一种水利工程用水质水位监测方法与流程

本发明涉及水质水位监测，具体为一种水利工程用水质水位监测方法。

背景技术：

1、水利工程主要研究工程水文、水利工程测量、水利钢筋混凝土、水工建筑物、工程制图等方面的基础知识和技能，在水利工程领域进行工程规划设计、工程现场施工、工程预算、水利设备维护维修，如修建坝、堤、溢洪道、水闸、渠道、渡漕、筏道、鱼道等不同类型的水工建筑物。

2、水位观测是江河、湖泊和地下水等的水位的实地测定，水利工程的规划、设计、施工和管理需要水位资料，防汛抗旱中，水位资料是水文预报和水文情报的依据，水位资料，在水位流量关系的研究中和在河流泥沙、冰情等的分析中是重要的基本资料，通常利用水尺和水位计测定。

3、中国专利公开号：cn115979384a公开一种水利工程用水质水位监测方法，采用水利工程用水质水位监测设备对水利工程进行水质水位监测的具体方法如下：监测水位：浮板在水面上，水位上升或者下降带动浮板上下移动，浮板推动升降板沿刻度板移动，通过刻度板监测水面的水位；取出水样：浮板上下移动带动检测板反向移动，改变取水管的高度。cn115979384a专利文件中在一定程度上解决传统监测方法采集表层水样的问题，但仍存在以下不足：

4、cn115979384a专利文件中主要监测水质表面层的基本参数，未提及对复杂污染物的综合监测，无法满足水体受多源污染情况下的全面监控需求；未结合先进的数据融合算法或智能分析技术，无法对多传感器采集的数据进行实时处理和综合分析，面对复杂环境中的数据噪声和不确定性，缺少动态调整和预测能力；未提及智能预警机制，无法根据环境和水质、水位的变化趋势进行灵活的阈值调整或自动触发预警。面对突发的水质污染或水位异常，反应较为滞后；cn115979384a专利文件中通过机械装置实现部分自动化监测功能，但对于设备的健康状态监测和故障预测无涉及，设备维护依赖人工定期维护，无法根据设备的实际运行情况进行智能化维护建议，易导致设备故障无法提前预防；cn115979384a专利文件中描述水质和水位的监测方法，未涉及水资源调度的智能化管理，无法根据实时监测数据对水资源进行优化调度，无法应对复杂的水文环境和动态变化的需求。

5、因此，本领域技术人员提供一种水利工程用水质水位监测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供一种水利工程用水质水位监测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种水利工程用水质水位监测方法，包括如下步骤：

3、s1、在水利工程关键位置设置多参数水质和水位监测传感器；

4、s2、基于数据融合算法对多传感器采集的数据进行实时处理，所述数据融合算法基于卡尔曼滤波模型，所述模型公式为：

5、

6、其中，为更新的估计值，kk为卡尔曼增益，zk为传感器测量值，h为测量矩阵；

7、s3、通过环境传感器采集外部数据，基于环境变化动态调整水位和水质监测阈值，利用以下公式计算动态阈值：

8、θnew＝θbase+α(e-eavg)，

9、其中，θnew为动态调整后的阈值，θbase为初始阈值，α为调节系数，e为环境因素值，eavg为历史平均值；

10、s4、利用基于lstm(长短期记忆网络)的深度学习算法对水位和水质进行预测，lstm模型公式为：ht＝σ(wh·[ht-1,xt]+bh)，

11、其中，ht为隐藏状态，wh为权重矩，xt为当前输入，σ为激活函数；

12、s5、若监测数据超出动态阈值时，自动触发预警机制，通过远程通信模块实时传输至监控中心；

13、s6、监控中心基于多参数数据进行智能分析，生成水质、水位变化报告，提供水资源调度优化建议；

14、s7、系统自动生成维护建议，基于设备状态传感器数据，利用诊断算法实时监测设备健康状态，所述诊断算法为振动传感器结合温度监测的多因子分析方法；

15、s8、结合水利工程实时需求，动态调整水资源的分配和调度，且自动控制水闸、渠道的开闭操作；

16、s9、系统采用区块链技术加密存储水质、水位监测数据；

17、s10、基于长期监测数据，利用大数据分析平台进行深度挖掘，识别潜在的污染源和水文变化趋势，且结合人工智能算法提供预测性分析和管理建议。

18、优选的，所述水质传感器包括重金属传感器、有机污染物传感器、微生物传感器及传统参数传感器；所述水位传感器为超声波或雷达水位计。

19、优选的，所述s5步骤中的预警机制中，通过异常检测算法来判断是否需要触发预警，基于自适应孤立森林算法的预警算法，根据传感器数据的动态变化，自动调整异常检测的敏感度，而实现更准确的预警，自适应孤立森林算法公式：

20、异常评分公式：各样本的异常得分计算公式为：

21、其中，s(x，n)表示样本x的异常得分，e(h(x))为样本x在孤立树中的平均路径长度，n是数据集的样本总数，c(n)是归一化系数，其定义为：其中，h(i)是第i调和数：

22、平均路径长度e(h(x))：e(h(x))是样本x在树中由根节点到达叶节点的平均路径长度，其定义为：其中，t是孤立树的数量，ht(x)是样本x在第t棵树中的路径长度；

23、异常阈值调整：自适应孤立森林算法通过传感器数据的动态特性自适应调整异常检测阈值，具体地，设定动态阈值τ(t)，用于区分正常样本和异常样本，τ(t)基于历史数据调整，定义为：τ(t)＝μt+λ·σt，其中，μt为时刻t下正常数据的均值，σt为标准差，λ为调节系数，控制阈值的灵敏度。

24、优选的，所述s6步骤中的智能分析和水资源调度优化建议中，通过基于强化学习的优化算法来实现复杂水资源调度决策，且动态调整水资源分配策略，以达到全局优化目标，基于强化学习的优化算法公式：

25、状态转移公式：强化学习中的状态st代表系统在时间t的水资源状态，行动at代表系统对水资源调度的操作，下一时刻状态st+1根据状态转移公式进行计算：st+1＝st+α·δrt+β·at+γ·et，其中，α、β、γ为调整参数，控制历史状态、水资源调度行为以及环境因素对未来状态的影响，δrt为该时间段水资源变化，at为调度决策，et表示外部环境的变化；

26、奖励函数公式：系统通过奖励函数来评估各次水资源调度的效果，奖励函数r(st,at)的定义为：

27、其中，n为参与水资源调度的区域数量，ui(at)表示第i区域的水资源利用效益，基于调度at的决策计算，ci(st,at)表示第i区域水资源调度的成本，包括用水成本、生态成本和能耗成本，λ1和λ2是效益和成本的权重系数，决定效益最大化和成本最小化的平衡；

28、q学习更新公式：强化学习采用q-learning算法来更新调度策略，q值代表在状态st采取行动at后获得的长期回报，更新公式为：

29、

30、其中，η为学习率，r(st,at)是奖励，γ是折扣因子，表示下一状态下采取最佳决策后的最大预期回报；

31、策略改进公式：系统根据学的q值进行调度策略改进，使得长期回报最大的行动，策略更新规则为：其中，π(st)为状态st下的最优调度策略，通过求解q(st,a)的最大值来确定最优行动。

32、优选的，所述s7步骤中的设备状态传感器数据处理和维护建议生成中，采用基于贝叶斯网络和故障概率预测模型的诊断算法来实时监测设备的健康状态，以通过设备状态传感器生成维护建议，基于贝叶斯网络的设备故障预测公式：

33、设备健康状态贝叶斯网络模型：假设设备状态由多因素影响，贝叶斯网络通过条件概率公式描述因素间的依赖关系，设节点xi表示设备的健康状态，p(xi)表示xi的先验概率，贝叶斯网络中节点的联合概率分布表示为：

34、其中，xi为设备健康状态的某参数，pa(xi)为节点xi的父节点集，表示影响xi的先验因素；

35、设备状态的条件概率更新：若新的传感器数据到来时，通过贝叶斯定理更新设备的状态概率，假设振动传感器数据为v，温度传感器数据为t，设备健康状态为h，则条件概率更新公式为：

36、

37、其中，p(h|v,t)表示在传感器数据v和t下设备处于健康状态h的后验概率，p(v,t|h)表示健康状态h下传感器数据的联合条件概率，p(h)为健康状态h的先验概率，p(v,t)为传感器数据的边缘分布；

38、故障发生的概率预测公式：通过贝叶斯网络的条件依赖关系，计算设备未来时间内故障的概率，设ft为时刻t设备发生故障的事件，其故障概率可通过马尔科夫预测模型计算：

39、其中，p(ft+1|xi)为状态xi下设备在t+1时刻故障的概率，p(xi|ht)为在t时刻设备健康状态p下设备状态xi的概率分布；

40、优化维护建议生成公式：基于故障预测概率p(ft+1|ht)，系统计算最佳维护时机，通过最大化维护效益与最小化故障损失的综合收益，优化公式为：其中，mopt为最优维护时机，e(u(m))为执行维护操作m产生的期望收益，e(l(ft+1))为在t+1时刻设备故障的预期损失。

41、优选的，所述s8步骤中的水资源的动态调整和调度中，通过基于多目标优化的深度强化学习算法来实现复杂水资源调度的自动化与优化，基于多目标优化的深度强化学习算法公式：

42、多目标优化奖励函数：水资源调度涉及多目标，为此，奖励函数r(st，at)被设计为多目标函数的线性组合：

43、r(st，at)＝λ1ueff(st，at)-λ2cenergy(st，at)-λ3deco(st，at)，

44、其中，ueff(st，at)表示在状态st下采取行动at后的水资源利用效率，cenergy(st，at)为能耗成本，deco(st，at)表示对生态系统的负面影响，λ1、λ2、λ3为各目标的权重系数；

45、深度q学习公式：使用深度q学习算法来逼近q值函数，q值函数表示在状态st采取行动at后的长期回报，利用神经网络q(st，at；θ)来近似q值，更新公式为：

46、

47、其中，α为学习率，r(st,at)为时刻的多目标奖励，γ为折扣因子，表示在下一时刻确定最优行动后的最大预期回报；

48、多目标权重动态调整公式：在不同环境下，多目标的权重系数λ1、λ2、λ3需要进行动态调整，权重动态调整公式如下：

49、其中，η为调整步长，为针对第i目标的奖励梯度，μi为第i目标的期望收益；

50、策略更新公式：策略更新采用∈-贪婪策略，即在各时间步中，以概率∈随机选择行动，以概率1-∈确定q值最高的行动，策略更新公式为：

51、其中，π(st)为在状态st下的最优调度策略，通过求解神经网络输出的q值q(st,a)的最大值来确定最优行动；

52、水资源调度的流量分配优化公式：在调度过程中，系统根据不同区域的水资源需求和实时监测数据进行水流量的分配优化，假设总水量为wtotal，不同区域的需求为di，则最优分配策略通过以下公式进行求解：其中，wi表示分配给第i区域的水量，di为第i区域的实时需求，wtotal为水资源的可供分配总量。

53、优选的，所述s9步骤中的基于区块链技术加密存储水质和水位监测数据，采用基于椭圆曲线加密和分布式共识算法的加密存储与数据验证机制。

54、优选的，所述椭圆曲线加密算法公式：椭圆曲线加密基于椭圆曲线上的点运算，利用椭圆曲线加密算法公式进行加密存储时，公式如下：

55、椭圆曲线方程：y2＝x3+ax+b，

56、其中，a和b为曲线参数，b和y椭圆曲线上的坐标点；

57、公钥生成：通过确定基点g生成公钥和私钥，设私钥为d，则公钥p计算公式为：p＝d·g，

58、其中，d是私钥，g是椭圆曲线上的基点，p是公钥；

59、加密过程：为加密监测数据m，确定数k，后生成密文对(c1，c2)，其计算公式为：c1＝k·g，c2＝m+k·p，

60、其中，c1是临时公钥，c2是加密后的数据，m是原始监测数据；

61、解密过程：解密者使用私钥d还原原始数据m，解密公式为：

62、m＝c2-d·c1，其中，d·c1＝k·p，因此，能成功解密c2还原m。

63、优选的，所述分布式共识算法公式为确保数据在多节点上存储的一致性，保证数据不可篡改，使用raft共识机制，raft共识机制用于确定数据块被提交且存储到区块链中，公式如下：

64、日志条目复制公式：在raft共识机制中，主节点将数据日志条目复制到由节点，日志条目的状态转移公式为：

65、si(t+1)＝commit(si(t)，logentry(t))，

66、其中，si(t)为节点i在时间t时的状态，logentry(t)是在时间t提交的日志条目，commit(si(t)，logentry(t))表示在时间t+1时刻更新节点状态且提交日志；

67、一致性验证公式：各节点通过投票的方式决定日志条目是否被提交，设n为网络中的节点数，nvotes为同意提交的节点数，则一致性条件为：若大多数节点同意提交数据日志时，日志条目被认为是正式提交。

68、优选的，所述s10步骤中的基于长期监测数据，利用大数据分析平台进行深度挖掘，识别潜在的污染源和水文变化趋势，结合人工智能算法提供预测性分析和管理建议，以采用基于图神经网络来实现对复杂水文数据的挖掘和趋势预测，图神经网络空间依赖建模公式：

69、图的表示：设定水利监测网络为图g＝(v，e)，其中，v是监测点集合，e是监测点间的边，代表空间上的依赖关系，各节点g＝(v,e)对应于监测点，节点的特征向量为xi，例如该点的水质和水位数据。

70、图卷积公式：图神经网络通过图卷积对各节点进行信息聚合，更新节点的状态，图卷积的公式为：

71、

72、其中，是第l+1层图卷积后的节点i的状态，是节点i的邻居集合，cij是节点i和j间的归一化因子，w(l)和是第l层的权重矩阵，σ是非线性激活函数。

73、本发明提供一种水利工程用水质水位监测方法。具备以下有益效果：

74、1、本发明通过在水利工程关键位置设置多参数水质传感器和水位传感器，能对水质和水位进行全面的监测，大幅提升监测系统的覆盖范围和精度，能有效应对多源污染的复杂监控需求，且引入卡尔曼滤波模型，实现多传感器数据的实时处理与融合，卡尔曼滤波模型算法能有效处理传感器数据中的噪声和不确定性，确保监测数据的准确性，且可根据实时数据进行动态调整，显著增强数据分析的智能化和实时性。

75、2、本发明利用自适应孤立森林算法，能根据环境传感器采集的外部数据进行动态调整，灵活设置水位和水质的监测阈值，且通过自动预警机制在数据异常时警报，以应对复杂和突发的环境变化，显著提升监测系统的反应速度和精确度，此外，通过贝叶斯网络和故障预测模型，实时监控设备状态，利用振动传感器、温度传感器的数据生成设备的健康诊断报告，提供维护建议，能预测设备故障，避免非计划停机，显著提高设备的安全性和运行效率。

76、3、本发明通过强化学习和多目标优化算法，实现水资源的自动化和智能调度，能根据实时监测数据调整水资源的分配和调度，确保水资源的高效利用，以动态适应水文环境的变化，优化水资源分配方案，确保不同区域的用水需求和生态平衡，且对水质和水位监测数据进行加密存储和分布式共识验证，确保数据的安全性和不可篡改性，有效防止数据丢失或篡改，确保监测数据的可信性和完整性，同时，结合图神经网络和时空序列分析，能深入挖掘长期监测数据，识别潜在污染源并预测水文变化趋势，为水资源管理和污染防控提供强有力的数据支持。