【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字孪生水库监测，尤其涉及一种基于数字孪生的水库预警监测方法及系统。
技术介绍
1、在数字水库监测领域，水库的长期运行过程中沉积物的累积对库容、水质及坝体安全等方面产生重要影响。因此，针对沉积物累积速率的精确测量与预测，对于水库的运维管理和防灾减灾具有重要意义。现有技术中，通常采用激光测距传感器为主，水下声学测深仪、多波束测深仪等设备为辅来监测水库底部沉积物的变化情况，并基于水动力学模型对沉积物的演变趋势进行分析。然而，由于沉积过程受到多种因素影响，包括水动力条件、水质参数、季节性变化等，现有方法在沉积速率的测量和预测方面仍存在一定的局限性。
2、目前的沉积物监测方法主要依赖于物理测量手段和水动力模型来估算沉积速率，较少考虑水质参数的影响，尤其是溶解性有机物和营养盐浓度等因素对沉积过程的间接作用。此外，长期监测过程中，激光测距传感器的测量精度容易受到结垢和生物膜沉积的影响，导致沉积速率的测量结果偏差较大。部分研究尝试引入水质监测数据，但通常仅用于水体环境评估，而未与沉积物监测深度融合，无法实现基于水质动态变化对...
【技术保护点】
1.一种基于数字孪生的水库预警监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的水库预警监测方法，其特征在于，所述预设基准校正模型指的是一种预先设定的数学模型，预设基准校正模型通过分析大量历史水质和激光测距传感器监测数据，能够模拟激光测距传感器在不同水质条件下水中随时间变化的结垢程度演变曲线。
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的水库预警监测方法，其特征在于，解析历史水质演变记录并提取溶解性有机物含量和营养盐含量的动态变化指标，并据此对预估结垢程度演变曲线进行校正以得到校正后的结垢程度演变曲线的步骤包括：
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