保护人员和物体免受不安全结构的伤害的制作方法

保护人员和物体免受不安全结构的伤害
1.相关申请的交叉引用
2.本技术要求2020年7月31日提交的美国非临时申请no.16/944,500和2020年4月27日提交的美国非临时申请no.15/929,341的优先权；上述申请的全部内容通过引用并入本文。
技术领域
3.本公开总体涉及用于评估建筑物随时间推移的结构完整性的系统。


背景技术：

4.任何类型的结构都被设计为承受其所受的力，并受由政府执行的各种建筑规范的约束。结构可能受到的力包括地震、地面运动、风、附近结构/设施的振动、爆炸、滑坡、火山爆发等，这些力在本文中被定义为“事件”。规范和准则被设计为提供结构的完整性在事件中幸存的最佳估计。然而，一旦事件已经发生，即使建筑物是“按规范建造”的，也有必要做出结构完整性可能受到损害的程度以及结构是否安全使用的独立的、事后确定。
5.目前没有可用的设备能够实时收集关于建筑物的结构完整性的数据。一些建筑物中安装了强震仪，但它们提供关于影响结构的震动的性质的信息，而不从结构中收集数据来评估震动对该结构造成的影响。
6.已经开发了提供地震波正在逼近的警告的一些应用。另一组应用提供了对假设地震可能在未来对结构造成的损坏的静态分析。这些类型的应用都不能确定结构受到了什么损坏，也不能提供结构是否可能安全占用的评估。


技术实现要素：

7.本发明提供了在事件之前、事件期间和事件之后对结构的属性的连续监测。然后，它使用下文进一步描述的专有算法来评估该结构如何被影响，以及该结构是否安全占用和使用。在事件发生之后的几分钟内将该评估传递给使用该结构的人员。此外，来自由事件触发的所有设备的结果都可以被汇总，并被提供给第一响应者、政府灾害管理团队和关键设施的运营者。
8.本发明使用传感器阵列来连续地监测结构的状态，这能够进行对结构的状况随时间的变化的准确评估，特别是在事件之后立即对结构的状况进行准确评估。然后，人们可以快速确定该结构是否可以被安全使用。本发明还通知人们该结构的状况已经改变，从而可以解决该问题，以避免甚至更大的灾害和生命损失。
9.公开了一种设备，该设备用于在指定的时间段内利用监测单元来检测和/或测量结构的关键部件并将该指定的时间段定义为该结构的有效期，包括以下步骤：获得时间戳并记录从设备中的每个传感器获取的数据，以及通过将所测量的数据值的总和除以监测序列中的数据点的数量，利用机载计算机设备来计算所获取的传感器数据中的每个的平均值，以及将平均数据值存储在机载存储器部件中，并且当如上所述进行新的数据获取时，检
查新的平均值并将该新的平均值与先前的值进行比较，以确定来自同一传感器的数据值之间的任何变化；使用机载计算机设备，对值的变化进行分类，并识别任何传感器值是否在预先确定的默认值范围内，如果(i)所有变化值都在默认值范围内，则系统存储这些值，并按上述方法进行重置；如果(ii)任何变化在默认值范围之外，则这会触发预先设置的命令来实施和执行附加的操作。
10.一种用于使用该设备来检测和/或测量结构中的关键变化的方法，包括以下步骤：设备的机载计算机检查平均默认值并将平均默认值与预先确定的默认值进行比较，预先确定的默认值指定了每个传感器的最小和最大值范围，并且可以手动或使用机器学习技术来定义/改变最小/最大默认值，并且可以随时更改/改变这些值，如果任何传感器的平均值被识别为在默认值范围之外，启动预先确定的命令进度表；(i)执行分析过程以确定机载设备的状况，例如电源和通信能力，(ii)受上述分析的结果的影响来执行命令，以及(iii)使用wifi、rf、蓝牙、蜂窝、卫星和/或从设备手动提取来将数据提供给外部计算设备，以便执行二次分析；当所有传感器的平均值均被识别在默认值范围内时，系统将重置并恢复正常运行。
11.一种使用该设备来评估远程数据库位置处的结构完整性并执行指定操作的方法，包括以下步骤：接收来自设备的分析数据，分析数据包括来自事件之前、事件期间和事件之后获取的事件的传感器数据，并执行二次分析，二次分析包括(i)来自设备的上传数据，(ii)从第三方数据库获取的数据，以及(iii)来自用户配置文件的结构数据。使用专有算法来识别和计算来自结构的和结构周围的相关数据，使用预先确定的风险评估表来对分析的结果进行分类，预先确定的风险评估表具有受二次分析结果影响的选定数量的操作，(i)低风险，(ii)中等风险和(iii)高风险类别中的每一种都被附加到特定的准则和建议，这些信息被在线显示在用户的配置文件中，并经由(a)移动应用、(b)网络应用或(c)文本/短信(text/sms)或(d)单独的服务器系统或(a)到(d)的组合来将这些信息传递给用户。
12.上述设备，分析过程是由机载计算设备外部的计算机单元进行的。
13.上述设备，平均值不作为平均值计算，而是用作传感器数据获取的真实值。
14.上述设备，数据不是从监测单元发送的，而是在本地监测机载计算设备或与其所监测的物体位于同一位置的辅助计算设备中处理和分析数据。
15.上述设备，数据指示房间内存在物体，双通信功能被激活。监测单元所在的房间内的人员能够使用设备中的通信部件，通过监测单元与远程人员进行通信。
16.上述设备，其中监测系统包括用于向用户开具由平台提供的服务的发票的装置。
17.上述设备，其中监测系统包括用于作为订阅提供的服务的装置。
18.上述设备，其中用户与服务的交互通过由平台提供的网络访问并且被追踪，以记录用户行为，使用服务的频率，以及使用此类服务所采用的按键类型，所述记录被编译以用于进一步的软件开发和供应商赞助活动的反馈和统计。
19.上述设备，其中由平台提供的虚拟环境包括用于定向广告的显示区域。
20.上述设备，其中在机载计算设备上的单个或所有监测单元上的固件可以被随时更新，并且可以随时改变命令。
21.上述设备，其中微控制声传感器用于记录结构中的声波，将结构中的声波与源于木材、金属、混凝土、玻璃、石头、砖的破裂的声音模式进行比较，以确定结构中的损坏。
22.上述设备，其中单个lidar传感器与其他传感器一起，是本发明的用于测量距离的必不可少且必要的部分。
23.上述设备，其中单个陀螺传感器与其他传感器一起，是本发明的用于测量位置的必不可少且必要的部分。
24.上述设备，其中单个加速度计与其他传感器一起，是本发明的用于测量位置和加速度的必不可少且必要的部分。
25.上述设备，其中单个温度传感器与其他传感器一起，是本发明的用于测量温度的必不可少且必要的部分。
26.上述设备，其中单个烟雾传感器与其他传感器一起，是本发明的用于测量烟雾和火灾的存在的必不可少且必要的部分。
27.上述设备，其中单个无源红外传感器与其他传感器一起，是本发明的用于测量来自物体的热信号的必不可少且必要的部分。
28.上述设备，其中单个一氧化碳(co)传感器与其他传感器一起，是本发明的用于测量气体的必不可少且必要的部分。
29.根据下文的详细描述、附图和权利要求，其他特征和方面将是显而易见的。
附图说明
30.图1示出了本发明的概述。
31.图2示出了结构数据库。
32.图3示出了设备/监测单元传感器。
33.图4示出了标准记录和数据获取。
34.图5示出了从监测单元到数据中心的上传进度表。
35.图6示出了事件记录。
36.图7示出了数据中心分析。
37.图8示出了多个监测单元。
38.图9示出了监测单元的规格。
39.图10示出了监测单元的功能。
40.图11示出了分析过程。
41.图12示出了评估结构如何受到事件影响的算法的示例。
42.在整个附图和详细描述中，相同的附图标记表示相同的元件。附图可能不是按比例的，并且为了清晰、说明和方便，附图中元件的相对大小、比例和描绘可能被夸大。
具体实施方式
43.提供了以下详细描述以帮助读者全面理解本文所描述的方法、产品和/或系统。然而，本文所描述的方法、产品和/或系统的各种变化、修改和等效物对于普通技术人员来说将是显而易见的。
44.本发明是一种使用多个传感器来记录距离、振动、声音、热量、气体、光、压力、湿度、温度等测量的数据的设备[监测单元]。
[0045]
监测单元被附接到建筑物、桥梁、隧道或类似结构[物体]，以(如图1所示)使用传
感器来记录数据，从而识别结构占用空间[默认值]。
[0046]
在安装该系统时，用户在数据库中注册物体。记录关于物体的数据[结构数据]，即年龄、尺寸、建筑材料、建筑规范等。结构数据用于物体的最终分析。
[0047]
机器学习技术用于识别所监测的物体的每个传感器的默认值。根据一天中的时间、一年中的时间和天气状况等，所记录的数据将是不同的。机器学习技术将增强默认值中此类差异的准确性。
[0048]
传感器记录来自物体的数据，如图1所示，并在物体暴露于源于风、地壳运动、爆炸或材料疲劳的正常或异常能量/力时，传感器检测该数据的变化[事件值]，如图10所示。
[0049]
声发射技术[aet]用于找到不同材料的破裂声。aet将限定声音模式，并识别结构是否处于风险中。
[0050]
在物体的尺寸较大的情况下，本发明包括附加监测单元。附加监测单元记录并处理相同的传感器数据。分析过程中使用的附加数学算法是监测单元和从动单元之间的测量数据。该测量提供了另一数据集以理解物体的位移。
[0051]
在监测单元中分析数据。结果被存储在监测单元的数据库中，并被上传到远程数据中心以用于进一步分析。
[0052]
系统检查事件值并将事件值与默认值进行比较。
[0053]
系统检查并与第三方数据库(即美国地质调查局(usgs)和国家气象局(nws)等)[环境数据]进行比较。获得环境数据的目的是为了更好地理解物体周围的状况(地面状况和天气状况)，以及包括来自物体附近的政府地震仪的震动数据。
[0054]
如果可用，来自同一地理区域内的其他监测单元的数据也被包括在物体的最终分析中。
[0055]
使用预先确定的协议来对最终分析[物体数据]进行分类。使用颜色代码来设计标准用户的简单分类以确定结构健康状况。颜色为：绿色(安全)、黄色(需要检查)、红色(不安全)。高级分类是为专业人员设计的，其中包括用于确定结构健康状况的详细建议。
[0056]
协议用于不同的目的。
[0057]
改进/升级/维修。
[0058]
随着时间的推移，物体数据表明材料疲劳、位移或结构中的任何其他类型的变化，结构中的任何其他类型的变化指示物体可能需要任何类型的加固，以确保结构安全使用。
[0059]
物体评估。
[0060]
该系统可以向买家、房地产经纪人、银行或类似机构提供物体的结构健康状况的历史记录，在物体被估价时这将是必要的信息。
[0061]
建筑许可评估。
[0062]
例如，在批准建筑许可、创建新政策和建筑规范以及在特定地理位置或物体上识别的与结构的安全标准有关的任何事项时，该系统有助于地方政府和土地所有者做出更好的决策。
[0063]
评估基础设施。
[0064]
该系统有助于地方政府和基础设施的所有者监测和保护与地质运动相关的较大物体，如气体、石油和供水管道、配电线路、炼油厂、风力发电站、桥梁、隧道、铁路等。
[0065]
自然灾害后评估。
[0066]
在物体暴露于任何类型的强运动的情况下，物体的用户/所有者将在此类事件之后立即接收关于物体的安全标准的指示。
[0067]
爆炸后评估。
[0068]
在物体暴露于附近的爆炸或直接爆炸中的情况下，物体的用户/所有者将在此类事件之后立即接收关于物体的安全标准的指示。
[0069]
水力压裂和类似的人为事件后。
[0070]
在物体暴露于水力压裂事件和/或类似的人为事件的情况下，物体的用户/所有者将在此类事件之后立即接收关于物体的安全标准的指示。
[0071]
上述7个类别中的每一个都使用专有的数学算法来自动确定物体是否在结构上受损和/或移位。如图3所示，经由smt/text、电子邮件或电话，将结果传递给物体的用户/所有者。除了这些方法之外，结果还可以被传递到单独的计算机服务器系统或与这些方法组合。
[0072]
在某些地理区域处，结构持续暴露于自然原因(地震和天气状况等)以及附近的人为基础设施(机场、道路等)的振动和运动。这种暴露会随着时间的推移使建筑材料磨损[磨损和撕裂]。目前，还没有技术来确定当结构持续暴露于这样的能量和力时的结构中的磨损和撕裂因素的状况。随着时间的推移，材料的磨损和撕裂将改变结构的健康状况，并最终损害结构的安全性。本发明提供了新的数据层，该新的数据层将指示“磨损和撕裂”变化，这将有助于维护随着时间的推移的结构的安全性。
[0073]
目前，还没有技术来确定在转手或进行评估时的结构的状况。结构每天都会受到和/或非凡的力，这种非常大的力在长期和短期内会使建筑材料磨损。进行物理检查的结构工程师只能使用其视觉来评估结构是否安全。这些当前的检查没有与结果进行比较的任何实际或真实的历史数据，以确定结构的状况。本发明提供了新的数据层，该新的数据层将有助于确定结构的价值和安全性。此外，本发明以视觉检测无法看到的方式来理解建筑材料的内部。
[0074]
目前，当物体暴露于上述力下，且该物体位于人口密集区域时，地方当局会立即关闭物体以确保安全，直到有认证的工程师已经检查结构/物体并将结构/物体分类为安全或不安全。在进行分类时，工程团队必须访问结构/物体。在地质事件中，大量结构/物体经常被影响。涉及较少数量的有认证的工程师的大量结构/物体是不平衡的比例，这使得安全分类的过程耗时且乏味。所需时间越长，预计受影响社会的经济损失就越大，并且伤亡风险也会增加。
[0075]
本发明使用硬件单元，该硬件单元监测物体是否受到上述事件的影响以及在多大程度上受到上述事件的影响。分析软件系统使用由传感器获得的数据并转换成数学算法来自动确定结构/物体是否安全。这将创建即时警报系统，并提高公共安全和第一响应者的安全。本发明也是第一响应者更好地理解事件之后物体是否安全进入的工具。此外，地方政府将具有更好、更快地对在哪里指导行动以帮助人们进行分类并防止进一步的伤害和伤亡的工具。系统在事件之后的几分钟内将物体按照最危险到最安全进行分类。
[0076]
构成本发明的各个部件或元件
[0077]
测量位移的lidar传感器；
[0078]
测量地面运动的加速度计；
[0079]
检测声发射的压电设备；
[0080]
气体和烟雾检测器；
[0081]
温度传感器；
[0082]
确定房间内是否有温暖的物体的无源红外传感器；
[0083]
用于在网络中连接的多个设备之间进行通信的射频设备(rf还识别监测单元之间的距离以检测位移)；
[0084]
用于声音警报和预先录制的声音的扬声器，换句话说，扬声器还能够进行对话通信；
[0085]
具有备用电池的蜂窝通信系统；
[0086]
用于与远程数据中心通信的wi-fi系统；和/或
[0087]
识别旋转的陀螺罗盘。
[0088]
本文描述了设备的每个部件，其进一步定义了本发明及其功能。对“标准模式”的任何引用都描述了监测系统中的模式，该模式从结构中收集数据，而不会受到任何非凡的或异常的力的影响。对“事件模式”的引用描述了监测系统被一个或更多个因素触发时的情况，该一个或更多个因素被识别为影响预定义阈值之外的值。在监测系统的出厂设置中或安装时定义阈值。
[0089]
光探测和测距传感器[lidar]
[0090]
lidar使用激光来确定结构内的两个设定点之间的距离。点a位于安装监测单元的墙上；点b与结构内的房间/空间的另一侧的设备相对。换句话说，点a和点b可以位于任何物体之间，内部或外部。将点之间收集的数据与新的读数和历史读数进行比较，以定义距离的任何变化。机器学习技术还利用该数据来理解距离随一天中的时间、一年中的时间、天气状况等的变化。该数据还与其他传感器数据关联使用，以进一步改进数据分析。
[0091]
触发：当获取的数据在预先确定阈值之外时，lidar触发系统进入事件模式。阈值因物体的不同而不同，也因时间的不同而不同。当新数据(每天)可用时，机器学习系统将持续不断地调整阈值。温度传感器、结构数据库中发现的物体的建筑材料、一天中的时间和一年中的时间之间的关系都将被包括在距离差异的确定中。
[0092]
标准模式：每天多次执行数据获取，如“系统模式”所述。
[0093]
事件模式：当加速度计数据返回在加速度计阈值之外的值时，执行数据获取。
[0094]
加速度计和陀螺仪
[0095]
三轴加速度计测量运动，并使用陀螺罗盘来确定位置。当监测/传感器单元安装在结构内的墙壁上并打开系统时，建立默认位置。加速度计全天候监测和记录振动。记录被存储和计算，使用机器学习技术，系统建立正确的默认值，换句话说，默认值。这些数据还用于理解距离随着一天中的时间、一年中的时间、天气状况等的变化。此外，该系统还理解振动和旋转。该数据还与其他数据传感器关联使用，以进一步改进数据分析。
[0096]
触发：当获取的数据在预先确定阈值之外时，加速度计触发系统进入事件模式。阈值因物体的不同而不同，也因时间的不同而不同。当新数据每天可用时，机器学习系统将持续不断地调整阈值。
[0097]
标准和事件模式：持续不断地监测和记录数据获取，如“系统模式”所述。
[0098]
气体和烟雾传感器
[0099]
该系统包括检测来自火灾的烟雾以及各种气体(诸如一氧化碳(co)、氰化氢
(hcn)、二氧化碳(co2)和氯化氢(hcl))的传感器。传感器始终检测气体，并在程度超过预先确定阈值时立即触发系统。除非触发一个或更多个传感器值，否则不会记录或存储传感器值。
[0100]
标准和事件模式：这些传感器仅为触发传感器。
[0101]
温度传感器
[0102]
温度传感器全天候监测并记录摄氏度/华氏度。记录被存储并与气体传感器互相参照，以识别爆炸的风险等级。这些记录与监测距离计算的lidar和rf互相参照。距离可能因结构的膨胀/收缩而改变。换句话说，距离的改变可能会破坏气体管线，增加爆炸风险。
[0103]
无源红外传感器(pir)
[0104]
当系统进入事件模式时，它激活pir传感器，以识别房间内是否有任何温暖的物体。pir传感器不能识别物体是人、动物还是可能被检测为与物体类似的热元件的其他任何物体。除非触发一个或更多个传感器，否则不会记录或存储传感器值。这些传感器仅为触发传感器。在pir数据检测到热元件的情况下，该数据与同时获取的声音数据互相参照。该系统将识别热元件和声音记录数据的组合是否可以归因于人或其他东西。
[0105]
标准和事件模式：该传感器始终仅为触发传感器
[0106]
射频(rf)
[0107]
当安装需要多于一个的设备时，rf用于对位置进行三角测量并识别每个传感器之间的距离。这是物体的位置和位移的评估的一部分。
[0108]
触发：当获取的数据在预先确定阈值之外时，rf触发系统进入事件模式。阈值因物体的不同而不同，也因时间的不同而不同。当新数据每天可用时，机器学习系统将持续不断地调整阈值。温度传感器、结构数据库中发现的物体的建筑材料、一天中的时间和一年中的时间之间的关系都将被包括在距离差异的确定中。
[0109]
标准模式：每天多次执行数据获取，如“系统模式”所述。
[0110]
事件模式：当加速度计返回在预先确定的加速度计阈值之外的值时，执行数据获取。
[0111]
声卡
[0112]
该系统使用声发射技术[aet]来识别来自构成结构的不同材料的各种破裂声。结构数据库识别存在的建筑材料，这使系统能够找到与该特定材料相关联的破裂声。受隐私和/或其他因素的影响，aet可能用于或不用于最终评估。
[0113]
pir传感器与声卡的关系(用于识别房间中的人)也可以用作对话参数。在事件模式中，可能有无法逃离该区域的人。
[0114]
扬声器
[0115]
扬声器将用于任何类型的警告信号、预先录制的语音消息或用于与房间内的人进行对话的情况。
[0116]
wi-fi
[0117]
系统中使用的标准通信充分利用wifi。系统使用本地wifi基础设施来设置、安装、控制和运行系统。
[0118]
蜂窝
[0119]
备份系统是蜂窝式的。在事件模式期间系统断电或普遍断电的情况下，将激活蜂
窝功能以与远程数据中心通信。
[0120]
备用电池
[0121]
在ac/dc电源不可用的情况下，系统使用其备用电池系统来继续按其所设计的那样进行监测和通信。
[0122]
在必须移动单元的情况下，可以通过选择离线模式来手动关闭监测单元。
[0123]
本发明在通常为几分钟持续时间的记录间隔内进行连续和周期性测量。如果所有传感器记录的数据值都在预先确定的值范围[定义的正常范围]内，则设备执行每个传感器的平均值的计算，并存储每个传感器的平均值，然后将这些值上传到数据中心。然后删除该记录序列，并在没有延迟或停止的情况下，启动新的记录序列。
[0124]
如果任何传感器检测到在正常范围之外的数据值，则(i)设备检查ac/dc电源是否有效，并且如果电源无效，则激活备用电池单元，然后(ii)设备检查wifi是否是有效，如果wifi无效，则可替代的通信部件被打开以与远程数据中心通信，然后(iii)所有传感器的记录序列被完全上传到远程数据中心，然后(iv)在设备上进行本地分析，并将结果上传到远程数据中心，然后(v)远程数据中心执行计算并从(a)设备、(b)第三方数据库、(c)任何自定义数据库中获取数据。基于这些计算的最终结果用于确定被监测物体的状况；并且作为(i)文本消息、(ii)电子邮件、(iii)语音消息或(iv)到计算机的外部网络的自定义数据集，该结果被转发给用户。本发明记录、存档和时间戳记所有数据。该过程继续进行，直到所有传感器返回至正常范围。
[0125]
附图的所有图示都是为了描述本发明的选定版本的目的，而不旨在限制本发明的范围。
[0126]
图1示出了本发明的概述。参考图1，本发明是一种确定结构完整性的方法。本发明包括以下各项：(a)监测硬件系统，该监测硬件系统包括如图8所示的用于从被监测的物体获得数据的一个或更多个传感器，以及(b)软件操作系统，该软件操作系统使用人工智能技术和逻辑来利用分析过程识别、检查和比较结构信息，以理解结构元件的值的变化，以及(c)托管系统，该托管系统位于远程数据中心处，远程数据中心提供对软件的在线使用的访问，该托管系统包括为虚拟环境提供平台的一个或更多个服务器，该平台可由多个同步用户通过网络来远程访问，以及(d)逻辑板，该逻辑板包括使用算法和机器学习技术来处理分析的数学运算(见图12)，以及(e)通信模块，该通信模块用于将来自分析的消息和建议转发给用户。
[0127]
图2示出了结构数据库。参考图2，本发明的用户将在使用该系统之前的注册过程中提供联系方式和结构数据。数据被存储在用户数据库中。该数据库包括以下各项：(i)关于所有者、管理者、用户和与该结构有关的任何其他人的联系信息，以及(ii)关于该结构的建筑学信息，该建筑学信息包括建筑材料、年龄、尺寸等，所有这些都是结构评估的必要部分。
[0128]
图3示出了设备/监测单元传感器。参考图3，本发明包括一种硬件监测单元，该硬件监测单元使用各种传感器，这些传感器识别加速度、分贝水平、摄氏度/华氏度温度、毫米位移、角度旋转、危险或有害气体、烟雾的存在以及来自物体的热信号。如果结构的占用空间较大，可以并联使用一个或更多个监测单元。当监测单元被安装在结构上时，通过互联网或卫星通信或蜂窝通信，经由路由，使用无线或有线通信，将该单元连接到远程数据中心处
的托管系统服务。
[0129]
第一数据获取用于获得和存储结构的初始默认值。可以随时从数据中心远程下载和安装软件更新。所有或单个监测单元都可以根据默认值和/或数据获取、记录和上传的频率来进行修改。图4示出了标准记录和数据获取。监测单元中的传感器按照预先定义的进度表来执行每天的数据获取，如图4所示。标准记录将全天候地连续进行。
[0130]
每个传感器执行并计算结构的真实和当前默认值，并将其存储在监测单元中。始终使用机器学习标准来处理数据，在需要调整默认值的情况下，则会自动进行调整。在标准监测模式下，在监测单元中执行数据分析，以确定是否存在单个异常或涉及传感器之间的基于关系的异常。如果所有数据点都在默认值范围内，则系统继续其常规标准监测进度表。
[0131]
图5示出了从监测单元到数据中心的上传进度表。参考图5，结果被存储在监测单元中，并被上传到数据中心。立即识别震动、脆响、移动或改变结构的原始状态的任何其他方式的力。如果来自任何传感器或监测单元中的传感器的组合的数据指示事件，和/或数据在默认值范围之外，则系统将随时被激活进入事件模式。
[0132]
图6示出了事件记录。参考图6，使用指示事件正在发生的变量来触发系统。
[0133]
当事件发生时，标准记录切换到事件记录。在监测单元中进行第一分析。结果分析和记录被上传到远程数据中心。
[0134]
受本发明的触发因素的影响，(i)命令将激活扬声器系统并执行警告声音和预先录制的语音消息，(ii)可以激活对话功能以与处于危难中的人进行实时通信。事件监测进度表继续进行，直到数据返回至其默认值范围为止。在事件期间，本发明使用声发射技术来获得记录，声发射技术可以识别结构中的破裂声。事件会在材料中产生“爆声(ping)”，“爆声”可用于辨别不同类型的材料的破裂。记录被上传到数据中心以进行分析。
[0135]
事件记录：当系统被触发时开始记录，并继续，直到默认值再次返回至范围内。事件过程：无论标准记录过程在周期中的何处，如果一个或更多个传感器指示默认值范围之外的值，并触发系统，则事件记录过程开始并继续记录，直到默认值再次返回至范围内，并具有附加的记录时间以包括事件后的数据获取。上传：整个记录被上传到数据中心。
[0136]
图7示出了数据中心分析。参考图7，本发明在数据中心中执行数据的第二分析。该分析包括单个结构数据、来自本地监测单元的数据和第三方数据库，第三方数据库可以用于理解结构经历了什么样的力和环境影响。分析的结果将触发对系统的用户的预先确定的建议。将在事件之后立即经由短信消息和电子邮件来传递这些建议。它们也将始终被在线显示在用户配置文件中。该功能对于想要理解结构在时间和环境暴露方面的自然进展的任何人来说是有价值的。
[0137]
图8示出了多个监测单元。如果结构较大，可能需要多个传感器监测单元。图8示出了如何监测这种较大建筑物的建议。
[0138]
图9示出了监测单元的规格。
[0139]
硬件使用8个传感器来从其监测的物体获得数据。传感器的数量不限制本发明。根据监测单元将被安装的位置，可能会有更多或更少的传感器。在“用于不同目的的协议”的标题下指定了示例。传感器正在监测：
[0140][0141]
该单元包括通信技术、存储器和处理能力。该单元由ac/dc供电，且包括备用电池系统。
[0142]
如果在监测单元所在的位置处发出警报或语音消息时，则该单元包括扬声器系统。
[0143]
本发明被设计为监测任何类型的结构物体以识别位置和位移。这些部件的组合表示新的电子监测系统。
[0144]
图10示出了监测单元的功能。
[0145]
当物体暴露于源于风、地壳运动、爆炸或材料疲劳的正常或异常能量/力时，会连续不断地记录数据并检测数据的变化[事件值]。
[0146]
图11示出了分析过程。
[0147]
监测单元：分析来自每个传感器的数据。每个分析结果都被编译为物体的整体分析。
[0148]
数据中心：来自多个内部和外部数据库的数据被编译并用于物体的最终分析处理。
[0149]
分类：数据被分类，并与预先选择的消息相连接，预先选择的消息被传递给物体的用户/所有者。
[0150]
图12示出了评估结构如何受到影响以及结构是否安全占用和使用的算法的示例。
[0151]
在图12中：
[0152]
1：附接到结构的监测单元按照数据获取协议来记录数据。数据被记录在系统中。
[0153]
2：检查并比较每个传感器的记录数据和阈值数据。
[0154]
3：该算法识别记录数据是在阈值范围之内还是在阈值范围之外。
[0155]
4：如果所有传感器值都在阈值范围内，则系统被重置，并且算法中不会激活动作/触发器。
[0156]
5：如果一个或更多个传感器在阈值范围之外，则系统将被触发并移至验证协议。系统查询外部数据库，以查看结构是否已暴露于将触发系统的事件。
[0157]
6：如果验证协议产生否定的结果，则系统被重置，无需进一步的动作。
[0158]
7：如果验证协议产生肯定的结果，则系统分析来自监测单元的数据以及来自结构外部的数据库的数据，以根据预先确定的风险分类数据库来对每个数据集进行分类。
[0159]
8：单个的风险分类被合成为风险分类报告，风险分类报告包括单个建议和警告。
[0160]
9：通过风险分类类别，系统向用户传递信息。
[0161]
10：通过机器学习技术来记录并使用每一次数据获取，以创建为所监测的物体单独定制的修订阈值。系统使用y天的简单移动平均值或中心移动平均值(a1+a2
…
+ax)来计算预先确定的天数(y)的移动平均值。
[0162]
如果本发明用于地理区域中的多个结构，则结果可以作为按风险类别、大小等排序的结构的优先列表来传递。这些结果可以被发布到官方或非官方数据库，以向第一响应者指示风险分类。结果也可以被提供给想要理解某些公共建筑(即学校、医院、机场、火车站等)的风险分类的任何人。结果还将指示人们可能处于紧急情况下的位置。本发明可以精确地识别事件发生时某人所在的位置。该信息可以直接被转发给第一响应者。该结果还可以在其他计算机化系统(诸如电网系统、核电站等)中触发行动号召响应。
[0163]
标准和事件分析的长期结果可用于(i)评估结构的材料疲劳，(ii)辨别随着时间的推移影响结构的事件的发生，以用于房地产交易、保险承保和银行评估，或任何其他类型的结构风险评估，(iii)与建筑学许可和/或建筑规范相关的评估。
[0164]
2019年7月4日，加利福尼亚州里奇克雷斯特发生6.4级地震。一路到旧金山都能感受到该地震。居民和地方政府立即开始处理自然灾害的善后事宜。人们回到他们的住宅，并认为地震结束。
[0165]
2019年7月5日，加利福尼亚州里奇克雷斯特发生7.1级地震。这次主震发生在强烈前震之后的24小时。第一次被击中的结构现在严重受损，第二次击中是毁灭性的。
[0166]
在接下来的一周，加利福尼亚州里奇克雷斯特记录了超过1000次震动。
[0167]
这是会让人们处于风险之中的典型的场景，因为他们不知道是否会很快再次发生强烈的运动事件，也不知道他们的住宅是否足够坚固以承受另一次撞击而不会倒塌。
[0168]
本发明的电子设计和布局是在基于格柏(gerber)格式的标准印刷电路板(pcb)上进行的。在pcb组装(pcba)之前，将仔细测试所使用的所有部件。工业pcba标准用于制造pcb。电路板被测试和质量控制，各个传感器的功能也是如此。然后，将pcb组装在为产品制造的塑料盒中。一旦组装完成，对产品进行功能测试并封装产品。该包装包括安装和用户手册。
[0169]
上述发明中的每个传感器都有必要促进对结构完整性的准确评估。随着从结构中获取更多数据，机器学习技术随着时间的推移改进了性能。安装在结构上的监测单元越多，为结构行为的分析获取的样本数据越多，可以创建的风险分析越好。
[0170]
如果将距离测量部件替换为其他类型的测量部件以识别位置和位移，则分析将产生相同和/或更好的结果。如果将声传感器替换为其他类型的声传感器，则分析将产生相同和/或更好的结果。如果本发明将被内置于其他类型的(移动或固定的)设备中，它将产生(相同的)和/或更好的结果。
[0171]
用户将从远程数据中心下载、安装和注册移动应用。将使用移动应用来注册设备。用户将在结构的内壁上的高位置处安装设备。除此之外，如果用户决定使用两个或更多个传感器，则应在结构的内壁的较低位置处安装至少一个传感器。该设备将启动一组机械自检，以确保正确安装。本发明将启动与远程数据中心的通信，远程数据中心将进行一系列的功能测试。此外，将要求用户提供关于结构的信息(类型、年龄、使用的材料等)以及相关方的姓名和联系信息。该设备现在正在执行其操作而无需任何用户交互。
[0172]
在事件之后，如果数据记录指示传感器数据在默认值范围之外，则用户将在几分钟内获得事件如何影响结构的分析，该分析包括关于建筑物的安全性的建议和准则。如果分析得出该建筑物是安全的，则用户可以进入该建筑物并恢复正常使用。如果分析发现发生了严重的结构损坏，则建议用户留在该建筑物外，并寻求专业工程师的帮助。还有一种中间情况，在这种中间情况中，分析指示可能发生了损坏。在这种情况下，将向用户详细解释发现的内容、其不确定性以及如何继续的建议。
[0173]
由事件触发的所有设备的结果将被汇总，并可以被提供给第一响应者，以便他们可以在进入结构之前了解风险水平，以及被提供给政府灾害管理团队，以便他们可以开始规划政府响应。这些信息还将被提供给关键基础设施和设施的运营者，以便他们可以在事件之后更好地管理资源和安全问题。此外，结果可以作为数值(而不是文本消息)被传递到第三方计算机化系统。这些数值可以触发其他系统来执行各种命令。
[0174]
此外，在事件之前、事件期间和事件之后进行的数据获取可以作为完整的数据记录被传递到保险公司、地方政府、第一响应者、应急机构等，以理解与实际自然灾害事件相关的结构发生了什么。
[0175]
也可以由第三方数据库触发该系统。第三方数据库的示例来自usgs、asce、qcn、nws、neic或记录自然灾害事件的任何其他第三方系统。如果系统从这些第三方数据库中的任何一个收到关于事件的警报，并且事件在阈值范围之外，则可以激活(触发)监测单元，除非监测单元自己的传感器尚未触发。
[0176]
此外，当不间断地长期监测结构时，系统检测由包括各种自然现象的环境状况引起的小振动和大振动导致的材料疲劳。随着时间的推移，结构将改变其配置，如果这种改变在阈值范围之外，系统将被触发并警告用户。
[0177]
虽然本公开包括特定示例，但是在已经理解本技术的公开之后这将是显而易见的，在不脱离权利要求及其等效物的精神和范围的情况下，可以在这些示例中进行形式和细节上的各种改变。