一种围堰施工过程的智能监控预警方法及系统与流程

本发明涉及智能监控领域，尤其涉及一种围堰施工过程的智能监控预警方法及系统。

背景技术：

1、围堰施工是桥梁建造过程中非常关键的一部分，尤其是在跨江、跨河、跨海的桥梁建设中，围堰施工不仅要确保桥梁基础的安全稳定，还要应对复杂的水文、地质等环境因素。然而，现有的围堰施工监测手段仍然存在一些缺点，影响了施工过程中的安全性和稳定性。

2、在现有技术中对于围堰施工监测数据的实时性和准确性仍是一个问题。虽然现代技术已经能够通过传感器对水文、地质等环境参数进行实时监控，但由于现场环境的复杂性和传感器布置的局限性，很多时候无法全面覆盖围堰施工区域的所有关键风险点。此外，部分传感器可能受到恶劣环境条件（如水流、沉积物、温度波动等）的干扰，导致数据偏差，从而影响风险评估的准确性。其次，数据处理和分析能力有限。虽然有些系统能够收集大量数据，但往往缺乏足够强大的数据处理能力和智能化分析工具。现有的监测系统往往依赖人工分析或简单的算法处理，难以做到对复杂多变的施工现场环境进行实时、全面的风险预测。尤其是在面对大量异构数据（如水位、土壤沉降、气象变化等）时，数据的整合和对比分析仍存在一定的困难，难以高效、精准地识别潜在的施工风险。此外，现有的围堰施工预警机制的响应不够灵敏和智能。现有的围堰施工监测系统在出现风险时，往往需要一定的时间来识别和反应，这可能导致危险发生时没有足够的时间采取有效的应急措施。而且，现有的预警机制大多基于固定的阈值设定，缺乏动态调整和自适应能力，无法根据不同的施工阶段或环境条件灵活调整预警策略，可能会出现误报或漏报的情况。

3、因此，虽然围堰施工监测技术不断进步，但依然存在数据采集不全、分析精度不足、预警响应滞后等问题，这些缺点限制了其在复杂施工环境中的应用效果，亟待通过智能化、自动化技术的提升，改善其监测能力和风险预警水平。

技术实现思路

1、本发明目的之一在于提供一种围堰施工过程的智能监控预警方法，以解决现有技术中分析精度不足、预警响应滞后的问题。

2、本发明通过下述技术方案实现，一种围堰施工过程的智能监控预警方法，包括如下步骤，s100、收集施工地点历史水文数据和地质数据，构建水文-地质数据库，并对所述水文-地质数据库中的数据进行清理标记，得到围堰施工过程中的风险因子，根据所述风险因子在水文-地质数据库中标注出水文、地质的风险类型和安全标准阈值，同时将所述风险因子发送到施工现场的网络传输节点集合中；s200、根据围堰的具体类型确定需要监控的关键参数，所述关键参数包括，水位与流速、沉降与位移、应力与变形、浑浊度、振动与噪声、环境气象，根据所述关键参数选择相应的传感器采集数据，同时在布置传感器时为传感器分配唯一的id，使得传感器在上传数据的同时并在数据中包含来源信息，方便后续数据的组织和查询，对传感器的类型进行划分，将相同类型的传感器整合为一个汇聚节点，同一种类型的多个传感器对应一个汇聚节点，避免每个单独传感器都直接与后台系统连接，同一种类型的多个传感器采集到的数据统一上传到对应的汇聚节点，将这些所有的汇聚节点进行整合，成为一个网络传输节点集合，网络传输节点集合收集所述汇聚节点发送的数据，并对接收到的数据进行预处理，并将经过预处理后的数据进行压缩发送到数据处理中心；s300、数据处理中心根据传感器的种类构建传感器数据库，数据中心在收到网络传输节点集合发送的压缩数据后，先对数据进行解压，然后根据数据的类型将其存入传感器数据库，将传感器数据库中的数据与水文-地质数据库中的数据进行对比，得到不同传感器数据的权重系数，基于所述不同传感器数据的权重系数和风险因子构建得到围堰施工预警条件逐级筛选机制，将筛选后的施工预警评价参数进行量化叠加，得到围堰施工预警模型，围堰施工预警模型的通式为：

3、y=α0+α1x1 +α2x2+α3x3……+αixi+λ，其中，y为施工预警评价参数，x1为施工预警的第一个水文-地质风险因子；x2为施工预警的第二个水文-地质风险因子；xi为施工预警的第i个水文-地质风险因子；α0为第一类传感器数据的权重系数，α1为第二类传感器数据的权重系数，α2为第三类传感器数据的权重系数，αi为第i+1个类传感器数据的权重系数，λ为随机误差参数；s400、根据构建得到的围堰施工预警模型，结合所述传感器数据库中的数据对围堰施工过程进行实时风险识别，最终得到风险表征参数模型的风险发生的概率，并根据风险发生的概率进行预警。

4、进一步地，智能监控预警方法还包括，收集环境与生态数据，构建生态环境数据库，标注出对应的生态环境污染标准阈值，将网络传输节点集合发送的数据与生态环境数据库中的数据进行比较，根据标注的生态环境污染标准阈值，判断围堰施工过程中对于生态环境的影响。

5、进一步地，清理标记包括如下子步骤：s110、根据围堰的具体类型获取对应的施工要求，结合所述水文-地质数据库中的数据，总结得到水文-地质构造对围堰施工的影响关系，并获取所述影响关系的主控制因素，根据所述影响关系及所述主控制因素建立围堰施工条件综合评价指标体系；s120、根据所述围堰施工条件综合评价指标体系，按照影响大小的不同分别赋予不同权重，将不同的水文-地质特征按照对围堰施工条件的影响划分出不同的梯次组合并计算得到每个梯次组合的总风险值。

6、进一步地，划分出不同的梯次组合并计算得到每个梯次组合的总风险值包括，根据水文-地质数据库中的数据标记出数据库中不同的水文因素和地质因素特征对于围堰施工条件的影响程度，得到影响因子，并为影响因子分配对应的权重；根据每个水文和地质特征对围堰施工的影响程度及分配的权重，将所述水文和地质的不同组合划分为多个梯次。

7、进一步地，划分为多个梯次包括如下划分步骤，s121、根据水文-地质数据库中数据的分布确定所述影响因子的影响等级，将其划分为三个影响等级，分别为高影响，中等影响以及低影响；s122、根据所述影响等级构建梯次组合，将不同权重的影响因子归入三个梯次，分别为高风险梯次，中风险梯次以及低风险梯次；s123、对根据影响因子分配的权重，计算出每个梯次组合的总风险值。

8、进一步地，预处理包括，s210、根据传感器id检查数据中是否存在重复记录，将重复的数据删除，同时使用卡尔曼滤波滤除数据中的无关噪声和干扰信号；s220、对不同汇聚节点的数据分别使用标准差算法来判断发送的数据是否符合正态分布，将超出正常范围的数据为判定为异常值，将识别出的异常值进行剔除；s230、然后根据风险因子和重点监控的参数对数据进行筛选，得到经过预处理后的数据。

9、进一步地，传感器包括，水位传感器、流速传感器、温湿度传感器、位移计、压力传感器、应变计，其中，水位传感器用于监测内外水位差异，预防渗流和突发洪水；压力传感器用于测量围堰结构所受压力，评估结构受力情况；应变计用于监测围堰材料的应变变化，预防结构破坏；位移传感器用于检测围堰的位移和沉降，预防地基失稳；倾角传感器用于监测围堰的倾斜度，预防倾覆风险；环境传感器用于包括温度、湿度、降雨量、风速等，了解环境影响；在围堰的各个关键位置进行传感器布设，以全面监测围堰的状况。

10、本发明另一方面提供了一种围堰施工过程的智能监控预警系统，数据库构建单元、传感器单元、数据处理单元以及预警模型单元。

11、其中，数据库构建单元被配置为，收集施工地点历史水文数据和地质数据，构建水文-地质数据库，并对所述水文-地质数据库中的数据进行清理标记，得到围堰施工过程中的风险因子，根据所述风险因子在水文-地质数据库中标注出水文、地质的风险类型和安全标准阈值，同时将所述风险因子发送到传感器单元中；传感器单元与数据库构建单元相连接被配置为，根据围堰的具体类型确定需要监控的关键参数，所述关键参数包括，水位与流速、沉降与位移、应力与变形、浑浊度、振动与噪声、环境气象，根据所述关键参数选择相应的传感器采集数据，同时在布置传感器时为传感器分配唯一的id，使得传感器在上传数据的同时并在数据中包含来源信息，方便后续数据的组织和查询，对传感器的类型进行划分，将相同类型的传感器整合为一个汇聚节点，同一种类型的多个传感器对应一个汇聚节点，避免每个单独传感器都直接与后台系统连接，同一种类型的多个传感器采集到的数据统一上传到对应的汇聚节点，将这些所有的汇聚节点进行整合，成为一个网络传输节点集合，网络传输节点集合收集所述汇聚节点发送的数据，并对接收到的数据进行预处理，并将经过预处理后的数据进行压缩发送到数据处理单元；数据处理单元与传感器单元和数据库构建单元相连接被配置为，数据处理中心根据传感器的种类构建传感器数据库，数据中心在收到网络传输节点集合发送的压缩数据后，先对数据进行解压，然后根据数据的类型将其存入传感器数据库，将传感器数据库中的数据与水文-地质数据库中的数据进行对比，得到不同传感器数据的权重系数，基于所述不同传感器数据的权重系数和风险因子构建得到围堰施工预警条件逐级筛选机制，将筛选后的施工预警评价参数进行量化叠加，得到围堰施工预警模型，围堰施工预警模型的通式为：

12、y=α0+α1x1 +α2x2+α3x3……+αixi+λ，其中，y为施工预警评价参数，x1为施工预警的第一个水文-地质风险因子；x2为施工预警的第二个水文-地质风险因子；xi为施工预警的第i个水文-地质风险因子；α0为第一类传感器数据的权重系数，α1为第二类传感器数据的权重系数，α2为第三类传感器数据的权重系数，αi为第i+1个类传感器数据的权重系数，λ为随机误差参数；预警模型单元与数据处理单元相连接被配置为，根据构建得到的围堰施工预警模型，结合所述传感器数据库中的数据对围堰施工过程进行实时风险识别，最终得到风险表征参数模型的风险发生的概率，并根据风险发生的概率进行预警。

13、进一步地，智能监控预警系统还包括，环境监控单元，被配置为收集环境与生态数据，构建生态环境数据库，标注出对应的生态环境污染标准阈值，将网络传输节点集合发送的数据与生态环境数据库中的数据进行比较，根据标注的生态环境污染标准阈值，判断围堰施工过程中对于生态环境的影响。

14、本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：

15、1、本发明通过构建水文-地质数据库并收集施工地点的历史水文数据和地质数据，使得预警系统能够全面了解施工现场的历史环境情况，为风险评估提供坚实的基础，同时通过将环境气象、浑浊度、振动与噪声等多个关键参数纳入监测范围，使得整个系统能够实现多维度的监控更全面地评估施工现场的安全风险，提供更细致的施工风险预警。

16、2、本发明通过汇聚节点整合传感器数据并进行预处理，减少了后台系统的负担，同时对数据进行压缩和传输，提高了系统的运行效率，并且数据中心在接收到预处理数据后，通过与水文-地质数据库中的历史数据对比，计算权重系数，为后续风险分析提供了准确的输入，同时，通过对传感器的精确布置和唯一id分配，确保了数据采集的准确性和可追溯性。

17、3、本发明通过结合水文-地质因素和实时监测数据，构建了一个精确的围堰施工预警模型。该模型采用逐级筛选机制和量化叠加方法，能够根据不同的传感器数据权重和风险因子，动态调整预警标准，提高了风险预测的准确性和响应的灵活性。并通过对比传感器数据与预警模型，及时评估施工过程中的风险发生概率。根据风险概率的变化，系统能够提供实时预警，为施工方提供预防措施或应急响应的依据，降低了突发风险对施工安全的影响。同时在围堰施工预警模型中，权重系数和阈值能够根据实际施工环境的变化进行动态调整，这为应对不同施工阶段、不同环境条件下的风险提供了更大的灵活性和适应性。

18、4、本发明通过对相同类型传感器的汇聚，避免了每个传感器单独连接后台系统，减少了系统负荷，并使得数据采集和传输更加高效。这种资源整合的方式提高了整体系统的稳定性和数据处理能力。