懷柔水庫滲壓監測自動化升級改造研究

杜云龍 陳含 劉利 張明躍 齊紀 史天明

摘要：傳統的人工監測方法已不能滿足水工監測智能化發展的需要，因此對北京市懷柔水庫主壩進行了滲壓監測自動化升級改造。在大壩中安裝了滲壓計自動監測滲壓數據，采用數據傳輸模塊將監測數據通過4G網絡傳送至云服務器，開發了滲壓監測分析平臺，實現了監測數據實時匯總展示、規范格式報表導出、監測數據形象化展示、數據編輯及人工監測數據錄入等功能。結果表明：通過此次升級改造，提高了懷柔水庫滲壓監測的自動化和信息化程度，有助于管理人員及時掌握大壩運行狀態，加強了大壩安全運行管理水平。

關鍵詞：水庫滲壓監測;云服務器;分析平臺;懷柔水庫

中圖法分類號：TV698.1文獻標志碼：ADOI：10.15974/j.cnki.slsdkb.2021.07.011

文章編號：1006 - 0081（2021）07 - 0054 - 05

1 研究背景

懷柔水庫位于北京市懷柔區西南處，是向北京市供水的關鍵水利樞紐。懷柔水庫建成以來，在防洪、城市供水等方面發揮了巨大的效益，對北京市的供水起到了重要作用。懷柔水庫主壩為黏土斜墻壩，壩頂高程68.0 m，最大壩高23.0 m。工程規模為大（2）型，工程等級屬于II等[1-2]。主壩共布設25處滲流壓力監測點，均采用測壓管進行監測，其中壩體滲流壓力監測點12處，繞壩滲流監測點3處，壩基滲流壓力監測點3處，西溢洪道監測點6處，東溢洪道監測點1處。每月日期逢5逢0時對所有滲壓監測點的數據進行人工觀測，工作人員使用水尺對各測壓管內的水位進行測量，遇有特殊情況時（比如汛期），會加大監測的頻次。

20世紀90年代以來，大壩安全監測技術飛速發展[3-4]，隨著大壩管理水平提升和信息化發展要求的提高，監測自動化已成為水工安全監測的發展方向[5-6]。相比之下，懷柔水庫目前采用的人工監測仍存在如下不足：①觀測精度低、周期長，數據分析成果滯后，不能及時了解壩體的滲流狀況;②觀測工作易受雨、雪等不利天氣的影響;③在汛期加大監測頻次，增加了觀測人員的工作強度。

由此可見，傳統的人工監測手段效率低、成本高，已不能滿足水利工程管理自動化、信息化和智能化的需要，因此對大壩監測系統進行自動化改造具有重要意義，不僅可以及時獲取高精度監測數據，還能對數據進行匯總分析，為大壩的安全運行提供有力保障。本文介紹了懷柔水庫滲壓監測自動化升級改造的技術路線以及滲壓監測分析平臺的架構、模塊和核心功能，并分析了改造效果。

2 技術路線

2.1 改造總體思路

此次對懷柔水庫主壩滲壓監測點進行自動化改造的技術路線如圖1所示：在各測壓管安裝滲壓計實時監測滲壓數據（即測壓管內水位數據），每個滲壓計連接一個數據傳輸模塊，采用數據傳輸模塊將監測數據通過4G網絡傳送至云服務器，利用太陽能供電裝置對滲壓計和數據傳輸模塊進行供電，在云服務器上開發滲壓監測分析平臺，在計算機、手機等客戶端可以通過Web網頁登錄該軟件，對滲壓數據進行實時監測、匯總顯示、分析處理，并可進行形象化展示。

2.2 儀器設備及關鍵技術

2.2.1 滲壓計

此次改造采用的滲壓計為北京天璣科技有限公司生產的TJS01型壓阻式滲壓計（圖2），每個測壓管內水面以下固定一支滲壓計，如圖1所示，滲壓計測得的數據為所在位置處的水深（滲壓計內部有芯片，根據壓力與水深成正比關系的靜水壓力原理，可自動將測量的水壓力轉換為水深），再加上該滲壓計所在位置的高程，即為測壓管內的水位高程。滲壓計水深測量范圍為0～30 m，監測精度為±0.1% F.S（F.S是指傳感器的指標相對于傳感器滿量程誤差的百分數），工作濕度不大于95%，工作溫度為

-30～+70℃。為消除溫度變化對儀器測量精度的影響，在滲壓計內部設置熱敏電阻，通過溫度修正提高測量精度。使用中若滲壓計工作異常，應首先檢查數據傳輸模塊或者串口服務器，重點檢查SIM卡是否欠費。若網絡通訊正常，則通過向設備發短信的方式進一步檢測;如果短信發出后沒有收到回應，則為設備損壞或者接線變松，這時應攜帶備用滲壓計到現場，若檢查發現非線路問題則需要更換設備。

2.2.2 數據傳輸模塊

數據傳輸模塊又稱DTU（Data Transfer Unit），是將串口數據轉換為IP數據或將IP數據轉換為串口數據，并通過無線通信網絡為用戶提供無線數據傳輸的終端設備[7]。此次選用北京天璣科技有限公司生產的型號為TJ0435的G785型4G-DTU（圖3），同時具有數據采集及傳輸功能，主要由CPU控制模塊、4G無線通信模塊以及電源模塊構成，同時提供RS232和RS485接口，可直接連接串口設備，實現數據透明傳輸功能，該DTU數據傳輸速率快、容量大、通信費用較低，且不受地理位置和環境的限制，具有較好的實時性[8-10]。每個DTU設置唯一設備編號，可保證數據上傳云服務器時被識別，在DTU中插入4G SIM卡，構建出DTU-4G無線通信網絡的無線傳輸通道，將滲壓計監測的數據采集出來通過4G無線通信網絡傳輸至云服務器。

2.2.3 太陽能供電裝置

采用北京天璣科技有限公司生產的TJ40-100型太陽能供電系統，由單晶硅太陽能板、鉛酸蓄電池和支架組成，通過線纜連接，給滲壓計和數據傳輸模塊供電，可保證在陰雨天氣連續使用20 d。圖4為懷柔水庫主壩下游坡面上已安裝的太陽能供電裝置。

2.2.4 云服務器

云服務器（Elastic Compute Service， ECS）是云計算服務的重要組成部分，是面向各類互聯網用戶提供綜合業務能力的服務平臺，平臺整合了傳統意義上的互聯網應用三大核心要素：計算、存儲、網絡。面向用戶提供公用化的互聯網基礎設施服務，可以讓用戶像使用水、電、天然氣等公共資源一樣便捷、高效地使用服務器，實現計算資源的即開即用和彈性伸縮。云服務器的管理方式比物理服務器更簡單高效，用戶無需購買硬件實體，即可迅速創建或釋放任意一臺或多臺云服務器，具有快速供應和部署能力，且當用戶業務需求增加時，可快速實現性能擴展[11]。

此次改造通過購買阿里云服務器，提供了性能卓越、穩定可靠、彈性擴展的IaaS（Infrastructure as a Service，基礎設施即服務）級別的云計算服務[12]。開發的滲壓監測分析軟件在云服務器上運行，DTU將滲壓監測數據通過4G網絡傳輸到云服務器并存儲在滲壓監測數據庫中，水庫管理人員可利用電腦、手機等終端通過互聯網登錄滲壓監測分析軟件，采用人機交互的方式對云服務器上的滲壓監測數據進行查詢、處理及導出。

3 滲壓監測分析平臺開發

3.1 平臺架構

滲壓監測分析平臺由中國水利水電科學研究院基于B/S三層架構設計開發，如圖5所示，由顯示層、業務層、數據層組成。平臺在基礎設施上運行，數據層提取數據庫中的數據，業務層對數據進行邏輯處理，處理完成后返回給顯示層，顯示層再展示給用戶。

（1）顯示層。對用戶進行身份驗證并將請求傳輸到業務層，可實現GIS展示、滲壓分析、人工監測、用戶管理等人機交互操作以及圖表展示。

（2）業務層。負責處理所有業務邏輯。它由服務類組成，并使用數據層提供的服務實現顯示層所需業務數據的處理，為工程監測應用提供支持，如安全服務、接口服務、數據分析、數據處理、日志消息、狀態信息等。

（3）數據層。實現對原始數據的存儲，對數據庫的讀寫操作、數據緩存處理、文件存儲等功能，為業務層或其他應用提供底層數據。

3.2 平臺核心功能

3.2.1 監測數據實時匯總展示

平臺的“大屏”功能將懷柔水庫基本信息，各滲壓監測設備運行狀態，各滲壓監測點的實時監測數據匯總在同一個頁面顯示（滲壓監測數據滾動顯示），如圖6所示，便于在LED大屏等顯示設備展示。“數據分析”模塊的“綜合數據”功能可以匯總顯示全部滲壓監測點的實時監測數據，如圖7所示。

3.2.2 規范格式報表導出

通過“數據分析”模塊的“報表導出”功能，用戶可以選定滲壓監測點和時間段，查詢該測點此時段內的滲壓監測數據，圖8為某測點“孔1”2011年全年的滲壓監測數據查詢界面。還可以按照預先定義好的格式和樣式對數據進行導出，導出的報表為Excel格式，樣式如圖9所示。

3.2.3 監測數據形象展示

在25個滲壓監測點中，12個壩體滲流壓力監測點設置在3個典型斷面上，每個斷面均設置4個滲壓監測點，通過“滲壓監測”模塊“浸潤線”功能，用戶選擇其中1個斷面和日期，可以將此斷面上4個測壓管的水位高程以及庫水位以斷面圖的形式展示，如圖10所示。

通過“滲壓監測”模塊“時程曲線”功能，用戶選擇一個測點和時間段，軟件可自動繪制出該測點的測壓管水位時程曲線，如圖11所示，可以直觀地看到水位隨時間的變化。

3.2.4 數據編輯及人工監測數據錄入

遇到一些特殊情況時，需要對自動監測的數據進行編輯，在每條查詢的數據后都有數據編輯接口，可以對自動監測的數據進行修改或者刪除。此外，如果需要添加測點或者給已有測點添加數據，可以使用“人工監測”模塊，在“測點管理”中添加測點，在“監測數據”中選定已添加或者原有測點，手動添加監測數據。

4結 語

通過對懷柔水庫主壩的滲壓監測設備進行自動化升級改造，達到了以下幾個方面的效果。

（1）提高了滲壓監測的精度和頻次。自動化監測避免了人工監測產生的操作誤差，數據采集頻率可人為設定，目前設定的數據采集頻率為每6 h一次。

（2）節省監測成本。只需定期對監測設備進行維護，便能持續接受滲壓監測數據，減少了人工監測工作量。

（3）提高數據應用能力。通過軟件的各項數據分析功能（報表導出、時程曲線等），便于實施監測資料的整編分析，而且數據存儲在云服務器，穩定安全，不易丟失。

（4）加強大壩運行管理。通過開發滲壓監測分析平臺實現了滲壓監測數據的動態監測，相關人員通過網絡即可隨時掌握大壩的滲壓監測情況，真正實現遠程管理與現場檢查相結合的現代化工程運行管理模式。

（5）可擴展性強。滲壓監測分析平臺給后續添加變形監測、水情監測等留有接口，云服務器的性能也可以隨時擴展，以便于后續繼續完善其他安全監測項目，進一步提高大壩安全監測自動化、智能化程度和科學管控水平。

同時，滲壓監測自動化升級改造的推廣與應用還存在一些制約因素。例如在通訊方面，偏遠地區的大壩通訊覆蓋較為困難;在供電方面，太陽能供電的方式依賴于天氣。可以預見，這些制約因素會隨著通訊、電池等相關技術的發展而逐漸解決，也會給水工建筑物自動化升級改造的推廣創造出更有利的條件。

參考文獻：

[1] 郝麗娟，王鵬，楊華，等. 懷柔水庫安全鑒定工作思考[J].? 北京水務， 2016（2）： 56-59.

[2] 楊秀芳.? 懷柔水庫洪水預報統計方法分析[J].? 北京水務，2016（4）：26-29.

[3] 王舉.? 基于激光掃描技術的水庫大壩三維變形動態監測方法研究[D].? 鄭州：鄭州大學， 2015.

[4] 肖鋼.? 基于物聯網與極限學習機的大壩安全在線監測與預測分析研究[D]. 南昌：江西理工大學， 2020.

[5] 古光偉. 淺析大壩外部變形監測自動化技術的應用[J].? 居舍，2020（25）：53-54.

[6] 曾超，王迎超. 大壩變形監測中自動化技術應用[J].? 珠江水運， 2020（21）： 5-6.

[7] 麥偉明.? 基于4G-DTU的用水信息管理系統[J].? 自動化與信息工程， 2020， 41（3）： 37-40.

[8] 李雙喜，徐識溥，劉勇，等.? 基于4G無線傳感網絡的大田土壤環境遠程監測系統設計與實現[J].? 上海農業學報， 2018，34（5）：105-110.

[9] 心惠.? 基于4G網絡的污水處理遠程監控系統研究與應用[D].? 馬鞍山： 安徽工業大學， 2018.

[10] 路榮坤，陳忠孝，秦剛，等.? 基于4G-DTU水質監測系統的設計[J].? 機械與電子，2018，36（1）： 58-61.

[11] 陳海汝，何青，潘軒平，等.? 基于云服務器的SSM框架后臺搭建與實現[J]. 信息系統工程， 2019（11）： 114-115，117.

[12] 歐陽亞，石克勤，張奇，等.? 基于阿里云的單基站技術在輸電線路中的應用[J].? 地理空間信息， 2020， 18（6）： 113-116.

（編輯：江 文）

Automation upgrading of seepage pressure monitoring of Huairou Reservoir

DU Yunlong1， CHEN Han2，3， LIU Li1， ZHANG Mingyue1， QI Ji1， SHI Tianming4

（1. Beijing Jingmi Water Diversion Management Office， Beijing 101400， China;? ?2. State Key Laboratory of Simulation and Regulation

of? Water? Cycle? in? River Basin， China? Institute? of? Water? Resources? and? Hydropower? Research，? Beijing 100038， China;? ?3. Key? ? ?Laboratory of Construction and Safety of Hydraulic Engineering of Ministry of Water Resources， China Institute of Water Resources and Hydropower Research， Beijing 100038， China;? ?4.Beijing Tongchengda Water Construction Co.， Ltd.， Beijing 100028， China）

Abstract： The seepage pressure monitoring of Huairou Reservoir Dam was upgraded to automatic monitoring because traditional manual monitoring has been unable to meet the needs of intelligent development of hydraulic monitoring. The osmometer was installed to monitor the osmolality data automatically. The Data Transfer Unit was used to transmit the monitoring data to cloud servers through 4G network. The seepage pressure monitoring and analysis platform was developed. The platform has the functions of real-time display of monitoring data， report forms exportation， visualization display of monitoring data and data editing and manual monitoring data entry. Through this upgrading， the automation and information level of seepage pressure monitoring of Huairou Reservoir has been significantly improved， which helps to grasp the dam operation status in time and improve the dam safety operation management level.

Key words： seepage pressure monitoring; cloud server; analysis platform; Huairou Reservoir