【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及沙波迁移分析，具体涉及一种应用于海底设施风险管理的海底沙波迁移分析方法。
技术介绍
1、海底沙波是一种常见的近岸地貌，普遍发育于世界海底，特别是陆架地区，海岸、海峡、碎波带、陆架、海湾、潮流水道，河口、海湾与海峡的口门内外、陆架近岸的束流区及一切有定向流速的陆架海区是沙波形成的适宜环境，海底沙波迁移是海洋地质过程的重要现象，其稳定性对海底管道、海底电缆等海底设施的安全性具有至关重要的影响，在南海北部外陆架区域，海底沙波分布广泛，且由于该区域受到台风、内波等多种动力因素的共同影响，沙波的迁移特征及其动力机制十分复杂，此外，随着海洋资源的不断开发和利用，海底管道等海底设施的建设规模日益扩大，对海底地形地貌的稳定性要求也越来越高，海底沙波的迁移可能导致海底设施的悬空、掩埋或损坏，给海洋工程带来巨大风险，因此，针对该区域的海底沙波迁移进行深入研究，对于保障海底设施的安全运行具有重要意义。
2、现有技术中，海底沙波迁移分析方法受海底地形、波浪条件、泥沙特性等不确定因素影响，会导致其评估结果存在偏差，难以全面且精确地考量各种动力因素的综合作用，从而影响评估结果的准确性和完整性，为此，提高评估结果的准确性，减小不确定因素对海底沙波迁移分析的影响是我们现在所要解决的问题，现提出一种应用于海底设施风险管理的海底沙波迁移分析方法。
技术实现思路
1、本专利技术目的在于提供一种应用于海底设施风险管理的海底沙波迁移分析方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为解决
3、一种应用于海底设施风险管理的海底沙波迁移分析方法，包括以下步骤：
4、步骤1，收集海底沙波迁移数据，并将海底沙波迁移数据划分为实时数据和历史数据，实时数据用于即时监测和分析，历史数据用于长期趋势分析和模型构建；
5、步骤2，对收集的海底沙波迁移数据进行预处理，使用地理信息系统和图像处理技术，识别海底沙波中的拓扑结构，确定沙波形态，提取沙波迁移影响因子，其中，沙波迁移影响因子为海洋动力影响因子和沉积物影响因子，分析海底沙波迁移趋势；
6、步骤3，基于提取的沙波迁移影响因子构建沙波迁移预测模型，获取海洋动力影响指数和沉积物影响指数，分析评估沙波迁移影响因子对沙波迁移和增长的影响，计算海底沙波的迁移距离和方向；
7、步骤4，基于海洋动力影响指数和沉积物影响指数，计算沙波迁移评估系数，结合地质、海洋学和沉积学知识，分析海底沙波移动的动力机制，包括近底面余流、波浪、潮流等因素对沙波迁移的影响，预测沙波迁移情况，根据海底沙波的迁移特征结合海底沙波移动的动力机制，评估海底设施的风险，并确定海底设施的风险等级和潜在影响范围，输出评估报告，包括风险等级、可能受损部位、预计受损程度等；
8、步骤5，根据海底沙波迁移的评估报告，确定当前海底设施的风险等级，生成相应的预警信息，并制定相应的风险管理策略，包括海底设施的设计优化、监测方案制定和应急措施规划。
9、本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述步骤1中海底沙波迁移数据的获取过程为：
10、步骤101，使用海洋探测技术、气象数据平台以及原位实时观测装置获取海底沙波迁移数据的实时数据，其中实时数据包括海底地形数据、海洋动力数据、沉积物运动数据和沙波原位数据；
11、步骤102，从以往的海底探测任务、气象数据平台存档数据以及科学研究项目中的历史观测数据中获取历史数据，历史数据包括海底地形的历史变化、沉积物分布图、沙波形态和位置变化以及海洋动力条件的历史记录，如波浪、潮汐、风场等；
12、步骤103，将获取的实时数据和历史数据通过无线通讯传输至数据监测中心，并按照时间顺序和测量区域对数据进行分类存储，同时建立数据备份与恢复机制，确保在数据丢失或损坏时能迅速恢复。
13、本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述步骤2中，确定沙波形态，提取沙波迁移影响因子的过程为：
14、步骤201，对收集的实时数据和历史数据进行预处理，去除噪声和异常值，同时进行数据网格化处理，以提高数据的空间分辨率和准确性；
15、步骤202，对海底沙波迁移数据进行数字地形分析，如坡度分析、曲率分析等，识别海底沙波的拓扑结构特征，通过计算地形表面的坡度变化，确定沙波的波峰、波谷位置以及脊线走向；利用曲率分析检测沙波的弯曲程度和形态变化，从而准确勾勒出海底沙波的拓扑结构轮廓，确定沙波形态；
16、步骤203，基于预处理的实时数据和历史数据，针对海流流速、流向、波浪高度、周期、潮汐进行特征提取，获取海洋动力影响因子，分析海洋动力影响因子与沙波迁移速率、方向等之间的关系，确定海洋动力对沙波迁移的影响，同时针对沉积物的粒度分布、容重、粒径和分选系数进行特征提取，获取沉积物影响因子；研究沉积物的供应情况、粒径大小与沙波形成和迁移的关系。
17、本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述步骤3中，海洋动力影响指数和沉积物影响指数的获取过程为：
18、步骤301，基于提取沙波迁移影响因子，分析海洋动力影响因子和沉积物影响因子的关联数据，同时构建沙波迁移预测模型；
19、步骤302，将历史数据、海洋动力影响因子和沉积物影响因子进行整理，形成统一的数据集；
20、步骤303，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，使用训练数据集对沙波迁移预测模型进行训练，调整模型参数以最小化预测误差，使用验证集对沙波迁移预测模型进行验证，并结合测试集评估模型的预测性能，根据结果对模型进行优化，如调整特征选择、增加数据量等；
21、步骤304，使用训练完成后的沙波迁移预测模型，分析模型参数或特征重要性来获取海洋动力影响指数和沉积物影响指数，分别评估海洋动力影响指数和沉积物影响指数对沙波迁移和增长的影响，以及海洋动力影响因子和沉积物影响因子的关联程度，可以通过绘制散点图、趋势线等方式进行可视化分析；
22、步骤305，基于沙波迁移预测模型并结合历史数据，获取沙波的迁移距离以及沙波的迁移方向，可绘制迁移轨迹图进行可视化展示，并对沙波迁移趋势进行分析。
23、本专利技术技术方案的进一步改进在于：所述海洋动力影响指数的计算公式为：
24、；
25、其中，mdi为海洋动力影响指数，取值范围在0至1之间，n为海洋动力影响因子的数量，为第i个海洋动力影响因子的当前观测值，如流速、流向强度等，为第i个海洋动力影响因子的基准值，用于与当前观测值进行比较，为第i个海洋动力影响因子的调整系数，用于调整该因子对mdi的贡献程度；
26、所述沉积物影响指数的计算公式为：
27、；
28、其中，sdi为沉积物影响指数，取值范围在0至1之间，m为沉积物影响因子的数量，为第j个沉积物影响因子的当前观测值，如沉积物粒度、含水量等，为第j个沉积物影响因子的基准值，用于与当前观测值进行比较，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种应用于海底设施风险管理的海底沙波迁移分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种应用于海底设施风险管理的海底沙波迁移分析方法，其特征在于：所述步骤1中，海底沙波迁移数据的获取过程为：
3.根据权利要求2所述的一种应用于海底设施风险管理的海底沙波迁移分析方法，其特征在于：所述步骤2中，确定沙波形态，提取沙波迁移影响因子的过程为：
4.根据权利要求3所述的一种应用于海底设施风险管理的海底沙波迁移分析方法，其特征在于：所述步骤3中，海洋动力影响指数和沉积物影响指数的获取过程为：
5.根据权利要求4所述的一种应用于海底设施风险管理的海底沙波迁移分析方法，其特征在于：所述海洋动力影响指数的计算公式为：
6.根据权利要求5所述的一种应用于海底设施风险管理的海底沙波迁移分析方法，其特征在于：所述步骤4中，沙波迁移评估系数、评估海底设施风险的获取过程为：
7.根据权利要求6所述的一种应用于海底设施风险管理的海底沙波迁移分析方法，其特征在于：所述沙波迁移评估系数的计算公式为：
8.根据
9.根据权利要求8所述的一种应用于海底设施风险管理的海底沙波迁移分析方法，其特征在于：所述步骤5中，确定当前海底设施的险等级，生成相应预警信息的过程为：
...【技术特征摘要】
1.一种应用于海底设施风险管理的海底沙波迁移分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种应用于海底设施风险管理的海底沙波迁移分析方法，其特征在于：所述步骤1中，海底沙波迁移数据的获取过程为：
3.根据权利要求2所述的一种应用于海底设施风险管理的海底沙波迁移分析方法，其特征在于：所述步骤2中，确定沙波形态，提取沙波迁移影响因子的过程为：
4.根据权利要求3所述的一种应用于海底设施风险管理的海底沙波迁移分析方法，其特征在于：所述步骤3中，海洋动力影响指数和沉积物影响指数的获取过程为：
5.根据权利要求4所述的一种应用于海底设施风险管理的海底沙波迁移分析方法，其特征在于：所述海洋动力影响指数的...
【专利技术属性】
技术研发人员：周其坤，宋玉鹏，孙永福，胡光海，董立峰，赵晓龙，杜星，宋丙辉，王振豪，
申请(专利权)人：自然资源部第一海洋研究所，
类型：发明
国别省市：
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