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如何切实加强水利工程安全监测信息管理

发表时间：2021/8/9 来源：《探索科学》2021年6月作者：崔连忠

[导读] 为了有效地控制大坝的生命周期过程，实现基于原型观测的大坝安全性实时诊断和合理评价具有重要意义。开发大坝安全智能预警系统(IEWSDS)是实现上述目标的重要途径。

浙江华东测绘与工程安全技术有限公司崔连忠 310014

摘要：为了有效地控制大坝的生命周期过程，实现基于原型观测的大坝安全性实时诊断和合理评价具有重要意义。开发大坝安全智能预警系统(IEWSDS)是实现上述目标的重要途径。本文将大坝视为一个重要的智能系统，从而构建了一个由传感系统(神经)、中央处理器(大脑)和决策器(机体)组成的大坝安全仿生模型。基于上述模型和系统工程，本文设计了一个由集成控制、智能推理机、工程数据库、模型库、图形库和输入输出模块组成的 IEWSDS。该系统采用基于面向对象数据模型的元数据库技术，实现了存储来自不同信息源的大坝安全数据的同类或非同类数据库的集成。采用多级链接方式管理模型库。智能推理机是 IEWSDS 的中央处理单元，实现对大坝安全的数据分析、异常诊断和评价。由于该系统具有较强的非线性和动态特性，采用基于小波网络的组合模型对大坝运行特性进行逼近和预测。异常诊断是发现疾病与基因之间规律性认识的过程。提出了基于粗糙集理论的属性约简方法，以自适应地诊断异常情况，找出异常情况的成因。大坝安全状态是动态变化的，表现为定量变化和定性变化两种方式。因此，在大坝安全评价过程中，需要综合考虑定量和定性的变化。
关键词：水利工程安全监测信息管理
        引言
        自1950年以来，我国大坝建设发展迅速。现在有17,526座15-30米高的大坝和4,578座超过30米高的大坝。这些工程在防洪、灌溉、发电等方面带来了巨大的效益。然而，由于水文、地质、设计、施工和老化等方面的原因，一些大坝存在隐患，保证大坝的安全就显得越来越重要。在原型观测的基础上，常用数学和力学方法来解决上述问题。这些经典的方法对大坝安全监测非常重要[2] ，但这些方法往往不强调学习经验和专家知识[3][4]。
        基于生命科学和系统工程的思想，提出了一种大坝安全诊断与评价的仿生模型。根据该模型，设计了一个大坝安全智能预警系统(简称 IEWSDS) ，该系统包括信息集成管理、数据组合分析、异常源自适应挖掘和大坝安全综合评价。
        一．基于仿生模型的 IEWSDS 全局结构
        1.1.大坝安全监测的仿生模型
        根据大坝的生命过程和大坝安全诊断与评价的一般思路，大坝可视为一个重要的智能系统。基于仿生学理论，大坝安全监测的仿生模型主要由大脑、神经和机体组成。利用传感系统(神经网络)实时获取大坝外部环境和结构特征信息。其次，利用先进的数据处理技术，将从大量观测数据源中挖掘出来的准确可靠的数据输入中央处理单元(大脑)。再次，运用数学、力学、信息科学、人工智能等相结合的理论和方法，对观测资料进行分析，发现异常症状。第四，从系统和整体的观点出发，自适应诊断大坝异常征兆的成因，动态评价大坝安全状况，提出建议并反馈给决策部门。最后，对坝体和坝基采取补救处理、运行控水、增加观测次数等工程措施，这些措施可以看作是有机体的功能。
        1.2.综合就业服务网的全球结构
        该系统由集成控制模块、智能推理机、项目数据库、模型库、图形库、信息管理和输入输出模块组成。在集成控制模块，该系统由集成控制模块、智能推理机、项目数据库、模型库、图形库、信息管理和输入输出模块组成。项目的工程数据库用于存储大量的工程档案和观测数据。工程数据库分为工程档案数据库、原始数据库、重组数据库和生成数据库四个子数据库。工程档案数据库主要存储安全监测的设计、施工和运行数据。来源数据库存储由传感系统收集的原型观测数据。重组数据库存储已处理的数据。生成数据库主要存储智能推理机的各种推理结果。而模型库主要包括实测资料分析程序、结构分析程序、渗流分析程序、诊断程序和评价程序等。当异常情况发生时，它们可以用来实现各种数值分析。图形库主要包括工程安全图表、监测数据分析、结构与渗流分析、综合评价与辅助决策等。智能推理机是知识和专家经验的集合。对大坝安全信息进行集成与分析，对大坝安全进行诊断与评价，并作出决策。

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        二．水利工程信息管理方案设计
        2.1. 数据集成管理
        不同数据采集单元(DAU)采集的数据通常存储在不同类型的数据库中。有些数据库是同构的，但有些可能是非同构的。采用面向对象数据模型(OODM)构建元数据库，实现数据库的集成，从而管理从不同数据源收集到的大坝安全信息。利用面向对象数据库构建元数据库，可以实现对本地数据库中数据的描述，实现集成管理。当系统需要访问一个数据时，首先由元数据管理器找到相应的类或对象。接下来，根据这个类或对象的属性完成数据查询。元数据库实现了数据库的集成，支持数据共享、交互操作、数据库之间的自治，可以实现系统数据库平台的开放式互连。
        2.2. 模型库的多级链接技术
        该系统采用多级链接方式管理模型库中的文件。建立了四级存储结构，形成调用状态链接，通过控制菜单和接口程序调用模型库中的程序。一级结构是模型库字典，用于存储源程序、执行模块或目标程序等的路径信息。第二层结构为模型字典，实现了模型库中序列号、名称、类型的存储和程序的简单说明。根据程序名称和类型建立索引，提高了程序的查询效率。第二层结构为模型字典，实现了模型库中序列号、名称、类型的存储和程序的简单说明。根据程序名称和类型建立索引，提高了程序的查询效率。第四层结构是程序的主体部分，以文件格式存储。文件格式为源程序代码、执行文件或函数。
        三．水利工程安全监测信息系统智能推理机设计
        3.1. 大坝运行特性的组合分析模型
        许多被称为子模型的单一模型的最佳组合已被证实是一种有效的方法，可以为大坝安全运行特性提供更准确的近似值和预测。然而，很难构造出可行的、有效的组合函数。小波网络具有很强的拟合能力和容错能力，是函数逼近的一个强有力的工具。针对大坝运行行为的强非线性和动态特性，采用基于小波框架的小波网络构造非线性组合函数。
        3.2. 大坝病害诊断模型
        荷载集与效应集的关系是决定坝体结构特性的主要因素。因此，水坝病害的诊断就是发现病害与其成因之间逻辑模式的认识过程。粗糙集理论是一种新的数学工具，可用于处理不精确、不确定或不完整的描述 . 大坝病害诊断决策表中存在两类属性值。一个是变形和温度等连续属性，它描述了大坝的成因。它的价值在于一个连续的宇宙。另一种是用语言或混凝土的裂缝、浇筑方法、养护工程等判别值来表示。利用粗糙集理论对大坝病害诊断决策表进行分析时，需要用判别数据来描述属性值。连续性价值需要区分。抽象出判别值。为此，建立了大坝病害诊断决策系统。它被称为信息系统(s)。信息系统可以看作是一个决策表，其行和列分别对应于坝(对象)和属性的分析。
        3.3. 大坝安全评价模型
        在恶劣的工作环境下，大坝的安全状态是动态变化的，表现为定量变化和定性变化两种方式。因此，在大坝安全评价过程中，需要综合考虑定量和定性的变化。在可拓评价方法中，将大坝领域的专业知识与可拓理论相结合。将大坝安全状态的定量变化和定性变化集成为一个物元。
        四．结束语
        开发大坝安全智能预警系统(IEWSDS)是保证工程安全、优化设计、施工和运行的重要措施。本文提出的智能推理模型拓宽了推理范围，提高了系统的推理效率。该系统为推进大坝安全管理的现代化水平提供了强大的帮助和支持，减轻了管理者的工作负担。另一方面，该系统的总体设计思想和开发原则也可以为边坡稳定性监测提供有益的参考。
参考文献：
[1]阮利民. 水利工程运行管理工作现状与展望[J]. 水资源开发与管理,2019,(04):12-15.
[2]阮利民. 水利工程运行管理工作现状与展望[J]. 水利建设与管理,2019,39(04):10-13.
[3]杨永国. 如何切实加强水利工程安全监测信息管理[J]. 工程建设与设计,2017,(20):160-161.
[4]陈煜,王树伟,王冠华. 水利工程建设管理云计算平台的研究与实践[J]. 水利信息化,2013,(05):14-18.