大坝安全监测数据分析方法研究

大坝安全监测数据分析方法研究

李培丰

昭通渔洞水库管理局 云南 昭通 657000

摘要：大坝是水利工程中的一种重要形式，起到了拦蓄河水的作用。大坝也是水资源利用的重要途径之一，其不仅起到了防洪的作用，还能够利用水资源进行供水发电，是保障社会稳定、推进经济发展的重要设施。大坝的安全与人民的生命财产安全有着密切的关系，本文主要针对大坝安全监测数据分析方法进行了研究，期望能够为广大水利工程工作者提供参考与借鉴，推进大坝的安全稳定运行。

关键词：大坝；安全监测；数据分析方法；研究

为确保大坝的安全运行，大坝工作人员需要对大坝日常运行状态进行密切监测。随着信息技术的发展，自动化监测已经成为了大坝未来发展的重要趋势。为推进大坝自动安全监测的发展，大坝工作人员必须重视大坝安全监测数据分析方法的研究。探究现阶段分析方法存在的问题，提升大坝安全监测的精度，更加客观真实地反映大坝的运行状态，满足大坝工程未来发展的需要。

1、大坝安全监测的意义

随着近年来我国经济的飞速发展，我国的科技水平也得到了快速发展，我国对于水资源的认识也变得越来越充分。大坝工程是实现水资源有效利用，落实可持续发展战略的重要途径。我国的大坝建设水平处于世界领先水平。大坝的种类比较多，按照建筑材料的不同，可以被分为混凝土坝、橡胶坝、土石坝、钢闸门坝等；按照施工方式的不同，可以被分为碾压混凝土坝、浇筑混凝土坝、抛石坝、冲填坝等。

为了确保大坝的正常运作，必须重视大坝的安全监测。大坝的安全监测对大坝的设计、大坝的优化、大坝的升级、大坝的运行起着重要的作用。大坝自动化安全检测系统的发展，使得人们能够提前预知大坝工况信息、发出告警，为人民群众的生命与财产安全提供保护。因此，大坝工作人员要高度重视大坝的安全监测，在新时期不断更新大坝监测技术与监测设备，更好地解决大坝安全问题。

2、大坝安全监测数据的应用

大坝的运行状态的有效评估必须建立在大量的数据之上。大坝评估数据的来源就是大坝安全监测系统，但是这些数据如果没有经过分析和处理的话，是难以反应大坝的真实运行状态的。这就需要大坝工作人员对大坝的安全监测数据进行识别，再对数据进行进一步的分析、提取与归纳。利用数据分析与处理技术发现大坝运行过程中存在的问题，总结出大坝的运行规律。确保大坝工程在未来能够更加安全、更加稳定的为社会稳定与经济发展提供服务。提取大坝监测原始数据中的有效信息，并对信息进行分析，是确保大坝正常运行的重要工作之一。大坝监测数据中有着大量的大坝结构状态数据，对升级、优化大坝有着重要的意义。

大坝数据处理通常可以被分为规律的认识、问题的查找、变化的预测、安全的判断四个环节。在认识规律环节，主要对大坝的信息变化趋势进行分析，探究波动、频率等数据的变化与分布范围。根据时间与空间的具体分布，探究观测信息的影响因素。这个环节主要目的是获取大坝的正常运行状态信息，并探究其变化趋势。在查找问题环节，主要对大坝信息的时间与空间分布状态进行进一步分析，并结合相关因素进行分析，探究是什么因素导致了问题的发生。在预测变化环节，主要是针对实际趋势，发现其中的规律，探究未来的变化范围与走向，预测变化的后果。在推断安全环节，主要是针对观测到的资料进行处理，探究大坝能够保持一个安全稳定的运行状态，并对大坝的最坏状态进行评估。正演分析与反演分析是两种主要大坝数据处理模式。正演分析以安全监测数据为基础，通过数据建立原型物理视图，判断大坝是否在正常范围内工作；反演分析是通过正演分析得出来的结论，再对大坝的其他参数进行处理的一种数据处理模式。

3、大坝安全监测数据的分析方法

3.1多元回归分析

多元回归分析是比较常见的一种数据分析方法，大部分变量的分析与建模都建立在逐步回归分析法之上。以大坝变形监测为例，大坝变形监测中，会将变形设为模型的因变量，而大坝的环境质量设为模型的独立变量，基于数理统计理论之上，建立多元线性回归模型，利用逐步回归分析法获取其与环境影响量之间的函数模型。再对模型进行解释与预测。多元回归分析的应用需要一个观察序列，这个观察序列由自变量与相关变量组成。回归模型的参数受到多重共线性回归模型的影响，大坝模型环境变量间的关系会因此受到影响，后续的分析也会因此受到影响。除此之外，观测数据的序列长度要满足大坝模型的要求，如果随机性过大的话，就会导致回归模型被破坏，使数据分析的准确性下降。根据模型数据的不同，应选用不同的方法进行分析。大坝模型环境量相关性较强时采用主成分分析法进行分析。相关性较强但缺少拟合时采用偏回归模型分析法进行分析。总而言之，应根据大坝数据的实际情况，选择合适的方法进行数据分析。

3.2时间序列分析

时间序列分析需建立时间序列分析模型。时间序列分析法对随机、平稳的数据变化有着较好的预测效果，尤其是短期预测，有着比较好的预测效果。时间序列分析法可以被应用在大坝变形的分析与播报上。利用EM算法对大坝的老化构件进行状态空间模型估计，分析大坝的结构状态变量。时间序列分析法有着比较好的拟合能力，在老化构件的提取上有着较好的效果，能够准确地评价大坝的运行状态。

3.3人工神经网络法

人工神经网络法主要被应用在大坝安全监测数据中的非线性与非线性关系分析当中。人工神经网络法是一种模仿生物学特性对数据进行分析与处理的方法，随着近年来信息技术的发展，被广泛的应用于机器人的控制、信号的处理、模式的识别等多个方面。其能够有效完成海量数据的编辑、分析与处理，在大坝安全监测数据中也得到了有效的应用。

3.4频谱分析法

大坝的数据编辑需要过程域与时间域的支撑，通过分析数据，对数据进行变换从而获取需要的信号。即通过分析数据来获取编辑所要用到的频率与振幅，其中主频率与最大幅度要保持一致。在数据信号未在时间域的情况下，可以通过转换频域进行观察。利用估计函数模型，将环境影响因素进行输出，由光谱对函数和频率进行相应。在解释变形的物理意义时，需要对数据信号的输出者与输入者的相关性进行研究，判断其是否是导致变形的主要因素，探究其是否是次要因素、输出参数。这种方法需要充分的样本，数据必须是稳定的线性数据。

3.5灰色理论分析

在监测数据样本较少，数据长度较短无法满足建立回归分析模型与应用时间序列分析法时，可以选用灰色系统理论法进行数据分析。灰色系统理论法建立在累加生成法的基础上，能够将原始序列转换成生成序列，使数据序列的规律性提升、随机性降低。在大坝安全变形监测中，通过灰色趋势微分方程能够建立组合模型。在此基础上进行每个点的相关性分析，能够获得更好的效果。在水力观测中，灰色理论分析也有着一定的应用，其有着结论合理、过程严密、结果准确度高等优势，需引起广大大坝工作人员的重视。

4、结束语

本文首先阐述了大坝安全监测的重要性，其次探究了大坝安全监测数据的应用，在此基础上探究了大坝安全监测数据的分析方法。大坝安全监测数据的分析与应用对大坝的安全运行有着重要的意义。新时期，大坝工作人员必须更加重视安全监测数据分析方法的应用，推进大坝安全性的提升。

参考文献

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