术人员进行排查。当故障预警信息包括故障类型时，例如地面沉降异常故障、土体与围护结构变形异常故障等故障类型，即预测故障类型可能出现的危险情况，并输出故障处理解决方案，例如加快该异常基坑结构信息的采集频率并采取针对性分析，同时将分析结果实时反馈给技术人员。

通过人工智能分析，分离出基坑结构信息和正常的监测数据。对基坑结构信息的信号来源进行定位并输出故障预警信息，故障预警信息可以对故障所在的位置进行闪烁提示，以便于快速准确定位，同时便于技术人员分析异常原因。

在一些实施方式中，如图2所示，人工智能分析系统根据类似工程监测数据和本工程以往的监测数据情况，通过算法模型进行自我学习，并不断根据新的数据优化该算法模型，对当前基坑工程的危险状态进行分析；预警系统用于某项监测值超过预警值，或人工智能分析结果表明可能出现危险时，预警系统发出警报，将预警信息以短信方式发送给事前预设的相关技术人员。

进一步地，根据分析出来的监测异常原因，技术人员采用相应措施，确保基坑工程的安全和质量；本申请实施例中，以支撑轴力为例，当异常基坑结构信息即监测数据值超出预设上限，此时开始每20分钟读取一次该支撑轴力监测值，持续3小时。若持续增大，则发送预警信息给预设技术人员。

在本申请实施例中，通过获取地下空间结构的监测数据，对监测数据进行解调，以得到异常基坑结构信息，并输出异常基坑结构信息对应的故障处理方案，即对监测数据进行初步解析与调制，剔除明显测量错误数据，并对其余数据进行智能分析，也就是对分离出的异常基坑结构信息作为参考，便于技术人员分析异常原因；根据分析出来的监测异常原因匹配对应的故障处理方案，使得技术人员采用相应措施，从而提高基坑的监测质量和监测效率，确保基坑工程的安全和质量。

在一些实施方式中，所述方法还包括：

获取当前基坑的设计参数；

对异常基坑结构信息执行反算处理，以获取基坑预测设计参数；

根据当前基坑的设计参数和基坑预测设计参数，校验当前基坑的设计参数的合理性。

通过设计(地勘)反算系统录入设计阶段的周围环境与工程结构相关参数取值，即当前基坑的设计参数，前基坑的，设计参数为设计阶段的取值或地勘结果例如地勘的土层参数、支撑结构设计内力、基坑与支撑结构的几何参数、项目人员信息等。对于异常基坑结构信息选取有代表性的参数值，进入设计(地勘)反算系统进行反算，以得到基坑预测设计参数，将反算出的基坑预测设计参数与当前基坑的设计参数果进行比对分析，以校验当前基坑的设计参数的合理性。例如，裂缝宽度、竖向和水平位移、围护结构内力的监测数值，可解调为其所受外力，将此外力与设计时的取值进行比较，可得出设计取值是否安全，进而不断完善设计思路。

通过实时监测的异常基坑结构信息进行反算，比较前后结果进行自检总结，判断设计是否不安全或过保守。监测数据作为前期设计和勘察的反算依据，反算后与设计参数、勘察地质资料进行对比，若相差较大，则说明基坑设计不合理。

进一步地，将反算处理得到的反算结果将作为新的内容补充到数据资源库。

在一些实施方式中，所述方法还包括：

获取基坑的三维模型；

根据异常基坑结构信息，在三维模型中标记基坑的监测点位置；

当监测点位置存在故障预警信息时，在监测点位置设置预警可视化信息。

可通过系统查询任一监测点任一时刻的监测数据。

其中，三维模型在本申请实施例中为BIM模型(Building Information Modeling，建筑信息模型)，建筑信息模型可以实现建筑物从二维绘图转向模拟三维建筑图形。建筑信息模型通过参数化技术进行三维模型建置，可以实时的提取项目设计管理、明细表、成本等相关信息，并运用这些数据库建立三维模型，使得不同专业工程人员能快速了解工程项目与设计。

在基坑的工程开始之前，可视化系统导入基坑围护结构的BIM模型和周围环境的实景模型，并标识各传感器对异常基坑结构信息的监测点位置，可通过BIM模型查看各监测点的监测实况。预警可视化信息可以在BIM模型相应位置闪烁提醒。

针对目前地下空间结构监测实施方案中指标繁多、测点零散、存在滞后、数据量大等缺陷问题，为有效提高监测的质量和效率，将各个监测点整合，同时通过专家库、资源库的功能，对部分异常监测结果提供解决的参考方案。利用以光纤为传感器和传输媒介的监测系统，通过对监测数据进行机器学习并进行算法优化，对后续各监测指标的变化趋势进行预测，及时对可能出现的不安全情况进行纠正，化被动为主动。

在一些实施方式中，所述方法还包括：

将每个有效监测数据对应的传感器类型进行解调，并将解调得到的非异常基坑结构信息存储在预设数据库中。

其中，解调处理方式在上述实施例中已具体说明，此处不再赘述。非异常基坑结构信息即为正常的监测数据，预设数据库为图2中的数据资源库。将非异常基坑结构信息作为新的数据补充进入数据资源库，以供技术人员查看，或者作为其他工程的监测数据参考，以实现数据共享和实时连通。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

进一步参考图5，作为对上述图3所示方法的实现，本申请提供了一种地下空间结构的监测装置的一个实施例，该装置实施例与图3所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，为本申请提供的地下空间结构的监测装置的一个实施例的结构示意图，所述地下空间结构的监测装置还包括：获取模块51、解调模块52以及输出模块53。其中，

获取模块51，用于获取地下空间结构的监测数据；

解调模块52，用于对监测数据进行解调，以得到异常基坑结构信息；

输出模块53，用于输出异常基坑结构信息对应的故障处理方案。

在一些实施方式中，获取模块51包括：

获取单元，用于根据传感器类型获取地下空间结构的监测数据。

在一些实施方式中，解调模块52包括：

回归分析单元，用于对监测数据进行回归分析，以得到有效监测数据；

解调单元，用于根据每个有效监测数据对应的传感器类型进行解调，并筛选得到异常基坑结构信息。

在一些实施方式中，输出模块53包括：

预测单元，用于根据预设的时间序列模型获取异常基坑结构信息的预测结果；

预警单元，用于当预测结果达到设定的故障阈值时，输出故障预警信息；

输出单元，用于当故障预警信息包括预设故障类型时，根据异常基坑结构信息输出故障处理方案。

在一些实施方式中，所述监测装置还包括：

参数获取模块，用于获取当前基坑的设计参数；

反算模块，用于对异常基坑结构信息执行反算处理，以获取基坑预测设计参数；

校验模块，用于根据当前基坑的设计参数和基坑预测设计参数，校验当前基坑的设计参数的合理性。

在一些实施方式中，所述监测装置还包括：

模型获取模块，用于获取基坑的三维模型；

标记模块，用于根据异常基坑结构信息，在三维模型中标记基坑的监测点位置；

可视化模块，用于当监测点位置存在故障预警信息时，在监测点位置设置预警可视化信息。

在一些实施方式中，所述监测装置还包括：

存储模块，用于将每个有效监测数据对应的传感器类型进行解调，并将解调得到的非异常基坑结构信息存储在预设数据库中。

关于上述实施例中地下空间结构的监测装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

为解决上述技术问题，本申请实施例还提供计算机设备。具体请参阅图6，图6为本实施例计算机设备基本结构框图。

所述计算机设备6包括通过系统总线相互通信连接存储器61、处理器62、网络接口63。需要指出的是，图中仅示出了具有组件61-63的计算机设备6，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。其中，本技术领域技术人员可以理解，这里的计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable GateArray，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。

所述计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机设备可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。

所述存储器61至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或D地下空间结构的监测存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器61可以是所述计算机设备6的内部存储单元，例如该计算机设备6的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器61也可以是所述计算机设备6的外部存储设备，例如该计算机设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(SecureDigital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，所述存储器61还可以既包括所述计算机设备6的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器61通常用于存储安装于所述计算机设备6的操作系统和各类应用软件，例如地下空间结构的监测方法的程序代码等。此外，所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

所述处理器62在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器62通常用于控制所述计算机设备6的总体操作。本实施例中，所述处理器62用于运行所述存储器61中存储的程序代码或者处理数据，例如运行所述地下空间结构的监测方法的程序代码。

所述网络接口63可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口63通常用于在所述计算机设备6与其他电子设备之间建立通信连接。

本申请还提供了另一种实施方式，即提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有地下空间结构的监测程序，所述地下空间结构的监测程序可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的地下空间结构的监测方法的步骤。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

显然，以上所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，附图中给出了本申请的较佳实施例，但并不限制本申请的专利范围。本申请可以以许多不同的形式来实现，相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理在本申请专利保护范围之内。

Claims (10)

1.一种地下空间结构的监测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取地下空间结构的监测数据；

对所述监测数据进行解调，以得到异常基坑结构信息；

输出所述异常基坑结构信息对应的故障处理方案。

2.根据权利要求1所述的地下空间结构的监测方法，其特征在于，所述获取基坑工程的监测数据包括：

根据传感器类型获取地下空间结构的监测数据。

3.根据权利要求2所述的地下空间结构的监测方法，其特征在于，所述对所述监测数据进行解调，以得到异常基坑结构信息包括：

对所述监测数据进行回归分析，以得到有效监测数据；

根据每个有效监测数据对应的传感器类型进行解调，并筛选得到异常基坑结构信息。

4.根据权利要求1所述的地下空间结构的监测方法，其特征在于，所述输出所述异常基坑结构信息对应的故障处理方案包括：

根据预设的时间序列模型获取所述异常基坑结构信息的预测结果；

当所述预测结果达到设定的故障阈值时，输出故障预警信息；

当所述故障预警信息包括预设故障类型时，根据所述异常基坑结构信息输出故障处理方案。

5.根据权利要求1所述的地下空间结构的监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取当前基坑的设计参数；

对所述异常基坑结构信息执行反算处理，以获取基坑预测设计参数；

根据所述当前基坑的设计参数和所述基坑预测设计参数，校验所述当前基坑的设计参数的有效性。

6.根据权利要求4所述的地下空间结构的监测方法，其特征在于所述方法还包括：

获取基坑的三维模型；

根据所述异常基坑结构信息，在所述三维模型中标记所述基坑的监测点位置；

当所述监测点位置存在所述故障预警信息时，在所述监测点位置设置预警可视化信息。

7.根据权利要求3所述的地下空间结构的监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

将每个有效监测数据对应的传感器类型进行解调，并将解调得到的非异常基坑结构信息存储在预设数据库中。

8.一种地下空间结构的监测装置，其特征在于，所述地下空间结构的监测装置包括：

获取模块，用于获取地下空间结构的监测数据；

解调模块，用于对所述监测数据进行解调，以得到异常基坑结构信息；

输出模块，用于输出所述异常基坑结构信息对应的故障处理方案。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的地下空间结构的监测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的地下空间结构的监测方法的步骤。

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