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水库大坝预警优化研究

第一章绪论

1.1研究背景及意义

大坝作为水利工程的核心设施，其安全性直接关系到下游人民生命财产安全与水资源调控能力。大坝长期运行中面临复杂环境因素（如水位波动、地质沉降）和内部结构老化等挑战，导致监测数据（如位移、渗流、应力）呈现高维度、非线性、强噪声特征。当前我国90%以上的大坝已进入运维阶段，而大坝全生命周期中运维周期远长于建设周期。相较于需要大量资金投入和人力物力消耗的工程建设阶段，保障大坝安全运行的健康监测工作显得更为持久且关键。在大坝安全监测领域，由于监测项目种类繁杂、测点空间分布广泛，监测数据不仅数量庞大，还呈现出复杂的空间分布特征。为此，构建智能化的大坝安全监测信息系统，实现监测数据的实时分析与预警已成为行业迫切需求。值得注意的是，原始监测数据中普遍存在的异常值对安全评估具有双重影响：这些异常数据不仅可能干扰监控模型的参数估计和效应量分析，还可能隐含反映大坝实际运行状态的重要信息。因此，建立科学的异常数据甄别机制，既能有效排除干扰因素，又可挖掘潜在的安全预警信号，这对保障大坝安全运行具有双重价值。为大坝安全评估的基础性工作，异常值检测技术已成为安全监测数据分析的核心环节。通过构建完善的异常数据处理体系，既能确保监测数据的完整性和可靠性，又能为后续的安全状态评估提供科学依据。特别是在当前大规模基础设施运维的背景下，发展智能化的异常检测方法对于延长大坝使用寿命、提升安全管理水平具有显著的实际意义。

在大坝安全监测领域，针对异常值的处理主要采用过程线法、时空判别法、数学统计法与数学模型法四类核心手段。其中过程线法凭借其直观性强、操作简便的特点，成为国内外工程实践中应用最为普遍的检测方法，其通过绘制监测参数随时间的变化曲线，结合工程经验人工判别异常点，尤其适用于单一测点的趋势分析。时空判别法则通过分析多测点间的空间关联性和时间同步性（如相邻坝段变形相关性）识别异常，适用于复杂工况下的多维数据联合诊断。数学统计法（如格拉布斯准则、3σ准则）基于概率分布假设对离群值进行定量筛选，但依赖数据分布的预设条件；数学模型法（如有限元反分析、回归模型）通过理论模型预测值与实测值残差判定异常，需较强的专业建模能力。尽管上述方法各具优势，但在实际应用中仍面临显著挑战：过程线法依赖主观经验且难以处理海量数据；时空判别法对多维数据计算效率低；统计方法对非高斯分布数据适应性差；模型法则受限于参数假设与工程简化误差。

为此，本文提出一种融合多技术优势的智能分析框架，旨在突破传统方法的局限性。研究内容分为三阶段递进展开：首先，采用改进的DBSCAN密度聚类算法，通过时空权重优化实现多源监测数据的自动化异常识别，解决人工判别效率低与统计方法假设过强的问题；其次，基于长短期记忆网络（LSTM）构建时序数据重构与预测模型，利用其门控机制捕捉大坝变形、渗流等参数的长期演化规律，修复异常剔除后的数据缺失并预测未来趋势；最后，结合预测结果与实时监测数据，设计动态阈值调整的改进POT（PeaksOverThreshold）预警模型，通过贝叶斯参数更新机制提升极端事件预警灵敏度。该框架通过“异常检测-数据重构-动态预警”的全流程协同优化，为大坝安全监测提供从数据清洗到风险决策的闭环解决方案。

1.2国内外研究现状

随着信息技术的不断进步，监测系统在各个行业中的应用日益广泛，产生了海量的监测数据。然而，这些数据中往往隐藏着各种异常情况，及时、准确地识别这些异常对于保障系统安全、提高运行效率至关重要。传统的异常识别方法在处理大规模、高维度数据时存在效率低、准确性差等问题，而AI算法凭借其强大的数据处理和模式识别能力，为监测数据异常识别带来了新的机遇。

如今在不同领域取得了显著进展。地表水监测领域：在国内，姜硕（2025）的研究具有代表性。传统地表水监测依赖人工采样和实验室分析，存在效率低、时效性差等局限性。AI算法在处理大规模、高维度监测数据方面优势显著，深度学习模型如LSTM、CNN被应用于水质参数的实时预测与异常检测。以LSTM网络对时间序列数据建模为例，能有效捕捉水质参数的周期性变化及突发污染事件，识别准确率较传统方法提升20%以上。国外研究则侧重于多源数据融合与模型优化。结合卫星遥感数据与地面监测站数据，利用集成学习算法如随机森林、XGBoost构建地表水质量评估模型，可精准识别水体富营养化、重金属污染等问题。生成式AI（如GPT-4）在水文数据分析中的应用也取得进展，通过自然语言处理技术解析水质报告，辅助生成趋势分析报告，显著提升科研效率。

大坝安全监测领域：国内研究呈现多算法融合趋势。刘正坤等（2024）采用人工神经网络（ANN）与支持向量机（SVM）构建大坝安全预测模型，以深圳某水库为案例，验证了SVM与LSTM模型的预测