一种大坝远程监测预警系统技术方案

本发明专利技术涉及一种大坝远程监测预警系统，包括传感器模块、数据模块、预测模块、等级划分模块、数值模拟模块，其中，所述传感器模块与所述数据模块连接，所述数据模块分别与所述预测模块、所述数值模拟模块连接，所述预测模块与所述等级划分模块连接。本发明专利技术能够通过传感器采集数据，并对数据进行处理分析计算，最后以系统平台方式进行显示。统平台方式进行显示。统平台方式进行显示。

【技术实现步骤摘要】
一种大坝远程监测预警系统


[0001]本专利技术涉及监测
，特别是涉及一种大坝远程监测预警系统。

技术介绍

[0002]水库的修建会影响周边区域的生态系统，极端降雨导致水库大坝稳定性减弱，水库泄洪导致下游洪灾，类似问题威胁着区域经济发展和生态环境安全。水库大坝为我国社会公共安全的重要组成部分。在保障工程安全的基础上，下游生命、财产、基础设施、生态环境等方面的安全引起国家的重视，并将工程安全和下游公共安全作为一个有机整体考虑。
[0003]目前，大部分的水库监测系统只有数据采集存储功能，部分水库甚至需要人工进行数据采集，无法适应当前社会对水库安全性的需求，如对水库数据进行预测预警、泄洪模拟等功能。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种大坝远程监测预警系统，以解决现有技术中监测系统功能不完整的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0006]一种大坝远程监测预警系统，包括：
[0007]传感器模块：用于获取目标的传感参数信息；
[0008]数据模块：用于接收所述传感参数信息，获取传感数据，并保存数据至数据库中；
[0009]预测模块：用于对传感数据进行分析处理，得到预测结果，并将所述预测结果发送至等级划分模块；
[0010]等级划分模块：用于通过所述预测结果进行等级划分；
[0011]数值模拟模块：用于接收所述传感数据，对大坝稳定性进行数值模拟分析；
[0012]其中，所述传感器模块与所述数据模块连接，所述数据模块分别与所述预测模块、所述数值模拟模块连接，所述预测模块与所述等级划分模块连接。
[0013]优选地，所述传感器模块包括水位传感器、温度传感器、流量传感器、压力传感器、位移传感器，所述传感器参数信息包括水位参数、温度参数、流量参数、压力参数和位移参数。
[0014]优选地，所述数据模块包括数据库、表格、文档，所述数据库包括MySQL数据库、MariaDB数据库、PostgreSQL数据库，所述表格包括Excel、WPS电子表格，所述文档包括实际文件、Word文档。
[0015]优选地，所述预测模块包括：
[0016]数据预测单元：用于对水库库容、水位进行预测；
[0017]淹没范围预测单元：用于对淹没范围进行预测分析；
[0018]逃生路径规划单元：用于基于所述淹没范围进行逃生路径规划。
[0019]优选地，所述数据预测单元包括：
[0020]水文模型：用于计算水库降雨量、水库水位和水库库容，并通过所述数据模块调用历史水文数据，根据所述历史水文数据确定预警等级和预警阈值；
[0021]三维优化模型：用于通过构建若干串联或并联的水箱模拟水文循环过程，得到库容与降雨量之间的线性关系。
[0022]优选地，所述淹没范围预测单元通过八方向种子蔓延法确定淹没范围，基于DEM高程数字模型，并结合地表径流，确定洪水流经的最高点和最低点，对水流方向进行判断。
[0023]优选地，基于所述DEM高程数字模型，分别判断入水点和水流方向点；
[0024]其中，判断所述入水点的条件为：
[0025][0026]判断所述水流方向点的条件为：
[0027][0028]h表示DEM小单元的高程值；d表示DEM小单元之间的距离，h1、h2分别表示单元的水平方向和垂直方向的最值，以及对角线方向的最值，依次记为最大值h
1max
和最小值h
1min
，最大值h
2max
和最小值h
2min
。
[0029]优选地，所述逃生路径规划单元通过Dijkstra算法、多元回归模型、python软件开发设计相结合对路径进行规划研究，其中，所述Dijkstra算法用于计算单一节点出发的到其余各个节点的最短路径，所述多元线性回归模型用于对行进道路通行时间影响因素进行分析，获得影响行人通行时间的主要因素，所述主要因素包括道路坡度、道路宽度、非机动车道宽度及街道人流量。
[0030]优选地，所述等级划分模块通过综合水库日常调度机制、历史资料数据和模拟淹没范围，对预警等级进行划分。
[0031]优选地，所述数值模拟模块使用ABAQUS有限元分析软件进行计算分析，根据实际资料建立模型，分别对校核洪水位及涉及洪水位进行分析，还包括应力场作用下的形变分析以及渗流场作用下的浸润线分析，并对渗透压力水位监测数据进行处理，得到所监测到的浸润线结果，比对数值模拟的浸润线计算结果与监测数据处理后的浸润线结果，得到数值模拟结果；其中，所述应力场作用下的形变分析计算得到位移计算云图、应力计算云图、应变计算云图、应力计算云图；所述渗流场作用下的浸润线分析计算得到浸润线计算结果、流速矢量图。
[0032]本专利技术的有益效果为：
[0033](1)本专利技术创新了水库库容和水位线的预测方法。采用机器学习方法，建立三维不规则模型与模型公式参数由固定参数值转变为动态参数值应用于外汇流域的非密闭性水库的库容预测，参数处于实时更新的状态，这些创新在不同的预测周期(7天、14天、35天)内模型的精度将提高2.6％～13.45％。
[0034](2)本专利技术首次将数值模拟计算结果融入到预警系统中，以往的预测预警技术均是基于基本的监测数据以及机器学习预测，属于“单点预测”，不能描述大坝整体场变量，数值模拟与可视化完美解决了此类问题，对整体大坝行为的描述有助于对可能发生的灾害进行全面的认识，结合其他监测、预测预警，能更加全面的反应大坝在暴雨和洪水位下的工作
状况；
[0035](3)本专利技术在监测预警系统中规划和发布了逃生路径，考虑了淹没范围、道路长度、道路宽度、道路坡度等十余种参数，采用Dijkstra算法寻找3D逃生路径，通过迭代计算量化了行人在不同坡度下的精准通行速率，最终在淹没区数据库的基础上利用python和高德API开发了最短路径撤离路线的应用，逃生路径融入到监测预警系统，对于减少人民生命和财产损失具有重要意义。
附图说明
[0036]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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0037]图1为本专利技术实施例中大坝远程监测预警系统结构示意图。
具体实施方式
[0038]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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0039]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大坝远程监测预警系统，其特征在于，包括：传感器模块：用于获取目标的传感参数信息；数据模块：用于接收所述传感参数信息，获取传感数据，并保存数据至数据库中；预测模块：用于对传感数据进行分析处理，得到预测结果，并将所述预测结果发送至等级划分模块；等级划分模块：用于通过所述预测结果进行等级划分；数值模拟模块：用于接收所述传感数据，对大坝稳定性进行数值模拟分析；其中，所述传感器模块与所述数据模块连接，所述数据模块分别与所述预测模块、所述数值模拟模块连接，所述预测模块与所述等级划分模块连接。2.根据权利要求1所述的大坝远程监测预警系统，其特征在于，所述传感器模块包括水位传感器、温度传感器、流量传感器、压力传感器、位移传感器，所述传感器参数信息包括水位参数、温度参数、流量参数、压力参数和位移参数。3.根据权利要求1所述的大坝远程监测预警系统，其特征在于，所述数据模块包括数据库、表格、文档，所述数据库包括MySQL数据库、MariaDB数据库、PostgreSQL数据库，所述表格包括Excel、WPS电子表格，所述文档包括实际文件、Word文档。4.根据权利要求1所述的大坝远程监测预警系统，其特征在于，所述预测模块包括：数据预测单元：用于对水库库容、水位进行预测；淹没范围预测单元：用于对淹没范围进行预测分析；逃生路径规划单元：用于基于所述淹没范围进行逃生路径规划。5.根据权利要求4所述的大坝远程监测预警系统，其特征在于，所述数据预测单元包括：水文模型：用于计算水库降雨量、水库水位和水库库容，并通过所述数据模块调用历史水文数据，根据所述历史水文数据确定预警等级和预警阈值；三维优化模型：用于通过构建若干串联或并联的水箱模拟水文循环过程，得到库容与降雨量之间的线性关系。6.根据权利要求4所述的大坝远程监测预警系统，其特征在于，所述淹没范围预测单元通过八方向种子蔓延法确定淹没范围，基于DEM高程数字模型，并结合地表径流，确定洪水流经...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂闻，谷潇，原粲茗，代碧波，骆明华，王星，曾学敏，
申请(专利权)人：中钢集团马鞍山矿山研究总院股份有限公司，
类型：发明
国别省市：