多对象多场景自动化监测预警平台研发及实践

所属分类：农业论文阅读707次时间：2021-11-17 15:56

本文摘要：摘要：针对自动化监测技术在多对象多场景工程应用中缺乏规范化、标准化、系统化和信息孤岛等突出现象，研发了地质灾害与工程结构自动化监测预警平台(以下简称融合平台)。平台利用3S、物联网、云计算、人工智能等技术，采用SOA架构，将多源异构监测数据和地质灾害灾体及

　　摘要：针对自动化监测技术在多对象多场景工程应用中缺乏规范化、标准化、系统化和信息孤岛等突出现象，研发了“地质灾害与工程结构自动化监测预警平台”(以下简称“融合平台”)。平台利用3S、物联网、云计算、人工智能等技术，采用SOA架构，将多源异构监测数据和地质灾害灾体及各种工程结构的多对象、多场景监测数据统一融合在一个平台中进行处理、存储和管理，实现了多行业、跨领域自动化监测预警的融合和各安全责任主体之间的数据共享。探索了一套符合监测对象特性的预测预报数学模型，将灰色系统、AI深度神经网络、支持向量机等模型应用于地质灾害与工程结构安全自动化监测的分析与预测。迎合了多层级预警预报管理和定制服务的需求，设置了不同预警等级标准及相应指标。此外，平台建立了自动化监测设备管理分类和维护体系;设计了监测时报、日报和月报三种标准报表格式，实现了监测成果自动化、标准化和快速化输出。

　　关键词：多对象;多场景;自动化监测;预警;融合平台

自动化监测技术

　　近二十年来，自动化监测技术作为一门新型的应用技术在地质灾害“早期识别、预警预报、主动防治”和工程结构施工安全及运行健康监控等领域得到了快速的发展[1]。但是，由于自动化监测技术是测量传感器技术、计算机编程技术、数据处理与分析技术、无线通讯技术、预警预报技术等多分支技术的高度聚合，这些分支技术既相对独立又相互影响。因此，自动化监测技术的快速发展既是这些分支技术快速发展推动的结果又受制于这些分支技术发展的水平。许多研发平台的学者们围绕自动化监测技术的发展和应用在监测设备、无线组网和通讯、数据处理与分析、预警预报、工程应用等方面提出了很好的思想和作出了重要贡献。

　　1自动化监测存在的几个主要问题

　　众观引言中的介绍，自动化监测存在如下几个主要问题：

　　(1)未实现多源异构数据接入统一管理平台。不同厂商传感器监测数据输入格式不同，难以兼容、不便管理，明显存在“一对一”和“多对多”现象。(2)多对象、多场景自动化监测预警预报不能在一个管理平台实现。存在管理繁琐，集约化程度低，信息孤岛等突出现象。不能实现多行业、跨领域自动化监测预警预报的融合和各安全责任主体之间的数据共享，城市安全管理和应急处置能力。(3)监测数据展示单调，不能利用已有数据对监测对象进行趋势性预判。无法实现提前预测从而达到智能预警。

　　(4)管理模式僵化，不能到预警预报的多层级管理体系和满足定制服务功能需求。不能响应不同监测对象预警等级和阈值的需求，不能规范包含专家辅助决策系统的预警处置流程，不能实现快速、及时、多通道的信息发布和预警处置。(5)不能科学管理海量监测设备管理和快速有效维护。(6)难以实现监测全过程成果输出的自动化、标准化和快速化。(7)海量数据来源多、类型多，数据追索难、存储难。譬如数据有卫星数据，航拍数据，三维地质数据，工程地质数据，纸质数据等等来源。(8)监测设备和工作缺乏规范化和标准化。

　　2“融合平台”建设历程及路径

　　2.1建设历程

　　针对上述系列问题，“融合平台”的研发和建设历程分为三个阶段：第一个阶段为“一对一”阶段，此阶段是借用平台阶段;第二个阶段为“多对多”阶段，此阶段为关键研发阶段;第三个阶段为“多对一”阶段，此阶段为修改、调试到正式上线运行阶段。

　　2.2建设路径

　　根据“融合平台”建设目标和发展历程中的阶段性特征，笔者设计了如下平台架构和建设路径：首先，设计一个基于物联网技术的自动化监测预警预报平台架构。其次，紧扣自动化监测技术的四个环节，即：数据采集的自动化、传输的自动化、处理的自动化、管理和应用(即，预警预报的自动化)。

　　依照上述四个环节的递次关系，既各自独立又相互衔接地建设“感、传、知、用”四大功能模块，路径如下：第一步，利用高精度、低功耗智能传感器和量测设备对监测对象的精确感知，将监测对象的物理量及其变化量测出来并以规定格式通过有线或无线发送到数据采集箱，完成数据采集。第二步，利用IoT物联网，通过短信、北斗卫星短报文、3/4/5G无线数据、WiFi中继、光纤专线等双向传输技术进行数据采集箱和接收终端之间的传输完成数据传输。第三步，利用开源集群云计算平台进行分布式存储、处理、计算、分析和共享完成数据处理。第四步，利用预警预报模型、机器学习AI(人工智能)、图像可视化比对等手段进行智能化预警预报完成数据应用。

　　3“融合平台”功能展示及创新总结

　　3.1功能展示

　　根据“融合平台”的建设项目及功能要求，划分为个一级功能模块，15个二级功能模块，30个三级功能模块。其中，一级功能模块分别为：实时监测模块、数据管理模块、监测预警模块、系统管理模块、大屏系统模块。

　　3.2创新总结

　　为应对地质灾害和工程事故发生的多样性、复杂性，尤其是突发性，及时、快速、自动地对灾害体的稳定状态和变化趋势做出判断、预测及预警，以建设“界面友好、功能强大、便于操作、预警预报准确”的多对象多场景下自动化监测平台为目标，“融合平台”实现了如下技术突破和管理创新：

　　(1)技术上的三个突破：

　　1)创建了多源异构数据自动化监测预警预报的统一管理平台。为改变不同厂商传感器监测数据接入难以兼容、不便管理的局面，强力推进不同厂商传感器数据接入标准的统一化和标准化措施，完成了自动化监测预警平台从“一对一”、“多对多”到“多对一”的时空跨越;开启了多厂商多设备数据采集的标准化和数据传输的快速化新时代;2)创建了地质灾害体和工程结构的多对象、多场景自动化监测预警的统一管理中心。利用SOA架构，将地质灾害监测和各种工程结构监测融合在一个平台中，实现了多行业、跨领域自动化监测预警融合和各安全责任主体之间的数据共享，从而显著提高了城市安全管理和应急处置能力。

　　3)创建了一套符合监测对象特性的监测策略、数据处理、预测预报数学模型的自动化监测预警预报体系。首次提出针对余泥渣土填埋场的雷达阴影恢复地形方法，实现填埋场填土过程非接触的三维测量。创新性地将灰色系统、AI深度神经网络、支持向量机等模型应用于地质灾害与工程结构安全自动化监测的分析与预测，从而显著提升了预警预报的准确性和可靠性。“融合平台”将灰色系统GM(1,1)模型、AI深度神经网络模型、支持向量机等模型应用于深圳市某基坑支护工程的自动化监测实测值和预测值的对比图。

　　(2)管理上的三个创新：

　　1)创建了多层级监测预警管理体系和定制服务功能。设置了多层级权限管理中心，从而响应了监测预警层级管理的需要，以及响应了不同监测对象预警等级和阈值的需求;规范了包含专家辅助决策系统的预警处置流程，实现了快速、及时、多通道的信息发布和预警处置。分别是“融合平台”创建的边坡灾害、周边环境简单的基坑工程和周边存在隧道或地铁的基坑工程的自动化监测预警预报等级划分标准及相关特征指标。

　　2)创建了自动化监测设备管理分类和维护体系。针对海量监测设备管理和维护的复杂性和艰巨性，建立了自动化监测设备管理分类方法，实现了监测设备的模块化管理和精准维护体系。

　　3)创新性地实现了监测全过程成果输出的自动化和标准化。根据预警预报时间间隔要求和自动化监测数据采集频率，平台设置了监测时报、日报和月报三种标准报表格式，实现了监测成果(文字报告和报表)自动化、标准化和快速化输出。

　　4“融合平台”工程应用及成效

　　4.1工程应用

　　“融合平台”已经在百余项边坡工程、基坑工程、弃土场工程、地铁隧道工程和房屋工程等自动化监测中推广应用10。这些类型工程代表如：深圳市宝安区地质灾害隐患点实时影像动态自动化监测、深圳市福田区香蜜湖鸿新花园西北侧挡墙(南天电力)边坡自动化监测、深圳市大鹏新区陶柏莉花园二期南侧边坡抢险工程自动化监测、深圳地铁14号线工区布吉站基坑自动化监测、深圳市受纳场自动化安全监测设备采购及安装(新屋围受纳场安全监测分项工程)、深圳市地铁10号线工程盾构施工福民新村自动化监测，等等工程。

　　4.2应用成效

　　近三年来，“融合平台”成功实现了多次预警预报，最大程度地避免或减轻了灾害造成的人员伤亡和财产损失，部分成功预警预报的实例如下：(1)2017年月23日13时42分，当深圳市地铁20号线会展北站基坑深部19处水平位移累计最大值达到了32.01mm，超过了报警值32mm，平台立即发布了警情，我局监控中心及时发出预警信息，有关各方及时赶赴现场进行处置，保证了基坑的安全。(2)2018年月15日，深圳市南山区平山垃圾填埋场自动化监测表面水平位移累计最大值达到62.074mm，超过报警值20mm，触发预警平台报警，经实地调查为果树种植扰动，导致数据发生变化。

　　结论

　　(1)论文针对自动化监测技术在多对象多场景工程应用中缺乏规范化、标准化、系统化和信息孤岛等突出现象，介绍了“融合平台”建设历程及建设路径、模块功能和突破创新。(2)创建了多源异构数据自动化监测预警智能平台，从规范多厂商和海量设备监测数据输出格式统一化入手，采用SOA架构，实现了多对象、多场景的监测数据在同一平台中的高度融合和运维管理。(3)针对监测预警层级管理和监测对象区别预警的定制服务需要，设置了多层级权限管理中心和多种预警预测等级，提出并制定了对应的预警阈值选取原则，满足了各层级各安全责任主体之间数据共享的及时性和互通性需求，并通过建立监测设备分类和管理体系，实现了监测设备的模块化管理和快速精准维护。(4)“融合平台”集成灰色系统、Al深度神经网络、支持向量机等模型，构建了一套符合监测对象特性的监测策略、数据处理、预测预报的应用体系，满足了地质灾害与工程结构安全自动化监测预警需求，显著提升了地质灾害预警和工程事故的应急处置能力。(5)根据预警预报时间间隔要求和自动化监测数据采集频率能力，平台设置了时报、日报和月报三种标准报表格式，实现了监测成果自动化、标准化和快速化输出。

　　参考文献

　　[1]JinYabing,GongShuyun,etal.Automaticmonitoringtechnologyandpracticeofslopeandfoundationpit[M].GeologicalPress,July2019(金亚兵，龚淑云，杨傲等著.边坡与基坑自动化监测技术及实践[M].地质出版社，2019.7)

　　[2]ZhaoZhiren,XuRui.AdvanceandProspectofMonitoringTechnologyforDamSafety[J].HydropowerAutomationandDamMonitoring,2010,345):5257(赵志仁，徐锐.国内外大坝安全监测技术发展现状与展望[J].水电自动化与大坝监测，2010，345)：5257)

　　[3]ZhangYouliang,ChenCongxin,LiuXiaowei.Objectorientedmodelanddevelopmentofdeepfoundationpitmonitoringsystem[J].ChineseJournalofRockMechanicsandEngineering.2000,(S1):10611064(张友良，陈从新，刘小巍.面向对象的深基坑监测模型及系统开发[J].岩石力学与工程学报，2000，(S1)：10611064)

　　作者：金亚兵，杨傲

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