本發(fā)明涉及智能監(jiān)控領(lǐng)域，尤其涉及一種圍堰施工過程的智能監(jiān)控預(yù)警方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、圍堰施工是橋梁建造過程中非常關(guān)鍵的一部分，尤其是在跨江、跨河、跨海的橋梁建設(shè)中，圍堰施工不僅要確保橋梁基礎(chǔ)的安全穩(wěn)定，還要應(yīng)對復(fù)雜的水文、地質(zhì)等環(huán)境因素。然而，現(xiàn)有的圍堰施工監(jiān)測手段仍然存在一些缺點，影響了施工過程中的安全性和穩(wěn)定性。

2、在現(xiàn)有技術(shù)中對于圍堰施工監(jiān)測數(shù)據(jù)的實時性和準確性仍是一個問題。雖然現(xiàn)代技術(shù)已經(jīng)能夠通過傳感器對水文、地質(zhì)等環(huán)境參數(shù)進行實時監(jiān)控，但由于現(xiàn)場環(huán)境的復(fù)雜性和傳感器布置的局限性，很多時候無法全面覆蓋圍堰施工區(qū)域的所有關(guān)鍵風(fēng)險點。此外，部分傳感器可能受到惡劣環(huán)境條件（如水流、沉積物、溫度波動等）的干擾，導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差，從而影響風(fēng)險評估的準確性。其次，數(shù)據(jù)處理和分析能力有限。雖然有些系統(tǒng)能夠收集大量數(shù)據(jù)，但往往缺乏足夠強大的數(shù)據(jù)處理能力和智能化分析工具?，F(xiàn)有的監(jiān)測系統(tǒng)往往依賴人工分析或簡單的算法處理，難以做到對復(fù)雜多變的施工現(xiàn)場環(huán)境進行實時、全面的風(fēng)險預(yù)測。尤其是在面對大量異構(gòu)數(shù)據(jù)（如水位、土壤沉降、氣象變化等）時，數(shù)據(jù)的整合和對比分析仍存在一定的困難，難以高效、精準地識別潛在的施工風(fēng)險。此外，現(xiàn)有的圍堰施工預(yù)警機制的響應(yīng)不夠靈敏和智能?，F(xiàn)有的圍堰施工監(jiān)測系統(tǒng)在出現(xiàn)風(fēng)險時，往往需要一定的時間來識別和反應(yīng)，這可能導(dǎo)致危險發(fā)生時沒有足夠的時間采取有效的應(yīng)急措施。而且，現(xiàn)有的預(yù)警機制大多基于固定的閾值設(shè)定，缺乏動態(tài)調(diào)整和自適應(yīng)能力，無法根據(jù)不同的施工階段或環(huán)境條件靈活調(diào)整預(yù)警策略，可能會出現(xiàn)誤報或漏報的情況。

3、因此，雖然圍堰施工監(jiān)測技術(shù)不斷進步，但依然存在數(shù)據(jù)采集不全、分析精度不足、預(yù)警響應(yīng)滯后等問題，這些缺點限制了其在復(fù)雜施工環(huán)境中的應(yīng)用效果，亟待通過智能化、自動化技術(shù)的提升，改善其監(jiān)測能力和風(fēng)險預(yù)警水平。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明目的之一在于提供一種圍堰施工過程的智能監(jiān)控預(yù)警方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中分析精度不足、預(yù)警響應(yīng)滯后的問題。

2、本發(fā)明通過下述技術(shù)方案實現(xiàn)，一種圍堰施工過程的智能監(jiān)控預(yù)警方法，包括如下步驟，s100、收集施工地點歷史水文數(shù)據(jù)和地質(zhì)數(shù)據(jù)，構(gòu)建水文-地質(zhì)數(shù)據(jù)庫，并對所述水文-地質(zhì)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行清理標記，得到圍堰施工過程中的風(fēng)險因子，根據(jù)所述風(fēng)險因子在水文-地質(zhì)數(shù)據(jù)庫中標注出水文、地質(zhì)的風(fēng)險類型和安全標準閾值，同時將所述風(fēng)險因子發(fā)送到施工現(xiàn)場的網(wǎng)絡(luò)傳輸節(jié)點集合中；s200、根據(jù)圍堰的具體類型確定需要監(jiān)控的關(guān)鍵參數(shù)，所述關(guān)鍵參數(shù)包括，水位與流速、沉降與位移、應(yīng)力與變形、渾濁度、振動與噪聲、環(huán)境氣象，根據(jù)所述關(guān)鍵參數(shù)選擇相應(yīng)的傳感器采集數(shù)據(jù)，同時在布置傳感器時為傳感器分配唯一的id，使得傳感器在上傳數(shù)據(jù)的同時并在數(shù)據(jù)中包含來源信息，方便后續(xù)數(shù)據(jù)的組織和查詢，對傳感器的類型進行劃分，將相同類型的傳感器整合為一個匯聚節(jié)點，同一種類型的多個傳感器對應(yīng)一個匯聚節(jié)點，避免每個單獨傳感器都直接與后臺系統(tǒng)連接，同一種類型的多個傳感器采集到的數(shù)據(jù)統(tǒng)一上傳到對應(yīng)的匯聚節(jié)點，將這些所有的匯聚節(jié)點進行整合，成為一個網(wǎng)絡(luò)傳輸節(jié)點集合，網(wǎng)絡(luò)傳輸節(jié)點集合收集所述匯聚節(jié)點發(fā)送的數(shù)據(jù)，并對接收到的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，并將經(jīng)過預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行壓縮發(fā)送到數(shù)據(jù)處理中心；s300、數(shù)據(jù)處理中心根據(jù)傳感器的種類構(gòu)建傳感器數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)中心在收到網(wǎng)絡(luò)傳輸節(jié)點集合發(fā)送的壓縮數(shù)據(jù)后，先對數(shù)據(jù)進行解壓，然后根據(jù)數(shù)據(jù)的類型將其存入傳感器數(shù)據(jù)庫，將傳感器數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)與水文-地質(zhì)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行對比，得到不同傳感器數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù)，基于所述不同傳感器數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù)和風(fēng)險因子構(gòu)建得到圍堰施工預(yù)警條件逐級篩選機制，將篩選后的施工預(yù)警評價參數(shù)進行量化疊加，得到圍堰施工預(yù)警模型，圍堰施工預(yù)警模型的通式為：

3、y=α0+α1x1?+α2x2+α3x3……+αixi+λ，其中，y為施工預(yù)警評價參數(shù)，x1為施工預(yù)警的第一個水文-地質(zhì)風(fēng)險因子；x2為施工預(yù)警的第二個水文-地質(zhì)風(fēng)險因子；xi為施工預(yù)警的第i個水文-地質(zhì)風(fēng)險因子；α0為第一類傳感器數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù)，α1為第二類傳感器數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù)，α2為第三類傳感器數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù)，αi為第i+1個類傳感器數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù)，λ為隨機誤差參數(shù)；s400、根據(jù)構(gòu)建得到的圍堰施工預(yù)警模型，結(jié)合所述傳感器數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)對圍堰施工過程進行實時風(fēng)險識別，最終得到風(fēng)險表征參數(shù)模型的風(fēng)險發(fā)生的概率，并根據(jù)風(fēng)險發(fā)生的概率進行預(yù)警。

4、進一步地，智能監(jiān)控預(yù)警方法還包括，收集環(huán)境與生態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)庫，標注出對應(yīng)的生態(tài)環(huán)境污染標準閾值，將網(wǎng)絡(luò)傳輸節(jié)點集合發(fā)送的數(shù)據(jù)與生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行比較，根據(jù)標注的生態(tài)環(huán)境污染標準閾值，判斷圍堰施工過程中對于生態(tài)環(huán)境的影響。

5、進一步地，清理標記包括如下子步驟：s110、根據(jù)圍堰的具體類型獲取對應(yīng)的施工要求，結(jié)合所述水文-地質(zhì)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，總結(jié)得到水文-地質(zhì)構(gòu)造對圍堰施工的影響關(guān)系，并獲取所述影響關(guān)系的主控制因素，根據(jù)所述影響關(guān)系及所述主控制因素建立圍堰施工條件綜合評價指標體系；s120、根據(jù)所述圍堰施工條件綜合評價指標體系，按照影響大小的不同分別賦予不同權(quán)重，將不同的水文-地質(zhì)特征按照對圍堰施工條件的影響劃分出不同的梯次組合并計算得到每個梯次組合的總風(fēng)險值。

6、進一步地，劃分出不同的梯次組合并計算得到每個梯次組合的總風(fēng)險值包括，根據(jù)水文-地質(zhì)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)標記出數(shù)據(jù)庫中不同的水文因素和地質(zhì)因素特征對于圍堰施工條件的影響程度，得到影響因子，并為影響因子分配對應(yīng)的權(quán)重；根據(jù)每個水文和地質(zhì)特征對圍堰施工的影響程度及分配的權(quán)重，將所述水文和地質(zhì)的不同組合劃分為多個梯次。

7、進一步地，劃分為多個梯次包括如下劃分步驟，s121、根據(jù)水文-地質(zhì)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的分布確定所述影響因子的影響等級，將其劃分為三個影響等級，分別為高影響，中等影響以及低影響；s122、根據(jù)所述影響等級構(gòu)建梯次組合，將不同權(quán)重的影響因子歸入三個梯次，分別為高風(fēng)險梯次，中風(fēng)險梯次以及低風(fēng)險梯次；s123、對根據(jù)影響因子分配的權(quán)重，計算出每個梯次組合的總風(fēng)險值。

8、進一步地，預(yù)處理包括，s210、根據(jù)傳感器id檢查數(shù)據(jù)中是否存在重復(fù)記錄，將重復(fù)的數(shù)據(jù)刪除，同時使用卡爾曼濾波濾除數(shù)據(jù)中的無關(guān)噪聲和干擾信號；s220、對不同匯聚節(jié)點的數(shù)據(jù)分別使用標準差算法來判斷發(fā)送的數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，將超出正常范圍的數(shù)據(jù)為判定為異常值，將識別出的異常值進行剔除；s230、然后根據(jù)風(fēng)險因子和重點監(jiān)控的參數(shù)對數(shù)據(jù)進行篩選，得到經(jīng)過預(yù)處理后的數(shù)據(jù)。

9、進一步地，傳感器包括，水位傳感器、流速傳感器、溫濕度傳感器、位移計、壓力傳感器、應(yīng)變計，其中，水位傳感器用于監(jiān)測內(nèi)外水位差異，預(yù)防滲流和突發(fā)洪水；壓力傳感器用于測量圍堰結(jié)構(gòu)所受壓力，評估結(jié)構(gòu)受力情況；應(yīng)變計用于監(jiān)測圍堰材料的應(yīng)變變化，預(yù)防結(jié)構(gòu)破壞；位移傳感器用于檢測圍堰的位移和沉降，預(yù)防地基失穩(wěn)；傾角傳感器用于監(jiān)測圍堰的傾斜度，預(yù)防傾覆風(fēng)險；環(huán)境傳感器用于包括溫度、濕度、降雨量、風(fēng)速等，了解環(huán)境影響；在圍堰的各個關(guān)鍵位置進行傳感器布設(shè)，以全面監(jiān)測圍堰的狀況。

10、本發(fā)明另一方面提供了一種圍堰施工過程的智能監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫構(gòu)建單元、傳感器單元、數(shù)據(jù)處理單元以及預(yù)警模型單元。

11、其中，數(shù)據(jù)庫構(gòu)建單元被配置為，收集施工地點歷史水文數(shù)據(jù)和地質(zhì)數(shù)據(jù)，構(gòu)建水文-地質(zhì)數(shù)據(jù)庫，并對所述水文-地質(zhì)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行清理標記，得到圍堰施工過程中的風(fēng)險因子，根據(jù)所述風(fēng)險因子在水文-地質(zhì)數(shù)據(jù)庫中標注出水文、地質(zhì)的風(fēng)險類型和安全標準閾值，同時將所述風(fēng)險因子發(fā)送到傳感器單元中；傳感器單元與數(shù)據(jù)庫構(gòu)建單元相連接被配置為，根據(jù)圍堰的具體類型確定需要監(jiān)控的關(guān)鍵參數(shù)，所述關(guān)鍵參數(shù)包括，水位與流速、沉降與位移、應(yīng)力與變形、渾濁度、振動與噪聲、環(huán)境氣象，根據(jù)所述關(guān)鍵參數(shù)選擇相應(yīng)的傳感器采集數(shù)據(jù)，同時在布置傳感器時為傳感器分配唯一的id，使得傳感器在上傳數(shù)據(jù)的同時并在數(shù)據(jù)中包含來源信息，方便后續(xù)數(shù)據(jù)的組織和查詢，對傳感器的類型進行劃分，將相同類型的傳感器整合為一個匯聚節(jié)點，同一種類型的多個傳感器對應(yīng)一個匯聚節(jié)點，避免每個單獨傳感器都直接與后臺系統(tǒng)連接，同一種類型的多個傳感器采集到的數(shù)據(jù)統(tǒng)一上傳到對應(yīng)的匯聚節(jié)點，將這些所有的匯聚節(jié)點進行整合，成為一個網(wǎng)絡(luò)傳輸節(jié)點集合，網(wǎng)絡(luò)傳輸節(jié)點集合收集所述匯聚節(jié)點發(fā)送的數(shù)據(jù)，并對接收到的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，并將經(jīng)過預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行壓縮發(fā)送到數(shù)據(jù)處理單元；數(shù)據(jù)處理單元與傳感器單元和數(shù)據(jù)庫構(gòu)建單元相連接被配置為，數(shù)據(jù)處理中心根據(jù)傳感器的種類構(gòu)建傳感器數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)中心在收到網(wǎng)絡(luò)傳輸節(jié)點集合發(fā)送的壓縮數(shù)據(jù)后，先對數(shù)據(jù)進行解壓，然后根據(jù)數(shù)據(jù)的類型將其存入傳感器數(shù)據(jù)庫，將傳感器數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)與水文-地質(zhì)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行對比，得到不同傳感器數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù)，基于所述不同傳感器數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù)和風(fēng)險因子構(gòu)建得到圍堰施工預(yù)警條件逐級篩選機制，將篩選后的施工預(yù)警評價參數(shù)進行量化疊加，得到圍堰施工預(yù)警模型，圍堰施工預(yù)警模型的通式為：

12、y=α0+α1x1?+α2x2+α3x3……+αixi+λ，其中，y為施工預(yù)警評價參數(shù)，x1為施工預(yù)警的第一個水文-地質(zhì)風(fēng)險因子；x2為施工預(yù)警的第二個水文-地質(zhì)風(fēng)險因子；xi為施工預(yù)警的第i個水文-地質(zhì)風(fēng)險因子；α0為第一類傳感器數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù)，α1為第二類傳感器數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù)，α2為第三類傳感器數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù)，αi為第i+1個類傳感器數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù)，λ為隨機誤差參數(shù)；預(yù)警模型單元與數(shù)據(jù)處理單元相連接被配置為，根據(jù)構(gòu)建得到的圍堰施工預(yù)警模型，結(jié)合所述傳感器數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)對圍堰施工過程進行實時風(fēng)險識別，最終得到風(fēng)險表征參數(shù)模型的風(fēng)險發(fā)生的概率，并根據(jù)風(fēng)險發(fā)生的概率進行預(yù)警。

13、進一步地，智能監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)還包括，環(huán)境監(jiān)控單元，被配置為收集環(huán)境與生態(tài)數(shù)據(jù)，構(gòu)建生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)庫，標注出對應(yīng)的生態(tài)環(huán)境污染標準閾值，將網(wǎng)絡(luò)傳輸節(jié)點集合發(fā)送的數(shù)據(jù)與生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行比較，根據(jù)標注的生態(tài)環(huán)境污染標準閾值，判斷圍堰施工過程中對于生態(tài)環(huán)境的影響。

14、本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下的優(yōu)點和有益效果：

15、1、本發(fā)明通過構(gòu)建水文-地質(zhì)數(shù)據(jù)庫并收集施工地點的歷史水文數(shù)據(jù)和地質(zhì)數(shù)據(jù)，使得預(yù)警系統(tǒng)能夠全面了解施工現(xiàn)場的歷史環(huán)境情況，為風(fēng)險評估提供堅實的基礎(chǔ)，同時通過將環(huán)境氣象、渾濁度、振動與噪聲等多個關(guān)鍵參數(shù)納入監(jiān)測范圍，使得整個系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)多維度的監(jiān)控更全面地評估施工現(xiàn)場的安全風(fēng)險，提供更細致的施工風(fēng)險預(yù)警。

16、2、本發(fā)明通過匯聚節(jié)點整合傳感器數(shù)據(jù)并進行預(yù)處理，減少了后臺系統(tǒng)的負擔(dān)，同時對數(shù)據(jù)進行壓縮和傳輸，提高了系統(tǒng)的運行效率，并且數(shù)據(jù)中心在接收到預(yù)處理數(shù)據(jù)后，通過與水文-地質(zhì)數(shù)據(jù)庫中的歷史數(shù)據(jù)對比，計算權(quán)重系數(shù)，為后續(xù)風(fēng)險分析提供了準確的輸入，同時，通過對傳感器的精確布置和唯一id分配，確保了數(shù)據(jù)采集的準確性和可追溯性。

17、3、本發(fā)明通過結(jié)合水文-地質(zhì)因素和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一個精確的圍堰施工預(yù)警模型。該模型采用逐級篩選機制和量化疊加方法，能夠根據(jù)不同的傳感器數(shù)據(jù)權(quán)重和風(fēng)險因子，動態(tài)調(diào)整預(yù)警標準，提高了風(fēng)險預(yù)測的準確性和響應(yīng)的靈活性。并通過對比傳感器數(shù)據(jù)與預(yù)警模型，及時評估施工過程中的風(fēng)險發(fā)生概率。根據(jù)風(fēng)險概率的變化，系統(tǒng)能夠提供實時預(yù)警，為施工方提供預(yù)防措施或應(yīng)急響應(yīng)的依據(jù)，降低了突發(fā)風(fēng)險對施工安全的影響。同時在圍堰施工預(yù)警模型中，權(quán)重系數(shù)和閾值能夠根據(jù)實際施工環(huán)境的變化進行動態(tài)調(diào)整，這為應(yīng)對不同施工階段、不同環(huán)境條件下的風(fēng)險提供了更大的靈活性和適應(yīng)性。

18、4、本發(fā)明通過對相同類型傳感器的匯聚，避免了每個傳感器單獨連接后臺系統(tǒng)，減少了系統(tǒng)負荷，并使得數(shù)據(jù)采集和傳輸更加高效。這種資源整合的方式提高了整體系統(tǒng)的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)處理能力。