水库溃坝风险动态推演方法及系统与流程

本发明涉及水利防灾减灾，特别是涉及一种水库溃坝风险动态推演方法及系统。

背景技术：

1、水库作为防洪调蓄、城市供水、生态补水的核心水利枢纽，有的还承担着海河流域洪水削峰、错峰的关键战略作用，这类水库普遍存在坝体结构简单、坝基为软土地质、周边人口与城市设施密集的特性，叠加极端降雨、潮位顶托等多重因素影响，溃坝风险防控难度显著高于山区水库。

2、当前滨海平原水库溃坝风险推演与评估主要依托传统二维水动力学数值模拟技术，该类技术需通过求解复杂物理方程实现洪水演进模拟，存在计算耗时长、软硬件成本高、专业应用门槛高的核心短板，单次完整工况模拟耗时数小时至数天，无法适配极端天气下应急决策对分钟级快速风险预估的现实需求，基层水库管理单位难以落地应用。

3、与此同时，国内外海量平原水库溃坝及重大险情案例长期处于碎片化存储状态，工程实体、致灾因子、破坏模式、演化过程、处置措施等关键经验知识未实现结构化整合与数字化复用，风险推演过程无法依托历史案例规律实现精准预判，导致推演结果与实际工况适配性不足。

4、此外，现有推演技术仅将单一监测数据或地形数据作为输入，未实现实时工况数据、地理空间信息与历史案例知识的深度融合，输入特征维度缺失进一步降低了推演精准度；且推演结果仅能输出可视化淹没图谱，缺乏针对结果真实性与物理一致性的双重校验机制，易出现水体体积失衡、水流方向与地形坡降不符等违背水动力学规律的问题，风险预估结果的可靠性无法得到保障。

技术实现思路

1、本发明的目的是为克服现有技术的不足和缺陷，提供一种水库溃坝风险动态推演方法及系统,旨在解决现有技术中传统数值模拟效率低下、历史知识无法复用、推演结果缺乏物理一致性校验的问题。

2、根据本技术的一个方面，提供一种水库溃坝风险动态推演方法，包括步骤：

3、采集水库运行的实时监测数据并获取水库下游区域的数字高程模型数据、土地利用类型数据和建筑物分布数据，将所述实时监测数据和所述数字高程模型数据、土地利用类型数据和建筑物分布数据分别处理后形成输入特征张量；

4、以当前工况为查询条件在预构建的溃坝风险知识图谱中检索相似历史案例，提取所述相似历史案例的演化路径和最终破坏模式的嵌入向量，作为知识图谱增强向量；

5、将所述知识图谱增强向量与所述输入特征张量进行特征融合后输入生成器网络，由所述生成器网络根据融合特征，预测未来预设时间内的溃口形态参数和下游洪水淹没动态栅格序列，输出预测结果；

6、判别器网络基于所述预测结果，进行真实性判别和物理一致性判别；当判别结果满足预设条件时，输出有效风险预估结果。

7、优选的，所述溃坝风险知识图谱，通过从国内外平原水库溃坝及险情案例中提取工程实体、致灾因子、破坏模式、演化过程、处置措施及后果影响作为知识图谱的节点，定义各节点之间的因果关系、时序关系及相似关系作为知识图谱的边，基于所述的节点与边构建形成；

8、所述溃坝风险知识图谱，对每个案例进行深度解析并提取险情初现位置、发展扩大过程、最终溃决时间线作为所述演化过程的实体，提取预警失效节点、抢险失败节点和成功处置节点作为关键决策点实体，建立所述关键决策点实体与所述演化过程实体之间的时序关系边，使所述溃坝风险知识图谱能够完整呈现从初始诱因到最终溃决的详细演化路径以及路径中的关键转折点；通过图嵌入算法将节点和边转化为低维向量存储，将实体和关系映射到低维向量空间。

9、优选的，所述以当前工况为查询条件在预构建的溃坝风险知识图谱中检索相似历史案例，包括：

10、计算当前工况的实时工况数据与所述溃坝风险知识图谱中各历史案例的工程实体特征向量之间的余弦相似度，选取相似度最高的多个案例作为相似案例；

11、提取所述相似案例对应的演化路径序列和最终破坏模式标签，将所述演化路径序列通过序列编码器转化为固定长度的路径特征向量，将所述最终破坏模式标签通过独热编码转化为模式特征向量，将所述路径特征向量和所述模式特征向量拼接后形成所述知识图谱增强向量。

12、优选的，将所述实时监测数据和所述数字高程模型数据、土地利用类型数据和建筑物分布数据分别处理后形成输入特征张量，包括：

13、将所述实时监测数据归一化处理后形成实时工况张量，将所述数字高程模型数据、土地利用类型数据和建筑物分布数据编码为多维矩阵形成地理环境张量，将所述实时工况张量和所述地理环境张量拼接后形成所述输入特征张量。

14、优选的，所述生成器网络采用改进的attention u-net架构，包括编码器、解码器以及多头注意力机制；所述编码器对输入的融合特征进行多层次下采样以提取深层语义特征，所述解码器对所述深层语义特征进行上采样以恢复空间分辨率，在所述编码器和所述解码器对应的跳跃连接处引入多头注意力机制，所述多头注意力机制计算编码器特征图与从溃坝风险知识图谱中检索的历史高风险区域位置编码之间的注意力权重，根据所述注意力权重对编码器特征图进行加权增强，使得所述解码器在生成淹没范围时对所述历史高风险区域给予更高的关注度，最终输出所述溃口形态参数和所述下游洪水淹没动态栅格序列的预测结果。

15、优选的，所述判别器网络为双输出判别器，同时进行真实性判别和物理一致性判别，所述真实性判别用于判断生成的淹没图是否与高保真水动力模型生成的样本在视觉和统计上相似，所述物理一致性判别通过引入物理约束损失函数计算生成结果中的水体体积守恒误差和水流方向与地形坡降的一致性评分。

16、优选的，所述物理约束损失函数包括水体体积守恒损失项和水流方向一致性损失项；其中，所述水体体积守恒损失项包括根据所述生成器网络输出的淹没水深栅格序列计算的不同时间步之间水体体积的变化量与实际溃口出流量之间的误差；所述水流方向一致性损失项包括根据所述数字高程模型数据计算的每个像元的水流方向并与所述生成器网络输出的淹没演进方向进行对比、计算的方向不一致像元所占的比例。

17、根据本技术的另一个方面，提供一种水库溃坝风险动态推演系统，包括：

18、数据采集模块，用于采集水库运行的实时监测数据并获取水库下游区域的数字高程模型数据、土地利用类型数据和建筑物分布数据；

19、特征张量生成模块，用于将所述实时监测数据和所述数字高程模型数据、土地利用类型数据和建筑物分布数据分别处理后形成输入特征张量；

20、知识图谱检索模块，用于以当前工况为查询条件在预构建的溃坝风险知识图谱中检索相似历史案例；

21、增强向量生成模块，用于提取所述相似历史案例的演化路径和最终破坏模式的嵌入向量，作为知识图谱增强向量；

22、特征整合模块，用于将所述知识图谱增强向量与所述输入特征张量进行特征融合后形成融合特征；

23、预测模块，用于采用生成器网络根据融合特征，预测未来预设时间内的溃口形态参数和下游洪水淹没动态栅格序列，输出预测结果；

24、判别模块，用于采用判别器网络基于所述预测结果，进行真实性判别和物理一致性判别；当判别结果满足预设条件时，输出有效风险预估结果。

25、优选的，还包括应急推演模块，连接至所述判别模块，用于当所述判别模块输出的有效风险预估结果超过预设风险阈值时，调用所述知识图谱模块，检索相似工况和相似破坏模式下的历史成功处置措施案例，结合实时交通路况数据和人口热力图数据对历史疏散方案进行动态适配优化，生成分级预警指令和人员疏散路径规划，并通过可视化平台推送给决策者。

26、优选的，所述知识图谱模块包括案例深度解析单元，用于对每个案例进行深度解析并提取险情初现位置、发展扩大过程、最终溃决时间线作为演化过程实体，提取预警失效节点、抢险失败节点和成功处置节点作为关键决策点实体，建立所述关键决策点实体与所述演化过程实体之间的时序关系边，使所述溃坝风险知识图谱能够完整呈现从初始诱因到最终溃决的详细演化路径以及路径中的关键转折点；通过图嵌入算法将节点和边转化为低维向量存储，将实体和关系映射到低维向量空间。

27、本发明的水库溃坝风险动态推演方法及系统，通过构建溃坝风险知识图谱实现历史案例知识的结构化整合与数字化赋能，融合实时监测数据与数字高程模型数据形成多维度输入特征，依托生成器与判别器协同网络完成溃坝风险动态推演，从根本上解决了传统数值模拟效率低下、历史知识无法复用、推演结果缺乏物理一致性校验的核心问题，可在秒级时间内完成溃口形态参数预测与下游洪水淹没动态推演，充分满足应急场景下的快速响应需求，同时大幅降低技术应用门槛与软硬件成本。

28、溃坝风险知识图谱通过图嵌入算法将实体与关系转化为低维向量，完整还原溃坝从初始诱因到最终溃决的演化路径及关键决策节点，让隐性工程经验转化为可检索、可复用的显性知识，结合相似度匹配精准筛选相似历史案例，形成的知识增强向量可有效提升推演模型对历史风险规律的学习与适配能力；

29、实时监测数据归一化处理与地理空间信息编码融合，让输入特征全面覆盖实时工况、地形、土地利用与建筑物分布要素，更贴合滨海平原水库平坦地形、复杂下垫面的工程特性。

30、生成器网络引入多头注意力机制，可聚焦历史高风险区域强化特征提取，显著提升溃口参数预测与淹没栅格序列生成的精准度；双输出判别器同步开展真实性与物理一致性判别，通过水体体积守恒、水流方向与地形坡降匹配的约束损失函数，彻底规避推演结果违背水动力学规律的问题，保障预估结果科学可靠。

31、依托该方法搭建的推演系统还可联动历史处置案例、实时交通与人口数据，自动优化分级预警指令与人员疏散路径，实现从风险推演到应急响应的全链条闭环支撑，全面提升滨海平原水库溃坝风险防控的智能化与实战化水平。