蘭玉廷

(新疆昌源水務庫爾勒銀泉供水有限公司，新疆 庫爾勒 841000)

為保障水閘、大壩等水利工程安全可靠運行，要定期且準確觀測和分析水工建筑物的沉降、裂縫、滲壓等，以能夠及時掌握工程健康狀況與薄弱環(huán)節(jié)，為后期加固維修提供可靠資料[1- 3]。傳統(tǒng)以人工定期觀測方式為主，室外觀測任務重、測量周期長、人為誤差影響大，監(jiān)測效率與精度無法保證[4]。隨著信息化與智能化要求的提高，充分利用先進傳感器、網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)庫等信息技術進行各類水工建筑物的安全自動監(jiān)測成為必然選擇[5- 6]。

自動監(jiān)測在觀測頻次、精度上的顯著優(yōu)勢可以保證水閘工程安全狀況的連續(xù)準確監(jiān)測要求，能夠長期記錄各類監(jiān)測數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)分析和比對，發(fā)現(xiàn)可能導致事故的異常參數(shù)并及時報警。在工程安全監(jiān)測數(shù)據(jù)的在線分析時，通常是設定不同告警等級及相應的上下限閾值，當在線測量數(shù)據(jù)超出設定閾值范圍時系統(tǒng)會執(zhí)行相應的告警動作。另一方面，由于各類監(jiān)測數(shù)據(jù)被長期保存至數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)一般會提供歷史數(shù)據(jù)的查詢與數(shù)據(jù)變化趨勢對比界面或分析工具，采用的是離線查詢與分析方式。

本文將多通道數(shù)據(jù)流的在線相關分析與聚類方法應用于水閘工程安全監(jiān)測領域，通過在線挖掘多個感興趣測點通道數(shù)據(jù)流之間的聯(lián)系來發(fā)現(xiàn)潛在的工程安全問題或傳感器故障，以期豐富基于閾值判斷告警等常用的在線安全監(jiān)測手段。

1 系統(tǒng)結構

水閘工程常態(tài)觀測項目一般包括垂直位移、揚壓力、伸縮縫、水位以及流量等，觀測工作應按照規(guī)定的項目、測次、順序和時間進行現(xiàn)場觀測。為了改進以人工定期觀測為主的水閘工程安全監(jiān)測工作，前期針對某水閘工程，研究開發(fā)了基于網(wǎng)絡的安全監(jiān)測系統(tǒng)，從數(shù)據(jù)層面對系統(tǒng)結構進行了劃分，如圖1所示。數(shù)據(jù)采集層主要從工程安全監(jiān)測數(shù)據(jù)采集箱和計算機監(jiān)控系統(tǒng)中，匯集相關測點的實時數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)發(fā)布接口提供給上層數(shù)據(jù)分析層調用和處理。數(shù)據(jù)服務層則通過開發(fā)功能服務及人機界面，供用戶來觀測系統(tǒng)中相關數(shù)據(jù)及分析結果。

圖1 水閘安全監(jiān)測系統(tǒng)結構

為能夠進一步挖掘感興趣測點通道數(shù)據(jù)流之間的聯(lián)系，自動發(fā)現(xiàn)潛在的工程安全問題或傳感器故障，本文重點研究多數(shù)據(jù)流的在線相關分析與聚類方法。研究內容處于系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析層，主要包括多數(shù)據(jù)流獲取、數(shù)據(jù)流統(tǒng)計特征計算、在線相關分析與聚類3個過程。多數(shù)據(jù)流的分析結果可進一步交由監(jiān)測預警模塊進行推理及執(zhí)行預警動作。

2 多通道數(shù)據(jù)流在線分析

2.1 基本概念及數(shù)學描述

數(shù)據(jù)流是一種帶有時間戳、按序到達、數(shù)值動態(tài)變化的無限數(shù)據(jù)序列[7]。通過在多個通道上按相同頻率記錄數(shù)據(jù)，并在時間軸上進行對齊，得到多通道數(shù)據(jù)流。由于數(shù)據(jù)流是按時間動態(tài)變化的，在線分析數(shù)據(jù)流時后到達數(shù)據(jù)的重要程度往往要高于先前到達的數(shù)據(jù)，因此引入衰減系數(shù)對數(shù)據(jù)流中的數(shù)據(jù)逐步遺忘。為提高計算速度與節(jié)省存儲資源，只需計算和存儲數(shù)據(jù)流的統(tǒng)計特征。

2.2 數(shù)據(jù)流相關分析

為從多通道數(shù)據(jù)流中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)流之間發(fā)展趨勢的一致性，采用相關系數(shù)計算2個數(shù)據(jù)流的相關性[8- 9]。

2.3 數(shù)據(jù)流聚類

水閘工程安全監(jiān)測會涉及眾多不同類型測點的數(shù)據(jù)流。為在線將相關度高的數(shù)據(jù)流自動分組，以發(fā)現(xiàn)可能存在的工程安全問題或傳感器故障，采用基于密度聚類的DBSCAN算法[10- 11]對多數(shù)據(jù)流進行聚類分析。

3 實例應用

3.1 基本情況

對新疆巴音郭楞蒙古自治州孔雀河流域的某節(jié)制閘2塊底板的揚壓力以及翼墻與閘身、2塊底板之間的伸縮縫進行監(jiān)測。閘底板揚壓力監(jiān)測點共6個，建筑物表面伸縮縫監(jiān)測共6處。除采集測壓管水位、伸縮縫大小數(shù)據(jù)外，在每個伸縮縫測點處同時采集溫度數(shù)據(jù)。此外，從計算機監(jiān)控系統(tǒng)中采集上下游水位。因此，系統(tǒng)中供監(jiān)測與分析的數(shù)據(jù)流的通道總數(shù)為20。不同通道名稱的編碼規(guī)則為YYL，F(xiàn)X，WD，SW分別代表揚壓力，縫隙，溫度和水位。

選擇該水閘2017年5月1日—2017年10月31日共184d內存儲于數(shù)據(jù)庫的20個通道數(shù)據(jù)流進行在線回放分析。數(shù)據(jù)存儲的頻度是每個通道每小時記錄1個數(shù)據(jù)點，因此待分析的每個通道的數(shù)據(jù)流的總長度為5016。本文主要進行2類多數(shù)據(jù)流的相關分析與聚類：水位數(shù)據(jù)流(包含揚壓力與上下游水位)與伸縮縫數(shù)據(jù)流(包含伸縮縫溫度與縫隙大小)。數(shù)據(jù)流統(tǒng)計特征計算公式中，衰減系數(shù)取0.99。聚類算法中閾值取1，鄰域半徑取0.9。當數(shù)據(jù)流相關系數(shù)大于0.9時，稱數(shù)據(jù)流之間具有強正相關性，相關系數(shù)小于-0.9時，稱數(shù)據(jù)流之間具有強負相關性。

3.2 結果與分析

在線檢測結果見表1—2。表1顯示了水位與揚壓力數(shù)據(jù)流的在線相關分析與聚類結果，表2顯示了溫度與伸縮縫數(shù)據(jù)流的相關分析與聚類結果。

表1 水位與揚壓力數(shù)據(jù)流相關系數(shù)矩陣

注：YYL表示揚壓力，SW代表水位，1～ZH為測點。

表2 溫度與伸縮縫數(shù)據(jù)流相關系數(shù)矩陣

注：WD表示溫度，F(xiàn)X表示伸縮縫，1～6為測點。

從表1可以查看到任意2個水位數(shù)據(jù)流的相關系數(shù)。布置于水閘工程2個斷面上的揚壓力測管的水位，表現(xiàn)出較強相關性，屬正常地下水滲透現(xiàn)象，并且與上、下游水位SW-ZQ和SW-ZH均不相關，表明水閘地基滲壓大小與上下游水位無直接關系。因此可以看出，對揚壓力測管水位與上下游水位數(shù)據(jù)流進行在線相關分析與聚類，可以有效判斷水閘工程滲壓情況及發(fā)現(xiàn)傳感器故障。

表2顯示了溫度與各伸縮縫大小數(shù)據(jù)流的相關系數(shù)矩陣?？梢钥闯觯撍l工程各個斷面連接處的底板水平伸縮縫隙大小與溫度多表現(xiàn)出強負相關特性，其余測點處水平伸縮縫隙大小表現(xiàn)為弱負相關特性，相關系數(shù)取值均落在(-1，1)。因此，對伸縮縫與溫度數(shù)據(jù)流進行在線相關分析與聚類，可以挖掘出伸縮縫與溫度的變化特性。對于所有被歸類為噪聲點的數(shù)據(jù)流，可被直接用于發(fā)現(xiàn)各類工程安全監(jiān)測傳感器的異常情況。

4 結論

本文以新疆孔雀河流域某水閘為例，基于水閘安全監(jiān)測多數(shù)據(jù)流在線相關分析方法，得到如下結論：

(1)6個監(jiān)測點各揚壓力測管水位表現(xiàn)出強正相關，反映出正常地下水滲透現(xiàn)象。各測管水位與水閘上、下游水位均不相關，表明水閘地基滲壓大小與上下游水位無直接關系。

(2)6個伸縮縫測點處縫隙大小與溫度表現(xiàn)出強負相關，受溫度變化影響明顯，縫隙大小則受溫度影響較小。

(3)本文提出的多數(shù)據(jù)流在線相關分析法可以有效挖掘多個感興趣測點通道數(shù)據(jù)流之間的聯(lián)系，自動發(fā)現(xiàn)潛在的工程安全問題或傳感器故障，豐富了水閘工程安全監(jiān)測數(shù)據(jù)的在線自動分析手段。