CN112800602A - 一种安全监测数据的整体可视化分析方法 - Google Patents

一种安全监测数据的整体可视化分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明技术方案提供了一种安全监测数据的整体可视化分析方法，通过选取不同的评价指标，针对工程结构中各类型监测项目的多个监测点的测值数据，进行计算、对比和分析，将分析的结果以热点图的形式生动形象地展现在测点分布场景中，用颜色差异和强度不同的热点图标(以对应监测点为中心的圆圈表示)直观展现某一监测类型多个测点当前状态以及各个时段的变化情况。同时应用于数据的统计分析，增加了对监测数据的分析深度。通过采用信息技术实现对海量监测数据的管理，并通过可视化的方式展现监测数据及其分析结果，使安全监测工作更加高效且专业。

Description

一种安全监测数据的整体可视化分析方法
技术领域
本发明涉及安全监测领域，尤其涉及一种安全监测数据的整体可视化分析方法。
背景技术
近年来，随着互联网、云计算及物联网等信息技术的飞速发展，整个世界已经进入了大数据时代，各行各业产生的海量数据前所未有。对海量数据进行处理、信息挖掘，并通过合理的表达方式传递出其存在的价值是目前大家正在做的事情。
在自动化安全监测领域，建筑物结构通常比较复杂，结构监测的传感器类型和热点数目繁多；随着监测仪器服役期限增长，监测数据体量愈加庞大且各类型监测数据结构复杂，工程技术人员和运行管理人员往往需要大量的时间和精力进行监测数据的处理和分析工作，才能理解监测数据的深层物理含义，进而掌握建筑物的真实运行状态和潜在风险。
当前，通过建立***平台进行监测数据的处置工作。现有的平台各程序模块能够实现的功能包括：进行监测数据的采集和存储；进行统计参数的计算(如平均值、最大值、最小值、标准偏差等)；利用数据可视化图表(如折线图、柱状图、散点图、气泡图等)进行统计结果的分析展示；为了使监测数据信息直观易理解，有些平台通过运用可视化图形或建立可视化模型实现监测数据与图形或模型上监测点的关联，进行监测数据的实时动态显示。
现有的***平台，对监测数据进行统计参数计算，并将统计分析结果用可视化图表的形式表达数据特征。这些图表通常是单测点或多测点长系列监测数据的较为综合的统计分析结果，但是往往需要用户能够熟悉工程(如了解图表中各热点的分布位置)，同时具备一定的安全监测专业知识(能够读懂各类图表的分析结果等)，才能理解这些可视化图表传达的监测信息。所以，这种数据可视化图表的形式比较适合技术人员进行专业化分析和科学判断，对普通用户普通工作人员来说仍存在一定的数据理解难度。
进一步的，现有的评价方法多采用概率论和统计学中的“离散系数”(变异系数)表示数据系列分布离散程度的归一化量度，其定义为标准差与平均值之比。
Figure BDA0002914244150000021
式中，σ为观测数据系列的标准差；μ为观测数据系列的平均值。但离散系数(变异系数)只在平均值不为零时有定义，而且一般适用于平均值大于零的情况。在安全监测数据分析领域，若出现安全监测数据统计均值出现零值或负值，变异系数就无法实现对监测数据的离散性表达。
有些***平台，通过运用可视化图形或建立可视化模型，在可视化场景中实时动态显示监测数据。这类程序这些平台做到了监测数据与结构部位的对照，使各层类型用户都能直观地了解建筑物的监测状态。但是这种可视化形式，只做到了监测布置的直观展现和监测数据的实时更新，不能进行当前的监测数据状态与历史监测状况的对比评价。如对比当前的运行状况达到上一年度(或整个监测周期)平均运行状况的程度；又如当前遇到特殊工况，外界荷载增大，结构物的监测数据变化能够反映该事件的影响程度；但是，现有，当前的可视化形式，只进行了实时数据展示，并不能将当前的监测状况与正常监测状况(指未受到特殊工况影响的监测状况)进行对比，并将此事件对数据的影响程度直观的展现出来。所以，当前的这种可视化形式，在专业表达上又显得不足。
因此，如何提供一种补偿离散系数(变异系数)对监测数据离散性评价的不适用性，能够对监测数据的趋势性和离散性进行***的分析评价，并能够降低数据理解难度，且展示的数据结果能够使得非专业人员也能够直观了解监测数据的运行状态的数据分析方法成为亟待解决的问题。
发明内容
本发明提供一种安全监测数据的整体可视化分析方法，用以解决现有技术中专业图所展示的数据理解难度大，不利于非专业人员理解的问题，还节约人工整合测点信息和对比分析结果的时间。
为了实现上述目的，本发明技术方案提供了一种安全监测数据的整体可视化分析方法，包括：采集监测点的全部历史数据和实时动态更新数据，选择监测项目和评价指标。根据选择的监测项目和选择的评价指标计算并得到相应数据结果，所述评价指标包括当前值、均值变化率、均值比、离散率、波动率、极差比；所述监测项目包括库水位、渗流量、钢筋应力、混凝土应变、土压力等中的至少一项。
将得到的各监测项目的当前值的数据结果、均值变化率的数据结果、均值比的数据结果、离散率的数据结果、波动率的数据结果、极差比的数据结果中的至少一项数据结果生成热点图，根据所述热点图上的点的半径得到分析结果。其中，所述半径分别与所述当前值、均值变化率、均值比、离散率、波动率、极差比的数值呈比例关系。
作为上述技术方案的优选，较佳的，获取均值变化率包括：
Figure BDA0002914244150000031
式中，x为观测数据的当前值，
Figure BDA0002914244150000032
为条件下观测数据的平均值。
作为上述技术方案的优选，较佳的，获取均值比包括：获取观测数据系列第i年的平均值
Figure BDA0002914244150000033
获取观测数据系列中各数据的平均值
Figure BDA0002914244150000034
Figure BDA0002914244150000035
作为上述技术方案的优选，较佳的，离散率计算，包括：
Figure BDA0002914244150000036
式中，
Figure BDA0002914244150000037
为观测数据系列第i年的标准差，
Figure BDA0002914244150000038
为整个观测数据系列的平均值。
作为上述技术方案的优选，较佳的，波动率计算，包括：
Figure BDA0002914244150000039
式中，
Figure BDA00029142441500000310
为观测数据系列第i年的标准差，xmax、xmin分别为整个观测数据系列的最大值和最小值。
作为上述技术方案的优选，较佳的，极差比计算，包括：
Figure BDA0002914244150000041
式中，
Figure BDA0002914244150000042
分别为观测数据系列第i年的最大值和最小值，xmax、xmin分别为整个观测数据系列的最大值和最小值。
作为上述技术方案的优选，较佳的，将获取的当前值的数据结果、均值变化率的数据结果、均值比的数据结果、离散率的数据结果、波动率的数据结果、极差比的数据结果中的至少一项数据结果生成热点图，根据热点图上的点的半径得到分析结果包括：根据选择的监测项目和选择的评价指标计算并得到相应数据结果，包括：库水位的当前值、库水位的均值变化率、库水位的均值比、库水位的离散率、库水位的波动率、库水位的极差比；渗流量的当前值、渗流量的均值变化率、渗流量的均值比、渗流量的离散率、渗流量的波动率、渗流量的极差比；钢筋应力的当前值、钢筋应力的均值变化率、钢筋应力的均值比、钢筋应力的离散率、钢筋应力的波动率、钢筋应力的极差比；混凝土应变的当前值、混凝土应变的均值变化率、混凝土应变的均值比、混凝土应变的离散率、混凝土应变的波动率、混凝土应变的极差比；土压力的当前值、土压力的均值变化率、土压力的均值比、土压力的离散率、土压力的波动率、土压力的极差比等；
将以上数据结果中任一项生成单一指标热点图进行分析，或将以上数据中的两项以上进行组合生成复合指标热点图进行分析。
作为上述技术方案的优选，较佳的，根据热点图上的点的半径得到分析结果，包括：所述热点图上各点的半径表示当前值的数据结果、均值变化率的数据结果、均值比的数据结果、离散率的数据结果、波动率的数据结果、极差比的数据结果中的至少一项数据结果，并设定不同颜色以表示数据结果的状态、变化趋势或离散程度。
本发明技术方案提供了一种安全监测数据的整体可视化分析方法，通过选取不同的评价指标，针对工程结构中各类型监测项目的多个监测点的测值数据，进行计算、对比和分析，将分析的结果以热点图的形式生动形象地展现在测点分布场景中，用颜色差异和强度不同的热点图标(以对应监测点为中心的圆圈表示)直观展现某一监测类型多个测点当前状态以及各个时段的变化情况。同时应用于数据的统计分析，增加了对监测数据的分析深度。通过采用信息技术实现对海量监测数据的管理，并通过可视化的方式展现监测数据及其分析结果，使安全监测工作更加高效且专业。较于传统的数据分析图表，本发明实现了将抽象数据信息转换成图形语言，丰富了数据信息的表达方式，提高了数据信息的可读性；从而降低了用户对监测数据的理解难度，增强用户对数据分析结果的认知。并且利用计算机技术，实现了实时快速获取数据分析结果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种安全监测数据的整体可视化分析方法的流程图。
图2为库水位从2005.6月至2019.6月的时间过程线图。
图3为渗流量从2005.6月至2019.6月的时间过程线图。
图4为图2和图3所示数据的均值比分析结果图。
图5为库水位和渗流量的离散率分析曲线。
图6为利用波动率指标对R-1-08(钢筋应力)监测数据进行离散性分析结果图。
图7a为利用波动率和离散率指标对库水位的离散性进行对比分析结果图。
图7b为利用波动率和离散率指标对渗流量的离散性进行对比分析结果图。
图8为利用极差比和波动率指标对R-1-08(钢筋应力)监测数据的波动性进行对比分析结果图。
图9为渗透压力观测项目当前值评价指标的热点图。
图10为渗透压力观测项目均值变化率评价指标的热点图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
现结合具体实施方式对本申请进行详细说明：
首先进行初步说明，如图1所示，图1为本发明实施例提供的一种安全监测数据的整体可视化分析方法的流程图：
步骤101、采集监测数据。
主要获取的监测数据包括全部历史数据和实时动态更新数据两部分，这两部分数据共同组成热点图数据分析的基础数据库，为进一步统计计算、数据分析以及热点图展示服务。
具体的，监测数据包括：渗流监测数据、变形监测数据、应力应变监测数据、压力/荷载监测数据等。
步骤102、选择监测项目。
在安全监测工程下选择要分析的监测项目，以及不同的评价指标，进入监测项目热点分布下的所选某评价指标展示界面。监测项目根据用户需求自由配置，如渗流、变形、应力应变、压力/荷载监测项目等。
监测项目包括但不限于以下的一种或多种的组合：库水位、渗流量、钢筋应力、混凝土应变、土压力等。
步骤103、选择评价指标。
评价指标包括：当前值，均值变化率，均值比，离散率，波动率，极差比。用户可以根据需求自主添加其他评价指标。这些评价指标能够帮助解释安全监测数据变化的物理含义，揭示该监测指标在时间和空间不同维度的分布变化规律和运行状态，是水工建筑物安全监测数据热点图分析方法的核心内容。当前值指监测点的最新观测数据值，是对建筑物当前运行状态的反映。通过该指标，用户可以清楚的掌握建筑物实时的运行状况。
步骤104、根据步骤102中选择的监测项目和步骤103中选择的评价指标进行相应计算，并得到数据结果。
其中，计算包括：计算均值变化率，计算均值比，计算离散率，计算波动率，计算极差比。
步骤105、根据数据结果生成热点图并展示。
步骤106、根据热点图获取分析结果和评价结果。
具体的，关于步骤103中的当前值具体为：监测点的最新观测数据值，是对建筑物当前运行状态的反映。通过该指标，用户可以清楚的掌握建筑物实时的运行状况。
现对步骤104中所提及的各个评价指标计算进行详细说明：
1、对于均值变化率：
均值变化率为当前观测值与某运行条件下观测数据统计均值的差值与统计均值的绝对值之比，用百分率表示。该指标将建筑物的当前运行状况与某条件下的平均运行状况的变化程度量化。通过该指标，用户可以明确的掌握建筑物当前的运行状况达到设定运行条件下建筑物的一般运行状况的程度，量化表示当前运行状况超出或低于一般运行状况的水平。
Figure BDA0002914244150000071
上式中，R为均值变化率，x为观测数据的当前值，
Figure BDA0002914244150000072
为条件下观测数据的平均值。R为正值时表示当前运行状况超出一般运行状况的水平，为负值时表示当前运行状况低于一般运行状况的水平。
需要说明的是：本申请中的“一定条件”指与安全监测密切相关的时间条件和工况条件等，可由用户自主设定，各条件独立计算，互不干扰。
时间条件，是指对监测数据分析有统计意义的历史某一监测时间段。主要开展某类监测项目当前的运行状况与历史某一监测时段的平均运行状况的对比分析。***可根据用户需求按“月”、“季”、“年”等统计周期进行自主配置(如设定“1月”、“3季”、“1年”、“3年”、“5年”等时间段)，当用户选定某一时间段(如“3季”)作为计算均值或其他数值的时间条件，***将分别计算指定监测项目的各测点在该统计时段的历史监测数据均值作为对比值，再计算对应测点的当前值与对比值的变化率，作为排序表和热点图的数据基础。
工况条件，是指对当前分析的监测项目有持续性影响的作用条件(自变量)。主要开展某类监测项目当前的运行状况与某一工况作用下的历史平均运行状况的对比分析。***可根据用户需求自主配置工况条件，当用户选定某一工况作为计算均值的工况条件，***将分别计算指定监测项目的各测点在所选工况下的历史监测数据均值作为对比值，然后计算对应热点的当前值与对比值的变化率，作为排序表和热点图的数据基础。
均值变化率评价指标，将当前的监测数据状态与历史监测状况进行对比评价，能够很好的解决安全监测领域的一些关键问题，如对比当前的运行状况达到上一年度(或整个监测周期)平均运行状况的程度；又如当前遇到特殊工况，外界荷载增大，结构物的监测数据变化能够反映该事件的影响程度，解决了现有可视化后只进行实时数据展示，无法将当前的监测状况与正常监测状况(指未受到特殊工况影响的监测状况)进行对比，并将此事件的影响程度直观的展现出来的问题。
2、对于均值比Mi：
均值比为长系列监测数据各年平均值与多年平均值之比，是对监测数据逐年变化趋势的量度。
Figure BDA0002914244150000081
获取观测数据系列第i年的平均值
Figure BDA0002914244150000082
获取观测数据系列中各数据的平均值
Figure BDA0002914244150000083
i为观测数据系列的年号。
具体的，对于均值比有：图2是库水位从2005.6月至2019.6月的时间过程线，从曲线可以看出库水位的年内变化规律为1季度末达到年度低值，3季度末达到年度高峰，各年周期性变化，数据趋势相对平稳；图3是渗流量从2005.6月至2019.6月的时间过程线，渗流量观测数据整体也呈现周期性变化，但整体趋势表现为下降。但这只是从时间过程线中看到的数据变化趋势，没有量化指标表达。
图4是这两组观测数据(图2和图3)的均值比分析结果。图4中图形显示，库水位逐年均值比在1.0附近，各年均值比测值呈现一条平稳的直线，说明库水位历年测值相当(接近全系列一般水平)，无明显的变化趋势；而渗流量均值比从2007年的1.7减小到2019年的0.6，逐年均值比测值整体呈现为一条下降的曲线，说明渗流量逐年递减，变化趋势为下降。所以可知，均值比指标对监测数据各年的变化趋势性进行量度，是数据趋势性评价的一个有益指标。
3、对于离散率Yi：
离散率为长系列监测数据各年标准差与多年平均值之比，用百分率表示，该指标是对各年度监测数据离散程度的归一化水平的量度。
Figure BDA0002914244150000084
式中，i为观测数据系列的年号；
Figure BDA0002914244150000085
为观测数据系列第i年的标准差；
Figure BDA0002914244150000086
为整个观测数据系列的平均值。
本发明通过统计长系列观测数据每年的标准差，并分别计算年度标准差与多年平均值之比，用来评价各年观测数据离散程度的归一化水平。
图5为库水位和渗流量的离散率分析曲线。库水位各年数据变化趋势平稳，各年的离散性也比较小(2007～2019年度库水位离散率的统计均值0.54％，各年离散率在0.29％～0.91％范围)；渗流量各年数据的离散性比库水位大(2007～2019年度渗流量离散率的统计均值10.59％，各年离散率在0.89％～16.01％范围)，同时注意到在2011年，渗流量过程线呈现为一段比较平稳的直线(实际为观测数据库不准确)，但是，单纯从数据统计层面看，这段期间渗流量的观测值无明显波动，2011年统计的离散率为0.89％，是统计系列的最小值，该统计指标也将这期间的异常情况反映出来。所以可知，离散率指标对监测数据各年的数据离散程度归一化水平进行量度，是数据离散性评价的一个有益指标。
根据采集的历史数据并结合上述计算方法，本发明技术方案提供的安全监测数据的整体可视化分析方法能够实现利用均值比指标得到库水位和渗流量变化趋势性的量化结果，利用离散率指标得到库水位和渗流量分布离散性的量化结果的目的。
4、对于波动率Si：
波动率为长系列监测数据各年标准差与多年极差之比，用百分率表示，该指标是对各年度监测数据相对波动的离散程度的量度。
Figure BDA0002914244150000091
式中，i为观测数据系列的年号；
Figure BDA0002914244150000092
为观测数据系列第i年的标准差；xmax、xmin分别为整个观测数据系列的最大值和最小值。
本发明通过统计长系列观测数据每年的标准差，并分别计算年度标准差与多年极差之比，用来评价各年观测数据相对波动的离散程度。
采用对钢筋应力进行分析为例对波动率和极差比进行说明，如图6和图8所示。
图6是利用波动率指标对R-1-08(钢筋应力)监测数据进行离散性分析结果图。如图6所示该系列的统计均值为0，离散系数无意义；采用波动率对R-0-08的离散性进行分析，2010年和2016年数据波动幅度小，离散程度低，计算的波动率分别为17.7％和11.5％；2012年和2014年数据波动幅度大，离散程度高，计算的波动率分别为25.6％和24.9％；离散率指标能够将数据相对波动的离散程度量化，且在分析数据系列均值为零值或负值的情况下，利用极差代替均值，对数据系列的离散性归一程度进行量度，具有可行性。
进一步的，根据采集的库水位和渗流量的当前数据和历史数据，采用上述波动率和离散率的计算方式得到如下对比分析结果：
图7a是利用波动率和离散率指标对库水位的离散性进行对比分析结果图，图7b是利用波动率和离散率指标对渗流量的离散性进行对比分析结果图，从分析曲线看出，两个指标的分析结果的趋势性一致，和现有技术中所使用的时间线相比更加直观，易于非专业人员理解。
5、对于极差比：
极差比为长系列监测数据各年极差与多年极差之比，该指标是对各年监测数据的相对波动程度的量度。
Figure BDA0002914244150000101
式中，
Figure BDA0002914244150000102
分别为观测数据系列第i年的最大值和最小值，xmax、xmin分别为整个观测数据系列的最大值和最小值。
图8为利用极差比和波动率指标对R-1-08(钢筋应力)监测数据的波动性进行对比分析结果图，极差比实际表达的是监测数据各年相对波动程度的量化指标。从分析曲线看出，图8中极差比和波动率在分析R-1-08监测数据各年度的波动结果的趋势性是一致的。
进一步的，通过两个指标的定义容易明确，极差比定义为监测数据各年的极差与多年极差之比，年度极差为监测数据各年的绝对波动量；波动率为各年标准偏差与多年极差之比，标准偏差为监测数据各年监测数据偏离年度均值的距离的平均值，故极差比指标较波动率指标反映更剧烈。
之后，根据上述得到的计算结果生成不同样式的热点图，热点图样式包括但不限于如图9渗透压力的当前值热点图和图10渗透压力的均值变化率热点图所示的图样。
在图9和图10中，浅色为正代表或变化率为增长状态，深色为负代表变化率为降低状态。对于根据当前值所生成的当前值热点图，是对某类监测项目各测点的当前运行状况的分析展示。具体的，在测点分布图的各个测点上，利用圆的半径大小表示当前监测值的相对大小，直观地在当前监测项目的所有热点的分布位置上表达当前测值这一数据信息，用户清晰掌握该监测项目整体的测值分布并快速定位显著点或异常点的位置。由于监测数据有符号，符号表示的是监测数据的方向，在此可利用颜色不同的圆表示当前测值的监测方向，蓝色表示当前值为正，测点受拉或者向正向位移；橘红色表示当前值为负，测点受压或者向负向位移。鼠标放在热点图标范围内，即显示该测点的当前值数据。同时，***将当前分析的所有测点根据将当前值从大到小分别进行排序，界面分别实时显示“正观测值排序表”和“负观测值排序表”，包括“排序”、“测点编号”以及“当前值”。特别地，各测点的热点图标的显示比例可依据用户的需要自行缩放，以达到最佳可视化效果。
对于根据均值变化率生成的热点图，在测点分布图的各个测点上也通过利用圆的半径大小表示当前监测值与某条件下监测数据均值相比的变化率的相对大小，直观地在当前监测项目的所有测点的分布位置上表达当前测值与某条件下监测数据均值的变化率这一数据信息。
均值变化率生成的热点图是对某类监测项目各监测点的当前运行状况与“一定条件下”的均值运行状况的对比分析展示。此热点图中，利用颜色不同的圆表示当前测值与某条件下监测数据均值的对比情况，黄色表示当前观测值较设定对比条件下的观测数据均值增长；绿色表示当前观测值较设定对比条件下的观测数据均值降低。鼠标放在热点图标范围内，显示该测点的当前值、对比值以及变化率。***将当前分析的所有热点根据变化率从大到小进行排序，界面实时显示变化率排序表，包括“排序”、“测点编号”以及“变化率”。同样，各测点的热点图标可以等比例自由缩放。
对于根据均值比生成的热点图，是对某类监测项目的监测点各年平均运行状况与多年平均运行状况的对比分析展示。在测点分布图的各个测点上，利用圆的半径大小表示均值比的相对大小，直观地在当前监测项目的所有测点的分布位置表达选定年份监测数据均值与多年平均值的比值这一数据信息。利用颜色不同的圆表示当前监测项目的所有测点在选定年份的监测数据均值较多年平均值的偏离程度，黄色表示均值比大于1，年度观测值高于总体一般水平；绿色表示均值比小于1，年度观测值较总体一般水平低。鼠标放在热点图标范围内，即显示该测点的均值比数据。***将当前分析的所有测点根据均值比从大到小进行排序，界面实时显示均值比排序表，包括“排序”、“测点编号”以及“均值比”。热点图标显示比例可以自由缩放。
对于根据离散率生成的热点图，在测点分布图的各个测点上，利用相同颜色(用蓝色表示)不同半径的圆代表各测点离散率的相对大小，直观地在当前监测项目的所有测点的分布位置表达选定年份监测数据的标准偏差与该数据系列多年平均值的比值这一数据信息。鼠标放在热点图标范围内，即显示该测点的离散率数据。***将当前分析的所有测点根据离散率从大到小进行排序，界面实时显示离散率排序表，包括“排序”、“测点编号”以及“离散率”。热点图标显示比例可以自由缩放。
对于根据波动率生成的热点图，是对某类监测项目的监测点各年度观测值相对波动的离散程度的分析展示。在测点分布图的各个测点上，利用相同颜色(用蓝色表示)不同半径的圆代表各测点波动率的相对大小，直观地在当前监测项目的所有测点的分布位置表达选定年份监测数据的标准偏差与该数据系列多年波动范围的比值这一数据信息。鼠标放在热点图标范围内，即显示该测点的波动率数据。***将当前分析的所有测点根据波动率从大到小进行排序，界面实时显示波动率排序表，包括“排序”、“测点编号”以及“波动率”。热点图标显示比例可以自由缩放。
对于根据极差比数据生成的热点图，是对某类监测项目的监测点各年度观测值波动程度与多年观测值波动程度的对比分析展示。在测点分布图的各个测点上，利用相同颜色(用蓝色表示)不同半径的圆表示极差比的大小，直观地在当前监测项目的所有测点的分布位置表达选定年份监测数据的波动范围与多年测值波动范围的比值这一数据信息。鼠标放在热点图标范围内，即显示分析项目该测点选定年份的极差、多年的极差以及两组数据的极差比数据。***将当前分析的所有测点根据极差比从大到小进行排序，界面实时显示选定年份极差比排序表，包括“排序”、“测点编号”以及“极差比”。热点图标显示比例可以自由缩放。
根据上述步骤101至步骤104能够得到本发明对所获取的上述安全监测数据从不同角度进行项目整体比较和分析，包括但不限于：库水位的当前值、库水位的均值变化率、库水位的均值比、库水位的离散率、库水位的波动率、库水位的极差比；渗流量的当前值、渗流量的均值变化率、渗流量的均值比、渗流量的离散率、渗流量的波动率、渗流量的极差比；钢筋应力的当前值、钢筋应力的均值变化率、钢筋应力的均值比、钢筋应力的离散率、钢筋应力的波动率、钢筋应力的极差比；混凝土应变的当前值、混凝土应变的均值变化率、混凝土应变的均值比、混凝土应变的离散率、混凝土应变的波动率、混凝土应变的极差比；土压力的当前值、土压力的均值变化率、土压力的均值比、土压力的离散率、土压力的波动率、土压力的极差比等相关工程数据，并且生成包括上述至少一种数据结果的可视化热点图。
用户(非专业人员)可以根据选定监测项目的全部评价指标的可视化热点图得到直观的项目状态(分析结果)，从而得到该监测项目运行状况的较为***、整体的评价结论。具体以图9渗透压力的当前值热点图和图10渗透压力的均值变化率热点图所示的图样为例进行说明。
在图9中，浅色为正代表当前值受拉或者向正向位移状态，深色为负代表当前值受压或者向负向位移状态，进一步的浅色圆圈的半径越大说明受拉或者向正向位移的程度高，半径小则受拉或者向正向位移的程度低，深色圆圈的半径越大说明受压或者向负向位移程度较大，半径小说明受压或者向负向位移小，使得工作人员清晰掌握整个监测项目各监测点当前的运行状况，得到需要对正/负程度较大的位置着重进行监测的分析结论。
在图10中，浅色为正代表均值变化率为增长状态，深色为负代表均值变化率为降低状态。具体的，浅色圆圈的半径越大说明增长率高，半径小则增长率较为平缓，深色圆圈的半径越大说明负增长率较大，半径小说明负增长率较为平缓，使得工作人员清晰掌握整个监测项目各监测点当前的运行状况较一定条件平均运行状况的变化程度，得到需要对正/负增长率较大的位置着重进行监测的分析结论。
同理，对于上述的库水位的当前值、库水位的均值变化率、库水位的均值比、库水位的离散率、库水位的波动率、库水位的极差比；渗流量的当前值、渗流量的均值变化率、渗流量的均值比、渗流量的离散率、渗流量的波动率、渗流量的极差比；钢筋应力的当前值、钢筋应力的均值变化率、钢筋应力的均值比、钢筋应力的离散率、钢筋应力的波动率、钢筋应力的极差比；混凝土应变的当前值、混凝土应变的均值变化率、混凝土应变的均值比、混凝土应变的离散率、混凝土应变的波动率、混凝土应变的极差比；土压力的当前值、土压力的均值变化率、土压力的均值比、土压力的离散率、土压力的波动率、土压力的极差比等相关工程数据均能生成相同或相似图样的热点图，使得非专业工作人员也能够直观的得到分析结果并进行下一步工作。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (6)

1.一种安全监测数据的整体可视化分析方法，其特征在于，所述方法包括：
采集监测点的全部历史数据和实时动态更新数据，选择监测项目和评价指标；
根据选择的监测项目和选择的评价指标计算并得到相应数据结果，所述评价指标包括当前值，均值变化率、均值比、离散率、波动率、极差比；所述监测项目包括库水位、渗流量、钢筋应力、混凝土应变、土压力中的至少一项；
其中，获取均值比Mi包括：
获取观测数据系列第i年的平均值
Figure FDA0002914244140000011
获取观测数据系列中各数据的平均值
Figure FDA0002914244140000017
Figure FDA0002914244140000013
其中，获取相应监测项目所对应的观测数据各年的标准差
Figure FDA0002914244140000018
获取相应监测项目所对应的观测数据中的最大值和最小值后，采用极差法获取所述波动率：
Figure FDA0002914244140000014
将得到的各监测项目的所述当前值的数据结果、均值变化率的数据结果、均值比的数据结果、离散率的数据结果、波动率的数据结果、极差比的数据结果中的至少一项数据结果生成热点图，根据所述热点图上的点的半径得到分析结果；
其中，所述半径分别与所述当前值、均值变化率、均值比、离散率、波动率、极差比的数值呈比例关系。
2.根据权利要求1所述的安全监测数据的整体可视化分析方法，其特征在于，所述获取均值变化率R包括：
Figure FDA0002914244140000015
式中，R为均值变化率，x为观测数据的当前值，
Figure FDA0002914244140000016
为条件下观测数据的平均值。
3.根据权利要求1所述的安全监测数据的整体可视化分析方法，其特征在于，离散率计算Yi，包括：
Figure FDA0002914244140000021
式中，
Figure FDA0002914244140000025
为观测数据系列第i年的标准差，
Figure FDA0002914244140000022
为整个观测数据系列的平均值。
4.根据权利要求1所述的安全监测数据的整体可视化分析方法，其特征在于，所述极差比Ji，包括：
Figure FDA0002914244140000023
式中，
Figure FDA0002914244140000024
分别为观测数据系列第i年的最大值和最小值，
xmax、xmin分别为整个观测数据系列的最大值和最小值。
5.根据权利要求1所述的安全监测数据的整体可视化分析方法，其特征在于，将获取的所述当前值的数据结果、均值变化率的数据结果、均值比的数据结果、离散率的数据结果、波动率的数据结果、极差比的数据结果中的至少一项数据结果生成热点图，根据所述热点图上的点的半径得到分析结果，包括：
根据选择的监测项目和选择的评价指标计算并得到相应数据结果，包括：
库水位的当前值、库水位的均值变化率、库水位的均值比、库水位的离散率、库水位的波动率、库水位的极差比；渗流量的当前值、渗流量的均值变化率、渗流量的均值比、渗流量的离散率、渗流量的波动率、渗流量的极差比；钢筋应力的当前值、钢筋应力的均值变化率、钢筋应力的均值比、钢筋应力的离散率、钢筋应力的波动率、钢筋应力的极差比；混凝土应变的当前值、混凝土应变的均值变化率、混凝土应变的均值比、混凝土应变的离散率、混凝土应变的波动率、混凝土应变的极差比；土压力的当前值、土压力的均值变化率、土压力的均值比、土压力的离散率、土压力的波动率、土压力的极差比等；
将以上数据结果中任一项生成单一指标热点图进行分析，或将以上数据中的两项以上进行组合生成复合指标热点图进行分析。
6.根据权利要求1-5所述的安全监测数据的整体可视化分析方法，其特征在于，根据所述热点图上的点的半径得到分析结果，包括：
所述热点图上各点的半径表示当前值的数据结果、均值变化率的数据结果、均值比的数据结果、离散率的数据结果、波动率的数据结果、极差比的数据结果中的至少一项数据结果，并设定不同颜色以表示数据结果的状态、变化趋势或离散程度。
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