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    多對象多場景自動化監測預警平臺研發及實踐

    所屬分類:農業論文 閱讀次 時間:2021-11-17 15:56

    本文摘要:摘要:針對自動化監測技術在多對象多場景工程應用中缺乏規范化、標準化、系統化和信息孤島等突出現象,研發了地質災害與工程結構自動化監測預警平臺(以下簡稱融合平臺)。平臺利用3S、物聯網、云計算、人工智能等技術,采用SOA架構,將多源異構監測數據和地質災害災體及

      摘要:針對自動化監測技術在多對象多場景工程應用中缺乏規范化、標準化、系統化和信息孤島等突出現象,研發了“地質災害與工程結構自動化監測預警平臺”(以下簡稱“融合平臺”)。平臺利用3S、物聯網、云計算、人工智能等技術,采用SOA架構,將多源異構監測數據和地質災害災體及各種工程結構的多對象、多場景監測數據統一融合在一個平臺中進行處理、存儲和管理,實現了多行業、跨領域自動化監測預警的融合和各安全責任主體之間的數據共享。探索了一套符合監測對象特性的預測預報數學模型,將灰色系統、AI深度神經網絡、支持向量機等模型應用于地質災害與工程結構安全自動化監測的分析與預測。迎合了多層級預警預報管理和定制服務的需求,設置了不同預警等級標準及相應指標。此外,平臺建立了自動化監測設備管理分類和維護體系;設計了監測時報、日報和月報三種標準報表格式,實現了監測成果自動化、標準化和快速化輸出。

      關鍵詞:多對象;多場景;自動化監測;預警;融合平臺

    自動化監測技術

      近二十年來,自動化監測技術作為一門新型的應用技術在地質災害“早期識別、預警預報、主動防治”和工程結構施工安全及運行健康監控等領域得到了快速的發展[1]。但是,由于自動化監測技術是測量傳感器技術、計算機編程技術、數據處理與分析技術、無線通訊技術、預警預報技術等多分支技術的高度聚合,這些分支技術既相對獨立又相互影響。因此,自動化監測技術的快速發展既是這些分支技術快速發展推動的結果又受制于這些分支技術發展的水平。許多研發平臺的學者們圍繞自動化監測技術的發展和應用在監測設備、無線組網和通訊、數據處理與分析、預警預報、工程應用等方面提出了很好的思想和作出了重要貢獻。

      1自動化監測存在的幾個主要問題

      眾觀引言中的介紹,自動化監測存在如下幾個主要問題:

      (1)未實現多源異構數據接入統一管理平臺。不同廠商傳感器監測數據輸入格式不同,難以兼容、不便管理,明顯存在“一對一”和“多對多”現象。(2)多對象、多場景自動化監測預警預報不能在一個管理平臺實現。存在管理繁瑣,集約化程度低,信息孤島等突出現象。不能實現多行業、跨領域自動化監測預警預報的融合和各安全責任主體之間的數據共享,城市安全管理和應急處置能力。(3)監測數據展示單調,不能利用已有數據對監測對象進行趨勢性預判。無法實現提前預測從而達到智能預警。

      (4)管理模式僵化,不能到預警預報的多層級管理體系和滿足定制服務功能需求。不能響應不同監測對象預警等級和閾值的需求,不能規范包含專家輔助決策系統的預警處置流程,不能實現快速、及時、多通道的信息發布和預警處置。(5)不能科學管理海量監測設備管理和快速有效維護。(6)難以實現監測全過程成果輸出的自動化、標準化和快速化。(7)海量數據來源多、類型多,數據追索難、存儲難。譬如數據有衛星數據,航拍數據,三維地質數據,工程地質數據,紙質數據等等來源。(8)監測設備和工作缺乏規范化和標準化。

      2“融合平臺”建設歷程及路徑

      2.1建設歷程

      針對上述系列問題,“融合平臺”的研發和建設歷程分為三個階段:第一個階段為“一對一”階段,此階段是借用平臺階段;第二個階段為“多對多”階段,此階段為關鍵研發階段;第三個階段為“多對一”階段,此階段為修改、調試到正式上線運行階段。

      2.2建設路徑

      根據“融合平臺”建設目標和發展歷程中的階段性特征,筆者設計了如下平臺架構和建設路徑:首先,設計一個基于物聯網技術的自動化監測預警預報平臺架構。其次,緊扣自動化監測技術的四個環節,即:數據采集的自動化、傳輸的自動化、處理的自動化、管理和應用(即,預警預報的自動化)。

      依照上述四個環節的遞次關系,既各自獨立又相互銜接地建設“感、傳、知、用”四大功能模塊,路徑如下:第一步,利用高精度、低功耗智能傳感器和量測設備對監測對象的精確感知,將監測對象的物理量及其變化量測出來并以規定格式通過有線或無線發送到數據采集箱,完成數據采集。第二步,利用IoT物聯網,通過短信、北斗衛星短報文、3/4/5G無線數據、WiFi中繼、光纖專線等雙向傳輸技術進行數據采集箱和接收終端之間的傳輸完成數據傳輸。第三步,利用開源集群云計算平臺進行分布式存儲、處理、計算、分析和共享完成數據處理。第四步,利用預警預報模型、機器學習AI(人工智能)、圖像可視化比對等手段進行智能化預警預報完成數據應用。

      3“融合平臺”功能展示及創新總結

      3.1功能展示

      根據“融合平臺”的建設項目及功能要求,劃分為個一級功能模塊,15個二級功能模塊,30個三級功能模塊。其中,一級功能模塊分別為:實時監測模塊、數據管理模塊、監測預警模塊、系統管理模塊、大屏系統模塊。

      3.2創新總結

      為應對地質災害和工程事故發生的多樣性、復雜性,尤其是突發性,及時、快速、自動地對災害體的穩定狀態和變化趨勢做出判斷、預測及預警,以建設“界面友好、功能強大、便于操作、預警預報準確”的多對象多場景下自動化監測平臺為目標,“融合平臺”實現了如下技術突破和管理創新:

      (1)技術上的三個突破:

      1)創建了多源異構數據自動化監測預警預報的統一管理平臺。為改變不同廠商傳感器監測數據接入難以兼容、不便管理的局面,強力推進不同廠商傳感器數據接入標準的統一化和標準化措施,完成了自動化監測預警平臺從“一對一”、“多對多”到“多對一”的時空跨越;開啟了多廠商多設備數據采集的標準化和數據傳輸的快速化新時代;2)創建了地質災害體和工程結構的多對象、多場景自動化監測預警的統一管理中心。利用SOA架構,將地質災害監測和各種工程結構監測融合在一個平臺中,實現了多行業、跨領域自動化監測預警融合和各安全責任主體之間的數據共享,從而顯著提高了城市安全管理和應急處置能力。

      3)創建了一套符合監測對象特性的監測策略、數據處理、預測預報數學模型的自動化監測預警預報體系。首次提出針對余泥渣土填埋場的雷達陰影恢復地形方法,實現填埋場填土過程非接觸的三維測量。創新性地將灰色系統、AI深度神經網絡、支持向量機等模型應用于地質災害與工程結構安全自動化監測的分析與預測,從而顯著提升了預警預報的準確性和可靠性。“融合平臺”將灰色系統GM(1,1)模型、AI深度神經網絡模型、支持向量機等模型應用于深圳市某基坑支護工程的自動化監測實測值和預測值的對比圖。

      (2)管理上的三個創新:

      1)創建了多層級監測預警管理體系和定制服務功能。設置了多層級權限管理中心,從而響應了監測預警層級管理的需要,以及響應了不同監測對象預警等級和閾值的需求;規范了包含專家輔助決策系統的預警處置流程,實現了快速、及時、多通道的信息發布和預警處置。分別是“融合平臺”創建的邊坡災害、周邊環境簡單的基坑工程和周邊存在隧道或地鐵的基坑工程的自動化監測預警預報等級劃分標準及相關特征指標。

      2)創建了自動化監測設備管理分類和維護體系。針對海量監測設備管理和維護的復雜性和艱巨性,建立了自動化監測設備管理分類方法,實現了監測設備的模塊化管理和精準維護體系。

      3)創新性地實現了監測全過程成果輸出的自動化和標準化。根據預警預報時間間隔要求和自動化監測數據采集頻率,平臺設置了監測時報、日報和月報三種標準報表格式,實現了監測成果(文字報告和報表)自動化、標準化和快速化輸出。

      4“融合平臺”工程應用及成效

      4.1工程應用

      “融合平臺”已經在百余項邊坡工程、基坑工程、棄土場工程、地鐵隧道工程和房屋工程等自動化監測中推廣應用10。這些類型工程代表如:深圳市寶安區地質災害隱患點實時影像動態自動化監測、深圳市福田區香蜜湖鴻新花園西北側擋墻(南天電力)邊坡自動化監測、深圳市大鵬新區陶柏莉花園二期南側邊坡搶險工程自動化監測、深圳地鐵14號線工區布吉站基坑自動化監測、深圳市受納場自動化安全監測設備采購及安裝(新屋圍受納場安全監測分項工程)、深圳市地鐵10號線工程盾構施工福民新村自動化監測,等等工程。

      4.2應用成效

      近三年來,“融合平臺”成功實現了多次預警預報,最大程度地避免或減輕了災害造成的人員傷亡和財產損失,部分成功預警預報的實例如下:(1)2017年月23日13時42分,當深圳市地鐵20號線會展北站基坑深部19處水平位移累計最大值達到了32.01mm,超過了報警值32mm,平臺立即發布了警情,我局監控中心及時發出預警信息,有關各方及時趕赴現場進行處置,保證了基坑的安全。(2)2018年月15日,深圳市南山區平山垃圾填埋場自動化監測表面水平位移累計最大值達到62.074mm,超過報警值20mm,觸發預警平臺報警,經實地調查為果樹種植擾動,導致數據發生變化。

      結論

      (1)論文針對自動化監測技術在多對象多場景工程應用中缺乏規范化、標準化、系統化和信息孤島等突出現象,介紹了“融合平臺”建設歷程及建設路徑、模塊功能和突破創新。(2)創建了多源異構數據自動化監測預警智能平臺,從規范多廠商和海量設備監測數據輸出格式統一化入手,采用SOA架構,實現了多對象、多場景的監測數據在同一平臺中的高度融合和運維管理。(3)針對監測預警層級管理和監測對象區別預警的定制服務需要,設置了多層級權限管理中心和多種預警預測等級,提出并制定了對應的預警閾值選取原則,滿足了各層級各安全責任主體之間數據共享的及時性和互通性需求,并通過建立監測設備分類和管理體系,實現了監測設備的模塊化管理和快速精準維護。(4)“融合平臺”集成灰色系統、Al深度神經網絡、支持向量機等模型,構建了一套符合監測對象特性的監測策略、數據處理、預測預報的應用體系,滿足了地質災害與工程結構安全自動化監測預警需求,顯著提升了地質災害預警和工程事故的應急處置能力。(5)根據預警預報時間間隔要求和自動化監測數據采集頻率能力,平臺設置了時報、日報和月報三種標準報表格式,實現了監測成果自動化、標準化和快速化輸出。

      參考文獻

      [1]JinYabing,GongShuyun,etal.Automaticmonitoringtechnologyandpracticeofslopeandfoundationpit[M].GeologicalPress,July2019(金亞兵,龔淑云,楊傲等著.邊坡與基坑自動化監測技術及實踐[M].地質出版社,2019.7)

      [2]ZhaoZhiren,XuRui.AdvanceandProspectofMonitoringTechnologyforDamSafety[J].HydropowerAutomationandDamMonitoring,2010,345):5257(趙志仁,徐銳.國內外大壩安全監測技術發展現狀與展望[J].水電自動化與大壩監測,2010,345):5257)

      [3]ZhangYouliang,ChenCongxin,LiuXiaowei.Objectorientedmodelanddevelopmentofdeepfoundationpitmonitoringsystem[J].ChineseJournalofRockMechanicsandEngineering.2000,(S1):10611064(張友良,陳從新,劉小巍.面向對象的深基坑監測模型及系統開發[J].巖石力學與工程學報,2000,(S1):10611064)

      作者:金亞兵,楊傲

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