[发明专利]一种坝体安全监测方法和系统

说明书

本发明公开了一种坝体安全监测方法和系统，基于知识驱动与数据驱动融合的深度学习方式，建立坝体材料强度参数到坝体安全监测指标集的双向映射模型，实现安全监测指标数据的预测以及坝体材料强度参数的校准与预测，从而可依据坝体安全监测指标集和材料强度参数进行坝体安全风险量化预警，进而可更加准确的对坝体进行安全监测，提高了坝体的安全性。

技术领域

本申请涉及发电技术领域，更具体地，涉及一种坝体安全监测方法和系统。

背景技术

对于火电企业来说，煤炭燃烧后形成大量的粉煤灰，需要筑建专用灰场进行贮存，而粉煤灰场的灰坝是火电企业安全生产的重要环节，如坝体结构安全监测不到位，极易导致灰场溃坝事故发生，造成人身伤亡和财产损失。对于水电企业来说，库区所在地自然环境相对复杂多变，受暴雨、洪水、滑坡、崩塌、泥石流等自然灾害影响，可能存在坝体结构安全隐患，甚至造成漫坝、溃坝、水淹厂房灾难性后果。因此开展坝体安全监测预警研究，对于发电企业安全生产具有重要的理论和现实意义。

坝体安全监测目的是通过对布设监测设备并对收集的时序数据进行分类、整理、计算、分析来掌握坝体的运行性态，保障其安全运行。由于坝体安全监测种类多、设备布置分散、监测数据处理难度大和时变不易察觉，使管理过程中各类数据冗杂且信息分散，导致工程安全管理难度增大。同时，从监测量分析坝体结构与材料强度的变化，进而分析坝体的安全风险，极具技术挑战性。

当前坝体安全风险量化预警技术的原理是根据坝体结构设计方案，以结构强度参数作为自变量，以结构变形、应力、裂缝、渗流等检测指标作为因变量，建立自变量到因变量的映射模型，通过监测结构安全指标是否到达门限值来评估坝体安全，现有技术的坝体安全监测技术可分为以下三类：

第一类为坝体安全综合评价方法，多采用层次分析法，通过对各类坝体安全检测指标进行分层加权得到坝体整体安全的评价，其依赖于专家的经验，难以定量的、精准的分析坝体的风险。

第二类为针对坝体某个安全指标的历史监测数据采用各种算法模型进行预测，可以实现外界条件下特定指标是否在预设的门限值以内从而评估风险。但这种方法是对坝体安全的因变量进行分析，难以定量分析决定坝体安全的结构与材料强度等自变量是否发生变化从而导致坝体安全风险发生变化。同时该类方法是针对某个具体安全指标进行分析，不能实现坝体结构整体安全的风险定量预测。

第三类是对监测数据的异常值处理，抑制测量噪声或干扰对真实值的负面影响，其也不能实现坝体安全风险的量化预测。

因此，如何提高对坝体进行安全监测的准确性，提高坝体安全性，是目前有待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供一种坝体安全监测方法，用以解决现有技术中对坝体进行安全监测的准确度较低的技术问题。该方法包括：

根据坝体的结构设计模型和材料强度参数的历史数据建立基于有限元模型或有限差分模型的初步本构模型，并以坝体安全监测指标集的关联指标的历史数据作为外界激励，以安全监测指标集的历史数据作为响应对所述初步本构模型进行修正后生成目标本构模型；

向所述目标本构模型随机加载输入激励并记录所述目标本构模型的输出响应，根据所述输入激励和所述输出响应建立模拟数据集，并根据所述目标本构模型和所述模拟数据集构建并训练出对安全监测指标集预测的目标深度学习模型；

基于所述目标深度学习模型构建多层感知器模型，并基于所述目标深度学习模型和材料强度参数的历史数据训练所述多层感知器模型，以生成从安全监测指标集到材料强度参数的目标逆映射模型；

基于监测到的材料强度参数的实际数据和安全监测指标集的实际数据对所述目标逆映射模型进行校准并预测出材料强度参数的最新数据，并基于材料强度参数的最新数据更新所述目标本构模型后获取新的目标本构模型；