水电站大坝安全监测数据分析

摘要：大坝的建设，提高了水资源的利用和管理效率。其主要作用是防洪和发电，因此，只有保证大坝的安全，才能确保人们的正常生活。本文阐述了大坝安全监测信息化建设现状，探讨了大坝安全监测数据的分析方法，从而确保了大坝的安全。

关键词：大坝安全；数据；监测；分析方法 一、大坝安全监测信息化建设现状 1.安全监测系统分析

水电站大坝安全监测自动化控制设备包括了服务器、监控主机以及维持电力持续供应的电力设备，从而构建出高度信息共享的安全管理平台，监测系统被划分成三个功能模块，一是数据源，负责大坝监测点的数据采集工作；二是数据处理模块，对采集到的数据进行处理分析，以确定大坝的运行状态；三是编制模块，将分析好的数据制作成图表，以为大坝安全管理工作提供参考。

2.自动化监测原理

借助安全监测系统可对大坝的运行状态进行实时监测，当发现大坝出现异常状况时，系统可以自动发出警报，并为大坝工作人员提供相关数据和信息。第一，监测点的传感器与系统实现连接，系统实时获取传感器反馈的数据信息，进而使工作人员实时掌握大坝运行情况；第二，数字化监测，为了保证监测的精确性，运用了GNSS监测，实时采集大坝位移及变形数据，以提高监测的效率；第三，在日常巡检时，巡检人员使用连接监测系统的移动终端开展工作，实时掌握大坝运行数据，并且巡检人员即使是不在巡检工作中，也可通过移动终端确定大坝的各项信息，极大便利了巡检工作。而且在巡检中，可针对发现的问题进行拍照上传，与大坝控制中心建立联系，以加快大坝维修的速度。

二、水电站大坝安全监测指标

在水电站大坝安全监测工作的开展中，针对于其安全检查数据工作开展中的监测需要借助专门的指标分析进行，只有明确了对应的安全监测指标，这样才能实现对水电站大坝安全监测管理的整体控制。首先，在水电站大坝安全监测中需要明确监测数据出现误差的原因，这样才能按照对应的安全监测数据控制，及时的将对应的监测工作控制好，并且保障在监测工作的控制中，能够按照水电站大坝安全监测工作部署中的要求去调整对应的监测工作。具体的安全监测指标出现误差的原因分为以下几点：一是仪器自身故障，二是记录操作失误引起的误差，三是软件故障造成的数据安全指标出现误差。其次，在明确了对应的安全指标监测故障之后，应该按照安全监测工作开展需求，及时将对应的监测安全工作开展和安全监测指标结合在一起，保障在二者的结合中，能够发挥出安全监测工作开展的实施效果。比如，在进行数据监测过程中，将对应的数据监测实施二次数据监测采集，对比两次监测数据结果，能够保障数据监测结果应用的安全性控制，对于保障数据监测质量提升具有重要性意义。

三、水电站大坝安全监测数据分析 1.多元回归分析

元回归分析是大坝安全监测数据分析方法中最为常用的方法之一，以大坝变形监测作为模型进行分析，以大坝的变形作为模型因变量，以大坝的环境质量作为模型变量，建立多元线性回归模型是基于数理统计理论，与环境的影响量之间的函数模型是采用逐步回归分析方法得到的，之后就进入模型进行变形的物理解释与预测。由于它是一种统计分析方法，需要一个长且一致的观察序列，是由相关变量和自变量组成。如果大坝模型中有多重共线性回归模型，影响大坝模型环境变量之间的关系，这就很可能导致大坝的回归模型的参数估计不准确，影响后续分析。如果观测数据序列的长度不满足大坝模型的要求，那么就会导致大坝模型数据中的随机性过大，它可能会导致过拟合现象的回归模型和破坏模型的完善性，影响分析的准确性。

2.时间序列分析

在大坝安全监测中，每个监测变量的测量数据非常自然的构成了一个随机的时间顺序，因此，我们可以应用时间序列理论分析和方法构建一个模型。时间序列分析方法通常被认为是动态数据参数时域分析方法，其通过对动态数据执行模型顺序和参数估计，来构建对应的数字模型。从而来更好的对这些数据的内部结构和特征进行了解掌握，然后判断和预测数据改变的趋势，使得其具备非常好的短期预测效果。在时间序列分析中，数据必须是随机静态过程，如果不是随机静态过程，那么就要对数据进行差分处理。

3.人工神经网络分析方法

人工神经网络是在上世纪后期迅速发展起来的，并被大范围的使用在机器人控制、专家系统、知识工程以及信号处理等各种领域。由于大坝的监测数据和大坝影响因素之间存在着非常复杂的非线性关系。在应用此方法来分析和处理监测数据的过程中，人工神经网络方法可以将某些生物特征转换成工程计算过程，并分析和编辑处理大量数据。

4.频谱分析方法

大坝监测数据的分析主要是在时域里进行。使用Fourier信号变换器将时域信号监视数据序列转变成频域信号，然后对其进行分析。通过对每个谐波频率的振动幅度以及对应的主频率最大振动幅度进行计算，然后显示监视量的变化周期，使得时域中显示不清晰的数据信息可以清楚的展示出来。例如，可以通过将监测点的变形量当成输出，把与之相关的环境因素当成输入，然后通过对相应的函数、频率响应函数以及响应谱函数进行估计，对输出和输入之间的关联性进行变形物理分析，来确定主要影响变形的原因。通过把大坝监测数据从时域信号转化成频域信号，进行分析的研究应用特别少，主要是因为其在实际的应用中，需要足够的样本量，而且对数据和系统的要求也非常高，要求数据必须保持稳定，系统必须是线性的。而且频谱分析方法还要考虑到整个频域的信号，并且部分的定位性能比较低下。

5.滤波分析方法

滤波分析法是将大坝当做一个动态系统，并通过监测方程和状态方程来对系统状态进行描述，其中状态方程涵盖检测位置的信息率。另外，它还考虑到了预测比率和参数估计，所以其最大的好处就是对数据分析的结果比较严谨，且不用对以前的监测值进行保留。

6.灰色理论分析

如果工作人员所获取到的大坝安全监测数据不足，无法通过回归分析和时间序列分析进行处理时，则可以通过灰色理论分析法来建立模型。灰色理论分析的原理在于能够对大坝安全监测数据进行生成，将原始序列转换为生成序列，这样能够大大降低数据的随机性，同时能够加强数据的规律性。通过灰色理论分析法所建立的模型，可以得到大坝变形的灰色趋势微分方程，通过这个方程可以了解到各点之间的相关性。从实际的使用中，通过灰色理论分析法所建立的模型具有理论合理、过程严密和精确度高等优点。

四、结束语

综上所述，在我国当前水电站建设管理中，针对于大坝管理也越来越重视，通过对其安全监测能够保障大坝的正常性运转，并且在大坝安全监测管理中，能够结合大坝建设中的自身性建设因素去进行对应的维护管理。只有保障在水电站大坝安全检测中能够通过这些指标的数据控制，才能保障整个大坝的监测运行安全。

参考文献：

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