CN112927478B - 一种地质灾害普适型监测预警*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种地质灾害普适型监测预警***，该监测预警***包括普适性监测设备和地质灾害普适型监测云平台，两者通信连接；地质灾害普适型监测云平台包括物联网设备管理***、监测数据分析与预警***、数据库、数据可视化应用平台，彼此通过数据接口连接；普适性监测设备将内置传感器模块与外置扩展接口结合，使设备扩展性更强，适用性更广；数据可视化应用平台与监测数据分析与预警***根据地质灾害险情孕育不同阶段，通过物联网设备管理***向普适性监测设备下达配置更新指令，改变数据上传周期与频次、实时动态监控灾区数据，根据优化的预警判断流程，极大提高了预警准确性；通过人机交互式管理，及时处理灾情，减少人员伤亡和财产损失。

Description

一种地质灾害普适型监测预警***

技术领域

本发明涉及监测预警***技术领域，特别是一种地质灾害普适型监测预警***。

背景技术

普适型监测与专业监测的有关定义如下：

普适型设备——一种监测斜坡类灾害地表变形、降雨等指标的自动化监测设备，包括位移、裂缝、倾角、加速度、含水率、雨量等测项，具有功能简约、精度适当、运行可靠、成本较低、推广适用性强的特点。

当前普适型监测设备多采用多传感智能监测仪的方式，对地质状况进行监测，具有硬件成本低、部署简易、续航时间长等优点，但在实际运用过程中，由于不同地区的地质情况不同，存在地质灾害诱发原因多样，灾害程度难以简单预警等情况，现有的普适型监测设备监测物理量指标单一，无法根据不同区域地质情况或同一区域不同段位的数据物理监测需要进行扩展，难以满足复杂多变的预警要求。

此外，在实际运行中，普适型监测设备往往采用较低监测频率的工作模式，例如1～2小时测量、发送数据一次，实际上1～2小时间隔内的工作周期仅为数分钟，其余大部分时间传感器及通讯模块均处于断电休眠状态，仅保留单片机内部时钟电路运行，以满足在固定时间内唤醒设备进行数据采、发等动作，期间若监测对象出现较大变形，无法及时测量并预警。导致该类普适型设备实际上并不适用于进入危险期需要较高监测频率的应用场景(如孤石、危岩崩塌等高突发性监测场景)降低了预警时效性，无法让相关人员快速响应险情。为此，我们通过设备结构、***运行方法等方面的发明或改进，解决上述问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点，本发明拟根据利用地质灾害普适性设备监测预警的需求并结合规范，并充分利用物联网、云平台等新技术，形成一套技术先进、稳定可靠、高效实用的地质灾害普适型监测预警***。

本发明的目的通过以下技术方案来实现：一种地质灾害普适型监测预警***，其特征在于：该普适型监测预警***包括普适性监测设备和地质灾害普适型监测云平台；普适性监测设备与地质灾害普适型监测云平台通信连接；所述普适性监测设备包括计算储存模块(MCU)、内置传感器模块、电源管理模块、无线通信模块、定位模块、外置扩展接口；所述内置传感器模块还包括内置倾角传感器模块、内置拉线位移传感器模块、内置三轴加速度计模块；所述地质灾害普适型监测云平台包括物联网设备管理***、监测数据分析与预警***、数据库、数据可视化应用平台，物联网设备管理***与监测数据分析与预警***、数据库、数据可视化应用平台之间通过数据接口连接；所述普适性监测设备与物联网设备管理***建立网络通信，普适性监测设备用于将监测的数据上传至物联网设备管理***，接收并执行物联网设备管理***下达的指令；物联网设备管理***将接收到的数据进行解析后存入数据库中，根据监测数据分析与预警***或数据可视化应用平台中输入的配置更新文件以指令的形式下发到普适型监测设备上进行配置更新；监测数据分析与预警***负责监测数据计算处理、分析判断、预警配置、预警触发、预警发布，并将数据存入数据库中；数据库储存普适性监测设备、物联网设备管理***、监测数据分析与预警***、数据可视化应用平台相关数据；数据可视化应用平台用于实现人机交互式操作。

作为优选，所述普适性监测设备还包括外部充电接口。

作为优选，所述电源管理模块包括锂电池组、太阳能控制器、电压检测模块、电源输出控制。

作为优选，所述外置扩展接口连接报警装置。

作为优选，所述外置扩展接口连接外部传感器。

作为优选，所述外部传感器包括固定式测斜仪、雨量计、土壤含水率计、静力水准仪、激光测距仪、泥位计、地下水位计、拉线位移、倾角、温湿度、振弦式传感器。

作为优选，所述数据可视化应用平台包括数据查询与可视化单元、预警发布单元、预警及消警处理单元、数据信息叠加GIS地图展示单元、数据信息叠加三维模型显示单元、数据统计单元。

作为优选，预警发布单元与车载GPS导航***建立网络通信，所述车载GPS导航***接收来自预警发布单元发送的预警信息。

一种基于地质灾害普适型监测预警***的方法，具体工作步骤如下：

S1：普适性监测设备读取物联网设备管理***的配置信息，根据配置要求，采集原始数据上传至云平台；

S2：物联网设备管理***对普适性监测设备的数据进行校验、解析、拆分，分类存入数据库中，同时物联网设备管理***接收来数据库的指令并发下给普适性监测设备；

S3：监测数据分析与预警***接收数据库中数据后，计算监测成果值，当监测成果值达到配置更新阈值时，向物联网设备管理***下发配置更新指令，修改参数配置，缩短数据采集周期、数据上报周期、回复等待时长等参数；

将监测成果值与分级预警阈值对比，进行综合预警，当成果值未达到综合预警等级，下发数据接收成功指令；

当综合预警等级达到预警状态，监测数据分析与预警***发送配置更新指令，将数据采集周期、数据上报周期、回复等待时长等参数修改为不间断采集，普适型监测设备实时采集回传数据；

当综合预警等级达到预警状态或综合预警等级相比上周期发生改变时，发送配置更新指令，按预定的格式生成预警短信报文发送至相关人员；

同时，监测数据分析与预警***将所有信息存入数据库中；

S4：普适型监测设备根据物联网设备管理***下发的指令，修改新的配置参数并按照指令执行步骤S1；

S5：数据可视化应用平台根据预警信息，触发GIS上该监测点定位图标标识预警色块并闪烁；

S6：平台管理员用户收到预警提示后，查看预警数据、检查设备状况后，对警情进行确认是否为真实险情；若为真实警情，工程管理员用户在平台中将其标记真实警情后，数据可视化平台将真实警情的信息及数据推送到工程相关方人员的账号中，实现警情发布；若为误报警，工程管理员用户在平台中将其标记为误报警，数据可视化平台将预警状态关闭，返回正常监测模式，不向工程相关方人员发布本次警情；工程相关方管理人员收到预警信息后，在数据可视化管理平台中进一步确认警情，若为真实警情，则数据可视化管理平台从数据库中调用应急预案供工程相关方管理人员参考使用；若工程相关方管理人员判断为误报警，则数据可视化管理平台将预警状态关闭，返回正常监测模式；

S7：平台管理员确认若需要改变数据监测频次和周期，向物联网设备管理***下发配置更新指令,普适型监测设备执行步骤S4。

作为优选，上述方法步骤S1的具体过程为：

S1.1周期起始,普适型监测设备接收物联管理***下发的配置指令设置配置信息,内部传感器与外部接口通电，达到通电稳定时长后，进行采集数据，初步开始阈值判断：

S1.2若超过预设阈值，则开启无线通信模块电源，与物联网管理***建立网络通信，发送监测数据；

S1.3若没有超过预设阈值，则比对当前周期是否为数据上传周期，若为数据上传周期，则打开无线通信模块电源，向云平台发送监测数据；若非数据上传周期，则在接收云平台回复的数据接收成功指令后，切断传感器、外部接口供电，进入休眠状态；

S1.4若云平台接收数据后，回复配置更新指令或预警指令，则应用配置更新或触发外部接口的声光报警模块，然后进入休眠状态。

S1.5待下个周期起始，应用最新的配置信息进行数据采集，执行步骤S1.1-S1.4。

作为优选，上述方法步骤S3的监测成果值计算方法为：

1)倾角监测数据处理及阈值比对流程

①从数据库中读取倾角监测原始数据：

θ_x——倾角传感器测得的X角度(°)；

θ_y——倾角传感器测得的Y角度(°)；

②计算传感器总倾斜角θ_z：

③计算本次倾角变化：

x、y、z三轴的倾角本次测量值减去上个周期测量值，得到本次倾角变化量；

Δθ(i)＝θ(i)-θ(i-1)

④计算累计倾角变化：

x、y、z三轴的倾角本次测量值减去初始置零时的测量值，得到倾角累计变化量；

∑θ(i)＝θ(i)-θ(0)

⑤计算倾角当天累计日变化速率：

x、y、z三轴的倾角本次测量值减去该轴前一天最后一个采集周期的测量值，得到当天累计变化量；

记当天第一个采集周期为T₁，前一天最后一个采集周期为T₀，当天X倾角变化：

Δθ(T₁)＝∑θ(T₁)-∑θ(T₀)

Δθ(T_i)＝∑θ(T_i)-∑θ(T_i-1)+Δθ(T_i-1)

⑥基于传感器总倾斜角θ_z计算危岩体、孤石或浅层滑坡的累计相对位移：

累计水平位移：

∑H(i)＝L*sinθ_z(i)-L*sinθ_z(0)

累计竖向位移：

∑V(i)＝L*cosθ_z(i)-L*cosθ_z(0)

其中，L表示危岩体、孤石的刚体特征长度；

当该方法用于浅层测斜时，L表示打入坡面以下的钢管长度；

⑦预警判断：分别将上述计算成果与预设的分级预警阈值进行比对，预警级别从高到低分Ⅰ～Ⅳ级；比对后，将上述各监测成果参数赋予对应的预警级别；最终以较高等级的预警级别作为本监测点的预警级别；

⑧预警判别完毕，将监测数据计算成果及预警级别信息存入数据库；

2)拉线位移数据处理及阈值比对流程

①从数据库中读取拉线位移监测原始数据：拉线长度测量值S(mm)

②计算本次位移：用本次拉线长度测量值减去上个周期的拉线长度测量值，公式如下

ΔS(i)＝S(i)-S(i-1)

③计算累计位移：用本次拉线长度测量值减去初始置零时的拉线长度测量值，公式如下

∑S(i)＝S(i)-S(0)

④计算当天位移日变化速率：

记当天第一个采集周期为t₁，前一天最后一个采集周期为t₀，当天累计位移(mm)：

ΔS(t₁)＝∑S(t₁)+∑S(t₀)

ΔS(t_i)＝∑S(t_i)-∑S(t_i-1)+ΔS(t_i-1)

⑤结合传感器斜角θ监测数据，计算累计水平位移及累计竖向位移

累计水平位移：

∑H(i)＝∑s(i)*sinθ

累计竖向位移：

∑V(i)＝∑s(i)*cosθ

其中，θ表示平行于拉线位移传感器伸缩方向的倾角测量值；

也可根据普适型监测设备的部署朝向，选用倾角传感器的θ_x或θ_y的测量值作为θ；

⑥预警判断：分别将上述计算成果与预设的分级预警阈值进行比对，预警级别从高到低分Ⅰ～Ⅳ级，比对后，将上述各监测成果参数赋予对应的预警级别，最终以较高等级的预警级别作为本监测点的预警级别；

⑦预警判别完毕，将监测数据计算成果及预警级别信息存入数据库；

3)加速度数据处理及阈值比对流程

①加速度数据采样：加速度时段数据的采集，可以通过控制通电时长进行控制，可设置一次通电采集的时长，采集间隔，采样频率，到达数据发送周期后，将数据发至云平台数据库中存储；

②监测数据分析与预警***流程从数据库中读取时段加速度时域数据，通过积分、傅立叶变换算法处理后，将加速度的时域数据转变为频域数据，得到横坐标为频率/Hz、纵坐标为振幅的频谱数据；

③通过提取频谱数据中最大振幅及其对应的频率，表示垂直于危岩体滑面方向的固有振动频率，记相邻两次振动的最大振幅分别为A₁、A₂，对应的频率分别为f_d(t₁)、f_d(t₂)、两次振动对应的时刻分别为t₁、t₂，根据下述公式计算阻尼比ξ及垂直于危岩体滑面方向的无阻尼振动频率f：

④计算的到的无阻尼振动频率f表示监测危岩体的无阻尼自振频率，随着危岩体裂隙的发育，危岩体与基岩粘结面积逐渐减小，其自振频率f逐渐降低，当f低于临界值时，危岩将崩塌，将计算成果f与预设的分级预警阈值进行比对，预警级别从高到低分Ⅰ～Ⅳ级，比对后，将上述监测成果参数赋予对应的预警级别；

⑤预警判别完毕，将监测数据计算成果及预警级别信息存入数据库。

本发明具有以下优点：

1)前端普适型监测设备只负责数据采集、初步判断、数据上报等简单功能，不进行负责数据处理，负责的数据处理部分交由后端云平台处理。实现前端与云平台的分工合作，前端普适型设备得以低功耗运行，并通过云平台实现较为复杂的分析计算及预警功能。提高了普适型监测***的适应性及监测预警的专业性。

2)通过在普适性监测设备增加外部拓展接口，外接拓展外置传感器，在需要将传感器分散部署或需要同时接入多个传感器等情况下为设备的部署及拓展提供便利，并且复用了该普适型设备的其他模块，降低了设备购置成本并提高了设备的普适性。

3)外部拓展接口还可拓展外置声光报警器，实现本地自主声光报警、云平台触发声光报警两种方式。

4)增加电源输出控制模块，可在必要时切断对内置、外部传感器及无线通信模块的供电，起到节能的作用。

5)通过现场普适性监测设备内置倾角传感器、内置拉线位移传感器、内置三轴加速度传感器采集一定时段内的数据，通过云平台的计算方法及流程进行分析，不仅提高了普适性监测设备的适应性，还基于所述的监测成果值的计算方法，优化并形成了更为精确的综合预警判断流程，使得地灾区中该普适性监测设备部署部位的综合预警等级专业程度方面更为精准，预警更为及时。

6)通过数据变化不断分析预判地质灾害发生的可能性和严重程度，实时监控并更新配置指令，既极大地提高了预警准确性，也在很大程度上提高地质灾害发生时的响应速度，减少灾害地区人员伤亡和财产损失。

7)通过数据可视化应用平台联动多个用户，实现警情确认、发布、警情消除全流程多用户联动交互，预警信息发布及处理更高效，处理流程可追溯；采用实现将监测数据与项目的三维地表模型、数字高程模型、激光点云模型、数字地图、卫星影像等GIS数据的关联与可视化呈现，更加直观明确地向用户显示预警监测点所处的监测对象的部位、监测对象预警部位的几何特征信息、发生预警部位周报的地形、道路等于应急疏散、转移有关的地理信息，实现将监测成果于地理信息***的融合与可视化呈现，并通过网络浏览器等方式进行共享，通过预警相关救援人员根据平台提供信息及时响应，给抢险救灾争取了宝贵的时间，减少灾害地区人员伤亡和财产损失。

附图说明

图1为本发明的整体流程图；

图2为普适型监测设备构架图；

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、完整地描述，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。通常在此处附图中描述和展示的本发明实施例的组件可以用各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动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。

如图1-2所示，本发明的目的通过以下技术方案来实现：一种普适型监测预警***包括普适性监测设备和地质灾害普适型监测云平台；普适性监测设备与地质灾害普适型监测云平台通信连接。普适性监测设备包括计算储存模块(MCU)、内置传感器模块、电源管理模块、无线通信模块、定位模块、外置扩展接口。地质灾害普适型监测云平台包括物联网设备管理***、监测数据分析与预警***、数据库、数据可视化应用平台，物联网设备管理***与监测数据分析与预警***、数据库、数据可视化应用平台之间通过数据接口连接。

普适性监测设备可根据需要设置1-N个，均与物联网设备管理***建立网络通信，普适性监测设备用于将监测的数据经初步判断后上传至物联网设备管理***，同时接收并执行物联网设备管理***下达的指令。

计算储存模块(MCU)负责逻辑计算、数据储存工作，通过控制内置传感器、外置传感器进行数据采集、解析计算、初步预警判断、数据储存等操作；执行内部程序控制电源管理模块、无线通信模块、定位模块的工作。

内置传感器模块还包括内置倾角传感器模块、内置拉线位移传感器模块、内置三轴加速度计模块；内置倾角传感器模块包含一个三轴倾角传感器，负责采集普适型监测设备部署点位的倾斜，包括倾斜面两个正交轴X/Y的倾斜分量以及倾斜面法向量相对于水平面的倾角。实际应用中，将X、Y轴的正向分别指向边坡的倾向和走向，发生倾斜后Z轴倾角变化表示被测对象的实际倾角。内置拉线位移传感器模块包含一个拉线式位移传感器，用于采集地灾隐患点裂缝宽度变化、边坡相对滑移等，现场部署时沿垂直于裂缝的方向部署，或平行于边坡主滑方向(一般为边坡倾向)部署。内置三轴加速度计模块包含一个三轴加速度传感器，负责监测对象X、Y、Z三个方向的加速度。

电源管理模块包括锂电池组、太阳能控制器、电压检测模块和电源输出控制，太阳能板或外部直流电充电时，通过电源输出控制进行降压、整流电路，将外部输入电源转换到合适的电压及电流对锂电池组进行充电；锂电池组对外输出经过电源输出控制模块，为整个设备的各个模块供电，并且电源输出受计算储存模块(MCU)控制，可在必要时切断对内置、外部传感器及无线通信模块的供电，起到节能的作用。

无线通信模块可选用NB-IoT或4G通讯模块实现数据通讯。

定位模块中内置北斗或GPS定位的定位模块，含内置天线，定时通电唤醒获取设备位置信息，设备位置信息用于云平台可视化***中的设备空间定位。

外置扩展接口通过有线(RS485)或无线(LoRa)的方式外接、扩展诸如固定式测斜仪、雨量计、土壤含水率计、静力水准仪、激光测距仪、泥位计、地下水位计、拉线位移、倾角、温湿度、振弦式传感器等多种类型的地质环境监测传感器，与内置传感器模块一起，实现对地质状况进行实时监测，具有扩容量大、选择性多的特点，能根据不同地域地质监测需要灵活选择传感器类型。为设备的部署及拓展提供便利，降低了设备购置成本并提高了设备的普适性。

外置扩展接口还可通过有线(RS485)或无线(LoRa)的方式外接报警装置，并且可拓展外置声光报警器，实现本地自主声光报警、云平台触发声光报警两种方式。

物联网设备管理***架构在计算机硬件、操作***及运行环境上，可访问网络、数据库等资源，通过网络协议与现场普适型监测设备建立通讯连接及设备接入管理，具体流程为：

1)数据接收及解析

物联网设备管理***接收到普适型监测设备上报的标准数据帧后，对数据帧进行校验、解析、拆分，并分类存入数据库中，此时数据接收成功；

数据接收成功后，物联网设备管理***向现场的普适型监测设备返回数据接收成功报文，普适型监测设备接收到数据接收成功报文后，断开与物联网设备管理***的通讯连接。如不成功，则重新发送，直至超过预设的重新发送次数。

2)设备配置及配置更新

使用数据线连接普适型监测设备与电脑，为普适型监测设备配置***接入参数，进行初始配置；

普适型监测设备初始配置完毕后，通过其内部通信模块与物联网设备管理***建立网络通信连接(基于TCP、HTTP、MQTT、COAP等网络协议)，此时通过物联网设备管理***设置包括但不限于以下参数配置：

通电稳定时长(单位：s)——设置普适型监测设备采集数据前的通电稳定时长，以便多种类型的传感器在数据采集时均已进入通电稳定状态；

回复等待时长、重新采集阈值——设置普适型监测设备数据采集时，传感器回复数据的最长等待时间，若某设备回复数据的等待时间超过等待时长，则再发送一次采集指令，当重复采集指令超过重采集阈值，则判定该设备故障，后续将不再采集该设备。

数据采集周期(单位：s)——设置普适型监测设备数据采集周期。

数据上报周期(单位：s)——设置普适型监测设备数据上报周期，每个周期开始后，普适型监测设备开启通信模块并将最近一期的数据发送至云平台，然后再关闭通信模块以节电。

报警器配置——设置普适型监测设备外部接口扩展的报警器地址。

参数输入完毕后，物联网设备管理***将配置参数信息存入数据库，并将配置信息通过处理形成设备配置标准数据帧，进入指令下发队列；

当普适型监测设备在下个数据上报周期与云平台建立通信连接后，物联网设备管理***的下发队列将上述设备配置标准数据帧传输至普适型监测设备上，完成参数配置。

使用过程中，如需对普适型监测设备的参数进行更新配置，则按上述流程更改响应参数，物联网设备管理***对数据库中响应的值进行更新操作，同时生成设备配置标准数据帧，进入指令下发队列，当普适型监测设备在下个数据上报周期与云平台建立通信连接后，物联网设备管理***的下发队列将上述设备配置标准数据帧传输至普适型监测设备上，完成参数更新配置。

监测数据分析与预警***架构在计算机硬件、操作***及运行环境上，可访问网络、数据库等资源，通过数据接口与物联网管理平台连接，负责监测数据计算处理、分析判断、预警触发、预警发布等，具体流程为：

1)监测数据分析与参数更新配置

该***运行前，进行监测项及监测点参数信息配置，然后填写各个监测成果参数的分级预警阈值，包括Ⅰ级～Ⅳ级预警值，以及配置是否启用延迟报警功能；

之后，信息监测数据分析与预警***按照时间周期从数据库中检索经物联网设备管理***解析后的监测数据并进行运算处理，计算监测成果值：

①监测成果值与设置的配置更新阈值进行对比，当监测成果值达到配置更新阈值时，向物联网设备管理***下发新的配置指令，修改参数配置，缩短数据采集周期、数据上报周期、回复等待时长等参数，增加数据采集频率，加强数据监控力度；

②某一轮监测数据分析与预警计算处理后的综合预警等级达到预警状态后，监测数据分析与预警***通过物联网设备管理***向现场普适型监测设备发送实时采集上传指令，将数据采集周期、数据上报周期、回复等待时长等参数修改为不间断采集，普适型监测设备接收指令后，调整到传感器、通信模块长通电的实时采集回传模式，连续不断回传监测数据到云平台进行处理。

2)监测数据分析与预警配置

监测数据分析与预警计算处理后的综合预警等级达到预警状态(Ⅳ～Ⅰ级)或综合预警等级相比上周期发生改变时(例如预警等级提高)，按预定的格式生成预警短信报文将预警短信报文：

①经由手机短信服务商推送到相关管理人员的手机上，相关人员及时掌握现场动态；

②经由车载GPS导航***推送到预警区域新进车辆上，提醒司乘人员提前避让；

③同时，通过物联网设备管理***向现场普适型监测设备上的声光报警装置发送声光报警指令，通知周围人员火速撤离，以免造成人员伤亡；

④上传至数据可视化应用平台，触发平台报警，便于平台管理员用户进一步判断。

同时***将监测成果数据、预警状态、预警短信报文等信息存入数据库，一旦达到下一轮周期后，继续执行上述处理流程。但下一周期的综合预警等级维持不变时，则不再生成新的预警短信报文，且不再推送预警短信及声光报警指令。

数据库储存物联网设备管理***、监测数据分析与预警***、数据可视化应用平台相关配置文件、监测数据。

数据可视化应用平台基于监测及预警数据实现人机交互操作与展示，主要包括数据查询与可视化单元、预警发布单元、预警及消警处理单元、数据信息叠加GIS地图展示单元、数据信息叠加三维模型显示单元、数据统计单元实现数据查询与可视化、预警发布、预警及消警处理流程、数据信息叠加GIS地图展示、数据信息叠加三维模型显示、数据统计，具体流程为：

1)数据查询统计与可视化

数据可视化应用平台根据预定的规则从数据库中调取已处理好的数据进行诸如计算算数平均值、标准差、滤波、按天、按小时等时间段汇总在内的二次统计处理，计算结果进行自动绘图(生产折线图、散点图、玫瑰图、饼图等多类图形)，数据及绘图成果通过浏览器呈现。

2)预警发布、预警及消警处理

监测数据分析与预警***监测到达到或超过预警阈值的数据批次，触发报警，将预警信息及平台显示首先推送到平台管理员用户的账号上；

数据可视化应用平台根据预定的预警级别，将预警数据用对应的底色标记出来，同时触发GIS上该监测点定位图标转变为相应的预警色块并闪烁，平台管理员用户收到预警提示后，查看预警数据、检查设备状况后，对警情进行确认：

若为真实警情，平台管理员用户在平台中将其标记真实警情后，数据可视化平台将真实警情的信息及数据推送到工程相关方人员的账号中，实现警情发布；

若为误报警，平台管理员用户在平台中将其标记为误报警，数据可视化平台将预警状态关闭，返回正常监测模式，并且不向工程相关方人员发布本次警情；

工程相关方管理人员收到预警信息后，在数据可视化管理平台中进一步确认警情，若为真实警情，则数据可视化管理平台从数据库中调用应急预案供工程相关方管理人员参考使用；若工程相关方管理人员判断为误报警，则数据可视化管理平台将预警状态关闭，返回正常监测模式。

本发明通过平台联动多个用户，实现警情确认、发布、警情消除全流程多用户联动交互，预警信息发布及处理更高效，处理流程可追溯。

若平台管理员用户需要改变数据监测频次和周期，则下发配置更新指令，物联网设备管理***接收指令后发送给现场普适型监测设备，由其执行更新配置。

3)数据信息叠加GIS地图展示、数据信息叠加三维模型显示

信息叠加GIS地图展示单元包括项目地形数据模块、数字高程模型、数字地图数据模块、卫星影像数据模块、项目地表倾斜摄影数据模块、地表三维激光点云数据模块等，用于存储项目地形数据、数字高程模型、数字地图数据、卫星影像数据、项目地表倾斜摄影数据、地表三维激光点云数据等数据，上述数据根据普适型监测设备上报的GPS坐标在三维模型上进行定位并叠加，呈现为虚拟监测点，虚拟监测点与数据库中该点相应的监测数据进行关联。当平台管理员用户点击虚拟监测点后，该虚拟监测点以小弹窗的形式显示对应的监测成果数据与时程曲线，并通过HTTP协议实现用户端浏览器与服务器端的数据可是化平台的交互。

通过网络浏览器等方式进行共享使监测预警成果更加形象化、聚合化、信息共享的交互式平台，有助于管理者优化决策。

一种基于地质灾害普适型监测预警***的方法，具体工作步骤如下：

步骤一(S1)：普适性监测设备读取物联网设备管理***的配置信息，根据配置要求，采集原始数据上传至云平台；

其中，S1的具体过程为：

S1.1周期起始,普适型监测设备接收物联管理***下发的配置指令设置配置信息,内部传感器与外部接口通电，达到通电稳定时长后，进行采集数据，初步开始阈值判断：

S1.2若超过预设阈值，则开启无线通信模块电源，与物联网管理***建立网络通信，发送监测数据；

S1.3若没有超过预设阈值，则比对当前周期是否为数据上传周期，若为数据上传周期，则打开无线通信模块电源，向云平台发送监测数据；若非数据上传周期，则在接收云平台回复的数据接收成功指令后，切断传感器、外部接口供电，进入休眠状态；

S1.4若云平台接收数据后，回复配置更新指令或预警指令，则应用配置更新或触发外部接口的声光报警模块，然后进入休眠状态。

S1.5待下个周期起始，应用最新的配置信息进行数据采集，执行步骤S1.1-S1.4。

步骤二(S2)：物联网设备管理***对普适性监测设备的数据进行校验、解析、拆分，分类存入数据库中，同时物联网设备管理***接收来数据库的指令并发下给普适性监测设备；

步骤三(S3)：监测数据分析与预警***接收数据库中数据后，计算监测成果值，

当监测成果值达到配置更新阈值时，向物联网设备管理***下发配置更新指令，修改参数配置，缩短数据采集周期、数据上报周期、回复等待时长等参数；

将监测成果值与分级预警阈值对比，进行综合预警，当成果值未达到综合预警等级，下发数据接收成功指令；

当综合预警等级达到预警状态，发送配置更新指令，将数据采集周期、数据上报周期、回复等待时长等参数修改为不间断采集，适型监测设备实时采集回传；

当综合预警等级达到预警状态或综合预警等级相比上周期发生改变时，触发预警指令，按预定的格式生成预警短信报文发送至相关人员；同时，监测数据分析与预警***将所有信息存入数据库中；

本发明中，通过与配置更新阈值对比后，进行配置更新，缩短数据采集周期和上报流程，以大量数据监控地质灾害孕育过程的不同阶段，再结合综合预警等级预判，综合利用大数据实时分析、监测地质灾害，这不仅给现场应急救援争取了更为宝贵的时间，这些大量的数据的获取，也为地质灾害防控和研究提供了大数据支撑。

其中，步骤三(S3)涉及到监测成果值的计算方法，具体为：

1)倾角监测数据处理及阈值比对流程

①从数据库中读取倾角监测原始数据：

θ_x——倾角传感器测得的X角度(°)；

θ_y——倾角传感器测得的Y角度(°)；

②计算传感器总倾斜角θ_z：

③计算本次倾角变化：

x、y、z三轴的倾角本次测量值减去上个周期测量值，得到本次倾角变化量；

Δθ(i)＝θ(i)-θ(i-1)

④计算累计倾角变化：

x、y、z三轴的倾角本次测量值减去初始置零时的测量值，得到倾角累计变化量；

∑θ(i)＝θ(i)-θ(0)

⑤计算倾角当天累计日变化速率：

x、y、z三轴的倾角本次测量值减去该轴前一天最后一个采集周期的测量值，得到当天累计变化量；

记当天第一个采集周期为T₁，前一天最后一个采集周期为T₀，当天X倾角变化：

Δθ(T₁)＝∑θ(T₁)-∑θ(T₀)

Δθ(T_i)＝∑θ(T_i)-∑θ(T_i-1)+Δθ(T_i-1)

⑥基于传感器总倾斜角θ_z计算危岩体、孤石或浅层滑坡的累计相对位移：

累计水平位移：

∑H(i)＝L*sinθ_z(i)-L*sinθ_z(0)

累计竖向位移：

∑V(i)＝L*cosθ_z(i)-L*cosθ_z(0)

其中，L表示危岩体、孤石的刚体特征长度；

当该方法用于浅层测斜时，L表示打入坡面以下的钢管长度；

⑦预警判断：分别将上述计算成果与预设的分级预警阈值进行比对，预警级别从高到低分Ⅰ～Ⅳ级；比对后，将上述各监测成果参数赋予对应的预警级别；最终以较高等级的预警级别作为本监测点的预警级别；

⑧预警判别完毕，将监测数据计算成果及预警级别信息存入数据库；

目前多数普适型监测设备的倾角监测均采用陀螺仪类型的倾角传感器，受限于陀螺仪测量倾角的原理容易产生累计误差，导致当前多数普适型监测设备的倾角测量精度较低，并且无法测量地质灾害体(滑坡、崩塌等)微小的倾角变化。另外，其他同类设备只是计算了倾角的分量，没有计算总倾角，因此无法判断滑坡或危岩体主方向的累计倾斜变化。

本方法采用基于加速度原理的倾角传感器，属状态量，无累计误差，精度更高。并且加入了基于X、Y两个轴计算传感器总倾斜角(Z轴)的计算方法，并通过引入特征长度参数L，使得可以基于倾角计算危岩体、孤石、浅层滑坡等多种地质灾害类型的水平位移及竖向位移并进行预警比对及评定(这些参数都是判定地质灾害体预警等级的重要参考因素)。本方法极大地拓展了普适型监测设备的使用场景并提高了预警评定的有效性及可靠性。

2)拉线位移数据处理及阈值比对流程

①从数据库中读取拉线位移监测原始数据：拉线长度测量值S(mm)

②计算本次位移：用本次拉线长度测量值减去上个周期的拉线长度测量值，公式如下

ΔS(i)＝S(i)-S(i-1)

③计算累计位移：用本次拉线长度测量值减去初始置零时的拉线长度测量值，公式如下

∑S(i)＝S(i)-S(0)

④计算当天位移日变化速率：

记当天第一个采集周期为t₁，前一天最后一个采集周期为t₀，当天累计位移(mm)：

ΔS(t₁)＝∑S(t₁)+∑S(t₀)

ΔS(t_i)＝∑S(t_i)-∑S(t_i-1)+ΔS(t_i-1)

⑤结合传感器斜角θ监测数据，计算累计水平位移及累计竖向位移

累计水平位移：

∑H(i)＝∑S(i)*sinθ

累计竖向位移：

∑V(i)＝∑S(i)*cosθ

其中，θ表示平行于拉线位移传感器伸缩方向的倾角测量值；

也可根据普适型监测设备的部署朝向，选用倾角传感器的θ_x或θ_y的测量值作为θ；

⑥预警判断：分别将上述计算成果与预设的分级预警阈值进行比对，预警级别从高到低分Ⅰ～Ⅳ级，比对后，将上述各监测成果参数赋予对应的预警级别，最终以较高等级的预警级别作为本监测点的预警级别；

⑦预警判别完毕，将监测数据计算成果及预警级别信息存入数据库；

拉线位移监测数据一般用于计算滑坡的裂缝宽度，当前多数普适型监测设备、***无多源传感器数据耦合计算功能，只是单独计算倾角、拉线裂缝宽度、加速度等数据，单独比对单个参数进行预警。本方法除了可计算常规的本次变化、累计变化外，增加了当天日变化速率及水平位移、竖向位移的计算方法，将普适型监测设备的监测方法适应性进行拓展，使得可以利用其内置的拉线位移传感器监测到孤石、危岩体及滑坡体的水平、竖向位移并进行多参数预警判别及预警。

3)加速度数据处理及阈值比对流程

①加速度数据采样：加速度时段数据的采集，可以通过控制通电时长进行控制，可设置一次通电采集的时长，采集间隔为，采样频率，到达数据发送周期后，将数据发至云平台数据库中存储；可设置一次通电采集的时长为120s，采集间隔为1h/次，采样频率为100Hz，也可以根据配置更新指令要求灵活设置。

②监测数据分析与预警***流程从数据库中读取时段加速度时域数据，通过积分、傅立叶变换算法处理后，将加速度的时域数据转变为频域数据，得到横坐标为频率/Hz、纵坐标为振幅的频谱数据；

③通过提取频谱数据中最大振幅及其对应的频率，表示垂直于危岩体滑面方向的固有振动频率，记相邻两次振动的最大振幅分别为A₁、A₂，对应的频率分别为f_d(t₁)、f_d(t₂)、两次振动对应的时刻分别为t₁、t₂，根据下述公式计算阻尼比ξ及垂直于危岩体滑面方向的无阻尼振动频率f：

④计算的到的无阻尼振动频率f表示监测危岩体的无阻尼自振频率，随着危岩体裂隙的发育，危岩体与基岩粘结面积逐渐减小，其自振频率f逐渐降低，当f低于临界值时，危岩将崩塌，将计算成果f与预设的分级预警阈值进行比对，预警级别从高到低分Ⅰ～Ⅳ级，比对后，将上述监测成果参数赋予对应的预警级别；

⑤预警判别完毕后将监测数据计算成果及预警级别信息存入数据库。

本方法通过现场普适性监测设备内置加速度传感器采集一定时段内的加速度数据，通过云平台的计算方法及流程进行时域～频域变换及基于频域的振动分析，真正做到了基于加速度数据进行有效、可靠的预警，特别适用于弱阻尼***的滑移式和坠落式危岩体等高突发性地质灾害类型的监测与预警，并且在敏感度及最佳预警时段上优于基于位移监测的最佳预警时段。

步骤四(S4)：普适型监测设备根据物联网设备管理***下发的指令，修改新的配置参数并按照指令执行步骤S1；

步骤五(S5)：数据可视化应用平台根据预警信息，触发GIS上该监测点定位图标标识预警色块并闪烁；

步骤六(S6)：平台用户收到预警提示后，查看预警数据、检查设备状况后，对警情进行确认是否为真实险情；若为真实警情，工程管理员用户在平台中将其标记真实警情后，数据可视化平台将真实警情的信息及数据推送到工程相关方人员的账号中，实现警情发布；若为误报警，工程管理员用户在平台中将其标记为误报警，数据可视化平台将预警状态关闭，返回正常监测模式，不向工程相关方人员发布本次警情；工程相关方管理人员收到预警信息后，在数据可视化管理平台中进一步确认警情，若为真实警情，则数据可视化管理平台从数据库中调用应急预案供工程相关方管理人员参考使用；若工程相关方管理人员判断为误报警，则数据可视化管理平台将预警状态关闭，返回正常监测模式；

步骤七(S7)：平台管理员确认若需要改变数据监测频次和周期，向物联网设备管理***下发配置更新指令，普适型监测设备执行步骤S4。

本发明根据普适性监测设备内置、外置多个传感器监测成果的预警级别进行综合计算、判断，优化并形成了更为精确的综合预警判断流程，包括：

1)监测数据分析与预警***从数据库读取上述三个内置传感器的监测数据计算成果及预警级别信息；

2)执行判断：

①当三个传感器监测数据成果中，有其中一个传感器监测数据成果出现预警(预警等级≥0)，以该传感器的预警等级作为该监测设备部署部位的综合预警等级。

②当有两个传感器监测数据成果中出现预警(预警等级≥0)，则已其中较高级别划定为该监测设备部署部位的综合预警等级。

③当有三个或三个以上(包括外置传感器)传感器监测数据出现预警时，以其中最高预警等级为基准，再提高一个预警等级(最高为Ⅰ级)划定为该监测设备部署部位的综合预警等级。

④判断完毕后，输出综合预警成果，并将结果存入数据库。

相比现有综合预警判断方法，本发明的计算更为精确，监测范围更加全面、数据更为可靠，极大地提高了预警准确性。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (3)

1.一种基于地质灾害普适型监测预警***的方法，其特征在于：该地质灾害普适型监测预警***包括普适性监测设备和地质灾害普适型监测云平台；所述普适性监测设备与地质灾害普适型监测云平台通信连接；所述普适性监测设备包括计算储存模块、内置传感器模块、电源管理模块、无线通信模块、定位模块、外置扩展接口；所述内置传感器模块还包括内置倾角传感器模块、内置拉线位移传感器模块、内置三轴加速度计模块；所述地质灾害普适型监测云平台包括物联网设备管理***、监测数据分析与预警***、数据库、数据可视化应用平台，物联网设备管理***与监测数据分析与预警***、数据库、数据可视化应用平台之间通过数据接口连接；所述普适性监测设备与物联网设备管理***建立网络通信，普适性监测设备用于将监测的数据上传至物联网设备管理***，接收并执行物联网设备管理***下达的指令；所述物联网设备管理***将接收到的数据进行解析后存入数据库中，根据监测数据分析与预警***或数据可视化应用平台中输入的配置更新文件以指令的形式下发到普适型监测设备上进行配置更新；所述监测数据分析与预警***负责监测数据计算处理、分析判断、预警配置、预警触发、预警发布，并将数据存入数据库中；所述数据库储存普适性监测设备、物联网设备管理***、监测数据分析与预警***、数据可视化应用平台相关数据；所述数据可视化应用平台包括数据查询与可视化单元、预警发布单元、预警及消警处理单元、数据信息叠加GIS地图展示单元、数据信息叠加三维模型显示单元、数据统计单元，用于实现人机交互式操作；

所述地质灾害普适型监测预警***具体工作步骤如下：

S1：普适性监测设备读取物联网设备管理***的配置信息，根据要求配置参数，采集原始数据上传至云平台；

S2：物联网设备管理***对普适性监测设备的数据进行校验、解析、拆分，分类存入数据库中，同时物联网设备管理***接收来数据库的指令并发下给普适性监测设备；

S3：监测数据分析与预警***接收数据库中数据后，计算监测成果值，当监测成果值达到配置更新阈值时，向物联网设备管理***下发配置更新指令，修改参数配置，缩短数据采集周期、数据上报周期、回复等待时长等参数；将监测成果值与分级预警阈值对比，进行综合预警，当成果值未达到综合预警等级，下发数据接收成功指令；当综合预警等级达到预警状态，监测数据分析与预警***发送配置更新指令，将数据采集周期、数据上报周期、回复等待时长等参数修改为不间断采集，普适型监测设备实时采集回传数据；当综合预警等级达到预警状态或综合预警等级相比上周期发生改变时，发送配置更新指令，按预定的格式生成预警短信报文发送至相关人员；

同时，监测数据分析与预警***将所有信息存入数据库中；

S4：普适型监测设备根据物联网设备管理***下发的指令，修改新的配置参数并按照指令执行步骤S1；

S5：数据可视化应用平台根据预警信息，触发GIS上监测点定位图标标识预警色块并闪烁；

S6：平台管理员用户收到预警提示后，查看预警数据、检查设备状况后，对警情进行确认是否为真实险情；若为真实警情，工程管理员用户在平台中将其标记真实警情后，数据可视化平台将真实警情的信息及数据推送到工程相关方人员的账号中，实现警情发布；若为误报警，工程管理员用户在平台中将其标记为误报警，数据可视化平台将预警状态关闭，返回正常监测模式，不向工程相关方人员发布本次警情；工程相关方管理人员收到预警信息后，在数据可视化管理平台中进一步确认警情，若为真实警情，则数据可视化管理平台从数据库中调用应急预案供工程相关方管理人员参考使用；若工程相关方管理人员判断为误报警，则数据可视化管理平台将预警状态关闭，返回正常监测模式；

S7：平台管理员确认若需要改变数据监测频次和周期，向物联网设备管理***下发配置更新指令，普适型监测设备执行步骤S4。

2.根据权利要求1所述的一种基于地质灾害普适型监测预警***的方法，其特征在于，步骤S1的具体过程为：

S1.1周期起始,普适型监测设备接收物联管理***下发的配置指令设置配置信息,内部传感器与外部接口通电，达到通电稳定时长后，进行采集数据，初步开始阈值判断：

S1.2若超过预设阈值，则开启无线通信模块电源，与物联网管理***建立网络通信，发送监测数据；

S1.3若没有超过预设阈值，则比对当前周期是否为数据上传周期，若为数据上传周期，则打开无线通信模块电源，向云平台发送监测数据；若非数据上传周期，则在接收云平台回复的数据接收成功指令后，切断传感器、外部接口供电，进入休眠状态；

S1.4若云平台接收数据后，回复配置更新指令或预警指令，则应用配置更新或触发外部接口的声光报警模块，然后进入休眠状态；

S1.5待下个周期起始，应用最新的配置信息进行数据采集，执行步骤S1.1-S1.4。

3.根据权利要求1所述的一种基于地质灾害普适型监测预警***的方法，其特征在于，步骤S3的监测成果值计算方法为：

1)倾角监测数据处理及阈值比对流程

①从数据库中读取倾角监测原始数据：

θ_x——倾角传感器测得的X角度(°)；

θ_y——倾角传感器测得的Y角度(°)；

②计算传感器总倾斜角θ_z：

③计算本次倾角变化：

x、y、z三轴的倾角本次测量值减去上个周期测量值，得到本次倾角变化量；

Δθ(i)＝θ(i)-θ(i-1)

④计算累计倾角变化：

x、y、z三轴的倾角本次测量值减去初始置零时的测量值，得到倾角累计变化量；

∑θ(i)＝θ(i)-θ(0)

⑤计算倾角当天累计日变化速率：

x、y、z三轴的倾角本次测量值减去该轴前一天最后一个采集周期的测量值，得到当天累计变化量；

记当天第一个采集周期为T₁，前一天最后一个采集周期为T₀，当天X倾角变化：

Δθ(T₁)＝∑θ(T₁)-∑θ(T₀)

Δθ(T_i)＝∑θ(T_i)-∑θ(T_i-1)+Δθ(T_i-1)

⑥基于传感器总倾斜角θ_z计算危岩体、孤石或浅层滑坡的累计相对位移：

累计水平位移：

∑H(i)＝L*sinθ_z(i)-L*sinθ_z(0)

累计竖向位移：

∑V(i)＝L*cosθ_z(i)-L*cosθ_z(0)

其中，L表示危岩体、孤石的刚体特征长度；

⑦预警判断：分别将计算成果与预设的分级预警阈值进行比对，预警级别从高到低分Ⅰ～Ⅳ级；比对后，将上述各监测成果参数赋予对应的预警级别；最终以较高等级的预警级别作为本监测点的预警级别；

⑧预警判别完毕，将监测数据计算成果及预警级别信息存入数据库；

2)拉线位移数据处理及阈值比对流程

①从数据库中读取拉线位移监测原始数据：拉线长度测量值S(mm)

②计算本次位移：用本次拉线长度测量值减去上个周期的拉线长度测量值，公式如下

ΔS(i)＝S(i)-S(i-1)

③计算累计位移：用本次拉线长度测量值减去初始置零时的拉线长度测量值，公式如下

∑S(i)＝S(i)-S(0)

④计算当天日变化速率：

记当天第一个采集周期为t₁，前一天最后一个采集周期为t₀，当天累计位移(mm)：

ΔS(t₁)＝∑S(t₁)-∑S(t₀)

ΔS(t_i)＝∑S(t_i)-∑S(t_i-1)+ΔS(t_i-1)

⑤结合传感器斜角θ监测数据，计算累计水平位移及累计竖向位移累计水平位移：

∑H(i)＝∑S(i)*sinθ

累计竖向位移：

∑V(i)＝∑S(i)*cosθ

其中，θ表示平行于拉线位移传感器伸缩方向的倾角测量值；

也可根据普适型监测设备的部署朝向，选用倾角传感器的θ_x或θ_y的测量值作为θ；

⑥预警判断：分别将计算成果与预设的分级预警阈值进行比对，预警级别从高到低分Ⅰ～Ⅳ级，比对后，将上述各监测成果参数赋予对应的预警级别，最终以较高等级的预警级别作为本监测点的预警级别；

⑦预警判别完毕，将监测数据计算成果及预警级别信息存入数据库；

3)加速度数据处理及阈值比对流程

①加速度数据采样：加速度时段数据的采集，可以通过控制通电时长进行控制，可设置一次通电采集的时长，采集间隔，采样频率，到达数据发送周期后，将数据发至云平台数据库中存储；

②监测数据分析与预警***流程从数据库中读取时段加速度时域数据，通过积分、傅立叶变换算法处理后，将加速度的时域数据转变为频域数据，得到横坐标为频率/Hz、纵坐标为振幅的频谱数据；

③通过提取频谱数据中最大振幅及其对应的频率，表示垂直于危岩体滑面方向的固有振动频率，记相邻两次振动的最大振幅分别为A₁、A₂，对应的频率分别为f_d(t₁)、f_d(t₂)、两次振动对应的时刻分别为t₁、t₂，根据下述公式计算阻尼比ξ及垂直于危岩体滑面方向的无阻尼振动频率f：

④计算的到的无阻尼振动频率f表示监测危岩体的无阻尼自振频率，随着危岩体裂隙的发育，危岩体与基岩粘结面积逐渐减小，其自振频率f逐渐降低，当f低于临界值时，危岩将崩塌，将计算成果f与预设的分级预警阈值进行比对，预警级别从高到低分Ⅰ～Ⅳ级，比对后，将上述监测成果参数赋予对应的预警级别；

⑤预警判别完毕，将监测数据计算成果及预警级别信息存入数据库。

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