CN116792155A - 一种基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法 - Google Patents
一种基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116792155A CN116792155A CN202310758238.XA CN202310758238A CN116792155A CN 116792155 A CN116792155 A CN 116792155A CN 202310758238 A CN202310758238 A CN 202310758238A CN 116792155 A CN116792155 A CN 116792155A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- tunnel
- optical fiber
- early warning
- distributed
- 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.)
- Granted
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 60
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 56
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 title claims abstract description 47
- 230000036541 health Effects 0.000 title claims abstract description 12
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 33
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 26
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 15
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 15
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims description 15
- 230000003862 health status Effects 0.000 claims description 9
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 6
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 6
- 230000009466 transformation Effects 0.000 claims description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 3
- 210000001624 hip Anatomy 0.000 claims description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 2
- 238000002203 pretreatment Methods 0.000 claims 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 abstract description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 9
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 7
- 238000012843 least square support vector machine Methods 0.000 description 6
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000009933 burial Methods 0.000 description 1
- 238000005336 cracking Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000003822 epoxy resin Substances 0.000 description 1
- 239000003349 gelling agent Substances 0.000 description 1
- 238000005305 interferometry Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 229920000647 polyepoxide Polymers 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 1
- 239000002344 surface layer Substances 0.000 description 1
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 1
- 238000010257 thawing Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21F—SAFETY DEVICES, TRANSPORT, FILLING-UP, RESCUE, VENTILATION, OR DRAINING IN OR OF MINES OR TUNNELS
- E21F17/00—Methods or devices for use in mines or tunnels, not covered elsewhere
- E21F17/18—Special adaptations of signalling or alarm devices
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/23—Clustering techniques
- G06F18/232—Non-hierarchical techniques
- G06F18/2337—Non-hierarchical techniques using fuzzy logic, i.e. fuzzy clustering
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Geology (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法，包括以下步骤：通过全分布式传感光缆和准分布式光纤传感器采集隧道运行数据；将所述隧道运行数据转换为被测量，并进行预处理，得到预处理数据，将预处理数据通过数据存储矩阵进行存储；对存储的预处理数据进行数据分析，得到易损伤位置和最终预测值；根据所述易损伤位置和最终预测值进行安全评估，得到安全评估结果，根据所述安全评估结果进行预警，并将预警信号发送给工作人员。本方法克服了传统监测方法易受环境影响、以点代面的监测方式、数据采集频次和稳定性差的缺点，克服了传统光学传感器造价昂贵、数据采集耐久性不足、缺乏多域多特征参量监测的问题。
Description
技术领域
本发明属于岩土隧道工程领域，尤其涉及一种基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法。
背景技术
随着科技的高速发展，我国西部的交通、水利、地下空间等隧道基础设施工程建设得到了空前发展，我国隧道工程建设正在朝着超长距离、超大埋深、穿越极端地质条件等高难度大规模方向发展。虽然隧道工程的建设满足了日益增长的交通发展需求，但是由于隧道工程典型的隐蔽特性、服役时间的不断增长、长距离穿越复杂地质环境以及在地震、冻融等内外动力作用下，导致隧道产生沉降变形、管片裂损、结构空洞等多种病害，进而破坏隧道结构的稳定性，诱发隧道地质灾害，给隧道的正常使用和交通运输带来极大的安全隐患，严重威胁人民的生命和财产安全。因此，对隧道衬砌及围岩的稳定性及健康状况进行准确、可靠和全面的监测预警显得尤为重要，对提升隧道服役时间具有重大的安全意义。
目前用于岩土工程监测领域的技术主要有依托空间平台的雷达干涉测量(InSAR)技术、机载激光雷达测量(LiDAR)技术，这类技术主要用于大范围区域、浅表层地面变化信息的测量，无法对地下及深部工程结构体内部损伤进行分析，同时，受环境影响较大而无法实现全天候、实时监测；基于电感原理，以应变计、裂缝仪和位移计等电学类传感器为代表的点式测量方法，这类技术主要用于小范围、短距离的岩土体工程结构监测，该技术易出现漏检漏测情况，存在数据采集稳定性差、采集频次低等问题，同时，以点代面的监测方法无法全面获取位移场、温度场、地震震动场、应力场等多场多特征参量；基于光学测量原理为代表的传统光学传感器，这类技术主要用于对监测精度要求较高、工作环境复杂的应用场景中，但传统的光学传感器造假昂贵，数据采集耐久性不足，无法实现大批量密集布设，同时，相应的监测数据分析方法与安全评估预警方案还有待进一步完善。因此，亟需一种新型的高灵敏度、低成本、稳定性好的隧道监测预警方法。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出了一种基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法，以解决现有技术中存在的光学传感器造假昂贵，数据采集耐久性不足，无法实现大批量密集布设，相应的监测数据分析方法与安全评估预警方案还有待进一步完善的问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法，包括以下步骤：
通过全分布式传感光缆和准分布式光纤传感器采集隧道运行数据；
将所述隧道运行数据转换为被测量，并进行预处理，得到预处理数据，将预处理数据通过数据存储矩阵进行存储；
对存储的预处理数据进行数据分析，得到易损伤位置和最终预测值；
根据所述易损伤位置和最终预测值进行安全评估，得到安全评估结果，根据所述安全评估结果进行预警，并将预警信号发送给工作人员。
优选地，所述全分布式传感光缆和准分布式光纤传感器的安装方法包括：
全分布式传感光缆沿隧道延伸方向以平行于隧道底板和呈“S”型环绕方式分别布设于隧道拱腰和拱底、拱顶的边墙上，以及通过测斜管植入隧道围岩体内；
准分布式光纤传感器沿隧道环向且等间距的分别布设于跨断层段隧道衬砌接缝处两侧的管片上。
优选地，将所述隧道运行数据转换为被测量的过程包括：通过光纤调制解调设备将所述的全分布式传感光缆和准分布式光纤传感器中光信号的变化调制成电信号，再将所述电信号解调为被测量。
优选地，所述进行预处理的方法包括：基于变分模态分解算法，通过预设模态数将被测量分解为具有不同频率的本征模态分量，通过时频转换剔除包含噪声成分的本征模态分量，将剔除后的本征模态分量进行叠加，得到降噪后的多场多特征参量数据；包含高精度、高稳定性参考光纤监测单元，通过比较被测量与降噪后的多场多特征参量数据差值完成漂移校准。
优选地，所述通过数据存储矩阵进行存储的方法包括：通过m×n阶数据存储矩阵对预处理数据进行存储，其中，m为采样点数，n为采样次数，元素为经数据预处理后的多场多特征参量监测值。
优选地，所述得到易损伤位置的方法包括：对存储的预处理数据进行时间序列变换分析和空间序列变换分析，得到时空分析结果，通过空间插值法获取隧道衬砌及围岩的运行数据，基于隧道衬砌及围岩的运行数据构建分布特征云图，根据所述时空分析结果和分布特征云图，得到隧道易损伤位置。
优选地，得到预测值的方法包括：设定聚类中心和最大迭代次数，通过FCM算法对剔除后的本征模态分量进行聚类分析，得到多场多特征参量的随机项、波动项和趋势项数据，通过数据存储矩阵构建输入向量并基于输入向量确定LSSVM模型的正则化参数与核函数，通过LSSVM的Matlab工具箱对多场多特征参量的随机项、波动项和趋势项数据进行处理，得到预测值并对预测值进行叠加得到最终预测值。
优选地，所述得到安全评估结果的方法包括：根据所述易损伤位置和最终预测值结合区域地质与工程施工资料，选择多场多特征参量为基本评价指标，考虑多特征参量的变化量、累计变化量和变化速率，建立隧道衬砌及围岩稳定性与健康状况的关系矩阵，通过定量专家取值法得到安全评估结果。
优选地，根据所述安全评估结果进行预警的方法包括：设定安全阈值，当评估结果小于阈值的20％时，则当前监测区域为蓝色稳定状态；当评估结果大于阈值的20％且小于阈值时，则当前监测区域为黄色临界稳定状态；当评估结果大于阈值且不超过阈值的20％时，则当前监测区域为橙色低预警状态；当评估结果大于阈值的20％时，则当前监测区域为红色高预警状态。
与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：
本发明所述的基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法，与现有技术相比，将全分布式传感光缆和准分布式光纤传感器用于隧道衬砌表面、围岩体内和跨断层段管片衬砌接缝，主要对传感光缆与光纤传感器布设方式、数据监测过程、多场多特征参量分析方法和安全评估预警方式进行设计，实现隧道全线和关键断层破碎带全时段、全方位和全过程监测，为跨断层段隧道多场监测预警提供一种新方法。该方法克服了传统监测方法易受环境影响、以点代面的监测方式、数据采集频次和稳定性差的缺点，克服了传统光学传感器造价昂贵、数据采集耐久性不缺、缺乏多域多特征参量监测的问题。对于隧道破坏模式破会顺序研究，隧道灾害风险调查、隐患排查、早期识别预警和精准靶向治理，维护隧道的安全稳定运行、提升隧道服役年限具有重要意义。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例的隧道健康状态监测预警方法流程图；
图2为本申请实施例的隧道衬砌与围岩传感光缆布设示意图；
图3为本申请实施例的跨断层段隧道衬砌管片光纤传感器布设示意图；
图4为本申请实施例的传感光缆在测斜管中的布设示意图；
图5为本申请实施例的数据分析流程图；
图6为本申请实施例的安全预警流程图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
如图1所示，本发明提出了一种基于分布式光纤传感的跨断层隧道多场监测分析方法，包括数据采集、数据监测、数据分析和安全预警。
所述的数据采集的方法包括采集多场作用下用于隧道位移场、温度场、地震震动场、应力场等多场监测的全分布式传感光缆和准分布式光纤传感器等。如图2-4所示，将若干所述全分布式传感光缆沿隧道延伸方向以平行于隧道底板和呈“S”型环绕方式分别布设于隧道拱腰和拱底、拱顶的边墙上，以及通过测斜管植入距离隧道结构一定距离远处的隧道围岩体内，在测斜管植入之前若干所述全分布式传感光缆以等间距平行方式固定于测斜管的凹槽内。若干所述准分布式光纤传感器沿隧道环向且等间距的分别布设于跨断层段隧道衬砌接缝处两侧的管片上。所述全分布式传感光缆和准分布式光纤传感器主要采用环氧树脂等胶凝剂通过整体粘结与点固定的方式布设，在布设过程中借助水平仪打出辅助线并保持光纤处于预张拉状态，最后通过串联组合的方式联成一个整体并与数据监测模块相连。
所述的数据监测的方法包括光纤调制解调、预处理和数据存储。若干所述的光纤调制解调设备将所述的全分布式传感光缆和准分布式光纤传感器中光信号的变化调制成电信号，并将电信号解调为随位移场、温度场、地震震动场、应力场等多场中一个或多个参数变化的被测量。所述的若干光纤调制解调仪可借由终端设备实现自动控制与调制解调参数设定。所述数据预处理子模块对调制解调后的含噪声多场多特征参量数据进行降噪与校准等预处理操作，包含采用变分模态分解(VMD)算法，通过预设模态数将原始数据分解为具有不同频率的本征模态分量，利用其时频转换功能剔除包含噪声成分的本征模态分量，最后将筛选后的本征模态分量进行叠加，得到降噪后的多场多特征参量数据；包含高精度、高稳定性参考光纤监测单元，通过比较其与降噪后的多场多特征参量数据差值实现数据的漂移校准。所述数据存储子模块采用矩阵形式对预处理后的海量监测数据进行统一的存储，便于所述数据分析模块对海量数据快速查询、提取，包含m×n阶数据存储矩阵，m为采样点数，n为采样次数，元素为经数据预处理后的多场多特征参量监测值。
所述的数据分析流程如图5所示，包含位移场、温度场、地震震动场和应力场等多场多域分析、图形绘制和多参量预测。所述多场多域分析对存储的位移、温度、震动、应力等数据进行时域、频域和时频域的时间序列变换分析和空间序列变换分析。所述图形绘制方法为利用绘图软件通过空间插值法获取隧道衬砌及围岩的位移场、温度场、地震震动场、应力场等多场的一个或多个特征参量在不同横纵剖面内的时间与空间的变化曲线或分布特征云图，根据以上信息初步研判隧道易损伤位置。所述多参量预测包括模糊C均值聚类(FCM)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)算法，包括通过设定聚类中心和最大迭代次数，利用FCM算法对数据预处理子模块中筛选后的本征模态分量进行聚类分析，得到多场多特征参量的随机项、波动项和趋势项数据；利用数据存储矩阵构建输入向量并确定LSSVM模型的正则化参数与核函数，采用LSSVM的Matlab工具箱对聚类后的各分项数据进行预测并进行叠加得到最终预测值，实现对隧道衬砌和围岩不同位置随时间变化、不同时刻随空间分布的多场多特征参量监测信息进行预测。
所述的安全预警流程如图6所示，包括安全评估、早期预警和终端通讯。所述安全评估为根据多场与多域的分析结果以及机器学习预测结果，结合区域地质与工程施工资料，选择多场的多特征参量为基本评价指标，考虑多特征参量的变化量、累计变化量和变化速率，建立服务于隧道衬砌及围岩稳定性与健康状况的关系矩阵，结合定量专家取值法快速形成安全评估体系并生成安全评估报告。所述早期预警方法为对多场多特征参量设定安全阈值，具体为特征参量数值小于阈值的20％，则当前监测区域为蓝色稳定状态；特征参量数值大于阈值的20％且小于阈值，则当前监测区域为黄色临界稳定状态；特征参量数值大于阈值且不超过阈值的20％，则当前监测区域为橙色低预警状态；特征参量数值大于阈值的20％，则当前监测区域为红色高预警状态。综合数据分析模块中的分析与预测结果、安全评估报告和早期预警状态，生成早期预警信息并给出相应的处理建议。所述终端通讯的设备可以是智能手机、PC终端或公共服务平台，用于接收通过互联网+、无线传输等方式传输的数据分析和预测结果、安全评估报告和早期预警信号，并进一步反馈给相应的工作人员，对早期预警区域开展快速、有效的加固治理。
综上可见，本发明与现有技术相比的显著优势概括如下：
1、若干所述准分布式光纤传感器沿隧道环向等间距分别布设于跨断层段隧道衬砌接缝处两侧的管片上。
2、若干所述光纤调制解调设备可通过终端设备实现自动控制与调制解调参数设定。
3、采用机器学习算法对多场多特征参量进行预测。
以上，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (9)
1.一种基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过全分布式传感光缆和准分布式光纤传感器采集隧道运行数据；
将所述隧道运行数据转换为被测量，并进行预处理，得到预处理数据，将预处理数据通过数据存储矩阵进行存储；
对存储的预处理数据进行数据分析，得到易损伤位置和最终预测值；
根据所述易损伤位置和最终预测值进行安全评估，得到安全评估结果，根据所述安全评估结果进行预警，并将预警信号发送给工作人员。
2.根据权利要求1所述的基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法，其特征在于，
所述全分布式传感光缆和准分布式光纤传感器的安装方法包括：
全分布式传感光缆沿隧道延伸方向以平行于隧道底板和呈“S”型环绕方式分别布设于隧道拱腰和拱底、拱顶的边墙上，以及通过测斜管植入隧道围岩体内；
准分布式光纤传感器沿隧道环向且等间距的分别布设于跨断层段隧道衬砌接缝处两侧的管片上。
3.根据权利要求1所述的基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法，其特征在于，
将所述隧道运行数据转换为被测量的过程包括：通过光纤调制解调设备将所述的全分布式传感光缆和准分布式光纤传感器中光信号的变化调制成电信号，再将所述电信号解调为被测量。
4.根据权利要求1所述的基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法，其特征在于，
所述进行预处理的方法包括：基于变分模态分解算法，通过预设模态数将被测量分解为具有不同频率的本征模态分量，通过时频转换剔除包含噪声成分的本征模态分量，将剔除后的本征模态分量进行叠加，得到降噪后的多场多特征参量数据；包含高精度、高稳定性参考光纤监测单元，通过比较被测量与降噪后的多场多特征参量数据差值完成漂移校准。
5.根据权利要求1所述的基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法，其特征在于，
所述通过数据存储矩阵进行存储的方法包括：通过m×n阶数据存储矩阵对预处理数据进行存储，其中，m为采样点数，n为采样次数，元素为经数据预处理后的多场多特征参量监测值。
6.根据权利要求1所述的基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法，其特征在于，
所述得到易损伤位置的方法包括：对存储的预处理数据进行时间序列变换分析和空间序列变换分析，得到时空分析结果，通过空间插值法获取隧道衬砌及围岩的运行数据，基于隧道衬砌及围岩的运行数据构建分布特征云图，根据所述时空分析结果和分布特征云图，得到隧道易损伤位置。
7.根据权利要求1所述的基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法，其特征在于，
得到预测值的方法包括：设定聚类中心和最大迭代次数，通过FCM算法对剔除后的本征模态分量进行聚类分析，得到多场多特征参量的随机项、波动项和趋势项数据，通过数据存储矩阵构建输入向量并基于输入向量确定LSSVM模型的正则化参数与核函数，通过LSSVM的Matlab工具箱对多场多特征参量的随机项、波动项和趋势项数据进行处理，得到预测值并对预测值进行叠加得到最终预测值。
8.根据权利要求1所述的基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法，其特征在于，
所述得到安全评估结果的方法包括：根据所述易损伤位置和最终预测值结合区域地质与工程施工资料，选择多场多特征参量为基本评价指标，考虑多特征参量的变化量、累计变化量和变化速率，建立隧道衬砌及围岩稳定性与健康状况的关系矩阵，通过定量专家取值法得到安全评估结果。
9.根据权利要求1所述的基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法，其特征在于，
根据所述安全评估结果进行预警的方法包括：设定安全阈值，当评估结果小于阈值的20％时，则当前监测区域为蓝色稳定状态；当评估结果大于阈值的20％且小于阈值时，则当前监测区域为黄色临界稳定状态；当评估结果大于阈值且不超过阈值的20％时，则当前监测区域为橙色低预警状态；当评估结果大于阈值的20％时，则当前监测区域为红色高预警状态。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310758238.XA CN116792155B (zh) | 2023-06-26 | 2023-06-26 | 一种基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310758238.XA CN116792155B (zh) | 2023-06-26 | 2023-06-26 | 一种基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116792155A true CN116792155A (zh) | 2023-09-22 |
| CN116792155B CN116792155B (zh) | 2024-06-07 |
Family
ID=88046576
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310758238.XA Active CN116792155B (zh) | 2023-06-26 | 2023-06-26 | 一种基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116792155B (zh) |
Citations (30)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102678178A (zh) * | 2012-04-27 | 2012-09-19 | 华中科技大学 | 一种隧道联络通道冻结施工安全预警分析仪及其工作方法 |
| CN104141510A (zh) * | 2014-07-08 | 2014-11-12 | 山东大学 | 一种基于物联网的岩溶隧道突水感知预警系统及方法 |
| WO2015058487A1 (zh) * | 2013-10-25 | 2015-04-30 | 中国矿业大学 | 基于光纤光栅的巷道顶板离层动态监测系统及预警方法 |
| CN105089701A (zh) * | 2015-08-10 | 2015-11-25 | 山西省交通科学研究院 | 基于分布式光纤传感的运营隧道健康监测预警系统及方法 |
| CN105136908A (zh) * | 2015-07-23 | 2015-12-09 | 彭凯 | 基于指征频率时空演变的桥梁结构损伤定位方法 |
| US20170124464A1 (en) * | 2015-10-28 | 2017-05-04 | Fractal Industries, Inc. | Rapid predictive analysis of very large data sets using the distributed computational graph |
| CN106649919A (zh) * | 2016-09-13 | 2017-05-10 | 上海电气电站环保工程有限公司 | 燃煤电站锅炉飞灰含碳量预测模型构建方法及系统 |
| CN110390115A (zh) * | 2018-04-17 | 2019-10-29 | 江苏必得科技股份有限公司 | 列车部件裂纹损伤预测方法和装置 |
| CN110457786A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-11-15 | 浙江工业大学 | 基于深度置信网络的卸船机关联规则故障预测模型方法 |
| CN110926439A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-03-27 | 华中科技大学 | 一种基于bim技术的运营隧道结构健康监测系统 |
| CN111103122A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-05-05 | 天津大学 | 一种保偏光纤分布式偏振耦合检测弱耦合点提取方法 |
| CN111523788A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-08-11 | 重庆大学 | 浅埋偏压隧道运营期围岩与衬砌结构整体稳定性评价方法 |
| CN111581865A (zh) * | 2020-05-08 | 2020-08-25 | 成都山地环安防灾减灾技术有限公司 | 一种工程结构损伤远程监测预警方法及系统 |
| WO2020228380A1 (zh) * | 2019-05-10 | 2020-11-19 | 山东大学 | 一种车载式隧道塌方监测预警系统及方法 |
| CN112729415A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-04-30 | 武汉科技大学 | 一种建筑结构健康监测系统 |
| US20210272263A1 (en) * | 2018-11-29 | 2021-09-02 | Fujifilm Corporation | Structure repair method selection system, structure repair method selection method, and structure repair method selection server |
| CN113483731A (zh) * | 2021-06-01 | 2021-10-08 | 武汉理工大学 | 一种基于光纤传感的多方位隧道结构健康在线监测系统 |
| WO2021203491A1 (zh) * | 2020-04-07 | 2021-10-14 | 北京科技大学 | 一种采动围岩地压灾害智能预测方法及系统 |
| CN113723010A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-11-30 | 福建中锐网络股份有限公司 | 一种基于lstm温度-位移相关模型的桥梁损伤预警方法 |
| CN114154766A (zh) * | 2022-02-07 | 2022-03-08 | 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 | 雷电动态预测下电网的易损性预警方法及系统 |
| US20220112806A1 (en) * | 2020-10-13 | 2022-04-14 | Institute Of Rock And Soil Mechanics, Chinese Academy Of Sciences | Safety early warning method and device for full-section tunneling of tunnel featuring dynamic water and weak surrounding rock |
| CN114419601A (zh) * | 2022-01-26 | 2022-04-29 | 中国第一汽车股份有限公司 | 障碍物信息确定方法、装置、电子设备以及存储介质 |
| LU500830B1 (en) * | 2021-11-05 | 2022-05-05 | Univ Anhui Sci & Technology | Coal Mine Safety Monitoring and Early Warning System |
| CN115146230A (zh) * | 2022-07-06 | 2022-10-04 | 河南大学 | 一种古建筑健康监测系统、方法及设备 |
| CN217930377U (zh) * | 2022-08-22 | 2022-11-29 | 广东粤海珠三角供水有限公司 | 一种预应力混凝土衬砌结构的健康监测系统 |
| WO2023284344A1 (zh) * | 2021-07-15 | 2023-01-19 | 长视科技股份有限公司 | 一种河道滑坡形变识别实现灾害预警的方法与系统 |
| US20230051333A1 (en) * | 2021-08-11 | 2023-02-16 | China University Of Mining And Technology | Directional Drilling-Exploring-Monitoring Integrated Method for Guaranteeing Safety of Underwater Shield Tunnel |
| CN115855399A (zh) * | 2022-12-13 | 2023-03-28 | 广州市交通设计研究院有限公司 | 一种基于人工智能的大型桥梁健康监测方法 |
| KR20230078327A (ko) * | 2021-11-26 | 2023-06-02 | (주)카이센테크 | 센서와 인공신경망을 이용한 구조물 손상 예측 방법 |
| US20230410012A1 (en) * | 2022-06-16 | 2023-12-21 | Qingdao university of technology | Project disaster warning method and system based on collaborative fusion of multi-physics monitoring data |
-
2023
- 2023-06-26 CN CN202310758238.XA patent/CN116792155B/zh active Active
Patent Citations (30)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102678178A (zh) * | 2012-04-27 | 2012-09-19 | 华中科技大学 | 一种隧道联络通道冻结施工安全预警分析仪及其工作方法 |
| WO2015058487A1 (zh) * | 2013-10-25 | 2015-04-30 | 中国矿业大学 | 基于光纤光栅的巷道顶板离层动态监测系统及预警方法 |
| CN104141510A (zh) * | 2014-07-08 | 2014-11-12 | 山东大学 | 一种基于物联网的岩溶隧道突水感知预警系统及方法 |
| CN105136908A (zh) * | 2015-07-23 | 2015-12-09 | 彭凯 | 基于指征频率时空演变的桥梁结构损伤定位方法 |
| CN105089701A (zh) * | 2015-08-10 | 2015-11-25 | 山西省交通科学研究院 | 基于分布式光纤传感的运营隧道健康监测预警系统及方法 |
| US20170124464A1 (en) * | 2015-10-28 | 2017-05-04 | Fractal Industries, Inc. | Rapid predictive analysis of very large data sets using the distributed computational graph |
| CN106649919A (zh) * | 2016-09-13 | 2017-05-10 | 上海电气电站环保工程有限公司 | 燃煤电站锅炉飞灰含碳量预测模型构建方法及系统 |
| CN110390115A (zh) * | 2018-04-17 | 2019-10-29 | 江苏必得科技股份有限公司 | 列车部件裂纹损伤预测方法和装置 |
| US20210272263A1 (en) * | 2018-11-29 | 2021-09-02 | Fujifilm Corporation | Structure repair method selection system, structure repair method selection method, and structure repair method selection server |
| CN110457786A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-11-15 | 浙江工业大学 | 基于深度置信网络的卸船机关联规则故障预测模型方法 |
| WO2020228380A1 (zh) * | 2019-05-10 | 2020-11-19 | 山东大学 | 一种车载式隧道塌方监测预警系统及方法 |
| CN110926439A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-03-27 | 华中科技大学 | 一种基于bim技术的运营隧道结构健康监测系统 |
| CN111103122A (zh) * | 2019-12-03 | 2020-05-05 | 天津大学 | 一种保偏光纤分布式偏振耦合检测弱耦合点提取方法 |
| WO2021203491A1 (zh) * | 2020-04-07 | 2021-10-14 | 北京科技大学 | 一种采动围岩地压灾害智能预测方法及系统 |
| CN111523788A (zh) * | 2020-04-17 | 2020-08-11 | 重庆大学 | 浅埋偏压隧道运营期围岩与衬砌结构整体稳定性评价方法 |
| CN111581865A (zh) * | 2020-05-08 | 2020-08-25 | 成都山地环安防灾减灾技术有限公司 | 一种工程结构损伤远程监测预警方法及系统 |
| US20220112806A1 (en) * | 2020-10-13 | 2022-04-14 | Institute Of Rock And Soil Mechanics, Chinese Academy Of Sciences | Safety early warning method and device for full-section tunneling of tunnel featuring dynamic water and weak surrounding rock |
| CN112729415A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-04-30 | 武汉科技大学 | 一种建筑结构健康监测系统 |
| CN113483731A (zh) * | 2021-06-01 | 2021-10-08 | 武汉理工大学 | 一种基于光纤传感的多方位隧道结构健康在线监测系统 |
| WO2023284344A1 (zh) * | 2021-07-15 | 2023-01-19 | 长视科技股份有限公司 | 一种河道滑坡形变识别实现灾害预警的方法与系统 |
| US20230051333A1 (en) * | 2021-08-11 | 2023-02-16 | China University Of Mining And Technology | Directional Drilling-Exploring-Monitoring Integrated Method for Guaranteeing Safety of Underwater Shield Tunnel |
| CN113723010A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-11-30 | 福建中锐网络股份有限公司 | 一种基于lstm温度-位移相关模型的桥梁损伤预警方法 |
| LU500830B1 (en) * | 2021-11-05 | 2022-05-05 | Univ Anhui Sci & Technology | Coal Mine Safety Monitoring and Early Warning System |
| KR20230078327A (ko) * | 2021-11-26 | 2023-06-02 | (주)카이센테크 | 센서와 인공신경망을 이용한 구조물 손상 예측 방법 |
| CN114419601A (zh) * | 2022-01-26 | 2022-04-29 | 中国第一汽车股份有限公司 | 障碍物信息确定方法、装置、电子设备以及存储介质 |
| CN114154766A (zh) * | 2022-02-07 | 2022-03-08 | 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 | 雷电动态预测下电网的易损性预警方法及系统 |
| US20230410012A1 (en) * | 2022-06-16 | 2023-12-21 | Qingdao university of technology | Project disaster warning method and system based on collaborative fusion of multi-physics monitoring data |
| CN115146230A (zh) * | 2022-07-06 | 2022-10-04 | 河南大学 | 一种古建筑健康监测系统、方法及设备 |
| CN217930377U (zh) * | 2022-08-22 | 2022-11-29 | 广东粤海珠三角供水有限公司 | 一种预应力混凝土衬砌结构的健康监测系统 |
| CN115855399A (zh) * | 2022-12-13 | 2023-03-28 | 广州市交通设计研究院有限公司 | 一种基于人工智能的大型桥梁健康监测方法 |
Non-Patent Citations (7)
| Title |
|---|
| 丁泽俊;刘平;欧阳森;曾江;黄瑞艺;: "电能质量预测与预警机制及其应用", 电力系统及其自动化学报, no. 10, 15 October 2015 (2015-10-15), pages 87 - 92 * |
| 侯公羽;李子祥;胡涛;周天赐;肖海林;王凯迪;胡锦欣;朱景;: "基于分布式光纤应变传感技术的隧道沉降监测研究", 岩土力学, no. 09, 10 September 2020 (2020-09-10), pages 3148 - 3157 * |
| 张浩天;魏永合;矫晶晶;刘炜;: "基于VMD与时间序列分析的滚动轴承故障特征提取方法", 组合机床与自动化加工技术, no. 04, 20 April 2020 (2020-04-20), pages 18 - 23 * |
| 汤志立;刘晓丽;李超毅;秦鹏翔;徐千军;: "深埋TBM隧道施工微震监测规律", 清华大学学报(自然科学版), no. 05, 13 March 2018 (2018-03-13), pages 461 - 468 * |
| 陆岸典等: "分布式光纤传感技术在输水隧洞工程中的应用", 广东土木与建筑, vol. 28, no. 10, 31 October 2021 (2021-10-31), pages 10 - 13 * |
| 陈丽佳;: "基于光纤光栅传感技术的电力隧道变形监测数据处理与精度分析", 测绘地理信息, no. 05, 5 October 2020 (2020-10-05), pages 48 - 50 * |
| 黎晨等: "盾构隧道结构健康监测系统研究", 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）, vol. 38, no. 2, 30 April 2014 (2014-04-30), pages 346 - 350 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116792155B (zh) | 2024-06-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| AU2020101293A4 (en) | Artificial intelligence detection system for deep-buried fuel gas pipeline leakage | |
| CN110912605B (zh) | 一种光缆或光电复合缆的安全监测预警装置及方法 | |
| Wang et al. | Study on an improved real-time monitoring and fusion prewarning method for water inrush in tunnels | |
| CN106768736B (zh) | 一种地铁隧道渗漏监测与预警方法 | |
| CN102175597A (zh) | 地铁杂散电流腐蚀在线监测系统的在线监测方法 | |
| CN102901560A (zh) | 一种海洋导管架平台结构安全综合监测系统 | |
| CN111222743B (zh) | 一种光纤感知事件的垂直偏移距离及威胁级别判断方法 | |
| CN107144255B (zh) | 一种边坡自动化实时立体监测与预警的方法 | |
| CN103398860A (zh) | 一种基于位移传感器的海洋平台安全监测方法 | |
| CN105547364A (zh) | 路基内部监测的拼接型分布式光纤传感系统 | |
| Ge et al. | Current trends and perspectives of detection and location for buried non-metallic pipelines | |
| CN105258765A (zh) | 一种坝体静水位原位自动监测系统及方法 | |
| CN114325815A (zh) | 基于分布式光纤声学传感的岛礁地质灾害监测方法及系统 | |
| CN103528749A (zh) | 基于光纤光栅的煤矿巷道顶板水压在线监测系统及方法 | |
| CN202093655U (zh) | 水下地质灾害监测系统 | |
| CN104834012A (zh) | 矿井顶板突水的电磁辐射监测预警方法 | |
| CN203024763U (zh) | 施工便梁姿态监测系统 | |
| CN114842603A (zh) | 一种高压电缆防外破监测预警系统 | |
| CN107830890A (zh) | 一种基于光纤传感器的隧道安全监测系统 | |
| Li et al. | Subway structure health monitoring system based on internet of things | |
| Zhang et al. | Wireless monitoring–based real-time analysis and early-warning safety system for deep and large underground caverns | |
| CN116792155B (zh) | 一种基于分布式光纤传感的隧道健康状态监测预警方法 | |
| CN204286374U (zh) | 一种水工结构变形分布式光纤监测装置 | |
| CN211147738U (zh) | 一种分布式光纤洞库裂隙水监测预警系统 | |
| CN102721406B (zh) | 施工便梁姿态监测系统 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant |