CN116296130A - 一种用于基坑渗漏检测的预警系统 - Google Patents
一种用于基坑渗漏检测的预警系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116296130A CN116296130A CN202310038850.XA CN202310038850A CN116296130A CN 116296130 A CN116296130 A CN 116296130A CN 202310038850 A CN202310038850 A CN 202310038850A CN 116296130 A CN116296130 A CN 116296130A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- foundation pit
- pit
- side wall
- obtaining
- state evaluation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M3/00—Investigating fluid-tightness of structures
- G01M3/02—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum
- G01M3/26—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by measuring rate of loss or gain of fluid, e.g. by pressure-responsive devices, by flow detectors
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/18—Status alarms
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B31/00—Predictive alarm systems characterised by extrapolation or other computation using updated historic data
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
- G16Y10/00—Economic sectors
- G16Y10/80—Homes; Buildings
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
- G16Y20/00—Information sensed or collected by the things
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
- G16Y20/00—Information sensed or collected by the things
- G16Y20/10—Information sensed or collected by the things relating to the environment, e.g. temperature; relating to location
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
- G16Y20/00—Information sensed or collected by the things
- G16Y20/20—Information sensed or collected by the things relating to the thing itself
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
- G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
- G16Y40/10—Detection; Monitoring
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
- G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
- G16Y40/20—Analytics; Diagnosis
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
- H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
- H04W4/38—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for collecting sensor information
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/30—Assessment of water resources
Abstract
本发明提出了一种用于基坑渗漏检测的预警系统,用以解决基坑自动化检测的可靠性低、监测效率低、工作人员寻找渗漏点难度大的技术问题。本发明包括采集单元、处理单元和预警单元,根据采集的信息得到基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值,依据状态评价值找到渗漏点,再以渗漏点为起始点得到渗水路径,将渗水路径代入计算函数中得到评价系数,通过设置权重与评价系数结合得到整体评价系数,通过整体评价系数的离散程度找到渗水的中心路径以及中心点,再结合预测网络绘制分段函数,得到未来时间段基坑侧壁和坑底的状态走向,进行提前预警。本发明达到了基坑自动化检测的可靠性高、监测效率高、同时方便工作人员进行寻找渗漏点的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及基坑渗漏检测的技术领域,尤其涉及一种用于基坑渗漏检测的预警系统。
背景技术
在基坑开挖时,如果有水渗漏,会改变临近建筑物区域的地下水位,引起水位下降,从而产生土体失水固结沉降;同时基坑外侧水渗漏还会引起土层损失,如果开挖过深,而且还没有支护结构的及时保护,基坑内的被动土压力不足以抵抗临近建筑物及其下面土体形成的主动土压力,从而产生基坑上部土体的位移。以上两种现象均可导致的结果是建筑物地基土的不均匀沉降,导致建筑物产生倾斜、开裂或者倾倒。所以对于基坑渗漏的检测就显得尤为重要。
如授权公告日为2021.09.14、授权公告号为CN111535376B的中国发明专利公开了一种基坑自动化监测控制及其施工方法,包括基坑,基坑底壁部的中间位置设有中心校准对照装置,基坑底壁的两侧对称设有采样定点检测装置,基坑的两侧壁内部设有若干均匀分布的侧壁数据检测装置,侧壁数据检测装置的一侧设有与其相配合的安装功能架,安装功能架的内部设有与采样定点检测装置相配合的红外对比校准盒,红外对比校准盒的顶端设有信号接收器,红外对比校准盒的底端设有与其相配合的信号发射器。
上述发明专利中,虽然也可对基坑侧壁和坑底当前的使用状态进行自动化监测,但是忽略了外部极端天气对于基坑自动化监测的影响,并没有结合基坑的外部环境进行考量,使得本发明专利对于基坑自动化监测的可靠性大大降低,同时当出现渗漏区域时,不能第一时间找到具体的渗漏点位,导致监测效率降低,使得工作人员在进行封堵时,工作难度增加。
发明内容
针对背景技术中的不足,本发明提出一种用于基坑渗漏检测的预警系统,解决了基坑自动化监测的可靠性低、监测效率低、工作人员寻找渗漏点难度大的技术问题。
为了达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的一种用于基坑渗漏检测的预警系统,该预警系统包括:
采集单元:在基坑侧壁和坑底布置传感器用于获取基坑侧壁和坑底每个位置的数据信息,所述传感器采用采集基坑侧壁和坑底每个位置湿度信息的湿度传感器,以及用于采集基坑侧壁和坑底每个位置土壤电阻率信息的电阻测试仪;在基坑观测井内将水位感应浮球投入地下水中,水位感应浮球用于采集水位高度信息,水位感应浮球内放置有电容传感器,电容传感器用于采集地下水流动信息;
处理单元:收集上述采集单元采集的基坑侧壁和坑底湿度信息、基坑侧壁和坑底的土壤电阻率信息、水位高度信息和地下水流动信息进行预处理,预处理后得到基坑侧壁和坑底湿度数据序列、基坑侧壁和坑底的土壤电阻率数据序列、水位高度数据序列和地下水流动数据序列,根据基坑侧壁和坑底湿度数据序列和基坑侧壁和坑底的土壤电阻率数据序列得到基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值序列;根据水位高度数据序列和地下水流动数据序列得到地下水的状态评价值序列;
构建计算模型:收集处理单元中预处理获得的信息,获取相邻位置基坑侧壁和坑底的状态评价值的比值,根据比值得到渗漏点,根据所述渗漏点以及基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值将所有位置划分为至少三个聚类簇;
以所述渗漏点为起始点构建射线,获得射线上基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值数据的输出值,基于得到的输出值得到渗水边界线,根据所述渗漏点与所述渗水边界线得到渗水路径;
将渗水路径代入计算函数中得到最优解的函数模型,对所述函数模型进行求导得到所述渗水路径上每个位置的评价系数,此时地下水的状态评价值设为权重,同此时得到每个位置的评价系数进行判断,权重出现异常的情况证明是下雨导致的基坑侧壁和坑底每个位置的湿度和土壤电阻率增大,导致渗水路径上每个位置的评价系数异常,不需要考虑;得到每条渗水路径上每个位置的评价系数,根据每条渗水路径上所有位置的评价系数的标准偏差,得到每条渗水路径的整体评价系数;
根据每条渗水路径的整体评价系数计算每条渗水路径的离散程度,通过离散程度找到渗水的中心路径以及中心点;
预警单元:获得计算模型反馈的信息,将渗水路径上每个位置的评价系数
通过预测网络得到未来的渗水路径上每个位置的评价系数,绘制分段函数根据得到未来的渗水路径上每个位置的评价系数得到未来的基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值的走向,提前根据未来时间段基坑侧壁和坑底的状态进行预警。
进一步地,所述得到渗漏点的方法为:
若当前位置的基坑侧壁和坑底的状态评价值与其相邻位置的基坑侧壁和坑底的状态评价值的各个比值均大于1,则当前的位置为渗漏点,说明当前位置的基坑侧壁和坑底的状态评价值大于其周围四个位置的状态评价值,其与地下水浸入渗漏点向四周逐渐渗透的特征一致,将当前位置记为地下水浸入的渗漏点;相邻位置包括当前位置相邻的东南西北四个位置。
进一步地,所述获取聚类簇的步骤,包括:
基于基坑侧壁和坑底每两个位置之间的状态评价值的差值作为距离,预设寻找半径通过DBSCAN聚类算法得到最少三个聚类簇。
进一步地,所述获得最优解的函数模型的方法为:
其中:i表示每个基坑侧壁和坑底的状态评价值对应的位置标号;Ui表示第i个位置标号对应的基坑侧壁和坑底的状态评价值。
进一步地,所述地下水的状态评价值设为权重,同此时得到每个位置的评价系数进行结合的方法为:
获得一段时间内的地下水的状态评价值,得到地下水的状态评价值序列,根据地下水的状态评价值序列的方差,得到一段时间内序列的稳定程度,设置阈值同一段时间内地下水的状态评价值序列的稳定程度进行对比,超出阈值设为权重异常。
进一步地,所述获得分段函数的方法为:
其中:U未为未来的基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值,0.5β、1β、2β为变化系数,X为未来的渗水路径上每个位置的评价系数。
进一步地,所述离散程度的获得方法为:
其中:F为每条渗水路径的整体评价系数,K为每条渗水路径的离散程度。
本发明至少有如下的有益效果:本发明不仅仅对基坑侧壁和坑底的状态进行采集和分析而且还对基坑所处的天气状况进行考虑,多层次、多角度的对基坑侧壁和坑底状态进行分析,基坑自动化检测结果的可靠性和真实性大大提高;再通过整体评价系数的离散程度找到渗水的中心路径以及中心点,监测效率高且工作人员对渗漏点进行修补时难度也大大降低;通过预测网络,根据未来的渗水路径上每个位置的评价系数得到未来的基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值的走向,绘制分段函数,直观明了,方便工作人员对基坑状态分析,提前预警告知工作人员,降低损失。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,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为本发明提供的一种系统原理图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,一种用于基坑渗漏检测的预警系统,预警系统包括:
采集单元:在基坑侧壁和坑底布置传感器用于获取基坑侧壁和坑底每个位置的数据信息,所述传感器采用采集基坑侧壁和坑底每个位置湿度信息的湿度传感器,以及用于采集基坑侧壁和坑底每个位置土壤电阻率信息的电阻测试仪;在基坑观测井内将水位感应浮球投入地下水中,水位感应浮球用于采集水位高度信息,水位感应浮球内放置有电容传感器,电容传感器用于采集地下水流动信息;
处理单元:收集上述采集单元采集的基坑侧壁和坑底湿度信息、基坑侧壁和坑底的土壤电阻率信息、水位高度信息和地下水流动信息进行预处理,预处理后得到基坑侧壁和坑底湿度数据序列、基坑侧壁和坑底的土壤电阻率数据序列、水位高度数据序列和地下水流动数据序列,根据基坑侧壁和坑底湿度数据序列和基坑侧壁和坑底的土壤电阻率数据序列得到基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值序列;根据水位高度数据序列和地下水流动数据序列得到地下水的状态评价值序列;
构建计算模型:收集处理单元中预处理获得的信息,获取相邻位置基坑侧壁和坑底的状态评价值的比值,根据比值得到渗漏点,根据所述渗漏点以及基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值将所有位置划分为至少三个聚类簇;
以所述渗漏点为起始点构建射线,获得射线上基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值数据的输出值,基于得到的输出值得到渗水边界线,根据所述渗漏点与所述渗水边界线得到渗水路径;
将渗水路径代入计算函数中得到最优解的函数模型,对所述函数模型进行求导得到所述渗水路径上每个位置的评价系数,此时地下水的状态评价值设为权重,同此时得到每个位置的评价系数进行判断,权重出现异常的情况证明是下雨导致的基坑侧壁和坑底每个位置的湿度和土壤电阻率增大,导致渗水路径上每个位置的评价系数异常,不需要考虑;得到每条渗水路径上每个位置的评价系数,根据每条渗水路径上所有位置的评价系数的标准偏差,得到每条渗水路径的整体评价系数;
根据每条渗水路径的整体评价系数计算每条渗水路径的离散程度,通过离散程度找到渗水的中心路径以及中心点;
预警单元:获得计算模型反馈的信息,将渗水路径上每个位置的评价系数通过预测网络得到未来的渗水路径上每个位置的评价系数,绘制分段函数根据得到未来的渗水路径上每个位置的评价系数得到未来的基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值的走向,提前根据未来时间段基坑侧壁和坑底的状态进行预警。
进一步地,所述处理单元采用TPS22976DPUR,TPS22976DPUR集成数据处理单元造价较低、体积小使用方便,在本发明中采用物联网将处理单元处理好的信息进行传输以及显示,本发明中的数据处理并不复杂,所以采用性价比较高的处理单元,进一步降低成本。
进一步地,将基坑侧壁和坑底均匀的划分为若干个区域,每个区域位置内都设置有湿度传感器和土壤电阻率接地体,构成监测网对基坑侧壁和坑底各个区域进行监测。
进一步地,当基坑内出现渗漏的情况之前,基坑侧壁和坑底的各个区域内部的湿度就会产生异常,所以使用湿度传感器用于检测基坑侧壁和坑底是否存在渗漏现象,当基坑的湿度传感器出现异常时,说明此时基坑有渗水的现象。
进一步地,土壤电阻率是土壤的基本属性之一,它表示的是单位立方土壤的电阻,影响土壤电阻率的因素也有很多,如土壤含水率、土壤温度、土壤的介电常数,当基坑内出现渗漏的情况时,土壤的含水率和土壤的介电常数会出现异常,所以采集土壤电阻率,来反映此刻基坑内部是否存在渗漏情况。采用电阻测试仪测量土壤电阻率时,将电阻测试仪的己知的接地体埋入需要测土壤电阻率的地方,在传感器物联网中,将电阻测试仪与电脑采用TKM-100无线数传模组进行连接,将采集的信息反馈至电脑分析终端。
进一步地,在本实施例中采用土壤湿度信息与土壤电阻率信息相结合,主要是避免当出现不同的地质条件或者土壤种类时,只采用单一的信息会影响判断,当土壤的土质较为松软时,土壤的孔隙率一定的情况下,湿度越小的土介电常数越大,而土介电常数和土壤的体积湿度都是影响土壤电阻率的因素,所以当土壤的土质不同时,土壤的体积湿度与土壤电阻率并不是呈线性关系,不同的土壤,当出现湿度饱和时,土壤内部的含水率并不相同,所以在本实施例中采用土壤湿度信息与土壤电阻率信息相结合,共同来佐证当前基坑内部是否出现渗漏情况,,多层次多角度的分析,使得分析结果更加立体,提高分析结果的真实性。
进一步地,对基坑下方的地下水进行监测,采用水位感应浮球用于监测地下水的水位,将水位感应浮球通过基坑观测井投入地下水中,将电容传感器放置在水位感应浮球内用于监测地下水的流动信息,当出现下雨时,地下水水位上升,流速加快,此时不仅仅地下水的状态评价值变大,基坑侧壁和坑底每个位置的壤电阻率和湿度数据同样增大,将依据壤电阻率和湿度数据得到的渗水路径上每个位置的评价系数同样会出现异常,导致系统认为出现渗水情况,进行预警通知工作人员,将对地下水的监测的数据得到地下水的状态评价值设为权重,当权重出现异常的情况证明是下雨导致的基坑侧壁和坑底每个位置的湿度和壤电阻率增大,导致渗水路径上每个位置的评价系数异常,并非是基坑内部渗水导致的。在本发明中采用物联网将采集的信息传输至处理单元进行处理。
进一步地,所述得到渗漏点的方法为:
若当前位置的基坑侧壁和坑底的状态评价值与其相邻位置的基坑侧壁和坑底的状态评价值的各个比值均大于1,则当前的位置为渗漏点,说明当前位置的基坑侧壁和坑底的状态评价值大于其周围四个位置的状态评价值,其与地下水浸入渗漏点向四周逐渐渗透的特征一致,将当前位置记为地下水浸入的渗漏点;相邻位置包括当前位置相邻的东南西北四个位置。基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值越大说明此时基坑内部渗漏越严重。
进一步地,当基坑侧壁和坑底出现渗漏情况时,此时当承压水层渗湿度较大,承压层的水在进行渗透过程时是由渗水点开始逐渐由点及面的渗透,因此可基于基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值进行地下水浸入渗漏点的获取,得到渗漏点后对于基坑侧壁和坑底采用由点连线及面的分析方法,分析更加立体。
进一步地,所述获取聚类簇的步骤,包括:基于基坑侧壁和坑底每两个位置之间的状态评价值的差值作为距离,预设寻找半径通过DBSCAN聚类算法得到最少三个聚类簇。
进一步地,采用DBSCAN,预设半径找到至少三个聚类簇,具体聚类簇的数量,实施者可根据现场情况不同进行调整,在本实施例中预设找到了三个聚类簇,将数据进行聚类可以有效的帮助数据进行分类,降低计算的时间,提升计算效率。
进一步地,所述获得最优解的函数模型的方法为:
其中:i表示每个基坑侧壁和坑底的状态评价值对应的位置标号;Ui表示第i个位置标号对应的基坑侧壁和坑底的状态评价值。
进一步地,所述地下水的状态评价值设为权重,同此时得到每个位置的评价系数进行结合的方法为:
获得一段时间内的地下水的状态评价值,得到地下水的状态评价值序列,根据地下水的状态评价值序列的方差,得到一段时间内序列的稳定程度,设置阈值同一段时间内地下水的状态评价值序列的稳定程度进行对比,超出阈值设为权重异常。
进一步地,所述获得分段函数的方法为:
其中:U未为未来的基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值,0.5β、1β、2β为变化系数,X为未来的渗水路径上每个位置的评价系数。
进一步地,通过预测网络得到未来的渗水路径上每个位置的评价系数后,通过变化系数得到此时对应的未来的基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值,绘制分段函数,清晰直观。
进一步地,通过预测网络得到未来的渗水路径上每个位置的评价系数后,通过变化系数得到此时对应的未来的基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值,绘制分段函数,清晰直观。
进一步地,分段函数表达的第一阶段为渗水点,第二阶段出现渗水洞,第三阶段出现渗水面。当出现渗水点时,如果对于渗水点进行注浆封堵不及时,导致渗水点开始逐渐由点及面的渗透,此时基坑内部的存水会渗透土方根部,引起大面塌方,而影响整个基坑安全,导致的结果是建筑物地基土的不均匀沉降,这样就使建筑物产生倾斜、开裂或者倾倒。
进一步地,所述离散程度的获得方法为:
其中:F为每条渗水路径的整体评价系数,K为每条渗水路径的离散程度。
进一步地,得到每条渗水路径的整体评价系数,将所有的评价系数都通过公式求出当前渗水路径与其他渗水路径的距离之和,由此等到所有渗水路径到其他渗水路径的和进行分析,找出其中一条渗水路径到其他路径的距离之和最小的设为渗水中心路径,渗水路径上的渗漏点为渗水中心点。
进一步地,在本实施例中将基坑侧壁和坑底均匀的划分为1平方米的单位区域,具体单位区域的划分可根据实施者不同进行调整,将湿度传感器和电阻测试仪的接地体设置在单位区域的中间,通过湿度传感器和电阻测试仪的接地体进行采集湿度和土壤电阻率的数据信息,同时将水位感应浮球通过基坑观测井投放至地下水中,通过内部的电容式传感器采集水位感应浮球的位移和振动信息,在本发明中采用物联网将采集的信息传输至处理单元进行处理,处理单元分析后判断地下水此时有无异常情况,再以此判断每个位置的评价系数是否精确。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种用于基坑渗漏检测的预警系统,其特征在于,预警系统包括:
采集单元:在基坑侧壁和坑底布置传感器用于获取基坑侧壁和坑底每个位置的数据信息,所述传感器采用采集基坑侧壁和坑底每个位置湿度信息的湿度传感器,以及用于采集基坑侧壁和坑底每个位置土壤电阻率信息的电阻测试仪的接地体;在基坑观测井内将水位感应浮球投入地下水中,水位感应浮球用于采集水位高度信息,水位感应浮球内放置有电容传感器,电容传感器用于采集地下水流动信息;
处理单元:收集上述采集单元采集的基坑侧壁和坑底湿度信息、基坑侧壁和坑底的土壤电阻率信息、水位高度信息和地下水流动信息进行预处理,预处理后得到基坑侧壁和坑底湿度数据序列、基坑侧壁和坑底的土壤电阻率数据序列、水位高度数据序列和地下水流动数据序列,根据基坑侧壁和坑底湿度数据序列和基坑侧壁和坑底的土壤电阻率数据序列得到基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值序列;根据水位高度数据序列和地下水流动数据序列得到地下水的状态评价值序列;
构建计算模型:收集处理单元中预处理获得的信息,获取相邻位置基坑侧壁和坑底的状态评价值的比值,根据比值得到渗漏点,根据所述渗漏点以及基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值将所有位置划分为至少三个聚类簇;
以所述渗漏点为起始点构建射线,获得射线上基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值数据的输出值,基于得到的输出值得到渗水边界线,根据所述渗漏点与所述渗水边界线得到渗水路径;
将渗水路径代入计算函数中得到最优解的函数模型,对所述函数模型进行求导得到所述渗水路径上每个位置的评价系数,此时地下水的状态评价值设为权重,同此时得到每个位置的评价系数进行判断,权重出现异常的情况证明是下雨导致的基坑侧壁和坑底每个位置的湿度和土壤电阻率增大,导致渗水路径上每个位置的评价系数异常,不需要考虑;得到每条渗水路径上每个位置的评价系数,根据每条渗水路径上所有位置的评价系数的标准偏差,得到每条渗水路径的整体评价系数;
根据每条渗水路径的整体评价系数计算每条渗水路径的离散程度,通过离散程度找到渗水的中心路径以及中心点;
预警单元:获得计算模型反馈的信息,将渗水路径上每个位置的评价系数通过预测网络得到未来的渗水路径上每个位置的评价系数,绘制分段函数根据得到未来的渗水路径上每个位置的评价系数得到未来的基坑侧壁和坑底每个位置的状态评价值的走向,提前根据未来时间段基坑侧壁和坑底的状态进行预警。
2.根据权利要求1所述的用于基坑渗漏检测的预警系统,其特征在于,所述得到渗漏点的方法为:
若当前位置的基坑侧壁和坑底的状态评价值与其相邻位置的基坑侧壁和坑底的状态评价值的各个比值均大于1,则当前的位置为渗漏点,说明当前位置的基坑侧壁和坑底的状态评价值大于其周围四个位置的状态评价值,其与地下水浸入渗漏点向四周逐渐渗透的特征一致,将当前位置记为地下水浸入的渗漏点;相邻位置包括当前位置相邻的东南西北四个位置。
3.根据权利要求1所述的用于基坑渗漏检测的预警系统,其特征在于,所述获取聚类簇的步骤,包括:
基于基坑侧壁和坑底每两个位置之间的状态评价值的差值作为距离,预设寻找半径通过DBSCAN聚类算法得到最少三个聚类簇。
5.根据权利要求4所述的用于基坑渗漏检测的预警系统,其特征在于,所述地下水的状态评价值设为权重,同此时得到每个位置的评价系数进行结合的方法为:
获得一段时间内的地下水的状态评价值,得到地下水的状态评价值序列,根据地下水的状态评价值序列的方差,得到一段时间内序列的稳定程度,设置阈值同一段时间内地下水的状态评价值序列的稳定程度进行对比,超出阈值设为权重异常。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310038850.XA CN116296130A (zh) | 2023-01-13 | 2023-01-13 | 一种用于基坑渗漏检测的预警系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310038850.XA CN116296130A (zh) | 2023-01-13 | 2023-01-13 | 一种用于基坑渗漏检测的预警系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116296130A true CN116296130A (zh) | 2023-06-23 |
Family
ID=86794969
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310038850.XA Pending CN116296130A (zh) | 2023-01-13 | 2023-01-13 | 一种用于基坑渗漏检测的预警系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116296130A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117272071A (zh) * | 2023-11-22 | 2023-12-22 | 武汉商启网络信息有限公司 | 一种基于人工智能的流动管道泄露预警方法及系统 |
-
2023
- 2023-01-13 CN CN202310038850.XA patent/CN116296130A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117272071A (zh) * | 2023-11-22 | 2023-12-22 | 武汉商启网络信息有限公司 | 一种基于人工智能的流动管道泄露预警方法及系统 |
CN117272071B (zh) * | 2023-11-22 | 2024-02-13 | 武汉商启网络信息有限公司 | 一种基于人工智能的流动管道泄露预警方法及系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108922123B (zh) | 一种矿山边坡滑移稳定性监测预警方法 | |
CN111259335B (zh) | 一种隧道下穿道路施工风险分析系统及方法 | |
CN107817207B (zh) | 一种基坑渗透系数的计算方法及其自动化监测装置 | |
CN106706029B (zh) | 一种面向地下结构施工的土体性能监测装置及其工作方法 | |
CN103234121A (zh) | 基于音波信号的输气管道泄漏检测装置及检测方法 | |
CN114814956B (zh) | 基于渗漏浸润区域特征的土石坝深埋病害定位方法与装置 | |
CN108332696B (zh) | 滑坡监测方法选择方法 | |
CN116296130A (zh) | 一种用于基坑渗漏检测的预警系统 | |
CN112177062A (zh) | 建筑基坑远程智能监测系统及监测方法 | |
KR101466065B1 (ko) | 모관 흡수력 측정을 통한 비탈면의 안전도 모니터링 장치 및 방법 | |
CN113404029A (zh) | 基于数字孪生技术的施工现场深基坑智能监测预警系统 | |
CN109186706A (zh) | 一种用于城市雨洪淹没区预警的方法 | |
CN109577892B (zh) | 一种基于井下参数的智能溢流检测系统及预警方法 | |
CN112900504B (zh) | 一种基坑止水帷幕渗漏水识别方法和系统 | |
CN115100819A (zh) | 基于大数据分析的滑坡灾害预警方法、装置及电子设备 | |
CN111912540B (zh) | 高原复杂艰险山区地热异常隧道工程地温测试及预测方法 | |
CN112129927A (zh) | 测试地下水与植被生态需水关系的试验方法 | |
CN115659846B (zh) | 基于bim的建筑稳定实时监测方法 | |
CN110309490A (zh) | 一种用于基坑监测预警的经验曲线拟合系统 | |
CN103953024B (zh) | 基坑自动化监测异常数据识别方法 | |
CN115950485A (zh) | 一种隧道内全自动智能化监测方法 | |
CN115273410A (zh) | 一种基于大数据的突发性滑坡监测预警系统 | |
CN117196319B (zh) | 一种电网风险辨识分析方法、系统及存储介质 | |
CN214540108U (zh) | 可测地表径流的雨量计、雨量自动监测系统 | |
CN109165795A (zh) | 一种基于群智能算法的集合径流预测系统与方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |