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    貴州省水庫運(yùn)行及安全監(jiān)測監(jiān)管系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

    2023-07-21 11:57:34余再康
    關(guān)鍵詞:大壩貴州省水庫

    余再康 ,程 井

    (1.貴州省大壩安全監(jiān)測中心,貴州 貴陽 550002; 2.河海大學(xué)水利水電學(xué)院,江蘇 南京 210098)

    2021年水利普查顯示,截至2020年底全國已建成各類水庫98566座,總庫容達(dá)9306億m3[1]。多數(shù)水庫興建時間較早,病險問題突出,多年來一直是影響我國防洪安全的心腹之患;而中小流域洪水頻發(fā),災(zāi)害嚴(yán)重,據(jù)統(tǒng)計,我國中小河流洪澇災(zāi)害導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失、人口損失分別占全國洪澇災(zāi)害總損失的70%~80%和66.7%[2]。因此,水利部門十分重視中小流域水文預(yù)報、河道治理及病險水庫除險加固工作[3-4]。一般大中型水庫的水文監(jiān)測系統(tǒng)、大壩安全監(jiān)測與視頻監(jiān)控系統(tǒng)、機(jī)電設(shè)備運(yùn)行系統(tǒng)比較完善,綜合信息化建設(shè)的完整度和集成度較高。而小型水庫存在數(shù)量多而散、位置偏遠(yuǎn)、運(yùn)維費(fèi)用嚴(yán)重不足、管理力量薄弱等問題,且受歷史條件及現(xiàn)實(shí)條件限制,往往雨水情及安全監(jiān)測設(shè)施缺失嚴(yán)重,無法開展有效的水文預(yù)報及庫壩安全風(fēng)險評估工作。2021年4月國務(wù)院辦公廳及水利部陸續(xù)發(fā)文強(qiáng)調(diào)提升水庫信息化管理能力,加快建設(shè)水庫雨水情測報、大壩安全監(jiān)測等設(shè)施,健全水庫安全運(yùn)行監(jiān)測系統(tǒng),加強(qiáng)分析預(yù)警能力。水利部李國英部長更是指出,要充分運(yùn)用信息感知、數(shù)字映射、數(shù)字孿生與仿真模擬等技術(shù),建立流域及庫壩工程的數(shù)字化、智能化管理系統(tǒng),推進(jìn)流域防洪、水資源調(diào)度及其他涉水業(yè)務(wù)的智能化及精細(xì)化管理[5]。

    為貫徹國務(wù)院及水利部要求,貴州省水利廳于2021年啟動全省水庫雨水情及安全監(jiān)測系統(tǒng)建設(shè),在2021年年底前實(shí)施建設(shè)181座小型水庫安全監(jiān)測和367座小型水庫的雨水情測報系統(tǒng),2022年底前完成現(xiàn)有大中型水庫的雨水情測報及安全監(jiān)測自動化,2025年底前完成1453座小型水庫雨水情測報設(shè)施和1638座小型水庫安全監(jiān)測設(shè)施建設(shè),從而強(qiáng)化水庫的運(yùn)行管護(hù),提升信息化管理能力。本文從貴州省水庫運(yùn)行及安全監(jiān)測監(jiān)管系統(tǒng)構(gòu)架設(shè)計、關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用展示等幾個方面介紹一期研究工作,并對后期工作進(jìn)行展望。

    1 貴州省庫壩工程概況

    貴州省水資源特別豐富,全省分屬兩大流域,苗嶺以北的長江流域及苗嶺以南的珠江流域(圖1)。近年來水利工作發(fā)展非常迅速,“十二五”時期開工建設(shè)了64座中型水庫及95座小型水庫;“十三五”期間新增建設(shè)中型水庫130座,新增建設(shè)小型水庫230座,其中中小型水庫的規(guī)劃數(shù)量占總規(guī)劃數(shù)的96.26%;“十四五”規(guī)劃則明確開展水利“百庫大會戰(zhàn)”,新開工90座以上中小型水庫。截至2020年,貴州省水庫總數(shù)為2648座,總庫容超過450億m3,位居全國前列,其中小型水庫2470座,占全省水庫總數(shù)的93%。這些中小型水庫大壩在貴州省經(jīng)濟(jì)建設(shè)和發(fā)展中、在防災(zāi)減災(zāi)中發(fā)揮了極其重要的作用。但大部分小型水庫建設(shè)年代久遠(yuǎn),存在雨水情測報和大壩安全監(jiān)測設(shè)施缺失或年久失修等現(xiàn)象。堅持科技引領(lǐng)和數(shù)字賦能,提高庫壩智慧管理水平,是全省水利工作的核心;而針對全省洪澇災(zāi)害特點(diǎn),加強(qiáng)雨水情測報及庫壩安全監(jiān)測體系建設(shè),實(shí)現(xiàn)對水量、水位、流量、水質(zhì)等全要素的實(shí)時在線監(jiān)測,集成開發(fā)共享工情、水情、雨情、視頻等信息的貴州省水庫運(yùn)行及安全監(jiān)測監(jiān)管系統(tǒng),全面提升信息感知能力,則是重中之重。

    2 系統(tǒng)整體架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)

    貴州省水庫運(yùn)行及安全監(jiān)測監(jiān)管系統(tǒng)共享工情、水情、雨情、視頻等信息,可以對全省水庫水情、雨情、視頻及安全監(jiān)測進(jìn)行實(shí)時在線展示,實(shí)現(xiàn)實(shí)時數(shù)據(jù)與后臺預(yù)設(shè)閾值的對比。通過該系統(tǒng)可實(shí)時掌控工程運(yùn)行安全狀況,提高水庫風(fēng)險隱患預(yù)警能力,全面提升貴州省水利工程大壩安全管理水平、提高規(guī)范化程度。

    2.1 基于B/S模式的系統(tǒng)整體架構(gòu)

    基于B/S模式開發(fā)監(jiān)測管理系統(tǒng),將主要事務(wù)邏輯在服務(wù)器端實(shí)現(xiàn),形成共享性較強(qiáng)的三層客戶/服務(wù)器結(jié)構(gòu)[6];采用WebGIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)Web方式交互,主要包括電子地圖上的信息查詢、結(jié)果展示等。

    2.1.1 系統(tǒng)邏輯架構(gòu)設(shè)計

    該系統(tǒng)邏輯架構(gòu)分為5層:資源層、感知層、數(shù)據(jù)層、能力層、應(yīng)用層,如圖2所示。①資源層包括為數(shù)據(jù)資源和業(yè)務(wù)應(yīng)用提供實(shí)體環(huán)境的各類基礎(chǔ)支撐保障工作,主要包括軟件運(yùn)行環(huán)境、硬件環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的建設(shè)。②感知層是信息化系統(tǒng)的主要信息(數(shù)據(jù))來源與控制信息輸出的關(guān)鍵平臺,包括各類雨水情信息、工程安全監(jiān)測及視頻監(jiān)控的數(shù)據(jù)采集。感知層是整個系統(tǒng)最基礎(chǔ)的設(shè)施。③數(shù)據(jù)層包括數(shù)據(jù)庫建設(shè)與數(shù)據(jù)服務(wù)建設(shè)兩部分,數(shù)據(jù)庫建設(shè)包括對數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載、分類整理入庫存儲,數(shù)據(jù)庫分為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫、專題數(shù)據(jù)庫和專業(yè)數(shù)據(jù)庫?;A(chǔ)地理信息、空間數(shù)據(jù)與水利專題數(shù)據(jù)獨(dú)立存儲,又深度融合,可以更好地滿足應(yīng)用層對數(shù)據(jù)維護(hù)、數(shù)據(jù)分析與查詢的靈活性、安全性、共享性的需求。數(shù)據(jù)層提供了更有序、可靠、安全的數(shù)據(jù)服務(wù)功能。④能力層是連接數(shù)據(jù)層和應(yīng)用層的橋梁,為應(yīng)用系統(tǒng)的功能實(shí)現(xiàn)提供技術(shù)支持、多種服務(wù)及運(yùn)行環(huán)境,是應(yīng)用系統(tǒng)之間、應(yīng)用系統(tǒng)與其他平臺之間進(jìn)行信息交換、傳輸、共享的核心,最終目的是實(shí)現(xiàn)應(yīng)用層個性化業(yè)務(wù)應(yīng)用的高效開發(fā)、集成、部署與管理。⑤應(yīng)用層以問題為導(dǎo)向、以業(yè)務(wù)需求為核心,開展各類信息查詢、建設(shè)與運(yùn)行管理、安全鑒定、應(yīng)急管理與風(fēng)險處置等應(yīng)用平臺,這些應(yīng)用平臺包括Web端和移動端。

    圖2 貴州省水庫運(yùn)行及安全監(jiān)測監(jiān)管系統(tǒng)模塊

    2.1.2 WebGIS技術(shù)應(yīng)用功能設(shè)計

    該系統(tǒng)在大壩安全立體感知層的基礎(chǔ)上,應(yīng)用WebGIS技術(shù),構(gòu)建了如圖3主要功能設(shè)計的水庫運(yùn)行與安全監(jiān)測監(jiān)管的多維數(shù)據(jù)展示與空間綜合分析平臺,提供采集數(shù)據(jù)輸入、水利空間數(shù)據(jù)庫存儲、數(shù)據(jù)發(fā)布與展示、各類水利專題地圖輸出的全鏈條服務(wù),具體服務(wù)鏈條如下:

    圖3 基于WebGIS技術(shù)的主要功能設(shè)計

    a.水利空間數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)建立了水利專業(yè)空間數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫除基礎(chǔ)地圖柵格數(shù)據(jù)外,還包括水庫及各類測站(雨量站、水位站、各種安全監(jiān)測站)的矢量數(shù)據(jù)(位置、高程、屬性信息)。

    b.數(shù)據(jù)發(fā)布服務(wù)。該系統(tǒng)主要依循OGC制定的WFS(要素Web服務(wù))及WMTS標(biāo)準(zhǔn)(切片地圖Web服務(wù)),提供各類空間數(shù)據(jù)的查詢服務(wù)。

    c.數(shù)據(jù)多維展示。遠(yuǎn)景視角,以WebGIS為載體,可通過多圖層疊加進(jìn)行展示庫區(qū)地表地貌、河流網(wǎng)絡(luò)、水庫分布以及相關(guān)水文特征。近景視角輔以水庫全景鳥瞰圖,并實(shí)時監(jiān)視大壩整體運(yùn)行狀態(tài)和庫區(qū)環(huán)境變化。多視角對水庫進(jìn)行觀測分析。

    d.空間數(shù)據(jù)分析。該系統(tǒng)可進(jìn)行水利專業(yè)空間數(shù)據(jù)與行政區(qū)劃圖、水系圖、降雨分布地圖的疊加分析與統(tǒng)計,并為安全監(jiān)測分析與可視化展示提供位置、高程的空間量算支持。

    e.專題地圖輸出。該系統(tǒng)將采集的各類監(jiān)測數(shù)據(jù),處理、轉(zhuǎn)換為監(jiān)測成果,并結(jié)合空間分析或插值算法,形成各類專題地圖,如雨情地圖、水情地圖、雨量分布圖、大壩風(fēng)險圖及建設(shè)專題地圖等。

    2.2 雨水情測報及安全監(jiān)測系統(tǒng)集成

    庫壩系統(tǒng)的實(shí)時信息主要包括雨水情測報及結(jié)構(gòu)安全監(jiān)測兩部分,二者都需要以有線或無線通信方式集成至綜合監(jiān)管系統(tǒng)[7-9]。針對水庫監(jiān)測數(shù)據(jù)種類多、容量大的特點(diǎn),為統(tǒng)籌規(guī)劃系統(tǒng)建設(shè)過程中的各種資源,將該系統(tǒng)各模塊集成為整體,研究設(shè)計出一套可對大壩雨水情、安全監(jiān)測信息進(jìn)行管理并具備查詢及統(tǒng)計功能的科學(xué)統(tǒng)一監(jiān)管系統(tǒng)。該系統(tǒng)可讓管理者快速便捷地在平臺端查詢各水庫大壩監(jiān)測工作開展情況及監(jiān)測數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了對水庫大壩監(jiān)測工作的全記錄,為各類工程風(fēng)險與管理風(fēng)險設(shè)置風(fēng)險預(yù)警,并提醒相關(guān)責(zé)任人。

    系統(tǒng)集成的實(shí)施是指在從硬件、界面、應(yīng)用和數(shù)據(jù)集成等角度,對系統(tǒng)的集成需求進(jìn)行梳理、設(shè)計和實(shí)現(xiàn):①硬件集成。包括信息采集集成、視頻集成,如新建雨量監(jiān)測站、水位監(jiān)測站點(diǎn)、視頻監(jiān)測站點(diǎn)、滲流監(jiān)測站點(diǎn)、滲壓監(jiān)測站點(diǎn)及GNSS位移監(jiān)測站點(diǎn)的集成應(yīng)用。②界面集成。包括統(tǒng)一訪問入口集成、統(tǒng)一展現(xiàn)內(nèi)容集成。③應(yīng)用集成。包括專項業(yè)務(wù)協(xié)同、公共功能組件調(diào)用。④數(shù)據(jù)集成。包括數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換,任意位置與類型的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)集成都能在該系統(tǒng)間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和信息的共享。

    2.3 基于北斗GNSS技術(shù)的大壩變形監(jiān)測技術(shù)

    全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)GNSS主要包括美國的全球定位系統(tǒng)、俄羅斯的全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)、歐洲的伽利略、中國的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)[10-11]?;贕NSS的大壩變形監(jiān)測技術(shù)具有全天候測量、定位速度快、連續(xù)實(shí)時、自動化程度高等多重優(yōu)勢,在中小型庫壩監(jiān)測中具有良好的應(yīng)用前景。該系統(tǒng)采用北斗GNSS技術(shù)進(jìn)行壩體沉降觀測,主要分為GNSS數(shù)據(jù)接收、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、解算3個模塊??紤]大壩安全監(jiān)測數(shù)據(jù)的敏感性,通過搭建獨(dú)立自主的GNSS解算系統(tǒng),進(jìn)行GNSS測量數(shù)據(jù)的后處理工作,通過數(shù)據(jù)的后處理,方能獲得最終可用的GNSS測量成果。解算系統(tǒng)主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、周跳探測與粗差剔除、參數(shù)估計、殘差檢驗及重定權(quán)、模糊度固定、解算成果數(shù)據(jù),具體數(shù)據(jù)處理流程如下:

    a.數(shù)據(jù)預(yù)處理。預(yù)處理主要包括接收機(jī)鐘差毫秒跳變修復(fù)、粗差剔除、周跳探測、DCB改正等,其中周跳探測分析最為關(guān)鍵,直接影響最終結(jié)果的優(yōu)劣。

    b.模型化,形成法方程,進(jìn)行參數(shù)估計。完成數(shù)據(jù)預(yù)處理后,觀測數(shù)據(jù)需要按照某一模型建立觀測方程、誤差方程,然后依次將其疊加在一起,形成法方程,并求解得到初始的解算結(jié)果。該過程最關(guān)鍵的是選擇合理的數(shù)據(jù)處理模型。目前常用的模型有雙差模型和非差模型。

    c.殘差檢驗。小周跳和部分粗差難以一次性在數(shù)據(jù)預(yù)處理中全部探測出來,因此在法方程解算完畢后,需要對殘差做進(jìn)一步分析,以探測可能存在的小周跳或者粗差,然后再更新原有的數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果。

    d.重復(fù)步驟b和c,直到殘差檢驗沒有發(fā)現(xiàn)周跳和粗差為止,一般而言需要重復(fù)2次或3次,若部分測站的數(shù)據(jù)質(zhì)量較差,迭代次數(shù)可能需要增加。

    e.固定模糊度,輸出結(jié)果。模糊度固定可以大幅度提高數(shù)據(jù)處理質(zhì)量,增強(qiáng)解的強(qiáng)度。不同模型的模糊度固定方式不同,如非差模型中的模糊度并不直接具有整數(shù)特性,需映射成雙差后才能加以固定。

    2.4 基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的庫壩工程信息識別與風(fēng)險管理

    水利工程數(shù)據(jù)包括水利工程前期勘測設(shè)計數(shù)據(jù)、施工數(shù)據(jù),以及運(yùn)行期的各類雨情、水情、工期的監(jiān)測、巡檢及視頻數(shù)據(jù)。如果擴(kuò)大到工程效益和風(fēng)險層次,則還可以擴(kuò)展到水文氣象[12]、農(nóng)業(yè)灌溉、下游防護(hù)區(qū)人口經(jīng)濟(jì)動態(tài)分布等。由于水利涉及因素的多樣性、復(fù)雜性、動態(tài)性及關(guān)聯(lián)性, 導(dǎo)致水利業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)多樣性、動態(tài)性、大數(shù)據(jù)規(guī)?;忍攸c(diǎn)[13],傳統(tǒng)方法及單個項目化的數(shù)據(jù)分析方式已不能滿足當(dāng)前需求。

    數(shù)據(jù)挖掘指對大體量、多維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析從而獲取有用信息或結(jié)論。基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的庫壩風(fēng)險識別及評估,是一個技術(shù)難度大但極具發(fā)展前景的新興研究方向。針對庫壩工程運(yùn)行與監(jiān)管,可以開展工程風(fēng)險特征、工程真實(shí)工作性態(tài)及工程風(fēng)險識別評估等方面的數(shù)據(jù)挖掘工作[14]。庫壩工程風(fēng)險特征包括工程孕災(zāi)、致災(zāi)和承災(zāi)特征;工程真實(shí)工作性態(tài)則是通過多源數(shù)據(jù)同化與融合[15-16]等技術(shù),并耦合物理驅(qū)動機(jī)制捕捉庫壩系統(tǒng)的真實(shí)工作性態(tài);工程風(fēng)險識別則是在前述二者基礎(chǔ)上,進(jìn)一步綜合歷史災(zāi)變數(shù)據(jù)映射數(shù)據(jù)集的關(guān)系,評估庫壩風(fēng)險。本文以庫壩工程風(fēng)險特征為例,介紹了數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)成果。

    2.4.1 庫壩整體的數(shù)據(jù)化表達(dá)

    聚焦庫壩工程安全運(yùn)行與風(fēng)險防控的核心目標(biāo),充分研究貴州省庫壩原始信息、各類信息管理系統(tǒng)、服務(wù)系統(tǒng)、監(jiān)管系統(tǒng)等的特征數(shù)據(jù),建立整合的全省庫壩雨水情及監(jiān)測基礎(chǔ)信息庫,構(gòu)建充分、合理、高效的數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵詞表;依據(jù)水建管[2003]271號《水庫大壩安全鑒定辦法》、SL258—2017《水庫大壩安全評價導(dǎo)則》,結(jié)合全省中小型庫壩工程存在的實(shí)際風(fēng)險分布特點(diǎn),研發(fā)集工程信息、雨情、水情、監(jiān)測信息、風(fēng)險區(qū)信息等于一體的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

    依據(jù)SL 252—2017《水利水電工程等級劃分及洪水標(biāo)準(zhǔn)》中對水利水電工程分等指標(biāo),結(jié)合雨水情測報、安全監(jiān)測及安全鑒定時間與結(jié)論,初步篩選出圖4所示的庫壩風(fēng)險特征指標(biāo)(圖中1畝≈667m2),并建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)。

    圖4 貴州省391座中小型水庫的風(fēng)險特征指標(biāo)

    將數(shù)據(jù)清洗后的貴州省391座水庫按照風(fēng)險特征進(jìn)行數(shù)據(jù)化表達(dá),將實(shí)體庫壩工程轉(zhuǎn)化為抽象數(shù)據(jù),以便于對大量的庫壩進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。圖4中,從壩齡、總庫容至鑒定結(jié)論的每條折線代表一條庫壩數(shù)據(jù),貴州省各市的庫壩采用不同顏色加以區(qū)分,可直觀地看出貴州省各市庫壩群的先天基本條件,如壩齡多數(shù)大于40a且總庫容較小、大部分水庫壩高在15~35m之間等,從而對各市庫壩群的風(fēng)險特征分布進(jìn)行整體把握。

    2.4.2 數(shù)據(jù)挖掘及庫壩風(fēng)險特征

    由于大部分中小型水庫存在前期建設(shè)資料缺失、后期監(jiān)測數(shù)據(jù)缺乏等問題,難以基于傳統(tǒng)方法開展單個工程的安全評價工作。該系統(tǒng)可依托全省水庫雨水情數(shù)據(jù)、現(xiàn)有監(jiān)測數(shù)據(jù)及歷史災(zāi)情數(shù)據(jù),通過機(jī)器學(xué)習(xí)、多維屬性關(guān)聯(lián)及多元數(shù)據(jù)同化等技術(shù),開展數(shù)據(jù)挖掘研究,并建立感知量與安全指標(biāo)的映射關(guān)系,實(shí)現(xiàn)庫壩信息與風(fēng)險的自動快速識別及評價,從而提高水庫運(yùn)行調(diào)度模型的精度和效率。

    a.數(shù)據(jù)風(fēng)險特征識別。由圖5可知,貴州省水庫有2個建設(shè)高峰期,一個是國家第2個五年計劃1958—1962年,一個是20世紀(jì)70年代,2個區(qū)間的庫壩工程建設(shè)總數(shù)均超過100座,占統(tǒng)計樣本中庫壩總數(shù)的半數(shù)以上。

    圖5 貴州省391座水庫的壩齡和開工年份分布

    b.數(shù)據(jù)相關(guān)性識別。相關(guān)系數(shù)主要包括Pearson相關(guān)系數(shù)與Spearman相關(guān)系數(shù),其中Pearson相關(guān)系數(shù)要求數(shù)據(jù)為連續(xù)型變量且符合正態(tài)分布,而Spearman相關(guān)系數(shù)對原始變量的分布不做要求。由于一期391座水庫的風(fēng)險特征分布非連續(xù)且不符合正態(tài)分布,故選擇使用條件較為寬松的Spearman相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析。對貴州省391座中小型庫壩的7項量化風(fēng)險因子數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,得到如圖6所示兩類壩型的相關(guān)系數(shù)矩陣。其中混凝土壩的壩高、總庫容、灌溉面積相關(guān)性較大,相關(guān)系數(shù)均大于0.55,符合大多數(shù)混凝土壩壩高越高、總庫容越大、灌溉面積也越大的基本認(rèn)知;土石壩僅有總庫容與灌溉面積的相關(guān)性較大為0.79;2種壩型的壩齡、功能數(shù)量與鑒定時間與其他風(fēng)險因子的相關(guān)性較低,相關(guān)系數(shù)均低于0.3。系統(tǒng)還會陸續(xù)集成人口、經(jīng)濟(jì)、雨水情、工程監(jiān)測量等方面的特征變量。不同變量的相關(guān)性分析不僅可供后續(xù)庫壩風(fēng)險特征分類及分級管理提供劃分依據(jù),還能挖掘出庫壩安全評價的數(shù)據(jù)驅(qū)動機(jī)制。

    圖6 混凝土壩和土石壩風(fēng)險特征相關(guān)系數(shù)矩陣

    3 系統(tǒng)應(yīng)用展示

    3.1 整體功能

    從庫壩特征、雨情監(jiān)測系統(tǒng)完備性、系統(tǒng)運(yùn)維情況及潰壩后果嚴(yán)重性4個維度對貴州省庫壩基本資料及工程風(fēng)險特征進(jìn)行分類展示,具體包括:①庫壩工程特征值,包括流域控制面積、壩型、壩高、庫容、完建時間等;②雨情監(jiān)測設(shè)施數(shù)量及完好性,安全監(jiān)測儀器數(shù)量及完備性、自動化情況;③庫壩工程運(yùn)維管理、安全鑒定及除險加固情況;④潰壩下游影響區(qū)情況,包括高精度的高程信息圖、衛(wèi)星圖及土地利用類型分布圖、潰壩下游地區(qū)人口的空間分布及人口組成、潰壩對工程本身造成的直接經(jīng)濟(jì)損失、歷史發(fā)生洪水時的直接與間接經(jīng)濟(jì)損失等。

    如圖7(a)所示,全部2390座庫壩的地理位置、壩型、水庫規(guī)模、安全類型的分布與風(fēng)險管理、隱患排查集中展示在系統(tǒng)首頁。在首頁中搜索具體壩名,可展示其詳細(xì)信息,包括工程概況、雨水情測報、安全監(jiān)測、測點(diǎn)布置及風(fēng)險管理等,如圖7(b)所示。

    圖7 貴州省水庫運(yùn)行及安全監(jiān)測監(jiān)管系統(tǒng)

    3.2 典型工程模塊

    3.2.1 監(jiān)測成果

    以貴州省小(1)型土石壩幸福水庫(普安縣)為例,對安全監(jiān)測與雨水情測報模塊進(jìn)行展示。該水庫攔河大壩為土石壩,最大壩高31.5m。安全監(jiān)測中的滲流監(jiān)測模塊,可對庫壩上下游水位進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測,并采用測壓管法監(jiān)測土石壩浸潤線(圖8(a))。如圖8(b)所示,雨水情測報可實(shí)時監(jiān)測每日降水量、水位過程線,并結(jié)合GIS地圖進(jìn)行實(shí)時展示。

    圖8 幸福水庫大壩滲流監(jiān)測和雨水情測報

    3.2.2 GNSS技術(shù)及其應(yīng)用

    大壩壩頂下游側(cè)沿壩軸線布置了8個GNSS測點(diǎn),用于監(jiān)測大壩的實(shí)時沉降位移及水平位移。以2022年5月1日至6月19日為例,壩體沉降觀測曲線如圖9所示。目前該項目的GNSS監(jiān)測周期尚不到1a,待后期擁有足夠長的數(shù)據(jù)序列時,可綜合環(huán)境監(jiān)測量、其他變形資料及有限元法反饋分析成果,通過統(tǒng)計及模型法構(gòu)建大壩的變形預(yù)警指標(biāo)。

    圖9 基于GNSS的幸福水庫壩體沉降觀測曲線

    4 結(jié) 語

    通過貴州省水庫運(yùn)行及安全監(jiān)測監(jiān)管系統(tǒng)建設(shè),初步實(shí)現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)匯集、雨水情及安全監(jiān)測實(shí)時在線監(jiān)測、現(xiàn)有信息匯集共享、工程信息識別分析,并初步具備大壩安全監(jiān)測全記錄、大壩安全鑒定全面監(jiān)管、水庫風(fēng)險隱患預(yù)警、水庫安全運(yùn)行監(jiān)管四大功能,可為貴州省水庫安全運(yùn)行提供技術(shù)支撐。依托該系統(tǒng),開展了關(guān)鍵技術(shù)的研究,具體包括:①基于B/S模式開發(fā)監(jiān)測管理系統(tǒng)。將主要事務(wù)邏輯在服務(wù)器端實(shí)現(xiàn),形成共享性強(qiáng)的三層客戶/服務(wù)器結(jié)構(gòu);②采用WebGIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)Web方式的交互。實(shí)現(xiàn)電子地圖上進(jìn)行信息查詢、結(jié)果展示等操作;③基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)識別庫壩工程信息并展示。對庫壩大量的數(shù)據(jù)資料進(jìn)行定制挖掘,構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像并分析不同數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)集間的相關(guān)關(guān)系。

    目前,該系統(tǒng)完成了初步研發(fā),后續(xù)研究工作包括:①繼續(xù)集成全省大中小型水庫信息;②基于各類監(jiān)控儀器實(shí)時獲取的圖像及視頻等信息,開展圖像智能識別及庫壩工作性態(tài)映射關(guān)系研究,實(shí)現(xiàn)基于智能AI技術(shù)的庫壩要素及其性態(tài)識別;③繼續(xù)深入開展數(shù)據(jù)庫挖掘工作,充分利用歷史災(zāi)情數(shù)據(jù),研發(fā)缺乏信息條件下的庫壩風(fēng)險快速識別技術(shù),為庫壩的風(fēng)險預(yù)演和防控提供技術(shù)支持。

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