水坝安全实时监控系统的制作方法

本发明涉及设施安全监控，尤其涉及水坝安全实时监控系统。

背景技术：

1、设施安全监控技术领域专注于利用各种技术手段来监测和保护关键基础设施，以确保其持续稳定运行，并预防任何导致的损害或故障。在设施安全监控领域中，重点是实时数据的收集、分析和处理，这包括视频监控、环境监测、结构健康监测等。这些技术的应用范围广泛，从水坝、桥梁、建筑到其他各种公共和私人设施。

2、水坝安全实时监控系统是一种特定于水坝设施的安全保障系统。这个系统的主要目的是持续监控水坝的结构健康、水位、水质和周围环境等关键指标，以预防潜在的灾难，如泄洪、坝体破损或环境污染。通过实时监控，可以及时发现问题并采取必要的预防措施，从而保护人民生命财产安全和环境健康。

3、传统水坝安全监控系统面临数据收集和处理的局限性，环境监测往往不够全面，遗漏关键的风险因素。结构问题的识别依赖于定期的物理检查，这不仅耗时而且效率低下。传统方法在异常行为的检测和风险评估方面缺乏先进的数据分析工具，导致预测故障的能力有限。三维结构的精确映射在传统系统中往往难以实现，这限制了对复杂结构问题的深入理解。在渗漏监控方面，传统系统无法及时响应，增加了安全风险。裂缝的追踪和应力模拟不够精确，使得裂缝管理和应力调整策略缺乏必要的数据支持。因此，传统系统在数据收集和处理、结构问题识别、异常行为检测和风险评估、以及渗漏监控和裂缝管理方面存在明显不足，这些不足导致安全风险的增加和维修成本的上升。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的水坝安全实时监控系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：水坝安全实时监控系统包括环境监测模块、结构分析与特征识别模块、异常行为检测模块、预测与风险评估模块、坝体三维映射模块、渗漏监控与应对模块、裂缝追踪与管理模块、应力模拟与调整模块；

3、所述环境监测模块基于水坝的传感器网络，采用多源数据融合算法和信号处理方法，对气象、地质和水文数据进行实时监测和分析，并进行数据整合与优化，生成环境状态指标；

4、所述结构分析与特征识别模块基于环境状态指标，利用卷积神经网络进行深度图像分析，提取坝体结构的关键特征，并采用特征融合技术优化分析结果，生成结构特征图谱；

5、所述异常行为检测模块基于结构特征图谱，应用自编码器的机器学习算法进行异常模式识别，结合统计分析方法对坝体行为进行综合评估，生成异常行为分析；

6、所述预测与风险评估模块基于异常行为分析，采用时间序列分析捕捉数据的时间依赖性特征，并结合随机森林算法强化对数据模式的识别能力，并进行故障趋势的预测，生成风险评估与预测指标；

7、所述坝体三维映射模块结合风险评估与预测指标和结构特征图谱，采用雷达与光谱成像技术，结合立体重建算法，对坝体的结构和状态进行分析，并对其进行三维映射，生成坝体立体映射图；

8、所述渗漏监控与应对模块基于坝体立体映射图和异常行为分析，利用流体动力学模拟和支持向量机，监控渗漏情况，并制定应急响应策略，生成渗漏应对方案；

9、所述裂缝追踪与管理模块基于坝体立体映射图，运用图像处理技术和裂缝追踪算法对裂缝进行监控，结合裂缝动态分析并制定裂缝管理方案；

10、所述应力模拟与调整模块结合裂缝管理方案和环境状态指标，采用有限元分析方法和应力模拟技术，对坝体应力进行多维模拟，并根据模拟结果制定应力调整措施，生成应力调整方案。

11、作为本发明的进一步方案，所述环境状态指标包括气象数据、地质数据和水文数据，所述结构特征图谱包括坝体大部分的结构完整度、关键应力区域和潜在薄弱点，所述异常行为分析包括异常振动模式、温度变化趋势和湿度异常区域，所述风险评估与预测指标包括风险等级、预估的故障类型和故障预期时间，所述坝体立体映射图包括坝体的三维结构模型、内部结构细节和潜在裂缝区域，所述渗漏应对方案包括渗漏位置、渗漏规模评估和紧急维修方案，所述裂缝管理方案包括裂缝的位置、长度和宽度，以及裂缝发展趋势，所述应力调整方案包括应力分布图、关键应力区域和应力调整措施。

12、作为本发明的进一步方案，所述环境监测模块包括气象监测子模块、地质监测子模块、水文监测子模块；

13、所述气象监测子模块基于水坝的传感器网络，采集温度、湿度、风速的数据，使用python的pandas库进行数据整理，利用numpy进行统计分析，计算平均值、标准差的基础统计量，结合matplotlib进行数据可视化，呈现气象条件的变化趋势，生成气象条件分析；

14、所述地质监测子模块基于气象条件分析，采集土壤稳定性和地震活动数据，使用支持向量机进行地质稳定性分析，通过scikit-learn库设定svm参数，包括c为1.0、核函数选择径向基函数，进行模型训练和交叉验证，生成地质稳定性分析；

15、所述水文监测子模块基于地质稳定性分析，收集水位和流速数据，应用流体动力学模型进行水文分析，使用python的scipy库进行数值模拟，设定模拟参数包括流速初始值和水位变化范围，运用积分和微分方程求解水文动态，通过seaborn展现水文变化，生成环境状态指标。

16、作为本发明的进一步方案，所述结构分析与特征识别模块包括结构扫描子模块、特征识别子模块、特征融合子模块；

17、所述结构扫描子模块基于环境状态指标，进行激光扫描和红外成像捕捉坝体表面和内部结构，使用opencv执行图像预处理，包括高斯模糊参数设置为核大小5x5，标准差1.5平滑图像，边缘检测算法canny参数设置为阈值50和150识别图像边缘，进而生成结构图像数据；

18、所述特征识别子模块基于结构图像数据，采用tensorflow和keras构建卷积神经网络模型，配置包括3个卷积层conv2d每层过滤器数量分别为32、64、128，核大小均为3x3，3个最大池化层maxpooling2d池化窗口大小均为2x2，激活函数设置为relu，以及dropout层丢弃率设为0.5规避过拟合，设置优化器为adam，损失函数使用categorical_crossentropy，训练过程中调用fit方法参数设置为批大小32，迭代次数10，生成初步特征集；

19、所述特征融合子模块基于初步特征集，应用主成分分析和集成学习方法，使用scikit-learn执行pca参数设置为保留95%的方差，并结合随机森林算法树的数量设为100，最大深度设为10进行特征融合，表达坝体结构特征，生成结构特征图谱。

20、作为本发明的进一步方案，所述异常行为检测模块包括行为模式分析子模块、异常识别子模块、行为分析子模块；

21、所述行为模式分析子模块基于结构特征图谱，采用时间序列分析方法对坝体行为数据进行分析，使用python的statsmodels库，调用arima模型，设定模型参数差分阶数d为1，自回归项p为2，移动平均项q为2，执行时间序列预测，分析坝体行为的季节性和趋势性变化，生成坝体行为趋势分析；

22、所述异常识别子模块基于坝体行为趋势分析，利用自编码器进行异常模式识别，通过tensorflow和keras库构建自编码器网络，设置输入层和隐藏层神经元数量，使用均方误差损失函数，进行模型训练，识别坝体行为中的异常模式，生成异常模式识别结果；

23、所述行为分析子模块基于异常模式识别结果，应用统计分析方法对识别的异常模式进行综合评估，使用python的scipy库进行方差分析和假设检验，分析异常模式对坝体安全的潜在影响，生成异常行为分析。

24、作为本发明的进一步方案，所述预测与风险评估模块包括风险建模子模块、故障预测子模块、风险指标集成子模块；

25、所述风险建模子模块基于异常行为分析，使用时间序列分析方法，通过python的statsmodels库，在模型配置中，设置差分阶数d为1，自回归项p为2，移动平均项q为2，执行时间序列数据的拟合和预测，分析坝体行为数据的周期性变化和趋势，并识别预估存在的风险模式，生成时间序列分析结果；

26、所述故障预测子模块基于时间序列分析结果，运用随机森林算法进行故障趋势预测，在scikit-learn库中创建随机森林模型，设置树的数量为100，最大深度为10，预测未来出现的故障趋势，进而生成故障预测结果；

27、所述风险指标集成子模块基于故障预测结果，采用综合评估技术整合多个风险指标，运用加权评分方法和综合评级算法，将差异化的风险因素和指标进行量化和整合，形成多维风险评估框架，进而生成风险评估与预测指标。

28、作为本发明的进一步方案，所述坝体三维映射模块包括雷达映射子模块、光谱成像子模块、三维图像重建子模块；

29、所述雷达映射子模块基于风险评估与预测指标，进行雷达扫描，应用合成孔径雷达技术，设置波长范围为1-10cm，扫描角度为0-180度，捕捉坝体表面特征和几何形态，通过雷达回波数据分析坝体的表面结构，生成雷达映射数据；

30、所述光谱成像子模块基于雷达映射数据，应用光谱成像技术，设置光谱仪的波长覆盖范围为400-2500nm，成像分辨率为1024x1024像素，对坝体进行的光谱扫描，分析差异化波长下的反射特性，获取坝体材料和状态的信息，生成光谱成像数据；

31、所述三维图像重建子模块基于雷达映射数据和光谱成像数据，结合点云生成和表面网格化技术，执行三维模型的构建，运用算法将雷达和光谱数据融合，形成坝体的三维结构，并进行坝体表面和内部结构的细节重现，生成坝体立体映射图。

32、作为本发明的进一步方案，所述渗漏监控与应对模块包括渗漏监测子模块、紧急响应策略子模块、修复方案制定子模块；

33、所述渗漏监测子模块基于坝体立体映射图和异常行为分析，进行流体动力学模拟，应用计算流体动力学技术，通过设定流速初始值、水压分布和渗透系数的参数，使用ansys fluent进行数值模拟，模拟水流在坝体内部的行为，通过分析潜在渗漏区域，预估渗漏点和渗漏速率，生成渗漏监测数据；

34、所述紧急响应策略子模块基于渗漏监测数据，采用支持向量机算法对渗漏情况进行分析，通过scikit-learn库创建svm模型，设置核函数类型为径向基函数，正则化参数c设为1.0，进行模型训练和验证，对渗漏发展趋势进行预测，制定紧急响应方案；

35、所述修复方案制定子模块基于紧急响应方案，综合参照渗漏监测和预测结果，制定修复方案，包括确定修复材料、方法和操作步骤，制定修复流程和时间表，解决渗漏问题，生成渗漏应对方案。

36、作为本发明的进一步方案，所述裂缝追踪与管理模块包括裂缝识别子模块、裂缝追踪子模块、维修策略规划子模块；

37、所述裂缝识别子模块基于坝体立体映射图，采用canny边缘检测算法，对裂缝进行识别，设置canny算法的低阈值为50，高阈值为150，辅助裂缝边缘被标识，同时利用opencv库执行图像分割，对裂缝边界的迭代细化，标记出裂缝的位置和尺寸，生成裂缝识别数据；

38、所述裂缝追踪子模块基于裂缝识别数据，运用光流法追踪算法进行裂缝追踪，通过计算图像序列中像素点的运动追踪裂缝的动态变化，设置光流法的参数，金字塔层数为3，窗口大小为15x15像素，跟踪裂缝随时间的变化情况，分析裂缝的动态发展趋势，进而生成裂缝追踪结果；

39、所述维修策略规划子模块基于裂缝追踪结果，结合裂缝的位置、大小和发展速度，制定维修策略，参照使用的材料和方法，选择环氧树脂或水泥浆进行裂缝修补，定义修补步骤，通过清洁裂缝、填充材料和密封处理，制定维修计划和时间表，修复裂缝，进而生成裂缝管理方案。

40、作为本发明的进一步方案，所述应力模拟与调整模块包括有限元分析子模块、应力模拟子模块、调整策略制定子模块；

41、所述有限元分析子模块基于裂缝管理方案和环境状态指标，进行有限元分析，使用ansys软件进行坝体的几何建模，定义材料参数，弹性模量设为210 gpa，泊松比设为0.3，构建坝体的有限元网格，每个网格元素的大小设定为1m×1m，添加包括水压力和地震荷载在内的边界条件，进行模拟计算，分析坝体在差异化工况下的应力响应，生成有限元分析数据；

42、所述应力模拟子模块基于有限元分析数据，使用应力模拟技术进行分析，通过matlab进行数值模拟，调整模拟参数，参照差异化荷载条件下的应力变化，模拟坝体在实际工作状态下的应力分布，预测在极端条件下坝体的应力变化，生成应力模拟结果；

43、所述调整策略制定子模块基于应力模拟结果，结合坝体实际情况，制定应力调整策略，参照更换坝体结构材料，使用混凝土或增加额外支撑结构，降低关键区域的应力集中，规划施工步骤和时间安排生成应力调整方案。

44、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

45、本发明中，通过使用多源数据融合算法和信号处理方法，系统能够更全面地捕获和分析环境数据，从而提供更精确的环境状态指标。结构特征的深度图像分析和特征融合技术使得对坝体结构的识别更加准确，有助于及时发现潜在的结构问题。自编码器和随机森林算法在异常行为的检测和风险评估方面，为预测和预防故障提供了强有力的工具。雷达与光谱成像技术结合立体重建算法，提供了对坝体三维结构的精细映射，这有助于更准确地定位和分析结构问题。流体动力学模拟和支持向量机在渗漏监控方面的应用，提高了监控的灵敏度和响应速度。裂缝的实时追踪和动态分析，以及有限元分析和应力模拟技术的结合，为裂缝管理和应力调整提供了高效的解决方案。