基于实时监测和人工智能技术的堤坝安全预警系统技术方案

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，尤其涉及基于实时监测和人工智能技术的堤坝安全预警系统，包括：数据采集模块、数据传输模块、数据分析处理模块、安全预警模块，数据采集模块又包括第一、第二数据采集模块：分别用于采集堤坝自身性能参数、外界环境参数；数据分析处理模块对于来自数据传输模块的堤坝自身性能参数、外界环境参数进行定向数据处理，得到堤坝及环境综合评价指标TBpz、HJpz，并进一步进行相关性分析，得到pearson相关系数r；安全预警模块根据pearson相关系数r选择不同的安全预警处理策略。本发明专利技术安全预警系统可准确评估出当前外界环境参数对于堤坝自身性能参数的影响程度，并根据不同影响程度进行风险评估和分类，针对性采取不同后续处理策略。针对性采取不同后续处理策略。针对性采取不同后续处理策略。

【技术实现步骤摘要】
基于实时监测和人工智能技术的堤坝安全预警系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及基于实时监测和人工智能技术的堤坝安全预警系统。

技术介绍

[0002]随着现代大规模水利工程的快速发展，堤坝作为支持防洪、灌溉和供水等方面用途的重要水利工程，其建设和安全维护也越来越重要。然而，堤坝在面临外界环境因素的影响时，其自身安全性能可能会受到严重威胁，例如，在连续降雨天气或者强烈水流冲击下，会造成水压的升高，在更高的水压作用下，水分渗入堤坝土体中，改变堤坝土方的密实度，进而影响堤坝的强度，还可能造成堤坝发生空间位移，进一步可能导致溃坝风险增加。因此，准确评估外界环境因素对堤坝自身性能的影响和关系，对于及时采取相应的安全预警和措施至关重要。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提出基于实时监测和人工智能技术的堤坝安全预警系统，以解决现有技术无法根据外界环境因素对堤坝自身安全性能的影响和关系采取相应的安全预警的问题。
[0004]基于上述目的，本专利技术提供了基于实时监测和人工智能技术的堤坝安全预警系统，包括：数据采集模块、数据传输模块、数据分析处理模块、安全预警模块，其中，数据采集模块又包括第一数据采集模块、第二数据采集模块：第一数据采集模块用于采集堤坝自身性能参数，包括堤坝土体抗剪强度TQd、堤坝地基渗透系数STx、纵向位移ZXy、横向位移HXy；第二数据采集模块用于采集外界环境参数，包括采集平均降水量PSl、水流速度Slv、水位增长量Swz、渗透压力STy；
[0005]数据传输模块用于将第一数据采集模块获取的堤坝自身性能参数，以及第二数据采集模块获取的外界环境参数传输至数据分析处理模块；
[0006]数据分析处理模块对于来自数据传输模块的堤坝自身性能参数、外界环境参数进行定向数据处理，得到堤坝综合评价指标TBpz、环境综合评价指标HJpz，并进一步采用SPSS分析软件对堤坝综合评价指标TBpz因变量、环境综合评价指标HJpz自变量进行相关性分析，得到pearson相关系数r；
[0007]安全预警模块根据数据分析处理模块计算处理的pearson相关系数r选择不同的安全预警处理策略。
[0008]进一步地，所述的堤坝土体抗剪强度TQd通过直接剪切试验或者三轴剪切试验进行周期性检测。
[0009]进一步地，堤坝地基渗透系数STx通过钻孔注水试验进行周期性检测。
[0010]进一步地，所述的纵向位移ZXy及横向位移HXy通过位移传感器进行周期性检测。
[0011]进一步地，所述的水流速度Slv通过流速计进行实时监测，流速计包括旋转翼式流
速计、涡街流速计或者超声波流速计。
[0012]进一步地，所述的水位增长量Swz＝实时水位
‑
常年平均水位，且实时水位通过水位传感器进行实时监测。
[0013]进一步地，所述的渗透压力STy为在渗流方向上水对单位体积堤坝的压力，通过渗透压传感器进行实时监测。
[0014]进一步地，所述的堤坝综合评价指标TBpz通过将堤坝土体抗剪强度TQd、堤坝地基渗透系数STx、纵向位移ZXy、横向位移HXy进行无量纲化处理，将各参数相关联，关联公式如式I所示：
[0015]式I：
[0016]其中，参数意义为：α为土体抗剪强度影响因子，0.42≤α≤0.78，β为渗透系数影响因子，0.61≤β≤1.05，γ为位移影响因子，0.33≤γ≤0.54，C1为常数修正系数。
[0017]进一步地，所述的环境综合评价指标HJpz通过将平均降水量PSl、水流速度Slv、水位增长量Swz、渗透压力STy进行无量纲化处理，将各参数相关联，关联公式如式II所示：
[0018]式II：
[0019]其中，参数意义为：δ为降水量影响因子，ε为流速影响因子，∈为水位影响因子，θ为渗透压力影响因子，且∈＞θ＞δ＞ε＞0，δ+ε+∈+θ＝1.87，C2为常数修正系数。
[0020]进一步地，所述的安全预警模块根据数据分析处理模块计算处理的pearson相关系数r选择不同的安全预警处理策略，具体为：
[0021]当0＜r＜0.1时，表示环境综合评价指标HJpz与堤坝综合评价指标TBpz没有相关性，说明当前监测周期内的外界环境参数对于堤坝自身性能参数的影响程度极低，对应地，安全预警模块不发出预警信号，反馈当前外界环境因素对堤坝不会造成明显安全隐患问题，可采取继续动态实时监测的措施；
[0022]当0.1≤r＜0.3时，表示环境综合评价指标HJpz与堤坝综合评价指标TBpz呈弱相关关系，说明当前监测周期内的外界环境参数对于堤坝自身性能参数的影响程度较低，对应地，安全预警模块发出三级预警信号，反馈当前外界环境因素对堤坝造成轻度安全隐患问题，可采取对堤坝发生龟状裂缝、横向裂缝、纵向裂缝等裂缝处进行灌浆修补，并动态实时观察、检测后续渗漏情况；
[0023]当0.3≤r≤0.5时，表示环境综合评价指标HJpz与堤坝综合评价指标TBpz呈中度相关关系，说明当前监测周期内的外界环境参数对于堤坝自身性能参数的影响程度中等，对应地，安全预警模块发出二级预警信号，反馈当前外界环境因素对堤坝造成中度安全隐患问题，可采取通过修建铺设堤坝防渗墙进行加固，并动态实时观察、检测后续渗漏情况；
[0024]当0.5＜r＜1时，表示环境综合评价指标HJpz与堤坝综合评价指标TBpz呈强相关关系，说明当前监测周期内的外界环境参数对于堤坝自身性能参数的影响程度较高，对应地，安全预警模块发出一级预警信号，反馈当前外界环境因素对堤坝造成重度安全隐患问题，可采取通过修建铺设堤坝防渗墙进行加固，和对坝顶浇筑混凝土以提高坝高，并动态实时观察、检测后续渗漏情况。
[0025]本专利技术的有益效果：
[0026]本专利技术通过采集并综合考虑平均降水量PSl、水流速度Slv、水位增长量Swz、渗透压力STy等外界环境参数，得到环境综合评价指标HJpz，通过采集并综合考虑堤坝土体抗剪强度TQd、堤坝地基渗透系数STx、纵向位移ZXy、横向位移HXy等堤坝自身性能参数，得到堤坝综合评价指标TBpz，并采用SPSS分析软件对二者进行相关性分析，精确、高效评估出当前外界环境参数对于堤坝自身性能参数的影响程度，并根据不同影响程度进行风险评估和分类，针对性采取不同后续处理策略，为堤坝工作人员提供实时可视化的决策支持。
附图说明
[0027]为了更清楚地说明本专利技术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，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。
[0028]图1为本专利技术基于实时监测和人工智能技术的堤坝安全预警系统模块单元工作示意图。
具体实施方式
[0029]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于实时监测和人工智能技术的堤坝安全预警系统，包括：数据采集模块、数据传输模块、数据分析处理模块、安全预警模块，其特征在于：数据采集模块又包括第一数据采集模块、第二数据采集模块：第一数据采集模块用于采集堤坝自身性能参数，包括堤坝土体抗剪强度TQd、堤坝地基渗透系数STx、纵向位移ZXy、横向位移HXy；第二数据采集模块用于采集外界环境参数，包括采集平均降水量PSl、水流速度Slv、水位增长量Swz、渗透压力STy；数据传输模块用于将第一数据采集模块获取的堤坝自身性能参数，以及第二数据采集模块获取的外界环境参数传输至数据分析处理模块；数据分析处理模块对于来自数据传输模块的堤坝自身性能参数、外界环境参数进行定向数据处理，得到堤坝综合评价指标TBpz、环境综合评价指标HJpz，并进一步采用SPSS分析软件对堤坝综合评价指标TBpz因变量、环境综合评价指标HJpz自变量进行相关性分析，得到pearson相关系数r；安全预警模块根据数据分析处理模块计算处理的pearson相关系数r选择不同的安全预警处理策略。2.根据权利要求1所述的基于实时监测和人工智能技术的堤坝安全预警系统，其特征在于，所述的堤坝土体抗剪强度TQd通过直接剪切试验或者三轴剪切试验进行周期性检测。3.根据权利要求1所述的基于实时监测和人工智能技术的堤坝安全预警系统，其特征在于，堤坝地基渗透系数STx通过钻孔注水试验进行周期性检测。4.根据权利要求1所述的基于实时监测和人工智能技术的堤坝安全预警系统，其特征在于，所述的纵向位移ZXy及横向位移HXy通过位移传感器进行周期性检测。5.根据权利要求1所述的基于实时监测和人工智能技术的堤坝安全预警系统，其特征在于，所述的水流速度Slv通过流速计进行实时监测，流速计包括旋转翼式流速计、涡街流速计或者超声波流速计。6.根据权利要求1所述的基于实时监测和人工智能技术的堤坝安全预警系统，其特征在于，所述的水位增长量Swz＝实时水位
‑
常年平均水位，且实时水位通过水位传感器进行实时监测。...

【专利技术属性】
技术研发人员：金华，荣光义，荣海，
申请(专利权)人：安徽额尔齐斯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：