一种基于大数据的深基坑监测风险评估系统及评估方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的深基坑监测风险评估系统，其包括：基坑监测大数据仓库，用于存储历史工程监测数据及当前工程监测数据；大数据模型动态训练模块，用于根据历史工程监测数据构建基坑监测大数据分析预测模型，并对基坑监测大数据分析预测模型进行训练优化；基坑变形动态预测模块，用于根据实时工程监测数据及下一步施工工况数据获得基坑变形预测值；基坑安全风险自动分析模块，依据大数据分析预测模型及基坑变形预测值对当前工程监测数据进行安全风险分析。本发明专利技术能对基坑风险进行全面评判，使基坑监测数据的报警情况更加真实可靠，且可实现工程监测数据预测的实时化、动态化，降低风险发生的概率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的深基坑监测风险评估系统及评估方法
本专利技术涉及工程监测信息化
，尤其涉及一种基于大数据的深基坑监测风险评估系统及评估方法。
技术介绍
为了掌握基坑工程在施工过程中基坑本体及其周边环境的安全状态，需要结合基坑监测数据及时有效地对基坑工程实施风险动态评估，并采取相应措施防止风险事故发生。现阶段，工程现场主要依据设计和施工经验提出报警值，当监测数据达到报警值即进行数据报警，项目负责人结合现场情况综合评价工程风险。近年来，随着城市建设的快速发展，基坑工程不断朝着数目多，深度深，面积大，形状复杂的方向发展，基坑工程安全控制难度越来越大，对基坑风险评估的要求越来越高，传统风险评估方法采用的数据报警方法单一，容易导致报警数据过多，难以准确表征关键风险点。因此，需要结合更深入、精确的监测数据分析评估结果对基坑整体风险状态进行定量性地系统评价。经检索：专利号为CN106022634A，名称为“基于大数据分析的基坑风险管理方法与系统”，本专利技术涉及一种基于大数据分析的基坑风险管理与系统，包括以下步骤：1)组建基坑风险管理系统硬件平台；2)收集基坑风险相关信息和变形信息，并上传至服务器；3)通过历史数据演算得到风险影响因子函数；4)把基坑风险相关信息和变形信息进行数值化处理，与风险影响因子函数对比判断当前工程成果数据，进行基坑当前风险状态分析；5)根据风险评价结果，进行警情推送并给出相应处理办法。该文献基于大数据的方法对基坑监测数据进行分析，评估方法考虑施工、周边环境、气候条件及基坑土体环境等综合因素对基坑变形的影响，结合历史数据对基坑风险作出综合性的评价。上述对比文献利用计算机大数据分析功能，减少人工计算过程，加快风险分析速度，提高了效率。但该方法存在明显的局限性，具体如下：1)、完全依赖于历史数据变化，没有考虑到设计与规范提出的测点报警值因素，无法结合工程本身的实际情况进行报警，容易导致报警信息的遗漏。2)、评估的方法不具有测点关联性，仅针对项目进行笼统评估，容易遗漏有风险发展趋势的区域。3)、没有预测性，只能根据当前的监测数据和工况进行后分析，无法实现基坑变形预测与风险提前预判。
技术实现思路
本专利技术主要是解决现有技术中所存在的技术问题，从而提供一种报警及时准确、风险预判效果好的基于大数据的深基坑监测风险评估系统及评估方法。本专利技术的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：本专利技术提供的基于大数据的深基坑监测风险评估系统，其包括：基坑监测大数据仓库，用于存储历史工程监测数据及当前工程监测数据；大数据模型动态训练模块，用于根据所述历史工程监测数据构建基坑监测大数据分析预测模型，并对所述基坑监测大数据分析预测模型进行训练优化；基坑变形动态预测模块，用于根据实时工程监测数据及下一步施工工况数据获得基坑变形预测值；基坑安全风险自动分析模块，用于根据所述大数据分析预测模型及基坑变形预测值对当前工程监测数据进行安全风险分析；进一步地，所述工程监测数据包括基坑工程施工工况数据、基坑工程本体结构数据、基坑工程地质数据、周边环境及施工因素数据、工程监测实测数据、设计提供及规范规定的报警指标数据。进一步地，所述基坑安全风险自动分析模块包括分析机制和分析结果，所述分析机制包括单测点预警机制、多测项分析预警机制、风险综合报警机制，所述分析结果包括红色、橙色、和黄色三级综合报警。进一步地，所述基坑监测大数据仓库包括数据输入接口、基坑监测数据库和数据输出接口。本专利技术提供的基于大数据的深基坑监测风险评估系统的评估方法，其包括以下步骤：S1、从基坑监测大数据仓库中读取历史工程监测数据；S2、根据所述历史工程监测数据，建立并训练优化基坑监测大数据分析预测模型；S3、获取当前工程监测数据及下一步施工工况数据，依据基坑监测大数据分析预测模型，得到基坑变形预测值；S4、根据当前工程监测数据及所述基坑变形预测值，依据风险综合报警机制，对当前基坑状态进行安全风险分析评估，获得风险综合报警结果。进一步地，所述步骤S4中，所述评估过程包括：依据单测点报警机制判断单测点分级报警，对于报警的单测点依据多测项关联报警机制判断最终测点报警级别并综合基坑变形预测值判定工程风险综合报警。本专利技术的有益效果在于：1)、通过单测点分级评估及多测项关联分析的综合评价方式，对基坑风险进行全面自动评判，使基坑监测数据的报警情况更加真实可靠，可帮助监测单位更准确地评估工程实际风险；2)、通过基坑监测大数据分析预测模型的构建及动态训练，可实现工程监测数据预测的实时化、动态化。3)、将影响工程风险的诸多因素考虑进模型构建中，能够更准确地预测基坑的下一步变形，将基坑风险从事后分析改为事前预判，降低风险发生的概率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术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专利技术的一些实施例，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是本专利技术的基于大数据的深基坑监测风险评估系统的结构框图；图2是本专利技术的基于大数据的深基坑监测风险评估方法的流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的优选实施例进行详细阐述，以使本专利技术的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本专利技术的保护范围做出更为清楚明确的界定。参阅图1所示，本专利技术的基于大数据的深基坑监测风险评估系统，其包括：基坑监测大数据仓库1，用于存储历史工程监测数据及实时工程监测数据；本专利技术中，基坑监测大数据仓库1包括数据输入接口、基坑监测数据库和数据输出接口,数据输入接口和数据输出接口用于输入或输出相关工程监测数据，基坑监测数据库用于按固定规则表式结构存储相关工程监测数据。具体的，本专利技术的工程监测数据主要包括基坑工程施工工况数据、基坑工程本体结构数据(如：围护结构、止水方式、降水方式等)、基坑工程地质数据、周边环境及施工因素数据、工程监测实测数据、设计提供及规范规定的报警指标数据等。大数据模型动态训练模块2，用于根据历史工程监测数据构建基坑监测大数据分析预测模型，并对基坑监测大数据分析预测模型进行训练优化；本专利技术中，基坑监测大数据分析预测模型依据历史工程监测数据，基于机器学习的提升算法理论构建，且随着数据源的优化，模型处于不断优化中，用于实现基坑安全风险分析及基坑变形动态预测。基坑安全风险自动分析模块4，用于根据大数据分析预测模型对当前工程监测数据进行安全风险分析；本专利技术中，基坑安全风险自动分析模块2包括分析机制和分析结果，分析机制包括单测点预警机制、多测项分析预警机制、风险综合报警机制，分析结果包括红色、橙色、和黄色三级综合预警，在本专利技术的其他实施例中，分析机制和分析结果也可以按照实际情况进行合理设定。基坑变形动态预测模块3，用于根据实时工程监测数据及下一步施工工况数据获得基坑变形预测值，且基坑变形预测值还用于参与基坑安全风险自动分析模块4对基坑风险状态进行分析评估，获得风险综合报警结果。参阅图2所示，本专利技术的基于大数据的深基坑监测风险评估系统的评估方法，其包括以下步骤：S1、从基坑监测大数据仓库1中读取历史工程监测数据；S2、根据历史工程监测数据，建立并训练优化基坑监测大数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的深基坑监测风险评估系统，其特征在于，包括：基坑监测大数据仓库，用于存储历史工程监测数据及当前工程监测数据；大数据模型动态训练模块，用于根据所述历史工程监测数据构建基坑监测大数据分析预测模型，并对所述基坑监测大数据分析预测模型进行训练优化；基坑变形动态预测模块，用于根据当前工程监测数据及下一步施工工况数据获得基坑变形预测值；基坑安全风险自动分析模块，用于根据所述大数据分析预测模型及基坑变形预测值对当前工程监测数据进行安全风险分析，并获得风险综合预警结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的深基坑监测风险评估系统，其特征在于，包括：基坑监测大数据仓库，用于存储历史工程监测数据及当前工程监测数据；大数据模型动态训练模块，用于根据所述历史工程监测数据构建基坑监测大数据分析预测模型，并对所述基坑监测大数据分析预测模型进行训练优化；基坑变形动态预测模块，用于根据当前工程监测数据及下一步施工工况数据获得基坑变形预测值；基坑安全风险自动分析模块，用于根据所述大数据分析预测模型及基坑变形预测值对当前工程监测数据进行安全风险分析，并获得风险综合预警结果。2.如权利要求1所述的基于大数据的深基坑监测风险评估系统，其特征在于，所述工程监测数据包括基坑工程施工工况数据、基坑工程本体结构数据、基坑工程地质数据、周边环境及施工因素数据、工程监测实测数据、设计提供及规范规定的报警指标数据。3.如权利要求1所述的基于大数据的深基坑监测风险评估系统，其特征在于，所述基坑安全风险自动分析模块包括分析机制和分析结果，所述分析机制包括单测点预警机制、多测项分析预警机制、风险综合报警机制...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈卫南，刘丹，戴加东，褚伟洪，苏辉，李雄威，
申请(专利权)人：上海勘察设计研究院集团有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31