一种海底沉管隧道的混凝土pH值预测方法与流程

本发明属于工程结构智能监测，具体涉及一种海底沉管隧道的混凝土ph值预测方法。

背景技术：

1、在现代大型基础设施健康性监测中，尤其是海底沉管隧道的结构健康监测显得尤为重要。海底沉管隧道通常面临极其复杂的环境条件，包括高水压、盐水侵蚀、不均匀地质压力、海流等，这些因素会导致隧道结构发生沉降、移位、甚至开裂，从而严重威胁到隧道的长期稳定性和安全性。在这些环境条件下，混凝土的ph值监测尤为关键，因为ph值的变化直接影响混凝土碱度和钢筋的耐久性，低ph值意味着混凝土碱性降低，导致钢筋腐蚀风险增加。传统的海底沉管隧道结构健康监测方法主要依赖于定期的人工检查和有限的传感器监测点数据，这种方法不仅效率低下，成本高昂，而且无法实时捕捉到隧道结构的动态变化，难以在早期发现和预测潜在的问题。随着工程规模的不断扩大和对海底沉管隧道安全性要求的提升，ph值作为混凝土耐久性的重要指标，已成为隧道健康性预测中不可或缺的一部分，能够为结构防护和预警提供更科学的支持。

2、在此背景下，基于深度学习的智能健康预测系统逐渐成为解决这一问题的有效途径。深度学习技术，尤其是长短期记忆网络（lstm）和transformer模型，以其强大的数据处理能力和复杂非线性关系的捕捉能力，在时序数据分析中显示出卓越的性能。lstm模型擅长处理时间序列中的长期依赖性，可以有效应对海底沉管隧道结构监测数据中存在的长期趋势和历史依赖性问题；而transformer模型则通过自注意力机制在处理多维度数据方面具有显著优势，尤其在捕捉不同环境和动力学参数之间的复杂交互关系方面表现突出。从而深度学习技术为海底沉管隧道健康性预测提供了有力的技术支持，这一技术背景为本发明的提出奠定了坚实的基础。

技术实现思路

1、本发明主要为了克服现有技术的不足，提供了一种海底沉管隧道的混凝土ph值预测方法。

2、本发明是通过以下技术方案实现的：

3、一种海底沉管隧道的混凝土ph值预测方法，包括以下步骤：

4、步骤1，获取海底沉管隧道的监测数据，数据包括：温度、湿度、混凝土结构的极化电阻、混凝土结构的介质电阻、混凝土结构的cl离子浓度、混凝土结构的腐蚀电流密度以及混凝土结构的ph值；

5、步骤2，对步骤1获取的监测数据，进行预处理和归一化，形成时间序列的数据集；

6、步骤3，对监测数据进行小波变换，将数据分解为不同的频率成分；

7、步骤4，通过小波包分析，进一步分解步骤3处理后的各频率成分的监测数据，识别其周期性特征；

8、步骤5，构建lstm模型和transformer模型，将前一时间段的温度、湿度、混凝土结构的极化电阻、混凝土结构的介质电阻、混凝土结构的cl离子浓度、混凝土结构的腐蚀电流密度以及混凝土结构的ph值作为输入变量，将后一时间段的混凝土结构的ph值作为预测的输出变量；利用步骤2的数据集以及步骤4得到的周期性特征，对lstm模型和transformer模型进行训练；模型训练完成后，将lstm模型和transformer模型的预测结果通过加权平均方法进行融合，以生成最终的预测结果。

9、在上述技术方案中，步骤1中，采用自适应采样技术，基于历史监测数据的变化率来动态调整数据的采样频率，从而确定合适的各类型的监测数据的采样间隔；历史监测数据的变化率越快则对应的采样频率调至越快。

10、在上述技术方案中，步骤2中，所述预处理，包括缺失值处理和异常值检测与修正，以确保数据质量和完整性。

11、在上述技术方案中，步骤2中，缺失值处理，包括：1）如果某时间点的监测数据缺失率超过设定阈值，该时间点的数据将被删除；2）如果采样周期内出现连续缺失值，选择使用前面或后面第一个有效值填充缺失数据。

12、在上述技术方案中，步骤2中，异常值检测与修正：采用基于z-score的方法进行异常值检测，并对识别出的异常数据进行修正。

13、在上述技术方案中，步骤2中，归一化处理是将所有数据缩放到[0，1] 区间内，以确保所有数据有相同的尺度。

14、在上述技术方案中，将步骤2得到的数据集加密存储在云端数据库中，用区块链技术进行加密管理，确保数据不可篡改和可追溯性。

15、在上述技术方案中，所述周期性特征的数学表达式为：；

16、其中，为目标数据，为小波包基函数，为时间，为离散时间点的索引。

17、在上述技术方案中，步骤5中，将lstm模型和transformer模型的预测结果通过加权平均方法进行融合时，根据这两个模型的误差的反比来分配两个模型的权重，误差越小的模型分配更高的权重。

18、本发明的优点和有益效果为：

19、本发明通过在大型海底沉管隧道施工项目中部署高精度传感器网络，记录并处理了包括温度、湿度、混凝土结构的极化电阻、混凝土结构的介质电阻、混凝土结构的cl离子浓度、混凝土结构的腐蚀电流密度以及混凝土结构的ph值等多维度关键数据。这些数据经过时间序列化处理和自适应采样技术的优化，确保了数据的连续性和代表性。在数据处理环节，系统通过删除高缺失率数据点、前后向填充法修复少量缺失数据以及z-score方法检测和修正异常值，从而提高了数据的质量和完整性。通过小波变换，将时间序列数据分解为不同的频率成分，再通过小波包分析，进一步分解各频率成分的监测数据，识别其周期性特征。最终，通过将lstm和transformer两种深度学习模型的预测结果进行加权平均处理，实现了对隧道混凝土结构ph值的高精度预测，通过预测的ph值可以预测评估隧道的混凝土结构耐久性和钢筋的腐蚀风险。

技术特征：

1.一种海底沉管隧道的混凝土ph值预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的海底沉管隧道的混凝土ph值预测方法，其特征在于：步骤1中，采用自适应采样技术，基于历史监测数据的变化率来动态调整数据的采样频率，历史监测数据的变化率越快则对应的采样频率调至越快。

3.根据权利要求1所述的海底沉管隧道的混凝土ph值预测方法，其特征在于：步骤2中，所述预处理，包括缺失值处理和异常值检测与修正。

4.根据权利要求3所述的海底沉管隧道的混凝土ph值预测方法，其特征在于：步骤2中，缺失值处理，包括：1）如果某时间点的监测数据缺失率超过设定阈值，该时间点的数据将被删除；2）如果采样周期内出现连续缺失值，选择使用前面或后面第一个有效值填充缺失数据。

5.根据权利要求3所述的海底沉管隧道的混凝土ph值预测方法，其特征在于：步骤2中，异常值检测与修正：采用基于z-score的方法进行异常值检测，并对识别出的异常数据进行修正。

6.根据权利要求1所述的海底沉管隧道的混凝土ph值预测方法，其特征在于：步骤2中，归一化处理是将所有数据缩放到[0，1]区间内。

7.根据权利要求1所述的海底沉管隧道的混凝土ph值预测方法，其特征在于：将步骤2得到的数据集加密存储在云端数据库中，用区块链技术进行加密管理。

8.根据权利要求1所述的海底沉管隧道的混凝土ph值预测方法，其特征在于：所述周期性特征的数学表达式为： ；

9.根据权利要求1所述的海底沉管隧道的混凝土ph值预测方法，其特征在于：步骤5中，将lstm模型和transformer模型的预测结果通过加权平均方法进行融合时，根据这两个模型的误差的反比来分配两个模型的权重，误差越小的模型分配更高的权重。

技术总结本发明公开了一种海底沉管隧道的混凝土pH值预测方法，首先获取海底沉管隧道的监测数据，包括：温度、湿度、混凝土结构的极化电阻、介质电阻、Cl离子浓度、腐蚀电流密度以及pH值；对获取的监测数据，进行预处理和归一化，形成时间序列的数据集；然后识别出数据的频率成分的周期性特征；再构建LSTM模型和Transformer模型，将前一时间段的温度、湿度、混凝土结构的极化电阻、介质电阻、Cl离子浓度、腐蚀电流密度以及pH值作为输入变量，将后一时间段的pH值作为预测的输出变量；利用数据集以及得到的周期性特征，对LSTM模型和Transformer模型进行训练；模型训练完成后，将LSTM模型和Transformer模型的预测结果通过加权平均方法进行融合，以生成最终的预测结果。技术研发人员：卫宇航,侯晋芳,刘爱民,李斌,冯海暴,马宗豪,刘钊受保护的技术使用者：中交天津港湾工程研究院有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/4