【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及航道原位监测，尤其涉及一种自适应水文条件的航道原位监测系统。
技术介绍
1、在现代航道管理中，实时监测水文条件对于确保航运安全和高效管理水资源至关重要，传统的航道监测方法依赖于定点水文站的数据收集或定期的人工检查，这些方法存在显著的局限性，首先，固定水文站无法覆盖广阔和复杂的航道网络，导致监测数据的空间分辨率不足，其次，人工检查不仅耗时耗力，而且无法实现对水文条件的实时监测，难以及时响应突发水文事件，如洪水或枯水情况，此外，这些传统方法往往忽视了航道水文条件的动态变化特性，无法提供足够的数据支持进行高效的航道管理和决策制定。
2、随着技术的发展，虽然引入了一些自动化监测技术尝试改善这一状况，如使用浮标或无人机携带的传感器进行数据收集，但这些解决方案仍面临着能源管理、数据实时传输和系统适应性等挑战，特别是在复杂的水文环境下，如何根据实时水文条件自适应调整监测策略，同时确保系统的能效和持续运行，成为了当前技术发展中亟需解决的关键问题。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种自适应水文条件的航道原位监测系统。
2、一种自适应水文条件的航道原位监测系统，包括智能感应模块、动态分析与决策模块、自适应调控模块、实时通信与反馈模块以及能源管理与优化模块，其中；
3、智能感应模块：具备多种水文监测传感器，用于实时收集航道的水文条件数据；
4、动态分析与决策模块：接收智能感应模块收集的水文条件数据，并利用数据分析技术分析水文
5、自适应调控模块：根据动态分析与决策模块的分析结果，自动调整监测策略或参数，包括调整传感器的监测频率、优化监测点的分布或改变数据采集的重点区域；
6、实时通信与反馈模块：负责将监测数据、分析结果和调整后的监测策略实时传输至远程监控中心，并能接收来自监控中心的反馈指令，进一步优化监测系统的配置和运行策略；
7、能源管理与优化模块：确保监测系统在不同的监测策略下高效运行，通过动态调整能源消耗，包括利用可再生能源以及高效电池管理，保障系统长时间的自给自足和环境适应能力。
8、进一步的，所述水文监测传感器具体包括：
9、流速传感器：采用电磁或超声波技术，测量水流在具体点的速度；
10、水位传感器：利用压力传感器或雷达水位计，连续监测航道的水位高度，捕捉水位的升降变化；
11、浊度传感器：通过测量水体透明度，反映水质变化情况；
12、泥沙含量传感器：采用激光散射或声学测量技术，精确测量水中泥沙的含量和粒度分布。
13、进一步的，所述数据分析技术包括门控循环单元gru模型和自回归积分滑动平均arima模型，其中；
14、门控循环单元gru模型通过重置门（reset gate）和更新门（update gate）来控制信息的流动，计算公式为：
15、更新门:；
16、重置门:；
17、候选隐藏状态:；
18、最终隐藏状态更新:；
19、其中，和分别代表权重和偏置参数，代表sigmoid激活函数，代表双曲正切激活函数，是在时间点的输入向量，是在时间点的输出向量，和分别是更新门和重置门的激活值；
20、自回归积分滑动平均arima模型表示为arima(,,)，其中；
21、:自回归项的阶数，表示需要用到的前个历史值进行预测；
22、:差分次数，使得时间序列数据成为平稳序列；
23、:移动平均项的阶数，表示预测误差项的移动平均所需的前个历史误差项；
24、假设为经过次差分后的时间序列，则arima模型的计算公式为:
25、，其中，是常数项，是自回归(ar)参数，是移动平均(ma)参数，是在时间的随机误差项。
26、进一步的，所述自适应调控模块具体包括：
27、分析结果接收：接收来自动态分析与决策模块的分析结果，包括水文条件的变化趋势、关键变化指标（如流速增减、水位升降和泥沙含量变化）及其预测未来的变化情况；
28、监测策略评估：根据接收的分析结果，评估当前监测策略和参数设置的适应性，确定是否需要调整以应对预测的水文条件变化；
29、监测频率调整：根据水文条件变化的预测强度和速度，自动调整传感器的监测频率；
30、监测点优化：根据水文条件的空间分布预测，优化监测点的分布；
31、数据采集重点区域调整：根据关键变化指标的预测重要性，改变数据采集的重点区域，确保关键变化得到充分监测，同时减少对稳定区域的监控资源分配。
32、进一步的，所述监测策略评估具体包括：
33、评估监测策略适应性：基于接收到的分析结果，监测策略评估功能通过监测策略评估算法来评估当前监测策略和参数设置的适应性，当前监测策略包括：数据采集频率、监测点布局以及传感器选择；
34、提出调整建议：基于评估结果，监测策略评估功能将提出监测策略和参数设置的调整建议；
35、自动或半自动调整实施：根据调整建议，自适应调控模块自动或半自动地调整监测策略和参数设置，包括改变数据采集频率、重新配置监测点布局或更换传感器类型。
36、进一步的，所述监测策略评估算法具体包括：
37、输入数据:包括流速变化率、水位变化率和泥沙含量变化率,流速变化率、水位变化率和泥沙含量变化率基于动态分析与决策模块提供的数据计算得出；
38、决策逻辑:
39、判断流速变化率，如果大于预设阈值，则认为流速变化显著，需要增加监测频率；
40、判断水位变化率，如果大于预设阈值，则认为水位变化显著，需要调整监测点布局；
41、判断泥沙含量变化率，如果大于预设阈值,则认为泥沙含量变化显著，需要优化传感器配置。
42、进一步的，所述实时通信与反馈模块包括实时数据传输过程以及反馈指令接收与响应过程，其中；
43、所述实时数据传输过程具体包括：
44、数据打包：实时通信与反馈模块将智能感应模块收集的监测数据、动态分析与决策模块的分析结果，以及自适应调控模块根据分析结果调整后的监测策略，进行数据打包，数据打包包括时间戳、数据类型标识和数据内容；
45、加密与传输：为保障数据传输的安全性，打包后的数据将通过加密算法加密，使用标准的安全传输协议（如tls/ssl）通过网络实时发送至远程监控中心；
46、监控中心接收与处理：远程监控中心接收到加密数据后，进行解密处理，并将数据分发至相应的处理模块，包括数据展示、分析结果评估和策略调整建议审查；
47、所述反馈指令接收与响应过程具体包括：
48、接收反馈指令：实时通信与反馈模块通过安全通信通道接收来自远程监控中心的反馈指令，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种自适应水文条件的航道原位监测系统，其特征在于，包括智能感应模块、动态分析与决策模块、自适应调控模块、实时通信与反馈模块以及能源管理与优化模块，其中；
2.根据权利要求1所述的一种自适应水文条件的航道原位监测系统，其特征在于，所述水文监测传感器具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种自适应水文条件的航道原位监测系统，其特征在于，所述数据分析技术包括门控循环单元GRU模型和自回归积分滑动平均ARIMA模型，其中；
4.根据权利要求3所述的一种自适应水文条件的航道原位监测系统，其特征在于，所述自适应调控模块具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种自适应水文条件的航道原位监测系统，其特征在于，所述监测策略评估具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种自适应水文条件的航道原位监测系统，其特征在于，所述监测策略评估算法具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种自适应水文条件的航道原位监测系统，其特征在于，所述实时通信与反馈模块包括实时数据传输过程以及反馈指令接收与响应过程，其中；
8.根据权利要求7所述的
9.根据权利要求8所述的一种自适应水文条件的航道原位监测系统，其特征在于，所述能源需求分析采用能源消耗算法，对每个监测点的能源消耗进行计算，包括传感器能耗、数据处理能耗和数据传输能耗，整体能源消耗的计算公式为:
10.根据权利要求9所述的一种自适应水文条件的航道原位监测系统，其特征在于，所述优化算法具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种自适应水文条件的航道原位监测系统，其特征在于，包括智能感应模块、动态分析与决策模块、自适应调控模块、实时通信与反馈模块以及能源管理与优化模块，其中；
2.根据权利要求1所述的一种自适应水文条件的航道原位监测系统，其特征在于，所述水文监测传感器具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种自适应水文条件的航道原位监测系统，其特征在于，所述数据分析技术包括门控循环单元gru模型和自回归积分滑动平均arima模型，其中；
4.根据权利要求3所述的一种自适应水文条件的航道原位监测系统，其特征在于，所述自适应调控模块具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种自适应水文条件的航道原位监测系统，其特征在于，所述监测策略评估具体包括：
6.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：李越松，薛润泽，张干，
申请(专利权)人：交通运输部天津水运工程科学研究所，
类型：发明
国别省市：
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