一种大坝智能灌浆与工程地质大数据可视化分析方法技术

一种大坝智能灌浆与工程地质大数据可视化分析方法，它包括进行元数据标准管理：用于大坝灌浆勘测数据、设计数据、施工数据、成果数据和质量检查数据的格式、质量、规模、采集频率、传输频率的管理；进行元数据采集管理：用于大坝灌浆勘测数据、设计数据、施工数据、成果数据和质量检查数据的采集、交互和存储；进行元数据质量管理：用于对智能灌浆施工数据、成果数据和质量检查数据的质量进行管理，包括数据质量指标划定、数据质量分析、数据问题统计及数据问题表单生成等步骤；发明专利技术的目的为了进一步保证灌浆质量并为实现灌浆工艺智能化提供保障，而提供的一种智能化灌浆数据采集、可视化及深度分析方法。

【技术实现步骤摘要】
一种大坝智能灌浆与工程地质大数据可视化分析方法
本专利技术涉及一种大坝智能灌浆与工程地质大数据可视化分析方法，属于水工结构工程领域。
技术介绍
灌浆技术是加固水工大坝的有效措施，对水工大坝的建设起着积极的促进作用。灌浆多包含两类，一类为固结灌浆，一类为帷幕灌浆。其中，固结灌浆是利用钻孔将高标号的水泥浆液或化学浆液压入岩体中,使之封闭裂隙，加强基岩的完整性，达到提高岩体强度和刚度的目的；帷幕灌浆是将浆液灌入岩体或土层的裂隙、孔隙，形成连续的阻水帷幕，以减小渗流量和降低渗透压力，从而减少和控制大坝所承受的渗透压力和扬压力。在物联网、互联网及云计算等技术的带动下，已趋使大坝灌浆逐渐自动化、智能化，期间会积累海量的信息数据，且数据具有复杂性、多样性等特征，过去传统的灌浆施工组织方法、成果核验方式、灌浆数据整合系统已不能满足当前数据规模性、复杂性和高速性的新趋势要求。因此，对于灌浆数据采集及海量灌浆数据信息的过滤、筛选、平滑及可视化，并从中快速获取有价值的信息，成为了水务工程建设管理亟需解决的重要技术难题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种智能化灌浆数据采集、可视化及深度分析方法，为进一步保证灌浆质量并实现灌浆工艺智能化提供保障。该方法包括以下步骤：S01、元数据标准管理：用于大坝灌浆勘测数据、设计数据、施工数据、成果数据和质量检查数据的格式、质量、规模、采集频率、传输频率的管理；S02、元数据采集管理：用于大坝灌浆勘测数据、设计数据、施工数据、成果数据和质量检查数据的采集、交互和存储；S03、元数据质量管理：用于对智能灌浆施工数据、成果数据和质量检查数据的质量进行管理，包括数据质量指标划定、数据质量分析、数据问题统计及数据问题表单生成；S04、数据标准化：用于对存储的元数据进行分类、分割及标准化处理，实现数据的格式、单位、元整等信息的标准化；S05、数据可视化匹配处理：用于标准化数据的可视化匹配处理，主要包括数据的降噪、平滑、特征检测，并在此基础上完成参数化建模、三维空间拟合等；S06、数据可视化应用：利用已可视化匹配处理过的数据进行勘测数据、设计数据、施工数据、成果数据和质量检查数据的可视化。S07、数据深度分析：用于数据基础统计指标的计算及相关性分析，并在数据可视化应用的同时对所述数据深度分析结果予以展示。进一步地，所述步骤S01中，勘测数据包括钻孔信息、灌浆前声波数据、灌浆前全孔成像；设计数据包括灌浆孔位布置、孔段设计、施工孔序、施工参数；施工数据包括钻孔数据、压水数据、灌浆过程数据、抬动数据、施工进度数据；成果数据包括透水率、单位注灰量；质量检查数据包括灌浆后声波数据、灌浆后全孔成像。进一步地，所述步骤S02中，数据采集基于传感设备、图像采集设备和物探设备完成，包含灌浆压力传感器、灌浆流量传感器、浆液密度传感器、抬动监测传感器、温度监测传感器、时间监测传感器、孔内成像设备、声波发射与接收设备等。所述数据交互方式包含但不局限于4G/5G网络、光纤、WIFI、蓝牙完成。进一步地，所述步骤S03中，当数据质量分析结果为不存在数据质量问题时将进行步骤S04；当数据质量分析结果为存在数据质量问题时，将进行数据问题统计并生成数据问题表单，并将表单传送至灌浆施工环节，以数据问题表单为依据指导进行灌浆作业质量初筛及数据采集系统排查。进一步地，所述步骤S06中，可视化应用对象包括灌浆施工过程可视化、透水率变化与成果空间分布可视化、单位注灰量变化与成果空间分布可视化、灌浆前后声波波速分布及提高情况分布可视化、孔内成像空间分布可视化。进一步地，所述步骤S07中，数据基础统计指标包含平均值、二分位数、四分位数、最大值、最小值、标准差、特异性系数，相关性分析包含透水率与单位注灰量相关性分析。本专利技术具有以下有益效果：一、大坝智能灌浆与工程地质大数据可视化分析方法为实现灌浆工艺智能化、灌浆作业阳光化提供必要必要基础，是保证灌浆质量的可靠支撑；二、利用大数据分析展示技术，实现对声波、透水率、单位注灰量的可视化展示，实现灌浆成果叠加工程地质模型按分序、分段、分区间展示；三、将工程结构数据、工程地质数据、灌浆成果数据与质量检查数据进行叠加，为深度分析坝基沉降、渗流与灌浆成果数据因素之间的相关性提供平台基础，为大坝蓄水及运营期的安全监控与评价提供综合数据支撑。附图说明图1为大坝智能灌浆与工程地质大数据可视化分析方法的总流程图；图2为图1中S02步骤的采集、交互示意图；图3为图1中S03步骤中数据质量管理的系统结构图；图4为图1中S06步骤数据可视化应用的流程示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术较佳实施例所述的大坝智能灌浆与工程地质大数据可视化分析方法，如图1所示，所述大坝智能灌浆与工程地质大数据可视化分析方法包括以下步骤：步骤S01、元数据标准管理：确立大坝灌浆勘测数据、设计数据、施工数据、成果数据和质量检查数据的格式、质量标准、规模、采集频率、传输频率。步骤S02、元数据采集管理：将大坝智能灌浆与工程地质大数据分勘测数据、设计数据、施工数据、成果数据和质量检查数据六类予以采集管理。勘测数据、设计数据可直接整合并导入系统，系统按所需格式进行自动解码、解译。其中，勘测数据包括钻孔信息、灌浆前声波、灌浆前全孔成像；设计数据包括灌浆孔位布置、孔段设计、施工孔序、施工参数。施工数据、成果数据、质量检查数据通过敷设在灌浆设备上的各类传感器经由4G/5G物联网、光纤或WIFI直接传输至系统。其中，施工数据包含钻孔数据、压水数据、灌浆过程数据、抬动数据、施工进度数据；成果数据包含透水率、单位注灰量；质量检查数据包括灌浆后声波数据、灌浆后全孔成像数据。步骤S03、元数据质量管理：在大坝智能灌浆施工过程中及施工结束阶段完成施工数据、成果数据、质量检查数据采集，并进行数据质量分析。当数据质量分析结果为不存在数据质量问题时进一步开展S04数据标准化步骤；当数据质量分析结果为存在数据质量问题时，将进行数据问题统计并生成数据问题表单，并将表单传送至灌浆施工和质量检查环节，以数据问题表单为依据指导进行灌浆作业质量初筛及数据采集系统排查。步骤S04、数据标准化：为实现存储的元数据格式、单位、数量等信息的标准化，利用分类、分割、归一、无量纲等方法完成元数据标准化。步骤S05、数据可视化匹配处理：对标准化数据的可视化匹配处理，主要包括数据的降噪、平滑、特征检测，并在此基础上完成参数化建模、三维空间拟合等；步骤S06、数据可视化应用：设计数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种大坝智能灌浆与工程地质大数据可视化分析方法，其特征在于，它包括以下步骤：/n步骤1：进行元数据标准管理：用于大坝灌浆勘测数据、设计数据、施工数据、成果数据和质量检查数据的格式、质量、规模、采集频率、传输频率的管理；/n步骤2：进行元数据采集管理：用于大坝灌浆勘测数据、设计数据、施工数据、成果数据和质量检查数据的采集、交互和存储；/n步骤3：进行元数据质量管理：用于对智能灌浆施工数据、成果数据和质量检查数据的质量进行管理，包括数据质量指标划定、数据质量分析、数据问题统计及数据问题表单生成；/n步骤4：进行数据标准化：用于对存储的元数据进行分类、分割及标准化处理，实现数据的格式、单位、元整等信息的标准化；/n步骤5：进行数据可视化匹配处理，用于标准化数据的可视化匹配处理，主要包括数据的降噪、平滑、特征检测，并在此基础上完成参数化建模、三维空间拟合等；/n步骤6：进行数据可视化应用，利用已可视化匹配处理过的数据进行勘测数据、设计数据、施工数据、成果数据和质量检查数据的可视化；/n步骤7：进行数据深度分析，用于数据基础统计指标的计算及相关性分析，并在数据可视化应用的同时对所述数据深度分析结果予以展示。/n...

【技术特征摘要】
1.一种大坝智能灌浆与工程地质大数据可视化分析方法，其特征在于，它包括以下步骤：
步骤1：进行元数据标准管理：用于大坝灌浆勘测数据、设计数据、施工数据、成果数据和质量检查数据的格式、质量、规模、采集频率、传输频率的管理；
步骤2：进行元数据采集管理：用于大坝灌浆勘测数据、设计数据、施工数据、成果数据和质量检查数据的采集、交互和存储；
步骤3：进行元数据质量管理：用于对智能灌浆施工数据、成果数据和质量检查数据的质量进行管理，包括数据质量指标划定、数据质量分析、数据问题统计及数据问题表单生成；
步骤4：进行数据标准化：用于对存储的元数据进行分类、分割及标准化处理，实现数据的格式、单位、元整等信息的标准化；
步骤5：进行数据可视化匹配处理，用于标准化数据的可视化匹配处理，主要包括数据的降噪、平滑、特征检测，并在此基础上完成参数化建模、三维空间拟合等；
步骤6：进行数据可视化应用，利用已可视化匹配处理过的数据进行勘测数据、设计数据、施工数据、成果数据和质量检查数据的可视化；
步骤7：进行数据深度分析，用于数据基础统计指标的计算及相关性分析，并在数据可视化应用的同时对所述数据深度分析结果予以展示。


2.根据权利要求1所述的大坝智能灌浆与工程地质大数据可视化分析方法，其特征在于，在步骤1中，勘测数据包括钻孔信息、灌浆前声波数据、灌浆前全孔成像；设计数据包括灌浆孔位布置、孔段设计、施工孔序、施工参数；施工数据包括钻孔数据、压水数据、灌浆过程数据、抬动数据、施工进度数据；成果数据包括透水率、单位注灰量；质...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈文夫，彭华，谭尧升，林恩德，王克祥，杨宁，高潮，张攀峰，李俊平，王寅，罗贯军，上官方，龚攀，乔雨，
申请(专利权)人：中国三峡建设管理有限公司，中国长江三峡集团有限公司，武汉英思工程科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51