東風渠灌區水利工程安全預警系統研發設計與實現

李 勇，杜昌永，周祥龍，景 康，趙 川*

(1.四川省都江堰東風渠管理處，成都，610081；2.成都賽零信息技術開發有限公司，成都，610041；3.四川省水利科學研究院，成都，610072)

引言

東風渠灌區水利工程數量大、種類多，且分布廣泛，工程病害(險)問題突出，已有安全監測覆蓋嚴重不足，監測方式較為落后，且監測站點布局不夠優化，當前亦無相關規劃。灌區水利工程病險自動預警業務支撐不足，當前水利工程安全病險分析大多通過經驗知識進行判別，需要業務管理人員具備較為豐富的工作經驗，對工程安全監測數據的應用能力不足，當前模式不利于工程險情的及時發現，不利于水利工程的安全管理。由于灌區內各類水利工程安全監管“覆蓋不全、技術落后、協同困難”等問題和不足，使得灌區工程管理存在盲區和短板。因此，從“全方位安全監管”角度做好灌區水利工程安全監測站網規劃，研究如何保障水利工程安全運行、有效提升水利工程管理效率、發揮水利工程綜合效益，具有十分重大的現實意義。本研究基于物聯感知體系建設，以專家評價法、層次分析法和模糊綜合評價為數字模型，采用面向對象的設計方法，構架東風渠灌區水利工程安全預警系統，為灌區水利工程全方位監管提供支撐。

1 建設目標及內容

1.1 建設目標

為適應灌區水利工程全方位安全監管需求，落實“水利工程補短板，水利工程強監管”的具體要求，圍繞灌區水利工程安全管理的實際需求，以灌區水利工程安全監測及其病險自動預警為基本目標，結合東風渠灌區已建、在建、擬建的實體措施和物聯感知終端，構建可服務整個灌區干渠水閘、渡槽、隧(涵)洞、邊坡、渠道、水庫水壩等水利工程全方位安全監測的體系，實現“灌區水利工程安全預警及會商決策服務系統”開發、測試、集成和應用部署，最終實現灌區重要水利工程全方位安全監控與管理，增強水利工程動態監管能力。

1.2 建設內容

針對灌區典型水利工程水庫、渡槽、水閘、河堤開展水利工程病害病險特征研究，總結各類病害病險的特點，并根據不同水利工程病害病險特征分析結果進行水利工程病害病險分類研究。在此基礎上，完成水利工程安全預警及會商決策服務系統開發、測試、集成和應用部署，實現包括基于GIS平臺的在線監測(監測項目包括變形、滲流、應力應變及溫度、環境量等)、水利工程(其中河堤、渡槽、水閘為必選項)安全預警、生物危害監測、工程安全風險會商決策與辦理、整治決策、前端設備狀態監測、系統配置管理。

2 項目關鍵性技術

結合項目的主要建設內容，本次采用的關鍵技術及技術創新點主要包括物聯網技術、層次分析法、基于微服務的服務架構及基于docker-K8S部署方案。

2.1 物聯網技術

物聯網是新一代信息技術的重要組成部分，是指通過各種信息傳感設備(如水位傳感器、流量傳感器、裂縫儀、溫度計、射頻識別(RFID)技術、全球定位系統等各種裝置與技術)實時采集任何需要監控、連接、互動的物體或過程，采集水利工程的位移、漏滲、裂縫等各種需要的信息，與互聯網結合形成的一個巨大網絡。其目的是實現物與物、物與人，所有的物品與網絡的連接，方便識別、管理和控制。

水利工程設施通過物聯網的應用，實現包括調度監控、運維管理、安全評估、通信預警和信息發布等的智能化。

2.2 基于層次分析法的模糊綜合評價

層次分析法(AHP法)是多指標綜合評價的一種定量方法。它是美國運籌學家A.L.Satty在20世紀70年代提出的一種安全狀態評價方法。它能一定程度上減少主觀因素影響，把定性因素定量化，使評價結果更趨向于科學化。

2.3 回歸分析法

此次安全預警包括兩部分：一部分是指標監測，另一部分是水工建筑物的綜合預警分析。

綜合預警數據分析主要方法包括特征值統計、時空對比分析、類似工程對比、物理力學規律分析、監控模型分析、監控指標分析等。

本系統建模采用回歸分析法作為統計模型計算的程序。可以很方便的選擇任意的測點和因子進行建模分析，顯示各個分量的值和過程線，對測值進行分析和預報。

圖1 綜合預警模型建立及分析流程

2.4 基于微服務的技術架構

微服務架構于2012年開始出現技術雛形，2014年學者Martin Fowler正式提出微服務架構的概念，與此同時，容器技術的快速發展為微服務架構的大規模使用提供了基礎支撐。微服務架構是一個用分布式服務拆分業務邏輯，完成解耦的架構模式(架構風格)，微服務肯定是分布式的一種，是在分布式技術成熟之后，然后把分布式當成解耦手段來架構系統，是因為拆分服務很細致。一個項目：三層架構-UI/BLL/DAL，微服務就是把BLL的方法獨立成一個服務去調用。構建微服務架構，其根基就是把方法都拆成獨立服務，從而保證項目高可用。微服務架構核心是基于集群去完成高可用以及伸縮性，集群就是多臺服務器都做相同的事情，構建集群，解決服務發現、調用服務、負載均衡等問題。主要包含：微服務平臺門戶、注冊中心、配置中心、控制臺后端服務、統一監控后臺等管理內容。

2.5 基于docker-K8S集群部署

項目基于Kubernetes容器云平臺的總體架構設計，并結合容器云平臺對研發流程進行設計。容器云平臺部署于物理服務器之上，總體結構由資源層、平臺層、應用層三部分組成。

圖2 容器云平臺總體結構

(1)資源層位于平臺底層，為平臺提供基本存儲和資源管理能力，包含用于代碼版本管理的GIT，用于構建NUGET和Docker鏡像倉庫的Nexus，以及文件存儲服務。

(2)平臺層包括容器云平臺的核心組件，如集群監控程序，用于提供容器鏡像基本運行能力的Docker工具，為Docker統一編排與調度能力的Kubernetes，用于將項目構建為容器鏡像并上傳至Nexus倉庫。

(3)應用層最接近用戶，用于部署為用戶開發的業務應用，以及定制化的集群控制軟件等。

3 系統設計

3.1 總體框架

東風渠灌區水利工程安全預警及會商決策服務系統總體架構從邏輯角度分為“五個層次”(即基礎設施層、數據層、支撐層、應用層、用戶層)，“三個體系”(標準規范與管理體系、信息安全運行體系、信息安全保障體系)。為平臺長期持續運行的保障機制，具體分層信息如下所示。

(1)基礎設施層。包括平臺建設需要的機房、服務器、存儲、網絡、顯示大屏、各類前端物聯網感知終端等基礎硬件設施。

(2)數據層。數據資源層包括各類信息資源庫和資源目錄，具體包含各類工程信息庫、安全監測信息庫、安全評價信息庫、安全管理信息庫、外部信息數據庫。

(3)支撐層。應用支撐層包含各類業務系統的用戶及權限、消息服務、日志服務、字典服務、視頻服務、GIS服務、報表服務、工單系統等，支撐各業務系統和平臺開發，降低業務系統開發難度，避免重復建設。

(4)應用層。應用系統層具體包括工程信息、安全監測、安全評價、安全管理、移動APP等業務應用系統。

(5)用戶層。服務層通過整合應用系統層的各項應用服務，為平臺各主要用戶提供集成化的工作/服務平臺。

3.2 系統功能結構

圖3 系統功能結構

3.3 模塊設計

3.3.1 GIS一張圖

在該模塊，基于GIS展示各水利工程的位置分布、異常展示位置分布、預警統計、預警工程排序等功能。同時實現監測設備的實時監測、位置分布、異常分布等。

可查詢各個工程的基礎信息、監測信息、預警條件設置等工程的全部信息，同時也可查詢各個監測設備的設備詳情、監測詳情等。

3.3.2 系統首頁

在該模塊中，可查詢灌區工程概況、工程數量統計、工程分布，監測預警點位分布、工程預警數量分布；巡查任務統計、完成狀況統計；個人問題統計及處理情況統計等。

3.3.3 工程基礎信息管理

本模塊實現水閘、堤防、大壩、渡槽4種工程基礎信息的查詢及維護。可實現工程基礎信息的錄入、修改、導入、導出等功能。

3.3.4 設備管理

實現設備的維護和管理，可查看設備的實時在線狀態，查詢設備回傳數據的明細；實現不同型號設備的接入及解析等。

3.3.5 實時監測

在該模塊實現渡槽、大壩、水閘、堤防在監測過程中產生的過程數據展示、利用、綜合分析。通過虛擬建模的方式，實現多數據的在線實時監測與利用。

3.3.6 人工巡查

實現各種水工建筑物的人工巡查上報、統計的功能。在該模塊中，可根據后臺配置的監測指標層級，實現不同狀態的數據錄入與單指標人工評價。

3.3.7 視頻會商

針對工程的安全預警信息，實現在線的視頻會商，及時處理各種問題。

3.3.8 系統配置

該模塊實現角色管理、人員管理、指標配置管理、參數配置、數據權限控制、巡查任務配置等。實現系統最大限度的配置化，減少后期的維護成本。

4 結論

本系統實現了東風渠管理處水利工程安全預警預報及會商決策執行，功能界面簡潔美觀、功能設計合理、使用方便，同時與既有系統做了整合與優化，最大化地實現已有資源的整合利用。實現了渡槽、大壩、水閘、堤防等水利工程運行狀態的實時監測，有利于全面、及時地掌握各個水利工程的安全狀態，保障工程的安全運行。本系統采用開放式的軟件架構和標準化的軟件接口設計，預留服務接口，強壯系統的可拓展性，具有廣闊的使用前景。