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公开(公告)号:CN111681393A
公开(公告)日:2020-09-18
申请号:CN202010493277.8
申请日:2020-06-03
Applicant: 福州大学 , 福建省水土保持工作站
Abstract: 本发明涉及一种基于TRIGRS的弃渣场失稳预警方法,包括如下步骤:步骤S1:获取弃渣场水土参数遥感数据;步骤S2:在步骤S1进行的同时对弃渣场现场进行实时监测并获取实际监测数据;步骤S3:建立基于TRIGRS的瞬态降雨入渗的区域弃渣堆稳定性分析模型;步骤S4:将遥感数据输入区域弃渣堆稳定性分析模型内进行分析以得到预测数据;步骤S5:输出弃渣场数字高程每个栅格稳定系数,分级进行预警信息通知;步骤S6:将预测数据与实际监测数据进行对比,如果预测数据与监测数据的差值在接受区间之外,则修改稳定性分析模型,并重复步骤S3-S5。本发明实现对弃渣场的各种工作状态实时、高精度自动化监控,及时对弃渣场稳定性进行评估,并做到预测预警反馈。
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公开(公告)号:CN111694916B
公开(公告)日:2022-12-13
申请号:CN202010517174.0
申请日:2020-06-09
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/29 , G06F30/13 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G01C13/00 , G01D21/02 , G01K13/02 , G01S19/14 , G01S19/43
Abstract: 本发明提供了一种浆砌石拱坝自动化监测系统,包括:数据采集模块、数据中心库模块和拱坝安全监测分析预警模块;所述数据采集模块包括:水位传感器、温度传感器和坝体径向位移监测模块;所述数据中心库模块用于存储数据采集模块和拱坝安全监测分析预警模块生成的历史数据;所述拱坝安全监测分析预警模块通过多元线性回归方法和/或LSTM方法和/或高斯过程回归方法和/或卷积神经网络方法对数据采集模块传输的监测数据进行阈值判断以确定是否发出预警信息。其提出砌石拱坝的大坝安全反演模型和预测评估预警系统,通过人工智能方法的运用能够将结构校核时间推进到秒级响应,为大坝的实时安全评估和预测预警分析开辟新路。
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公开(公告)号:CN111551147A
公开(公告)日:2020-08-18
申请号:CN202010517180.6
申请日:2020-06-09
Applicant: 福州大学
IPC: G01B21/32 , G01C15/00 , G01S19/14 , G01D21/02 , G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06Q50/08 , G06T17/10 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种基于GNSS与测量机器人融合的拱坝表面变形监测系统,将GNSS与测量机器人技术相融合,两种方法互补不足,实现拱坝大坝表面变形高效准确的自动观测。在此基础上通过结合BIM技术将结构信息和监测数据动态关联,并构建了包含多种机器学习等人工智能方法的实时评估体系,形成一套基于GNSS与测量机器人技术的拱坝表面变形监测系统,可以协助工作人员高效完成拱坝变形监测资料的分析评估工作,提高大坝信息化管理水平。
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公开(公告)号:CN111551147B
公开(公告)日:2022-03-08
申请号:CN202010517180.6
申请日:2020-06-09
Applicant: 福州大学
IPC: G01B21/32 , G01C15/00 , G01S19/14 , G01D21/02 , G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06Q50/08 , G06T17/10 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种基于GNSS与测量机器人融合的拱坝表面变形监测系统,将GNSS与测量机器人技术相融合,两种方法互补不足,实现拱坝大坝表面变形高效准确的自动观测。在此基础上通过结合BIM技术将结构信息和监测数据动态关联,并构建了包含多种机器学习等人工智能方法的实时评估体系,形成一套基于GNSS与测量机器人技术的拱坝表面变形监测系统,可以协助工作人员高效完成拱坝变形监测资料的分析评估工作,提高大坝信息化管理水平。
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公开(公告)号:CN111694916A
公开(公告)日:2020-09-22
申请号:CN202010517174.0
申请日:2020-06-09
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/29 , G06F30/13 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G01C13/00 , G01D21/02 , G01K13/02 , G01S19/14 , G01S19/43
Abstract: 本发明提供了一种浆砌石拱坝自动化监测系统,包括:数据采集模块、数据中心库模块和拱坝安全监测分析预警模块;所述数据采集模块包括:水位传感器、温度传感器和坝体径向位移监测模块;所述数据中心库模块用于存储数据采集模块和拱坝安全监测分析预警模块生成的历史数据;所述拱坝安全监测分析预警模块通过多元线性回归方法和/或LSTM方法和/或高斯过程回归方法和/或卷积神经网络方法对数据采集模块传输的监测数据进行阈值判断以确定是否发出预警信息。其提出砌石拱坝的大坝安全反演模型和预测评估预警系统,通过人工智能方法的运用能够将结构校核时间推进到秒级响应,为大坝的实时安全评估和预测预警分析开辟新路。
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