【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及滑模滑升，具体涉及一种超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定系统及判定方法。
技术介绍
1、在水电站等大型水利工程中，调压井是关键的组成部分之一，其作用是调节水轮发电机组的水头压力，以适应电力系统负荷变化的需要。在超大异型调压井衬砌混凝土液压滑模方面，已有圆形调压井液压滑模、竖井液压滑模、衬砌和中隔板一体化液压模板装的报道，但圆形调压井直径基本限于30m左右，而且衬砌体型相对规则。
2、在超大异型竖井混凝土施工中，竖井结构的混凝土浇筑采用滑模施工技术，通过连续浇筑混凝土并滑升滑模，实现竖井结构的快速施工。然而，对于超大异型竖井，其形状复杂，混凝土浇筑和滑模滑升的控制更为困难，其中滑升时机的准确判定是保证施工质量和施工安全的关键因素，传统的滑升时机判定方法主要依赖于施工人员的经验，其判定的准确性受到施工人员经验水平、环境因素、混凝土特性等多种因素的影响，容易导致混凝土滑升过程中出现各种问题，如混凝土质量不达标、施工效率低下、施工安全风险增加。
3、具体来说，现有技术主要存在以下问题：
4、判定依据单一：传统的滑升时机判定主要依赖于施工人员的经验，判定依据相对单一，无法全面考虑混凝土的特性、施工环境、施工进度等多因素的影响。
5、判定准确性差：施工人员的经验水平差异大，判定的准确性受到个人经验的限制，容易出现误判，导致混凝土滑升过程中出现质量问题。
6、施工效率低下：由于判定的准确性差，需要反复进行混凝土的检测和判定，增加了施工的复杂性和成本，降低了施工效率。p>
7、施工安全风险增加：误判的滑升时机，可能导致混凝土强度不足，增加施工安全风险。
8、此外，目前未有在异型调压井中，将闸门井、闸门槽和主井衬砌采用一体滑模的技术和方法，但超大异型调压井因其结构复杂、尺寸巨大，施工中面临诸多挑战，尤其是滑模施工技术的应用，针对于超大型的调压井，调压井的直径超过了30米，在巨大型的调压井的情况下，所述模板桁架梁需要具有巨大的承载力，传统的滑模结构和施工方法难以应对超大异型调压井。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是超大异型竖井混凝土施工中通过人员经验判定滑升时机，目的在于提供一种超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定系统及判定方法，以解决上述的问题。
2、本专利技术通过下述技术方案实现：
3、第一方面，本专利技术提供了一种超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定系统，包括判定模块和滑升检测模块；
4、判定模块包括混凝土硬化检测单元、数据分析单元和控制决策单元；混凝土硬化检测单元用于通过贯入测量实时监测混凝土的硬化程度；数据分析单元用于基于混凝土硬化检测单元的硬化数据，通过硬化曲线模型计算混凝土硬化程度，及判定混凝土的硬化程度是否满足要求；控制决策单元用于基于数据分析单元的硬化程度数据，判定滑模的滑升时机；
5、滑升检测模块用于滑升滑模和检测混凝土硬化。
6、在一种可能的设计中，滑升检测模块包括滑模和贯入度检测组件；
7、贯入度检测组件包括可伸缩的贯入式探针和第一传感器，贯入式探针用于插入混凝土内，第一传感器用于测量贯入式探针的插入深度，相应地，混凝土硬化程度与贯入式探针的插入深度成反比；
8、贯入度检测组件设有若干个并分布在滑模上，相应地，若干个贯入度检测组件组成混凝土硬化检测单元。
9、在一种可能的设计中，贯入度检测组件还包括若干个设置在滑模上的第二传感器，第二传感器用于测量混凝土的温度、湿度、抗压强度、弹性模量和贯入阻力。
10、在一种可能的设计中，还包括数据传输单元，第一传感器和第二传感器均通过数据传输单元传递测量数据至数据分析单元。
11、在一种可能的设计中，数据分析单元包括数据预处理子单元、硬化模型建立子单元和硬化程度分析子单元；
12、数据预处理子单元用于处理接收到的测量数据；
13、硬化模型建立子单元用于基于数据预处理子单元的处理数据，建立混凝土硬化曲线模型；
14、硬化程度分析子单元用于基于硬化曲线模型，确定混凝土的硬化程度。
15、在一种可能的设计中，数据预处理子单元接收的测量数据包括第一传感器测量的数据和第二传感器测量的数据。
16、在一种可能的设计中，控制决策单元包括硬化程度阈值设定子单元和时机判定子单元；
17、硬化程度阈值设定子单元用于设定混凝土硬化程度的阈值；
18、时机判定子单元用于比较硬化程度分析子单元确定的混凝土硬化程度与硬化程度阈值设定子单元设定的混凝土硬化程度阈值，并判定滑模的滑升时机。
19、第二方面，本专利技术提供了一种基于所述的超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定系统的判定方法，包括以下步骤：
20、s100：在滑模上设置若干个贯入度检测组件；
21、s200：通过贯入度检测组件检测混凝土数据；
22、s300：结合施工环境和施工进度，通过判定模块进行数据分析；
23、s400：基于判定模块的分析结果，确定滑模的滑升时机。
24、在一种可能的设计中，判定模块通过神经网络、决策树和支持向量机中的至少一者进行数据分析。
25、在一种可能的设计中，当判定模块判定混凝土硬化达到阈值，且混凝土硬化均匀时，滑模整体滑升；
26、当判定模块判定混凝土局部硬化达到阈值时，滑模等待混凝土硬化均匀后滑升，或，调整滑模滑升速度，以适应混凝土局部硬化。
27、本专利技术与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
28、实时监测混凝土硬化程度，智能判定滑模的滑升时机，实现对滑模滑升时机的精确控制，提高判定的准确性，无需反复进行混凝土的检测与判定，降低了施工的复杂性和成本，提高了施工的质量和效率，增强了施工的安全性。
29、同时，通过所述超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定系统实现了相关施工数据的检测、处理、分析和存储，实现了施工过程中的数据化管理，不仅有助于适应各种复杂环境下的施工，而且有助于优化施工，提高施工的效率和安全性，更大大降低了对人工经验的依赖，为建筑工程领域提供高效、智能的施工解决方案。
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1.超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定系统，其特征在于，包括判定模块(10)和滑升检测模块(20)；
2.根据权利要求1所述的超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定系统，其特征在于，滑升检测模块(20)包括滑模(4)和贯入度检测组件(5)；
3.根据权利要求2所述的超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定系统，其特征在于，贯入度检测组件(5)还包括若干个设置在滑模(4)上的第二传感器，第二传感器用于测量混凝土的温度、湿度、抗压强度、弹性模量和贯入阻力。
4.根据权利要求3所述的超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定系统，其特征在于，还包括数据传输单元，第一传感器(52)和第二传感器均通过数据传输单元传递测量数据至数据分析单元(2)。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定系统，其特征在于，数据分析单元(2)包括数据预处理子单元(21)、硬化模型建立子单元(22)和硬化程度分析子单元(23)；
6.根据权利要求5所述的超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定系统，其特征在于，数据预处理子单元(21)接收的测量数
7.根据权利要求5所述的超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定系统，其特征在于，控制决策单元(3)包括硬化程度阈值设定子单元(31)和时机判定子单元(32)；
8.基于权利要求1-7中任一项所述的超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定系统的判定方法，其特征在于，包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定方法，其特征在于，判定模块(10)通过神经网络、决策树和支持向量机中的至少一者进行数据分析。
10.根据权利要求9所述的超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定方法，其特征在于，当判定模块(10)判定混凝土硬化达到阈值，且混凝土硬化均匀时，滑模(4)整体滑升；
...【技术特征摘要】
1.超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定系统，其特征在于，包括判定模块(10)和滑升检测模块(20)；
2.根据权利要求1所述的超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定系统，其特征在于，滑升检测模块(20)包括滑模(4)和贯入度检测组件(5)；
3.根据权利要求2所述的超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定系统，其特征在于，贯入度检测组件(5)还包括若干个设置在滑模(4)上的第二传感器，第二传感器用于测量混凝土的温度、湿度、抗压强度、弹性模量和贯入阻力。
4.根据权利要求3所述的超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定系统，其特征在于，还包括数据传输单元，第一传感器(52)和第二传感器均通过数据传输单元传递测量数据至数据分析单元(2)。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的超大异型竖井混凝土滑升时机智能判定系统，其特征在于，数据分析单元(2)包括数据预处理子单元(21)、硬化模型建立子单元(22)和硬...
【专利技术属性】
技术研发人员：李永山，谭宝宝，李桂英，周佳骏，周丽伟，梁勇，彭培龙，孙永全，
申请(专利权)人：中国水利水电第五工程局有限公司，
类型：发明
国别省市：
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