淤地坝全自动监测预警系统解决方案

一、方案背景

       淤地坝是在水土流失地区各级沟道中，以拦泥淤地为目的而修建的坝工建筑物。其主要作用为：滞洪、拦泥，淤地、蓄水、减轻黄河泥沙，保持水土不流失、建设农田、发展农业生产等。我国黄土高原地区现有淤地坝58776座，存在量多面广，建设标准低，泄洪设施不完善，在汛期暴雨天气下极易发生水毁事件等问题。同时，管理手段特别是信息化手段落后，导致防汛任务重、管理压力大、监管责任落实难。

二、系统介绍

         鉴于淤地坝的构成及其存在的问题，我们将建立一套集远程测量、远程数据自动获取、数据处理、数据分析和预警预报于一体的监测预警系统，提高淤地坝管理水平。

      1、感知层：系统充分利用现代传感技术，在每座淤地坝上独立布设雨量监测、水位监测、渗压监测、渗流监测、坝体形变监测、环境图像视频监测等。

      2、传输层：系统充分利用无线通信技术，将现场感知数据通过4G/5G/LoRa/等无线网络传输传给监控中心。

      3、数据处理：软件系统对数据进行处理、统计、整编、分析等。

      4、应用层：管理单位及工作人员利用可视化的实时全面的数据，通过客户端、APP等可以及时处理和预案淤地坝存在和可能发生的事故，提高淤地坝安全运行管理水平，保障生产及生命财产安全。

三、监测站点

       1、水位监测：利用水位计实时自动化监测淤地坝的当前水位，实时掌握水位高低，辅助决策蓄洪、灌溉计划。

       2、雨量监测：针对强降雨冲刷、累积造成的滑坡、水毁等灾害，我们采用翻斗式雨量计对降雨进行监测，及时全面地掌握淤地坝地区的降雨强度，加强主动防御灾害的能力。

       3、坝体渗压、渗流监测：坝体挡水后，在坝体内部会形成上游向下游的渗流，渗透水会造成土壤饱和降低其抗剪强度和抗滑性，进而造成管涌、流土、滑移等渗透变形。

采用渗压计进行渗透水压力监测、采用量水堰计对有明显渗流水的流量进行监测，动态掌握坝体内部的稳定性情况。

       4、坝体形变监测：一般采用基于高精度北斗卫星定位系统的GNSS接收机对淤地坝坝身及两岸沟坡的整体稳定性进行实时监测，确保淤地坝的健康运行。

       5、视频监测：在坝顶或稳定岸坡上布设高清网络摄像头，对淤地坝环境进行实时的图像视频监控，可以完成日常简单的远程巡查，以及发生水毁事故时第一时间掌握现场的即时影像。

四、软件平台

   数据实时监测：实现在线监测的地图显示、查看，包括监测设备的快速查询显示、监测数据展示、报警情况显示及监测数据曲线图的实时展示，通过系统主界面的显示功能，可以查看设备的位置、运行状态，掌握其淤地坝体浸润线及坝体内孔隙水压力、库内水位、水库出入入流量、降雨量、坝体位移的实时监测。

    及时报警：通过布设在淤地坝体内部和表面的各种类型的传感器，获取淤地坝变形、渗流、沉降、位移、水文、气象等相关数据。传输到相关软件系统，实现对整个坝体的全方位实时监测。等数据超过告警上限时系统自动根据该预警数据发布不同级别的报警信息。可设置多级报警，支持弹出软件窗口报警、邮件报警、短信报警及声光报警等功能多种方式传达至相关领导和责任人。

    视频远程监控：包括对淤地坝上和周围的实时视频监控，用户可以从监控终端中实时的看到现场的视频图像，同时还可以通过软件控制现场摄像机镜头以及云台，根据需要调整光圈大小、焦距远近、变倍高低以及视频角度等，满足用户对现场多方位视频图像的监控需要，确保淤地坝运行安全。

    数据分析预判：对大坝浸润线、坝水位、实时雨量、大坝渗流量及坝体位移历史数据等相关数据进行综合比较分析，推算出各类坝体运行数据的时间和空间的相关性，综合判断坝体健康状况。

    GIS模拟建模：在适用前提下将水库大坝安全管理过程中的新思想、新方法融入到系统开发，做到数据和图形相融合、GIS与数学模型相结合，把科学计算的结果通过三维情景表现和动态的形式直观表现。

         操作便捷：具备LCD液晶显示屏以及多功能输入键盘，用于现场参数设置、人工置数、安装调试、状态显示等功能，以及串口配置方式。支持多种工作模式（包括自报式、查询式、兼容式等），最大限度降低功耗。

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关于众耀数成

      成都众耀数成科技有限公司成立于2017年，公司定位于智慧水务的产品和服务提供商，通过物联网+人工智能赋能传统水务、水利行业，加速其创新和变革。

      公司专注于水智慧业务，以水环境、水安全、水生态、水资源为主线，以物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术，构建智慧水务“云+端”及“统一业务平台”。

      目前在四川、重庆、云南、贵州、河南、广东、广西、陕西、甘肃等全国20多个省市成功实施多个案例，涵盖水文监测、水质监测、防汛抗旱、河流管理、河流监控、水域应急指挥、水域智能化等领域。

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