基于物联网的南水北调高填方段渗漏监测研究

输水渠道是水利工程中最常见的一种建筑物，广泛用于长距离输水工程和各类灌区中。对其高效监管，使之安全运行，具有极其重要的意义。目前，输水渠道信息采集及监管大多依赖人工进行，自动化、智能化程度极低。

本成果依托综合运用物联网、移动互联网、大数据分析、机器学习等现代信息技术，围绕渠道运行的关键信息采集、数据分析、智能预警等重要环节，历经10年跨学科联合攻关，对输水渠道信息监测及智能分析、预警中的理论、模型、技术、系统等进行全方位的综合推进，形成了多项具有自主知识产权的原创性成果：

1) 创建了一套基于物联网和智能计算的高填方渠道渗漏监测新技术。提出了一种适用于高填方渠道的渗漏监测方法，研发了基于物联网的高填方渠道渗漏无线检测仪，设计了高填方渠道渗漏监测的多梯度场融合模型，构建基于Gabor-SVM的渠道迎水坡破损多尺度特征提取模型，实现了输水渠道渗漏的移动感知和智能识别。

2) 创建了一套用于多沙渠道的闸门量水新技术。提出一种用于多沙渠道的闸门量水方法，研发了一种多沙渠道的闸门量水装置。针对引黄灌区引水含沙量大、渠道淤积严重的特点，通过超声波水位传感器和温度传感器获取闸门上下游水位，通过超声波泥位传感器获取闸底板淤积泥沙厚度及水位，通过编码器获取闸门开度大小，基于淤积情况修正闸门参数，依据不同过水流态计算闸门过水流量。

3) 研发了一套基于无线传感网的水位信息智能监测系统。采用超声波传感器、压力式传感器、水温传感器、温湿度传感器等自动感知信息，并通过Zigbee组网实现智能补偿、修正水位信息，最终通过GPRS无线传输至服务器端监控管理平台；设计了基于正交基神经网络的无线传感器网络节点的自定位方法，实现了输水渠道水位监测的智能感知和精准定位。

4) 发明了一套基于物联网的钻式冰层厚度自动测量系统。提出了基于RBF神经网络的冰厚测量数据融合方法，将压力传感器信息和脉冲计数值进行非线性融合处理，提高了测量精度和稳定性。

5) 提出一种数据驱动下基于智能计算的输水渠道预测及预警方法。拓展序列聚类模型，完成监测传感器的智能分组及组内传感器监测数据互校验；构建基于深度学习方法的序列预测模型，完成单传感器基于历史监测数据的准确预测；设计工程安全预警机制，完成输水渠道异常数据准确识别和分级预警。

依托本项目的专利成果“一种采用音频共振原理的黄河含沙量检测系统（ZL201510035289.5）”已经转让；依托本项目研发的系列设备，如“高填方渠道渗漏无线检测仪”等4套设备经过河南省电子信息产品质量监督检验所测试检验合格。

本成果在河南省人民胜利渠管理局、河南华北水利水电工程监理中心等单位应用，有效提高了输水渠道的监管效率和信息化水平。本成果中的理论、模型、算法、系统等可在水库大坝、堤防安全等诸多管理业务中应用，具有广泛的推广价值，对提升水利行业信息化水平具有重要意义。

输水渠道是水利工程中最常见的一种建筑物,广泛用于长距离输水工程和各类灌区中,对其高效监管使之安全运行具有极其重要的意义。目前,输水渠道信息采集及监管大多依赖人工进行,自动化、智能化程度极低。本成果依托综合运用物联网、移动互联网、大数据分析、机器学习等现代信息技术,围绕渠道运行的关键信息采集、数据分析、智能预警等重要环节,历经10年跨学科联合攻关,对输水渠道信息监测及智能分析、预警中的理论、模型、技术、系统等进行全方位的综合推进,形成了多项具有自主知识产权的原创性成果：1) 创建了一套基于物联网和智能计算的高填方渠道渗漏监测新技术。提出了一种适用于高填方渠道的渗漏监测方法,研发了基于物联网的高填方渠道渗漏无线检测仪,设计了高填方渠道渗漏监测的多梯度场融合模型,构建基于Gabor-SVM的渠道迎水坡破损多尺度特征提取模型,实现了输水渠道渗漏的移动感知和智能识别。2) 创建了一套用于多沙渠道的闸门量水新技术。提出一种用于多沙渠道的闸门量水方法,研发了一种多沙渠道的闸门量水装置。针对引黄灌区引水含沙量大、渠道淤积严重的特点,通过超声波水位传感器和温度传感器获取闸门上下游水位,通过超声波泥位传感器获取闸底板淤积泥沙厚度及水位,通过编码器获取闸门开度大小,基于淤积情况修正闸门参数,依据不同过水流态计算闸门过水流量。3) 研发了一套基于无线传感网的水位信息智能监测系统。采用超声波传感器、压力式传感器、水温传感器、温湿度传感器等自动感知信息,并通过Zigbee组网实现智能补偿、修正水位信息,最终通过GPRS无线传输至服务器端监控管理平台;设计了基于正交基神经网络的无线传感器网络节点的自定位方法,实现了输水渠道水位监测的智能感知和精准定位。4) 发明了一套基于物联网的钻式冰层厚度自动测量系统。提出了基于RBF神经网络的冰厚测量数据融合方法,将压力传感器信息和脉冲计数值进行非线性融合处理,提高了测量精度和稳定性。5) 提出一种数据驱动下基于智能计算的输水渠道预测及预警方法。拓展序列聚类模型,完成监测传感器的智能分组及组内传感器监测数据互校验;构建基于深度学习方法的序列预测模型,完成单传感器基于历史监测数据的准确预测;设计工程安全预警机制,完成输水渠道异常数据准确识别和分级预警。依托本项目的专利成果“一种采用音频共振原理的黄河含沙量检测系统（ZL201510035289.5）”已经转让;依托本项目研发的系列设备,如“高填方渠道渗漏无线检测仪”等4套设备经过河南省电子信息产品质量监督检验所测试检验合格。本成果在河南省人民胜利渠管理局、河南华北水利水电工程监理中心等单位应用,有效提高了输水渠道的监管效率和信息化水平。本成果中的理论、模型、算法、系统等可在水库大坝、堤防安全等诸多管理业务中应用,具有广泛的推广价值,对提升水利行业信息化水平具有重要意义。