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公路工程边坡在建设过程中,受建设活动和自身构造的影响边坡容易出现失稳。为解决传统边坡监测技术效率低、时效性差等弊端,通过采用北斗卫星、地下液位计、裂隙计等物联网监测技术建立一套全天候、全方位的公路工程边坡智能监测系统。结果表明:该公路工程边坡智能监测系统成功应用于云南省都香高速公路边坡变形监测,智能监测系统监测数据快速、准确,同时可以通过物联网及时将边坡变形预警信息提前告知工程人员,有效地避免了边坡变形等地质灾害造成的生命及财产损失,进一步地为公路工程边坡智能化监测领域提供了有效的解决方法。 相似文献
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地质滑坡灾害的监测预警体系中存在地质灾害调查、数据监测和预测预警环节融合度不够、相互分散、结果评价缺失等缺点。针对降雨型黄土滑坡灾害监测预警中存在的实际问题与不足,结合多源信息和智能风险评估,提出一种准确率高且可快速评价坡体安全性的基于SVM-BP的地质灾害安全评价混合模型。以降雨型滑坡地下水监测为主,以外部诱发因素为辅,在完成滑坡形变监测、风险源辨识和搭建监测预警云平台系统的基础上,以坡体含水率易诱发边坡骤发式瞬间失稳为出发点,实现了对降雨型危险坡体的实时监测与动态安全性评价。试验数据来源于西安市某地实测数据。首先确定滑坡风险评价指标体系,并基于灰色综合关联分析法和模糊层次分析法完成初步数据筛选,然后利用SVM分类器和BP神经网络模型分别完成数据判断和评价分类,建立基于SVM-BP的安全评价混合模型。在实际工程中坡体大概率为安全状态,这使得评价模型的SVM分类器具备运行时间短、满足快速性要求的特点;BP神经网络模型能够增加对于危险状态识别的敏感度,可提高整个评价模型的准确率。对危险坡体实测数据和系统功能试验验证表明:该评价模型的准确率达到99.94%,运行时间为0.032 9 s,满... 相似文献
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如何准确高效监测与研判高速公路建设与运维过程中边坡失稳与滑坡等灾害信息,是公路边坡工程中极为重要的工作内容。分布式光纤传感技术,因其可远距离对监测对象进行全覆盖动态监测等特点,成为境内外重大边坡工程灾害监测预警的手段。基于云南曲靖东过境段公路边坡实时在线健康监测系统项目研究与实践,简要阐述了分布式光纤传感监测技术的基本原理、方法、数据采集、研判及系统施工中的关键技术,建立了一套完整的监测预警体系。通过近5年的运维监测及数据研判,表明分布式光纤监测系统技术可靠、采集实时、传输稳定、灵敏度高,可满足公路潜在滑坡的变形动态监测及预警预报,可供类似工程借鉴与推广,具有较高的经济价值及安全价值。 相似文献
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西部公路地质灾害预测预报信息系统 总被引:5,自引:0,他引:5
分析了地理信息系统在国内外的实际应用情况,并根据公路地质灾害的发生和监测管理存在的自身特点,提出开展公路地质灾害信息管理与决策支持系统研究的必要性,阐述了系统开发目标、应遵循的原则以及研究的关键技术,构架了基于GIS的公路地质灾害预测预报信息管理与决策支持系统。该系统以地质灾害的空间图形信息和属性信息为基础建立系统数据库,依托科学的数学评价、预测和预报模型以及GIS系统强大的空间分析能力,可以形象地表达公路地质灾害危险区划,准确地评价、预测和预报地质灾害,为西部公路建设管理部门有效控制地质灾害的发生、降低地质灾害造成的损失和整治灾害提供科学的决策依据。 相似文献
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如何进行滑坡等自然灾害的预警是当前各级政府部门非常重视的一个问题和工作。通过对滑坡灾害的预防,不仅可以有效的减少财产损失,而且可以在监测预警过程中做到一旦发生滑坡灾害,可以快速查明情况,进行综合治理,实现对滑坡灾害的根治,避免后患。本系统将Web GIS与无线传感器相结合对山坡相关数据进行实时监测以达到对滑坡灾害的预警:首先,该系统采用51单片机及相关传感器来获取地质环境信息。其次,采用Zig Bee通信模块通过无线传输技术将所测数据实时传输到PC服务端并自动录入数据库。最后,该系统利用Web GIS技术实现,主要功能包括对测量数据的实时监控以及灾害预警,查询天气信息,实时监测降雨信息以及利用最短路径分析以及最近设施点分析制定解决方案。 相似文献
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为了研究高原山区公路沿线典型地质灾害的致灾原因,以2016年—2020年四川省甘孜、阿坝、凉山等高原山区公路典型灾害为研究对象,对比分析了不同灾害与公路断道的关系,得出了该地区典型灾害发生频率由高至低为洪水水毁、崩塌、泥石流、滑坡,断道风险由高至低为泥石流、崩塌、滑坡、洪水水毁的结论,并揭示了高原山区地形地貌高原山区地形地貌、地质、地震及次生地质灾害提供的物源条件与降雨耦合是诱发公路典型灾害的主因,且断道多发生在雨季5月—9月,灾害频繁爆发时段较雨季延迟。基于此分析,从灾害防治、防治管理及监测预警等方面提出了高原山区公路防灾措施。 相似文献
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通过研究基于物联网和GIS的快递行业监测平台,实现对快递业安全运行的监测预警,收集、共享与快递业安全运行有关的信息,依法处理影响快递业安全运行的事件,运用大数据和物联网等先进技术,与行业内相关快递企业生产数据对接,实现行业安全智能监测和预警,为管理部门安全监测和行业监管提供工作平台。 相似文献
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为改变当前被动式路网运行监测模式,提供一种可移植复用的交通拥堵、交通事故风险事前检测、主动预警模型。文中综合研究与调研国内外交通运行状态预警算法,选取动态贝叶斯网络构建预警模型,通过整合2019年5-12月近400万条交调、车检数据,结合路网基础信息数据并进行数据完整性检验、多源数据关联,挖掘公路网交通拥堵、交通事故风险特征,作为样本数据训练动态贝叶斯网络。经测试分析,模型可实现提前10 min、0.5 h、1 h多维度的交通拥堵、交通事故风险预警,预警准确度均超过85%。所开发模型通过数据接口与已有业务系统实时共享预警结果,提高模型推广应用范围。 相似文献
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为了高效率解决交通隧道巡检维护中人员响应速度慢,消息滞后,应急调度不及时等问题,通过分析交通隧道实际运维中出现的各类事故和灾害,建立了交通隧道事故和灾害预警模型,并据此提出了交通隧道智能巡检解决方案。该方案可实现隧道的火灾监测、交通预警和危化品泄漏处置等智慧运维巡检功能,提高交通隧道养护维修的效率以及管理水平的精细化程度。 相似文献
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滑坡是高速公路的主要地质灾害之一,滑坡的及时监控和滑坡信息的高效管理对减灾防灾意义重大。采用GIS集成开发技术把野外采集得到的滑坡监测空间位移信息、影像信息统一显示到逼真的三维场景中,实现对监测信息的管理、查询、三维可视化分析,建立具有通用性的公路滑坡监控信息管理系统,为公路管理部门提供技术参考和决策支持。 相似文献
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针对现阶段隧道超前地质预报系统管理粗放、数据利用率低等问题,结合数据驱动原理重塑业务逻辑,研发新的隧道地质信息系统TGIS。通过高度集成隧道勘察设计阶段地质、施工阶段超前预报地质及掌子面开挖揭示地质,实现基于数据驱动的预报方法优选、临近预报提醒、分级实时预警与有效处置、掌子面自动素描、预报成果辅助判识等功能,达到隧道地质信息精细化管理的目的。经现场使用表明: 基于数据驱动的隧道地质信息精细化管理系统界面友好、运行稳定、效果良好,各项功能达到设计要求,相对于传统超前地质预报系统具有明显的优势,可普遍服务于隧道建设。 相似文献
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首先,介绍了基于人工神经网络的智能预测方法(多步滚动预测)和基于智能模糊逻辑法则的施工变形控制方法对策;其次,介绍了基坑施工和盾构掘进施工变形智能预测与控制案例。经过应用实践,认为智能方法的优点是: 对于结构变形位移和周边地表沉降/隆起,智能方法所得的预测值(3~5 d)与其相应实测值的精度偏差一般为5%~10%;不只是可以了解到当天已发生的信息,还可预见3~5 d将要发生的变形位移和沉降/隆起等的预测定量值;在施工变形达到超限阈值前,采用智能模糊逻辑控制法则作处理,通过调整相应的施工技术参数,即可使后续变形始终处于允许的限值之内,而无需附加额外的巨大花费,节约造价,节省工期,还可实现远程、无线、视频监控。在探讨地铁施工变形智能预测与控制的基础上,开发了盾构掘进施工中工程周边地表沉降/隆起变形的多媒体三维动态可视化仿真程序软件,研制了盾构掘进施工计算机智能管理系统。目前,上海隧道工程有限公司已在上海市沿江通道盾构施工中进行试验性应用,取得了良好的技术效益。最后,对人工智能科学发展的前景及存在的一些问题进行了探讨。 相似文献
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隧道建设的规模和数量迅速发展,相关理论研究却相对不足,随着隧道越来越多地穿越诸如软弱围岩、溶洞等复杂、恶劣地质区域,对施工技术和理论研究的要求也更高,如何做到规避灾害,安全施工是大家一直关注的问题。以重庆市某公路隧道为依托,对穿越膨胀性软岩段隧道,提出不良地质构造与围岩条件、水的因素、不规则地应力以及工程因素等导致隧道灾害的因素,不同因素相互关联、相互影响,根据分析结果采取相应的防治方案来规避灾害。利用Poyting-Thomoson模型计算隧道围岩变形,与现场监控量测数据相结合,对隧道膨胀性软岩段的围岩变形做出预测,得出最佳二次衬砌支护时间。同时从初支二衬间的应力角度对膨胀性软岩进行了持续监测,表明了膨胀性软岩隧道段防治方案达到了预期目标。从致灾机制来分析隧道建设,可以更好地为工程决策服务。 相似文献
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为进一步推进桥梁健康监测技术的发展,保障桥梁运营安全,依据近20年国内外桥梁健康监测(BHM)领域的学术研究现状,总结了BHM在系统及适用性、结构损伤监测算法、监测数据预处理、损伤结构安全预警及数字孪生技术方面取得的最新进展,确定BHM技术目前的研究热点和未来的发展方向。综合分析表明:在BHM系统及适用性方面,研究结构响应参数与健康指标的关联机制,研发长寿命非接触自动采集的智能传感装置,建立针对多源数据采集、传输、存储、分析、评价、预警于一体的自动化、网络化、智能化综合系统是重点研发方向;在结构损伤监测算法方面,设置针对异质场景的不同人工神经网络及修正方法选择建议集,针对多源信息流构建基于数据驱动与模型修正实时交互的多层级耦合智能算法是主要研究热点;在监测数据预处理方面,进一步研发基于深度学习的多源异构数据融合方法,建立复杂环境影响下的损伤结构动态信号提取算法,实现结构监测数据的精准分离是未来研究的热点;在损伤结构安全预警方面,研究重心集中于预警指标和预警体系的建立以及基于可靠度理论与监测数据的常规损伤安全评估,以结构监测数据反映总体力学行为并结合局部损伤的智能检测信息进行服役性能评价是未来的主要发展方向;数字孪生技术在BHM中尚属起步,将数字孪生技术融入多层级复合算法,建立结构多源异构大数据智能融合机制,形成数字联通、实时互动的智能化桥梁运维监测体系是重要发展方向。 相似文献
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