【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及疏浚施工数据管理，具体为运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统。
技术介绍
1、航道区域是指船舶在航行过程中需要通过的特定水域或通道。这些区域通常经过仔细规划和标示，以确保船舶能够安全、高效地通过。疏浚施工是指通过使用专门的机械设备从河道、湖泊、港口、航道等水域中挖掘和清除泥沙、淤泥、岩石及其他沉积物的工程活动，其主要目的是保持或增加水体的深度，确保航道的畅通和船舶的安全航行，同时也有助于防洪、防淤和改善水质，由于疏浚工程复杂程度，形成的数据业务比较复杂，影响整体的业务管理效率和业务管理体验。
2、公开号cn115018358a的中国专利公开了一种耙吸挖泥船疏浚施工大数据基础业务管理系统，包括船舶位置服务模块、疏浚装舱分析模块、疏浚溢流分析模块和船舶能耗分析模块。船舶位置服务模块用于管理疏浚施工的位置服务数据，疏浚装舱分析模块用于管理疏浚施工的装舱数据，疏浚溢流分析模块用于管理疏浚施工的溢流数据；船舶能耗分析模块用于管理疏浚施工的能耗数据。基于此，通过各业务模块的构建，满足在耙吸挖泥船疏浚施工中业务数据的管理需求，提高整体的作业管理效率和作业管理体验。
3、上述专利在实际使用过程中，仅能对耙吸挖泥船的施工中的业务数据进行管理，并不能为航道疏浚工作提供精准的决策支持；因此，不满足现有的需求，对此我们提出了运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统，通过采用云计算、物联
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统，包括：
3、数据处理模块，用于利用传感器实时采集航道疏浚过程中的各类数据，并将物联网收集到的数据传输至云计算平台进行预处理，处理完成后进行储存；
4、数据分析模块，用于利用云计算平台提取疏浚施工数据库中水位、流速以及泥沙含量数据，结合机器学习算法对提取的水位、流速以及泥沙含量数据进行深入分析，识别出疏浚施工数据中的模式、趋势和异常值；
5、数据管理模块，用于建立运河航道疏浚施工预警模型，利用运河航道疏浚施工预警模型输出对应的通航预警等级信息以及施工进度和成本预测结果，分析航道疏浚设备的运行状态，并进行可视化展示。
6、优选的，所述数据处理模块，包括：
7、数据采集模块，用于利用物联网技术在航道疏浚设备、船舶以及周边环境的关键位置设置传感器，利用传感器实时采集航道疏浚过程中的各类数据；
8、数据预处理模块，用于将物联网收集到的数据传输至云计算平台，云计算平台对获取的数据进行存储、清洗、数据转换和聚合，处理完成后进行储存，建立疏浚施工数据库。
9、优选的，所述数据预处理模块，还用于：
10、实时记录航道疏浚设备、船舶以及周边环境的关键位置设置的传感器发送的数据信息的接收时刻；
11、根据所述数据信息对应的接收时刻获取每个传感器对应的数据信息接收时间间隔；其中，所述数据信息接收时间间隔是指传感器发送数据信息至数据预处理模块接收到数据信息之间的时间间隔；
12、提取每个数据信息的接收时刻对应的传感器与数据预处理模块之间数据传输信道的数据传输速率；
13、根据所述每个传感器对应的数据信息接收时间间隔和每个数据信息的接收时刻对应的传感器与数据预处理模块之间数据传输信道的数据传输速率获取每个传感器对应的数据传输稳定性系数；
14、其中，所述每个传感器对应的数据传输稳定性系数通过如下公式获取：
15、
16、其中，q表示每个传感器对应的数据传输稳定性系数；n表示每个传感器对应的数据传输次数；ti表示每个传感器对应的第i次数据传输的数据信息接收时间间隔；bi表示每个传感器对应的第i次传输数据信息的接收时刻对应的传感器与数据预处理模块之间数据传输信道的数据传输速率；tbi表示每个传感器对应的第i次数据传输对应的数据信息接收时间间隔标准差；bbi表示每个传感器对应的第i次传输数据信息的接收时刻对应的传感器与数据预处理模块之间数据传输信道的数据传输速率标准差；tc表示预设的时间间隔参考值；bc表示预设的数据传输速率参考值；
17、利用每个传感器对应的数据传输稳定性系数对传感器与数据预处理模块之间数据传输信道的稳定性进行异常判定。
18、优选的，利用每个传感器对应的数据传输稳定性系数对传感器与数据预处理模块之间数据传输信道的稳定性进行异常判定，包括：
19、提取每个传感器对应的数据传输稳定性系数；
20、将所述每个传感器对应的数据传输稳定性系数与预设的数据传输稳定性系数阈值进行比较；
21、当任意一个传感器对应的数据传输稳定性系数超过预设的数据传输稳定性系数阈值时，则在数据传输稳定性系数超过预设的数据传输稳定性系数阈值之后，实时调取每个传感器对应的数据传输稳定性系数；
22、利用所述每个传感器对应的数据传输稳定性系数获取综合稳定系数；
23、其中，所述综合稳定系数通过如下公式获取：
24、
25、其中，w表示综合稳定系数；m表示在数据传输稳定性系数超过预设的数据传输稳定性系数阈值之后的每个传感器对应的数据传输次数；qj表示数据传输稳定性系数超过预设的数据传输稳定性系数阈值之后，每个传感器的第j次数据传输对应的数据传输稳定性系数；qc表示超过预设的数据传输稳定性系数阈值对应的数据传输稳定性系数；
26、将所述综合稳定系数与预设的综合系数阈值进行比较；
27、当所述综合稳定系数超过预设的综合系数阈值时，则判定所述传感器与数据预处理模块之间数据传输信道的稳定性存在异常，并进行异常报警。
28、优选的，所述数据预处理模块，包括：
29、数据清洗：利用删除、填充和插值法对获取的数据进行缺失值处理，通过统计分析法识别异常数据并进行处理，通过比较关键字段识别重复数据，并进行删除或合并处理；
30、数据转换和聚合：将清洗完成的数据转换成统一格式，然后通过合并、裁切、去噪和数据抽稀对转换完成的数据进行融合，在数据融合过程中，将多个测次的数据进行叠加处理；
31、数据存储：在云计算平台构建大数据存储平台，利用大数据存储平台将处理完成的数据进行存储。
32、优选的，所述数据分析模块，包括：
33、数据提取模块，用于提取疏浚施工数据库中的水位、流速以及泥沙含量数据；
34、数据识别模块，结合机本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统，其特征在于：所述数据处理模块，包括：
3.根据权利要求2所述的运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统，其特征在于：所述数据预处理模块，还用于：
4.根据权利要求3所述的运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统，其特征在于：利用每个传感器对应的数据传输稳定性系数对传感器与数据预处理模块之间数据传输信道的稳定性进行异常判定，包括：
5.根据权利要求2所述的运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统，其特征在于：所述数据预处理模块，包括：
6.根据权利要求1所述的运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统，其特征在于：所述数据分析模块，包括：
7.根据权利要求6所述的运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统，其特征在于：所述结合机器学习算法对提取的水位、流速以及泥沙含量数据进行深入分析，具体包括：
8.根据权利要求1所述的运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统，其特征在于：所述数据管理模块
9.根据权利要求8所述的运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统，其特征在于：所述模型构建模块，具体包括：
10.根据权利要求8所述的运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统，其特征在于：所述实时监控模块，包括：
...【技术特征摘要】
1.运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统，其特征在于：所述数据处理模块，包括：
3.根据权利要求2所述的运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统，其特征在于：所述数据预处理模块，还用于：
4.根据权利要求3所述的运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统，其特征在于：利用每个传感器对应的数据传输稳定性系数对传感器与数据预处理模块之间数据传输信道的稳定性进行异常判定，包括：
5.根据权利要求2所述的运河航道疏浚施工大数据基础业务管理系统，其特征在于：所述数据预处理模块，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：郭天润，陶诚忠，王劼耘，王飞，陆念朋，王宇龙，钟林斌，冯源彦，
申请(专利权)人：中交上海航道局有限公司，
类型：发明
国别省市：
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