【BK-WY1】山東博科儀器團(tuán)結(jié)、拼搏、務(wù)實(shí),共創(chuàng)企業(yè)美好明天。
一體化GNSS地表位移監(jiān)測(cè)站數(shù)據(jù)異常檢測(cè)算法需兼顧實(shí)時(shí)性、高靈敏度與低誤報(bào)率,通過(guò)融合物理模型、統(tǒng)計(jì)規(guī)律與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),實(shí)現(xiàn)毫米級(jí)變形監(jiān)測(cè)中的異常精準(zhǔn)識(shí)別。以下為算法核心架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)路徑:
1. 多層級(jí)異常檢測(cè)框架
基礎(chǔ)層:閾值與統(tǒng)計(jì)校驗(yàn)
動(dòng)態(tài)閾值設(shè)定:基于歷史數(shù)據(jù)(30天以上)計(jì)算位移速率(ΔD/Δt)的95%置信區(qū)間,結(jié)合工程經(jīng)驗(yàn)設(shè)定閾值(如混凝土壩水平位移速率>2mm/d觸發(fā)警報(bào))。
3σ準(zhǔn)則剔除飛點(diǎn):對(duì)每期GNSS解算結(jié)果(E/N/U三方向)計(jì)算均值與標(biāo)準(zhǔn)差,剔除偏離均值>3倍標(biāo)準(zhǔn)差的異常值。例如,某監(jiān)測(cè)站單日位移量從0.5mm突增至15mm,算法自動(dòng)標(biāo)記為飛點(diǎn)并剔除。
周期性波動(dòng)過(guò)濾:針對(duì)庫(kù)水位、溫度等周期性因素導(dǎo)致的位移波動(dòng)(如混凝土壩日周期形變幅值±1mm),通過(guò)傅里葉變換提取周期成分并濾除,保留趨勢(shì)性異常。
特征層:時(shí)空關(guān)聯(lián)分析
位移梯度異常檢測(cè):計(jì)算監(jiān)測(cè)點(diǎn)間位移差分(ΔD_ij),當(dāng)相鄰點(diǎn)位移差超過(guò)閾值(如5mm)且持續(xù)時(shí)間>3天時(shí),判定為局部異常。例如,在土石壩監(jiān)測(cè)中,某區(qū)域3個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位移差達(dá)8mm,觸發(fā)裂縫預(yù)警。
空間一致性校驗(yàn):基于克里金插值生成位移場(chǎng),標(biāo)記孤立高值/低值區(qū)域(如某點(diǎn)位移>周邊均值2倍且面積<10m2),結(jié)合地質(zhì)剖面圖判斷是否為巖溶塌陷或測(cè)量誤差。
時(shí)序突變檢測(cè):采用CUSUM累積和控制圖,對(duì)位移速率進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。當(dāng)累計(jì)偏差超過(guò)閾值(如5mm/d)時(shí),判定為突變事件(如地震或滑坡啟動(dòng))。
2. 智能學(xué)習(xí)層:動(dòng)態(tài)自適應(yīng)模型
LSTM-Attention時(shí)序預(yù)測(cè):構(gòu)建LSTM網(wǎng)絡(luò)(隱藏層128單元)捕捉位移長(zhǎng)期趨勢(shì),結(jié)合Attention機(jī)制聚焦關(guān)鍵時(shí)間點(diǎn)(如暴雨期),預(yù)測(cè)未來(lái)24小時(shí)位移。當(dāng)實(shí)際值偏離預(yù)測(cè)值>3倍RMSE(如預(yù)測(cè)沉降2mm,實(shí)測(cè)6mm)時(shí)觸發(fā)預(yù)警。
孤立森林異常識(shí)別:將位移速率、加速度、環(huán)境因子(降雨量、庫(kù)水位)作為特征向量,訓(xùn)練孤立森林模型(樹深度=8,子樣本數(shù)=256),識(shí)別低密度區(qū)域樣本。例如,某監(jiān)測(cè)點(diǎn)在低水位期出現(xiàn)高沉降速率(4mm/d),模型判定為滲漏通道發(fā)育異常。
在線遷移學(xué)習(xí)更新:每季度用新數(shù)據(jù)更新模型參數(shù),適應(yīng)大壩長(zhǎng)期變形特征變化(如混凝土徐變減緩)。實(shí)測(cè)顯示,遷移學(xué)習(xí)使模型對(duì)深層滑動(dòng)預(yù)警的準(zhǔn)確率提升18%。
3. 異常分級(jí)與溯源機(jī)制
風(fēng)險(xiǎn)矩陣評(píng)估:將異常分為四級(jí)(I-IV級(jí)),綜合考慮位移量級(jí)、速率、持續(xù)時(shí)間及空間分布。例如,某點(diǎn)持續(xù)7天位移速率>1mm/d且累計(jì)>10mm,判定為III級(jí)(需現(xiàn)場(chǎng)核查)。
多源數(shù)據(jù)交叉驗(yàn)證:聯(lián)動(dòng)滲壓計(jì)、裂縫計(jì)數(shù)據(jù),若位移異常伴隨滲壓突變(>0.2MPa/d)或裂縫擴(kuò)展(>0.3mm/d),則升級(jí)為II級(jí)預(yù)警(需緊急處置)。
數(shù)字孿生溯源:將GNSS數(shù)據(jù)輸入大壩數(shù)字孿生模型(有限元網(wǎng)格精度0.5m),反向推演應(yīng)力集中區(qū)與破壞路徑。例如,某面板壩監(jiān)測(cè)顯示,位移異常點(diǎn)對(duì)應(yīng)模型中壩體接縫張開區(qū),指導(dǎo)注漿加固方案。
4. 算法性能驗(yàn)證
歷史數(shù)據(jù)回測(cè):對(duì)某水庫(kù)10年監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(含2次滲漏、1次地震事件)進(jìn)行回溯,異常檢測(cè)準(zhǔn)確率92%,誤報(bào)率6%,平均預(yù)警提前量14天。
實(shí)時(shí)對(duì)抗測(cè)試:模擬GNSS信號(hào)遮擋(加入20%隨機(jī)噪聲)、傳感器故障(輸出固定偏差)等場(chǎng)景,算法在95%的干擾下仍能正確識(shí)別真實(shí)異常。
部署優(yōu)化:采用TensorRT加速模型推理,單站檢測(cè)延遲<0.5秒,滿足實(shí)時(shí)性要求;通過(guò)ONNX模型壓縮,嵌入式終端算力需求降低40%。
該算法已應(yīng)用于南水北調(diào)中線工程、烏東德水電站等20余個(gè)項(xiàng)目,實(shí)現(xiàn)地表位移異常檢測(cè)靈敏度0.5mm/d、誤報(bào)率<5%,為大壩安全運(yùn)行提供智能技術(shù)保障。
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