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公开(公告)号：CN113419279A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110574642.2
申请日：2021-05-25
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 杭州国家水电站大坝安全和应急工程技术中心有限公司
Abstract: 本发明公开了一种在地震条件下的大坝安全快速分级预警方法，包括：建立关注大坝的地理坐标信息；快速获取地震信息，地震信息包含地震坐标信息、震级；依据实施获取的地震信息，计算不同等级烈度影响范围；比对各大坝地理坐标与震源坐标的距离，确定遭遇的地震烈度；依据计算得到的大坝遭遇烈度与设防烈度进行比对，进行分级预警。
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公开(公告)号：CN118657893B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411146704.X
申请日：2024-08-21
Applicant: 浙江华东测绘与工程安全技术有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于三维实时声呐数据的海缆真实模型建立方法，包括以下步骤：将三维声呐点云数据分为若干个体素，并计算每个体素内三维海缆数据内切球球心点坐标及对应法向量；通过构建最小生成树的方式，连接的各个体素内内切球球心点；分别根据的各个内切球球心点，与给定的真实海缆半径，构建海缆模型的顶点；根据圆形顶点坐标建立三维海缆模型。本发明提出一种基于三维实时声呐数据的海缆真实模型建立方法，可以从复杂水文环境下的杂乱的点云数据中，还原出准确、真实的三维海缆结构模型，解决了实际获取的海下三维声呐数据质量较差，难以分析海缆结构特征的问题。
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公开(公告)号：CN113221215A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110483312.2
申请日：2021-04-30
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于BIM模型的土石坝渗流动态可视化监控分析方法。本发明适用于大坝监控领域。本发明的技术方案是：通过大坝上游、坝脚以及各断面浸润线下埋设的测点，获取实时的监测数据；根据测点渗透压计算测点压力水头，在测点空间坐标(x,y,z)确定情况下得到浸润线上该测点的z轴投影点坐标；根据监测数据及上一步骤中浸润线生成方法，在BIM模型上生成浸润线并可视化显示；采用粒子群算法优化反演大坝各材料分区的渗透系数，生成坝体渗流场并在坝体断面BIM模型上可视化显示；对实时的监测渗透水头数据、前一步骤反演所得各分区渗透系数、正向计算所得渗流场数据进行范围校验，若超过系统预设临界值，则在相应问题点生成报警信息。
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公开(公告)号：CN113221215B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202110483312.2
申请日：2021-04-30
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于BIM模型的土石坝渗流动态可视化监控分析方法。本发明适用于大坝监控领域。本发明的技术方案是：通过大坝上游、坝脚以及各断面浸润线下埋设的测点，获取实时的监测数据；根据测点渗透压计算测点压力水头，在测点空间坐标(x,y,z)确定情况下得到浸润线上该测点的z轴投影点坐标；根据监测数据及上一步骤中浸润线生成方法，在BIM模型上生成浸润线并可视化显示；采用粒子群算法优化反演大坝各材料分区的渗透系数，生成坝体渗流场并在坝体断面BIM模型上可视化显示；对实时的监测渗透水头数据、前一步骤反演所得各分区渗透系数、正向计算所得渗流场数据进行范围校验，若超过系统预设临界值，则在相应问题点生成报警信息。
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公开(公告)号：CN118167569A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410564355.7
申请日：2024-05-09
Applicant: 浙江华东测绘与工程安全技术有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC: F03D17/00 , G06F18/2433 , G06F18/2135 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例公开了一种基于振动的风电机组桨叶异常检测方法及装置。所述方法包括：获取风电机组在目标时段内的SCADA数据和机舱振动数据；将获取到的数据输入至预先训练得到的桨叶异常检测模型中，所述桨叶异常检测模型包括振动特征提取层、SCADA特征提取层以及异常检测层，所述振动特征提取层用于基于变分模态分解技术和核主成分分析技术提取所述机舱振动数据中的振动特征，所述SCADA特征提取层用于根据ABT网络提取所述SCADA数据中的SCADA特征，所述异常检测层用于根据目标残差值和预先训练得到的正常残差值范围的对比结果输出检测结果；根据所述桨叶异常识别模型输出的检测结果确定所述风电机组的桨叶在所述目标时段内是否出现异常。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116258302A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202111499281.6
申请日：2021-12-09
Applicant: 浙江华东测绘与工程安全技术有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/08 , G06Q50/26 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明属于岩土工程安全风险管理及安全评估技术领域，具体涉及一种基坑工程安全风险状态多参数动态智能判定方法、设备及存储介质。本发明综合考虑了工程变形监测数据、水位监测数据、力学监测数据、力学分析数据、现场巡查数据等多参数，结合工程现场实践经验，将基坑工程施工过程中对安全的各影响因素进行量化，以实现程序化自动化智能判定，填补了当前针对基坑工程安全风险动态安全状态评估工作无固定化程序及方法的空白。
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公开(公告)号：CN114860720A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210420528.9
申请日：2022-04-21
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/248 , G06F16/29 , G06T11/20
Abstract: 本发明涉及一种全国河流梯级数据结构及平剖面动态绘制方法，为：获取流域ID，调取该流域对应数据库；基于河流ID从数据库从获取该河流上和该河流至入海口的所有河流和该所有河流上前一级河流的汇入点下游的所有大坝的数据，将该河流加入河流队列，将相应大坝数据加入大坝队列从数据库中获取流域ID所对应流域下所有河流的中心线，并基于中心线在GIS地图上绘制底图，基于河流队列中的河流信息和大坝队列中的大坝信息在底图上绘制河流路径和大坝；基于河流队列中的河流信息绘制梯级图，基于大坝队列中的大坝信息在梯级图上绘制大坝和大坝上游的正常水位线。本发明实现了河流数据的数字化图形化，解决了人工收集数据工作量大、准确性不足的问题。
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公开(公告)号：CN114860720B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202210420528.9
申请日：2022-04-21
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC: G06F16/22 , G06F16/248 , G06F16/29 , G06T11/20
Abstract: 本发明涉及一种全国河流梯级平剖面图的动态绘制方法，为：获取流域ID，调取该流域对应数据库；基于河流ID从数据库从获取该河流上和该河流至入海口的所有河流和该所有河流上前一级河流的汇入点下游的所有大坝的数据，将该河流加入河流队列，将相应大坝数据加入大坝队列从数据库中获取流域ID所对应流域下所有河流的中心线，并基于中心线在GIS地图上绘制底图，基于河流队列中的河流信息和大坝队列中的大坝信息在底图上绘制河流路径和大坝；基于河流队列中的河流信息绘制梯级图，基于大坝队列中的大坝信息在梯级图上绘制大坝和大坝上游的正常水位线。本发明实现了河流数据的数字化图形化，解决了人工收集数据工作量大、准确性不足的问题。
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公开(公告)号：CN118657893A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411146704.X
申请日：2024-08-21
Applicant: 浙江华东测绘与工程安全技术有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于三维实时声呐数据的海缆真实模型建立方法，包括以下步骤：将三维声呐点云数据分为若干个体素，并计算每个体素内三维海缆数据内切球球心点坐标及对应法向量；通过构建最小生成树的方式，连接的各个体素内内切球球心点；分别根据的各个内切球球心点，与给定的真实海缆半径，构建海缆模型的顶点；根据圆形顶点坐标建立三维海缆模型。本发明提出一种基于三维实时声呐数据的海缆真实模型建立方法，可以从复杂水文环境下的杂乱的点云数据中，还原出准确、真实的三维海缆结构模型，解决了实际获取的海下三维声呐数据质量较差，难以分析海缆结构特征的问题。
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公开(公告)号：CN118167569B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410564355.7
申请日：2024-05-09
Applicant: 浙江华东测绘与工程安全技术有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC: F03D17/00 , G06F18/2433 , G06F18/2135 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例公开了一种基于振动的风电机组桨叶异常检测方法及装置。所述方法包括：获取风电机组在目标时段内的SCADA数据和机舱振动数据；将获取到的数据输入至预先训练得到的桨叶异常检测模型中，所述桨叶异常检测模型包括振动特征提取层、SCADA特征提取层以及异常检测层，所述振动特征提取层用于基于变分模态分解技术和核主成分分析技术提取所述机舱振动数据中的振动特征，所述SCADA特征提取层用于根据ABT网络提取所述SCADA数据中的SCADA特征，所述异常检测层用于根据目标残差值和预先训练得到的正常残差值范围的对比结果输出检测结果；根据所述桨叶异常识别模型输出的检测结果确定所述风电机组的桨叶在所述目标时段内是否出现异常。
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