CN114707227B 一种基于数字孪生的大坝安全预警消警方法及系统 （水利部南京水利水文自动化研究所）

所一种基于数字孪生的大坝安全预警消警方本发明公开了一种基于数字孪生的大坝安驱动控制模型构建与客观物理大坝安全性态相2通过数字孪生大坝对客观物理大坝进行可视化和便捷化的信息异常感知和依据大坝可能失事模式和失效路径确定模型种类，模型种类用于描述大坝的失效模根据逻辑严密程度分析、对物理大坝实际的描述能力、假设的合理性若建模理论成熟，则根据方法与模型对具体大坝的针对性、匹配确定相应的理论方法，并根据相应的理论方法构建相应的数值模型和深度学习预处理模方法选择及确定是指针对上一步所确定的模型种类寻找相匹配的自适应鲁棒自动求所述偏微分方程组的求解方法包括等价形式和数值离散方法，所述等价3离散网格后期根据感知系统测量的大坝结构实际尺寸和材料分区采用动态自适应自动生所述数值离散过程还包括插值方法和检验方法，所述插值方法包括所述参数模型的参数估计方法包括整体抗差估计方法、正则化方法神经网络架构的确定方法包括经验法、试错法和裁剪否则，样本数量不足或位置不合理时先进行增强感知若上述两种增加样本的方法仍不能满足求解或参数估计要求，则采用0样本学习适应无样结构化实测数据、数值模拟计算结果以及预测值之间的相实景现实外观表现一致；多种感知手段获取信息协调；通过云计算和并行计算加快计算速度和人机交互效率，通过任务4若大坝安全，则将大坝安全状态信息进行存储，用于进行定时否则，通过正演计算和灾害链分析得到危险后8.一种基于数字孪生的大坝安全预警消警系统，所述物理大坝上设置状态感知设备和运行控制设备，所述状态感知5所述运行控制设备，设置于大坝的流量进出口和闸门启闭设备处所述信息展示子系统用于展示包括坝体内外部及上下游现场场景、大所述综合评价子系统用于综合评价包括大坝整体安全、坝段和边坡安全所述实时诊断子系统用于对大坝感知信息的异常成因进行实时诊所述反馈控制子系统通过对闸门的工作状态、主动减震设备的控制6[0007]通过数字孪生大坝对客观物理大坝进行可视化和便捷化的信息异常感知和诊断、7[0013]方法选择及确定是指针对上一步所确定的模型种类寻找相匹配的自适应鲁棒自[0015]所述数值离散过程还包括插值方法和检验方法，所述插值方法包括多项式插值85大坝隐患细部构造超高分辨率图像清晰度不小于4K；实时生成全彩高质量全息图9[0043]以共振规避为目标建立动态规避算法，以最快实现振幅[0054]所述实时诊断子系统用于对大坝感知信息的异常成因进行实时诊断，包括结构、基于弹性介质的全交错-Lebede网格有限差分方法在处理起伏地表面波模拟中稳定性问型首先建立偏微分/积分方程组，再通过变分/积分/差分等等效弱形式结合插值函数等方[0081]这里自适应模型包括网格划分/节点布置采用自适应方式进行的离散和自适应确[0084]整体多场多尺度耦合时空演化模型包括大坝整体应力－变形－温度－渗流多场耦合多重介质模型和温度－渗流－应力－变形－侵蚀－淤积组合作用下多场耦合多重介[0085]屈服破坏准则根据实际荷载情况选用考虑材料结构性的屈服/液化/损伤、屈曲/[0086]温度－渗流－应力－变形－侵蚀－淤积组合作用下多场耦合多重介质力模型除考虑上述模型因素外，还考虑内外部水流/应力/化学冲刷、侵蚀或淤积/固结对结构孔隙混凝土和岩石采用混凝土软化本构关系与裂缝扩展GR阻力曲线的相关性、最大周向正应[0090]综合评估专用模型就是综合响应大坝安全的各种信息对种距离或贴近度，如相似度/模糊贴进度/灰色关联度或应力/应变/能量/能量释放率空间[0093]预测包括(1)对影响工程安全的大坝水文气象参数、地形地质条件、荷载工况作估计采用最大熵原理/核估计/最大使然估计/期望最大[0098]联合概率分布和不利工况遭遇概率分布采用Copula方法；采用强跟踪滤波/鲁棒析采用逐步回归/分位数回归/分位数回归，针对多重共线性采用偏最小二乘回归/核主成[0100]其他异常诊断推理方法还包括基于规则的专家系统、基于模型的推理系统方法、道/启闭机振动故障诊断方法、自编码器的异常检测方法、基于聚焦式模糊综合评判的闸门/管道/启闭振动故障诊断方法、水位升降过程大坝及输泄水系统模糊逻辑推理异常诊特-黄变换的异常/故障特征提取、基于短时傅里叶变换/小波变换/经验模态分解/希尔伯特变换/变分模态分解/时频分析方法的隐患/特征特征提取方法、基于约束独立分量分析[0114]BIM耦合数值计算方法首先利用无人机和地面三维激光扫描仪、全站仪结合竣工据提取，HDR优化等三维重建技术将全部数据及图片纹理映射到三维模型上还原真实三维[0117]现实场景，现场通过固定视角相机采集的RGB图像信息以PVnet算法计算物体位姿，通过两个相邻并且相互可见的拍摄点视觉特征匹配,估算拍摄点的相对位置重建空间[0118]将来场景通过在场景推理模型预测的基础上采用VR/AR合并现实和虚拟世界而产动时空特征的多尺度在线序列分割方法和混合集成学习模型的意图识别方法语音识别采光照变化和物体的旋转等外界变化给特征提取带来的[0124]XR展示方法包括：对于VR展示采用类似工程到本项目的场景迁移的深度学习方和样本增强方法，灰度图像部分像素缺失或噪声时利用矩阵填充算法进行填充恢复方法，针对权威专家个性化推荐采用基于类别加权的矩阵分解模型CW-MF和基于近邻影响和类别加权的矩阵分解模型NICW-MF。针对专家组或集体会商推荐问题采用基于近邻影响的主题字孪生平台采用VUE3+VITE+TYPESCRIPT基于微服务架构开发，桌面端工具采用Maya、3Dmax、C4D等主流三位建模工具进行相互转换，然后加载到开发的基础平台里面；并且对[0129]对人的行为理解福格行为模型(FoggBehaviorModel)、能够发现文档的语义相[0130]基于半监督学习的增量式自生长自组织神经网络，解决采集数据的空间分布复[0134]单样本超高分辨率图像合成框架采用OUR-GAN模型进行，人机状态预测采用隐马[0135]无人机航排图像无缝拼接SIFT算法，大坝表面裂缝图像采用Sobel算子提取边缘特征再利用引入通道域机制的残差FCN构建裂缝智能识别模型；3D全息显示采用FCNN-propCNN神经网络求平面到多平面波传播模型；全息近眼显示波传播模型以及可微分摄像[0137]可靠高效控制包括感知系统的优化调度以及大坝安全控制措施两个子系统的控理仿真生成红外小目标训练样本，再用主成分/核主成分分析方法提取目标样本的主特征缘模糊或离散状边缘的特点采用基于图像全局信息并且不需要重新初始化的变分水平集鲁棒性采用数据驱动的非梯度的伪逆学习策略结合图拉普拉斯正则化方法[0149]高可靠控制理论方法用于建立大坝安全控制、计算分析子系统/感知子系统控制[0159]方法选择及确定是指针对上一步所确定的模型种类寻找相匹配的自适应鲁棒自[0160]情景再现模型采用大坝安全性态演化过程建筑信息模型耦合大坝失事影响区域感知系统测量的大坝结构实际尺寸和材料分区采用动态自适应计算样本填充；若上述两种增加样本的方法仍不能满足求解或参数估计要求时采用0样本[0172]依据处理后