自动化检测系统在大坝安全监测中的应用

摘要：大坝是水利水电工程的核心组成部分，其安全性和稳定性直接关系着人民群众的生命财产安全以及社会经济的稳定发展。随着大坝的种类和数量逐渐增多，其运行管理日益复杂，通过应用自动化检测系统，及时发现并处理潜在的安全隐患，实时获取大坝的各项运行数据，为安全管理决策的制定与实施提供可靠依据，有效避免安全事故的发生。

关键词：自动化检测系统大坝安全监测数据预处理

ApplicationofAutomatedDetectionSysteminDamSafetyMonitoring

WEIChangming

NingxiaSmartWaterNetworkResearchInstitute，Yinchuan，NingxiaHuiAutonomousRegion，750000China

Abstract：Damsarethecorecomponentsofwaterconservancyandhydropowerproject，andtheirsafetyandstabilityaredirectlyrelatedtothesafetyofpeople'slivesandproperty，aswellasthestabledevelopmentofthesocialeconomy.Withtheincreasingvarietyandquantityofdams，theiroperationandmanagementhavebecomeincreasinglycomplex.Theycandetectandhandlepotentialsafetyhazardsintimethroughtheapplicationofautomateddetectionsystems，obtainreal-timeoperationaldataofdams，providereliablebasisfortheformulationandimplementationofsafetymanagementdecisions，andeffectivelyavoidtheoccurrenceofsafetyaccidents.

KeyWords：Automateddetectionsystem;Dam;Safetymonitoring;Datapreprocessing

自动化检测系统借助先进的自动化技术和信息技术手段，在大坝安全监测中得到广泛应用，能实时、精准地监测大坝的运行状态，为大坝的安全管理提供有力支撑。同时，通过数据的实时分析和处理，降低人工监测的成本和风险，提高监测的效率和精度，并采取相应的措施进行干预，保证大坝运行状态正常、稳定，从而提高大坝安全管理水平。

1自动化检测系统的工作原理与核心技术

自动化检测系统在大坝安全监测中的应用，其核心在于通过一系列技术手段实现对大坝运行状态的实时、精准监测。系统的工作原理主要基于传感器技术、信号分析、模式识别以及人工智能等先进科技，共同构建一个高效、稳定的安全监测体系。传感器技术是自动化检测系统的基石，其精度、稳定性和可靠性直接影响整个系统的性能；数据处理与分析技术，包括信号分析、模式识别、数据挖掘等，能处理大量的监测数据，提取出有价值的信息，为大坝的安全评估提供科学依据；人工智能与机器学习技术，通过训练和优化模型，系统能自动适应大坝运行状态的变化，提高监测的智能化水平，为大坝的安全管理提供有力支持[1]。

2工程概况

河西沟水库位于青海省民和县湟水河下游南岸一级支流米拉沟支流下硖沟沟口以上2km处，距民和县城约27km，下硖沟流域面积为30.6km2，坝址以上集水面积27.4km2。水库总库容为317.6×104m3，控制灌溉面积为1.4×104亩，属Ⅳ等小（1）型工程。工程主要以灌溉及乡镇供水为主，可为下游3.4万人和2.385万头（只）牲畜供水，改善灌溉面积1.40万亩，并为乡镇产业发展提供水源。河西沟水库工程主要由大坝、溢洪道和导流放水洞三部分组成。

4.1大坝

大坝坝型为壤土心墙砂壳坝，坝顶长170m，坝顶宽7m，最大坝高76.4m，坝顶高程为2467.60m。上游坝坡1：2.25，下游坝坡1：2，坝基防渗采用开挖齿槽，基岩设帷幕灌浆，上、下游坝坡采用混凝土预制块护坡。

4.2导流放水洞

导流放水洞布置在右岸，隧洞为3.2m×4m（宽×高）城门洞形，长345.72m，采用C25钢筋混凝土全断面衬砌。导流洞闸室并排布置放水洞蝶阀井，并在井内预埋旁通管穿过闸墩至导流洞闸室内，洞内沿程铺设放水钢管，导流洞封堵后，由放水钢管向下游供水和放空水库。

4.3溢洪道

溢洪道布置在大坝左岸，与坝轴线夹角90º，溢洪道为正槽开敞式，总长204.75m，由引渠段、正堰、1#泄槽、2#泄槽、挑流鼻坎组成。溢流堰采用WES型实用堰，堰宽12m，堰高4.5m，堰顶高程2463.50m，泄槽型式为矩形槽，1#泄槽断面型式为矩形槽，底宽由12m渐变到7m，2#泄槽断面型式为矩形槽，底宽 ;7m，消能方式为挑流消能，底部净宽度为7m，鼻坎顶高程2412.54m。

通过自动化监测系统的引入，极大地提升了大坝安全监测的效率和精度，通过实时监测大坝的各项运行数据，系统能及时发现大坝的异常情况，为决策者提供准确的数据支持，从而确保大坝的安全（如图1所示）。同时，自动化监测系统也降低了人工监测的成本和风险，提高监测工作的可靠性。

3大坝安全自动化检测系统

3.1变形监测

变形监测是评估大坝稳定性和安全性的关键环节。自动化检测系统的应用，通过精准部署位移传感器和GPS测量设备等先进技术手段，实现对大坝位移、沉降等变形数据的实时采集，真实地反映大坝当前的运行状态，并预测大坝未来的变形趋势。在数据采集过程中，对传感器的位置进行合理布置，能确保传感器准确捕捉到关键部位的变形情况，而精确的校准则是保证测量数据准确性的基础。此外，对于采集到的海量数据，自动化检测系统能自动进行高效处理和分析，生成直观的变形曲线和详尽的报告，为工程师提供清晰的变形趋势图，迅速发现异常变形情况，并及时采取相应的处理措施[2]。再综合分析大坝的结构特点、材料性能、荷载条件等因素，准确判断大坝是否存在潜在的安全隐患，为大坝的安全运行提供更加坚实的保障。

3.2渗流监测

渗流是大坝安全监测中的关键要素，直接关联着大坝的结构完整性和稳定性。自动化检测系统的应用，通过在大坝内部和周边区域安装渗压计、渗流量计等高精度传感器，能实时监测大坝的渗流压力和渗流量，捕捉微小的渗流变化，为工程师提供准确、实时的数据支持[3]。同时，自动化检测系统具备数据采集功能，更能对收集的渗流数据进行自动记录和分析，运用先进的算法和模型，对渗流数据进行处理，识别异常渗流情况，并通过生成报告和预警信息，及时通知工程师，并迅速做出响应，采取必要的措施防止渗流问题对大坝造成进一步的损害。

在渗流监测中，须选择适合大坝材料和结构特点的传感器，确保其能准确反映大坝的渗流状况。同时，传感器的安装位置也要经过精心选择，以确保能全面覆盖大坝的关键区域，捕捉到可能存在的渗流异常。此外，定期对传感器进行检查、清洁和校准，能确保其长期稳定运行，提供可靠的渗流数据。

4自动化检测系统的数据处理与分析

4.1数据预处理与质量控制

数据预处理是自动化检测系统数据处理的首要步骤，其主要目的是消除原始数据中的噪声、异常值和缺失值，提高数据的质量和可靠性。该项工程的安全监测，自动化检测系统采集大量数据，在数据预处理阶段，技术人员通过滤波算法去除数据中的高频噪声，然后利用插值方法填补部分缺失值，设定阈值的方式识别并剔除异常值[4]。经过预处理后的数据更加平滑、完整，为后续的分析提供可靠基础。而质量控制是确保数据准确性和可靠性的重要环节，在大坝安全监测中，质量控制主要包括对监测设备的校准、对数据的校验和复核等。河西沟水库的安全监测系统采用高精度的传感器和先进的数据采集设备，为保证数据的准确性，技术人员会定期对传感器进行校准，确保其测量精度符合要求，并建立严格的数据校验和复核机制，对采集的数据进行逐一核对，确保数据的真实性和可靠性（如图2所示）。最后，数据分析是自动化检测系统数据处理的核心环节，通过对预处理后的数据进行统计分析、模型建立等，揭示大坝的运行状态和安全性能[5]。技术人员利用自动化检测系统采集的数据，建立大坝变形预测模型，依据模型分析结果，预测大坝在未来一段时间内的变形趋势，为大坝的安全运行提供重要参考，还利用数据挖掘技术，对大量数据分析，发现一些潜在的安全隐患，为及时采取措施提供重要依据。

4.2数据挖掘与模式识别

通过自动化检测系统收集的大量数据，数据挖掘能帮助工程师发现大坝运行中的潜在规律、趋势和异常模式，从而为大坝的安全管理提供有力支持。首先，数据挖掘技术能分析大坝在长时间尺度上的运行数据，揭示其结构性能随时间变化的规律。通过对历史数据的挖掘，工程师了解大坝在不同季节、不同水位下的运行状态，以及可能存在的周期性或趋势性变化，对预测大坝未来的运行状态和制订维护计划提供可靠依据。其次，数据挖掘技术能识别出与正常情况偏离较大的数据，即异常模式，预示着大坝存在安全隐患或即将发生故障。通过模式识别算法，自动化检测系统能自动标记这些异常数据，并提醒工程师进行进一步检查或采取相应措施，有助于及时发现并处理潜在的安全问题，防止事故的发生。此外，数据挖掘还可以用于建立大坝安全监测的预测模型。通过对历史数据的分析和学习，系统能预测大坝在未来一段时间内的运行状态和可能出现的问题，预测结果为工程师提供决策支持，制定针对性的维护和管理策略，确保大坝的安全稳定运行。

4.3安全评估与预警机制

自动化检测系统在安全评估中通过综合处理和分析变形、渗流等多方面的监测数据，为工程师提供全面、准确的大坝安全状况信息。在安全评估过程中，自动化检测系统首先会对监测数据进行预处理和质量控制，确保数据的准确性和可靠性；随后，系统利用数据挖掘和模式识别技术，从海量数据中提取出有用的信息和潜在规律，反映大坝当前的运行状态，为预测大坝未来的安全状况提供重要依据。在综合评估阶段，自动化检测系统会结合大坝的结构特点、运行历史和环境因素等多方面的信息，对大坝的整体安全性进行综合评价。系统通过对比实际监测数据与预设的安全阈值，判断大坝是否存在安全隐患或潜在风险。同时，系统还会考虑大坝的受力情况、渗流状况与变形趋势等因素，综合评估大坝的安全状况。为及时发现和处理大坝安全隐患，自动化检测系统还建立预警机制，当监测数据出现异常或超过预设阈值时，系统会自动触发预警信号，提醒工程师及时关注并采取相应措施，落实预警机制，有助于工程师在第一时间发现大坝的安全问题，防止事故的发生或扩大。此外，自动化检测系统还可以根据历史数据和安全评估结果，为工程师提供针对性的维护建议和改进措施，有助于工程师更加科学、有效地管理大坝，提高其安全性和稳定性。

5结语

结合上述内容分析，了解自动化检测系统在大坝安全监测中扮演着重要的角色，其精准、高效、实时的监测能力，能提升大坝安全管理的水平，也为大坝的长期稳定运行提供有力保障。再加上对监测数据的详细记录，为管理决策、监管机制等制定与实施提供可靠依据，动态化地监管大坝各阶段的运行情况，以预防为根本，高效预防安全事故的发生，确保大坝工程的稳定运行。

参考文献：

[1]朱位隆.大坝安全监测自动化技术应用现状及发展思考[J].水利技术监督，2023（11）：124-127.

[2]何云发.基于物联网技术的小型水库大坝安全监测及雨水情测报系统应用及研究[J].湖南水利水电，2023（6）：51-54.

[3]李仲雄.大坝安全监测自动化系统应用现状分析及发展趋势研究[J].现代工业经济和信息化，2023，13（1）：153-155.

[4]郭佳.基于组合赋权-云模型方法的西部丘陵地带小型水库应急管理能力评估及提升路径研究[D].成都：西华大学，2023.

[5]束方勇.三峡库区城市设计的空间环境适应方法研究[D].重庆：重庆大学，2022.