System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind()
【技术实现步骤摘要】
本申请涉及水利工程领域,且更为具体地,涉及一种基于传感器网络的水利工程实时监控管理方法。
技术介绍
1、传感器网络是城市经济社会发展的关键基础设施,有着至关重要的作用,通过实时监测、感知和采集网络覆盖区域中的各种信息,为数据分析提供数据支持。传感器网络是由许多在空间上分布的自动装置组成的一种计算机网络,有效地进行数据分析和处理。
2、在水利工程中,传感器网络对于水文监测、水库水位监测等具有重要意义。传感器网络监测周围的实时数据,并将监测到的信息处理后通过网络方式发送至服务器。并且传感器网络可以自动控制和数据处理,显著减少了对人工操作的依赖,从而减少了人力资源的消耗。通过自动化的数据处理,提高了数据采集的效率,有效减少了人工操作带来的数据误差,提高了数据的可靠性,并且实时响应环境变化,提供准确的信息。
3、上述公开的技术方案中,至少存在如下技术问题:
4、传统的传感器网络监测数据需要人工进行筛选,以确定需要进行维护的严重区域,然而人工手动筛选的方式不仅极为耗时,而且无法自动分析并将其根据严重程度来进行优先级排序,这极大的降低了工作效率,导致维护响应时间延长,错过关键的维护窗口。人工筛选的过程中容易受到人为误差的影响,导致严重区域的忽视和误判,从而影响维护的准确性和及时性。
5、因此,期望一种优化的基于传感器网络的水利工程实时监控管理方法。
6、针对上述问题,本专利技术提出一种解决方案。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题
2、为实现上述目的,本专利技术提供如下技术方案:
3、基于传感器网络的水利工程实时监控管理方法包括:获取待测区域内的管道节点,标号每个管道节点构建水利工程数据集,获取管道节点对应的维护需求数据,所述维护需求数据包括管道腐蚀率、管道疲劳寿命和裂纹扩展速率;根据所述维护需求数据基于机器学习算法构建维护优先级评估模型,生成维护优先度,根据所述生成维护优先度将管道节点进行降序排序,生成维护优先级排序表。
4、在一个优选的实施方式中,所述维护需求数据包括管道腐蚀率、管道疲劳寿命和裂纹扩展速率。
5、在一个优选的实施方式中,所述管道腐蚀率的具体获取方法如下:获取各个节点的材料类别,并分别准备对应材料类别的待测材料样品;选择待测材料样品,并测量材料样品的初始重量、厚度和表面积;将材料样品放入指定的管道腐蚀环境中,在一段时间后,将材料样品取出并清洗干净,使材料样品干燥后测量重量;根据材料样品初始重量和实验后的材料样品重量,计算得出在一段时间内损失的材料重量;根据在一段时间内损失的材料重量、材料在腐蚀环境中的时间和材料表面积,通过预设的管道腐蚀率公式得到管道腐蚀率。
6、在一个优选的实施方式中,所述管道疲劳寿命的具体获取方法如下:通过应力传感器获取管道材料在测试条件下的应力;在管道材料加载周期内,记录每个周期中的最大应力和最小应力;根据材料加载周期内的最大应力和最小应力,基于预设的应力幅度公式,得到应力幅度;通过拉伸实验获取材料常数;根据应力幅度、管道材料常数,通过预设的管道疲劳寿命计算公式,计算得到管道疲劳寿命。
7、在一个优选的实施方式中,所述裂纹扩展速率的具体获取方法如下:通过疲劳试验机对材料测试,记录材料实验前后的裂纹长度、宽度和远场应力,计算出应力强度因子的范围和最大应力强度因子;通过施加负荷使裂纹尖端的开口位移增加,记录裂纹尖端的开口位移,通过测量裂纹扩展时的应力强度因子值,得到材料的断裂韧性;通过拉伸实验获取材料常数;根据应力强度因子的范围、最大应力强度因子、材料的断裂韧性和材料常数,通过预设的裂纹扩展模型forman公式,得到裂纹扩展速率。
8、在一个优选的实施方式中,所述维护需求数据基于机器学习算法构建维护优先级评估模型,生成维护优先度,具体为:通过管道腐蚀率、管道疲劳寿命和裂纹扩展速率,基于机器学习建立管道维护评估模型,获得维护优先度。
9、在一个优选的实施方式中,所述根据所述生成维护优先度将管道节点进行降序排序,生成维护优先级排序表,具体为:以每个管道节点为整体,并对管道节点周围的管道数据进行采集;根据采集到的数据,对单个节点的状态数据进行修正处理;将修正后的节点数据用于计算每个节点的维护优先级,根据计算得出维护优先级,生成维护优先级排序表。
10、本专利技术基于传感器网络的水利工程实时监控管理方法的技术效果和优点:
11、1.实时数据获取与准确决策,本专利技术通过传感器网络能够实时获取管道节点的状态数据,包括管道腐蚀率、管道疲劳寿命和裂纹扩展速率,通过这种实时监控使得水利工程的维护管理变得更加高效和准确,结合机器学习算法对维护需求进行综合评估,为工程管理人员提供了有力的决策支持工具,数据驱动的分析和模型能够更客观地评估维护需求,显著减少人工操作带来的的偏差,从而提高了决策的准确性。
12、2.动态维护优先级调整,本专利技术通过对管道疲劳寿命、腐蚀率和裂纹扩展速率的长期跟踪,实时对管道节点数据进行修正处理,并根据修正后的数据重新计算维护优先级,更新维护优先级排序表单,可以确保维护计划的持续有效性。这种方法提高了水利工程的维护效率和科学性,降低了维护成本,增强了系统可靠性,并优化了资源分配,使得维护工作更加有针对性。
13、3.提升系统稳定性与预防能力:本专利技术的实时监控和数据处理机制显著提升了系统的稳定性和预防能力。通过连续跟踪管道状态,能够及时发现潜在的隐患和异常变化,提前采取预防措施,从而减少突发故障的风险。系统还具备预测分析能力,基于历史数据和实时监控信息,能够预测未来的维护需求,预先安排维护工作。这种前瞻性的管理方式不仅减少了紧急维修的频率,还降低了因管道发生故障导致的停工时间,从而保证了水利工程的连续运营和安全性,进一步优化了资源的利用效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.基于传感器网络的水利工程实时监控管理方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的基于传感器网络的水利工程实时监控管理方法,其特征在于,所述维护需求数据包括管道腐蚀率、管道疲劳寿命和裂纹扩展速率。
3.根据权利要求2所述的基于传感器网络的水利工程实时监控管理方法,其特征在于,所述管道腐蚀率的具体获取方法如下:
4.根据权利要求3所述的基于传感器网络的水利工程实时监控管理方法,其特征在于,所述管道疲劳寿命的具体获取方法如下:
5.根据权利要求4所述的基于传感器网络的水利工程实时监控管理方法,其特征在于,所述裂纹扩展速率的具体获取方法如下:
6.根据权利要求5所述的基于传感器网络的水利工程实时监控管理方法,其特征在于,所述维护需求数据基于机器学习算法构建维护优先级评估模型,生成维护优先度,具体为:
7.根据权利要求6所述的基于传感器网络的水利工程实时监控管理方法,其特征在于,所述根据所述生成维护优先度将管道节点进行降序排序,生成维护优先级排序表,具体为:
8.根据权利要求7所述的基于传感器网络
9.根据权利要求8所述的基于传感器网络的水利工程实时监控管理方法,其特征在于,所述管道疲劳寿命的具体计算公式如下:
10.根据权利要求9所述的基于传感器网络的水利工程实时监控管理方法,其特征在于,所述裂纹扩展模型Forman的具体计算公式如下:
...【技术特征摘要】
1.基于传感器网络的水利工程实时监控管理方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的基于传感器网络的水利工程实时监控管理方法,其特征在于,所述维护需求数据包括管道腐蚀率、管道疲劳寿命和裂纹扩展速率。
3.根据权利要求2所述的基于传感器网络的水利工程实时监控管理方法,其特征在于,所述管道腐蚀率的具体获取方法如下:
4.根据权利要求3所述的基于传感器网络的水利工程实时监控管理方法,其特征在于,所述管道疲劳寿命的具体获取方法如下:
5.根据权利要求4所述的基于传感器网络的水利工程实时监控管理方法,其特征在于,所述裂纹扩展速率的具体获取方法如下:
6.根据权利要求5所述的基于传感器网络的水利工程实时监控管...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘斌,
申请(专利权)人:阜阳市晨宇水利工程管理有限公司,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。