對基于物聯網技術與云技術的大壩安全管理分析

張小洋

（中國葛洲壩集團試驗檢測有限公司 湖北宜昌 443002）

引言

物聯網技術與云技術的應用能夠實現大壩安全管理的“防”“治”并重，提高大壩安全管理的信息化、智能化和數字化，以提高水庫建設的生態效益、經濟效益和社會效益。

1 物聯網技術與云計算技術

1.1 物聯網技術

物聯網（The Internet of things）是一種通過傳感技術、無線數據通信技術、位置定位技術等多種手段，實時采集物體各種信息，以實現遠程監視、自動報警、控制、診斷和維護，促進“管理、控制、營運”一體化的一種數據網絡系統。其目的解決物品與物品（Thing to Thing，T2T），人與物品（Human to Thing，H2T），人與人（Human to Human，H2H）之間的互連問題，以用戶體驗為核心的創新是物聯網發展的靈魂；核心技術為傳感器技術、射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）技術、無線傳感網絡（WirelessSensorNetwork，WSN）技術、嵌入式系統（Embedded system）技術等，目前中國的“物聯網”已經進入實際建設階段，并被廣泛的應用到各個領域[1]。

1.2 云技術

云技術（Cloud technology）對基于云計算商業模式應用的網絡技術、信息技術、整合技術、管理平臺技術、應用技術等的總稱，是對分布式處理（Distributed Computing）、并行處理（Parallel Computing）和網格計算（Grid Computing）的延伸和發展，其關鍵技術為虛擬化技術（Virtualization Technology，VT）、分布式海量數據存儲、海量數據管理技術、編程方式以及云計算平臺管理技術（Cloud Management Platform，CMP），根據服務對象的不同，可以將云技術分為私有云、公有云和混合云（表1）。

2 我國水庫大壩安全管理存在的問題

我國的大壩安全風險管理工作有緊迫性、長期性、復雜性、艱巨性的特征，一方面，受到歷史遺留問題以及資金技術問題等因素的影響，我國大部分的的水庫工程存在先天不足、后天嚴重失調的問題，對于工程管理工作存在加大的困難，大部分的水庫存在病險問題，亟需加固處理，此外，水壩的潰壩現象頻發也造成了水庫安全與社會公共安全及發展間的矛盾和沖突。另一方面，“重建設，輕管理”的傳統工程建設觀念，導致了相關部門缺乏高素質的風險監控和安全管理人員，對水壩的安全監測設計缺乏針對性，對工程失事模式考慮較少，并且缺乏必要的基礎性設施，預警、預報系統不健全，其水庫大壩的管理模式已不能滿足現代管理的需要。

表1 云技術類型及特征

3 基于物聯網技術與云技術的大壩安全管理系統建構——以F大壩為例

3.1 工程概況

F大壩屬于梯級大壩，共分為四級，位于亞熱帶濕潤季風氣候區，該區域內河流密布，水利資源豐富，年平均降水量800～1900mm，水力理論蘊藏量可達1046萬kW，F大壩的基巖巖性堅硬且巖體新鮮完整，不存在較大的地質缺陷[2]。

3.2 系統開發原則

F大壩的安全管理系統以高級編程語言Delphi為開發工具，由水利專網和公共網組成的典型的“混合云”應用，能夠有效實現人機交互和系統的可視化。其開發原則為：①實用性原則，嚴格按照大壩風險管理流程，提供多個可獨立使用的數據計算、實時數據通信、結果的圖形顯示等程序；②可靠性原則，利用分布式設計，提高系統總體構架的靈活性和網絡訪問的吞吐量，并通過一定規模的模塊化調試和整合調試，排除編譯和運行錯誤；③魯棒性與可擴充性原則，該系統具備較高的容錯量和抗干擾性，并具備多個軟件接口，能夠根據實際情況自動提示或消除錯誤操作，實現內容的增加或分析算法的改進；④安全性原則，采用先進的硬件設備和軟件技術，保障系統的可靠性、保密性和數據的一致性；⑤模塊化原則，F大壩安全管理系統的開發采用了模塊化的理念，各模塊具備較強的封閉性和開放性，能夠在滿足各個模塊之間耦合需要的同時，最大限度促進模塊的獨立運行功能。

3.3 系統總體結構

基于物聯網技術與云技術的大壩安全管理平臺架構，包含了三個層次，即物聯網感知層、數據傳輸層以及混合云應用層（圖1）。

物聯網感知層是F大壩安全管理平臺的基礎層，主要負責對信息的集成、監控和預警反饋。利用物聯物聯網技術，F大壩可以通過光纖通信，將降雨信息和水位漲勢等信息輸入到數據庫，并通過事例推理、決策樹、規則推理、模糊集以及神經網絡等數據挖掘技術，實現對風險源的預判，從而為大壩安全管理的科學調度提供數據支持。當潰壩風險事件已經出現時，相關的技術人員和管理人員可以利用位移傳感器、濕度傳感器、振動傳感器等技術手段獲取洪災應急疏散路線和最佳的避難點。與此同時，F大壩還對區域內水生動物植入了無源的RFID標簽，并在大壩下游建立了相應的讀寫陣列，以便于采集生態信息，在保障大壩生物安全的同時，為水生動物的科學研究工作提高便利。

圖1 安全平臺架構

數據傳輸層是安全管理平臺的重要環節，負責將傳感器節點的數據傳輸，以及將多種信息整合通過無線短波通信傳遞給混合云應用層，并將管理機構的指令反饋給物聯網感知層[3]。F大壩的短波通信技術采用的Zigbee技術，該技術能夠有效降低環境對信息傳輸的影響力，剔除冗余數據，提高數據的吞吐量。混合云應用層主要負責將水壩的安全監測數據存儲在云平臺，并利用云計算的強大計算能力對洪峰流量進行快速分析和及時預測，與此同時，該層面能夠利用硬件平臺的各級服務器對水流壓力以及防護堤負荷量進行建模，并保障用戶可以突破時空限制和設備限制，隨時進行模型計算。例如，F大壩河道兩岸的防護堤內埋入了壓力和濕度傳感設備，這些設備能夠為潰壩洪水數值的模擬和生命損失估計方法提供實時的數據，對于生命損失的估計方法，F大壩改進了原有的Graham法，在其基礎計算公式上增加了風險人口死亡率修正系數α，其改進后的公式如下：

LoL=PAR×f×α

此外，混合云應用層的資源共享功能還能促進多主體協同管理的落實，實現法人負責制、工程項目監理制、招投標制、第三方監督制的合力效應。

3.4 系統功能實現

F大壩的系統功能主要包括大壩信息管理功能，大壩安全風險評估、預警與應急決策支持功能以及數據庫管理功能。大壩信息管理功能實現的對大壩基本工程資料、檢測儀器資料以及檢測信息的收集和整理，對于這些資料，系統對其進行系統誤差識別、異常數據識別和疑點識別，在對符合要求的數據進行再測和剔除之后，實現數據資料的整編入庫。與此同時，還要利用灰色理論分析、模糊信息分析、神經網絡分析技術建立相應的數據模型，對大壩的變形、裂縫、滲流、有限元應力變形進行實時分析，以形成大壩安全的綜合評價。大壩安全風險評估、預警與應急決策支持功能是基于大壩工程資料庫的諸多數據，結合相應的風險指標，對大壩失事概率及損失概率進行估計，自動發布相關警情，并通過編制數字洪水風險圖（圖2），完善洪水調控措施和避難遷安對策，以最大限度地減小人身財產損失以及社會環境影響。數據庫管理功能實現的是對項目所有數據庫進行統一的管理和控制，提高用戶訪問的便捷性，維護數據的安全性和完整性，減少對專業管理人員的工作負擔，提高管理質量和效率。

圖2 數字洪水風險圖

4 結論

綜上所述，物聯網技術和云計算技術能夠有效改變大壩安全管理硬件設施落后的局面，提高風險監測的規范性，保障數據的共享性、安全性和精準性，保障大壩安全數據的全方位和全天候巡視。