一种混凝土温度监测智能预警方法与流程

本发明涉及工程施工监测和物联网数据处理，具体涉及一种混凝土温度监测智能预警方法。

背景技术：

1、在大体积混凝土浇筑及养护过程中，水泥水化反应会持续释放热量，混凝土内部温度、表面温度以及环境温度随施工阶段发生变化。工程施工中通常通过埋设温度传感器并配置采集终端，对不同位置的温度数据进行周期采集，再根据温度测量结果评价混凝土温度变化情况。随着大型桥梁、水利工程、基础设施工程的施工规模增大，同一工程通常涉及多个施工区域、多个采集设备和大量温度监测点，因此温度数据呈现数据量大、采样时间分散、监测点物理位置和监测目的不同等特点。

2、现有温度监测方式通常采用单点温度阈值或者固定时间间隔温差作为判断依据，部分系统虽然实现了远程采集和云端展示，但不同监测点之间的物理关系没有充分参与预警计算。在存在网络延迟、补传、采样时间不均匀、测点数据缺失以及短时波动的情况下，直接依据单次测量值或者固定时间点数据进行判断容易受到采样状态影响；同时，混凝土内部点、表面点以及同层测点所反映的热传导状态并不相同，统一采用单点阈值也难以对里表温差、温度变化速率及持续异常状态进行综合评价，从而影响温度风险判断的稳定性以及预警信息的有效性。

3、因此，现有技术存在缺陷，有待改进与发展。

技术实现思路

1、发明实施例提供一种混凝土温度监测智能预警方法，用于解决现有技术中异步、不等间隔及异常温度数据条件下，多物理测点温差和温度变化速率风险难以稳定识别并易产生误报、漏报的问题。

2、本发明实施例提供一种混凝土温度监测智能预警方法，由云端服务器执行，包括：

3、建立标段、设备和通道的三级数据组织关系，为各通道配置监测点语义标签、测点物理关系和预警规则模板；

4、接收由温度采集终端上传的原始数据帧，对所述原始数据帧执行设备鉴权、完整性校验、重复数据检测和数据质量标记，获得有效数据帧；

5、按照采集时间对所述有效数据帧与对应历史数据进行异步时序对齐，生成各通道的有效采样点序列，并依据所述监测点语义标签和测点物理关系匹配预警规则、生成测点对；

6、基于所述有效采样点序列和测点对，分别计算温度值风险参数、测点对温差风险参数、温度变化速率风险参数和历史温差风险参数，并确定各风险参数对应的超限状态，形成风险参数向量；

7、根据所述风险参数向量的超限状态、连续超限次数、持续时间、窗口内超限占比及回差条件更新预警状态，生成预警事件记录；

8、存储温度时序数据和所述预警事件记录，并依据更新后的预警状态确定对应的预警处置方式，在所述预警状态进入报警状态或升级状态时，按照对应预警等级执行多渠道推送。

9、进一步的，所述建立标段、设备和通道的三级数据组织关系，为各通道配置监测点语义标签、测点物理关系和预警规则模板，包括：

10、建立标段与施工项目之间的对应关系，在每个标段下关联至少一台设备，并在每台设备下关联一个至八个通道；

11、为每个通道配置包括浇筑分区、点位类型、埋设深度、空间坐标、关联点位和结构部位的监测点语义标签；

12、其中，所述浇筑分区用于标识测点所属的浇筑段或施工分区，所述点位类型用于标识测点为内部点、表面点、环境点或钢筋点，所述埋设深度为测点距混凝土表面的距离，所述空间坐标为测点在三维空间中的位置，所述关联点位为与当前测点存在物理关联的测点标识，所述结构部位用于标识测点所在的结构构件；

13、根据所述监测点语义标签匹配对应的预警规则模板，其中，为内部点匹配温升速率预警规则，为表面点匹配温降速率预警规则，为同一浇筑分区内的内部点与表面点匹配里表温差预警规则，并为同一浇筑分区内埋设深度差值不大于0.1米的测点匹配同层温差预警规则；

14、对于需要两个测点共同参与计算的预警规则，根据所述关联点位、浇筑分区、点位类型、埋设深度以及匹配到的预警规则模板生成至少一个测点对，每个测点对包括第一测点标识、第二测点标识和物理关系类型；

15、为内部点温升速率预警规则配置1.5摄氏度每小时的初始阈值，为表面点温降速率预警规则配置3.0摄氏度每小时的初始阈值，为里表温差预警规则配置15摄氏度的初始阈值，并为同层温差预警规则配置10摄氏度的初始阈值；所述初始阈值用于作为对应点位类型的预警规则在未执行埋设深度调整时采用的速率报警阈值；

16、其中，每条预警规则包括规则标识、所属标段、规则名称、参数类型、比较关系、阈值、规则类型和启用状态，所述比较关系包括大于、小于、不小于、不大于和区间。

17、进一步的，所述接收由温度采集终端上传的原始数据帧，对所述原始数据帧执行设备鉴权、完整性校验、重复数据检测和数据质量标记，获得有效数据帧，包括：

18、接收包含设备标识、通道标识、通道工程化名称、采集时间、温度值、信号质量、数据状态、帧序号和校验码的原始数据帧，并在接收所述原始数据帧时生成接收时间；其中，所述设备标识为温度采集终端的唯一标识，用于设备鉴权和归属标段查询；所述通道标识为温度采集终端的物理测点编号；所述通道工程化名称字段用于记录所述通道在施工监测场景中的工程化显示名称，所述工程化显示名称与用于表示内部点、表面点、环境点或钢筋点的点位类型相互独立；所述采集时间为温度采集终端采集温度值时形成的时间戳；所述接收时间为云端服务器接收到所述原始数据帧时形成的时间戳；所述信号质量为通信信号强度或信噪比；所述数据状态用于区分正常采集数据、补传数据和温度采集终端重启后的首帧数据；所述帧序号为温度采集终端生成的递增序列号；所述校验码为根据所述原始数据帧的帧内容生成的完整性校验值；

19、根据所述设备标识验证对应温度采集终端的合法性，并根据所述校验码验证所述原始数据帧的完整性；当所述温度采集终端未通过合法性验证或所述原始数据帧未通过完整性验证时，将对应数据的数据质量字段标记为无效状态，并停止将所述原始数据帧用于后续时序对齐和预警计算；

20、将所述设备标识与所述帧序号的组合作为唯一消息标识，在具有预设缓存时长的最近消息标识缓存中查询所述唯一消息标识；

21、当查询到所述唯一消息标识时，将所述原始数据帧标记为重复状态，并停止将所述原始数据帧用于后续预警计算；当未查询到所述唯一消息标识时，将所述唯一消息标识写入所述最近消息标识缓存，将所述原始数据帧的数据质量字段标记为有效状态，并将完成统一格式转换的数据帧写入消息队列；其中，所述数据质量字段用于表示数据帧的数据质量判定结果，所述有效状态表示对应数据帧已通过设备鉴权、完整性校验和重复数据检测。

22、进一步的，所述按照采集时间对所述有效数据帧与对应历史数据进行异步时序对齐，生成各通道的有效采样点序列，包括：

23、以当前有效数据帧的采集时间为窗口右端点，构建时间窗口；式中，为当前有效数据帧的采集时间，为以分钟计的滑动窗口长度；

24、从所述时间窗口内取得按照采集时间升序排列的采样点集合：；式中，为所述时间窗口内的采样点数量，为第个采样点的采集时间，为第个采样点的温度值，为采样点序号，且；

25、计算相邻采样点之间的时间间隔：；式中，为第个采样点与第个采样点之间的时间间隔，为第个采样点的采集时间，为第个采样点的采集时间；

26、当任一相邻采样点之间的时间间隔小于预设最小时间间隔时，删除该两个相邻采样点中温度值更接近当前时间窗口内温度值中位数的采样点，保留温度值相对于所述中位数偏离较大的采样点；对剩余采样点重新按照采集时间升序排列并重新计算相邻采样点之间的时间间隔，重复执行筛选过程，直至任意两个相邻有效采样点之间的时间间隔均不小于所述预设最小时间间隔，获得有效采样点序列；

27、当首个有效采样点的采集时间与所述时间窗口左端点之间的时间差超过所述最小时间间隔的两倍时，将当前时间窗口判定为数据覆盖不足，并停止使用当前时间窗口计算温升速率或温降速率；

28、对于参与测点对温差计算的每个通道，在对应时间窗口内选取采集时间不晚于所述窗口右端点且与所述窗口右端点时间差最小的有效采样点，将不同通道对应的所述有效采样点的温度值组成与测点对对应的温度值对；

29、仅当有效采样点数量不少于两个且首个有效采样点与末个有效采样点具有不同采集时间时，将所述有效采样点序列用于温度变化速率计算。

30、进一步的，计算温升速率或温降速率，包括：

31、采用端点差值法或最小二乘拟合斜率法计算温升速率或温降速率；其中，仅对有效采样点数量不少于两个且不同有效采样点具有不同采集时间的有效采样点序列执行温度变化速率计算；将各有效采样点的采集时间按照统一时间基准转换为以分钟计的时间数值后参与计算；

32、采用所述端点差值法时，根据所述有效采样点序列中的首个有效采样点和末个有效采样点计算：；式中，为以摄氏度每小时计的温升速率或温降速率，为首个有效采样点的温度值，为末个有效采样点的温度值，为首个有效采样点的采集时间，为末个有效采样点的采集时间，为以分钟计的时间差且不为零，数值60用于将以分钟为时间单位的温度变化率换算为以小时为时间单位的温度变化率；

33、采用所述最小二乘拟合斜率法时，对所述有效采样点序列进行一元线性回归：；式中，为拟合温度值，为以分钟计的采集时间，为拟合直线的斜率，为拟合直线的截距；

34、所述拟合直线的斜率按照下式计算：；式中，为拟合直线的斜率，为有效采样点数量，为有效采样点序号，为第个有效采样点的采集时间，为第个有效采样点的温度值；

35、根据所述拟合直线的斜率计算温升速率或温降速率：；式中，为以摄氏度每小时计的温升速率或温降速率，为以摄氏度每分钟计的拟合直线斜率，数值60用于将以分钟为时间单位的拟合直线斜率换算为以小时为时间单位的温升速率或温降速率；

36、其中，表示温度上升，表示温度下降。

37、进一步的，所述基于所述有效采样点序列和测点对，分别计算温度值风险参数、测点对温差风险参数、温度变化速率风险参数和历史温差风险参数，并确定各风险参数对应的超限状态，形成风险参数向量，包括：

38、将各通道的当前温度值与对应的温度上限阈值或温度下限阈值进行比较，获得温度值风险参数及对应的超限状态；

39、根据所述测点对的第一测点和第二测点对应的时间对齐温度值，计算第一测点与第二测点之间的温度差值绝对值，并根据所述测点对的物理关系类型确定对应的最大允许温差，将所述温度差值绝对值与所述最大允许温差进行比较，获得测点对温差风险参数及对应的超限状态；

40、计算同一通道在当前采集时间与预设历史时间间隔对应的历史采集时间之间的温度差值绝对值，将所述温度差值绝对值与最大允许历史温差进行比较，获得历史温差风险参数及对应的超限状态；其中，当所述预设历史时间间隔对应的历史采集时间不存在有效温度数据时，不生成本次历史温差计算值，并将对应历史温差风险参数标记为数据不足状态，所述数据不足状态不作为超限状态处理；

41、将温升速率与温升速率报警阈值进行比较，并将温降速率的绝对值与温降速率报警阈值进行比较，获得温度变化速率风险参数及对应的超限状态；

42、在根据埋设深度调整速率阈值时，按照下式计算调整后的速率阈值：；式中，为根据埋设深度调整后的速率阈值，为根据当前测点的点位类型及对应预警规则确定的基础速率报警阈值，为以米计的测点埋设深度；

43、当任一通道的风险参数处于超限状态时，获取所述通道的关联点位对应的风险参数；当所述关联点位出现同向异常时，将当前通道的风险标记为已验证风险；当所述关联点位未出现同向异常时，将当前通道的风险标记为孤立风险并降低对应预警事件的推送优先级；其中，所述同向异常是指当前通道与关联点位在同一风险参数类型下均处于超限状态，并且对于具有温度变化方向的风险参数，当前通道与关联点位对应的温度变化方向相同；

44、将各风险参数的计算值、超限状态和风险标记组成所述风险参数向量。

45、进一步的，所述根据所述风险参数向量的超限状态、连续超限次数、持续时间、窗口内超限占比及回差条件更新预警状态，生成预警事件记录，包括：

46、在接收到新的有效数据帧时，以所述新的有效数据帧的采集时间为窗口右端点逐帧生成第个滑动窗口，并计算所述第个滑动窗口的温升速率或温降速率，其中，为第个滑动窗口，为滑动窗口序号，相邻滑动窗口的重叠时长为滑动窗口长度与采样间隔之差；定义所述窗口内超限占比为针对同一预警规则，在当前判定窗口内处于超限状态的有效计算结果数量与该判定窗口内全部有效计算结果数量的比；

47、在温升场景下，根据下式判断第个滑动窗口是否超限：；式中，为第个滑动窗口的温升速率，为温升速率报警阈值，为滑动窗口序号；

48、在温降场景下，根据下式判断第个滑动窗口是否超限：；式中，为第个滑动窗口的温降速率，为温降速率报警阈值，为滑动窗口序号；

49、当当前滑动窗口超限时，增加连续超限窗口计数；当当前滑动窗口未超限时，将所述连续超限窗口计数重置；

50、仅在所述连续超限窗口计数达到连续超限窗口计数阈值时，触发对应的温升速率预警或温降速率预警，其中，为触发温升速率预警或温降速率预警所需的最少连续超限窗口数量，默认值为3；

51、按照正常状态、观察状态、报警状态、升级状态和解除状态更新所述预警状态；

52、当出现单次异常点时，将正常状态更新为观察状态且不执行预警推送；对于温升速率风险和温降速率风险，当连续超限窗口计数达到连续超限窗口计数阈值n时，将观察状态更新为报警状态；对于温度值风险、测点对温差风险和历史温差风险，当连续超限次数达到n次、持续超限时间达到10分钟或者判定窗口内超限有效计算结果数量占全部有效计算结果数量的比例达到百分之七十中的任一条件满足时，将观察状态更新为报警状态；当对应异常未持续且未满足进入报警状态的条件时，将观察状态更新为正常状态；

53、当连续正常次数达到3次且持续正常时间达到15分钟时，进一步判断回差条件；对于以超过上限阈值作为触发条件的预警规则，在风险参数低于对应上限阈值与回差之差时满足回差条件；对于以低于下限阈值作为触发条件的预警规则，在风险参数高于对应下限阈值与回差之和时满足回差条件；所述回差为对应触发阈值绝对值的百分之五；在连续正常次数、持续正常时间和回差条件同时满足时，将报警状态更新为解除状态；

54、当以摄氏度为单位的温度类风险参数相对于触发阈值的偏离量不小于5摄氏度、持续超限时间不小于2小时或多个通道以及多项预警规则同时触发中的任一条件满足时，将报警状态更新为升级状态；当对应风险参数回落或接收到人工确认信息时，将升级状态更新为报警状态；其中，所述持续超限时间为当前连续超限过程中的首次超限有效计算结果对应的采集时间至当前超限有效计算结果对应的采集时间之间的持续时长；

55、生成包括所属标段、对应通道或测点对、预警等级、触发条件、进入预警时间和推送动作的预警事件记录。

56、进一步的，根据风险参数更新预警状态并生成预警事件记录的过程中，还包括：

57、在接收到每帧有效数据帧时，根据所述有效数据帧中的设备标识查询对应设备所属的标段，并加载所述标段下处于启用状态的预警规则；

58、并行执行所加载预警规则对应的风险参数计算，根据当前有效数据帧的采集时间和待执行预警规则对应的时间窗口确定本次计算所需的历史时间范围，仅查询所述历史时间范围内尚未由当前计算任务取得的历史数据，并基于当前有效数据帧和所述历史数据执行对应风险参数的增量计算；

59、当多项预警规则需要相同时间窗口内的历史数据时，将一次查询获得的历史数据提供给所述多项预警规则共同使用；

60、当有效数据帧的接收顺序与采集时间顺序不一致时，根据迟到的有效数据帧的采集时间确定受影响的滑动窗口，并对所述受影响的滑动窗口重新计算风险参数；

61、将所述有效数据帧对应的唯一消息标识作为预警计算任务的幂等校验依据；当检测到所述唯一消息标识对应的同一预警规则已经完成计算时，停止重复执行该预警规则的计算；在写入预警事件记录前，根据所述唯一消息标识和对应规则标识校验是否已经存在对应预警事件记录，并在已经存在时停止重复写入。

62、进一步的，所述存储温度时序数据和所述预警事件记录，并依据更新后的预警状态确定对应的预警处置方式，在所述预警状态进入报警状态或升级状态时，按照对应预警等级执行多渠道推送，包括：

63、将各设备的各通道对应的温度时序数据写入时序数据库；

64、将标段信息、设备信息、用户信息、预警规则配置、预警推送配置和预警事件记录写入关系型数据库，并将所述预警事件记录存储于预警信息表；

65、将生成的报表文件和操作日志写入对象存储；

66、当预警状态更新为报警状态时，根据预警推送配置确定与对应标段绑定的通知对象，通过短信网关生成短信通知，通过应用程序消息推送服务生成移动应用程序通知，并在平台预警信息列表中生成平台内消息；

67、对同一预警事件的重复推送设置30分钟的静默期，其中，所述静默期为停止对同一预警事件重复推送的时间间隔；将同一预警事件的推送次数限制为不超过10次，对于短信通知，将同一通知号码在一个自然日内接收的预警短信数量限制为不超过20条，达到所述限制时暂停向所述通知号码继续发送预警短信，达到对应限制时暂停向所述通知号码推送；其中，同一预警事件是指针对同一标段、同一通道或同一测点对以及同一预警规则，在前一报警状态尚未进入解除状态期间持续存在的预警事件；

68、当预警状态更新为升级状态时，增加电话语音通知和上级人员通知，并将所述静默期调整为10分钟。

69、进一步的，在执行分级多渠道推送后，还包括：

70、根据接收到的配置修改信息，通过下行指令通道将采集间隔、通道工程化名称和预警阈值下发至指定的温度采集终端；

71、通过restful风格的统一https数据接口，向网页端和移动应用程序端提供数据查询、设备管理、规则配置和报表导出服务；

72、根据温度时序数据、设备信息和预警事件记录生成设备总览数据、历史温度查询结果、温度曲线、预警信息列表和统计分析结果；

73、其中，所述设备总览数据包括蓄电池余量、环境温度和各通道实时温度，所述温度曲线包括近五日温度趋势曲线，所述历史温度查询结果按照时间条件和设备条件进行组合查询；

74、根据报表导出请求生成对应的报表文件，将所述报表文件写入对象存储，并向所述网页端或移动应用程序端提供所述报表文件。

75、有益效果：

76、由以上技术方案可知，本发明提供了一种混凝土温度监测智能预警方法，具有以下有益效果：

77、1.提高多监测点温度风险计算与工程物理关系之间的对应性：本技术不是仅以采集设备的物理通道编号作为风险计算对象，而是进一步为各通道建立浇筑分区、点位类型、埋设深度、空间坐标、关联点位和结构部位等语义信息，并使这些信息直接参与预警规则选择和测点配对。因此，同一组原始温度数据在进入风险计算前已经与混凝土结构中的实际监测位置形成对应关系。内部点与表面点按照里表关系配对后所得温差，能够反映混凝土内部水化热积聚状态与表面散热状态之间的差异；相近埋设深度的测点按照同层关系配对后，又形成针对同层空间温度差异的风险参数。由此，风险计算对象从抽象通道数据转化为具有确定工程含义的测点数据，使后续预警条件与混凝土实际热传导状态建立较直接的对应关系。

78、2.减少不等间隔采样、补传及数据缺失对温度变化速率计算的影响：设备经移动通信网络上传数据时，实际到达时间受到网络延迟、补传和设备时钟差异影响，相邻数据并不总是严格按照固定采样周期到达。本技术以设备实际采集时间而非服务器接收时间构造滑动窗口，并对窗口内采样点按照采集时间排序，再依据最小有效采样间隔筛选过密采样点，同时对窗口左侧数据覆盖情况进行检查。只有达到数据覆盖条件的有效采样点序列才进入速率计算，使时间间隔直接参与计算过程。在此基础上，端点差值法根据有效窗口的首末温度变化计算速率，最小二乘拟合斜率法进一步利用窗口内多个有效采样点反映总体变化趋势，因此与简单比较两个接收时刻数据相比，对数据到达顺序和采样间隔变化的依赖程度降低。

79、3.通过多类风险参数联合评价降低单一阈值判断的信息损失：混凝土温度风险并不只表现为绝对温度超过某一数值，还表现为里表温差过大、同层温差异常、单位时间温升或温降过快，以及较长时间跨度内温度累计变化过大。本技术分别形成温度值、测点对温差、温度变化速率和历史温差等风险参数，并将计算值、超限状态以及关联点位验证结果共同组成风险参数向量。由此，同一次监测数据既接受单点状态评价，又接受空间关系评价和时间变化评价。当某一通道发生异常时，再检查其物理关联点位是否出现相同类型且相同方向的异常，有利于区分多点共同变化形成的工程风险与单个传感器或单个通道产生的孤立异常，使预警信息不仅反映“是否越限”，还反映越限数据之间的物理一致性。

80、4.通过连续超限、持续时间和回差机制抑制临界值附近的重复状态切换：温度采样数据受到测量精度、环境扰动以及短时温度变化影响时，单次采样结果可能短暂越过报警阈值。如果每出现一次越限立即产生正式报警，容易形成大量持续时间很短的事件。本技术将预警过程划分为正常、观察、报警、升级和解除等状态，对温度变化速率采用连续多个滑动窗口超限条件，并对其他风险结合连续超限次数、持续时间及窗口内超限占比进行状态确认，使单次异常首先进入观察状态。报警解除时又同时判断连续正常次数、持续正常时间以及回差条件，使风险参数必须离开阈值附近的临界区域后再进入解除状态。因此，同一风险在阈值附近的小幅往复变化不会持续造成报警与解除之间的频繁切换，有利于提高预警事件生命周期的连续性。

81、5.提高大量设备持续上报条件下预警计算的实时处理效率：在多标段、多设备持续采样条件下，如果每接收一帧数据均重新扫描某一通道的全部历史数据，则计算量会随着历史数据累计持续增加。本技术依据当前新增数据的采集时间以及对应规则所需的时间窗口，仅查询本次风险参数计算所涉及的历史数据，并使需要相同历史窗口的多个规则共用一次取得的数据；对于迟到数据，则根据迟到数据的采集时间确定受到影响的滑动窗口，仅对相关窗口执行补算。同时利用设备标识和帧序号形成的数据唯一标识控制重复处理，并在预警计算和事件写入阶段执行幂等性校验。由此，正常新增数据、迟到数据和重复数据分别进入对应的计算路径，避免全量重复扫描以及重复生成相同事件，更适合持续高频采样条件下的在线预警处理。

82、6.形成温度监测数据、预警状态和通知结果之间的完整追溯关系：本技术针对不同数据类型分别组织存储，将连续产生的通道温度数据写入时序数据库，将标段、设备、规则配置以及预警事件等结构化信息写入关系型数据库，并将报表文件等结果数据进行独立存储。预警事件中记录标段、通道或测点对、触发条件、预警等级、进入预警时间及推送动作，使后续查询时能够从事件追溯至对应测点及其温度时序数据。在报警状态下按照通知配置发送短信、移动应用程序消息和平台内消息，在升级状态下增加电话语音和上级人员通知，同时利用静默期和次数限制控制重复推送。因此，监测数据、风险计算、状态变化、事件记录和通知处置之间形成连续的数据关系，有利于施工过程复核和后续质量追溯。

83、应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的发明主题的一部分。

84、结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本发明教导的前述和其他方面、实施例和特征。本发明的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显见，或通过根据本发明教导的具体实施方式的实践中得知。