基于灰系统的尾矿坝浸润线预警系统

为了实现对尾矿坝浸润线高度进行实时在线监测及趋势预测,提出了用了灰色系统理论来对尾矿坝的浸润线数据建立灰色模型的方法。利用渗压计来实时测量尾矿坝浸润线的高度数据,用了灰色系统理论来对尾矿坝的浸润线数据建立GM(1,1)灰色系统模型,并用此模型来对浸润线的发展趋势进行预测,最后当预测数值达到警戒值时用短信猫进行短信报警。通过对尾矿坝浸润线历史数据建立的GM(1,1)模型,证明了利用灰色系统原理来对尾矿坝浸润线高度进行建模与预测是一种简便、可靠的方法。     

基于物联网技术的水库大坝遥测系统结构研究

堆土面板坝或堆石面板坝,是数量最大的水库大坝形式,常规大坝安全监测手段是采用人工观测浸润线的各点渗流水位,进行坝体浸润线的安全分析;在水库集雨面积范围通过设置多点降雨观测点,监测水库入水水情。实现大坝自动安全监测和水库水情数字测报是近年来水利行业一个重要的提高安全运行水平的科技进步手段。本文探讨了以无线物联网技术为平台的水库大坝安全监测系统,主要介绍了所研究的智能化检测仪器、系统结构及其适应性、稳定性以及数据采集网络的"无线网络化"等技术。遥测系统以基于数据库的WEB技术和野外太阳能后备电源为基础,构建了水库大坝安全监测,并在多个水库投入应用,达到了设计和研究的目的,使所建设的水库大坝安全监测系统达到无线化、网络化并通过互联网实现了数据共享。     

实时变形监测系统在金属矿山尾矿库安全监控中的应用

基于GNSS技术的实时变形监测系统,通过分布在尾矿库的各种终端感应设备,实时在线全自动监测尾矿坝各种数据的变化,一旦发现不正常现象将立即提出警示,评估尾矿坝结构的可靠性,为尾矿库的管理与维护等提供精确及时的数据依据,从而形成尾矿库安全监控、安全分析评价,安全预警,安全指挥管理系统,对尾矿库的安全状态进行实时的监测、分析与预报。     

单指标尾矿坝失稳特征提取方法

针对目前尾矿坝溃坝事故高发率,即尾矿坝失稳现象严重的问题.由于尾矿坝监测信息特征存在模糊、随机、不完全等不确定性,为提取准确参数,提出了一种可能性特征参数与神经网络法相结合的失稳特征提取方法,以提取失稳特征,即描述尾矿坝动态变化的特征参数.首先在对来自传感器的数据进行可能性处理的基础上,引入新的特征参数可能性变化率、可能性歪度、可能性峭度,然后利用神经网络法研究特征参数对风险状态变化的灵敏程度,从中可提取坝体的失稳特征.最后通过实例说明:使用改进方法提取的失稳特征计算坝体稳定性运行状态得出的结果更切合实际、更具有合理性.     

基于图像分割的尾矿坝干滩长度监测

干滩长度是反映影响尾矿库安全稳定的重要参数之一;为了测量尾矿坝干滩的长度,提出一种基于图像分割的干滩长度监测系统;根据尾矿库地形特点通过获取尾矿库水域边界图像,在Emgu CV环境下,使用OTSU阈值分割法、轮廓识别、分水岭法等算法过滤图片中尾矿库周围的植物、水面的波纹和倒影,自动清晰地识别干滩和水面的分界水线,并对水线像素坐标点进行分析与处理,实时得出最准确的干滩水线像素坐标;创新性地只通过一次标志物标定就能得出水线坐标与干滩长度的函数,从而得到尾矿坝干滩长度;经过浙江建德铜矿尾矿坝实地测量,该方法长度误差小于2.6%。     

直流电阻率法在煤层底板水害监测中的应用研究

目前针对直流电阻率法在煤层底板水害监测中应用的研究成果主要集中于底板变形与破坏的电阻率响应特征上,对导水通道动态发育过程的电阻率变化规律研究较少。针对华北型煤田面临的底板承压水害问题,采用直流电阻率法对采动影响下的底板含、导水异常构造进行监测。首先,介绍了采煤工作面直流电阻率监测系统工作原理和基于电阻率三维反演的监测数据自动处理解释方法;然后,构建了底板突水过程监测地质模型,对底板含、导水构造发育过程进行数值模拟研究;最后,在煤矿井下开展了底板直流电阻率监测试验。数值模拟结果表明:根据电阻率三维反演结果可识别含、导水异常构造在测线走向上的展布范围;根据电阻率随时间的变化趋势可推断异常构造的发育情况,随着含、导水异常构造向上发育,低阻异常响应逐渐增强,低阻异常在垂向的展布范围逐渐增大。井下试验结果表明:利用直流电阻率监测成功捕捉了采煤工作面底板出水过程,电阻率出现异常变化的时间早于工作面实际出水时间;工作面涌水量增加之前,低阻响应表现出逐渐增强的变化趋势,与数值模拟结果基本一致;工作面出水后,低阻异常逐渐减弱。研究结果表明可利用直流电阻率法进行工作面水害预警,但要准确判断异常构造的发育高度还需结合其他监测手段进行综合解释。     

基于库水位的坝体安全等级的可能性分析方法

针对库水位与尾矿坝安全等级的复杂对应关系,利用可能性理论将两者的模糊关系量化,并提出了一种基于库水位的尾矿坝安全等级的分析方法,通过构造库水位关于各安全等级的隶属函数、测量数据关于安全等级的可能性分布函数,计算测量数据关于各安全等级的信任匹配度,从而判断出尾矿坝当前的安全等级。通过实验仿真验证了该方法的有效性。     

基于ARM的嵌入式系统在石墨电阻率测试中的应用

为了满足石墨电阻率测量的准确性要求,提出并设计了一种基于ARM的嵌入式数据测量与采集系统。该系统以LPC2138微处理器为核心,利用大电流脉冲测量电阻的方法,实现石墨电阻率的测量,该系统可通过RS-232总线与上位机通信完成数据的存储、传输与处理;也可通过本地人机交互接口对系统进行维护。     

淤沙坝智能监测系统设计

淤沙坝作为泥沙治理最直接有效的水利设施,在黄河流域泥沙治理中取得了显著成效。为更好实现对淤沙坝库区的智能监测,开发一套以STM32F103微处理器为核心的淤沙坝智能监测系统。系统对监测区域内的雨量、水位、泥沙含量等信息进行实时采集,采集到的数据经MCU处理存储后可显示在现场触摸屏上,还可通过GPRS通信方式远程传输至监测终端,在为终端专门开发的上位机界面中方便调用。经实验测试,系统可实现数据采集、数据传输以及现场显示等功能,具有功耗低、数据采集精度高、抗干扰性强等优点。     

土石坝渗流分析与自动化观测软件研究

介绍了结合土石坝自动化安全监测对辽宁省柴河水库土石坝坝体观测断面进行渗流场分析的软件开发过程.通过可视化软件开发,实现实时显示断面观测数据,计算设计浸润线及实测浸润线的实时绘制,并利用有限单元方法计算分析心墙内渗透压力水位,实现通过实测和计算的结果对土石坝安全监测与评价进行辅助支持.     

多源信息融合的尾矿库实时预警与评估系统设计

为了实现对尾矿库进行实时监测和评估的功能,提出一种基于多源信息融合的预警和安全评估方法。以直接工程手段获取的数据及气象预测信息,应用多源信息融合的方法建立结构化特征集,并利用定性与定量相结合的层次分析法对尾矿库的结构化特征集进行分析,最后对分析的结果进行综合评分,当评分值达到阈值时进行预警并输出灾情演变态势。监测系统的建成突破了国内以往进行单一指标监测的局限,多指标综合评价的方法增加了预测的准确性和及时性,对减少尾矿库溃坝风险及控制灾情损伤范围具有重要的意义。     

高精度北斗卫星定位的尾矿库在线监测

利用高精度北斗卫星接收机作为主要测量设备再辅以其他传感器、通信网络、计算机服务器,建立一整套基于北斗高精度定位的尾矿库在线监测系统,其可用于远程自动化尾矿库安全监控、安全分析评价及安全预警管理,确保尾矿库的安全。     

An approach using random forest intelligent algorithm to construct a monitoring model for dam safety

The mechanism of dam safety monitoring model is analyzed; for the dam system comprehensive affected by multi-factor, the mapping relationship between the influence factors and the dam behavior effects domain is usually nonlinear. Synthesizing each kind of factor, 27 parameters are chosen as the main factors which affect the accuracy of the monitoring model. Taking the actual monitoring data as the evaluation factor, the dam safety monitoring model based on the random forest (RF) intelligent algorithm was built with the actual monitoring data to predict uplift pressure. At the same time, test the significance of each variable based on the RF monitoring model and calculate the importance degree of each variable for the model through the importance function. It is indicated that RF model can be relatively fast and accurately predict the uplift pressure of the dam according to the influence factors. The average prediction accuracy is more than 95%. As compared with other intelligent algorithms such as support vector machine, RF has better robustness, higher prediction accuracy, and faster convergence speed. Because of the uniformity of the calculation procedure and the universality of the prediction method, the RF model also has reasonable extrapolation for other dam safety monitoring models (such as crack opening and seepage discharge). Significance test results obtained by the two methods have shown that the impact of reservoir water level and daily rainfall on the uplift pressure is significant, and other factors’ impact on dam deformation is unstable and changes with the external environmental influence.

     

尾矿库中后期坝体稳定性计算分析

尾矿库坝体存在溃坝危险,所以尾矿库是一座重大危险源,在国际灾害事故排名中位列第18位。可见,对尾矿库坝安全进行研究,并加强监管和监控,对于防止尾矿库事故的发生,保证尾矿库安全运行是极其重要。本文采用MIDAS岩土工程分析软件,对元江尾矿库的大坝进行三维静力稳定性分析,研究其在静力作用下的位移、应力变化规律,从而判定其稳定性。三维分析时大坝在正常工况和洪水工况下,在洪水工况下的安全系数均大于规范所规定的最小安全系数要求,即满足规范要求,坝体稳定。     

基于SSD模型的京津冀地区尾矿库检测

我国尾矿库事故频发,所造成的危害极其严重.掌握尾矿库的数量及分布情况对预防尾矿库事故和开展尾矿库应急工作具有重大意义.传统的调查方法主要以地面调查为主,难以做到大范围高频次的监测.因此提出了一种基于深度学习的尾矿库目标检测方法,可以快速识别尾矿库的位置并掌握其地理分布.首先分析尾矿库在遥感图像上的特征,制作适合训练的样...     

基于北斗与InSAR技术的城市水库群坝体变形监测体系研究

随着我国核心城市规模的不断扩大,城市水库群的安全问题变得非常重要。本文提出基于北斗与InSAR技术构建城市水库群坝体变形监测体系的概念,建立以InSAR卫星数据为核心的高效监测能力,并建设覆盖区域的北斗变形监测基准网,通过获取InSAR动态监测数据以及北斗卫星实时监测数据,辅助以人工监测数据,形成城市水库群坝体安全监测新模式。     

Predicting piezometric water level in dams via artificial neural networks

The safety control of dams is based on measurements of parameters of interest such as seepage flows, seepage water clarity, piezometric levels, water levels, pressures, deformations or movements, temperature variations, loading conditions, etc. Interpretation of these large sets of available data is very important for dam health monitoring and it is based on mathematical models. Modelling seepage through geological formations located near the dam site or dam bodies is a challenging task in dam engineering. The objective of this study is to develop a feedforward neural network (FNN) model to predict the piezometric water level in dams. An improved resilient propagation algorithm has been used to train the FNN. The measured data have been compared with the results of FNN models and multiple linear regression (MLR) models that have been widely used in analysis of the structural dam behaviour. The FNN and MLR models have been developed and tested using experimental data collected during 9 years. The results of this study show that FNN models can be a powerful and important tool which can be used to assess dams.     

基于网络传感器的大坝安全监测系统

网络传感器是传感器领域发展的一项新兴技术。它在统一网络协议的基础上实现了传感器信号的数字化、网络化变送。为解决传统安全监测系统的弊端,介绍了一种利用微处理器ADμC812和RS-485接口芯片SN65LBC184设计的网络传感器的原理及实现,并利用网络传感器构成网络化大坝监测系统。结果表明:该网络传感器具有通用性好、灵活性强、可靠性高等优点,代表了大坝安全监测系统的新的发展方向。