一种大坝安全监测数据采集计算方法和装置与流程

本发明涉及大坝安全监测，具体涉及一种大坝安全监测数据采集计算方法和装置。

背景技术：

1、大坝作为重要的水利设施，其安全状况直接关系到下游人民生命财产的安全。然而，由于大坝结构复杂、工作环境恶劣，大坝的安全监测工作一直面临着巨大的挑战。申请号为cn116128312a的专利公开了基于监测数据分析的大坝安全预警方法及系统，方法包括提取相关大坝监测数据；确定第一异常点与第二异常点，并根据第一异常点与第二异常点确定原始异常点，将原始异常点剔除，以得到正常大坝监测数据；对正常大坝监测数据进行缺失修补，以得到补充大坝监测数据；对补充大坝监测数据进行数据集分割，将训练数据集输入预设预测模型中进行训练，并将监测数据集输入训练好的所述预设预测模型中进行预测，以得到预测值，该发明可精准识别异常点，并将异常点进行剔除，之后对异常点进行缺失补偿，利用缺失预测值对异常值进行填补，以确保在后续模型进行预测时使得预测结果更加精确，保证了大坝预警的准确性。但是，该基于监测数据分析的大坝安全预警方法及系统仍然存在以下不足之处：存在数据采集不全面、计算不准确、实时性不强，导致无法对大坝情况进行准确监测，进而无法及时发现和处理大坝安全隐患，难以保障大坝的安全，无法满足现代大坝安全监测的需求。

技术实现思路

1、为了克服上述的技术问题，本发明的目的在于提供一种大坝安全监测数据采集计算方法和装置，解决了传统的大坝安全监测方法往往存在数据采集不全面、计算不准确、实时性不强的缺点，导致无法对大坝情况进行准确监测，进而无法及时发现和处理大坝安全隐患，难以保障大坝的安全，无法满足现代大坝安全监测的需求的问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、一种大坝安全监测数据采集计算装置，包括：

4、大坝数据监测模块，用于对监测对象的异常情况进行监测，获取监测对象的大坝异常监测参数，并将大坝异常监测参数发送至大坝数据分析模块；其中，大坝异常监测参数包括变形信息bx、损伤信息ss、渗流信息sl以及水质信息sz；

5、大坝数据分析模块，用于根据大坝异常监测参数获得大坝异常监测系数by，并将大坝异常监测系数by发送至数据安全评定模块和大坝数据变化模块；

6、所述大坝数据分析模块获得大坝异常监测系数by的具体过程如下：

7、将变形信息bx、损伤信息ss分别作为矩形的长和宽，绘制矩形图形，得到第一矩形，并使用数字1、2、3以及4对第一矩形的四个直角位置标号，将渗流信息sl、水质信息sz分别作为矩形的长和宽，绘制矩形图形，得到第二矩形，并使用数字1、2、3以及4对第二矩形的四个直角位置标号；

8、按照预设的长度控制第一矩形、第二矩形之间的距离，并将第一矩形、第二矩形的相同序号的直角位置进行线段连接，形成不规则六面体，获取不规则六面体的体积，并将其标记为大坝异常监测系数by；

9、大坝数据变化模块，用于根据大坝异常监测系数by获得监测数据变化系数bh，并将监测数据变化系数bh发送至数据安全评定模块；

10、所述大坝数据变化模块获得监测数据变化系数bh的具体过程如下：

11、获取当前时刻的大坝异常监测系数by，并将其标记为当前监测值dq，获取当前时刻预设监测时长前的大坝异常监测系数by，并将其标记为预设监测值ys，将当前监测值dq、预设监测值ys代入公式中计算，依据公式得到监测数据变化系数bh；

12、数据安全评定模块，用于根据大坝异常监测系数by生成分级警报指令，并将分级警报指令发送至安全警报模块；其中，分级警报指令包括一级警报指令、二级警报指令、三级警报指令以及四级警报指令；

13、安全警报模块，用于根据分级警报指令进行分级警报。

14、作为本发明进一步的方案：所述大坝数据监测模块获取变形信息bx的具体过程如下：

15、对监测对象的变形情况进行监测，获取监测对象的初始垂直位置和当前垂直位置，获得两者之间的垂直高度差值，并将其标记为垂移值cy，获取监测对象的初始水平位置和当前水平位置，获得两者之间的水平距离差值，并将其标记为平移值py，将垂移值cy、平移值py进行量化处理，提取垂移值cy、平移值py的数值，并将其代入公式中计算，依据公式bx＝b1×cy+b2×py得到变形信息bx，其中，b1、b2分别为设定的垂移值cy、平移值py对应的预设比例系数，b1、b2满足b1+b2＝1，0＜b2＜b1＜1，取b1＝0.54，b2＝0.46。

16、作为本发明进一步的方案：所述大坝数据监测模块获取损伤信息ss的具体过程如下：

17、对监测对象的损伤情况进行监测，获取监测对象上的裂缝数量、凹坑数量，并将其分别标记为缝数值fs、坑数值ks，将缝数值fs、坑数值ks进行量化处理，提取缝数值fs、坑数值ks的数值，并将其代入公式中计算，依据公式ss＝s1×fs+s2×ks得到损伤信息ss，其中，s1、s2分别为设定的缝数值fs、坑数值ks对应的预设比例系数，s1、s2满足s1+s2＝1，0＜s1＜s2＜1，取s1＝0.33，s2＝0.67。

18、作为本发明进一步的方案：所述大坝数据监测模块获取渗流信息sl的具体过程如下：

19、对监测对象的渗流情况进行监测，将监测对象上预设的渗流监测位置依次标记为渗流点i，其中，i＝1，2，3，……，m，m的取值为正整数，m表示为渗流点的总数量，i为其中任意一个渗流点的编号，获取渗流点i处的渗流量，并将其标记为流量值lli，获取最大的流量值lli和最小的流量值ll i两者之间的差值，并将其标记为差流值cl，将所有的流量值ll i进行求取平均值，并将其标记为均流值jl，将差流值cl、均流值jl进行量化处理，提取差流值cl、均流值jl的数值，并将其代入公式中计算，依据公式sl＝c1×cl+c2×jl得到渗流信息sl，其中，c1、c2分别为设定的差流值cl、均流值jl对应的预设比例系数，c1、c2满足c1+c2＝1，0＜c1＜c2＜1，取c1＝0.28，c2＝0.72。

20、作为本发明进一步的方案：所述大坝数据监测模块获取水质信息sz的具体过程如下：

21、对监测对象的水质情况进行监测，获取当前时刻大坝拦截处水体的浑浊度，并将其标记为浑浊值hz，获取大坝建设前大坝拦截处水体的ph值和当前时刻大坝拦截处水体的ph值，获取两者之间的差值，并将其标记为酸碱值sj，将浑浊值hz、酸碱值sj进行量化处理，提取浑浊值hz、酸碱值sj的数值，并将其代入公式中计算，依据公式得到水质信息sz，其中，z1、z2分别为设定的浑浊值hz、酸碱值sj对应的预设比例系数，z1、z2满足z1+z2＝1，0＜z2＜z1＜1，取z1＝0.61，z2＝0.39。

22、作为本发明进一步的方案：所述数据安全评定模块生成一级警报指令的具体过程如下：

23、将大坝异常监测系数by与预设的大坝异常监测阈值byy进行比较，将监测数据变化系数bh与预设的监测数据变化阈值bhy进行比较，比较结果如下所示：

24、如果大坝异常监测系数by≥大坝异常监测阈值byy且监测数据变化系数bh≥监测数据变化阈值bhy，则生成一级警报指令，并将一级警报指令发送至安全警报模块。

25、作为本发明进一步的方案：所述数据安全评定模块生成二级警报指令的具体过程如下：

26、将大坝异常监测系数by与预设的大坝异常监测阈值byy进行比较，将监测数据变化系数bh与预设的监测数据变化阈值bhy进行比较，比较结果如下所示：

27、如果大坝异常监测系数by≥大坝异常监测阈值byy且监测数据变化系数bh＜监测数据变化阈值bhy，则生成二级警报指令，并将二级警报指令发送至安全警报模块。

28、作为本发明进一步的方案：所述数据安全评定模块生成三级警报指令的具体过程如下：

29、将大坝异常监测系数by与预设的大坝异常监测阈值byy进行比较，将监测数据变化系数bh与预设的监测数据变化阈值bhy进行比较，比较结果如下所示：

30、如果大坝异常监测系数by＜大坝异常监测阈值byy且监测数据变化系数bh≥监测数据变化阈值bhy，则生成三级警报指令，并将三级警报指令发送至安全警报模块。

31、作为本发明进一步的方案：所述数据安全评定模块生成四级警报指令的具体过程如下：

32、将大坝异常监测系数by与预设的大坝异常监测阈值byy进行比较，将监测数据变化系数bh与预设的监测数据变化阈值bhy进行比较，比较结果如下所示：

33、如果大坝异常监测系数by＜大坝异常监测阈值byy且监测数据变化系数bh＜监测数据变化阈值bhy，则生成四级警报指令，并将四级警报指令发送至安全警报模块。

34、作为本发明进一步的方案：一种大坝安全监测数据采集计算方法，包括以下步骤：

35、步骤一：大坝数据监测模块对监测对象的异常情况进行监测，获取监测对象的大坝异常监测参数，其中，大坝异常监测参数包括变形信息bx、损伤信息ss、渗流信息sl以及水质信息sz，并将大坝异常监测参数发送至大坝数据分析模块；

36、步骤二：大坝数据分析模块根据大坝异常监测参数获得大坝异常监测系数by，并将大坝异常监测系数by发送至数据安全评定模块和大坝数据变化模块；

37、步骤三：大坝数据变化模块根据大坝异常监测系数by获得监测数据变化系数bh，并将监测数据变化系数bh发送至数据安全评定模块；

38、步骤四：数据安全评定模块根据大坝异常监测系数by生成分级警报指令，其中，分级警报指令包括一级警报指令、二级警报指令、三级警报指令以及四级警报指令，并将分级警报指令发送至安全警报模块；

39、步骤五：安全警报模块根据分级警报指令进行分级警报。

40、本发明的有益效果：

41、本发明的一种大坝安全监测数据采集计算方法和装置，该装置首先获取大坝异常监测参数，根据大坝异常监测参数获得的大坝异常监测系数能够综合衡量大坝的异常程度，且大坝异常监测系数越大表示大坝的异常程度越高，之后根据大坝异常监测系数获得的监测数据变化系数能够综合衡量大坝的异常变化程度，且大坝异常监测系数越大表示大坝的异常变化程度越高，最终根据大坝异常监测系数、监测数据变化系数两者分类生成分级警报指令，最终进行分类警报；

42、该方法通过综合运用多种监测手段和技术，实现对大坝安全状态的全面、实时、精确监测，提高监测数据的准确性和全面性，避免数据遗漏和误差，实现实时监测和预警，及时发现和处理大坝安全隐患，该方法具有监测数据准确、实时预警、自动化和智能化水平高等优点，为大坝的安全运行提供了有力保障，有助于提高大坝安全监测的效率和水平，推动大坝安全管理工作的科学化、规范化和现代化，为大坝的安全管理和维护提供科学依据和决策支持。