CN117094560A - 一种排水闸的地基风险演变预测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请涉及风险评估技术领域，提供了一种排水闸的地基风险演变预测方法及系统，包括：采集排水闸的设计基础信息；进行水位稳态分级，生成水位关联负荷；调用高频浪花采集数据，构建与多级稳态水位关联的映射浪载荷；执行地基沉降监测，构建地基沉降数据；对地基沉降数据进行数据划分，并将数据划分结果进行沉降位置拟合，构建水位沉降稳态函数和浪载荷关联函数；生成预测水位数据和预测浪花数据；执行地基沉降拟合，生成风险演变预测结果。能够解决由于排水闸所处环境复杂多变导致排水闸地基沉降风险预测准确率较低的问题，可以提高排水闸地基沉降风险预测的准确率，从而及时对潜在风险进行维护和处理，提高排水闸使用的安全性。

Description

一种排水闸的地基风险演变预测方法及系统

技术领域

本申请涉及风险评估技术领域，具体涉及一种排水闸的地基风险演变预测方法及系统。

背景技术

排水闸是指排泄洪涝渍水等多余水量的水闸，通常设置于江河沿岸的堤防上，对于调节水位起着非常重要的作用。由于排水闸地基通常是建在软性土壤上，排水闸的地基会随着周围环境对排水闸载荷造成的影响而发生地基沉降的情况，而且排水闸在使用过程中，也会存在内部结构老化、不可抗力等因素对地基沉降造成的影响，造成排水闸地基沉降风险预测难度较大且准确率较低的情况。

综上所述，现有技术中存在由于排水闸所处环境复杂多变导致排水闸地基沉降风险预测准确率较低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种排水闸的地基风险演变预测方法及系统。

一种排水闸的地基风险演变预测方法，包括：采集排水闸的设计基础信息，其中，所述设计基础信息包括自重载荷、水重载荷、浪载荷、泥沙载荷；对所述排水闸进行水位监测，构建水位监测集合，并对所述水位监测集合进行水位稳态分级，生成多级稳态水位，并根据所述设计基础信息和所述多级稳态水位生成水位关联负荷；调用所述多级稳态水位下的高频浪花采集数据，构建与所述多级稳态水位关联的映射浪载荷；基于传感器执行所述排水闸的地基沉降监测，构建带有时间节点的地基沉降数据；通过所述水位关联负荷和所述映射浪载荷对所述地基沉降数据进行数据划分，并将数据划分结果进行沉降位置拟合，构建水位沉降稳态函数和浪载荷关联函数；采集获得所述排水闸的实时监测数据和控制任务数据，生成预测水位数据和预测浪花数据；通过所述预测水位数据、所述预测浪花数据、所述水位沉降稳态函数和所述浪载荷关联函数执行地基沉降拟合，根据地基沉降拟合结果生成风险演变预测结果。

一种排水闸的地基风险演变预测系统，包括：

设计基础信息采集模块，所述设计基础信息采集模块用于采集排水闸的设计基础信息，其中，所述设计基础信息包括自重载荷、水重载荷、浪载荷、泥沙载荷；

水位关联负荷生成模块，所述水位关联负荷生成模块用于对所述排水闸进行水位监测，构建水位监测集合，并对所述水位监测集合进行水位稳态分级，生成多级稳态水位，并根据所述设计基础信息和所述多级稳态水位生成水位关联负荷；

映射浪载荷构建模块，所述映射浪载荷构建模块用于调用所述多级稳态水位下的高频浪花采集数据，构建与所述多级稳态水位关联的映射浪载荷；

地基沉降监测模块，所述地基沉降监测模块用于基于传感器执行所述排水闸的地基沉降监测，构建带有时间节点的地基沉降数据；

沉降位置拟合模块，所述沉降位置拟合模块用于通过所述水位关联负荷和所述映射浪载荷对所述地基沉降数据进行数据划分，并将数据划分结果进行沉降位置拟合，构建水位沉降稳态函数和浪载荷关联函数；

预测数据生成模块，所述预测数据生成模块用于采集获得所述排水闸的实时监测数据和控制任务数据，生成预测水位数据和预测浪花数据；

风险演变预测结果生成模块，所述风险演变预测结果生成模块用于通过所述预测水位数据、所述预测浪花数据、所述水位沉降稳态函数和所述浪载荷关联函数执行地基沉降拟合，根据地基沉降拟合结果生成风险演变预测结果。

上述一种排水闸的地基风险演变预测方法及系统，能够解决由于排水闸所处环境复杂多变导致排水闸地基沉降风险预测准确率较低的问题，首先，获得排水闸的设计基础信息，所述设计基础信息是指在不同环境下对排水闸造成的载荷，其中包括自重载荷、水重载荷、浪载荷和泥沙载荷；对排水闸进行水位监测，构建水位监测集合，并按照水位高度对水位监测集合进行水位稳态分级，生成多级稳态水位，并将所述多级稳态水位与所述设计基础信息进行关联，生成水位关联负荷；调用所述多级稳态水位下的高频浪花采集数据，构建与所述多级稳态水位关联的映射浪载荷；通过传感器对排水闸进行地基沉降监测，获得带有时间节点的地基沉降数据；通过所述水位关联负荷和所述映射浪载荷对所述地基沉降数据进行数据划分，并将数据划分结果进行沉降位置拟合，构建水位沉降稳态函数和浪载荷关联函数；对排水闸进行实时监测，获得实时天气预测数据和控制任务数据，并根据所述实时天气预测数据生成预测浪花数据，根据所述控制任务数据生成预测水位数据；通过所述预测水位数据、所述预测浪花数据、所述水位沉降稳态函数和所述浪载荷关联函数执行地基沉降拟合，并根据地基沉降拟合结果生成风险演变预测结果。通过上述方法可以提高排水闸地基沉降风险预测的准确率，从而及时对潜在风险进行维护和处理，提高排水闸使用的安全性。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请提供了一种排水闸的地基风险演变预测方法的流程示意图；

图2为本申请提供了一种排水闸的地基风险演变预测方法中生成预测浪花数据的流程示意图；

图3为本申请提供了一种排水闸的地基风险演变预测方法中生成风险演变预测结果的流程示意图；

图4为本申请提供了一种排水闸的地基风险演变预测系统的结构示意图。

附图标记说明：设计基础信息采集模块1、水位关联负荷生成模块2、映射浪载荷构建模块3、地基沉降监测模块4、沉降位置拟合模块5、预测数据生成模块6、风险演变预测结果生成模块7。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

如图1所示，本申请提供了一种排水闸的地基风险演变预测方法，包括：

步骤S100：采集排水闸的设计基础信息，其中，所述设计基础信息包括自重载荷、水重载荷、浪载荷、泥沙载荷；

具体而言，本申请提供的方法用于对排水闸的地基沉降风险进行预测，具体实施于一种排水闸的地基风险演变预测系统，用于提高排水闸沉降风险预测的准确率，从而对潜在风险进行及时处理和维护。

首先，获得排水闸的设计基础信息，所述排水闸是指已经投入使用的待进行地基沉降风险预测的排水闸，所述基础信息包括自重载荷、水重载荷、浪载荷和泥沙载荷，所述自重载荷是指排水闸自身重量对排水闸地基造成的载荷，通常是固定的；所述水重载荷是指排水闸中水位高度对排水闸地基造成的载荷，其中水位越高，则对排水闸地基造成的载荷越大；所述浪载荷是指排水闸中水面浪花对排水闸地基造成的载荷，其中浪花高度越高，则对排水闸地基造成的载荷越大；所述泥沙载荷是指排水闸中泥沙重量对排水闸地基造成的载荷，通常变化幅度较小。通过获得所述排水闸的设计基础信息，为下一步对排水闸进行环境与载荷的关联分析提供了支持。

步骤S200：对所述排水闸进行水位监测，构建水位监测集合，并对所述水位监测集合进行水位稳态分级，生成多级稳态水位，并根据所述设计基础信息和所述多级稳态水位生成水位关联负荷；

具体而言，设置水位采集时间节点，所述水位采集时间节点本领域技术人员可基于实际情况自定义设置，例如：10分钟采集一次。通过水位测量仪按照所述水位采集时间节点对所述排水闸进行水位测量并记录水位数据，通过水位采集时间和水位数据构建水位监测集合。然后对所述水位监测集合进行水位稳态分级，所述水位稳态分级是指按照水位高度设置不同的水位稳态级别，其中水位高度越高，所述水位稳态级别越大，具体的级别设置规则可自定义设置，例如：当排水闸中水位高度为0~1米时，设置水位稳态级别为一级；当排水闸中水位高度为2～3米时，设置水位稳态级别为三级。

然后对所述设计基础信息和所述多级稳态水位进行负荷关联分析，生成水位关联负荷，例如：当排水闸中水量特别少时，比如排水闸中水位高度在0~2米时，此时对排水闸地基造成的负荷较小，则此时水位关联负荷为初始负荷；当排水闸中水量适中时，比如排水闸中水位高度在2～5米时，此时对排水闸地基造成的负荷适中，则此时水位关联负荷为均值负荷或常态负荷；当排水闸中水量较大时，比如排水闸中水位高度在5～8米时，此时对排水闸地基造成的负荷较大，则此时水位关联负荷为超负荷。通过对所述设计基础信息和所述多级稳态水位进行负荷关联分析，生成水位关联负荷，为下一步构建水位沉降稳态函数提供了支持。

步骤S300：调用所述多级稳态水位下的高频浪花采集数据，构建与所述多级稳态水位关联的映射浪载荷；

具体而言，对所述多级稳态水位下的浪花数据进行采集，所述浪花数据包括浪花方向、浪花高度、出现次数；并对所述浪花数据进行筛选，根据所述出现次数获得多级稳态水位下每级稳态水位中的高频浪花数据，所述高频浪花数据为每级稳态水位下出现频率最高的浪花数据。然后根据所述高频浪花数据对所述排水闸地基进行载荷分析，其中所述高频浪花数据高度越高则对排水闸地基造成的负荷越大，所述高频浪花数据中浪花方向中多个分力的方向与重力方向贴合度越大，则对排水闸地基造成的负荷越大。并将所述高频浪花数据与所述多级稳态水位进行关联，生成每级稳态水位下的映射浪载荷，所述映射浪载荷是指每级稳态水位中浪花数据对排水闸地基造成的载荷的负荷关联。通过获得所述映射浪载荷，为研究浪花数据对排水闸地基造成的负荷提供了支持。

步骤S400：基于传感器执行所述排水闸的地基沉降监测，构建带有时间节点的地基沉降数据；

具体而言，设置地基沉降监测节点，例如：2分钟监测一次，通过位置传感器对所述排水闸的地基位置进行实时采集并记录监测数据，获得地基沉降数据，所述地基沉降数据中包含数据采集时间。通过获得地基沉降数据，为下一步进行地基沉降与地基所受载荷之间的关联分析提供了支持。

步骤S500：通过所述水位关联负荷和所述映射浪载荷对所述地基沉降数据进行数据划分，并将数据划分结果进行沉降位置拟合，构建水位沉降稳态函数和浪载荷关联函数；

具体而言，获得所述地基沉降数据采集时间点的水位数据和浪花数据，根据所述水位数据获得水位关联负荷，以所述水位关联负荷为X轴，以所述地基沉降数据为Y轴构建第一坐标系，并将所述地基沉降数据按照采集时间节点的水位关联负荷在所述第一坐标系中进行分布，并将所述第一坐标系中多个沉降数据分布点按照水位关联负荷由小到大进行拟合连接，获得水位沉降稳态函数。根据所述浪花数据获得浪载荷，以所述浪载荷作为X轴，以地基沉降数据为Y轴构建第二坐标系，将所述地基沉降数据按照采集时间节点的浪载荷在所述第二坐标系中进行分布，将所述第二坐标系中多个沉降数据分布点按照浪载荷由小到大进行拟合连接，获得浪载荷关联函数。通过根据历史监测数据将所述水位关联负荷、所述浪载荷与地基沉降位置进行关联拟合，获得水位沉降稳态函数和浪载荷关联函数，为下一步对排水闸地基沉降预测提供了支持，可以提高排水闸地基沉降预测的准确率。

步骤S600：采集获得所述排水闸的实时监测数据和控制任务数据，生成预测水位数据和预测浪花数据；

如图2所示，在一个实施例中，本申请步骤S600还包括：

步骤S610：对所述排水闸执行天气预测数据采集，获得天气预测数据集合，其中，所述天气预测数据集合包括风向数据、风速数据；

步骤S620：通过大数据构建风速与浪高的映射关系，依据所述风速数据对所述映射关系匹配，确定浪高数据；

步骤S630：根据所述浪高数据、所述风向数据生成所述预测浪花数据。

具体而言，对所述排水闸周围的天气预测数据进行实时采集，获得天气预测数据集合，其中所述天气预测数据集合包括风向数据和风速数据。基于大数据技术进行风速浪高相关数据采集，获得多个风速数据和多个浪高数据，其中所述风速数据和所述浪高数据具有对应关系。基于多个风速数据和多个浪高数据进行关联性分析，确定风速-浪高映射关系，然后将所述实时风速数据输入所述风速-浪高映射关系中进行匹配，获得浪高数据。并根据所述浪高数据和所述风向数据生成预测浪花数据，通过基于大数据确定风速-浪高映射关系，可以提高风速-浪高映射关系获得的准确率。

对所述排水闸的控制任务数据进行实时采集，获得控制任务数据，所述控制任务数据包括进水、节制、排水、分洪、挡潮等多个控制任务，并根据所述控制任务对所述排水闸的水位高度进行预测，获得预测水位数据。通过生成预测水位数据和预测浪花数据，为获得排水闸的地基沉降预测结果提供了支持。

步骤S700：通过所述预测水位数据、所述预测浪花数据、所述水位沉降稳态函数和所述浪载荷关联函数执行地基沉降拟合，根据地基沉降拟合结果生成风险演变预测结果。

具体而言，将所述预测水位数据输入所述水位沉降稳态函数进行地基沉降拟合，生成水位地基沉降数据，将所述预测浪花数据输入所述浪载荷关联函数进行地基沉降拟合，生成浪花地基沉降数据，将所述水位地基沉降数据与所述浪花地基沉降数据进行相加，并将两者之和作为地基沉降拟合结果。

在一个实施例中，本申请步骤S700还包括：

步骤S710：获得所述排水闸的非稳态控制模式，其中，所述非稳态控制模式包括开闸放水模式和闭闸蓄水模式；

步骤S720：调用所述水位监测集合中所述非稳态控制模式的水位变化数据；

步骤S730：依据所述水位变化数据分别执行所述开闸放水模式和所述闭闸蓄水模式的控制拟合，并依据对应节点下的地基沉降数据进行映射关联，构建非稳态控制模式的地基沉降拟合曲线；

步骤S740：根据所述地基沉降拟合曲线进行所述地基沉降拟合结果的结果补偿。

具体而言，获得排水闸的非稳态控制模式，其中所述非稳态控制模式是指排水闸中水位发生急剧变化的情况，其中包括开闸放水模式和闭闸蓄水模式。对所述水位监测集合中的非稳态控制模式下的水位变化数据进行提取，获得水位变化数据。并获得所述开闸放水模式下水位变化节点的地基沉降数据，将所述地基沉降数据与所述水位变化节点进行关联拟合，构建开闸放水模式下的地基沉降拟合曲线。获得所述闭闸蓄水模式下水位变化节点的地基沉降数据，将所述地基沉降数据与所述水位变化节点进行关联拟合，构建闭闸蓄水模式下的地基沉降拟合曲线。根据所述开闸放水模式下的地基沉降拟合曲线和所述闭闸蓄水模式下的地基沉降拟合曲线组建非稳态控制模式的地基沉降拟合曲线。

当地基沉降预测时间节点的排水闸处于非稳态控制模式时，则根据所述地基沉降拟合曲线对所述预测水位数据进行沉降拟合，生成非稳态控制模式下的水位地基沉降数据，并根据所述非稳态模式下的水位地基沉降数据和浪花地基沉降数据生成地基沉降拟合结果。通过对所述排水闸设置非稳态控制模式的地基沉降拟合曲线，可以提高非稳态控制模式下地基沉降拟合结果获得的准确率。

在一个实施例中，本申请步骤S700还包括：

步骤S750：通过所述控制任务数据设置反馈监测窗口；

步骤S760：通过所述反馈监测窗口对所述排水闸进行反馈监测，生成窗口沉降数据；

步骤S770：通过所述窗口沉降数据和所述地基沉降拟合结果执行沉降偏离分析，生成老化关联系数；

步骤S780：通过所述老化关联系数执行所述排水闸的后续地基沉降拟合补偿。

具体而言，根据所述控制任务数据设置反馈监测窗口，所述反馈监测窗口为执行相同控制任务时对排水闸进行地基沉降监测的时间点，从排水闸开始投入使用后进行连续监测，根据所述反馈监测窗口对所述排水闸的地基沉降进行监测，获得窗口沉降数据，所述窗口监测数据包含多个窗口时间监测点的地基沉降数据。然后将多个窗口时间监测点的地基沉降数据减去对应窗口时间监测点的地基沉降拟合结果，获得多个沉降偏离值，然后对所述多个沉降偏离值进行偏离趋势分析，所述偏离趋势分析是指根据多个沉降偏离值获得地基沉降偏离的加速度，并将所述加速度作为老化关联系数。

当后续所述排水闸的地基沉降预测时间节点处于执行控制任务时，获得排水闸的地基沉降拟合结果，并将所述地基沉降拟合结果乘以所述老化关联系数，获得最终的地基沉降拟合结果，从而实现对后续排水闸地基沉降拟合结果的补偿。通过对多个反馈时间窗口内的地基沉降拟合结果进行沉降偏离分析，生成老化关联系数，可以进一步提高排水闸地基沉降拟合结果获得的准确率。

在一个实施例中，本申请步骤S700还包括：

步骤S790：采集获得所述排水闸的地震数据，其中，所述地震数据为水位监测期间内的地震数据，包括幅值、频率和持续时长；

步骤S7100：依据所述地震数据生成震动关联区间，并将所述震动关联区间与所述水位监测集合进行映射选定；

步骤S7110：根据映射选定结果构建地震沉降影响曲线；

步骤S7120：依据所述地震沉降影响曲线进行所述地基沉降拟合的拟合补偿。

具体而言，对排水闸水位监测期间内的地震数据进行采集，获得所述排水闸的地震数据，其中所述地震数据包括地震幅值、地震频率和持续时长，所述地震幅值是指地震强度，可以通过地震级别来表述。根据所述地震数据生成震动关联区间，所述震动关联区间是指地震持续时间段，根据所述震动关联区间对所述水位监测集合进行映射选定，即获得所述震动关联区间内的水位监测集合数据和地基沉降数据。根据所述水位监测集合数据和所述地基沉降数据进行地基沉降拟合，生成地基沉降影响曲线。

当所述排水闸的地基沉降预测时间节点处于地震周期内时，则根据所述地震沉降影响曲线对所述排水闸进行地基沉降拟合，获得地震周期内的地基沉降拟合结果。通过对处于地震周期内的排水闸地基沉降数据进行分析构建地震沉降影响曲线，可以提高处于地震周期时排水闸地基沉降拟合结果获得的准确率。

如图3所示，在一个实施例中，本申请步骤S700还包括：

步骤S7130：对所述地基沉降拟合结果进行单位时间沉降评价，生成第一预警值；

步骤S7140：对所述地基沉降拟合结果进行沉降位置评价，生成第二预警值；

步骤S7150：通过所述第一预警值和所述第二预警值进行加权计算，生成综合预警结果；

步骤S7160：根据所述综合预警结果生成所述风险演变预测结果。

具体而言，获取预设单位时间，所述预设单位时间本领域技术人员可基于实际情况设置，例如：设置单位时间为3天。根据所述预设单位时间对所述地基沉降拟合结果进行单位时间沉降评价，所述单位沉降评价是指获得多个连续单位时间内地基沉降拟合结果的波动频率，所述波动频率可通过计算多个连续单位时间内地基沉降拟合结果的方差值获得，其中所述方差值越大，则所述波动频率越大，获得单位时间评价结果即地基沉降拟合结果波动频率。并根据所述单位时间评价结果生成第一预警值，其中所述地基沉降拟合结果波动频率越大，则所述第一预警值越大。

在执行相同任务情况向，获得多个地基沉降拟合结果，并对多个地基沉降拟合结果进行均值处理，获得地基沉降拟合结果均值。获得当前地基沉降拟合结果的沉降位置，并将所述沉降位置减去所述地基沉降拟合结果均值，获得地基沉降拟合结果偏差值，并根据所述地基沉降拟合结果偏差值生成第二预警值，其中所述地基沉降拟合结果偏差值，则所述第二预警值越大。

获得所述第一预警值和所述第二预警值的权重占比，所述权重占比本领域技术人员可根据实际影响程度设置，例如：第一预警值权重占比为56%、第二预警值权重占比为44%。根据所述权重占比对所述第一预警值和所述第二预警值进行加权计算，并将加权计算结果作为综合预警结果。然后根据所述综合预警结果生成风险演变预测结果，其中所述综合预警结果的值越大，则所述风险演变预测结果的风险程度越高。通过设置权重占比对所述第一预警值和所述第二预警值进行加权计算，可以提高综合预警结果获得的准确率，从而提高风险演变预测结果的准确性。

在一个实施例中，本申请步骤S700还包括：

步骤S7170：根据所述风险演变预测结果生成新增维护方案；

步骤S7180：采集获得所述排水闸的预定维护周期；

步骤S7190：基于所述新增维护方案和所述预定维护周期生成所述排水闸的稳定关联；

步骤S7200：根据所述稳定关联进行所述排水闸的后续风险预警管理。

具体而言，设置地基沉降风险阈值，所述地基沉降风险阈值是指所述排水闸可承受的地基沉降风险在常态下的最大程度。根据所述地基沉降风险阈值对所述风险演变预测结果进行判断，当所述风险演变预测结果大于或等于所述地基沉降风险阈值时，则生成新增维护方案。获取所述排水闸的预定维护周期，所述预定维护周期是指所述排水闸的固定维护时间节点。并获得新增维护方案时间节点与已完成维护的最近一次时间节点的时间段，根据所述时间段生成所述排水闸的稳定关联，其中所述时间段越长，则表征所述排水闸的稳定性越高，所述时间段越短，则表征所述排水闸的稳定性越低。最后根据所述稳定关联进行所述排水闸的后续风险预警管理，当所述排水闸的稳定性较低时，可以适当提高后续风险预警管理的级别。通过上述方法解决了由于排水闸所处环境复杂多变导致排水闸地基沉降风险预测准确率较低的问题，可以提高排水闸地基沉降风险预测的准确率，从而及时对潜在风险进行维护和处理，提高排水闸使用的安全性。

在一个实施例中，如图4所示提供了一种排水闸的地基风险演变预测系统，包括：设计基础信息采集模块1、水位关联负荷生成模块2、映射浪载荷构建模块3、地基沉降监测模块4、沉降位置拟合模块5、预测数据生成模块6、风险演变预测结果生成模块7、其中：

设计基础信息采集模块1，所述设计基础信息采集模块1用于采集排水闸的设计基础信息，其中，所述设计基础信息包括自重载荷、水重载荷、浪载荷、泥沙载荷；

水位关联负荷生成模块2，所述水位关联负荷生成模块2用于对所述排水闸进行水位监测，构建水位监测集合，并对所述水位监测集合进行水位稳态分级，生成多级稳态水位，并根据所述设计基础信息和所述多级稳态水位生成水位关联负荷；

映射浪载荷构建模块3，所述映射浪载荷构建模块3用于调用所述多级稳态水位下的高频浪花采集数据，构建与所述多级稳态水位关联的映射浪载荷；

地基沉降监测模块4，所述地基沉降监测模块4用于基于传感器执行所述排水闸的地基沉降监测，构建带有时间节点的地基沉降数据；

沉降位置拟合模块5，所述沉降位置拟合模块5用于通过所述水位关联负荷和所述映射浪载荷对所述地基沉降数据进行数据划分，并将数据划分结果进行沉降位置拟合，构建水位沉降稳态函数和浪载荷关联函数；

预测数据生成模块6，所述预测数据生成模块6用于采集获得所述排水闸的实时监测数据和控制任务数据，生成预测水位数据和预测浪花数据；

风险演变预测结果生成模块7，所述风险演变预测结果生成模块7用于通过所述预测水位数据、所述预测浪花数据、所述水位沉降稳态函数和所述浪载荷关联函数执行地基沉降拟合，根据地基沉降拟合结果生成风险演变预测结果。

在一个实施例中，所述系统还包括：

天气预测数据采集模块，所述天气预测数据采集模块用于对所述排水闸执行天气预测数据采集，获得天气预测数据集合，其中，所述天气预测数据集合包括风向数据、风速数据；

浪高数据确定模块，所述浪高数据确定模块用于通过大数据构建风速与浪高的映射关系，依据所述风速数据对所述映射关系匹配，确定浪高数据；

预测浪花数据生成模块，所述预测浪花数据生成模块用于根据所述浪高数据、所述风向数据生成所述预测浪花数据。

在一个实施例中，所述系统还包括：

非稳态控制模式获得模块，所述非稳态控制模式获得模块用于获得所述排水闸的非稳态控制模式，其中，所述非稳态控制模式包括开闸放水模式和闭闸蓄水模式；

水位变化数据调用模块，所述水位变化数据调用模块用于调用所述水位监测集合中所述非稳态控制模式的水位变化数据；

地基沉降拟合曲线构建模块，所述地基沉降拟合曲线构建模块用于依据所述水位变化数据分别执行所述开闸放水模式和所述闭闸蓄水模式的控制拟合，并依据对应节点下的地基沉降数据进行映射关联，构建非稳态控制模式的地基沉降拟合曲线；

地基沉降拟合结果补偿模块，所述地基沉降拟合结果补偿模块用于根据所述地基沉降拟合曲线进行所述地基沉降拟合结果的结果补偿。

在一个实施例中，所述系统还包括：

反馈监测窗口设置模块，所述反馈监测窗口设置模块用于通过所述控制任务数据设置反馈监测窗口；

窗口沉降数据生成模块，所述窗口沉降数据生成模块用于通过所述反馈监测窗口对所述排水闸进行反馈监测，生成窗口沉降数据；

沉降偏离分析模块，所述沉降偏离分析模块用于通过所述窗口沉降数据和所述地基沉降拟合结果执行沉降偏离分析，生成老化关联系数；

地基沉降拟合补偿模块，所述地基沉降拟合补偿模块用于通过所述老化关联系数执行所述排水闸的后续地基沉降拟合补偿。

在一个实施例中，所述系统还包括：

地震数据采集模块，所述地震数据采集模块用于采集获得所述排水闸的地震数据，其中，所述地震数据为水位监测期间内的地震数据，包括幅值、频率和持续时长；

映射选定模块，所述映射选定模块用于依据所述地震数据生成震动关联区间，并将所述震动关联区间与所述水位监测集合进行映射选定；

地震沉降影响曲线构建模块，所述地震沉降影响曲线构建模块用于根据映射选定结果构建地震沉降影响曲线；

地基沉降拟合补偿模块，所述地基沉降拟合补偿模块用于依据所述地震沉降影响曲线进行所述地基沉降拟合的拟合补偿。

在一个实施例中，所述系统还包括：

第一预警值生成模块，所述第一预警值生成模块用于对所述地基沉降拟合结果进行单位时间沉降评价，生成第一预警值；

第二预警值生成模块，所述第二预警值生成模块用于对所述地基沉降拟合结果进行沉降位置评价，生成第二预警值；

综合预警结果生成模块，所述综合预警结果生成模块用于通过所述第一预警值和所述第二预警值进行加权计算，生成综合预警结果；

风险演变预测结果生成模块，所述风险演变预测结果生成模块用于根据所述综合预警结果生成所述风险演变预测结果。

在一个实施例中，所述系统还包括：

新增维护方案生成模块，所述新增维护方案生成模块用于根据所述风险演变预测结果生成新增维护方案；

预定维护周期采集模块，所述预定维护周期采集模块用于采集获得所述排水闸的预定维护周期；

稳定关联生成模块，所述稳定关联生成模块用于基于所述新增维护方案和所述预定维护周期生成所述排水闸的稳定关联；

后续风险预警管理模块，所述后续风险预警管理模块用于根据所述稳定关联进行所述排水闸的后续风险预警管理。

综上所述，本申请提供了一种排水闸的地基风险演变预测方法及系统具有以下技术效果：

通过构建水位沉降稳态函数和浪载荷关联函数进行排水闸地基沉降拟合结果计算，获得地基沉降拟合结果，并对不同场景下的地基沉降拟合结果进行拟合补偿，可以提高排水闸地基沉降风险预测的准确率，从而及时对潜在风险进行维护和处理，提高排水闸使用的安全性。

2.通过设置非稳态控制模式的地基沉降拟合曲线，可以提高非稳态控制模式下地基沉降拟合结果获得的准确率，通过生成老化关联系数，可以进一步提高排水闸地基沉降拟合结果获得的准确率。通过构建地震沉降影响曲线，可以提高处于地震周期时排水闸地基沉降拟合结果获得的准确率。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种排水闸的地基风险演变预测方法，其特征在于，所述方法包括：

采集排水闸的设计基础信息，其中，所述设计基础信息包括自重载荷、水重载荷、浪载荷、泥沙载荷；

对所述排水闸进行水位监测，构建水位监测集合，并对所述水位监测集合进行水位稳态分级，生成多级稳态水位，并根据所述设计基础信息和所述多级稳态水位生成水位关联负荷；

调用所述多级稳态水位下的高频浪花采集数据，构建与所述多级稳态水位关联的映射浪载荷；

基于传感器执行所述排水闸的地基沉降监测，构建带有时间节点的地基沉降数据；

通过所述水位关联负荷和所述映射浪载荷对所述地基沉降数据进行数据划分，并将数据划分结果进行沉降位置拟合，构建水位沉降稳态函数和浪载荷关联函数；

采集获得所述排水闸的实时监测数据和控制任务数据，生成预测水位数据和预测浪花数据；

通过所述预测水位数据、所述预测浪花数据、所述水位沉降稳态函数和所述浪载荷关联函数执行地基沉降拟合，根据地基沉降拟合结果生成风险演变预测结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述排水闸执行天气预测数据采集，获得天气预测数据集合，其中，所述天气预测数据集合包括风向数据、风速数据；

通过大数据构建风速与浪高的映射关系，依据所述风速数据对所述映射关系匹配，确定浪高数据；

根据所述浪高数据、所述风向数据生成所述预测浪花数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获得所述排水闸的非稳态控制模式，其中，所述非稳态控制模式包括开闸放水模式和闭闸蓄水模式；

调用所述水位监测集合中所述非稳态控制模式的水位变化数据；

依据所述水位变化数据分别执行所述开闸放水模式和所述闭闸蓄水模式的控制拟合，并依据对应节点下的地基沉降数据进行映射关联，构建非稳态控制模式的地基沉降拟合曲线；

根据所述地基沉降拟合曲线进行所述地基沉降拟合结果的结果补偿。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过所述控制任务数据设置反馈监测窗口；

通过所述反馈监测窗口对所述排水闸进行反馈监测，生成窗口沉降数据；

通过所述窗口沉降数据和所述地基沉降拟合结果执行沉降偏离分析，生成老化关联系数；

通过所述老化关联系数执行所述排水闸的后续地基沉降拟合补偿。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集获得所述排水闸的地震数据，其中，所述地震数据为水位监测期间内的地震数据，包括幅值、频率和持续时长；

依据所述地震数据生成震动关联区间，并将所述震动关联区间与所述水位监测集合进行映射选定；

根据映射选定结果构建地震沉降影响曲线；

依据所述地震沉降影响曲线进行所述地基沉降拟合的拟合补偿。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述地基沉降拟合结果进行单位时间沉降评价，生成第一预警值；

对所述地基沉降拟合结果进行沉降位置评价，生成第二预警值；

通过所述第一预警值和所述第二预警值进行加权计算，生成综合预警结果；

根据所述综合预警结果生成所述风险演变预测结果。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述风险演变预测结果生成新增维护方案；

采集获得所述排水闸的预定维护周期；

基于所述新增维护方案和所述预定维护周期生成所述排水闸的稳定关联；

根据所述稳定关联进行所述排水闸的后续风险预警管理。

8.一种排水闸的地基风险演变预测系统，其特征在于，用于执行权利要求1-7中所述的一种排水闸的地基风险演变预测方法中任意一项方法的步骤，所述系统包括：

设计基础信息采集模块，所述设计基础信息采集模块用于采集排水闸的设计基础信息，其中，所述设计基础信息包括自重载荷、水重载荷、浪载荷、泥沙载荷；

水位关联负荷生成模块，所述水位关联负荷生成模块用于对所述排水闸进行水位监测，构建水位监测集合，并对所述水位监测集合进行水位稳态分级，生成多级稳态水位，并根据所述设计基础信息和所述多级稳态水位生成水位关联负荷；

映射浪载荷构建模块，所述映射浪载荷构建模块用于调用所述多级稳态水位下的高频浪花采集数据，构建与所述多级稳态水位关联的映射浪载荷；

地基沉降监测模块，所述地基沉降监测模块用于基于传感器执行所述排水闸的地基沉降监测，构建带有时间节点的地基沉降数据；

沉降位置拟合模块，所述沉降位置拟合模块用于通过所述水位关联负荷和所述映射浪载荷对所述地基沉降数据进行数据划分，并将数据划分结果进行沉降位置拟合，构建水位沉降稳态函数和浪载荷关联函数；

预测数据生成模块，所述预测数据生成模块用于采集获得所述排水闸的实时监测数据和控制任务数据，生成预测水位数据和预测浪花数据；

风险演变预测结果生成模块，所述风险演变预测结果生成模块用于通过所述预测水位数据、所述预测浪花数据、所述水位沉降稳态函数和所述浪载荷关联函数执行地基沉降拟合，根据地基沉降拟合结果生成风险演变预测结果。