一种建筑地基沉降的监测预警方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种建筑地基沉降的监测预警方法及系统，涉及地基沉降监测领域，包括：建立目标建筑三维模型；通过所述目标建筑三维模型获取传感器节点的坐标信息，根据传感器节点的坐标信息变化获取目标建筑的位移信息，将所述位移信息与历史监测数据进行对比分析生成位移偏差率；判断所述位移偏差率是否大于预设阈值，若大于，则生成地基沉降报警信息；根据所述监测数据时序序列生成目标建筑沉降量曲线，建立目标建筑沉降预测模型，根据预测结果运用目标建筑三维模型进行预演，并根据预测结果生成目标建筑地基沉降加固方案。本发明专利技术实现了建筑地基沉降的实时监测，为建筑地基沉降监测提供更准确的数据支撑及危险预测。供更准确的数据支撑及危险预测。供更准确的数据支撑及危险预测。

【技术实现步骤摘要】
一种建筑地基沉降的监测预警方法及系统


[0001]本专利技术涉及地基沉降监测领域，更具体的，涉及一种建筑地基沉降的监测预警方法及系统。

技术介绍

[0002]在高速发展的现代社会中,随着建筑工程的数量增多和设计施工难度的增大,地基不均匀沉降问题也在逐渐增多, 地基沉降是高层建筑极易出现的一类问题,其可能致使建筑物发生变形,进而对高层建筑物的使用安全造成严重的威胁, 因此需要及时对地基沉降进行实时监测并采取相应的加固治理措施。目前，地基不均匀沉降的监测方法主要以人工监测的方式为主。然而这种人工监测地基沉降的方式以监测工人的工程经验为主，检测结果不具有客观性，存在一定的测量误差等问题。同时监测过程中采用的水准仪、水准标尺等辅助设施工作效率低，已无法满足如今工程进度需求。
[0003]为了实现对建筑地基沉降进行实时高效的监测与预警，需要开发一款系统与之配合进行实现，该系统通过建立目标建筑三维模型，获取传感器节点的坐标信息，根据传感器节点的坐标信息变化获取目标建筑的位移信息；将位移信息与历史监测数据进行对比分析生成位移偏差率；根据位移偏差率与预设阈值的对比结果生成地基沉降预警信息；建立目标建筑沉降预测模型获取预测结果并生成目标建筑地基沉降加固方案。在该系统的实现过程中，如何实时对地基沉降量进行监测以及对沉降进行预测都是亟不可待需要解决的问题。

技术实现思路

[0004]为了解决上述至少一个技术问题，本专利技术提出了一种建筑地基沉降的监测预警方法及系统。
[0005]本专利技术第一方面提供了一种建筑地基沉降的监测预警方法，包括：获取目标建筑的设计图纸信息及三维点云数据，将所述目标建筑的设计图纸信息进行特征提取，根据所述特征及所述三维点云数据建立目标建筑三维模型；通过所述目标建筑三维模型获取无线传感器网络中传感器节点的坐标信息，根据传感器节点的坐标信息变化获取目标建筑的位移信息；将所述位移信息与历史监测数据进行对比分析生成位移偏差率，判断所述位移偏差率是否大于预设阈值，若大于，则生成地基沉降报警信息；根据传感器节点的监测数据生成监测数据时序序列，根据所述监测数据时序序列生成目标建筑沉降量曲线；将所述沉降量曲线及目标建筑预设区域内地质状况信息结合基于神经网络建立目标建筑沉降预测模型；将所述沉降预测模型的预测结果运用所述目标建筑三维模型进行预演；所述无线传感器网络包括数据处理模块、无线通信模块、传感器节点模块、电源供
给模块。
[0006]本方案中，所述的通过所述目标建筑三维模型获取无线传感器网络中传感器节点的坐标信息，根据传感器节点的坐标信息变化获取目标建筑的位移信息，具体为：将目标建筑的三维模型进行分层处理，生成第一监测面、第二监测面及第三监测面，预设基点，获取各监测面到基点的高度基准值；在各监测面中将传感器节点按照正六边形阵列分布，汇聚节点位于第二监测面的中心位置；在目标建筑三维模型中标注传感器节点与汇聚节点的安装位置，并获取所述安装位置的坐标信息；根据各监测面上传感器节点的坐标信息计算与所述基点所在平面的垂直距离，计算所述垂直距离与所述高度基准值的差值，根据所述差值得到预设监测时间的位移信息；无线传感器网络中各监测面的传感器节点将监测的位移信息发送到汇聚节点；所述汇聚节点判断所述位移信息是否为有效监测数据，若所述位移信息大于预设位移阈值，则将位移信息发送到数据处理模块。
[0007]本方案中，所述的根据传感器节点的监测数据生成监测数据时序序列，根据所述监测数据时序序列生成目标建筑沉降量曲线，具体为：将各监测面传感器节点的监测数据与监测时间点进行匹配生成监测数据时序序列；通过各监测层传感器节点的监测数据时序序列生成各监测层的对应沉降量曲线；将第一监测面沉降量曲线、第二监测面沉降曲线及第三监测面沉降曲线进行拟合生成目标建筑沉降量曲线；通过所述目标建筑沉降量曲线获取目标建筑在预设监测时间内的沉降趋势变化。
[0008]本方案中，还包括，通过监测面传感器节点监测的位移信息获取目标建筑的不均匀沉降分布，具体为：将监测面中传感器节点在预设时间点的监测数据进行对比分析；获取监测面中各传感器节点的位移差，将所述位移差进行倒序排序，获取最大位移差、最小位移差；根据预设时间点各监测面对应的最大位移差和最小位移差通过目标建筑三维模型获取目标建筑各监测面的不均匀沉降分布；根据所述目标建筑各监测面的不均匀沉降分布，生成建筑裂缝预警信息。
[0009]本方案中，所述的将所述沉降量曲线及目标建筑预设区域内地质状况信息结合基于神经网络建立目标建筑沉降预测模型，具体为：建立灰色模型，将监测数据时序序列导入所述灰色模型生成监测数据的预测值，计算所述监测数据的预测值的加权平均值，并将所述加权平均值作为新预测值，计算所述新预测值与真实值之间的误差信息；将目标建筑沉降量曲线进行滤波去噪，获取目标建筑预设区域内地质状况信息，将所述新预测值、去噪后的目标建筑沉降量曲线及目标建筑预设区域内地质状况信息生成样本数据，并进行归一化处理；基于神经网络建立目标建筑沉降预测模型，根据样本数据确定目标建筑沉降预测
模型的输入层、输出层及隐藏层的参数，并进行初始化训练；运用所述目标建筑沉降预测模型根据所述误差信息预测得到误差预测信息，根据所述误差预测信息将所述新预测值进行修正得到目标建筑的最终沉降预测值。
[0010]本方案中，还包括：获取目标建筑预设区域内地质状况信息及目标建筑自身状况信息，根据类别特征将所述地质状况信息及所述目标建筑自身状况信息进行聚类分析，生成类别特征；通过目标建筑预设区域内地质状况信息及目标建筑自身状况信息中提取影响因子，将所述影响因子及所述类别特征融合获取对目标建筑安全性的贡献，得到影响因子的权重信息；通过所述权重信息对所述影响因子进行评价，生成安全性评价信息，将所述安全性评价信息设置监测时间标签；根据所述安全性评价信息生成目标建筑的安全性预警信息；建立建筑安全数据库，根据所述监测时间标签将所述类别特征、影响因子及安全性评估信息之间的关系进行存储。
[0011]本专利技术第二方面还提供了一种建筑地基沉降的监测预警系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括一种建筑地基沉降的监测预警方法程序，所述一种建筑地基沉降的监测预警方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：获取目标建筑的设计图纸信息及三维点云数据，将所述目标建筑的设计图纸信息进行特征提取，根据所述特征及所述三维点云数据建立目标建筑三维模型；通过所述目标建筑三维模型获取无线传感器网络中传感器节点的坐标信息，根据传感器节点的坐标信息变化获取目标建筑的位移信息；将所述位移信息与历史监测数据进行对比分析生成位移偏差率，判断所述位移偏差率是否大于预设阈值，若大于，则生成地基沉降报警信息；根据传感器节点的监测数据生成监测数据时序序列，根据所述监测数据时序序列生成目标建筑沉降量曲线；将所述沉降量曲线及目标建筑预设区域内地质状况信息结合基于神经网络建立目标建筑沉降预测模型；将所述沉降预测模型的预测结果运用所述目标建筑三维模型进行预演；所述无线传感器网络包括数据处理模块、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种建筑地基沉降的监测预警方法，其特征在于，包括：获取目标建筑的设计图纸信息及三维点云数据，将所述目标建筑的设计图纸信息进行特征提取，根据所述特征及所述三维点云数据建立目标建筑三维模型；通过所述目标建筑三维模型获取无线传感器网络中传感器节点的坐标信息，根据传感器节点的坐标信息变化获取目标建筑的位移信息；将所述位移信息与历史监测数据进行对比分析生成位移偏差率，判断所述位移偏差率是否大于预设阈值，若大于，则生成地基沉降报警信息；根据传感器节点的监测数据生成监测数据时序序列，根据所述监测数据时序序列生成目标建筑沉降量曲线；将所述沉降量曲线及目标建筑预设区域内地质状况信息结合基于神经网络建立目标建筑沉降预测模型；将所述沉降预测模型的预测结果运用所述目标建筑三维模型进行预演；所述无线传感器网络包括数据处理模块、无线通信模块、传感器节点模块、电源供给模块。2.根据权利要求1所述的一种建筑地基沉降的监测预警方法，其特征在于，所述的通过所述目标建筑三维模型获取无线传感器网络中传感器节点的坐标信息，根据传感器节点的坐标信息变化获取目标建筑的位移信息，具体为：将目标建筑的三维模型进行分层处理，生成第一监测面、第二监测面及第三监测面，预设基点，获取各监测面到基点的高度基准值；在各监测面中将传感器节点按照正六边形阵列分布，汇聚节点位于第二监测面的中心位置；在目标建筑三维模型中标注传感器节点与汇聚节点的安装位置，并获取所述安装位置的坐标信息；根据各监测面上传感器节点的坐标信息计算与所述基点所在平面的垂直距离，计算所述垂直距离与所述高度基准值的差值，根据所述差值得到预设监测时间的位移信息；无线传感器网络中各监测面的传感器节点将监测的位移信息发送到汇聚节点；所述汇聚节点判断所述位移信息是否为有效监测数据，若所述位移信息大于预设位移阈值，则将位移信息发送到数据处理模块。3.根据权利要求1所述的一种建筑地基沉降的监测预警方法，其特征在于，所述的根据传感器节点的监测数据生成监测数据时序序列，根据所述监测数据时序序列生成目标建筑沉降量曲线，具体为：将各监测面传感器节点的监测数据与监测时间点进行匹配生成监测数据时序序列；通过各监测层传感器节点的监测数据时序序列生成各监测层的对应沉降量曲线；将第一监测面沉降量曲线、第二监测面沉降曲线及第三监测面沉降曲线进行拟合生成目标建筑沉降量曲线；通过所述目标建筑沉降量曲线获取目标建筑在预设监测时间内的沉降趋势变化。4.根据权利要求3所述的一种建筑地基沉降的监测预警方法，其特征在于，还包括，通过监测面传感器节点监测的位移信息获取目标建筑的不均匀沉降分布，具体为：将监测面中传感器节点在预设时间点的监测数据进行对比分析；
获取监测面中各传感器节点的位移差，将所述位移差进行倒序排序，获取最大位移差、最小位移差；根据预设时间点各监测面对应的最大位移差和最小位移差通过目标建筑三维模型获取目标建筑各监测面的不均匀沉降分布；根据所述目标建筑各监测面的不均匀沉降分布，生成建筑裂缝预警信息。5.根据权利要求1所述的一种建筑地基沉降的监测预警方法，其特征在于，所述的将所述沉降量曲线及目标建筑预设区域内地质状况信息结合基于神经网络建立目标建筑沉降预测模型，具体为：建立灰色模型，将监测数据时序序列导入所述灰色模型生成监测数据的预测值，计算所述监测数据的预测值的加权平均值，并将所述加权平均值作为新预测值，计算所述新预测值与真实值之间的误差信息；将目标建筑沉降量曲线进行滤波去噪，获取目标建筑预设区域内地质状况信息，将所述新预测值、去噪后的目标建筑沉降量曲线及目标建筑预设区域内地质状况信息生成样本数据，并进行归一化处理；基于神经网络建立目标建筑沉降预测模型，根据样本数据确定目标建筑沉降预测模型的输入层、输出层及隐藏层的参数，并进行初始化训练；运用所述目标建筑沉降预测模型根据所述误差信息预测得到误差预测信息，根据所述误差预测信息将所述新预测值进行修正得到目标建筑的最终沉降预测值。6.根据权利要求1所述的一种建筑地基沉降的监测预警方法，其特征在于，还包括：获取目标建筑预设区域内地质状况信息及目标建筑自身状况信息，根据类别特征将所述地质状况信息及所...

【专利技术属性】
技术研发人员：于学明，辛巧芝，
申请(专利权)人：辽博信息科技山东有限公司，
类型：发明
国别省市：